Advertisement

算法与数据结构课程全面梳理.xmind

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本xmind文件详尽整理了《算法与数据结构》课程的核心知识点,内容涵盖基础概念、常用算法及典型数据结构,旨在帮助学习者构建完整知识体系。 算法和数据结构课程全梳理.xmind

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • .xmind
    优质
    本xmind文件详尽整理了《算法与数据结构》课程的核心知识点,内容涵盖基础概念、常用算法及典型数据结构,旨在帮助学习者构建完整知识体系。 算法和数据结构课程全梳理.xmind
  • C++及经典
    优质
    《C++数据结构及经典算法梳理》是一本全面介绍和解析C++编程语言中常用数据结构与经典算法的书籍。本书深入浅出地讲解了数组、链表、栈、队列等基础数据结构,以及排序、查找、图论等核心算法,并提供了大量实例帮助读者理解和掌握相关概念和技术。通过阅读此书,程序员可以提升解决问题的能力和代码效率。 一、数据结构知识点总结整理 32.数据结构的定义: 43.数据结构的知识点概述: 二、数据结构的实现 16. 二叉树三种遍历的非递归算法: - 先序遍历非递归算法 - 中序遍历非递归算法 - 后序遍历非递归算法 - 层次遍历算法 20. 线性表 23. 串 24. 多维数组和广义表 24. 树与二叉树 26. 图 27. 查找(search) 28. 内部排序 29. 排序算法的稳定性分析: 31. C/C++实现方法: 41. 数组和链表的优缺点比较: 43. C++操作符优先级规则概述: 44. B树、B-树、B+树、B*树、红黑树和trie树 49. 最小生成树算法之Prim算法(C++实现) 58. 最小生成树的Kruskal算法介绍 62. 单源最短路径问题探讨: 三、算法部分 65. 算法简介 67. 实际应用中的常用算法: 73. 常用经典算法概述: 四、算法分析与设计 102.常用的算法设计方法: - 迭代法 - 穷举搜索法 - 递推法 - 递归法 - 贪婪策略 - 分治策略 - 动态规划技术 - 回溯算法 - 分支定界方法 121.几个重要的算法程序: - 堆排序 - 归并排序
  • 思维导图 (.xmind)
    优质
    本资源提供了一份全面的数据结构与算法思维导图(.xmind格式),涵盖基本概念、常见数据结构及经典算法等内容,有助于学习者系统化梳理和掌握相关知识。 数据结构与算法 排序算法包括内排序、外排序两类。 ### 内排序中的八大基础排序方法: #### 选择排序: - **简单选择排序**:每次从剩余的无序序列中选取最大值,插入到已有序列末尾。 - 外层循环控制重复次数 - 内层循环找出当前轮次的最大元素索引,并交换 优化思路:同时获取最小和最大的两个数,分别放到数组首部和尾部。 #### 堆排序: - 思想:使用大顶堆进行数据的升序排列。 - 步骤:建堆(调整为最大堆) -> 与序列末尾元素互换位置 -> 继续调整剩余部分形成新的最大堆,直至完成整个数组排序 #### 冒泡排序: - 每次比较相邻两个数大小并交换 - 外层循环控制总的轮数 - 内层循环进行两两之间的值的比较和可能的互换操作 优化思路:如果在某一轮中没有发生任何元素位置的变化,说明序列已经有序。 #### 快速排序: - 思想:选取一个基准数(支点),将数组分割为左右两个子数组 - 步骤:外层循环控制递归进行的次数;内层双循环分别从两端向中间查找比支点小和大的元素,然后交换位置 优化思路包括随机选择支点、插入排序结合使用等。 #### 插入排序: - 直接插入排序方法通过将新项插入到已排好序的部分中来实现。 - 外层循环控制需要进行的轮数 - 内部while循环查找合适的位置 优化思路:使用二分查找算法确定元素在数组中的正确位置。 #### 希尔排序: - 思想:通过增量将数组分割,直到增量为1。每次处理一定间隔的数据子集。 