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synced 2024-12-26 11:16:28 +08:00
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c6da3ca087
commit
fc4021ea99
14 changed files with 202 additions and 202 deletions
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@ -1756,31 +1756,31 @@
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<h1 id="122">12.2. 一起参与创作<a class="headerlink" href="#122" title="Permanent link">¶</a></h1>
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<div class="admonition success">
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<p class="admonition-title">开源的魅力</p>
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<p>纸质书籍的两次印刷的间隔时间往往需要数年，内容更新非常不方便。</br>但在本开源 HTML 书中，内容更迭的时间被缩短至数日甚至几个小时。</p>
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<p>纸质书籍的两次印刷的间隔时间往往需要数年，内容更新非常不方便。</br>但在本开源书中，内容更迭的时间被缩短至数日甚至几个小时。</p>
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</div>
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<p>由于作者水平有限，书中内容难免疏漏谬误，请您谅解。如果发现笔误、无效链接、内容缺失、文字歧义、解释不清晰、行文结构不合理等问题，请您帮忙修正，以帮助其他读者获取更优质的学习内容。所有<a href="https://github.com/krahets/hello-algo/graphs/contributors">撰稿人</a>将被展示在仓库与网站主页，以感谢他们对开源社区的无私奉献！</p>
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<p>由于作者能力有限，书中难免存在一些遗漏和错误，请您谅解。如果您发现了笔误、失效链接、内容缺失、文字歧义、解释不清晰或行文结构不合理等问题，请协助我们进行修正，以帮助其他读者获得更优质的学习资源。所有<a href="https://github.com/krahets/hello-algo/graphs/contributors">撰稿人</a>将在仓库和网站主页上展示，以感谢他们对开源社区的无私奉献！</p>
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<h2 id="1221">12.2.1. 内容微调<a class="headerlink" href="#1221" title="Permanent link">¶</a></h2>
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<p>每个页面的右上角都有一个「编辑」图标，你可以按照以下步骤修改文字或代码：</p>
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<p>在每个页面的右上角有一个「编辑」图标，您可以按照以下步骤修改文本或代码：</p>
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<ol>
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<li>点击编辑按钮，如果遇到提示“需要 Fork 此仓库”，请通过；</li>
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<li>修改 Markdown 源文件内容，并检查内容正确性，尽量保持排版格式统一；</li>
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<li>在页面底部填写更改说明，然后单击“Propose file change”按钮；页面跳转后，点击“Create pull request”按钮发起拉取请求即可。</li>
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<li>点击编辑按钮，如果遇到“需要 Fork 此仓库”的提示，请同意该操作；</li>
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<li>修改 Markdown 源文件内容，并确保内容正确，同时尽量保持排版格式的统一；</li>
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<li>在页面底部填写修改说明，然后点击“Propose file change”按钮；页面跳转后，点击“Create pull request”按钮即可发起拉取请求。</li>
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</ol>
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<p><img alt="页面编辑按键" src="../contribution.assets/edit_markdown.png" /></p>
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<p align="center"> Fig. 页面编辑按键 </p>
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<p>图片无法直接修改，需要通过新建 <a href="https://github.com/krahets/hello-algo/issues">Issue</a> 或评论留言来描述图片问题，我会第一时间重新画图并替换图片。</p>
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<p>由于图片无法直接修改，因此需要通过新建 <a href="https://github.com/krahets/hello-algo/issues">Issue</a> 或评论留言来描述图片问题，我们会尽快重新绘制并替换图片。</p>
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<h2 id="1222">12.2.2. 内容创作<a class="headerlink" href="#1222" title="Permanent link">¶</a></h2>
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<p>如果您想要参与本开源项目，包括翻译代码至其他编程语言、拓展文章内容等，那么需要实施 Pull Request 工作流程：</p>
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<p>如果您有兴趣参与此开源项目，包括将代码翻译成其他编程语言、扩展文章内容等，那么需要实施 Pull Request 工作流程：</p>
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<ol>
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<li>登录 GitHub ，并 Fork <a href="https://github.com/krahets/hello-algo">本仓库</a> 至个人账号；</li>
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<li>进入 Fork 仓库网页，使用 <code>git clone</code> 克隆该仓库至本地；</li>
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<li>在本地进行内容创作，并通过运行测试来验证代码正确性；</li>
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<li>将本地更改 Commit ，并 Push 至远程仓库；</li>
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<li>刷新仓库网页，点击“Create pull request”按钮发起拉取请求即可；</li>
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<li>登录 GitHub ，将<a href="https://github.com/krahets/hello-algo">本仓库</a> Fork 到个人账号下；</li>
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<li>进入您的 Fork 仓库网页，使用 git clone 命令将仓库克隆至本地；</li>
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<li>在本地进行内容创作，并通过运行测试以验证代码的正确性；</li>
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<li>将本地所做更改 Commit ，然后 Push 至远程仓库；</li>
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<li>刷新仓库网页，点击“Create pull request”按钮即可发起拉取请求；</li>
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</ol>
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<h2 id="1223-docker">12.2.3. Docker 部署<a class="headerlink" href="#1223-docker" title="Permanent link">¶</a></h2>
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<p>你可以使用 Docker 来部署本项目。稍等片刻，即可使用浏览器打开 <code>http://localhost:8000</code> 访问本项目。</p>
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<p>我们可以通过 Docker 来部署本项目。执行以下脚本，稍等片刻后，即可使用浏览器打开 <code>http://localhost:8000</code> 来访问本项目。</p>
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<div class="highlight"><pre><span></span><code><a id="__codelineno-0-1" name="__codelineno-0-1" href="#__codelineno-0-1"></a>git<span class="w"> </span>clone<span class="w"> </span>https://github.com/krahets/hello-algo.git
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<a id="__codelineno-0-2" name="__codelineno-0-2" href="#__codelineno-0-2"></a><span class="nb">cd</span><span class="w"> </span>hello-algo
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<a id="__codelineno-0-3" name="__codelineno-0-3" href="#__codelineno-0-3"></a>docker-compose<span class="w"> </span>up<span class="w"> </span>-d
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@ -3055,7 +3055,7 @@ O(1) < O(\log n) < O(n) < O(n^2) < O(2^n) \newline
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<p align="center"> Fig. 递归函数产生的平方阶空间复杂度 </p>
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<h3 id="o2n">指数阶 <span class="arithmatex">\(O(2^n)\)</span><a class="headerlink" href="#o2n" title="Permanent link">¶</a></h3>
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<p>指数阶常见于二叉树。高度为 <span class="arithmatex">\(n\)</span> 的「满二叉树」的节点数量为 <span class="arithmatex">\(2^n - 1\)</span> ，占用 <span class="arithmatex">\(O(2^n)\)</span> 空间。</p>
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<p>指数阶常见于二叉树。高度为 <span class="arithmatex">\(n\)</span> 的「满二叉树」的结点数量为 <span class="arithmatex">\(2^n - 1\)</span> ，占用 <span class="arithmatex">\(O(2^n)\)</span> 空间。</p>
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<div class="tabbed-set tabbed-alternate" data-tabs="9:10"><input checked="checked" id="__tabbed_9_1" name="__tabbed_9" type="radio" /><input id="__tabbed_9_2" name="__tabbed_9" type="radio" /><input id="__tabbed_9_3" name="__tabbed_9" type="radio" /><input id="__tabbed_9_4" name="__tabbed_9" type="radio" /><input id="__tabbed_9_5" name="__tabbed_9" type="radio" /><input id="__tabbed_9_6" name="__tabbed_9" type="radio" /><input id="__tabbed_9_7" name="__tabbed_9" type="radio" /><input id="__tabbed_9_8" name="__tabbed_9" type="radio" /><input id="__tabbed_9_9" name="__tabbed_9" type="radio" /><input id="__tabbed_9_10" name="__tabbed_9" type="radio" /><div class="tabbed-labels"><label for="__tabbed_9_1">Java</label><label for="__tabbed_9_2">C++</label><label for="__tabbed_9_3">Python</label><label for="__tabbed_9_4">Go</label><label for="__tabbed_9_5">JavaScript</label><label for="__tabbed_9_6">TypeScript</label><label for="__tabbed_9_7">C</label><label for="__tabbed_9_8">C#</label><label for="__tabbed_9_9">Swift</label><label for="__tabbed_9_10">Zig</label></div>
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<div class="tabbed-content">
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<div class="tabbed-block">
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@ -1763,8 +1763,8 @@
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<h3 id="_2">时间复杂度<a class="headerlink" href="#_2" title="Permanent link">¶</a></h3>
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<ul>
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<li>时间复杂度用于衡量算法运行时间随数据量增长的趋势，可以有效评估算法效率，但在某些情况下可能失效，如在输入数据量较小或时间复杂度相同时，无法精确对比算法效率的优劣。</li>
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<li>最差时间复杂度使用大 <span class="arithmatex">\(O\)</span> 符号表示，即函数渐进上界，反映当 <span class="arithmatex">\(n\)</span> 趋向正无穷时，<span class="arithmatex">\(T(n)\)</span> 的增长级别。</li>
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<li>推算时间复杂度分为两步，首先统计计算操作数量，然后判断渐进上界。</li>
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<li>最差时间复杂度使用大 <span class="arithmatex">\(O\)</span> 符号表示，即函数渐近上界，反映当 <span class="arithmatex">\(n\)</span> 趋向正无穷时，<span class="arithmatex">\(T(n)\)</span> 的增长级别。</li>
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<li>推算时间复杂度分为两步，首先统计计算操作数量，然后判断渐近上界。</li>
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<li>常见时间复杂度从小到大排列有 <span class="arithmatex">\(O(1)\)</span> , <span class="arithmatex">\(O(\log n)\)</span> , <span class="arithmatex">\(O(n)\)</span> , <span class="arithmatex">\(O(n \log n)\)</span> , <span class="arithmatex">\(O(n^2)\)</span> , <span class="arithmatex">\(O(2^n)\)</span> , <span class="arithmatex">\(O(n!)\)</span> 等。</li>
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<li>某些算法的时间复杂度非固定，而是与输入数据的分布有关。时间复杂度分为最差、最佳、平均时间复杂度，最佳时间复杂度几乎不用，因为输入数据一般需要满足严格条件才能达到最佳情况。</li>
