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另外,这个资源的算法部分也重要,学习如何评估算法的效率,能你写出更高效、稳定的代码。如果你是一个想提升编程能力的开发者,建议你抓紧时间看一下。如果你已经有了一些基础,那么你一定会发现它对提升你的编程技巧有哦!
你可以在学习过程中,结合一些相关的技术文章,比如算法的时间复杂度、图论算法,来加深对不同场景的理解。如果你遇到什么难题,可以随时找找相关的方案,挺有用的。
Data Structures and Algorithms数据结构与算法笔记
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数据结构与算法笔记下载
算法与数据结构涵盖数据结构的逻辑结构(如数组、链表、树形结构、图结构等)和存储结构(如数组、链表、树和图的存储方式),以及基本操作如插入、删除、查找、更新、遍历的时间复杂度和空间复杂度分析。同时包括排序算法(如冒泡排序、快速排序、归并排序)、查找算法(如顺序查找、二分查找、哈希查找)和动态规划、贪心算法、回溯法、分支限界法等详细解析。学习这些内容有助于理解程序内部工作原理,编写高效、稳定和易于维护的软件系统。
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逻辑结构描述数据元素之间的逻辑关系,如线性结构(如数组、链表)、树形结构(如二叉树、堆、B树)、图结构(有向图、无向图等)以及集合和队列等抽象数据类型。存储结构(物理结构)描述数据在计算机中如何具体存储,例如数组的连续存储,链表的动态分配节点,树和图的邻接矩阵或邻接表表示等。基本操作针对每种数据结构定义了一系列基本的操作,包括但不限于插入、删除、查找、更新、遍历等,并分析这些操作的时间复杂度和空间复杂度。算法设计研究如何将解决问题的步骤形式化为一系列指令,使得计算机可以执行以求解问题。算法特性包括输入、输出、有穷性、确定性和可行性,即一个有效的算法必须能在有限步骤内结束,并且对于给定的输入产生
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数据结构:逻辑结构(如线性、树形、图等),存储结构(如连续存储、动态分配等),基本操作(如插入、删除、查找等)。算法:算法设计,算法特性(输入、输出、有穷性、确定性、可行性),算法分类(排序、查找、图论等),算法分析(时间复杂度、空间复杂度)。学习数据结构与算法有助于理解程序运行机制,并编写高效稳定的软件。
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逻辑结构描述数据元素的逻辑关系,如线性、树形、图结构等。存储结构描述数据在计算机中的存储方式。基本操作包括插入、删除、查找等,并分析时间和空间复杂度。
算法设计研究如何将问题步骤形式化为指令,形成算法。算法特性包括输入、输出、有限性、确定性和可行性。
算法分类包括排序、查找、图论、动态规划、贪心、回溯、分支限界等。算法分析通过数学方法评估算法的效率,包括时间和空间复杂度。
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这是对b站王卓老师的数据结构课程进行的详细整理,笔记内容包括ppt图片和教材概念,文本部分可以灵活修改,达到了80%的修改率。此外,还参考了《大话数据结构》中的一些表达。
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算法与数据结构精粹
逻辑结构
数据元素间关系的抽象描述,例如:- 线性结构:数组、链表- 树形结构:二叉树、堆、B树- 图结构:有向图、无向图- 抽象数据类型:集合、队列
存储结构(物理结构)
数据在计算机中的具体存储方式,例如:- 数组:连续存储- 链表:动态分配节点- 树和图:邻接矩阵或邻接表
基本操作
每种数据结构定义的操作,例如插入、删除、查找、更新、遍历等,并分析其时间复杂度和空间复杂度。
算法
算法设计
将解决问题的步骤形式化为计算机可执行的指令序列。
算法特性
输入
输出
有穷性
确定性
可行性
一个有效的算法必须在有限步骤内结束,并对给定输入产生唯一的确定输出。
算法分类
排序算法:冒泡排序
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数据结构
逻辑结构: 揭示数据元素间的逻辑关系,涵盖线性结构(如数组、链表)、树形结构(如二叉树、堆、B树)、图结构(有向图、无向图等)以及集合和队列等抽象数据类型。
存储结构(物理结构): 阐述数据在计算机中的具体存储方式,例如,数组的连续存储、链表的动态分配节点、树和图的邻接矩阵或邻接表表示等。
基本操作: 每种数据结构都有一套基本操作,包括但不限于插入、删除、查找、更新、遍历等。分析这些操作的时间复杂度和空间复杂度,可以评估其效率。
算法
算法设计: 研究如何将解决问题的步骤形式化为一系列指令,以便计算机执行并解决问题。
算法特性: 包括输入、输出、有
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