Dart 数据结构和算法

包含数据结构学习资料、实践项目和源代码，供参考学习。

Java 的数据结构和算法实现，整理得蛮全的，适合平时写业务之外练练手。里面常见的排序、查找、树结构全都有，写法也比较贴近实际项目，没那么教科书式，看起来不费劲。 大数据里的聚类和关联规则也有涉及，代码实现不复杂，逻辑清晰，适合想搞明白原理的你。像是聚类怎么找中心点、怎么分组，看完就有思路了。 文件名是java 数据结构和算法实现.zip，解压完结构也清爽，没有乱七八糟的依赖，直接上手运行都挺顺的。是你用IDEA的，响应也快，代码也规整。 顺便整理了些相关资源，你要是想看点别的，像是LeetCode 实战、Java 算法示例这类的，也能搭配着用，补充知识面。 建议你下载前先扫一下源码文件，看是

这是一本为初学者编写的详细、实用的电子书，介绍了数据结构和算法预算法分析。PDF 格式方便阅读。

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。

本资料涵盖了算法和数据结构的基础知识，包括逻辑结构、存储结构、基本操作、算法特性、分类和分析等，有助于理解程序的工作原理和开发高效、稳定的软件。

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。

数据结构- 逻辑结构：线性、树形、图形、集合和队列等。- 存储结构：数组、链表、邻接矩阵和邻接表等。- 基本操作：插入、删除、查找、更新和遍历。算法- 算法设计：将问题步骤转化为可执行指令。- 算法特性：输入、输出、有穷、确定和可行。- 算法分类：排序、查找、图论、动态规划、贪心、回溯、分支限界法等。- 算法分析：时间和空间复杂度评估算法效率。学习数据结构和算法有助于理解程序原理，并编写高效、稳定的软件系统。

包括基本的数据结构和算法，如数组、链表、字符串、树、图、动态规划等等，持续更新中。目前正在与合作者共同开发。

本幻灯片展示了数据结构中排序算法的原理、分类及常用方法的实现。