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<li>平均时间复杂度反映算法在随机数据输入下的运行效率，最接近实际应用中的算法性能。计算平均时间复杂度需要统计输入数据分布以及综合后的数学期望。</li>
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@ -1808,7 +1808,7 @@
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<h1 id="91">9.1. 图<a class="headerlink" href="#91" title="Permanent link">¶</a></h1>
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<p>「图 Graph」是一种非线性数据结构，由「顶点 Vertex」和「边 Edge」组成。我们可将图 <span class="arithmatex">\(G\)</span> 抽象地表示为一组顶点 <span class="arithmatex">\(V\)</span> 和一组边 <span class="arithmatex">\(E\)</span> 的集合。例如，以下表示一个包含 5 个顶点和 7 条边的图</p>
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<p>「图 Graph」是一种非线性数据结构，由「顶点 Vertex」和「边 Edge」组成。我们可以将图 <span class="arithmatex">\(G\)</span> 抽象地表示为一组顶点 <span class="arithmatex">\(V\)</span> 和一组边 <span class="arithmatex">\(E\)</span> 的集合。以下示例展示了一个包含 5 个顶点和 7 条边的图。</p>
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<div class="arithmatex">\[
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\begin{aligned}
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V & = \{ 1, 2, 3, 4, 5 \} \newline
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@ -1819,17 +1819,17 @@ G & = \{ V, E \} \newline
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<p><img alt="链表、树、图之间的关系" src="../graph.assets/linkedlist_tree_graph.png" /></p>
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<p align="center"> Fig. 链表、树、图之间的关系 </p>
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<p>那么，图与其他数据结构的关系是什么？如果我们把「顶点」看作结点，把「边」看作连接各个结点的指针，则可将「图」看成一种从「链表」拓展而来的数据结构。<strong>相比线性关系（链表）和分治关系（树），网络关系（图）的自由度更高，也从而更为复杂</strong>。</p>
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<p>那么，图与其他数据结构的关系是什么？如果我们把「顶点」看作结点，把「边」看作连接各个结点的指针，则可将「图」看作是一种从「链表」拓展而来的数据结构。<strong>相较于线性关系（链表）和分治关系（树），网络关系（图）的自由度更高，从而更为复杂</strong>。</p>
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<h2 id="911">9.1.1. 图常见类型<a class="headerlink" href="#911" title="Permanent link">¶</a></h2>
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<p>根据边是否有方向，分为「无向图 Undirected Graph」和「有向图 Directed Graph」。</p>
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<p>根据边是否具有方向，可分为「无向图 Undirected Graph」和「有向图 Directed Graph」。</p>
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<ul>
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<li>在无向图中，边表示两顶点之间“双向”的连接关系，例如微信或 QQ 中的“好友关系”；</li>
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<li>在有向图中，边是有方向的，即 <span class="arithmatex">\(A \rightarrow B\)</span> 和 <span class="arithmatex">\(A \leftarrow B\)</span> 两个方向的边是相互独立的，例如微博或抖音上的“关注”与“被关注”关系；</li>
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<li>在无向图中，边表示两顶点之间的“双向”连接关系，例如微信或 QQ 中的“好友关系”；</li>
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<li>在有向图中，边具有方向性，即 <span class="arithmatex">\(A \rightarrow B\)</span> 和 <span class="arithmatex">\(A \leftarrow B\)</span> 两个方向的边是相互独立的，例如微博或抖音上的“关注”与“被关注”关系；</li>
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</ul>
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<p><img alt="有向图与无向图" src="../graph.assets/directed_graph.png" /></p>
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<p align="center"> Fig. 有向图与无向图 </p>
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<p>根据所有顶点是否连通，分为「连通图 Connected Graph」和「非连通图 Disconnected Graph」。</p>
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<p>根据所有顶点是否连通，可分为「连通图 Connected Graph」和「非连通图 Disconnected Graph」。</p>
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<ul>
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<li>对于连通图，从某个顶点出发，可以到达其余任意顶点；</li>
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<li>对于非连通图，从某个顶点出发，至少有一个顶点无法到达；</li>
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@ -1837,40 +1837,40 @@ G & = \{ V, E \} \newline
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<p><img alt="连通图与非连通图" src="../graph.assets/connected_graph.png" /></p>
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<p align="center"> Fig. 连通图与非连通图 </p>
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<p>我们可以给边添加“权重”变量，得到「有权图 Weighted Graph」。例如，在王者荣耀等游戏中，系统会根据共同游戏时间来计算玩家之间的“亲密度”，这种亲密度网络就可以使用有权图来表示。</p>
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<p>我们还可以为边添加“权重”变量，从而得到「有权图 Weighted Graph」。例如，在王者荣耀等手游中，系统会根据共同游戏时间来计算玩家之间的“亲密度”，这种亲密度网络就可以用有权图来表示。</p>
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<p><img alt="有权图与无权图" src="../graph.assets/weighted_graph.png" /></p>
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<p align="center"> Fig. 有权图与无权图 </p>
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<h2 id="912">9.1.2. 图常用术语<a class="headerlink" href="#912" title="Permanent link">¶</a></h2>
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<ul>
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<li>「邻接 Adjacency」：当两顶点之间有边相连时，称此两顶点“邻接”。例如，上图中顶点 1 的邻接顶点为顶点 2, 3, 5 。</li>
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<li>「路径 Path」：从顶点 A 到顶点 B 走过的边构成的序列，被称为从 A 到 B 的“路径”。例如，上图中边序列 1-5-2-4 是顶点 1 到顶点 4 的一个路径。</li>
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<li>「度 Degree」表示一个顶点具有多少条边。对于有向图，「入度 In-Degree」表示有多少条边指向该顶点，「出度 Out-Degree」表示有多少条边从该顶点指出。</li>
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<li>「邻接 Adjacency」：当两顶点之间存在边相连时，称这两顶点“邻接”。在上图中，顶点 1 的邻接顶点为顶点 2、3、5。</li>
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<li>「路径 Path」：从顶点 A 到顶点 B 经过的边构成的序列被称为从 A 到 B 的“路径”。在上图中，边序列 1-5-2-4 是顶点 1 到顶点 4 的一条路径。</li>
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<li>「度 Degree」表示一个顶点拥有的边数。对于有向图，「入度 In-Degree」表示有多少条边指向该顶点，「出度 Out-Degree」表示有多少条边从该顶点指出。</li>
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</ul>
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<h2 id="913">9.1.3. 图的表示<a class="headerlink" href="#913" title="Permanent link">¶</a></h2>
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<p>图的常用表示方法有「邻接矩阵」和「邻接表」。以下使用「无向图」来举例。</p>
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<p>图的常用表示方法包括「邻接矩阵」和「邻接表」。以下使用无向图进行举例。</p>
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<h3 id="_1">邻接矩阵<a class="headerlink" href="#_1" title="Permanent link">¶</a></h3>
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<p>设图的顶点数量为 <span class="arithmatex">\(n\)</span> ，「邻接矩阵 Adjacency Matrix」使用一个 <span class="arithmatex">\(n \times n\)</span> 大小的矩阵来表示图，每一行（列）代表一个顶点，矩阵元素代表边，使用 <span class="arithmatex">\(1\)</span> 或 <span class="arithmatex">\(0\)</span> 来表示两个顶点之间有边或无边。</p>
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<p>如下图所示，记邻接矩阵为 <span class="arithmatex">\(M\)</span> 、顶点列表为 <span class="arithmatex">\(V\)</span> ，则矩阵元素 <span class="arithmatex">\(M[i][j] = 1\)</span> 代表着顶点 <span class="arithmatex">\(V[i]\)</span> 到顶点 <span class="arithmatex">\(V[j]\)</span> 之间有边，相反地 <span class="arithmatex">\(M[i][j] = 0\)</span> 代表两顶点之间无边。</p>
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<p>设图的顶点数量为 <span class="arithmatex">\(n\)</span> ，「邻接矩阵 Adjacency Matrix」使用一个 <span class="arithmatex">\(n \times n\)</span> 大小的矩阵来表示图，每一行（列）代表一个顶点，矩阵元素代表边，用 <span class="arithmatex">\(1\)</span> 或 <span class="arithmatex">\(0\)</span> 表示两个顶点之间是否存在边。</p>
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<p>如下图所示，设邻接矩阵为 <span class="arithmatex">\(M\)</span> 、顶点列表为 <span class="arithmatex">\(V\)</span> ，那么矩阵元素 <span class="arithmatex">\(M[i][j] = 1\)</span> 表示顶点 <span class="arithmatex">\(V[i]\)</span> 到顶点 <span class="arithmatex">\(V[j]\)</span> 之间存在边，反之 <span class="arithmatex">\(M[i][j] = 0\)</span> 表示两顶点之间无边。</p>
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<p><img alt="图的邻接矩阵表示" src="../graph.assets/adjacency_matrix.png" /></p>
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<p align="center"> Fig. 图的邻接矩阵表示 </p>
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<p>邻接矩阵具有以下性质：</p>
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<p>邻接矩阵具有以下特性：</p>
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<ul>
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<li>顶点不能与自身相连，因而邻接矩阵主对角线元素没有意义。</li>
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<li>「无向图」两个方向的边等价，此时邻接矩阵关于主对角线对称。</li>
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<li>将邻接矩阵的元素从 <span class="arithmatex">\(1\)</span> , <span class="arithmatex">\(0\)</span> 替换为权重，则能够表示「有权图」。</li>
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<li>顶点不能与自身相连，因此邻接矩阵主对角线元素没有意义。</li>
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<li>对于无向图，两个方向的边等价，此时邻接矩阵关于主对角线对称。</li>
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<li>将邻接矩阵的元素从 <span class="arithmatex">\(1\)</span> , <span class="arithmatex">\(0\)</span> 替换为权重，则可表示有权图。</li>
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</ul>
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<p>使用邻接矩阵表示图时，我们可以直接通过访问矩阵元素来获取边，因此增删查操作的效率很高，时间复杂度均为 <span class="arithmatex">\(O(1)\)</span> 。然而，矩阵的空间复杂度为 <span class="arithmatex">\(O(n^2)\)</span> ，内存占用较大。</p>
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<p>使用邻接矩阵表示图时，我们可以直接访问矩阵元素以获取边，因此增删查操作的效率很高，时间复杂度均为 <span class="arithmatex">\(O(1)\)</span> 。然而，矩阵的空间复杂度为 <span class="arithmatex">\(O(n^2)\)</span> ，内存占用较多。</p>
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<h3 id="_2">邻接表<a class="headerlink" href="#_2" title="Permanent link">¶</a></h3>
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<p>「邻接表 Adjacency List」使用 <span class="arithmatex">\(n\)</span> 个链表来表示图，链表结点表示顶点。第 <span class="arithmatex">\(i\)</span> 条链表对应顶点 <span class="arithmatex">\(i\)</span> ，其中存储了该顶点的所有邻接顶点（即与该顶点相连的顶点）。</p>
