比特币挖矿算法的结构 - 币圈消息

比特币挖矿算法的结构篇11、第四节：数据结构基础。平衡二叉树的目的是为了减少二叉查找树层次，提高查找速度。
2、结点拥有的子树的数目称为结点的度!
3、二叉树：红黑树(有序二叉树左小右大)。
4、线性表中数据元素的个数n定义为线性表的长度，n是一个有限值!
5、2队列。5)每趟先假设无序数列的第1个元素是最小的，让当前的最小数，从第i+1个元素开始比较，一直比较到最后一个元素。如果发现更小的数，就假设当前数是最小数!
6、需要复杂些数学运算：1+2+3+ ..+n=(n+1)*n/2时间复杂度是O(n2)。
7、数据的存储结构主要包括数据元素本身的存储以及数据元素之间关系表示，是数据的逻辑结构在计算机中的表示。包括顺序存储、链式存储、索引存储，以及散列存储四种!
8、但是也有例外的，比如计数排序、基数排序，不需要进行比较。效率可以做到更高，但是会有一些限制条件，也可能需要更多的空间!
9、设计不同的结点结构可构成不同的链式存储结构!
10、3选择排序。1算法。父亲、儿子、兄弟。

比特币挖矿算法的结构篇21、【示例3】选择排序 / / 。
2、而Θ(西塔)给出了算法时间复杂度的精确阶，比如T=Θ。
3、当栈中没有数据元素时称为空栈；。
4、当数据规模产生变化时时间频度的变化趋势的量级可以理解为时间复杂度。
5、若它的右子树上所有结点的值均大于它的根节点的值；。
6、递归的缺点。或者是一棵空树；。
7、唯一没有直接前驱的元素a0称为表头，唯一没有后续的元素an-1称为表尾!
8、key=85的查找过程 / 。
9、父亲在同一层次的结点互为堂兄弟。
10、比顺序存储结构的存储密度小(每个节点都由数据域和指针域组成，所以相同空间内假设全存满的话顺序比链式存储更多)!
比特币挖矿算法的结构篇31、数据结构。同时，平衡二叉树必定是二叉搜索树，反之则不一定。
2、对数阶O(log2n)。或者是具有下列性质的二叉树：。
3、由于栈的插入和删除操作仅在栈顶进行，后进栈的元素必定先出栈，。
4、每个结点的度均不超过2的有序树，称为二叉树!
5、多对多关系 / 。
6、3．除最后元素之外，其它数据元素均有唯一的 直接后继 ；。
7、所谓双端队列是指两端都可以进行进队和出队操作的队列，将队列的两端分别称为前端和后端，两端都可以入队和出队。其元素的逻辑结构仍是线性结构 / 。
8、兄弟：同一个父亲结点的其他结点。
9、链式存储结构。在二叉树中每个结点都有两个孩子，则可以设计每个结点至少包括3个域：数据域、左孩子域和右孩子域!
10、由以上定义可以看出，。一种是数据结构的逻辑层面，即数据的逻辑结构；。
比特币挖矿算法的结构篇41、一个循环的时间复杂度为O(n)。 / 。
2、 。自然的思路，简单的程序。
3、是指令的集合，是为解决特定问题而规定的一系列操作。它是明确定义的可计算过程，以一个数据集合作为输入，并产生一个数据集合作为输出。一个算法通常来说具有以下五个特性：。
4、在头结点中不存储任何实质的数据对象，其next域指向线性表中0号元素所在的结点，。
5、一种是存在于计算机世界的物理层面，即数据的存储结构!
6、特点：在内存中分配连续的空间，只存储数据，。
7、双向链表。从a0到an-1的n个数据元素是具有相同属性的元素!
8、3链表 -链式存储结构 / 。
9、父子关系在树的结点之间建立了一个层次结构!
10、线性表逻辑结构对应的顺序存储结构为顺序表，对应的链式存储结构为链表!
比特币挖矿算法的结构篇51、向队尾插入元素称为进队或入队，新元素入队后成为新的队尾元素；从队列中删除元素称为离队或出队，元素出队后，其后续元素成为新的队首元素!
2、2顺序表 -顺序存储结构 / 。
3、可行性：算法是可行的，即算法中的每一条指令都是可以实现的，均能在有限的时间内完成!
4、注意：。栈的定义。二叉查找/搜索/排序树BST(binarysearch/sorttree)。
5、要在单链表中找到某个结点的前驱结点，必须从链表的首结点出发依次向后寻找，但是需要Ο(n)时间!
6、根节点是黑色!平衡二叉树：每个结点的平衡因子都为－0的二叉排序树。或者说每个结点的左右子树的高度最多差1的二叉排序树!
7、结点的祖先是从根到该结点路径上的所有结点!
8、4其他链表。有元素才会分配结点空间，不会有闲置的结点!
9、求和1-到指定整的和 / 。
10、队列简称队，它同堆栈一样，也是一种运算受限的线性表，其限制是仅允许在表的一端进行插入，而在表的另一端进行删除!
比特币挖矿算法的结构篇61、链式存储结构：数据元素的存储对应的是不连续的存储空间，每个存储节点对应一个需要存储的数据元素。每个结点是由数据域和指针域组成。元素之间的逻辑关系通过存储节点之间的链接关系反映。逻辑上相邻节点物理上不必相邻。 / 。
2、在一个循环链表中，首节点和末节点被连接在一起。这种方式在单向和双向链表中皆可实现。要遍历一个循环链表，你开始于任意一个节点然后沿着列表的任一方向直到返回开始的节点。循环链表可以被视为 无头无尾 !
3、递归体。解答：什么时候需要调用自身方法!
4、生活案例：摞盘子和取盘子、一摞书、酒杯塔。
5、但是时间复杂度都是T=O。我们可以形式地给出树的递归定义如下：。
6、每个节点或者是黑色，或者是红色!
7、T=n2。线性阶O(n)。4．除第一元素之外，其它数据元素均有唯一的 直接前驱 !
8、最坏时间复杂度和平均时间复杂度：最坏情况下的时间复杂度称最坏时间复杂度。一般不特别说明，讨论的时间复杂度均是最坏情况下的时间复杂度。这样做的原因是：最坏情况下的时间复杂度是算法在任何输入实例上运行时间的上界，这就保证了算法的运行时间不会比任何更长。在最坏情况下的时间复杂度为T(n)=O(n)，它表示对于任何输入实例，该算法的运行时间不可能大于O(n)。平均时间复杂度是指所有可能的输入实例均以等概率出现的情况下，算法的期望运行时间。鉴于平均复杂度第一，难计算第二，有很多算法的平均情况和最差情况的复杂度是一样的。所以一般讨论最坏时间复杂度比如我要求你在字典里查同一个字，告诉我这个字在字典的那一页。如果一页一页的翻，你需要多少时间呢？最优的情况就是这个字在第一页，最坏的情况就是这个字是整本字典的最后一个字。所以即使我故意为难你，你也不会花费比找整本字典最后一个字还长的时间。当然，此时聪明的你就会想用部首、笔画等去查，才不要傻乎乎的一页一页翻，此时的你就会择优选择，因为此时你最坏得情况就是我给你部首笔画最多、除部首外笔画最多的一个超级复杂的一个字，但显然比翻整本字典快得多!
9、时间复杂度为O(n2)的二重循环。 / 。
10、线性结构：数据元素之间存在着 一对一 的线性关系的数据结构。 / 。
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