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https://github.com/andyron/swift-algorithm-club-cn

swift-algorithm-club的翻译。使用Swift学习算法和数据结构。
https://github.com/andyron/swift-algorithm-club-cn

algorithms chinese data-structure swift swift4

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swift-algorithm-club的翻译。使用Swift学习算法和数据结构。

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README 

        

> 本项目是我对[Swift Algorithm Club](https://github.com/raywenderlich/swift-algorithm-club)，边学习边翻译的项目。由于能力有限，如发现错误或翻译不妥，请指正，欢迎pull request。也欢迎有兴趣、有时间的小伙伴一起参与翻译和学习🤓。当然也欢迎加⭐️，🤩🤩🤩🤨🤪。



> [说明和翻译进度](Schedule.markdown)



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以下是原项目的README.markdown翻译(⏳表示还未翻译)

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![Swift算法俱乐部](Images/SwiftAlgorithm-410-transp.png)



# 欢迎来到Swift算法俱乐部！



在这里，你可以找到很多流行的算法和数据结构的具体实现，使用的是大家最喜欢的新语言Swift，并对他们的工作原理配有详细的解释。



如果你是一个计算机学院的学生，为了考试想学习一下算法；又或者你是一个自学成才的程序员，想提高一下自身的理论姿势水平 —— 你真是来对地方了！



这个项目的目的是 **解释各种算法的工作方式**。所以我们主要关注代码的清晰性和可读性，而不是为了产出一个可复用的库，让读者可以直接拖进自己的工程使用。换句话说，绝大多数的代码都是可以用于实际的项目中的，不过需要你根据自己的项目需求进行一些调整。



所有的代码都是兼容 **Xcode 9** 以及 **Swift 4** 的。如果 Swift 有更新，我们也会及时跟进。



😍 **欢迎提供建议和贡献！** 😍



## 重要链接



[什么是算法和数据结构？](What%20are%20Algorithms.markdown) ——  薄饼！



[为什么要学习算法？](Why%20Algorithms.markdown) ——  还在担心这不是你的菜吗？请读一下这篇文章。



[大O表示法](Big-O%20Notation.markdown) ——  我们经常会听到这样的话：“这个算法是 **O(n)** 的”。如果你不知道这是啥意思，请读读这篇文章。



[算法设计技巧](Algorithm%20Design.markdown) ——  怎样设计自己的算法？



欢迎参与贡献  ——  通过留下issue反馈，或者提交pull request。



## 从哪开始？



如果你之前没有接触过算法和数据结构，你可以从下面这些简单易懂的算法开始看起：



- [栈](Stack/)

- [队列](Queue/)

- [插入排序](Insertion%20Sort/)

- [二分搜索](Binary%20Search/) 和 [二分搜索树](Binary%20Search%20Tree/)

- [归并排序](Merge%20Sort/)

- [Boyer-Moore字符串搜索](Boyer-Moore-Horspool/)



## 算法列表



### 搜索算法



- [线性搜索](Linear%20Search/)	从数组中查找某个元素。

- [二分搜索](Binary%20Search/)	从已排序的数组中快速查找元素。

- [统计出现次数](Count%20Occurrences/)	统计某个值在数组中的出现次数。

- [查找最大／最小值](Select%20Minimum%20Maximum)	找到数组中的最大／最小值。

- [第K大元素](Kth%20Largest%20Element/)	找到数组中的第 **K** 大元素，例如中位数。

- [选取样本](Selection%20Sampling/)	随机地从集合中选取一些元素作为样本。

- [并查集](Union-Find/)	保持一些不相交的集合，帮助你快速合并它们。



### 字符串搜索算法



- [暴力字符串搜索算法](Brute-Force%20String%20Search/)	一个简单粗暴的方法。

- [Boyer-Moore算法](Boyer-Moore-Horspool/)	一种高效的字符串子串搜索算法。它不需要对被搜索的字符串中的字符进行逐一比较，而是根据一个查找表跳过其中的某些部分。

- [Knuth-Morris-Pratt(KMP)算法](Knuth-Morris-Pratt/)	一种线性时间字符串算法，它获得字符串出现的已经给定模型字符串的索引。

- [Rabin-Karp 算法]	使用哈希的快速搜索

- [最长公共子序列算法](Longest%20Common%20Subsequence/)	找到两个字符串中的最长公共子序列。

- [Z-Algorithm](Z-Algorithm/)	在String中查找模式的所有实例，并返回模式在String中开始的索引。



### 排序算法



探究排序算法的工作原理是非常有趣的，但在实际的编码中，你几乎永远也不会需要自己编写排序算法，Swift 自带的 `sort()` 函数已经非常够用了，但如果你还是好奇背后的原理，请继续阅读。



基本的排序算法：



- [插入排序](Insertion%20Sort/)

- [选择排序](Selection%20Sort/)