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<p><img alt="图的邻接表表示" src="../graph.assets/adjacency_list.png" /></p>
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<p align="center"> Fig. 图的邻接表表示 </p>
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<p>邻接表仅存储存在的边，而边的总数往往远小于 <span class="arithmatex">\(n^2\)</span> ，因此更加节省空间。但是，因为在邻接表中需要通过遍历链表来查找边，所以其时间效率不如邻接矩阵。</p>
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<p>观察上图发现，<strong>邻接表结构与哈希表「链地址法」非常相似，因此我们也可以用类似方法来优化效率</strong>。比如，当链表较长时，可以把链表转化为 AVL 树或红黑树，从而将时间效率从 <span class="arithmatex">\(O(n)\)</span> 优化至 <span class="arithmatex">\(O(\log n)\)</span> ，还可以通过中序遍历获取有序序列；还可以将链表转化为哈希表，将时间复杂度降低至 <span class="arithmatex">\(O(1)\)</span> 。</p>
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<p>邻接表仅存储实际存在的边，而边的总数通常远小于 <span class="arithmatex">\(n^2\)</span> ，因此它更加节省空间。然而，在邻接表中需要通过遍历链表来查找边，因此其时间效率不如邻接矩阵。</p>
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<p>观察上图可发现，<strong>邻接表结构与哈希表中的「链地址法」非常相似，因此我们也可以采用类似方法来优化效率</strong>。例如，当链表较长时，可以将链表转化为 AVL 树或红黑树，从而将时间效率从 <span class="arithmatex">\(O(n)\)</span> 优化至 <span class="arithmatex">\(O(\log n)\)</span> ，还可以通过中序遍历获取有序序列；此外，还可以将链表转换为哈希表，将时间复杂度降低至 <span class="arithmatex">\(O(1)\)</span> 。</p>
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<h2 id="914">9.1.4. 图常见应用<a class="headerlink" href="#914" title="Permanent link">¶</a></h2>
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<p>现实中的许多系统都可以使用图来建模，对应的待求解问题也可以被约化为图计算问题。</p>
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<p>实际应用中，许多系统都可以用图来建模，相应的待求解问题也可以约化为图计算问题。</p>
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<div class="center-table">
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<table>
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<thead>
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@ -1754,11 +1754,11 @@
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<h1 id="92">9.2. 图基础操作<a class="headerlink" href="#92" title="Permanent link">¶</a></h1>
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<p>图的基础操作分为对「边」的操作和对「顶点」的操作，在「邻接矩阵」和「邻接表」这两种表示下的实现方式不同。</p>
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<p>图的基础操作可分为对「边」的操作和对「顶点」的操作。在「邻接矩阵」和「邻接表」两种表示方法下，实现方式有所不同。</p>
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<h2 id="921">9.2.1. 基于邻接矩阵的实现<a class="headerlink" href="#921" title="Permanent link">¶</a></h2>
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<p>设图的顶点总数为 <span class="arithmatex">\(n\)</span> ，则有：</p>
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<p>给定一个顶点数量为 <span class="arithmatex">\(n\)</span> 的无向图，则有：</p>
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<ul>
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<li><strong>添加或删除边</strong>：直接在邻接矩阵中修改指定边的对应元素即可，使用 <span class="arithmatex">\(O(1)\)</span> 时间。而由于是无向图，因此需要同时更新两个方向的边。</li>
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<li><strong>添加或删除边</strong>：直接在邻接矩阵中修改指定的边即可，使用 <span class="arithmatex">\(O(1)\)</span> 时间。而由于是无向图，因此需要同时更新两个方向的边。</li>
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<li><strong>添加顶点</strong>：在邻接矩阵的尾部添加一行一列，并全部填 <span class="arithmatex">\(0\)</span> 即可，使用 <span class="arithmatex">\(O(n)\)</span> 时间。</li>
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<li><strong>删除顶点</strong>：在邻接矩阵中删除一行一列。当删除首行首列时达到最差情况，需要将 <span class="arithmatex">\((n-1)^2\)</span> 个元素“向左上移动”，从而使用 <span class="arithmatex">\(O(n^2)\)</span> 时间。</li>
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<li><strong>初始化</strong>：传入 <span class="arithmatex">\(n\)</span> 个顶点，初始化长度为 <span class="arithmatex">\(n\)</span> 的顶点列表 <code>vertices</code> ，使用 <span class="arithmatex">\(O(n)\)</span> 时间；初始化 <span class="arithmatex">\(n \times n\)</span> 大小的邻接矩阵 <code>adjMat</code> ，使用 <span class="arithmatex">\(O(n^2)\)</span> 时间。</li>
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@ -2510,13 +2510,13 @@
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</div>
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</div>
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<h2 id="922">9.2.2. 基于邻接表的实现<a class="headerlink" href="#922" title="Permanent link">¶</a></h2>
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<p>设图的顶点总数为 <span class="arithmatex">\(n\)</span> 、边总数为 <span class="arithmatex">\(m\)</span> ，则有：</p>
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<p>设无向图的顶点总数为 <span class="arithmatex">\(n\)</span> 、边总数为 <span class="arithmatex">\(m\)</span> ，则有：</p>
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<ul>
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<li><strong>添加边</strong>：在顶点对应链表的尾部添加边即可，使用 <span class="arithmatex">\(O(1)\)</span> 时间。因为是无向图，所以需要同时添加两个方向的边。</li>
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<li><strong>删除边</strong>：在顶点对应链表中查询与删除指定边，使用 <span class="arithmatex">\(O(m)\)</span> 时间。与添加边一样，需要同时删除两个方向的边。</li>
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<li><strong>添加顶点</strong>：在邻接表中添加一个链表即可，并以新增顶点为链表头结点，使用 <span class="arithmatex">\(O(1)\)</span> 时间。</li>
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<li><strong>删除顶点</strong>：需要遍历整个邻接表，删除包含指定顶点的所有边，使用 <span class="arithmatex">\(O(n + m)\)</span> 时间。</li>
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<li><strong>初始化</strong>：需要在邻接表中建立 <span class="arithmatex">\(n\)</span> 个结点和 <span class="arithmatex">\(2m\)</span> 条边，使用 <span class="arithmatex">\(O(n + m)\)</span> 时间。</li>
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<li><strong>添加边</strong>：在顶点对应链表的末尾添加边即可，使用 <span class="arithmatex">\(O(1)\)</span> 时间。因为是无向图，所以需要同时添加两个方向的边。</li>
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<li><strong>删除边</strong>：在顶点对应链表中查找并删除指定边，使用 <span class="arithmatex">\(O(m)\)</span> 时间。在无向图中，需要同时删除两个方向的边。</li>
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<li><strong>添加顶点</strong>：在邻接表中添加一个链表，并将新增顶点作为链表头结点，使用 <span class="arithmatex">\(O(1)\)</span> 时间。</li>
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<li><strong>删除顶点</strong>：需遍历整个邻接表，删除包含指定顶点的所有边，使用 <span class="arithmatex">\(O(1)\)</span> 时间。</li>
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<li><strong>初始化</strong>：在邻接表中创建 <span class="arithmatex">\(n\)</span> 个顶点和 <span class="arithmatex">\(2m\)</span> 条边，使用 <span class="arithmatex">\(O(n + m)\)</span> 时间。</li>
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</ul>
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<div class="tabbed-set tabbed-alternate" data-tabs="3:5"><input checked="checked" id="__tabbed_3_1" name="__tabbed_3" type="radio" /><input id="__tabbed_3_2" name="__tabbed_3" type="radio" /><input id="__tabbed_3_3" name="__tabbed_3" type="radio" /><input id="__tabbed_3_4" name="__tabbed_3" type="radio" /><input id="__tabbed_3_5" name="__tabbed_3" type="radio" /><div class="tabbed-labels"><label for="__tabbed_3_1">初始化邻接表</label><label for="__tabbed_3_2">添加边</label><label for="__tabbed_3_3">删除边</label><label for="__tabbed_3_4">添加顶点</label><label for="__tabbed_3_5">删除顶点</label></div>
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<div class="tabbed-content">
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@ -2537,10 +2537,10 @@
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</div>
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</div>
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</div>
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<p>基于邻接表实现图的代码如下所示。细心的同学可能注意到，<strong>我们在邻接表中使用 <code>Vertex</code> 结点类来表示顶点</strong>，这样做的原因是：</p>
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<p>以下是基于邻接表实现图的代码示例。细心的同学可能注意到，<strong>我们在邻接表中使用 <code>Vertex</code> 结点类来表示顶点</strong>，这样做的原因有：</p>
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<ul>
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<li>如果我们选择通过顶点值来区分不同顶点，那么值重复的顶点将无法被区分。</li>
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<li>如果类似邻接矩阵那样，使用顶点列表索引来区分不同顶点。那么，假设我们想要删除索引为 <span class="arithmatex">\(i\)</span> 的顶点，则需要遍历整个邻接表，将其中 <span class="arithmatex">\(> i\)</span> 的索引全部执行 <span class="arithmatex">\(-1\)</span> ，这样操作效率太低。</li>
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<li>如果类似邻接矩阵那样，使用顶点列表索引来区分不同顶点。那么，假设我们想要删除索引为 <span class="arithmatex">\(i\)</span> 的顶点，则需要遍历整个邻接表，将其中 <span class="arithmatex">\(> i\)</span> 的索引全部减 <span class="arithmatex">\(1\)</span>，这样操作效率较低。</li>
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<li>因此我们考虑引入顶点类 <code>Vertex</code> ，使得每个顶点都是唯一的对象，此时删除顶点时就无需改动其余顶点了。</li>
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</ul>
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<div class="tabbed-set tabbed-alternate" data-tabs="4:10"><input checked="checked" id="__tabbed_4_1" name="__tabbed_4" type="radio" /><input id="__tabbed_4_2" name="__tabbed_4" type="radio" /><input id="__tabbed_4_3" name="__tabbed_4" type="radio" /><input id="__tabbed_4_4" name="__tabbed_4" type="radio" /><input id="__tabbed_4_5" name="__tabbed_4" type="radio" /><input id="__tabbed_4_6" name="__tabbed_4" type="radio" /><input id="__tabbed_4_7" name="__tabbed_4" type="radio" /><input id="__tabbed_4_8" name="__tabbed_4" type="radio" /><input id="__tabbed_4_9" name="__tabbed_4" type="radio" /><input id="__tabbed_4_10" name="__tabbed_4" type="radio" /><div class="tabbed-labels"><label for="__tabbed_4_1">Java</label><label for="__tabbed_4_2">C++</label><label for="__tabbed_4_3">Python</label><label for="__tabbed_4_4">Go</label><label for="__tabbed_4_5">JavaScript</label><label for="__tabbed_4_6">TypeScript</label><label for="__tabbed_4_7">C</label><label for="__tabbed_4_8">C#</label><label for="__tabbed_4_9">Swift</label><label for="__tabbed_4_10">Zig</label></div>
