java数据结构与算法源码
给你写了答案如下，有问题再追问。
B
A
C
确切性
3
infexOf
队头指针指向队尾
对
对
顺序表：查找方便，但插入困难；
链表：查找困难，但插入方便。
//最大值
publicstaticintgetMax(intn,int[]arr){//n是数组最后一个元素的index
if(n==0)
returnarr[0];
if(arr[n]>getMax(n-1,arr))
returnarr[n];
returngetMax(n-1,arr);
}//平均值
publicstaticintgetAverage(intn,int[]arr){//n是数组最后一个元素的index
if(n==1)
returnarr[0];
return(arr[n]+getAverage(n-1,arr)*(n-1))/n;
}//删除节点
publicstaticNodermNode(Nodehead,Nodenode){
Nodetemp=head;
while(temp.next!=null){
if(temp.next==node){
temp.next=node.next;
break;
}
else
temp=temp.next;
}
returnhead;
}//数组元素逆置
publicstaticint[]inverseArray(int[]arr){
intstart=0;
intend=arr.length-1;
for(;start<arr.length/2;start++,end--){
inttemp=arr[start];
arr[start]=arr[end];
arr[end]=temp;
}
returnarr;
2. 用Java实现一个地铁票价计算程序，希望给出主要算法与数据结构
根据某市地铁线路图写一个地铁票价计算程序
需求描述：
1.计费规则：最低2元，超过5站以上每站加收0.5元，换乘重新起算，例如L1先坐4站，换乘L2再坐6站，结果就是2+2.5=5.5元
2.程序启动以后读取输入文件（in.txt），内容格式如：
L2-8,L2-2
X3,L3-8
....
每行表示一次行程，起点站和终点站之间用逗号分隔，行数不限
4.系统按最短路径方案（尽量少换乘且站数少，假设乘 客换乘一次用的时间相当于坐4个站）规划路线，计算票价，并把路线和票价输出到文件(out.txt)，内容格式如：
L2-8,L2-2=2.5:L2-8,L2-7,L2-6,L2-5,L2-4,L2-3,L2-2
X3,L3-8=4:X3,X4,L3-8
....
等号后面的表示票价和路径
地铁线路图如下：共有5条线路，X开头的站点表示 换乘车站
3. Java 与 算法+数据结构 （100分）
说数据结构没用那是不可能的，但是要看你做什么了。
比如说你要血java，如果你想搞网站方面的话就简单了。
数据结构基本可以不用学，因为在web应用中，能用到的算法的地方少之又少，几乎就那么几个，想记不住都难。
但是如果你要往软件方面和手软方面发展的话就要学一部分了，但是这东西学是学不到的，能学到的只不过是思路，到时候自己发挥一下，想个算法就行了，算法这东西说难不难，难的东西有，但是没有你能用到的。
像你这样的情况我想说两点：
首先，说你想从事算法类的工作，那么选择什么样的语言都是一样的，算法肯定有，但是用到的都不多。刚进公司的时候一般是用不到算法的，因为算法都是别人想的，你也许有好的算法，但是别人不一定采用，但是你的算法基础不要丢掉，因为等你当了项目经理后这个是必不可少的。
其次，你要知道，在学计算机的路上，很少有人能学什么就做什么，大家都在被社会潮流推动，想要不掉队就只能随波逐流。因为毕竟我们都不想一辈子写代码。大家都是拿这东西做个跳板。
学java的路很长，但是也很有趣，希望你能学好。我想以你的算法基础，以后想成为专业精英不是问题。加油吧。
4. java数据结构与算法分析
于之前面试android的时候考到了很多关于java的知识，所以这次重温数据结构知识就打算用java来学习，毕竟android是以java为基础的，而且我现在学习的j2ee架构也是以java为基础的。
java中的类就是对现实世界的对象的一种抽象，例如人就是一个类别，人有名字，联系电话，住址等成员属性，人拥有说话，吃饭，走路等成员方法。类就是这样，定义了一种对象，它有什么，会做什么。
继承——子类就是父类的一种特定类别。例如学生就是人的子类，学生属于人，是特定的一类人。所以我们让学生继承人，这样学生可以拥有人的属性和方法，也就是说，学生也有了名字，联系电话，住址等成员属性，拥有说话，吃饭，走路等成员方法。但是学生还有特定的一些方法（读书，上课），或者特定的一些属性（学号，年级），这些可以添加在子类中。
因为每个子类都属于父类，例如每个学生都属于人，所以可以用父类来引用子类的对象:People p = new Student();反过来不行。
java中一个类只能继承一个父类，也就是单继承。
但一个类可以实现多个接口，间接地实现了多继承。接口就是一系列方法的声明，没有实现。于之前面试android的时候考到了很多关于java的知识，所以这次重温数据结构知识就打算用java来学习，毕竟android是以java为基础的，而且我现在学习的j2ee架构也是以java为基础的。
java中的类就是对现实世界的对象的一种抽象，例如人就是一个类别，人有名字，联系电话，住址等成员属性，人拥有说话，吃饭，走路等成员方法。类就是这样，定义了一种对象，它有什么，会做什么。
继承——子类就是父类的一种特定类别。例如学生就是人的子类，学生属于人，是特定的一类人。所以我们让学生继承人，这样学生可以拥有人的属性和方法，也就是说，学生也有了名字，联系电话，住址等成员属性，拥有说话，吃饭，走路等成员方法。但是学生还有特定的一些方法（读书，上课），或者特定的一些属性（学号，年级），这些可以添加在子类中。
