数据结构与算法是开发中常见而又至关重要的知识点,学习它们不仅能你更好地理解程序内部运行的原理,也能大大提升代码的效率与可维护性。刷题也是一个挺好的方法,通过不断实践,你会更加熟悉常见的算法和数据结构应用。比如排序算法有快速排序、归并排序,查找算法有二分查找、哈希查找,而动态规划、贪心算法等技巧也值得掌握。如果你想让你的代码更高效,能够应对复杂的算法问题,这个资源包就适合你,里面有多经典的题目和实用的算法,你一步步打牢基础,提升编程能力。哦对了,里面还附带了不少有用的学习链接,方便你进一步扩展视野。
数据结构与常用算法学习与刷题
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数据结构
逻辑结构: 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)、集合、队列。
存储结构 (物理结构): 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。
基本操作: 插入、删除、查找、更新、遍历等,以及时间复杂度和空间复杂度分析。
算法
算法设计: 将问题解决步骤转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。
算法分类:
排序算法: 冒泡排序、快速排序、归并排序。
查找算法: 顺序查找、二分查找、哈希查找。
图论算法: Dijkstra最短路径算法、Floyd-Warshall算法
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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: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)以及集合和队列等抽象数据类型。
存储结构(物理结构):数据在计算机中的具体存储方式,例如数组的连续存储、链表的动态节点分配、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一系列指令,供计算机执行以求解问题。
算法特性:包括输入、输出、有穷性、确定性和可行性。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确定的输出。
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逻辑结构包括线性结构(例如数组、链表)、树形结构(如二叉树、堆、B树)以及图结构(有向图、无向图等),还涵盖集合和队列等抽象数据类型。存储结构描述了数据在计算机中的具体存储方式,如数组的连续存储、链表的动态分配节点,以及树和图的邻接矩阵或邻接表表示等。基本操作定义了每种数据结构的核心操作,如插入、删除、查找、更新和遍历,并分析了它们的时间复杂度和空间复杂度。算法部分涵盖了算法设计、算法特性(如输入、输出、有穷性、确定性和可行性)、算法分类(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;图论算法如Dijkstra最短路径算法、Floyd-Warshall算法、P
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逻辑结构:描述数据元素之间的逻辑关系,包括线性结构(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,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:- 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
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