143 7.3 二叉树数组表示 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148 7.4 二叉搜索树 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152 7.5 AVL 树 * . 小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 205 第 10 章 搜索 207 10.1 二分查找 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 208 10.4 哈希优化策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 218 10.5 重识搜索算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 220 10.6 小结 . . . . .

143 7.3 二叉树数组表示 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148 7.4 二叉搜索树 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152 7.5 AVL 树 * . 小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 206 第 10 章 搜索 208 10.1 二分查找 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 209 10.4 哈希优化策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 219 10.5 重识搜索算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221 10.6 小结 . . . . .

139 7.3 二叉树数组表示 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143 7.4 二叉搜索树 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148 7.5 AVL 树 * . 小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 205 第 10 章 搜索 206 10.1 二分查找 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 207 10.4 哈希优化策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 218 10.5 重识搜索算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 220 10.6 小结 . . . . .

119 7.3. 二叉树数组表示 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123 7.4. 二叉搜索树 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128 7.5. AVL 树 * . 4. 小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181 10. 搜索 182 10.1. 二分查找 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182 10.3. 哈希优化策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 189 10.4. 重识搜索算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192 10.5. 小结 . . . .

143 7.3 二叉树数组表示 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148 7.4 二叉搜索树 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152 7.5 AVL 树 * . 小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 205 第 10 章 搜索 207 10.1 二分查找 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 208 10.4 哈希优化策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 218 10.5 重识搜索算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 220 10.6 小结 . . . . .

2. 二叉树遍历 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99 7.3. 二叉搜索树 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 7.4. AVL 树 * 数据结构：常用的基本数据类型，数据在内存中的存储方式、数据结构分类方法。数组、链表、栈、队列、 散列表、树、堆、图等数据结构，内容包括定义、优劣势、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：查找算法、排序算法、搜索与回溯、动态规划、分治算法，内容包括定义、使用场景、优劣势、时 空效率、实现方法、示例题目等。 0. 写在前面 hello‑algo.com 2 Figure 0‑1. Hello 算法内容结构 链表：每个结点的值为 [学号, 姓名] ； 4. 二叉搜索树：每个结点的值为 [学号, 姓名] ，根据学号大小来构建树； 使用上述方法，各项操作的时间复杂度如下表所示（在此不做赘述，详解可见 二叉搜索树章节）。无论是查找 元素、还是增删元素，哈希表的时间复杂度都是 ?(1) ，全面胜出！ 6. 散列表 hello‑algo.com 83 无序数组 有序数组 链表 二叉搜索树 哈希表 查找元素 ?(?) ?(log

2. 二叉树遍历 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99 7.3. 二叉搜索树 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 7.4. AVL 树 * 数据结构：常用的基本数据类型，数据在内存中的存储方式、数据结构分类方法。数组、链表、栈、队列、 散列表、树、堆、图等数据结构，内容包括定义、优劣势、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：查找算法、排序算法、搜索与回溯、动态规划、分治算法，内容包括定义、使用场景、优劣势、时 空效率、实现方法、示例题目等。 0. 写在前面 hello‑algo.com 2 Figure 0‑1. Hello 算法内容结构 链表：每个结点的值为 [学号, 姓名] ； 4. 二叉搜索树：每个结点的值为 [学号, 姓名] ，根据学号大小来构建树； 使用上述方法，各项操作的时间复杂度如下表所示（在此不做赘述，详解可见 二叉搜索树章节）。无论是查找 元素、还是增删元素，哈希表的时间复杂度都是 ?(1) ，全面胜出！ 6. 散列表 hello‑algo.com 83 无序数组 有序数组 链表 二叉搜索树 哈希表 查找元素 ?(?) ?(log

