像整理桌面一樣學插入排序：原理與代碼
本文以“整理桌面”類比插入排序，核心思想是將元素逐個插入已排序部分的正確位置。基本步驟爲：初始化第一個元素爲已排序，從第二個元素開始，將其與已排序部分從後向前比較，找到插入位置後移元素，再插入當前元素。 以數組 `[5,3,8,2,4]` 爲例：初始已排序 `[5]`，插入3（移5後）得 `[3,5]`；插入8（直接追加）得 `[3,5,8]`；插入2（依次後移8、5、3，插入開頭）得 `[2,3,5,8]`；插入4（後移8、5，插入3後）完成排序。 代碼實現（Python）通過雙層循環：外層遍歷待插入元素，內層從後向前比較並後移元素。時間複雜度O(n²)，空間複雜度O(1)，適用於小規模數據或接近有序數據，是原地排序且無需額外空間。 該排序類比直觀體現“逐個插入”本質，對理解排序邏輯有幫助。
閱讀全文時間複雜度O(n)是什麼？數據結構入門必學的效率概念
文章解釋了時間複雜度的必要性：因硬件和編譯器差異，直接計時不現實，需抽象描述算法效率趨勢。核心是線性時間複雜度O(n)，表示操作次數與輸入規模n（如數組長度）成正比，如遍歷數組找目標、打印所有元素等場景，均需n次操作。 大O表示法忽略常數和低階項，僅關注增長趨勢（如O(2n+5)仍爲O(n)）。對比常見覆雜度（O(1)常數、O(n)線性、O(n²)平方、O(log n)對數），O(n)比O(n²)高效但不如O(1)或O(log n)。 理解O(n)是算法基礎，可幫助優化代碼，避免“暴力解法”導致的超時問題。
閱讀全文手把手教你畫二叉樹：數據結構入門第一課
二叉樹是數據結構基礎，每個節點最多有左、右兩個子節點，無後代的節點爲葉子。核心術語包括：根節點（頂層起點）、葉子節點（無子節點）、子節點（父節點的下一層節點）、左右子樹（節點的左/右子樹及後代）。 構建時從根節點開始，逐步添加子節點，最多兩層分支，不可超過兩個子節點，子節點位置需有序（左/右有別）。判斷二叉樹需滿足：每個節點≤2個子節點，且子節點位置明確。 遍歷方式有前序（根→左→右）、中序（左→根→右）、後序（左→右→根）。畫樹是理解核心，直觀展現節點關係，爲堆、紅黑樹等複雜結構及算法（排序、查找）奠基。
閱讀全文鏈表vs數組：數據結構入門必知的區別
數組和鏈表是編程中最基礎的數據結構，理解其區別與適用場景對高效編碼至關重要。 數組特點：連續內存存儲，通過索引隨機訪問（時間複雜度O(1)），但初始需固定大小，中間插入/刪除需移動元素（O(n)），適合已知固定大小、高頻隨機訪問場景（如成績表、地圖座標）。 鏈表特點：分散內存存儲，節點含數據和指針，無法隨機訪問（需從頭遍歷，O(n)），但動態擴展靈活，中間插入/刪除僅需修改指針（O(1)），適合動態數據、高頻增刪場景（如隊列、鏈表哈希表）。 核心區別：數組連續內存但操作受限，鏈表分散存儲但訪問慢。關鍵差異體現在存儲方式、訪問速度、插入刪除效率，需根據需求選擇。理解其底層邏輯，可寫出更高效的代碼。
閱讀全文從0開始學數據結構：數組到底是什麼？
數組是一組相同類型數據的有序集合，通過索引（從0開始）訪問，元素連續存儲，用於高效管理大量同類數據。例如班級成績，用數組`scores = [90,85,95,78,92]`可替代多個變量，便於整體操作。 聲明初始化（如Python）：`scores = [90,85,95,78,92]`或`[0]*5`（聲明長度爲5的數組）。訪問元素用`scores[索引]`，需注意索引範圍（0到長度-1），越界會報錯。 基本操作：遍歷可用循環（`for score in scores: print(score)`）；插入刪除需移動後續元素（時間複雜度O(n)）。 核心特點：類型相同、索引從0開始、元素連續存儲。優點是訪問速度快（O(1)），缺點是插入刪除效率低、靜態大小。 數組是數據結構基礎，理解其“索引訪問、連續存儲”的核心思想，對學習鏈表、哈希表等複雜結構至關重要，是數據管理的核心工具。
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