- [希尔排序](Shell%20Sort/)



快速的排序算法：



- [快速排序](Quicksort/)

- [归并排序](Merge%20Sort/)

- [堆排序](Heap%20Sort/)



混合排序算法：

- [内省排序](Introsort/)



特殊的排序算法



- [计数排序](Counting%20Sort/)

- [基数排序](Radix%20Sort/)

- [拓扑排序](Topological%20Sort/)



不好的排序算法（知道就行了，不要用！）：



- [冒泡排序](Bubble%20Sort/)

- [慢排序](Slow%20Sort/)



### 压缩算法



- [变动长度编码法(RLE)](Run-Length%20Encoding/)	将重复的值存储为一个单字节及其计数。

- [哈夫曼编码](Huffman%20Coding/)	将常见的元素使用更小的单位存储。



### 杂项



- [洗牌算法](Shuffle/)	随机搅乱数组中的内容。

- [梳排序](Comb%20Sort/)	冒泡排序算法的改进。

- [凸包算法](Convex%20Hull/)

- [Miller-Rabin素性检测](Miller-Rabin%20Primality%20Test/). Is the number a prime number?

- [MinimumCoinChange](MinimumCoinChange/). A showcase for dynamic programming.



### 数学算法



- [最大公约数算法(GCD)](GCD/) —— 特殊福利：最小公倍数算法。

- [排列组合算法](Combinatorics/) —— 还记得高中学过俄组合数学吗？

- [调度场算法](Shunting%20Yard/) —— 用于将中缀表达式转换为后缀表达式的经典算法。

- [karatsuba乘法](Karatsuba%20Multiplication/). Another take on elementary multiplication.

- [Haversine Distance](HaversineDistance/). Calculating the distance between 2 points from a sphere.

- [⏳Strassen's Multiplication Matrix](Strassen%20Matrix%20Multiplication/). Efficient way to handle matrix multiplication.



### 机器学习



- [k-Means 聚类算法](K-Means/) —— 无监督的分类器，将数据聚类为 K 个簇。

- ⏳K-近邻算法

- [⏳线性回归](Linear%20Regression/). A technique for creating a model of the relationship between two (or more) variable quantities.

- ⏳逻辑回归

- ⏳神经网络

- ⏳网页排名算法

- [⏳朴素贝叶斯分类器](Naive%20Bayes%20Classifier/)

- [⏳模拟退火算法(Simulated Annealing，SA)](Simulated%20annealing/). Probabilistic technique for approximating the global maxima in a (often discrete) large search space.



## 数据结构



对于特定的任务，数据结构的选择需要基于以下几点考量。



首先，你的数据是具有某种形态的，并且有一些必要的操作方法。如果你想基于关键字来查找对象，需要的是字典类型的数据结构；如果你的数据原生就是分层级的，就需要某种类型的树形结构；而如果你的数据是线性的，则你需要的是数据结构可能就是栈或队列等。



其次，具体的选择还与你在实际使用中最常用的操作方法有关，因为不同的数据结构都对不同的操作方法做了优化。举例来说，如果你经常需要获取集合中的某些较为重要的元素，那么使用堆或优先队列就比普通的数组要好很多。



绝大多数情况下，使用 Swift 内建的 `Array`、`Dictinary`、`Set` 就足够高效了，但某些时候，可能还是需要某些更合适的数据结构...



### 数组变体



- [二维数组](Array2D/) —— 固定尺寸的二维数组，可用于棋盘游戏。

- [比特集](Bit%20Set/) —— **n** 位大小固定尺度的序列。

- [固定大小数组](Fixed%20Size%20Array/) - 如果你确切的知道数据的大小，使用老式的固定长度的数组会更加高效。

- [有序数组](Ordered%20Array/) —— 一个永远有序的数组。

- [Rootish Array Stack](Rootish%20Array%20Stack/). A space and time efficient variation on Swift arrays.



### 队列



- [栈](Stack/) —— 后进先出！

- [队列](Queue/) —— 先进先出！

- [双端队列](Deque/)

- [优先队列](Priority%20Queue) —— 一个保持最重要的元素总是在最前面的队列。

- [有限优先队列](Bounded%20Priority%20Queue) —— 元素最大数受限制的优先队列。 :construction:

- [环形缓冲区](Ring%20Buffer/) —— 一个语义上的固定大小的环形缓冲区，实际使用的是一维序列头尾相接实现。



### 列表



- [链表](Linked%20List/) —— 链接起来的数据序列。包含单向和双向链表。

- [跳表](Skip-List/) —— 跳过列表是一种概率数据结构，具有与AVL/或红黑树相同的对数时间限制和效率，并提供了有效支持搜索和更新操作的巧妙折衷。



### 树



- [树](Tree/) —— 通用目的的树形结构。

- [二叉树](Binary%20Tree/) —— 一种节点最多有两个子节点的树形结构。

- [二叉搜索树(BST)](Binary%20Search%20Tree/) —— 以某种方式组织自己的节点的二叉树，以求较快的查询速度。

- [AVL树](AVL%20Tree/) —— 一种通过旋转来维持平衡的二叉搜索树。 :construction:

- [红黑树](Red-Black%20Tree/). A self balancing binary search tree.

