Python中的UnionFind实现 联合查找是一种数据结构，可保持不相交的集合（称为连接的组件或简称为组件）成员身份，并使合并（联合）两个组件以及查找两个元素是否已连接（即属于同一组件）更加容易。 ）。 这实现了“加权快速工会与路径压缩”联合查找算法。 仅当元素是不可变的对象时才有效。 联合和查找（N + M \ log ^ * N）的最坏情况，具有N个元素和M个联合/查找操作。 函数\ log ^ *是获取一个数字的\ log （以2为底）直到达到1所需的次数。实际上，每个操作的摊销成本几乎是线性的 。 内容 模块unionfind与类UnionFind 示例笔记本UnionFindExamples.ipynb 许可证：麻省理工学院。 要求 numpy

DataStructuresandAlgorithmAnalysisinC 习题答案 数据结构与算法分析

深度解析 RT-Thread 操作系统 简介 这个仓库的内容包括 RT-Thread 操作系统功能实现的深度解析。 从实现的功能，数据结构，设计方法的角度来讲解 RT-Thread 操作系统。 内容 RT-Thread 内核对象模型 RT-Thread 文件系统

树库 python中的树实现：简单易用。 快速开始 sudo easy_install -U treelib 文献资料 有关安装，API和示例，请参见 更新资料 2017-08-10：从v1.4.0开始放弃支持Python 3.2。 2012-07-07：首次发布。 贡献者 Brett Alistair Kromkamp（ ）：在线发布基本想法。 （ ）：完成了主要部分的制作，并免费公开了图书馆。 Holger Bast（ ）：用dict替换列表以实现快速节点索引并优化了性能。 Ilya Kuprik（ ）：在树遍历中添加了ZIGZAG树遍历算法。

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DataStructures-Algorithms:我练习的数据结构和算法问题

数据结构和算法 JavaScript 所有示例均来自 Michael McMillan (O'Reilly) 于 2014 年出版的“Data Structures & Algorithms with JavaScript”一书。 列表 - adt.js 列表可以用作待办事项列表。 ADT = 抽象数据类型，列表具有以下基本操作： append - 在列表末尾附加一个元素 remove - 从列表中删除一个元素 上一个 - 移动到上一个元素 next - 移动到下一个元素 front - 将列表位置移动到开头 end - 将列表位置移动到末尾 moveTo - 将列表位置移动到某个位置 clear - 清除整个列表 getElement - 获取当前位置的元素 getLength - 获取列表中元素的数量 getPos - 获取当前位置 find - 找出元素的位置 contains

解决问题的方法 笔记 使用IDE /文本编辑器： Visual Studio（Windows） 崇高文字（Windows） CLion（Linux） 不包括算术问题的解决方案（这里很难为我写下公式）。 如果发现不正确的地方，请。 可能更新缓慢。 内容 第7章：排序 第8章：不相交集ADT 第9章：图算法 第10章：算法设计技术 第11章：摊销分析 执照 版权所有（c）2019 seineo。 版权所有。 根据。

数据结构的基础代码 有链表，队列等基础数据结构的实现，还有冒泡排序，选择排序，基数排序，归并排序等排序算法的案例，方便大家学习，一起进步

数据结构与算法课程 加州大学圣地亚哥分校和美国国立研究大学高等经济学院开设了六门专业课程。 我对课程作业的解决方案。