rust-使用rust实现的算法之数据结构.zip资源-CSDN文库

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需积分: 1 138 浏览量 2024-03-09 17:52:52 上传评论收藏 49KB ZIP 举报

在编程领域，数据结构与算法是核心组成部分，它们直接影响到程序的效率和性能。Rust是一种系统级编程语言，以其内存安全和高性能而受到广泛关注。本资料“rust-使用rust实现的算法之数据结构.zip”显然是一个关于用Rust语言实现常见数据结构的教学资源，下面我们将深入探讨Rust中实现数据结构的相关知识点。 1. **基本数据类型**：在Rust中，有几种内置的基本数据类型，包括整型（i32, i64等）、浮点型（f32, f64）、布尔型（bool）、字符型（char）以及空类型（unit，写作()`）。这些类型可以作为构建更复杂数据结构的基础。 2. **结构体（Structs）**：结构体是自定义的数据类型，可以包含多个字段，用于封装相关数据。例如，你可以创建一个`LinkedListNode`结构体来表示链表节点，包含一个值字段和一个指向下一个节点的引用。 3. **枚举（Enums）**：Rust的枚举不仅仅是一个简单的类型定义，它还可以包含关联值，这使得枚举在实现数据结构时非常灵活。例如，`Option`枚举常用于表示可选值，而在树或图结构中，你可以创建一个枚举来表示节点的状态或类型。 4. **引用和智能指针**：在Rust中，所有权系统确保了内存的安全性。引用（&）提供了一种共享访问数据的方式，而智能指针（如`Box`和`Rc`）则用于管理堆上的对象，确保其生命周期正确。在实现数据结构时，如栈、队列或树，这些概念至关重要。 5. **向量（Vec）**：`std::vec::Vec`是Rust标准库中的动态数组，提供了方便的插入、删除和访问操作。它是许多数据结构实现的基础，比如数组栈或数组队列。 6. **链表（LinkedList）**：链表是一种非连续存储的数据结构，每个节点包含数据和指向下一个节点的引用。在Rust中，可以使用结构体和枚举来实现单链表或双链表。 7. **栈（Stack）**：栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，Rust可以利用`Vec`的特性轻松实现。你可以通过`push`和`pop`方法添加和移除元素。 8. **队列（Queue）**：队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，可以使用双端队列（`std::collections::deque::Deque`）或者两个`Vec`（一个用于入队，一个用于出队）来实现。 9. **树（Tree）**：树是一种分层的数据结构，Rust中的树实现通常基于结构体和枚举，比如二叉树、AVL树或红黑树。树节点通常包含数据、左子节点和右子节点的引用。 10. **图（Graph）**：图由节点和边组成，可以使用邻接矩阵或邻接表来表示。在Rust中，可以使用`HashMap`或`BTreeMap`来实现邻接表。 11. **哈希表（HashSet）**：`std::collections::HashSet`提供了一种快速查找和插入元素的机制，基于哈希函数和冲突解决策略。 12. **映射（HashMap）**：`std::collections::HashMap`是一个键值对集合，使用哈希函数快速查找和更新元素，常用于实现关联数组。 13. **排序和搜索**：Rust提供了各种排序算法（如快速排序、归并排序）和搜索算法（如二分查找）的实现，这些都是数据结构的重要应用。通过学习和实践这个Rust数据结构的压缩包，开发者不仅可以掌握Rust语言的特性，还能深入理解各种数据结构的原理和实现方法，这对于提升编程能力和解决实际问题具有极大的帮助。在实际开发中，理解并灵活运用这些数据结构，可以有效优化代码性能，设计出更加高效和可靠的系统。

