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5b406666d8
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@ -125,6 +125,6 @@ if __name__ == "__main__":
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print("快速排序(中位基准数优化)完成后 nums =", nums1)
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# 快速排序(尾递归优化)
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nums2= [2, 4, 1, 0, 3, 5]
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nums2 = [2, 4, 1, 0, 3, 5]
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QuickSortTailCall().quick_sort(nums2, 0, len(nums2) - 1)
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print("快速排序(尾递归优化)完成后 nums =", nums2)
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@ -20,7 +20,7 @@
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随着计算机的蓬勃发展,字符集与编码标准百花齐放,而这带来了许多问题。一方面,这些字符集一般只定义了特定语言的字符,无法在多语言环境下正常工作;另一方面,同一种语言也存在多种字符集标准,如果两台电脑安装的是不同的编码标准,则在信息传递时就会出现乱码。
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那个时代的人们就在想:如果推出一个足够完整的字符集,将世界范围内的所有语言和符号都纳入其中,不就可以解决跨语言环境和乱码问题了吗?在这种想法的驱动下,一个大而全的字符集 Unicode 应运而生。
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那个时代的人们就在想:**如果推出一个足够完整的字符集,将世界范围内的所有语言和符号都收录其中,不就可以解决跨语言环境和乱码问题了吗**?在这种想法的驱动下,一个大而全的字符集 Unicode 应运而生。
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「Unicode」的全称为“统一字符编码”,理论上能容纳一百多万个字符。它致力于将全球范围内的字符纳入到统一的字符集之中,提供一种通用的字符集来处理和显示各种语言文字,减少因为编码标准不同而产生的乱码问题。
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@ -40,7 +40,7 @@ Unicode 是一种字符集标准,本质上是给每个字符分配一个编号
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UTF-8 的编码规则并不复杂,分为两种情况:
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- **长度为 1 字节的字符**:将最高位设置为 0 、其余 7 位设置为 Unicode 码点。值得注意的是,ASCII 字符在 Unicode 字符集中占据了前 128 个码点。也就是说,**UTF-8 编码可以向下兼容 ASCII 码**。这意味着我们可以使用 UTF-8 来解析年代久远的 ASCII 码文本。
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- 对于长度为 1 字节的字符,将最高位设置为 $0$ 、其余 7 位设置为 Unicode 码点。值得注意的是,ASCII 字符在 Unicode 字符集中占据了前 128 个码点。也就是说,**UTF-8 编码可以向下兼容 ASCII 码**。这意味着我们可以使用 UTF-8 来解析年代久远的 ASCII 码文本。
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- 对于长度为 $n$ 字节的字符(其中 $n > 1$),将首个字节的高 $n$ 位都设置为 $1$ 、第 $n + 1$ 位设置为 $0$ ;从第二个字节开始,将每个字节的高 2 位都设置为 $10$ ;其余所有位用于填充字符的 Unicode 码点。
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下图展示了“Hello算法”对应的 UTF-8 编码。将最高 $n$ 位设置为 $1$ 比较容易理解,可以向系统指出字符的长度为 $n$ 。那么,为什么要将其余所有字节的高 2 位都设置为 $10$ 呢?实际上,这个 $10$ 能够起到校验符的作用,因为在 UTF-8 编码规则下,不可能有字符的最高两位是 $10$ 。这是因为长度为 1 字节的字符的最高一位是 $0$ 。假设系统从一个错误的字节开始解析文本,字节头部的 $10$ 能够帮助系统快速的判断出异常。
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@ -1,6 +1,6 @@
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# 二分查找边界
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上一节规定目标元素在数组中是唯一的。如果目标元素在数组中多次出现,上节介绍的方法只能保证返回其中一个目标元素的索引,**而无法确定该索引的左边和右边还有多少目标元素**。
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在上一节中,题目规定数组中所有元素都是唯一的。如果目标元素在数组中多次出现,上节介绍的方法只能保证返回其中一个目标元素的索引,**而无法确定该索引的左边和右边还有多少目标元素**。
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!!! question
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@ -2,7 +2,7 @@
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「搜索算法 Searching Algorithm」用于在数据结构(例如数组、链表、树或图)中搜索一个或一组满足特定条件的元素。
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我们已经学过数组、链表、树和图的遍历方法,也学过哈希表、二叉搜索树等可用于实现查询的复杂数据结构。因此,搜索算法对于我们来说并不陌生。在本节,我们将从更加系统的视角切入,重新审视搜索算法。
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在前面的章节中,我们已经学习了数组、链表、树和图的遍历方法,也了解过哈希表和二叉搜索树等具有查询功能的复杂数据结构。因此,搜索算法对于我们来说并不陌生。在本节,我们将从更加系统的视角切入,重新审视搜索算法。
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## 暴力搜索
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