因为每个子类都属于父类，例如每个学生都属于人，所以可以用父类来引用子类的对象:People p = new Student();反过来不行。
java中一个类只能继承一个父类，也就是单继承。
但一个类可以实现多个接口，间接地实现了多继承。接口就是一系列方
5. Java数据结构二叉树深度递归调用算法求内部算法过程详解
二叉树
1
2 3
4 5 6 7
这个二叉树的深度是3，树的深度是最大结点所在的层，这里是3.
应该计算所有结点层数，选择最大的那个。
根据上面的二叉树代码，递归过程是：
f(1)=f(2)+1 > f(3) +1 ? f(2) + 1 : f(3) +1
f(2) 跟f(3)计算类似上面，要计算左右结点，然后取大者
所以计算顺序是f(4.left) = 0, f(4.right) = 0
f(4) = f(4.right) + 1 = 1
然后计算f(5.left) = 0,f(5.right) = 0
f(5) = f(5.right) + 1 =1
f(2) = f(5) + 1 =2
f(1.left) 计算完毕，计算f(1.right) f(3) 跟计算f(2)的过程一样。
得到f(3) = f(7) +1 = 2
f(1) = f(3) + 1 =3
if(depleft>depright){
returndepleft+1;
}else{
returndepright+1;
}只有left大于right的时候采取left +1，相等是取right
6. java（算法与数据结构）tree
代码实现[一]部分
package ChapterEight;
class Tree {
class Node {
public long value;
public Node leftChild;
public Node rightChild;
public Node(long value) {
this.value = value;
leftChild = null;
rightChild = null;
}
}
public Node root;
public Tree() {
root = null;
}
// 向树中插入一个节点
public void insert(long value) {
Node newNode = new Node(value);
// 树是空的
if (root == null)
root = newNode;
else {
Node current = root;
Node parentNode;
while (true) {
parentNode = current;
if (value < current.value) {
current = current.leftChild;
// 要插入的节点为左孩子节点
if (current == null) {
parentNode.leftChild = newNode;
return;
}
} else {
// 要插入的节点为右孩子节点
current = current.rightChild;
if (current == null) {
parentNode.rightChild = newNode;
return;
}
}
}
}
}
// 先续遍历树中的所有节点
public void preOrder(Node currentRoot) {
if (currentRoot != null) {
System.out.print(currentRoot.value + " ");
preOrder(currentRoot.leftChild);
preOrder(currentRoot.rightChild);
}
}
// 中续遍历树中的所有节点
public void inOrder(Node currentNode) {
if (currentNode != null) {
inOrder(currentNode.leftChild);
System.out.print(currentNode.value + " ");
inOrder(currentNode.rightChild);
}
}
// 后续遍历树中的所有节点
public void postOrder(Node currentNode) {
if (currentNode != null) {
postOrder(currentNode.leftChild);
postOrder(currentNode.rightChild);
System.out.print(currentNode.value + " ");
}
}
public void traverse(int traverseType) {
switch (traverseType) {
case 1:
preOrder(root);
break;
case 2:
inOrder(root);
break;
case 3:
postOrder(root);
break;
default:
break;
}
// 依据树节点的值删除树中的一个节点
public boolean delete(int value) {
// 遍历树过程中的当前节点
Node current = root;
// 要删除节点的父节点
Node parent = root;
// 记录树的节点为左孩子节点或右孩子节点
boolean isLeftChild = true;
while (current.value != value) {
parent = current;
// 要删除的节点在当前节点的左子树里
if (value < current.value) {
isLeftChild = true;
current = current.leftChild;
}
// 要删除的节点在当前节点的右子树里
else {