负责处理全局有效的设定。而子 项目的 CMakeLists.txt 则仅考虑该子项目自身的设定，比 如他的头文件目录，要链接的库等等。 四、子项目的头文件 • 这里我们给 biology 设置了头文件搜索路径 include 。 • 因为子项目的 CMakeLists.txt 里指定的路径都是相对路径 ，所以这里指定 include 实际上是：根 /biology/include 。 • 注意我们用了 /biology/include 现在也加入 pybmain 的 头文件搜索路径了，因此 pybmain 里可以 #include 到 biology 的头文件。 • 同理如果又有一个 target_link_libraries(zxxpig PUBLIC pybmain) 那么 zxxpig 也有 pybmain 和 biology 的所有头文件搜索路径了。（ PUBLIC 的原理详见第一期课程） 传染给 负责把包配置文件放到这里。如果第三方库的作者比较懒，没提供 CMake 支持（由安装 程序提供 XXXConfig.cmake ），那么得用另外的一套方法（ FindXXX.cmake ），稍后细 谈。 Windows 系统下的搜索路径 • / • /cmake/ • /*/ • /*/cmake/ • /

0 码力 | 56 页 | 6.87 MB | 1 年前

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GPU 专题： wrap 调度，共享内存， barrier 9.并行算法实战： reduce ， scan ，矩阵乘法等 10.存储大规模三维数据的关键：稀疏数据结构 11.物理仿真实战：邻居搜索表实现 pbf 流体求解 12.C++ 在 ZENO 中的工程实践：从 primitive 说起 13.结业典礼：总结所学知识与优秀作业点评 I 硬件要求： 64 位（ 32 位时代过去了） 至少 printf 等一系列函数声明的头文件而已，实际的实现是在 libc.so 这个动态库里。其中 这种形式表示不要在当前目录下搜索，只在系统目 录里搜索，” hello.h” 这种形式则优先搜索当前目录下有没有这个文件，找不到再搜索系统 目录。 • 此外，在实现的文件 hello.cpp 中也导入声明的文件 hello.h 是个好习惯： 1. 可以保证当 hello.cpp out 的头文件搜索目录： ( 其中第一个 hellolib 是库名，第二个是目录 ) • 这样甚至可以用 来引用这个头文件了，因为通过 target_include_directories 指 定的路径会被视为与系统路径等价： 子模块的头文件如何处理（续） • 但是这样如果另一个 b.out 也需要用 hellolib 这个库，难道也得再指定一遍搜索路径吗？ • 不需要，其实我们只需要定义

圖的走訪 樹代表的是“一對多”的關係，而圖則具有更高的自由度，可以表示任意的“多對多”關係。因此，我們可以 把樹看作圖的一種特例。顯然，樹的走訪操作也是圖的走訪操作的一種特例。 圖和樹都需要應用搜索演算法來實現走訪操作。圖的走訪方式也可分為兩種：廣度優先走訪和深度優先走訪。 9.3.1 廣度優先走訪 廣度優先走訪是一種由近及遠的走訪方式，從某個節點出發，始終優先訪問距離最近的頂點，並一層層向外 在演算法題中，我們常透過將線性查詢替換為雜湊查詢來降低演算法的時間複雜度。我們藉助一個演算法題 來加深理解。 Question 給定一個整數陣列 nums 和一個目標元素 target ，請在陣列中搜索“和”為 target 的兩個元素，並返 回它們的陣列索引。返回任意一個解即可。 10.4.1 線性查詢：以時間換空間 考慮直接走訪所有可能的組合。如圖 10‑9 所示，我們開啟一個兩層迴圈，在每輪中判斷兩個整數的和是否為 。儘管如此，該方法的整體時空效率更為均衡， 因此它是本題的最優解法。 10.5 重識搜尋演算法 搜尋演算法（searching algorithm）用於在資料結構（例如陣列、鏈結串列、樹或圖）中搜索一個或一組滿足 特定條件的元素。 搜尋演算法可根據實現思路分為以下兩類。 ‧ 透過走訪資料結構來定位目標元素，例如陣列、鏈結串列、樹和圖的走訪等。 ‧ 利用資料組織結構或資料包含的先驗資訊，