欢迎使用Algorithm

Algorithm是一个库，用于创建智能应用。

特点

数据结构

要求

iOS 8.0+ / Mac OS X 10.9+
Xcode 8.0+

通信

如果您需要帮助，请使用 Stack Overflow。 (标签 'cosmicmind')
如果您想提出一个一般性问题的，请使用 Stack Overflow。
如果您发现了一个 bug，并且能够提供可靠重现步骤，请创建一个问题。
如果您有一个 功能请求，请创建一个问题。
如果您想要贡献，请提交一个pull request。

安装

嵌入式框架需要至少部署到iOS 8的版本。

下载算法

CocoaPods

CocoaPods 是 Cocoa 项目的依赖管理器。您可以使用以下命令安装它

$ gem install cocoapods

要使用 CocoaPods 将 Algorithm 的核心功能集成到您的 Xcode 项目中，请在您的 Podfile 中指定它

source 'https://github.com/CocoaPods/Specs.git'
platform :ios, '8.0'
use_frameworks!

pod 'Algorithm', '~> 3.1.0'

然后，运行以下命令

$ pod install

Carthage

Carthage 是一个去中心化的依赖管理器，它会构建您的依赖并提供二进制框架。

您可以使用 Homebrew 使用以下命令安装 Carthage

$ brew update
$ brew install carthage

要使用 Carthage 将 Algorithm 集成到您的 Xcode 项目中，请在您的 Cartfile 中指定它

github "CosmicMind/Algorithm"

运行 carthage update 来构建框架并将构建的 Algorithm.framework 拖入您的 Xcode 项目。

变更日志

Algorithm 是一个不断增长的项目，在整个开发过程中都会遇到变化。建议在更新版本之前查看变更日志。

示例

以下是一些示例，展示了算法如何在您的应用程序中被使用。

访问示例仓库，查看使用算法的示例项目。

示例

概率

Algorithm中的每一个数据结构都装备了概率工具。

基本概率

例如，确定使用六个数字的骰子掷出一个3的概率。

let die = [Int](arrayLiteral: 1, 2, 3, 4, 5, 6)

if 0.1 < die.probability(of: 3) 
		// Do something ...
}

条件概率

对于需要更复杂计算的条件概率，请使用分块语句。

let die = [Int](arrayLiteral: 1, 2, 3, 4, 5, 6)

let pOfX = die.probability { (number) in
	return 5 < number || 0 == number % 3
}

if 0.33 < pOfX {
	// Do something ...
}

期望值

使用六个数字的骰子进行100次试验时，投掷出3或6的期望值。

let die = [Int](arrayLiteral: 1, 2, 3, 4, 5, 6)

if 20 < die.expectedValue(trials: 100, for: 3, 6) {
		// Do something ...
}

双链表

双链表数据结构非常适合用于大数据集。以下是其使用示例。

var listA = DoublyLinkedList<Int>()
        
listA.insert(atFront: 3)
listA.insert(atFront: 2)
listA.insert(atFront: 1)

var listB = DoublyLinkedList<Int>()

listB.insert(atBack: 4)
listB.insert(atBack: 5)
listB.insert(atBack: 6)

var listC = listA + listB

listC.cursorToFront()

var value = listC.cursor

while nil != value {
    // Do something ...
    
    value = listC.next()
}

栈

栈数据结构是一个容器，其中的对象根据后进先出（LIFO）的原则被插入和移除。下面是其实例用法的示例。

var stack = Stack<Int>()

stack.push(1)
stack.push(2)
stack.push(3)

while !stack.isEmpty {
	let value = stack.pop()
	
	// Do something ...
}

队列

队列数据结构是一个容器，其中的对象根据先进先出（FIFO）的原则被插入和移除。以下是其实例用法的示例。

var queue = Queue<Int>()

queue.enqueue(1)
queue.enqueue(2)
queue.enqueue(3)

while !queue.isEmpty {
    let value = queue.dequeue()