isLeftChild = false;
current = current.rightChild;
}
// 在树中没有找到要删除的节点
if (current == null)
return false;
}
// 要删除的节点为叶子节点
if (current.leftChild == null && current.rightChild == null) {
// 要删除的节点为根节点
if (current == root)
root = null;
// 要删除的节点为左孩子节点
else if (isLeftChild)
parent.leftChild = null;
// 要删除的节点为右孩子节点
else
parent.rightChild = null;
}
// 要删除的节点有左孩子节点，没有右孩子节点
else if (current.rightChild == null) {
// 要删除的节点为根节点
if (current == null)
root = current.leftChild;
// 要删除的节点为左孩子节点
else if (isLeftChild)
parent.leftChild = current.leftChild;
// 要删除的节点为右孩子节点
else
parent.rightChild = current.leftChild;
}
// 要删除的节点没有左孩子节点，有右孩子节点
else if (current.leftChild == null) {
// 要删除的节点为根节点
if (current == root)
root = root.rightChild;
// 要删除的节点为左孩子节点
else if (isLeftChild)
parent.leftChild = current.rightChild;
// 要删除的节点为右孩子节点
else
parent.rightChild = current.rightChild;
}
// 要删除的接节点既有左孩子节点又有右孩子节点
else {
Node successor = getSuccessor(current);
// 要删除的节点为根节点
if (current == root)
root = successor;
// 要删除的节点为左孩子节点
else if (isLeftChild)
parent.leftChild = successor;
// 要删除的节点为右孩子节点
else
parent.rightChild = successor;
}
return true;
}
// 找到要删除节点的替补节点
private Node getSuccessor(Node delNode) {
// 替补节点的父节点
Node successorParent = delNode;
// 删除节点的替补节点
Node successor = delNode;
Node current = delNode.rightChild;
while (current != null) {
// successorParent指向当前节点的上一个节点
successorParent = successor;
// successor变为当前节点
successor = current;
current = current.leftChild;
}
// 替补节点的右孩子节点不为空
if (successor != delNode.rightChild) {
successorParent.leftChild = successor.rightChild;
successor.rightChild = delNode.rightChild;
}
return successor;
}
}
public class TreeApp {
public static void main(String[] args) {
Tree tree = new Tree();
tree.insert(8);
tree.insert(50);
tree.insert(45);
tree.insert(21);
tree.insert(32);
tree.insert(18);
tree.insert(37);
tree.insert(64);
tree.insert(88);
tree.insert(5);
tree.insert(4);
tree.insert(7);
System.out.print("PreOrder : ");
tree.traverse(1);
System.out.println();
System.out.print("InOrder : ");
tree.traverse(2);
System.out.println();
System.out.print("PostOrder : ");
tree.traverse(3);
System.out.println();
System.out.println(tree.delete(7));
System.out.print("PreOrder : ");
tree.traverse(1);
System.out.println();
System.out.print("InOrder : ");
tree.traverse(2);
System.out.println();
System.out.print("PostOrder : ");
tree.traverse(3);
System.out.println();
}
}
7. java数据结构和算法
首先看存储方式, 这个list, 只保存一个link的引用, 作为链表的头, 然后通过这个头.next, 得到第二个, 第二个.next得到第三个, 一次类推, 知道.next == null 的时候, 说明list结束.