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@ -3228,7 +3228,7 @@
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</tbody>
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</table>
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</div>
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<p>观察上表，貌似邻接表（哈希表）的时间与空间效率最优。但实际上，在邻接矩阵中操作边的效率更高，只需要一次数组访问或赋值操作即可。总结以上，<strong>邻接矩阵体现“以空间换时间”，邻接表体现“以时间换空间”</strong>。</p>
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<p>观察上表，似乎邻接表（哈希表）的时间与空间效率最优。但实际上，在邻接矩阵中操作边的效率更高，只需要一次数组访问或赋值操作即可。综合来看，邻接矩阵体现了“以空间换时间”的原则，而邻接表体现了“以时间换空间”的原则。</p>
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@ -1822,21 +1822,21 @@
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<h1 id="93">9.3. 图的遍历<a class="headerlink" href="#93" title="Permanent link">¶</a></h1>
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<div class="admonition note">
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<p class="admonition-title">图与树的关系</p>
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<p>树代表的是“一对多”的关系，而图则自由度更高，可以代表任意“多对多”关系。本质上，<strong>可以把树看作是图的一类特例</strong>。那么显然，树遍历操作也是图遍历操作的一个特例，两者的方法是非常类似的，建议你在学习本章节的过程中将两者融会贯通。</p>
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<p>树代表的是“一对多”的关系，而图则具有更高的自由度，可以表示任意的“多对多”关系。因此，我们可以把树看作是图的一种特例。显然，<strong>树的遍历操作也是图的遍历操作的一种特例</strong>，建议你在学习本章节时融会贯通两者的概念与实现方法。</p>
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</div>
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<p>「图」与「树」都是非线性数据结构，都需要使用「搜索算法」来实现遍历操作。</p>
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<p>类似地，图的遍历方式也分为两种，即「广度优先遍历 Breadth-First Traversal」和「深度优先遍历 Depth-First Travsersal」，也称「广度优先搜索 Breadth-First Search」和「深度优先搜索 Depth-First Search」，简称为 BFS 和 DFS 。</p>
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<p>「图」和「树」都是非线性数据结构，都需要使用「搜索算法」来实现遍历操作。</p>
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<p>与树类似，图的遍历方式也可分为两种，即「广度优先遍历 Breadth-First Traversal」和「深度优先遍历 Depth-First Traversal」，也称为「广度优先搜索 Breadth-First Search」和「深度优先搜索 Depth-First Search」，简称 BFS 和 DFS。</p>
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<h2 id="931">9.3.1. 广度优先遍历<a class="headerlink" href="#931" title="Permanent link">¶</a></h2>
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<p><strong>广度优先遍历优是一种由近及远的遍历方式，从距离最近的顶点开始访问，并一层层向外扩张</strong>。具体地，从某个顶点出发，先遍历该顶点的所有邻接顶点，随后遍历下个顶点的所有邻接顶点，以此类推……</p>
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<p><strong>广度优先遍历是一种由近及远的遍历方式，从距离最近的顶点开始访问，并一层层向外扩张</strong>。具体来说，从某个顶点出发，先遍历该顶点的所有邻接顶点，然后遍历下一个顶点的所有邻接顶点，以此类推，直至所有顶点访问完毕。</p>
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<p><img alt="图的广度优先遍历" src="../graph_traversal.assets/graph_bfs.png" /></p>
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<p align="center"> Fig. 图的广度优先遍历 </p>
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<h3 id="_1">算法实现<a class="headerlink" href="#_1" title="Permanent link">¶</a></h3>
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<p>BFS 常借助「队列」来实现。队列具有“先入先出”的性质，这与 BFS “由近及远”的思想是异曲同工的。</p>
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<p>BFS 通常借助「队列」来实现。队列具有“先入先出”的性质，这与 BFS 的“由近及远”的思想异曲同工。</p>
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<ol>
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<li>将遍历起始顶点 <code>startVet</code> 加入队列，并开启循环；</li>
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<li>在循环的每轮迭代中，弹出队首顶点弹出并记录访问，并将该顶点的所有邻接顶点加入到队列尾部；</li>
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<li>循环 <code>2.</code> ，直到所有顶点访问完成后结束；</li>
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<li>在循环的每轮迭代中，弹出队首顶点并记录访问，然后将该顶点的所有邻接顶点加入到队列尾部；</li>
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<li>循环步骤 <code>2.</code> ，直到所有顶点被访问完成后结束；</li>
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</ol>
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<p>为了防止重复遍历顶点，我们需要借助一个哈希表 <code>visited</code> 来记录哪些结点已被访问。</p>
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<div class="tabbed-set tabbed-alternate" data-tabs="1:10"><input checked="checked" id="__tabbed_1_1" name="__tabbed_1" type="radio" /><input id="__tabbed_1_2" name="__tabbed_1" type="radio" /><input id="__tabbed_1_3" name="__tabbed_1" type="radio" /><input id="__tabbed_1_4" name="__tabbed_1" type="radio" /><input id="__tabbed_1_5" name="__tabbed_1" type="radio" /><input id="__tabbed_1_6" name="__tabbed_1" type="radio" /><input id="__tabbed_1_7" name="__tabbed_1" type="radio" /><input id="__tabbed_1_8" name="__tabbed_1" type="radio" /><input id="__tabbed_1_9" name="__tabbed_1" type="radio" /><input id="__tabbed_1_10" name="__tabbed_1" type="radio" /><div class="tabbed-labels"><label for="__tabbed_1_1">Java</label><label for="__tabbed_1_2">C++</label><label for="__tabbed_1_3">Python</label><label for="__tabbed_1_4">Go</label><label for="__tabbed_1_5">JavaScript</label><label for="__tabbed_1_6">TypeScript</label><label for="__tabbed_1_7">C</label><label for="__tabbed_1_8">C#</label><label for="__tabbed_1_9">Swift</label><label for="__tabbed_1_10">Zig</label></div>
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@ -2095,18 +2095,18 @@
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</div>
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<div class="admonition question">
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<p class="admonition-title">广度优先遍历的序列是否唯一？</p>
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<p>不唯一。广度优先遍历只要求“由近及远”，<strong>而多个相同距离的顶点的遍历顺序允许被任意打乱</strong>。以上图为例，顶点 <span class="arithmatex">\(1\)</span> , <span class="arithmatex">\(3\)</span> 的访问顺序可以交换、顶点 <span class="arithmatex">\(2\)</span> , <span class="arithmatex">\(4\)</span> , <span class="arithmatex">\(6\)</span> 的访问顺序也可以任意交换、以此类推……</p>
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<p>不唯一。广度优先遍历只要求按“由近及远”的顺序遍历，<strong>而多个相同距离的顶点的遍历顺序是允许被任意打乱的</strong>。以上图为例，顶点 <span class="arithmatex">\(1\)</span> , <span class="arithmatex">\(3\)</span> 的访问顺序可以交换、顶点 <span class="arithmatex">\(2\)</span> , <span class="arithmatex">\(4\)</span> , <span class="arithmatex">\(6\)</span> 的访问顺序也可以任意交换。</p>
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</div>
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<h3 id="_2">复杂度分析<a class="headerlink" href="#_2" title="Permanent link">¶</a></h3>
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<p><strong>时间复杂度：</strong> 所有顶点都会入队、出队一次，使用 <span class="arithmatex">\(O(|V|)\)</span> 时间；在遍历邻接顶点的过程中，由于是无向图，因此所有边都会被访问 <span class="arithmatex">\(2\)</span> 次，使用 <span class="arithmatex">\(O(2|E|)\)</span> 时间；总体使用 <span class="arithmatex">\(O(|V| + |E|)\)</span> 时间。</p>
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<p><strong>时间复杂度：</strong> 所有顶点都会入队并出队一次，使用 <span class="arithmatex">\(O(|V|)\)</span> 时间；在遍历邻接顶点的过程中，由于是无向图，因此所有边都会被访问 <span class="arithmatex">\(2\)</span> 次，使用 <span class="arithmatex">\(O(2|E|)\)</span> 时间；总体使用 <span class="arithmatex">\(O(|V| + |E|)\)</span> 时间。</p>
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<p><strong>空间复杂度：</strong> 列表 <code>res</code> ，哈希表 <code>visited</code> ，队列 <code>que</code> 中的顶点数量最多为 <span class="arithmatex">\(|V|\)</span> ，使用 <span class="arithmatex">\(O(|V|)\)</span> 空间。</p>
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<h2 id="932">9.3.2. 深度优先遍历<a class="headerlink" href="#932" title="Permanent link">¶</a></h2>
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<p><strong>深度优先遍历是一种优先走到底、无路可走再回头的遍历方式</strong>。具体地，从某个顶点出发，不断地访问当前结点的某个邻接顶点，直到走到尽头时回溯，再继续走到底 + 回溯，以此类推……直至所有顶点遍历完成时结束。</p>
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<p><strong>深度优先遍历是一种优先走到底、无路可走再回头的遍历方式</strong>。具体地，从某个顶点出发，访问当前顶点的某个邻接顶点，直到走到尽头时返回，再继续走到尽头并返回，以此类推，直至所有顶点遍历完成。</p>
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<p><img alt="图的深度优先遍历" src="../graph_traversal.assets/graph_dfs.png" /></p>
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<p align="center"> Fig. 图的深度优先遍历 </p>
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<h3 id="_3">算法实现<a class="headerlink" href="#_3" title="Permanent link">¶</a></h3>
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<p>这种“走到头 + 回溯”的算法形式一般基于递归来实现。与 BFS 类似，在 DFS 中我们也需要借助一个哈希表 <code>visited</code> 来记录已被访问的顶点，以避免重复访问顶点。</p>
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<p>这种“走到尽头 + 回溯”的算法形式通常基于递归来实现。与 BFS 类似，在 DFS 中我们也需要借助一个哈希表 <code>visited</code> 来记录已被访问的顶点，以避免重复访问顶点。</p>
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<div class="tabbed-set tabbed-alternate" data-tabs="3:10"><input checked="checked" id="__tabbed_3_1" name="__tabbed_3" type="radio" /><input id="__tabbed_3_2" name="__tabbed_3" type="radio" /><input id="__tabbed_3_3" name="__tabbed_3" type="radio" /><input id="__tabbed_3_4" name="__tabbed_3" type="radio" /><input id="__tabbed_3_5" name="__tabbed_3" type="radio" /><input id="__tabbed_3_6" name="__tabbed_3" type="radio" /><input id="__tabbed_3_7" name="__tabbed_3" type="radio" /><input id="__tabbed_3_8" name="__tabbed_3" type="radio" /><input id="__tabbed_3_9" name="__tabbed_3" type="radio" /><input id="__tabbed_3_10" name="__tabbed_3" type="radio" /><div class="tabbed-labels"><label for="__tabbed_3_1">Java</label><label for="__tabbed_3_2">C++</label><label for="__tabbed_3_3">Python</label><label for="__tabbed_3_4">Go</label><label for="__tabbed_3_5">JavaScript</label><label for="__tabbed_3_6">TypeScript</label><label for="__tabbed_3_7">C</label><label for="__tabbed_3_8">C#</label><label for="__tabbed_3_9">Swift</label><label for="__tabbed_3_10">Zig</label></div>
