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krahets 2024-04-03 15:21:48 +08:00
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@ -8,7 +8,7 @@ comments: true
## 3.4.1   ASCII 字符集 ## 3.4.1   ASCII 字符集
<u>ASCII(码)</u>是最早出现的字符集,其全称为 American Standard Code for Information Interchange美国标准信息交换代码。它使用 7 位二进制数(一个字节的低 7 位)表示一个字符,最多能够表示 128 个不同的字符。如图 3-6 所示ASCII 码包括英文字母的大小写、数字 0 ~ 9、一些标点符号以及一些控制字符如换行符和制表符 <u>ASCII</u>是最早出现的字符集,其全称为 American Standard Code for Information Interchange美国标准信息交换代码。它使用 7 位二进制数(一个字节的低 7 位)表示一个字符,最多能够表示 128 个不同的字符。如图 3-6 所示ASCII 码包括英文字母的大小写、数字 0 ~ 9、一些标点符号以及一些控制字符如换行符和制表符
![ASCII 码](character_encoding.assets/ascii_table.png){ class="animation-figure" } ![ASCII 码](character_encoding.assets/ascii_table.png){ class="animation-figure" }

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@ -1396,7 +1396,7 @@ $$
根据以上内容,我们可以总结出动态规划的常用术语。 根据以上内容,我们可以总结出动态规划的常用术语。
- 将数组 `dp` 称为<u>$dp$(表)</u>$dp[i]$ 表示状态 $i$ 对应子问题的解。 - 将数组 `dp` 称为<u>dp 表</u>$dp[i]$ 表示状态 $i$ 对应子问题的解。
- 将最小子问题对应的状态(第 $1$ 阶和第 $2$ 阶楼梯)称为<u>初始状态</u> - 将最小子问题对应的状态(第 $1$ 阶和第 $2$ 阶楼梯)称为<u>初始状态</u>
- 将递推公式 $dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]$ 称为<u>状态转移方程</u> - 将递推公式 $dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]$ 称为<u>状态转移方程</u>

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@ -27,4 +27,4 @@ icon: material/rocket-launch-outline
同样,数据结构无处不在:大到社会网络,小到地铁线路,许多系统都可以建模为“图”;大到一个国家,小到一个家庭,社会的主要组织形式呈现出“树”的特征;冬天的衣服就像“栈”,最先穿上的最后才能脱下;羽毛球筒则如同“队列”,一端放入、另一端取出;字典就像一个“哈希表”,能够快速查找目标词条。 同样,数据结构无处不在:大到社会网络,小到地铁线路,许多系统都可以建模为“图”;大到一个国家,小到一个家庭,社会的主要组织形式呈现出“树”的特征;冬天的衣服就像“栈”,最先穿上的最后才能脱下;羽毛球筒则如同“队列”,一端放入、另一端取出;字典就像一个“哈希表”,能够快速查找目标词条。
本书旨在通过清晰易懂的动画图和可运行的代码示例,使读者理解算法和数据结构的核心概念,并能够通过编程来实现它们。在此基础上,本书致力于揭示算法在复杂世界中的生动体现,展现算法之美。希望本书能够帮助到你! 本书旨在通过清晰易懂的动画图和可运行的代码示例,使读者理解算法和数据结构的核心概念,并能够通过编程来实现它们。在此基础上,本书致力于揭示算法在复杂世界中的生动体现,展现算法之美。希望本书能够帮助到你!

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@ -18,7 +18,7 @@ comments: true
<p align="center"> 图 7-25 &nbsp; AVL 树在插入节点后发生退化 </p> <p align="center"> 图 7-25 &nbsp; AVL 树在插入节点后发生退化 </p>
1962 年 G. M. Adelson-Velsky 和 E. M. Landis 在论文“An algorithm for the organization of information”中提出了<u>AVL(树)</u>。论文中详细描述了一系列操作确保在持续添加和删除节点后AVL 树不会退化,从而使得各种操作的时间复杂度保持在 $O(\log n)$ 级别。换句话说在需要频繁进行增删查改操作的场景中AVL 树能始终保持高效的数据操作性能,具有很好的应用价值。 1962 年 G. M. Adelson-Velsky 和 E. M. Landis 在论文“An algorithm for the organization of information”中提出了<u>AVL</u>。论文中详细描述了一系列操作确保在持续添加和删除节点后AVL 树不会退化,从而使得各种操作的时间复杂度保持在 $O(\log n)$ 级别。换句话说在需要频繁进行增删查改操作的场景中AVL 树能始终保持高效的数据操作性能,具有很好的应用价值。
## 7.5.1 &nbsp; AVL 树常见术语 ## 7.5.1 &nbsp; AVL 树常见术语