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graph
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102
b00-阅读笔记/学习js数据结构与算法/graph.js
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102
b00-阅读笔记/学习js数据结构与算法/graph.js
Normal file
@ -0,0 +1,102 @@
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function Graph() {
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this.vertices = [];
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this.vertexMap = new Map();
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this.adjList = new Map();
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this.addVertex = function(v) {
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return this.vertexMap.has(v.id) ? null : (v.status = 0, this.vertexMap.set(v.id, v), this.vertices.push(v),this.adjList.set(v.id, new Set()), v);
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};
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this.addEdge = function(sourceId, targetId) {
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if (this.vertexMap.has(sourceId) && this.vertexMap.has(targetId)) {
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this.adjList.get(sourceId).add(this.vertexMap.get(targetId));
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this.adjList.get(targetId).add(this.vertexMap.get(sourceId));
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}
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return this;
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};
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this.getVertex = function(id) {
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return this.vertexMap.get(id);
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};
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this.getVertexAdj = function(id) {
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return this.adjList.get(id) || [];
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};
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this.toString = function() {
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this.adjList.forEach((value, key) => {
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console.log(key + ':' + Array.from(value).map(e => e.id).join(',') + '\n');
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});
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};
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}
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function BFS(graph, root, callback) {
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var queue = [];
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if (root == null) return null;
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root.status = 1 && queue.push(root);
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while(queue.length) {
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var curVertex = queue.shift();
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// 将相邻节点入队
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var adjVertexs = graph.getVertexAdj(curVertex.id);
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adjVertexs.forEach(e => {
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// 忽略已经入队或已经被访问过的节点
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if (e.status === 0) {
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e.status = 1 && queue.push(e);
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}
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});
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// 节点被访问
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callback(curVertex);
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curVertex.status = 2;
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}
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}
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function DFS(graph, callback) {
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var stack = [];
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var vertexs = graph.vertices;
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// 遍历每个节点,若节点未被访问,则入栈
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// 若栈非空,出栈
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// 继续遍历其相邻未被访问的子节点
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for (var i = 0, length = vertexs.length; i < length; i++) {
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if (vertexs[i].status === 0) {
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vertexs[i].status = 1;
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stack.push(vertexs[i]);
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while(stack.length) {
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var v = stack.pop();
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v.status = 2;
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callback(v);
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var adjVertexs = graph.getVertexAdj(v.id);
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adjVertexs.forEach(e => {
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if (e.status === 0) {
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e.status = 1;
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stack.push(e);
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}
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});
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}
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}
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}
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}
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var graph = new Graph();
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graph.addVertex({id: 'A'});
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graph.addVertex({id: 'B'});
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graph.addVertex({id: 'C'});
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graph.addVertex({id: 'D'});
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||||||
|
graph.addVertex({id: 'E'});
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graph.addVertex({id: 'F'});
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graph.addVertex({id: 'G'});
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graph.addVertex({id: 'H'});
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graph.addVertex({id: 'I'});
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graph.addEdge('A', 'B');
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graph.addEdge('A', 'C');
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graph.addEdge('A', 'D');
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graph.addEdge('B', 'E');
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graph.addEdge('B', 'F');
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graph.addEdge('C', 'D');
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graph.addEdge('C', 'G');
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graph.addEdge('D', 'G');
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graph.addEdge('D', 'H');
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graph.addEdge('E', 'I');
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// console.log('BFS:\n');
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// BFS(graph, graph.getVertex('A'), e => {
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// console.log(e.id);
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// });
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console.log('DFS:\n');
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DFS(graph, e => {
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|
console.log(e.id);
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||||||
|
});
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b00-阅读笔记/学习js数据结构与算法/index.html
Normal file
13
b00-阅读笔记/学习js数据结构与算法/index.html
Normal file
@ -0,0 +1,13 @@
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|
<!DOCTYPE html>
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<html lang="en">
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<head>
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<meta charset="UTF-8">
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<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
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<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge">
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<title>test</title>
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<script src="./graph.js"></script>
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</head>
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<body>
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</body>
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</html>
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@ -388,7 +388,7 @@ function Graph() {
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this.vertexMap = new Map();
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this.vertexMap = new Map();
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this.adjList = new Map();
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this.adjList = new Map();
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this.addVertex = function(v) {
|
this.addVertex = function(v) {
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return this.vertexMap.has(v.id) ? null : (this.vertexMap.set(v.id, v),this.vertices.push(v),this.adjList.set(v.id, new Set()), v);
|
return this.vertexMap.has(v.id) ? null : (v.status = 0, this.vertexMap.set(v.id, v), this.vertices.push(v),this.adjList.set(v.id, new Set()), v);
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};
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};
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this.addEdge = function(sourceId, targetId) {
|
this.addEdge = function(sourceId, targetId) {
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if (this.vertexMap.has(sourceId) && this.vertexMap.has(targetId)) {
|
if (this.vertexMap.has(sourceId) && this.vertexMap.has(targetId)) {
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@ -397,6 +397,12 @@ function Graph() {
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}
|
}
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return this;
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return this;
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};
|
};
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this.getVertex = function(id) {
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|
return this.vertexMap.get(id);
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|
};
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this.getVertexAdj = function(id) {
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return this.adjList.get(id) || [];
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|
};
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this.toString = function() {
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this.toString = function() {
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this.adjList.forEach((value, key) => {
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this.adjList.forEach((value, key) => {
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console.log(key + ':' + Array.from(value).map(e => e.id).join(',') + '\n');
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console.log(key + ':' + Array.from(value).map(e => e.id).join(',') + '\n');
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@ -407,8 +413,50 @@ function Graph() {
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### 图的遍历
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### 图的遍历
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* 广度优先(BFS):用**栈**实现。
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* 广度优先(BFS):用**队列**实现。
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* 深度优先(DFS):用**队列**实现
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* 深度优先(DFS):用**栈**实现。
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用 status 表示节点状态:
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* 0 - 初始状态
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* 1 - 被探索状态
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* 2 - 被访问过状态
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```js
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// 广度优先(BFS)算法:用**队列**实现。
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/*
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1. 创建一个队列 Q
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2. 将 v 标记为 1,并入队
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3. 如果 Q 非空,重复以下步骤
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3.1 将 u 出队
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3.2 寻找 u 的相邻节点,并将未被访问的节点入栈,并标记为 1
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3.3 访问节点,标记为 2
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*/
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function BFS(root, callback) {
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var queue = [];
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if (root == null) return null;
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root.status = 1 && queue.push(root);
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while(queue.length) {
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var curVertex = queue.shift();
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|
// 将相邻节点入队
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var adjVertexs = graph.getVertexAdj(curVertex.id);
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adjVertexs.forEach(e => {
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|
// 忽略已经入队或已经被访问过的节点
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|
if (e.status === 0) {
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|
e.status = 1 && queue.push(e);
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|
}
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|
});
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||||||
|
// 节点被访问
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||||||
|
callback(curVertex);
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||||||
|
curVertex.status = 2;
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||||||
|
}
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||||||
|
}
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|
```
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|
```js
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|
// 深度优先(DFS)算法:用**栈**实现。
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|
function DFS(callback) {}
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```
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## 排序和搜索算法
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## 排序和搜索算法
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