希尔排序的步骤包括设置步长、插入排序和逐步减小步长直至完成整个序列的有序化过程。 #### 归并排序 - 思想: 将两个已经排好序的部分合并成一个完整的有序数组。 - 使用递归方法将数组分割至最小单位,然后逐一进行两两合并操作 优化思路:在较小规模时采用插入排序,并且只在必要时才执行归并。 #### 基数(桶)排序 - 思想: 利用分配和回收的方法对数据元素进行多次分组与重组。 - 分配一个二维数组,根据最大值的位数循环处理每一位上的数值 优化思路:每次只在需要时才执行分配操作,并且直接将元素放到对应位置。 ### 外排序 - 涉及到文件读写、合并等步骤。通常用于数据量特别大的情况。 查找算法包括二分查找、分块查找以及哈希查找等方法,而贪心算法则主要用于解决最小生成树等问题。 此外还包括动态规划和回溯法的应用场景介绍,如爬楼梯问题和0-1背包问题的求解策略。
  • 优质
    本课程课件涵盖了数据结构与算法的核心内容,包括数组、链表、树、图等基本概念及其实现方法,深入讲解排序、查找、递归等各种经典算法。适合初学者学习和复习使用。 数据结构与算法是计算机科学的基础知识,对于理解和设计高效的软件至关重要。本课程详细讲解了这两个核心主题。 1. **数据结构**:主要包括数组、链表、栈、队列、树(如二叉树)、图以及哈希表等基本类型。每种类型的特性及应用场景不同,比如数组支持随机访问操作;链表便于插入和删除元素;而栈遵循后进先出的原则,适用于某些特定的操作场景;队列则按照先进先出的顺序进行数据处理。此外,树结构常用于实现高效的搜索与排序机制,图在表示复杂关系网络方面具有独特优势。 2. **算法**:涵盖了一系列常用的计算方法如冒泡、选择、插入和快速等多种排序技术以及线性查找法等基础操作;深度优先遍历(DFS)及广度优先探索(BFS)用于解决搜索问题;Dijkstra最短路径算法与Floyd-Warshall所有对最短路径算法属于图论范畴,Prim最小生成树算法和Kruskal最小生成树算法则是优化网络连接成本的有效手段。此外还有动态规划技术等高级应用。 3. **递归与分治策略**:递归是指直接或间接地调用自身的过程,在解决某些特定问题时非常有用;而分治法则通过将大任务分解成更小的部分来简化复杂度,比如在归并排序中就体现了这一思想的应用。 4. **贪心算法和动态规划**:前者适用于可以逐次做出局部最优选择的问题类型(例如背包问题),后者则利用子结构的重复计算结果以提高效率解决全局最优化挑战。这类方法广泛应用于诸如最长公共序列匹配或货币找零等场景中。 5. **图论的应用范围很广,包括但不限于路由策略、社交媒体网络分析及物流配送方案的设计等方面;最小生成树算法就是一个很好的例子,在此框架下可以找到连接所有节点所需的最低成本路径集合。 6. **排序稳定性**:稳定性的概念对于某些特定需求非常重要。例如冒泡和插入排序属于稳定的类型能够保持相等元素的原有顺序,而快速排序则不具备这一特性可能改变相同值项之间的排列次序。 7. **数据结构实现技巧**:掌握抽象模型只是第一步,在实际编程实践中还需要精通如何利用具体语言(如C++或Java)来构建这些基本单元。例如链表、栈和队列等。 综上所述,该课程旨在通过深入剖析上述主题并通过实例演示与练习帮助学习者巩固基础知识并提升高级技能水平;为将来从事软件开发、系统分析以及人工智能等相关领域工作打下坚实基础。
  • 回顾
    优质
    《数据结构与算法课程回顾》是一段对计算机科学核心课程的学习总结,涵盖了基本概念、常见数据结构及其操作、经典算法解析等内容,旨在帮助学生巩固知识并提升编程能力。 数据结构与算法课程总结 本学期我选修了《数据结构与算法》这门课程,并在此过程中进行了深入的学习和实践。通过系统的理论学习以及大量的编程练习,我对常见的数据结构(如数组、链表、栈、队列、树等)有了全面的理解;同时,在老师的指导下掌握了多种经典的算法设计方法和技术。 在完成课堂作业的过程中,我逐渐意识到掌握好数据结构与算法的重要性:它们不仅能够帮助我们提高解决问题的效率和质量,还能提升程序代码的可读性和维护性。此外,我还通过阅读相关书籍、查阅资料等方式进一步扩展了自己的知识面,并将所学应用到实际项目开发中去。 经过一个学期的努力学习,《数据结构与算法》课程已经顺利结束。回顾整个过程中的点点滴滴,我发现自己不仅在技术上取得了长足进步,在思维方式和解决问题的能力方面也有了显著提升。在未来的学习工作中,我会继续深入研究这一领域的内容,并努力将所学知识应用于更多的实际场景当中。 以上就是我对《数据结构与算法》这门课程的总结体会。