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<div class="tabbed-content">
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<div class="tabbed-block">
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@ -2314,12 +2314,12 @@
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</div>
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</div>
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</div>
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<p>深度优先遍历的算法流程如下图所示，其中</p>
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<p>深度优先遍历的算法流程如下图所示，其中：</p>
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<ul>
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<li><strong>直虚线代表向下递推</strong>，代表开启了一个新的递归方法来访问新顶点；</li>
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<li><strong>曲虚线代表向上回溯</strong>，代表此递归方法已经返回，回溯到了开启此递归方法的位置；</li>
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<li><strong>直虚线代表向下递推</strong>，表示开启了一个新的递归方法来访问新顶点；</li>
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<li><strong>曲虚线代表向上回溯</strong>，表示此递归方法已经返回，回溯到了开启此递归方法的位置；</li>
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</ul>
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<p>为了加深理解，请你将图示与代码结合起来，在脑中（或者用笔画下来）模拟整个 DFS 过程，包括每个递归方法何时开启、何时返回。</p>
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<p>为了加深理解，建议将图示与代码结合起来，在脑中（或者用笔画下来）模拟整个 DFS 过程，包括每个递归方法何时开启、何时返回。</p>
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<div class="tabbed-set tabbed-alternate" data-tabs="4:11"><input checked="checked" id="__tabbed_4_1" name="__tabbed_4" type="radio" /><input id="__tabbed_4_2" name="__tabbed_4" type="radio" /><input id="__tabbed_4_3" name="__tabbed_4" type="radio" /><input id="__tabbed_4_4" name="__tabbed_4" type="radio" /><input id="__tabbed_4_5" name="__tabbed_4" type="radio" /><input id="__tabbed_4_6" name="__tabbed_4" type="radio" /><input id="__tabbed_4_7" name="__tabbed_4" type="radio" /><input id="__tabbed_4_8" name="__tabbed_4" type="radio" /><input id="__tabbed_4_9" name="__tabbed_4" type="radio" /><input id="__tabbed_4_10" name="__tabbed_4" type="radio" /><input id="__tabbed_4_11" name="__tabbed_4" type="radio" /><div class="tabbed-labels"><label for="__tabbed_4_1"><1></label><label for="__tabbed_4_2"><2></label><label for="__tabbed_4_3"><3></label><label for="__tabbed_4_4"><4></label><label for="__tabbed_4_5"><5></label><label for="__tabbed_4_6"><6></label><label for="__tabbed_4_7"><7></label><label for="__tabbed_4_8"><8></label><label for="__tabbed_4_9"><9></label><label for="__tabbed_4_10"><10></label><label for="__tabbed_4_11"><11></label></div>
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<div class="tabbed-content">
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<div class="tabbed-block">
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@ -2359,11 +2359,11 @@
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</div>
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<div class="admonition question">
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<p class="admonition-title">深度优先遍历的序列是否唯一？</p>
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<p>与广度优先遍历类似，深度优先遍历序列的顺序也不是唯一的。给定某顶点，先往哪个方向探索都行，都是深度优先遍历。</p>
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<p>以树的遍历为例，“根 <span class="arithmatex">\(\rightarrow\)</span> 左 <span class="arithmatex">\(\rightarrow\)</span> 右”、“左 <span class="arithmatex">\(\rightarrow\)</span> 根 <span class="arithmatex">\(\rightarrow\)</span> 右”、“左 <span class="arithmatex">\(\rightarrow\)</span> 右 <span class="arithmatex">\(\rightarrow\)</span> 根”分别对应前序、中序、后序遍历，体现三种不同的遍历优先级，而三者都属于深度优先遍历。</p>
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<p>与广度优先遍历类似，深度优先遍历序列的顺序也不是唯一的。给定某顶点，先往哪个方向探索都可以，即邻接顶点的顺序可以任意打乱，都是深度优先遍历。</p>
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<p>以树的遍历为例，“根 <span class="arithmatex">\(\rightarrow\)</span> 左 <span class="arithmatex">\(\rightarrow\)</span> 右”、“左 <span class="arithmatex">\(\rightarrow\)</span> 根 <span class="arithmatex">\(\rightarrow\)</span> 右”、“左 <span class="arithmatex">\(\rightarrow\)</span> 右 <span class="arithmatex">\(\rightarrow\)</span> 根”分别对应前序、中序、后序遍历，它们展示了三种不同的遍历优先级，然而这三者都属于深度优先遍历。</p>
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</div>
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<h3 id="_4">复杂度分析<a class="headerlink" href="#_4" title="Permanent link">¶</a></h3>
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<p><strong>时间复杂度：</strong> 所有顶点都被访问一次；所有边都被访问了 <span class="arithmatex">\(2\)</span> 次，使用 <span class="arithmatex">\(O(2|E|)\)</span> 时间；总体使用 <span class="arithmatex">\(O(|V| + |E|)\)</span> 时间。</p>
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<p><strong>时间复杂度：</strong> 所有顶点都会被访问 <span class="arithmatex">\(1\)</span> 次，使用 <span class="arithmatex">\(O(|V|)\)</span> 时间；所有边都会被访问 <span class="arithmatex">\(2\)</span> 次，使用 <span class="arithmatex">\(O(2|E|)\)</span> 时间；总体使用 <span class="arithmatex">\(O(|V| + |E|)\)</span> 时间。</p>
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<p><strong>空间复杂度：</strong> 列表 <code>res</code> ，哈希表 <code>visited</code> 顶点数量最多为 <span class="arithmatex">\(|V|\)</span> ，递归深度最大为 <span class="arithmatex">\(|V|\)</span> ，因此使用 <span class="arithmatex">\(O(|V|)\)</span> 空间。</p>
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@ -1681,17 +1681,17 @@
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<h1 id="94">9.4. 小结<a class="headerlink" href="#94" title="Permanent link">¶</a></h1>
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<ul>
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<li>图由顶点和边组成，可以表示为一组顶点和一组边构成的集合。</li>
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<li>相比线性关系（链表）和分治关系（树），网络关系（图）的自由度更高，也从而更为复杂。</li>
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<li>有向图的边存在方向，连通图中的任意顶点都可达，有权图的每条边都包含权重变量。</li>
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<li>邻接矩阵使用方阵来表示图，每一行（列）代表一个顶点，矩阵元素代表边，使用 <span class="arithmatex">\(1\)</span> 或 <span class="arithmatex">\(0\)</span> 来表示两个顶点之间有边或无边。邻接矩阵的增删查操作效率很高，但占用空间大。</li>
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<li>邻接表使用多个链表来表示图，第 <span class="arithmatex">\(i\)</span> 条链表对应顶点 <span class="arithmatex">\(i\)</span> ，其中存储了该顶点的所有邻接顶点。邻接表相对邻接矩阵更加节省空间，但由于需要通过遍历链表来查找边，因此时间效率较低。</li>
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<li>当邻接表中的链表过长时，可以将其转化为红黑树或哈希表，从而提升查询效率。</li>
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<li>从算法思想角度分析，邻接矩阵体现“以空间换时间”，邻接表体现“以时间换空间”</li>
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<li>图可以用于建模各类现实系统，例如社交网络、地铁线路等。</li>
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<li>图由顶点和边组成，可以被表示为一组顶点和一组边构成的集合。</li>
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<li>相较于线性关系（链表）和分治关系（树），网络关系（图）具有更高的自由度，因而更为复杂。</li>
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<li>有向图的边具有方向性，连通图中的任意顶点均可达，有权图的每条边都包含权重变量。</li>
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<li>邻接矩阵利用矩阵来表示图，每一行（列）代表一个顶点，矩阵元素代表边，用 <span class="arithmatex">\(1\)</span> 或 <span class="arithmatex">\(0\)</span> 表示两个顶点之间有边或无边。邻接矩阵在增删查操作上效率很高，但空间占用较多。</li>
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<li>邻接表使用多个链表来表示图，第 <span class="arithmatex">\(i\)</span> 条链表对应顶点 <span class="arithmatex">\(i\)</span> ，其中存储了该顶点的所有邻接顶点。邻接表相对于邻接矩阵更加节省空间，但由于需要遍历链表来查找边，时间效率较低。</li>
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<li>当邻接表中的链表过长时，可以将其转换为红黑树或哈希表，从而提升查询效率。</li>
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<li>从算法思想角度分析，邻接矩阵体现“以空间换时间”，邻接表体现“以时间换空间”。</li>
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<li>图可用于建模各类现实系统，如社交网络、地铁线路等。</li>
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<li>树是图的一种特例，树的遍历也是图的遍历的一种特例。</li>
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<li>图的广度优先遍历是一种由近及远、层层扩张的搜索方式，常借助队列实现。</li>
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<li>图的深度优先遍历是一种优先走到底、无路可走再回头的搜索方式，常基于递归来实现。</li>
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<li>图的广度优先遍历是一种由近及远、层层扩张的搜索方式，通常借助队列实现。</li>
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<li>图的深度优先遍历是一种优先走到底、无路可走时再回溯的搜索方式，常基于递归来实现。</li>
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</ul>
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@ -1794,63 +1794,63 @@
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<h1 id="62">6.2. 哈希冲突<a class="headerlink" href="#62" title="Permanent link">¶</a></h1>
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<p>理想情况下，哈希函数应该为每个输入产生唯一的输出，使得 key 和 value 一一对应。而实际上，往往存在向哈希函数输入不同的 key 而产生相同输出的情况，这种情况被称为「哈希冲突 Hash Collision」。哈希冲突会导致查询结果错误，从而严重影响哈希表的可用性。</p>
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<p>那么，为什么会出现哈希冲突呢？本质上看，<strong>由于哈希函数的输入空间往往远大于输出空间</strong>，因此不可避免地会出现多个输入产生相同输出的情况，即为哈希冲突。比如，输入空间是全体整数，输出空间是一个固定大小的数组，那么必定会有多个整数映射到同一个数组索引。</p>
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<p>为了缓解哈希冲突，一方面，<strong>我们可以通过哈希表扩容来减小冲突概率</strong>。极端情况下，当输入空间和输出空间大小相等时，哈希表就等价于数组了，每个 key 都对应唯一的数组索引，可谓“大力出奇迹”。</p>
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<p>另一方面，<strong>考虑通过优化哈希表的表示来缓解哈希冲突</strong>，常见的方法有「链式地址 Separate Chaining」和「开放寻址 Open Addressing」。</p>
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<p>在理想情况下，哈希函数应为每个输入生成唯一的输出，实现 key 和 value 的一一对应。然而实际上，向哈希函数输入不同的 key 却产生相同输出的情况是存在的，这种现象被称为「哈希冲突 Hash Collision」。哈希冲突可能导致查询结果错误，从而严重影响哈希表的可用性。</p>
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<p>那么，为何会出现哈希冲突呢？从本质上看，由于哈希函数的输入空间通常远大于输出空间，因此多个输入产生相同输出的情况是不可避免的。例如，若输入空间为全体整数，而输出空间为固定大小的数组，则必然有多个整数映射至同一数组索引。</p>
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<p>为了减轻哈希冲突，一方面，<strong>可以通过扩大哈希表容量来降低冲突概率</strong>。极端情况下，当输入空间和输出空间大小相等时，哈希表等同于数组，每个 key 都对应唯一的数组索引，可谓“大力出奇迹”。</p>
