使用Swift学习数据结构和算法

时间  2021-08-14
标签 git github 算法 swift 数组 markdown 数据结构 数据结构和算法 函数 oop 栏目 Swift 繁體版
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stract.png

  • 主要分享最近学习的数据结构和排序算法
  • 文章只涉及每一种数据结构经过代码实现的函数定义
  • 涉及的每一种数据结构或者算法基本都经过代码实现了
  • GitHub代码地址: 数据结构和算法

线性表

linear_list.png

链表

  • 链表是一种链式存储的线性结构, 全部元素的内存地址不必定是连续的
  • 下表是为四种链表和测试项目中对应的类名
class List<E: Comparable> {
    /** * 清除全部元素 */
    func clear() {}

    /** * 元素的数量 * @return */
    func size() -> Int { }

    /** * 是否为空 * @return */
    func isEmpty() -> Bool { }

    /** * 是否包含某个元素 * @param element * @return */
    func contains(_ element: E) -> Bool { }

    /** * 添加元素到尾部 * @param element */
    func add(_ element: E) {}

    /** * 获取index位置的元素 * @param index * @return */
    func get(_ index: Int) -> E? { }

    /** * 替换index位置的元素 * @param index * @param element * @return 原来的元素ֵ */
    func set(by index: Int, element: E) -> E? { }

    /** * 在index位置插入一个元素 * @param index * @param element */
    func add(by index: Int, element: E) {}

    /** * 删除index位置的元素 * @param index * @return */
    func remove(_ index: Int) -> E? { }

    /** * 查看元素的索引 * @param element * @return */
    func indexOf(_ element: E) -> Int { }
}
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链表 类名
单向链表 SingleLinkList
双向链表 DoubleLinkList
单向循环链表 CircleSingleLineList
双向循环链表 CircleDoubleLinkList

栈

  • 栈是一种特殊的线性表, 只能在一端进行操做
  • 栈遵循后进先出的原则, Last in First out
  • Statck
class Statck<E> {
    /// 元素个数
    func size() -> Int {}
    
    /// 是否为空
    func isEmpty() -> Bool { }
    
    /// 入栈
    func push(_ element: E?) {}
    
    /// 出栈
    @discardableResult
    func pop() -> E? {}
    
    /// 获取栈顶元素
    func peek() -> E? {}
    
    /// 清空
    func clear() {}
}
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队列

  • 队列是一种特殊的线性表, 只能在头尾两端进行操做
  • 队列遵循后进先出的原则(单端队列), First in First out
  • 下表是为队列和测试项目中对应的类名
class Queue<E: Comparable> {
    /// 元素数量
    func size() -> Int {}
    
    /// 是否为空
    func isEmpty() -> Bool {}
    
    /// 清除全部元素
    func clear() {}
    
    /// 入队
    func enQueue(_ element: E?) {}
    
    /// 出队
    func deQueue() -> E? {}
    
    /// 获取队列的头元素
    func front() -> E? {}
    
    func string() -> String {}
}
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队列 类名
单端队列 SingleQueue
双端队列 SingleDeque
单端循环队列 CircleQueue
双端循环队列 CircleDeque

哈希表

  • 哈希表也称之为散列表, 童年各国数组存储(非单纯的数组)
  • 利用哈希函数生成key对应的index值为数组索引存储value值
  • 两个不一样的key值经过哈希函数可能获得相同的索引, 即哈希冲突
  • 解决哈希冲突的常见方法
    • 开放定址法: 按照必定规则向其余地址探测, 知道遇到空桶
    • 再哈希法: 设计多个复杂的哈希函数
    • 链地址法: 经过链表将同一index索引的与元素串起来, 测试项目中使用的这种方式
class Map<K: Hashable, V: Comparable> {
    /// 元素数量
    func count() -> Int {}
    
    /// 是否为空
    func isEmpty() -> Bool {}
    
    /// 清除全部元素
    func clear() {}
    
    /// 添加元素
    @discardableResult
    func put(key: K?, val: V?) -> V? {}
    
    /// 删除元素
    @discardableResult
    func remove(key: K) -> V? {}
    
    /// 根据元素查询value
    func get(key: K) -> V? {}

    /// 是否包含Key
    func containsKey(key: K) -> Bool {}
    
    /// 是否包含Value
    func containsValue(val: V) -> Bool {}

    /// 全部key
    func keys() -> [K] {}

    /// 全部value
    func values() -> [V] {}

    /// 遍历
    func traversal(visitor: ((K?, V?) -> ())) {}
}
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二叉树

  • 二叉树是n(n>=0)个结点的有限集合，该集合或者为空集（称为空二叉树），或者由一个根结点和两棵互不相交的、分别称为根结点的左子树和右子树组成
二叉树 类名
二叉树 BinaryTree
二叉搜索树 BinarySearchTree

AVL树和红黑树是两种平衡二叉搜索树git

平衡二叉搜索树 类名
二叉平衡树 BinaryBalanceTree
二叉平衡搜索树 BinaryBalanceSearchTree
红黑树 RedBlackTree

集合

测试项目中分别用链表, 红黑树, 哈希表实现了三种集合github

class Set<E: Comparable & Hashable> {
    /// 元素个数
    func size() -> Int {}
    
    /// 是否为空
    func isEmpty() -> Bool {}
    
    /// 清除全部元素
    func clear() {}
    
    /// 是否包含某元素
    func contains(_ val: E) -> Bool {}
    
    /// 添加元素
    func add(val: E) {}
    
    /// 删除元素
    @discardableResult
    func remove(val: E) -> E? {}
    
    /// 获取全部元素
    func lists() -> [E] {}
}
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集合 类名
双向链表集合 ListSet
红黑树集合 TreeSet
哈希表集合 HashSet

二叉堆

堆是一种树状的数据结构, 二叉堆只是其中一种, 除此以外还有算法

  • 多叉堆
  • 索引堆
  • 二项堆
  • ....

