目录
[编辑 链式存储](#编辑 链式存储)
[插入（索引不能大于：最大为 M-1 个）](#插入（索引不能大于：最大为 M-1 个）)
[删除（注意索引值不能小于 Math.ceil(M/2)-1 ）](#删除（注意索引值不能小于 Math.ceil(M/2)-1 ）)
顺式存储和链式存储
优缺点比较
顺序存储
链式存储
如何评价哈希函数的好坏
简述哈希查找中链地址法解决冲突的方法
链地址法（Chaining）：将具有相同哈希地址的元素（或记录）存储在同一个线性链表中。
建立链表来解决hash冲突，将在同一位置产生hash冲突的元素链接起来组成链表，再将链表插入到hash表中的对应位置 。这样一来当我们需要访问查找一个关键字对应的数据时，就需要先通过hash函数获得其索引位置，然后遍历该索引位置对应的链表，逐个节点对关键字key进行比较最终完成查找
树的遍历
先根遍历 --先序遍历
后根遍历--后序遍历
关键路径
关键活动组成了关键路径，关键路径是图中的最长路径，关键路径长度代表整个工期的最短完成时间，关键活动延期完成，必将导致关键路径长度增加 ，即整个工期的最短完成时间增加，因此A正确。关键路径并不唯一，当有多条关键路径存在时，其中一条关键路径上的关键活动时间缩短，只能导致本条关键路径变成非关键路径，而无法缩短整个工期，因为其他关键路径没有变化 ，因此B项不正确。对于A，B两项要搞懂的是，任何一条关键路径上的关键活动变长了，都会使这条关键路径变成更长的关键路径，并且导致其他关键路径变成非关键路径（如果关键路径不唯一），因此整个工期延长。而某些关键活动缩短则不一定缩短整个工期。
C
A
完全图
每两个顶点之间都有边
连通图
N 个顶点的连通图用邻接矩阵表示时，该矩阵至少有2（n-1)个非零元素。
这里肯定是无向图，无向图的邻接矩阵是对称的，所以是边数的两倍
连通图：无向图中，任意两个顶点是连通的（一个顶点不必与另一个顶点直接相连，可以通过其它顶点到达即可 ）最少有n-1条边
迪杰斯特拉
b树
一棵M阶B树有以下特点。（最多有几个子节点就是当时阶）
特点：
每个结点的值(索引) 都是按递增次序排列存放的，并遵循左小右大原则。
根结点 的 子节点 个数为 [2，M]。
除 根结点 以外的 非叶子结点 的子节点个数 为**[ Math.ceil(M/2)，M]**。 Math.ceil() 为向上取整。
每个非叶子结点的值(索引)个数 = 子节点个数 -1 。最小为 Math.ceil(M/2)-1 最大为 M-1 个。
索引值是指框框里面有多少个数
- B树的所有叶子结点都位于同一层。
下图是一个 3阶B树：
可以看到：
除 根结点 外，所有 非叶子结点 都至少有 M/2 = 1.5 取整 = 2 个结点。
每个 结点中 的索引值 都是从小到大排序的。
所有叶子结点都在同一层中。
插入（索引不能大于：最大为 M-1 个）
1.插入时，超过索引值就要分裂，中间是元素往上提（塞到父亲结点那里）旁边的元素分裂，各自形成两个小圈圈 （最大值为阶数-1）
2.父亲节点满了也往上塞
删除（注意索引值不能小于 Math.ceil(M/2)-1）
情况1（叶子节点且没到最小索引值）
情况2（非叶子节点且破坏最小索引值）
27 1.先找到后继代替他
2.找到子节点（索引值最多）的索引值中最大数移到 28的位置，将28移到以前的位置（少了索引值）。
情况3（兄弟也没有多的，找父亲借）
常见的时间复杂度