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<p>另一方面，<strong>可以考虑优化哈希表的表示以缓解哈希冲突</strong>，常用方法包括「链式地址 Separate Chaining」和「开放寻址 Open Addressing」。</p>
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<h2 id="621">6.2.1. 哈希表扩容<a class="headerlink" href="#621" title="Permanent link">¶</a></h2>
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<p>哈希函数的最后一步往往是对桶数量 <span class="arithmatex">\(n\)</span> 取余，以将哈希值映射到桶的索引范围，从而将 key 放入对应的桶中。当哈希表容量越大（即 <span class="arithmatex">\(n\)</span> 越大）时，多个 key 被分配到同一个桶中的概率就越低，冲突就越少。</p>
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<p>因此，<strong>在哈希表内的冲突整体比较严重时，编程语言一般通过扩容哈希表来缓解</strong>。与数组扩容类似，哈希表扩容需要将所有键值对从原哈希表移动至新哈希表，<strong>开销很大</strong>。</p>
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<p>编程语言一般使用「负载因子 Load Factor」来评估哈希冲突的严重程度，<strong>其定义为哈希表中元素数量除以桶数量</strong>，常用作哈希表扩容的触发条件。比如在 Java 中，当负载因子 <span class="arithmatex">\(> 0.75\)</span> 时，系统会将 HashMap 容量扩充至原先的 <span class="arithmatex">\(2\)</span> 倍。</p>
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<p>哈希函数的最后一步通常是对桶数量 <span class="arithmatex">\(n\)</span> 取余，作用是将哈希值映射到桶索引范围，从而将 key 放入对应的桶中。当哈希表容量越大（即 <span class="arithmatex">\(n\)</span> 越大）时，多个 key 被分配到同一个桶中的概率就越低，冲突就越少。</p>
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<p>因此，<strong>当哈希表内的冲突总体较为严重时，编程语言通常通过扩容哈希表来缓解冲突</strong>。类似于数组扩容，哈希表扩容需将所有键值对从原哈希表迁移至新哈希表，开销较大。</p>
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<p>编程语言通常使用「负载因子 Load Factor」来衡量哈希冲突的严重程度，<strong>定义为哈希表中元素数量除以桶数量</strong>，常作为哈希表扩容的触发条件。在 Java 中，当负载因子 <span class="arithmatex">\(> 0.75\)</span> 时，系统会将 HashMap 容量扩展为原先的 <span class="arithmatex">\(2\)</span> 倍。</p>
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<h2 id="622">6.2.2. 链式地址<a class="headerlink" href="#622" title="Permanent link">¶</a></h2>
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<p>在原始哈希表中，每个桶只能存储一个键值对。<strong>链式地址考虑将单个元素转化成一个链表，将键值对作为链表结点，将所有冲突键值对都存储在一个链表中</strong>。</p>
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<p>在原始哈希表中，每个桶仅能存储一个键值对。<strong>链式地址将单个元素转换为链表，将键值对作为链表节点，将所有发生冲突的键值对都存储在同一链表中</strong>。</p>
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<p><img alt="链式地址" src="../hash_collision.assets/hash_collision_chaining.png" /></p>
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<p align="center"> Fig. 链式地址 </p>
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<p>链式地址下，哈希表操作方法为：</p>
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<p>链式地址下，哈希表的操作方法包括：</p>
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<ul>
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<li><strong>查询元素</strong>：输入 key ，经过哈希函数得到数组索引，即可访问链表头结点，再通过遍历链表并对比 key 来查找键值对。</li>
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<li><strong>添加元素</strong>：先通过哈希函数访问链表头结点，再将结点（即键值对）添加到链表即可。</li>
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<li><strong>删除元素</strong>：同样先根据哈希函数结果访问链表头部，再遍历链表查找对应结点，删除之即可。</li>
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<li><strong>查询元素</strong>：输入 key ，经过哈希函数得到数组索引，即可访问链表头结点，然后遍历链表并对比 key 以查找目标键值对。</li>
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<li><strong>添加元素</strong>：先通过哈希函数访问链表头结点，然后将结点（即键值对）添加到链表中。</li>
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<li><strong>删除元素</strong>：根据哈希函数的结果访问链表头部，接着遍历链表以查找目标结点，并将其删除。</li>
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</ul>
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<p>链式地址虽然解决了哈希冲突问题，但仍存在局限性，包括：</p>
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<p>尽管链式地址法解决了哈希冲突问题，但仍存在一些局限性，包括：</p>
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<ul>
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<li><strong>占用空间变大</strong>，因为链表或二叉树包含结点指针，相比于数组更加耗费内存空间；</li>
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<li><strong>占用空间增大</strong>，由于链表或二叉树包含结点指针，相比数组更加耗费内存空间；</li>
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<li><strong>查询效率降低</strong>，因为需要线性遍历链表来查找对应元素；</li>
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</ul>
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<p>为了提升操作效率，<strong>可以把「链表」转化为「AVL 树」或「红黑树」</strong>，将查询操作的时间复杂度优化至 <span class="arithmatex">\(O(\log n)\)</span> 。</p>
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<p>为了提高操作效率，<strong>可以将链表转换为「AVL 树」或「红黑树」</strong>，将查询操作的时间复杂度优化至 <span class="arithmatex">\(O(\log n)\)</span> 。</p>
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<h2 id="623">6.2.3. 开放寻址<a class="headerlink" href="#623" title="Permanent link">¶</a></h2>
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<p>「开放寻址」不引入额外数据结构，而是通过“多次探测”来解决哈希冲突。根据探测方法的不同，主要分为 <strong>线性探测、平方探测、多次哈希</strong>。</p>
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<p>「开放寻址」方法不引入额外的数据结构，而是通过“多次探测”来解决哈希冲突，<strong>探测方主要包括线性探测、平方探测、多次哈希</strong>。</p>
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<h3 id="_1">线性探测<a class="headerlink" href="#_1" title="Permanent link">¶</a></h3>
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<p>「线性探测」使用固定步长的线性查找来解决哈希冲突。</p>
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<p><strong>插入元素</strong>：如果出现哈希冲突，则从冲突位置向后线性遍历（步长一般取 1 ），直到找到一个空位，则将元素插入到该空位中。</p>
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<p><strong>查找元素</strong>：若出现哈希冲突，则使用相同步长执行线性查找，会遇到两种情况：</p>
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<p>「线性探测」采用固定步长的线性查找来解决哈希冲突。</p>
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<p><strong>插入元素</strong>：若出现哈希冲突，则从冲突位置向后线性遍历（步长通常为 <span class="arithmatex">\(1\)</span> ），直至找到空位，将元素插入其中。</p>
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<p><strong>查找元素</strong>：在出现哈希冲突时，使用相同步长进行线性查找，可能遇到以下两种情况。</p>
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<ol>
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<li>找到对应元素，返回 value 即可；</li>
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<li>若遇到空位，则说明查找键值对不在哈希表中；</li>
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<li>若遇到空位，说明目标键值对不在哈希表中；</li>
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</ol>
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<p><img alt="线性探测" src="../hash_collision.assets/hash_collision_linear_probing.png" /></p>
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<p align="center"> Fig. 线性探测 </p>
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<p>线性探测存在以下缺陷：</p>
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<ul>
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<li><strong>不能直接删除元素</strong>。删除元素会导致数组内出现一个空位，在查找其他元素时，该空位有可能导致程序认为元素不存在（即上述第 <code>2.</code> 种情况）。因此需要借助一个标志位来标记删除元素。</li>
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||||
<li><strong>容易产生聚集</strong>。数组内被占用的连续位置越长，这些连续位置发生哈希冲突的可能性越大，从而进一步促进这一位置的“聚堆生长”，最终导致增删查改操作效率的劣化。</li>
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<li><strong>不能直接删除元素</strong>。删除元素会在数组内产生一个空位，查找其他元素时，该空位可能导致程序误判元素不存在（即上述第 <code>2.</code> 种情况）。因此，需要借助一个标志位来标记已删除元素。</li>
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<li><strong>容易产生聚集</strong>。数组内连续被占用位置越长，这些连续位置发生哈希冲突的可能性越大，进一步促使这一位置的“聚堆生长”，最终导致增删查改操作效率降低。</li>
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</ul>
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<h3 id="_2">多次哈希<a class="headerlink" href="#_2" title="Permanent link">¶</a></h3>
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<p>顾名思义，「多次哈希」的思路是使用多个哈希函数 <span class="arithmatex">\(f_1(x)\)</span> , <span class="arithmatex">\(f_2(x)\)</span> , <span class="arithmatex">\(f_3(x)\)</span> , <span class="arithmatex">\(\cdots\)</span> 进行探测。</p>
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<p><strong>插入元素</strong>：若哈希函数 <span class="arithmatex">\(f_1(x)\)</span> 出现冲突，则尝试 <span class="arithmatex">\(f_2(x)\)</span> ，以此类推……直到找到空位后插入元素。</p>
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<p><strong>查找元素</strong>：以相同的哈希函数顺序查找，存在两种情况：</p>
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<p>顾名思义，「多次哈希」方法是使用多个哈希函数 <span class="arithmatex">\(f_1(x)\)</span> , <span class="arithmatex">\(f_2(x)\)</span> , <span class="arithmatex">\(f_3(x)\)</span> , <span class="arithmatex">\(\cdots\)</span> 进行探测。</p>
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<p><strong>插入元素</strong>：若哈希函数 <span class="arithmatex">\(f_1(x)\)</span> 出现冲突，则尝试 <span class="arithmatex">\(f_2(x)\)</span> ，以此类推，直到找到空位后插入元素。</p>
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<p><strong>查找元素</strong>：在相同的哈希函数顺序下进行查找，存在以下两种情况：</p>
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<ol>
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<li>找到目标元素，则返回之；</li>
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<li>到空位或已尝试所有哈希函数，说明哈希表中无此元素；</li>
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<li>如果找到目标元素，则返回之；</li>
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<li>若遇到空位或已尝试所有哈希函数，则说明哈希表中不存在该元素；</li>
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</ol>
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<p>相比于「线性探测」，「多次哈希」方法更不容易产生聚集，代价是多个哈希函数增加了额外计算量。</p>
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<p>与线性探测相比，多次哈希方法不易产生聚集，但多个哈希函数会增加额外的计算量。</p>
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<div class="admonition note">
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<p class="admonition-title">工业界方案</p>
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<p>Java 采用「链式地址」。在 JDK 1.8 之后，HashMap 内数组长度大于 64 时，长度大于 8 的链表会被转化为「红黑树」，以提升查找性能。</p>
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<p class="admonition-title">哈希表设计方案</p>
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<p>Java 采用「链式地址」。自 JDK 1.8 以来，当 HashMap 内数组长度大于 64 且链表长度大于 8 时，链表会被转换为「红黑树」以提升查找性能。</p>
