algorithm/hello-algo
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19
chapter_array_and_linkedlist/array/index.html
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@ -415,7 +415,7 @@
<a href="../../chapter_introduction/" class="md-nav__link ">
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 24 24"><path d="m14.6 16.6 4.6-4.6-4.6-4.6L16 6l6 6-6 6-1.4-1.4m-5.2 0L4.8 12l4.6-4.6L8 6l-6 6 6 6 1.4-1.4Z"/></svg>
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 24 24"><path d="M19 3H5c-1.1 0-2 .9-2 2v14c0 1.1.9 2 2 2h14c1.1 0 2-.9 2-2V5c0-1.1-.9-2-2-2m0 16H5V5h14v14M6.2 7.7h5v1.5h-5V7.7m6.8 8.1h5v1.5h-5v-1.5m0-2.6h5v1.5h-5v-1.5M8 18h1.5v-2h2v-1.5h-2v-2H8v2H6V16h2v2m6.1-7.1 1.4-1.4 1.4 1.4 1.1-1-1.4-1.4L18 7.1 16.9 6l-1.4 1.4L14.1 6 13 7.1l1.4 1.4L13 9.9l1.1 1Z"/></svg>
<span class="md-ellipsis">
1. &nbsp; 初识算法
@ -691,7 +691,7 @@
<a href="../../chapter_data_structure/" class="md-nav__link ">
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 24 24"><path d="M12 3C7.58 3 4 4.79 4 7v10c0 2.21 3.59 4 8 4s8-1.79 8-4V7c0-2.21-3.58-4-8-4m6 14c0 .5-2.13 2-6 2s-6-1.5-6-2v-2.23c1.61.78 3.72 1.23 6 1.23s4.39-.45 6-1.23V17m0-4.55c-1.3.95-3.58 1.55-6 1.55s-4.7-.6-6-1.55V9.64c1.47.83 3.61 1.36 6 1.36s4.53-.53 6-1.36v2.81M12 9C8.13 9 6 7.5 6 7s2.13-2 6-2 6 1.5 6 2-2.13 2-6 2Z"/></svg>
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 24 24"><path d="M11 13.5v8H3v-8h8m-2 2H5v4h4v-4M12 2l5.5 9h-11L12 2m0 3.86L10.08 9h3.84L12 5.86M17.5 13c2.5 0 4.5 2 4.5 4.5S20 22 17.5 22 13 20 13 17.5s2-4.5 4.5-4.5m0 2a2.5 2.5 0 0 0-2.5 2.5 2.5 2.5 0 0 0 2.5 2.5 2.5 2.5 0 0 0 2.5-2.5 2.5 2.5 0 0 0-2.5-2.5Z"/></svg>
<span class="md-ellipsis">
3. &nbsp; 数据结构
@ -860,7 +860,7 @@
<a href="../" class="md-nav__link ">
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 24 24"><path d="M3 11h8V3H3m2 2h4v4H5m8 12h8v-8h-8m2 2h4v4h-4M3 21h8v-8H3m2 2h4v4H5m8-16v8h8V3m-2 6h-4V5h4Z"/></svg>
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 24 24"><path d="M3 5v14h17V5H3m4 2v2H5V7h2m-2 6v-2h2v2H5m0 2h2v2H5v-2m13 2H9v-2h9v2m0-4H9v-2h9v2m0-4H9V7h9v2Z"/></svg>
<span class="md-ellipsis">
4. &nbsp; 数组与链表
@ -2326,7 +2326,7 @@
<a href="../../chapter_divide_and_conquer/" class="md-nav__link ">
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 24 24"><path d="M12 13H7v5h5v2H5V10h2v1h5v2M8 4v2H4V4h4m2-2H2v6h8V2m10 9v2h-4v-2h4m2-2h-8v6h8V9m-2 9v2h-4v-2h4m2-2h-8v6h8v-6Z"/></svg>
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 24 24"><path d="M17 7v2h5V7h-5M2 9v6h5V9H2m10 0v2H9v2h3v2l3-3-3-3m5 2v2h5v-2h-5m0 4v2h5v-2h-5Z"/></svg>
<span class="md-ellipsis">
12. &nbsp; 分治
@ -4133,9 +4133,14 @@
</div>
</div>
<h2 id="414">4.1.4. &nbsp; 数组典型应用<a class="headerlink" href="#414" title="Permanent link">&para;</a></h2>
<p><strong>随机访问</strong>。如果我们想要随机抽取一些样本，那么可以用数组存储，并生成一个随机序列，根据索引实现样本的随机抽取。</p>
<p><strong>二分查找</strong>。例如前文查字典的例子，我们可以将字典中的所有字按照拼音顺序存储在数组中，然后使用与日常查纸质字典相同的“翻开中间，排除一半”的方式，来实现一个查电子字典的算法。</p>
<p><strong>深度学习</strong>。神经网络中大量使用了向量、矩阵、张量之间的线性代数运算，这些数据都是以数组的形式构建的。数组是神经网络编程中最常使用的数据结构。</p>
<p>数组是最基础的数据结构，在各类数据结构和算法中都有广泛应用。</p>
<ul>
<li><strong>随机访问</strong>：如果我们想要随机抽取一些样本，那么可以用数组存储，并生成一个随机序列，根据索引实现样本的随机抽取。</li>
<li><strong>排序和搜索</strong>：数组是排序和搜索算法最常用的数据结构。例如，快速排序、归并排序、二分查找等都需要在数组上进行。</li>
<li><strong>查找表</strong>：当我们需要快速查找一个元素或者需要查找一个元素的对应关系时，可以使用数组作为查找表。例如，我们有一个字符到其 ASCII 码的映射，可以将字符的 ASCII 码值作为索引，对应的元素存放在数组中的对应位置。</li>
<li><strong>机器学习</strong>：神经网络中大量使用了向量、矩阵、张量之间的线性代数运算，这些数据都是以数组的形式构建的。数组是神经网络编程中最常使用的数据结构。</li>
<li><strong>数据结构实现</strong>：数组可以用于实现栈、队列、哈希表、堆、图等数据结构。例如，邻接矩阵是图的常见表示之一，它实质上是一个二维数组。</li>
</ul>