    // Do something ...
}

双端队列

双端队列是同时按照先进先出（FIFO）和后进先出（LIFO）原则插入和移除对象的容器。本质上，双端队列是栈和队列的结合。以下是其实例用法的示例。

var dequeA = Deque<Int>()
dequeA.insert(atBack: 1)
dequeA.insert(atBack: 2)
dequeA.insert(atBack: 3)

while !dequeA.isEmpty {
	let value = dequeA.removeAtFront()
	
	// Do something ...
}

var dequeB = Deque<Int>()
dequeB.insert(atBack: 4)
dequeB.insert(atBack: 5)
dequeB.insert(atBack: 6)

while !dequeB.isEmpty {
	let value = dequeB.removeAtFront()
	
	// Do something ...
}

红黑树

红黑树是一种平衡二叉搜索树，它以O(logn)的复杂度维护插入、删除、更新和搜索操作。以下红黑树的实现还包括一个有序统计，允许使用类似于数组或字典的下标来访问数据结构。红黑树可以存储唯一键或非唯一键值。以下是其实例用法的示例。

var ages = RedBlackTree<String, Int>(uniqueKeys: true)

ages.insert(value: 16, for: "Sarah")
ages.insert(value: 12, for: "Peter")
ages.insert(value: 23, for: "Alex")

let node = ages[1]

if "Peter" == node.key {
    // Do something ...
}

有序集合

有序集合是一种强大的数据结构，用于算法和分析设计。有序集合中的元素是唯一的，并且插入、删除和搜索操作具有O(logn)的复杂度。以下有序集合的实现还包括一个有序统计，允许使用数组的索引下标来访问数据结构。以下是其实例用法的示例。

let setA = SortedSet<Int>(elements: 1, 2, 3)
let setB = SortedSet<Int>(elements: 4, 3, 6)
let setC = SortedSet<Int>(elements: 7, 1, 2)
let setD = SortedSet<Int>(elements: 1, 7)
let setE = SortedSet<Int>(elements: 1, 6, 7)

// Union.
setA + setB
setA.union(setB)

// Intersection.
setC.intersection(setD)

// Subset.
setD < setC
setD.isSubset(of: setC)

// Superset.
setD > setC
setD.isSuperset(of: setC)

// Contains.
setE.contains(setA.first!)

// Probability.
setE.probability(of: setA.first!, setA.last!)

SortedMultiSet

SortedMultiSet与SortedSet基本相同，区别在于SortedMultiSet允许非唯一元素。可以参考SortedSet部分以了解其应用示例。

SortedDictionary

SortedDictionary是一种强大的数据结构，用于维护按顺序排列的键值对集合。SortedDictionary中的键是唯一的，插入、删除、更新和搜索操作的复杂度为O(logn)。

SortedMultiDictionary

SortedMultiDictionary与SortedDictionary相似，区别在于SortedMultiDictionary允许非唯一键。下面是使用SortedMultiDictionary的示例。

struct Student {
    var name: String
}

let sarah = Student(name: "Sarah")
let peter = Student(name: "Peter")
let alex = Student(name: "Alex")

var students = SortedMultiDictionary<String, Student>()

students.insert(value: sarah, for: sarah.name)
students.insert(value: peter, for: peter.name)
students.insert(value: alex, for: alex.name)

for student in students {
    // Do something ...
}

授权协议

MIT许可证（MIT）

在此授予任何人无限制、不收费使用本软件及相關文件（以下简称“软件”）的权限，包括但不限于使用、复制、修改、合并、发布、分发、再授权和/或转售软件副本的权限，并允许获提供软件的个人进行上述操作，但需遵守以下条件

软件按“原样”提供，不提供任何明示或暗示的保证，包括但不限于适销性、特定用途适用性和非侵权性保证。在任何情况下，作者或版权持有人不对任何索赔、损害或其他责任负责，无论源于合同、侵权或其他行为，与软件或其使用无关。

算法 3.1.1

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概率

基本概率

条件概率

期望值

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红黑树

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SortedDictionary

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