- [伸展树](Splay%20Tree/). A self balancing binary search tree that enables fast retrieval of recently updated elements.

- [线索二叉树](Threaded%20Binary%20Tree/). A binary tree that maintains a few extra variables for cheap and fast in-order traversals.

- [线段树](Segment%20Tree/) —— 能够快速地对某区间进行计算。

  - [Lazy Propagation](https://github.com/raywenderlich/swift-algorithm-club/tree/master/Segment%20Tree/LazyPropagation)

- ⏳k-d 树

- [ST(稀疏表)算法](Sparse%20Table/). Another take on quickly computing a function over a portion of an array, but this time we'll make it even quicker!.

- [堆](Heap/) —— 存储在一维数组中的二叉树，所以它不需要使用指针。很适合做为优先队列使用。

- ⏳斐波那契堆

- [字典树(Trie)](Trie/). A special type of tree used to store associative data structures.

- [B 树](B-Tree/). A self-balancing search tree, in which nodes can have more than two children.

- [四分树](QuadTree/). A tree with 4 children.

- [八叉树](Octree/). A tree with 8 children.



### 哈希



- [哈希表](Hash%20Table/) —— 允许你通过一个关键词来存取数据。字典通常都是基于哈希表实现的。

- ⏳哈希函数



### 集合



- [布隆过滤器](Bloom%20Filter/) —— 一个常量内存数据结构，用于概率性的检测某个元素是否在集合中。

- [哈希集合](Hash%20Set/) —— 使用哈希表实现的集合。

- [多重集](Multiset/). A set where the number of times an element is added matters. (Also known as a bag.)

- [有序集](Ordered%20Set/) —— 很看重元素顺序的集合。



### 图



- [图](Graph/)

- [广度优先搜索(BFS)](Breadth-First%20Search/)

- [深度优先搜索(DFS)](Depth-First%20Search/)

- [最短路径算法](Shortest%20Path%20%28Unweighted%29/) —— 作用对象为无权值树。

- [单源最短路径算法](Single-Source%20Shortest%20Paths%20(Weighted)/)



- [最小生成树(未加权图)](Minimum%20Spanning%20Tree%20%28Unweighted%29/) —— 作用对象为无权值树。

- [最小生成树(加权图)](Minimum%20Spanning%20Tree/)



- [任意两点间的最短路径算法](All-Pairs%20Shortest%20Paths/)

- [迪杰斯特拉算法(Dijkstra's shortest path algorithm)](Dijkstra%20Algorithm/)



## 智力题



很多程序员在面试时都会被问到一些算法性质的智力题。这里只囊括了一点比较有趣的。想了解更多的智力题（及答案），请浏览[这里](http://elementsofprogramminginterviews.com/)，还有[这里](http://www.crackingthecodinginterview.com)。



- [二和问题](Two-Sum%20Problem/)

- [⏳Three-Sum/Four-Sum Problem](3Sum%20and%204Sum/)

- [⏳Fizz Buzz](Fizz%20Buzz/)

- [⏳蒙提霍尔问题](Monty%20Hall%20Problem/)

- [⏳Finding Palindromes](Palindromes/)

- [⏳Dining Philosophers](DiningPhilosophers/)

- [⏳Egg Drop Problem](Egg%20Drop%20Problem/)

- [⏳Encoding and Decoding Binary Tree](Encode%20and%20Decode%20Tree/)



## 贡献者



Swift算法俱乐部最初是由[Matthijs Hollemans](https://github.com/hollance) 创建。 



现在主要是[Vincent Ngo](https://www.raywenderlich.com/u/jomoka) 和 [Kelvin Lau](https://github.com/kelvinlauKL) 维护。



Swift算法俱乐部是来自[raywenderlich.com](https://www.raywenderlich.co)社区的[许多数算法成员](https://github.com/rwenderlich/swift-algorithm-club/graphs/contributors)的一起合作努力的成果。



## 许可(License)



所有内容均根据MIT开源许可条款获得许可。



通过在此发布或通过此论坛提交任何pull request，即表示您同意您提交或创建的所有内容（包括代码和文本）均受此许可证的约束。 Razeware，LLC和其他人将拥有许可中描述的有关此内容的所有权利。 可以在[此处](https://github.com/raywenderlich/swift-algorithm-club/blob/master/LICENSE.txt)找到许可的准确条款。



[![Build Status](https://travis-ci.org/raywenderlich/swift-algorithm-club.svg?branch=master)](https://travis-ci.org/raywenderlich/swift-algorithm-club)