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rust_使用rust实现的算法之数据结构.zip （26个子文件）

rust_使用rust实现的算法之数据结构

postfix_evaluation.rs 2KB

lazy_segment_tree.rs 11KB

segment_tree.rs 7KB

trie.rs 2KB

avl_tree.rs 10KB

hash_table.rs 4KB

floyds_algorithm.rs 3KB

mod.rs 1KB

rb_tree.rs 19KB

b_tree.rs 6KB

veb_tree.rs 10KB

graph.rs 6KB

fenwick_tree.rs 2KB

union_find.rs 7KB

infix_to_postfix.rs 2KB

probabilistic

count_min_sketch.rs 10KB

mod.rs 48B

bloom_filter.rs 11KB

binary_search_tree.rs 10KB

heap.rs 5KB

linked_list.rs 15KB

treap.rs 9KB

segment_tree_recursive.rs 8KB

stack_using_singly_linked_list.rs 7KB

README.md 3KB

queue.rs 2KB

### [B-Trees](./b_tree.rs) B-Trees are version of 2-3 trees, which are self-balancing. They are used to improve Disk reads and have a complexity of O(log(n)), for every tree operations.The number of Childrens/Keys a particular node has, is determined by the Branching Factor/Degree of that tree. B-Trees will always have sorted keys. - Branching Factor(B) / Degree (D): If B = n, n <= Children per Node < 2(n), n-1 <= Keys per Node < 2(n) - 1 __Properties__ * Worst/Average case performance for all operations O(log n) * Space complexity O(n) __Sources to read:__ * [Busying Oneself with B-Trees](https://medium.com/basecs/busying-oneself-with-b-trees-78bbf10522e7) * [Geeksforgeeks](https://www.geeksforgeeks.org/introduction-of-b-tree-2/) * [Rust API Docs](https://doc.rust-lang.org/std/collections/struct.BTreeMap.html) * [Keon Algorithms](https://github.com/keon/algorithms) * [MIT Open Course](https://www.youtube.com/watch?v=TOb1tuEZ2X4) ### [AVL Tree](./avl_tree.rs) An AVL Tree is a self-balancing binary search tree. The heights of any two sibling nodes must differ by at most one; the tree may rebalance itself after insertion or deletion to uphold this property. __Properties__ * Worst/Average time complexity for basic operations: O(log n) * Worst/Average space complexity: O(n) __Sources to read:__ * [Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/AVL_tree) * Geeksforgeeks ([Insertion](https://www.geeksforgeeks.org/avl-tree-set-1-insertion), [Deletion](https://www.geeksforgeeks.org/avl-tree-set-2-deletion)) ### [Doubly linked list](./linked_list.rs) ![alt text][doubly-linked-list] A linked list is also a `linear` data structure, and each element in the linked list is actually a separate object while all the objects are `linked together by the reference filed` in each element. In a `doubly linked list`, each node contains, besides the `next` node link, a second link field pointing to the `previous` node in the sequence. The two links may be called `next` and `prev`. And many modern operating systems use doubly linked lists to maintain references to active processes, threads and other dynamic objects. __Properties__ * Indexing O(n) * Insertion O(1) * Beginning O(1) * Middle (Indexing time+O(1)) * End O(n) * Deletion O(1) * Beginning O(1) * Middle (Indexing time+O(1)) * End O(n) * Search O(n) __Source to read:__ * [Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Linked_list) * [LeetCode](https://leetcode.com/explore/learn/card/linked-list/) * [Brilliant](https://brilliant.org/wiki/linked-lists/) * [Rust API Docs](https://doc.rust-lang.org/std/collections/struct.LinkedList.html) ### [Stack Using Singly Linked List](./stack_using_singly_linked_list.rs) ![][stack] From Wikipedia, a stack is an abstract data type that serves as a collection of elements, with two main principal operations, `Push` and `Pop`. __Properties__ * Push O(1) * Pop head.data O(1) tail.data O(n) * Peek O(1) __Source to read:__ * [Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Linked_list) * [rust-unofficial](https://rust-unofficial.github.io/too-many-lists/index.html) * [Stack Implementation and complexity](https://medium.com/@kaichimomose/stack-implementation-and-complexity-c176924e6a6b) [doubly-linked-list]: https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/5/5e/Doubly-linked-list.svg/610px-Doubly-linked-list.svg.png [stack]: https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/b/b4/Lifo_stack.png/700px-Lifo_stack.png

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