原题是指 O (n)=(NlogN)/1000，显然反了
并不是一定要有输入
因为 sum=1+2+3+...+k=k (k+1) 2>=n 是停止条件。对其省略较小项，有 k^2≈n，可得答案
对于第二个，展开后是 2^k 次方之间相加，也就是说最后是一个等比数列，而不是 P1 的等差
假设终值为 k，显然 k 也是循环次数，有 k^2=n，然后解出 k 即可
不理解，感觉只有 A 是对的
其实数组才是，随机存取不是指存储地址是否连续，而是是否能够随机读写数据（数组通过索引实现），这区分了随机和顺序（链表）顺序结构。
也就是取决于读取而不是存储
有如下表述：
顺序表（数组）是随机存取（顺序存储）的数据结构
链表是顺序存取（随机存储）的数据结构
注意 AD 是直接给了地址，O (1)
100+3n=100 -3, 可得一行有 39 个（0-38）, 最后 100+5*39+5
三对角矩阵的每行至多三个非零元素，只有首尾是两个
是起始地址，所以虽然地址是 1140-1145，但是要写 1140
看豆包怎么说的：
到此为止能确定的都要运算
优先级更大才能进栈，若小于等于当前栈顶，需要出栈到遇到大于为止（或者遇到左括号，立即入栈）
如果栈顶为左括号，直接入栈，若待入栈者是右括号，直到出栈一个左括号为止，并且不入栈
此时头指针就是指向头节点，直接移动到下一个即可。入队时尾指针指向新节点后再移动
反之出队反而是头指针直接移动到下一个
如果是使用数组实现，会造成假溢出问题，因为指针一直都在向后移动，最后移动到末尾，但是前面却是空的
首先头一定要，其次如果只有一个，都要
也就是尾指针的下一个就是头指针
这道题当初想了很久还是做错了，上图实际上是正确的，可以直接随便一个序列验证，当然似乎和冒泡没有关系
归并一共是 logN 次分解，每次分解比较 N 次，时间复杂度为 NlogN
所有基于比较的都不会小于这个值
选择排序可以只跑 3 次，但是堆排序（使用优先队列，O (logN)）不行
排序码是用于排序的数字，本来就是要变的，相同时不改变原来顺序才是稳定性
选择排序是等差求和，但是一轮交换一次
快排是选择基准（一般是第一个数），然后剩下的比其小的放左，大的放右，分别重复上述过程（递归））。当本身有序时，每次都是选到最小大的为基准，导致退化到 N*N
有序在发现介于两者间就可以停了
选择排序的核心思想是在未排序的区间中找到最小（或最大）元素，将其放到已排序区间的末尾 ，无论如何都是 O（n^2）
插入排序则是将每个元素插入到已排序区间的适当位置，如果本身有序，每次只比较一次 O（n）
选择和插入都是相对于已排序的序列而言的，但由于插入排序插第 0 个完全没有必要，所以从 1 开始
插入：13 插入到 15 前，其他不变。
选择：选到最小的 12，然后和 13 交换，其他不变。
冒泡：（冒泡排的有序序列在末尾，所以实际上第一轮应该是使得最大的到最后）
显然第一个是 13，因为本身是第二个而且要交换。不过这里是个变种（反过来遍历，使得第一轮让最小的到最前，但都是相邻元素交换）
计数：一把梭是这样的
二分查找，对于有序序列用于找到某个特定值，对于无序序列则是找到某一个极值
基数排序是按位计数排序（个位 -> 十位），然后再排序，O（kn）, 也就是 O（n）
12，11，10，9
10，11，12，9 按个位排序
9，10，12，11 按十位排序
桶排序是分为几组，分别排序，最后合并，计数排序就是特殊到一桶一个
C 项左分区的 5 明显有问题
只有有序数组用于查找特定元素，上面有说过无序数组只能找到一个极值
只有 1，2 是一样的，3 反了，插入排序反而要移动，选择每次只有交换
前：根左右
中：左根右
后：左右根前中后指的是遍历根的位置
所以无论如何都不可能使得某两种是一样的，除非单个（无根）
# AVL 树
左旋：
RR 情况，即节点右失衡，并且右子树的右子树偏高
右旋：
LL 情况
左右旋转:
RL 情况，即节点右偏高，但是是右子树的左子树偏高
右左旋转:
LR 情况，反之。
"LR 型失衡的本质是 ' 左子树先左后右偏 '，因此需要先通过左旋转将其转化为 LL 型失衡（左 - 左偏），再通过右旋转彻底修复平衡。两次旋转的组合操作，能够有效调整子树深度，使失衡节点的平衡因子回归正常范围。"
注意左右旋说的是操作顺序，不是偏高的顺序。而且如果存在多级的失衡：
如
10
\
5 20
\
30
\
40
是 20 右偏高左旋，而不是 10！！！！！
完全二叉树，第 i 层最多有 2 (k-1) 个，前 k 层共有 2k-1 个
前四层：15
第五层：16，其中 8 个是叶，还有 8 个有第六层的子节点
第六层：8*2=16
共 15+16+16=47
带权最短路径（WPL）就是对本来数据的层数 * 值的求和
纯定义
如果没有冲突的话）
要被同一个函数映射到同一地址
当装填因子接近 1 时，总会冲突的。而且容量为质数虽然在一定程度上可以减少冲突，但也会导致某些位置永远也不会被探测到。 称为 “聚集” 和 “二次聚集”
就等差求和 1-N
遇到空槽本身也算是一次比较这里需要取 0-6（哈希值可能的值）并且计算其每一个情况求平均 (7)
如果有删除，已删除的位置不能算空
链地址法就是将其挂到对应位置的节点的后面（每一个位置都是一个链表）
合并的操作本身没有 find，所以被合并的除去根以外并没有变化
PS: 按秩合并指的是将规模小的并入规模大的
先序遍历总是先访问根再访问子节点，对于图来讲就是先访问顶点，然后访问这个顶点连接到的所有点。
层次遍历是按照层次访问，对于图就是按照走过的路径条数访问。
邻接矩阵没有边（记录的是某两个之间是否相连），只能遍历这个矩阵才行
但是邻接表不一样 (类下题图，将连接到的点都挂在自己身上)，有几条边就有几条，所以只是 O (E)
由此可以知道，广度优先就是按照链表顺序访问，0->1>2->3，先访问完由 0 连接到的点，然后继续（如果还有未访问，从一步可达的顶点再出发）。深度优先就是从 0 访问到 1 后，转到 1 访问 2（不要陷入循环！也就是要排除已访问的 0，访问 2, 然后 2 也要跳过 0 和 1 访问 3，最后 3 访问后，后续都被排除，结束，也就是 0->1->2->3）
前两者是用于求最小生成树的，也就是过所有顶点的路径和最短的情况。
但是对于某两个顶点间，不一定是最短的。
拓扑排序是对于有向无环图来说，也就是按照 u->v 的顺序排列，一个通路）
逆拓扑反之，与实际值没有任何关系
实际上图的 DFS 输出的就是拓扑排序，如果输出时将根的输出移动到递归之后（也就是把前序遍历改成后序遍历），获得的就是逆拓扑排序的结果
