```java
package ds.impl;
public class Graph {
private static final String NEW_LINE = System.getProperty("line.separator");
private final int V;
private int E;
private LinkedBag<Integer>[] adj;
public Graph(int V) {
if (V < 0) {
throw new IllegalArgumentException();
}
this.V = V;
this.E = 0;
adj = (LinkedBag<Integer>[]) new LinkedBag[V];
for (int v = 0; v < V; v++) {
adj[v] = new LinkedBag<>();
}
}
public Graph(Graph G) {
this(G.V());
this.E = G.E();
for (int v = 0; v < V; v++) {
LinkedStack<Integer> reverse = new LinkedStack<>();
for (int w : G.adj[v]) {
reverse.push(w);
}
for (int w : reverse) {
adj[v].add(w);
}
}
}
public int V() {
return V;
}
public int E() {
return E;
}
private void validateVertex(int v) {
if (v < 0 || v >= V) {
throw new IllegalArgumentException();
}
}
public void addEdge(int v1, int v2) {
validateVertex(v1);
validateVertex(v2);
E++;
adj[v1].add(v2);
adj[v2].add(v1);
}
public Iterable<Integer> adj(int v) {
validateVertex(v);
return adj[v];
}
public int degree(int v) {
validateVertex(v);
return adj[v].size();
}
@Override
public String toString() {
StringBuilder s = new StringBuilder();
s.append("V=").append(V).append(", E=").append(E).append(NEW_LINE);
for (int v = 0; v < V; v++) {
s.append(v).append(": ");
for (int w : adj[v]) {
s.append(w).append(" ");
}
s.append(NEW_LINE);
}
return s.toString();
}
public static void main(String[] args) {
Graph g = new Graph(4);
g.addEdge(1, 2);
g.addEdge(2, 3);
System.out.println(g);
}
}
```
- 1 设计接口
- 1.1 容器接口Container
- 1.2 背包接口Bag
- 1.3 栈接口Stack
- 1.4 队列接口Queue
- 1.5 Union-Find算法接口UF
- 2 实现接口
- 2.1 结点类Node
- 2.2 数组迭代器ArrayIterator
- 2.3 链表迭代器ListIterator
- 2.4 背包(Bag)的实现
- 2.4.1 能动态调整数组大小的Bag
- 2.4.2 链式Bag的实现
- 2.5 栈(Stack)的实现
- 2.5.1 能动态调整数组大小的Stack
- 2.5.2 链式Stack的实现
- 2.6 队列(Queue)的实现
- 2.6.1 能动态调整数组大小的Queue
- 2.6.2 链式Queue的实现
- 2.7 Union-Find算法的实现
- 2.7.1 DefaultUF
- 2.7.2 QuickFindUF
- 2.7.3 QuickUnionUF
- 2.7.4 WeightedQuickUnionUF
- 2.8 测试
- 2.8.1 测试Stack
- 2.8.2 测试Union-Find
- 3 排序算法
- 3.1 定义排序工具的类结构
- 3.2 选择排序
- 3.3 插入排序
- 3.4 希尔排序
- 3.5 归并排序
- 3.5.1 归并排序的合并方法
- 3.5.2 自顶向下的归并排序
- 3.5.3 自底向上的归并排序
- 3.6 快速排序
- 3.6.1 常规快速排序
- 3.6.2 排序前先洗牌
- 3.6.3 快速排序的改进方法-小数据量转成插入排序
- 3.6.4 快速排序的改进方法-三向切分
- 3.7 堆排序
- 3.8 最终的排序工具
- 4 搜索
- 4.1 二分搜索(binarySearch)
- 4.2 优先队列(MaxPriorityQueue)
- 4.3 二叉查找树(BST)
- 4.4 红黑二叉查找树(RedBlackBST)
- 4.5 B-树(BTree)
- 5 图
- 5.1 无向图(Graph)
- 5.2 有向图(Digraph)
- 6 贪心
- Dijkstra算法-单元最短路径
- 7 动态规划
- 7.1 最长公共子序列问题
- 7.2 0-1背包问题
- 7.3 加工顺序问题
- 8 搜索法
- 8.1 图的着色问题
- 8.2 深度优先搜索
- 8.3 回溯法
- 8.3.1 回溯法的算法框架
- 8.3.2 子集树
- 8.3.3 排列树
- 8.3.4 满m叉树(组合树)
- 8.4 广度优先搜索
- 8.5 分支限界法
- 9 随机化算法
- 9.1 数值随机化算法
- 9.2 蒙特卡罗算法
- 9.3 拉斯维加斯算法
- 9.4 舍伍德算法
- 10 数论算法
- 10.1 Stein求最大公约数
- 10.2 矩阵求斐波那切数列
- LeetCode刷题笔记