算法与数据结构包含多种数据类型及其逻辑和物理存储结构,如数组、链表、二叉树、堆、B树、图结构及集合和队列等。每种数据结构都定义了插入、删除、查找、更新、遍历等基本操作,并分析了它们的时间复杂度和空间复杂度。此外,还涵盖了排序算法(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、回溯法和分支限界法等。通过学习算法与数据结构,可以帮助开发人员理解程序内部工作原理,编写出高效、稳定且易于维护的软件系统。
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算法与数据结构涵盖了多种逻辑结构如线性结构(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)以及抽象数据类型如集合和队列等。存储结构描述了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。基本操作包括插入、删除、查找、更新、遍历等,分析了这些操作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一系列指令,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)、
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尚硅谷的《java 数据结构和算法.zip》压缩包内容还挺丰富的,尤其适合刚开始啃算法这块的同学。不光讲了线性结构、树、图这些常见的数据结构,还配了 Java 代码示例,看着就能直接上手。
逻辑结构讲得比较细,像链表、堆、B 树都有,思路也清晰;存储结构部分也没落下,比如邻接表怎么实现,数组怎么分布存放,讲得还挺直观。
操作也都配了基本套路,像插入、查找、删除这些,用 Java 一边看一边改,手感快。顺带也有复杂度,简单说就是告诉你哪个快哪个慢,挺实用的。
至于算法部分,内容真不水,从排序、查找,到图论算法、动态规划这些难啃的,也都安排上了。比如SPFA算法这种冷门但面试会碰到的,也有。
你要
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数据结构
逻辑结构: 阐述数据元素间关系,包含线性结构(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。
存储结构: 描述数据在计算机中的实际存储方式,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。
基本操作: 每种数据结构都定义了一系列操作,包括插入、删除、查找、更新、遍历等,并分析其时间和空间复杂度。
算法
算法设计: 将解决问题的步骤转化为计算机可执行的指令序列。
算法特性: 包含输入、输出、有穷性、确定性和可行性,确保算法在有限步骤内产生确定且唯一的输出。
算法分类: 涵盖排序算法(冒泡排序、快速排序、归并
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基础概念的比较到位,像O(n)、O(log n)这类时间复杂度,用例子一说就懂了。你要是老忘记复杂度的对应关系,这部分可以拿来复读几次,记得还挺牢。
线性结构里的数组和链表讲得还不错,优缺点列得挺清楚。比如:数组能直接定位但加个数据得全挪;链表插入快但查找慢——说白了就是空间换时间的经典场景。
树那块内容挺丰富的,像二叉树、AVL 树、红黑树、堆这些都有提,而且带了点实际用途。
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数据结构篇
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* 抽象数据类型:集合、队列
物理结构:* 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:* 插入、删除、查找、更新、遍历* 分析时间复杂度和空间复杂度
算法篇
算法设计:* 将解决问题的步骤形式化为计算机指令
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、Prim最小生成树算法* 动态规
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算法与数据结构涵盖了以下主要内容:数据结构(Data Structures):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: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
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