那么现在分两种情况看:
1. 当当前链表里面没有元素的时候, 那么就添加一个, 然后让它的next = first, 也就是为null, 那么链表在遍历的时候, 访问了第一个, 然后第一个.next == null, 链表就到头了.
2.当当前链表里面有元素的时候, 那么因为方法叫做firstinsert, 也就是添加头元素, 所以先声明一个link = newlink, 然后让newlink, 的next 指向之前list.first素, 那么现在newlink就变成了第一个, 而之前那个变成了第二个, 然后再把newlink的引用赋给first, 这样, 链表的头就变成了newlink, 达到了first insert的目的.
first的引用就是我上面分析的两种情况, 一种是没有元素就是null, 另一种情况是有, 变成了第二个, 因为这个list要有结束的位置, 否则就无限长了, 结束的条件就是遍历list的时候, 最后一个元素.next == null, 这样list就停住了我大体画个图吧, 你看看:
第一种情况: 当队列中没有元素的时候
列表中什么都没有 : [ (head)null ]
有一个newlink {nl}
执行完newlink.next=first; {nl} -> null
执行完first=newlink; [ (head){nl} -> null ];
这样list的头就是newlist, 只有它一个元素.
第二中情况: 当队列中有元素的时候:
假设当前头元素为{oldhead}
[ (head){oldhead} -> {obj1} -> {obj2} ... {objn} -> null]
有一个newlink {nl}
执行完newlink.next=first; {nl} -> {oldhead}
执行完first=newlink; [ (head){nl} -> {oldhead} -> {obj1} -> {obj2} ... {objn} -> null]
这样list的头就是newlist, 而oldhead就变成了第二个元素, 后面的元素以此类推.
8. 《数据结构与算法分析Java语言描述（英文版·第3版）》pdf下载在线阅读，求百度网盘云资源
《数据结构与算法分析》（韦斯 (Mark Allen Weiss)）电子书网盘下载免费在线阅读
资源链接：
链接：https://pan..com/s/1iQ1hMxCUHP-7lGise1ux1w
书名：数据结构与算法分析
作者：韦斯 (Mark Allen Weiss)
出版社：机械工业出版社
出版年份：2013-2-1
页数：614
内容简介：
本书是国外数据结构与算法分析方面的经典教材，使用卓越的Java编程语言作为实现工具讨论了数据结构（组织大量数据的方法）和算法分析（对算法运行时间的估计）。
随着计算机速度的不断增加和功能的日益强大，人们对有效编程和算法分析的要求也不断增长。本书将算法分析与最有效率的Java程序的开发有机地结合起来，深入分析每种算法，并细致讲解精心构造程序的方法，内容全面、缜密严格。
第3版的主要更新如下：
第4章包含AVL树删除算法的实现。
第5章进行了全面修订和扩充，现在包含两种较新的算法—cuckoo散列和hopscotch散列。
第7章包含基数排序的相关内容，并给出了下界证明。
第12章增加了后缀树和后缀数组的相关材料，包括Karkkainen和Sanders的线性时间后缀数组构造算法。
更新书中的代码，使用了Java 7中的菱形运算符。
作者简介：
Mark Allen Weiss佛罗里达国际大学计算与信息科学学院教授、副院长，本科教育主任和研究生教育主任。他于1987年获得普林斯顿大学计算机科学博士学位，师从Bob Sedgewick。 他曾经担任全美AP（Advanced Placement）考试计算机学科委员会的主席（2000—2004）。他的主要研究兴趣是数据结构、算法和教育学。
9. Java数据结构与算法有哪些
《Java数据结构和算法》（第2版）介绍了计算机编程中使用的数据结构和算法，对于在计算机应用中如何操作和管理数据以取得最优性能提供了深入浅出的讲解。全书共分为15章，分别讲述了基本概念、数组、简单排序、堆和队列、链表、递归、进阶排序、二叉树、红黑树、哈希表及图形等知识。附录中则提供了运行专题Applet和例程、相关书籍和问题解答。《Java数据结构和算法》（第2版）提供了学完一门编程语言后进一步需要知道的知识。本书所涵盖的内容通常作为大学或学院中计算机系二年级的课程，在学生掌握了编程的基础后才开始本书的学习。