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<p>Python 采用「开放寻址」。字典 dict 使用伪随机数进行探测。</p>
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<p>Golang 采用「链式地址」。Go 规定每个桶最多存储 8 个键值对，超出容量则连接一个溢出桶；当溢出桶过多时，会执行一次特殊的等量扩容操作，以保证性能。</p>
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<p>Golang 采用「链式地址」。Go 规定每个桶最多存储 8 个键值对，超出容量则连接一个溢出桶；当溢出桶过多时，会执行一次特殊的等量扩容操作，以确保性能。</p>
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</div>
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@ -1768,20 +1768,20 @@
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<h1 id="61">6.1. 哈希表<a class="headerlink" href="#61" title="Permanent link">¶</a></h1>
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<p>哈希表通过建立「键 key」和「值 value」之间的映射，实现高效的元素查找。具体地，输入一个 key ，在哈希表中查询并获取 value ，时间复杂度为 <span class="arithmatex">\(O(1)\)</span> 。</p>
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<p>例如，给定一个包含 <span class="arithmatex">\(n\)</span> 个学生的数据库，每个学生有“姓名 <code>name</code> ”和“学号 <code>id</code> ”两项数据，希望实现一个查询功能：<strong>输入一个学号，返回对应的姓名</strong>，则可以使用哈希表实现。</p>
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<p>哈希表通过建立「键 key」与「值 value」之间的映射，实现高效的元素查询。具体而言，我们向哈希表输入一个 key，则可以在 <span class="arithmatex">\(O(1)\)</span> 时间内获取对应的 value 。</p>
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<p>以一个包含 <span class="arithmatex">\(n\)</span> 个学生的数据库为例，每个学生都有“姓名 <code>name</code>”和“学号 <code>id</code>”两项数据。假如我们希望实现查询功能，例如“输入一个学号，返回对应的姓名”，则可以采用哈希表来实现。</p>
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<p><img alt="哈希表的抽象表示" src="../hash_map.assets/hash_map.png" /></p>
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<p align="center"> Fig. 哈希表的抽象表示 </p>
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<h2 id="611">6.1.1. 哈希表效率<a class="headerlink" href="#611" title="Permanent link">¶</a></h2>
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<p>除了哈希表之外，还可以使用以下数据结构来实现上述查询功能：</p>
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<p>除哈希表外，还可以使用以下数据结构来实现上述查询功能：</p>
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<ol>
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<li><strong>无序数组</strong>：每个元素为 <code>[学号, 姓名]</code> ；</li>
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<li><strong>有序数组</strong>：将 <code>1.</code> 中的数组按照学号从小到大排序；</li>
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<li><strong>链表</strong>：每个结点的值为 <code>[学号, 姓名]</code> ；</li>
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<li><strong>二叉搜索树</strong>：每个结点的值为 <code>[学号, 姓名]</code> ，根据学号大小来构建树；</li>
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</ol>
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<p>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 <a href="https://www.hello-algo.com/chapter_tree/binary_search_tree/">二叉搜索树章节</a>）。无论是查找元素、还是增删元素，哈希表的时间复杂度都是 <span class="arithmatex">\(O(1)\)</span> ，全面胜出！</p>
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<p>各项操作的时间复杂度如下表所示（详解可见<a href="https://www.hello-algo.com/chapter_tree/binary_search_tree/">二叉搜索树章节</a>）。无论是查找元素还是增删元素，哈希表的时间复杂度都是 <span class="arithmatex">\(O(1)\)</span>，全面胜出！</p>
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<div class="center-table">
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<table>
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<thead>
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@ -2149,15 +2149,15 @@
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</div>
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</div>
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<h2 id="613">6.1.3. 哈希函数<a class="headerlink" href="#613" title="Permanent link">¶</a></h2>
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<p>哈希表的底层实现是数组，并且可能包含链表、二叉树（红黑树）等数据结构，以提升查询性能（下节会讨论）。</p>
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<p>首先考虑最简单的情况，<strong>仅用一个「数组」来实现哈希表</strong>。根据习惯，我们将数组中的每个空位称为「桶 Bucket」，用于存储键值对。</p>
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<p>我们将键值对 key, value 包装成一个类 <code>Entry</code> ，并将所有 <code>Entry</code> 都放入数组中，那么每个 <code>Entry</code> 在数组中都有唯一的索引。而为了建立 key 和索引之间的映射关系，我们需要使用「哈希函数 Hash Function」。</p>
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<p>设哈希表的数组为 <code>buckets</code> ，哈希函数为 <code>f(x)</code> ，那么查询操作的步骤为：</p>
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<p>哈希表的底层实现为数组，同时可能包含链表、二叉树（红黑树）等数据结构，以提高查询性能（将在下节讨论）。</p>
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<p>首先考虑最简单的情况，<strong>仅使用一个数组来实现哈希表</strong>。通常，我们将数组中的每个空位称为「桶 Bucket」，用于存储键值对。</p>
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<p>我们将键值对 key, value 封装成一个类 <code>Entry</code> ，并将所有 <code>Entry</code> 放入数组中。这样，数组中的每个 <code>Entry</code> 都具有唯一的索引。为了建立 key 和索引之间的映射关系，我们需要使用「哈希函数 Hash Function」。</p>
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<p>设哈希表的数组为 <code>buckets</code> ，哈希函数为 <code>f(x)</code> ，那么查询操作的步骤如下：</p>
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<ol>
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<li>输入 <code>key</code> ，通过哈希函数计算出索引 <code>index</code> ，即 <code>index = f(key)</code> ；</li>
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<li>通过索引在数组中访问到键值对 <code>entry</code> ，即 <code>entry = buckets[index]</code> ，并在 <code>entry</code> 中获取到 <code>value</code> 即可；</li>
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<li>通过索引在数组中访问到键值对 <code>entry</code> ，即 <code>entry = buckets[index]</code> ，然后从 <code>entry</code> 中获取对应的 <code>value</code> ；</li>
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</ol>
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<p>以上述学生数据 <code>key 学号 -> value 姓名</code> 为例，我们可以将「哈希函数」设计为</p>
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<p>以学生数据 <code>key 学号 -> value 姓名</code> 为例，我们可以设计如下哈希函数：</p>
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<div class="arithmatex">\[
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f(x) = x \% 100
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\]</div>
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@ -3003,19 +3003,19 @@ f(x) = x \% 100
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</div>
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</div>
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<h2 id="614">6.1.4. 哈希冲突<a class="headerlink" href="#614" title="Permanent link">¶</a></h2>
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<p>细心的同学可能会发现，<strong>哈希函数 <span class="arithmatex">\(f(x) = x \% 100\)</span> 会在某些情况下失效</strong>。具体地，当输入的 key 后两位相同时，哈希函数的计算结果也相同，指向同一个 value 。例如，分别查询两个学号 <span class="arithmatex">\(12836\)</span> 和 <span class="arithmatex">\(20336\)</span> ，则有</p>
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<p>细心的你可能已经注意到，<strong>在某些情况下，哈希函数 <span class="arithmatex">\(f(x) = x % 100\)</span> 可能无法正常工作</strong>。具体来说，当输入的 key 后两位相同时，哈希函数的计算结果也会相同，从而指向同一个 value 。例如，查询学号为 <span class="arithmatex">\(12836\)</span> 和 <span class="arithmatex">\(20336\)</span> 的两个学生时，我们得到：</p>
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<div class="arithmatex">\[
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f(12836) = f(20336) = 36
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\]</div>
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<p>两个学号指向了同一个姓名，这明显是不对的，我们将这种现象称为「哈希冲突 Hash Collision」。如何避免哈希冲突的问题将被留在下章讨论。</p>
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<p>这两个学号指向了同一个姓名，这显然是错误的。我们把这种情况称为「哈希冲突 Hash Collision」。在后续章节中，我们将讨论如何解决哈希冲突的问题。</p>
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<p><img alt="哈希冲突示例" src="../hash_map.assets/hash_collision.png" /></p>
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<p align="center"> Fig. 哈希冲突示例 </p>
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<p>综上所述，一个优秀的「哈希函数」应该具备以下特性：</p>
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<p>综上所述，一个优秀的哈希函数应具备以下特性：</p>
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<ul>
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<li>尽量少地发生哈希冲突；</li>
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<li>时间复杂度 <span class="arithmatex">\(O(1)\)</span> ，计算尽可能高效；</li>
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<li>空间使用率高，即“键值对占用空间 / 哈希表总占用空间”尽可能大；</li>
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<li>尽可能减少哈希冲突的发生；</li>
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<li>查询效率高且稳定，能够在绝大多数情况下达到 <span class="arithmatex">\(O(1)\)</span> 时间复杂度；</li>
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<li>较高的空间利用率，即使“键值对占用空间 / 哈希表总占用空间”比例最大化；</li>
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</ul>
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@ -1681,15 +1681,15 @@
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<h1 id="63">6.3. 小结<a class="headerlink" href="#63" title="Permanent link">¶</a></h1>
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<ul>
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<li>向哈希表中输入一个键 key ，查询到值 value 的时间复杂度为 <span class="arithmatex">\(O(1)\)</span> ，非常高效。</li>
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<li>哈希表的常用操作包括查询、添加与删除键值对、遍历键值对等。</li>
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<li>哈希函数将 key 映射到桶（数组）索引，从而访问到对应的值 value 。</li>
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<li>两个不同的 key 经过哈希函数可能得到相同的桶索引，进而发生哈希冲突，导致查询错误。</li>
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<li>缓解哈希冲突的途径有两种：哈希表扩容、优化哈希表的表示方式。</li>
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<li>负载因子定义为哈希表中元素数量除以桶槽数量，体现哈希冲突的严重程度，常用作哈希表扩容的触发条件。与数组扩容的原理类似，哈希表扩容操作开销也很大。</li>
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||||
<li>链式地址考虑将单个元素转化成一个链表，将所有冲突元素都存储在一个链表中，从而解决哈希冲突。链表过长会导致查询效率变低，可以通过把链表转化为 AVL 树或红黑树来解决。</li>
