ACM金牌选手带你精通算法与数据结构，LeetCode高效刷题

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

件包含算法与数据结构的详细内容：数据结构包括逻辑结构，如数组、链表，以及树形结构（如二叉树、堆、B树）、图结构（如有向图、无向图）等，还包括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，链表的动态节点分配，以及树和图的邻接矩阵或邻接表表示。针对每种数据结构定义了一系列基本操作，如插入、删除、查找、更新、遍历等，并分析了这些操作的时间复杂度和空间复杂度。算法部分包括算法设计，描述了解决问题的步骤形式化为指令的过程。涉及排序算法（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、Floy

该题集汇集了数据结构和算法领域的经典问题，涵盖了常见的数据结构，如数组、链表、栈、队列、树和图，以及重要的算法范式，如动态规划、贪心算法和回溯算法。通过练习这些问题，可以帮助提升数据结构和算法的基本功，为解决实际问题奠定基础。

LeetCode刷题战略优化指南

对于做数据的朋友来说，掌握一些大数据算法真的挺有用的。这些算法能你高效地、分类、聚类和预测数据，直接提升效率和准确性。而且它们还常常用来挖掘潜在的价值，发现数据背后的规律。像 Minhash、Rhadoop 这些工具，不仅能加速数据，还能优化存储和的流程。如果你正在做数据相关的工作，不妨了解一下这些算法，搞定复杂的数据问题其实没那么难。

数组- 存储相同类型元素的集合- 访问元素通过索引链表- 存储元素的线性集合- 通过指针连接元素栈- 后进先出（LIFO）- 入栈、出栈操作队列- 先进先出（FIFO）- 入队、出队操作树- 非线性数据结构- 层次结构，有根、子节点哈希表- 键值对集合- 根据键快速查找和插入

数据结构及其实现涵盖了多种逻辑结构，如数组、链表、二叉树、堆、B树等，以及抽象数据类型如集合和队列。存储结构包括数组的连续存储、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。基本操作定义了插入、删除、查找、更新、遍历等操作，并分析了它们的时间复杂度和空间复杂度。算法设计探讨了如何将解决问题的步骤形式化为指令序列，以及算法的特性如输入、输出、有穷性、确定性和可行性。算法分类包括排序算法（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）、图论算法（如Dijkstra最短路径算法、Floyd-Warshall算法、Prim最小生成树算法）、动态规划、贪心算法、回溯

本题集第一章涵盖数据结构的基本概念，包括算法的复杂性、计算步骤和分类。还介绍了线性结构和非线性结构的概念。重点在于理解算法的计算复杂度和数据存储结构的类型。

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。