数据结构基础知识

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算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度。时间复杂度指的是语句执行次数,空间复杂度指的是算法所占的存储空间

时间复杂度:指执行算法所需要的计算工作量;

空间复杂度指执行这个算法所需要的内存空间。

 

kd(K-dimension tree)是一种k维空间中的实例点进行存储以便对其进行快速检索的树形数据结构kd树是是一种二叉树,表示对k维空间的一个划分,构造kd树相当于不断地用垂直于坐标轴的超平面将K维空间切分,构成一系列的K维超矩形区域。kd树的每个结点对应于一个k维超矩形区域。利用kd树可以省去对大部分数据点的搜索,从而减少搜索的计算量。

Trie树:一般指字典树,又称单词查找树,Trie,是一种树形结构,是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计,排序和保存大量的字符串(但不仅限于字符串),所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是:利用字符串的公共前缀来减少查询时间,最大限度地减少无谓的字符串比较,查询效率比哈希树高。

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