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<li>开放寻址通过多次探测来解决哈希冲突。线性探测使用固定步长，缺点是不能删除元素且容易产生聚集。多次哈希使用多个哈希函数进行探测，相对线性探测不容易产生聚集，代价是多个哈希函数增加了计算量。</li>
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||||
<li>在工业界中，Java 的 HashMap 采用链式地址、Python 的 Dict 采用开放寻址。</li>
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<li>哈希表能够在 <span class="arithmatex">\(O(1)\)</span> 时间内将键 key 映射到值 value，效率非常高。</li>
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<li>常见的哈希表操作包括查询、添加与删除键值对、遍历键值对等。</li>
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<li>哈希函数将 key 映射为数组索引（桶），以便访问对应的值 value 。</li>
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<li>两个不同的 key 可能在经过哈希函数后得到相同的索引，导致查询结果出错，这种现象被称为哈希冲突。</li>
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<li>缓解哈希冲突的方法主要有扩容哈希表和优化哈希表的表示方法。</li>
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<li>负载因子定义为哈希表中元素数量除以桶数量，反映了哈希冲突的严重程度，常用作触发哈希表扩容的条件。与数组扩容类似，哈希表扩容操作也会产生较大的开销。</li>
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<li>链式地址通过将单个元素转化为链表，将所有冲突元素存储在同一个链表中，从而解决哈希冲突。然而，过长的链表会降低查询效率，可以通过将链表转换为 AVL 树或红黑树来改善。</li>
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<li>开放寻址通过多次探测来解决哈希冲突。线性探测使用固定步长，缺点是不能删除元素且容易产生聚集。多次哈希使用多个哈希函数进行探测，相对线性探测不易产生聚集，但多个哈希函数增加了计算量。</li>
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<li>不同编程语言采取了不同的哈希表实现策略。例如，Java 的 HashMap 使用链式地址，而 Python 的 Dict 采用开放寻址。</li>
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</ul>
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@ -1780,13 +1780,13 @@
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<h1 id="82">8.2. 建堆操作 *<a class="headerlink" href="#82" title="Permanent link">¶</a></h1>
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||||
<p>如果我们想要根据输入列表来生成一个堆，这样的操作被称为「建堆」。</p>
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||||
<p>如果我们想要根据输入列表生成一个堆，这个过程被称为「建堆」。</p>
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<h2 id="821">8.2.1. 两种建堆方法<a class="headerlink" href="#821" title="Permanent link">¶</a></h2>
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||||
<h3 id="_1">借助入堆方法实现<a class="headerlink" href="#_1" title="Permanent link">¶</a></h3>
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||||
<p>最直接地，考虑借助「元素入堆」方法，先建立一个空堆，<strong>再将列表元素依次入堆即可</strong>。</p>
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||||
<p>设元素数量为 <span class="arithmatex">\(n\)</span> ，则最后一个元素入堆的时间复杂度为 <span class="arithmatex">\(O(\log n)\)</span> ，在依次入堆时，堆的平均长度为 <span class="arithmatex">\(\frac{n}{2}\)</span> ，因此该方法的总体时间复杂度为 <span class="arithmatex">\(O(n \log n)\)</span> 。</p>
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||||
<p>最直接的方法是借助“元素入堆操作”实现，首先创建一个空堆，然后将列表元素依次添加到堆中。</p>
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||||
<p>设元素数量为 <span class="arithmatex">\(n\)</span> ，则最后一个元素入堆的时间复杂度为 <span class="arithmatex">\(O(\log n)\)</span> 。在依次添加元素时，堆的平均长度为 <span class="arithmatex">\(\frac{n}{2}\)</span> ，因此该方法的总体时间复杂度为 <span class="arithmatex">\(O(n \log n)\)</span> 。</p>
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||||
<h3 id="_2">基于堆化操作实现<a class="headerlink" href="#_2" title="Permanent link">¶</a></h3>
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||||
<p>有趣的是，存在一种更加高效的建堆方法，时间复杂度可以达到 <span class="arithmatex">\(O(n)\)</span> 。我们先将列表所有元素原封不动添加进堆，<strong>然后迭代地对各个结点执行「从顶至底堆化」</strong>。当然，<strong>无需对叶结点执行堆化</strong>，因为其没有子结点。</p>
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||||
<p>有趣的是，存在一种更高效的建堆方法，其时间复杂度仅为 <span class="arithmatex">\(O(n)\)</span> 。我们先将列表所有元素原封不动添加到堆中，<strong>然后迭代地对各个结点执行“从顶至底堆化”</strong>。当然，<strong>我们不需要对叶结点执行堆化操作</strong>，因为它们没有子结点。</p>
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||||
<div class="tabbed-set tabbed-alternate" data-tabs="1:10"><input checked="checked" id="__tabbed_1_1" name="__tabbed_1" type="radio" /><input id="__tabbed_1_2" name="__tabbed_1" type="radio" /><input id="__tabbed_1_3" name="__tabbed_1" type="radio" /><input id="__tabbed_1_4" name="__tabbed_1" type="radio" /><input id="__tabbed_1_5" name="__tabbed_1" type="radio" /><input id="__tabbed_1_6" name="__tabbed_1" type="radio" /><input id="__tabbed_1_7" name="__tabbed_1" type="radio" /><input id="__tabbed_1_8" name="__tabbed_1" type="radio" /><input id="__tabbed_1_9" name="__tabbed_1" type="radio" /><input id="__tabbed_1_10" name="__tabbed_1" type="radio" /><div class="tabbed-labels"><label for="__tabbed_1_1">Java</label><label for="__tabbed_1_2">C++</label><label for="__tabbed_1_3">Python</label><label for="__tabbed_1_4">Go</label><label for="__tabbed_1_5">JavaScript</label><label for="__tabbed_1_6">TypeScript</label><label for="__tabbed_1_7">C</label><label for="__tabbed_1_8">C#</label><label for="__tabbed_1_9">Swift</label><label for="__tabbed_1_10">Zig</label></div>
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<div class="tabbed-content">
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<div class="tabbed-block">
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@ -1909,21 +1909,21 @@
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</div>
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</div>
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<h2 id="822">8.2.2. 复杂度分析<a class="headerlink" href="#822" title="Permanent link">¶</a></h2>
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<p>第二种建堆方法的时间复杂度为什么是 <span class="arithmatex">\(O(n)\)</span> 呢？我们来展开推算一下。</p>
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<p>为什么第二种建堆方法的时间复杂度是 <span class="arithmatex">\(O(n)\)</span> ？我们来展开推算一下。</p>
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<ul>
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||||
<li>完全二叉树中，设结点总数为 <span class="arithmatex">\(n\)</span> ，则叶结点数量为 <span class="arithmatex">\((n + 1) / 2\)</span> ，其中 <span class="arithmatex">\(/\)</span> 为向下整除。因此在排除叶结点后，需要堆化结点数量为 <span class="arithmatex">\((n - 1)/2\)</span> ，即为 <span class="arithmatex">\(O(n)\)</span> ；</li>
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<li>从顶至底堆化中，每个结点最多堆化至叶结点，因此最大迭代次数为二叉树高度 <span class="arithmatex">\(O(\log n)\)</span> ；</li>
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<li>完全二叉树中，设结点总数为 <span class="arithmatex">\(n\)</span> ，则叶结点数量为 <span class="arithmatex">\((n + 1) / 2\)</span> ，其中 <span class="arithmatex">\(/\)</span> 为向下整除。因此，在排除叶结点后，需要堆化的结点数量为 <span class="arithmatex">\((n - 1)/2\)</span> ，复杂度为 <span class="arithmatex">\(O(n)\)</span> ；</li>
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||||
<li>在从顶至底堆化的过程中，每个结点最多堆化到叶结点，因此最大迭代次数为二叉树高度 <span class="arithmatex">\(O(\log n)\)</span> ；</li>
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</ul>
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<p>将上述两者相乘，可得时间复杂度为 <span class="arithmatex">\(O(n \log n)\)</span> 。这个估算结果不够准确，因为我们没有考虑到 <strong>二叉树底层结点远多于顶层结点</strong> 的性质。</p>
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||||
<p>下面我们来展开计算。为了减小计算难度，我们假设树是一个「完美二叉树」，该假设不会影响计算结果的正确性。设二叉树（即堆）结点数量为 <span class="arithmatex">\(n\)</span> ，树高度为 <span class="arithmatex">\(h\)</span> 。上文提到，<strong>结点堆化最大迭代次数等于该结点到叶结点的距离，而这正是“结点高度”</strong>。</p>
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||||
<p>将上述两者相乘，可得到建堆过程的时间复杂度为 <span class="arithmatex">\(O(n \log n)\)</span>。<strong>然而，这个估算结果并不准确，因为我们没有考虑到二叉树底层结点数量远多于顶层结点的特性</strong>。</p>
|
||||
<p>接下来我们来进行更为详细的计算。为了减小计算难度，我们假设树是一个“完美二叉树”，该假设不会影响计算结果的正确性。设二叉树（即堆）结点数量为 <span class="arithmatex">\(n\)</span> ，树高度为 <span class="arithmatex">\(h\)</span> 。上文提到，<strong>结点堆化最大迭代次数等于该结点到叶结点的距离，而该距离正是“结点高度”</strong>。</p>
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||||
<p><img alt="完美二叉树的各层结点数量" src="../build_heap.assets/heapify_operations_count.png" /></p>
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<p align="center"> Fig. 完美二叉树的各层结点数量 </p>
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<p>因此，我们将各层的“结点数量 <span class="arithmatex">\(\times\)</span> 结点高度”求和，即可得到 <strong>所有结点的堆化的迭代次数总和</strong>。</p>
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||||
<p>因此，我们可以将各层的“结点数量 <span class="arithmatex">\(\times\)</span> 结点高度”求和，<strong>从而得到所有结点的堆化迭代次数的总和</strong>。</p>
|
||||
<div class="arithmatex">\[
|
||||
T(h) = 2^0h + 2^1(h-1) + 2^2(h-2) + \cdots + 2^{(h-1)}\times1
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||||
\]</div>
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||||
<p>化简上式需要借助中学的数列知识，先对 <span class="arithmatex">\(T(h)\)</span> 乘以 <span class="arithmatex">\(2\)</span> ，易得</p>
|
||||
<p>化简上式需要借助中学的数列知识，先对 <span class="arithmatex">\(T(h)\)</span> 乘以 <span class="arithmatex">\(2\)</span> ，得到</p>
|
||||
<div class="arithmatex">\[
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||||
\begin{aligned}
|
||||
T(h) & = 2^0h + 2^1(h-1) + 2^2(h-2) + \cdots + 2^{h-1}\times1 \newline
|
||||
|
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@ -1934,7 +1934,7 @@ T(h) & = 2^0h + 2^1(h-1) + 2^2(h-2) + \cdots + 2^{h-1}\times1 \newline
|
|||
<div class="arithmatex">\[
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||||
2T(h) - T(h) = T(h) = -2^0h + 2^1 + 2^2 + \cdots + 2^{h-1} + 2^h
|
||||
\]</div>
|
||||
<p>观察上式，<span class="arithmatex">\(T(h)\)</span> 是一个等比数列，可直接使用求和公式，得到时间复杂度为</p>
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||||
<p>观察上式，发现 <span class="arithmatex">\(T(h)\)</span> 是一个等比数列，可直接使用求和公式，得到时间复杂度为</p>
|
||||
<div class="arithmatex">\[
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||||
\begin{aligned}
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||||
T(h) & = 2 \frac{1 - 2^h}{1 - 2} - h \newline
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