测试项目中是以二叉堆实现了最大堆和最小堆swift

class AbstractHeap<E: Comparable> {
    /// 元素的数量
    func count() -> Int {}
    
    /// 是否为空
    func isEmpty() -> Bool {}
    
    /// 清空
    func clear() { }
    
    /// 添加元素
    func add(val: E) { }
    
    /// 添加元素数组
    func addAll(vals: [E]) { }
    
    /// 得到堆顶元素
    func top() -> E? {}
    
    /// 删除堆顶元素
    func remove() -> E? {}
    
    /// 删除堆顶元素的同时插入一个新元素
    func replace(val: E) -> E? {}
}
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二叉堆 类名
二叉堆 BinaryHeap
最大堆 MinHeap
最小堆 MaxHeap

并查集

  • 并查集也叫不相交集合, 有查找和合并两个核心操做
  • 查找: 查找元素所在的集
  • 合并: 将两个元素所在的集合并为一个集
class UnionFind {
    /// 查找V所属的集合(根节点)
    func find(v: Int) -> Int {}
    
    /// 合并v1, v2所在的集合
    func union(v1: Int, v2: Int) { }
    
    /// 检查v1, v2是否属于同一个集合
    func isSame(v1: Int, v2: Int) -> Bool {}
}
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并查集 类名
Quick Find UnionFind_QF
Quick Union UnionFind_QU
QU基于size优化 UnionFind_QU_Size
QU基于size优化 UnionFind_QU_Size
QU基于rank优化 UnionFind_QU_Rank
QU基于rank的优化, 路径压缩 UnionFind_QU_Rank_PC
QU基于rank的优化, 路径分裂 UnionFind_QU_Rank_PS
QU基于rank的优化, 路径减半 UnionFind_QU_Rank_PH
泛型并查集 GenericUnionFind

图

  • 图由顶点和边组成, 分有向图和无向图 ---> ListGraph
  • ListGraph继承自Graph
class Graph<V: Comparable & Hashable, E: Comparable & Hashable> {
    
    /// 边的个数
    func edgesSize() -> Int {}
    
    /// 顶点个数
    func verticesSize() -> Int {}
    
    /// 添加顶点
    func addVertex(val: V) {}
    
    /// 添加边
    func addEdge(from: V, to: V) {}
    
    /// 添加边(带权重)
    func addEdge(from: V, to: V, weight: Double?) {}
    
    /// 删除顶点
    func removeVertex(val: V) {}
    
    /// 删除边
    func removeEdge(from: V, to: V) {}
    
    /// 广度优先搜索(Breadth First Search)
    func breadthFirstSearch(begin: V?, visitor: ((V) -> ())) {}
    
    /// 深度优先搜索(Depth First Search)[非递归]
    func depthFirstSearch(begin: V?, visitor: ((V) -> ())) {}
    
    /// 深度优先搜索(Depth First Search)[递归]
    func depthFirstSearchCircle(begin: V?, visitor: ((V) -> ())) {}
    

    /* * 拓扑排序 * AOV网的遍历, 把AOV的全部活动排成一个序列 */
    func topologicalSort() -> [V] {}

    /* * 最小生成树 * 最小权值生成树, 最小支撑树 * 全部生成树中, 权值最小的那颗 * prim算法方式 */
    func mstPrim() -> HashSet<EdgeInfo<V, E>>? {}
    
    /* * 最小生成树 * 最小权值生成树, 最小支撑树 * 全部生成树中, 权值最小的那颗 * prim算法方式 */
    func mstKruskal() -> HashSet<EdgeInfo<V, E>>? {}
    
    /* * 有向图 * 从某一点出发的最短路径(权值最小) * 返回权值 */
    func shortestPath(_ begin: V) -> HashMap<V, Double>? {}
    
    /* * Dijkstra: 单源最短路径算法,用于计算一个顶点到其余全部顶点的最短路径 * 不支持有负权边 */
    func dijkstraShortPath(_ begin: V) -> HashMap<V, PathInfo<V, E>>? {}
    
    /* * bellmanFord: 单源最短路径算法,用于计算一个顶点到其余全部顶点的最短路径 * 支持有负权边 * 支持检测是否有负权环 */
    func bellmanFordShortPath(_ begin: V) -> HashMap<V, PathInfo<V, E>>? {}
    
    /* * Floyd: 多源最短路径算法,用于计算任意两个顶点的最短路径 * 支持有负权边 */
    func floydShortPath() -> HashMap<V, HashMap<V, PathInfo<V, E>>>? {}
    
    /// 输出字符串
    func printString() {}
}
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排序

排序 类名
冒泡排序 BubbleSorted2
选择排序 SelectedSorted
插入排序 InsertionSorted1
归并排序 MergeSort
希尔排序 ShellSort
快速排序 QuickSorted
堆排序 HeapSorted
计数排序 CountingSorted
基数排序 RadixSorted
桶排序 BucketSorted 
/// 快速排序
let arr = [126, 69, 593, 23, 6, 89, 54, 8]
let quick = QuickSorted<Int>()
print(quick.sorted(by: arr))

/// 桶排序
let sort = BucketSorted()
let array = [0.34, 0.47, 0.29, 0.84, 0.45, 0.38, 0.35, 0.76]
print(sort.sorted(by: array))
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总结

  • 数据结构部分除了跳表和串其余的基本都实现了
  • 算法部分除了排序, 其余都暂时尚未学习
  • 这部分的学习就暂时告一段落, 接下来我要准备11月份的考试
  • GitHub代码地址: 数据结构和算法
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