  • 设计
    优质
    《数据结构与算法课程设计》是一门结合理论与实践的教学项目,旨在通过实际编程任务加深学生对数据结构和基本算法的理解。课程涉及数组、链表、树等核心概念,并指导如何优化算法以提高效率。 文章编辑功能:输入一页文字后,程序能够统计出其中的文字、数字及空格的数量。 存储结构使用线性表,并通过几个子函数实现以下要求: 1. 分别计算并输出英文字母数量、空格数量以及整篇文章的总字数; 2. 统计某一特定字符串在文章中出现的次数,并显示该统计结果; 3. 删除指定的一个子串,随后将后续字符向前移动填补空白。 输入数据可以包括大小写英文字符、数字及各种标点符号。输出形式如下: 1. 按行展示用户输入的内容; 2. 分别列出“全部字母数”、“数字个数”、“空格数量”以及“文章总字数”的结果; 3. 删除特定字符串后,显示更新后的文章内容。 每行字符最多不超过80个字符,并且整个文档由N行构成。
  • MySQL索引解析
    优质
    本书深入浅出地讲解了MySQL中索引的数据结构和算法原理,帮助读者理解并优化数据库性能。 如果数据库仅用于存储数据、创建表、建立索引以及执行增删改查操作的话,可能不会觉得它与数据结构有太大关系。然而,如果你希望深入了解如何优化数据库性能,则不可避免地需要研究索引的原理。要真正理解索引的工作机制并合理使用它们来提高效率,就必须深入探讨各种数据结构和算法。 因此,想要彻底掌握数据库中的索引知识,就需要从学习相关的数据结构与算法入手。
  • 设计》.zip
    优质
    本资源为《数据结构与算法课程设计》,内含多份数据结构及算法相关实验和项目案例,适合计算机专业学生深入学习实践。 算法与数据结构主要包括以下几个方面: 1. 数据结构(Data Structures):描述了数据元素之间的逻辑关系,并定义了一系列基本操作。 - 逻辑结构: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(有向图和无向图等),以及集合和队列等抽象数据类型。 - 存储结构(物理结构):描述了数据在计算机中的具体存储方式,例如连续的数组存储或动态分配节点的链表表示。对于树形与图形结构,则可以使用邻接矩阵或邻接列表进行表示。 - 基本操作:为每种数据结构定义了一系列基本的操作,如插入、删除、查找和更新等,并分析了这些操作的时间复杂度和空间复杂度。 2. 算法: - 设计:研究如何将解决问题的步骤形式化成计算机可执行的一系列指令。 - 特性:包括输入输出特性、有穷性和确定性,即有效的算法必须能在有限步内结束,并且对于给定的输入产生唯一的确定结果。 - 分类:常见的算法类型如排序(例如冒泡排序、快速排序和归并排序)、查找(顺序查找、二分查找及哈希表搜索),以及图论中的Dijkstra最短路径算法,Floyd-Warshall算法,Prim最小生成树等。此外还有动态规划方法,贪心策略,回溯法与分支限界技术。 - 分析:通过数学手段评估算法的时间复杂度(即运行时间随数据量增加的速度)和空间复杂度(所需内存大小),以衡量其效率。 学习这些知识有助于深入理解程序内部的工作原理,并能够编写出高效、稳定且易于维护的软件系统。
  • 非常PPT
    优质
    这是一套涵盖广泛的主题和内容的《数据结构》教学PPT,旨在为学生提供深入浅出的学习材料,帮助理解和掌握复杂的数据结构概念与应用。 大学数据结构课程PPT内容全面,适合掌握C语言的初学者学习。
  • 云leetcode: +=
    优质
    《左程云LeetCode算法与数据结构》是一本深入讲解编程竞赛中常见问题和解决方案的技术书籍。书中强调了掌握扎实的数据结构和高效的算法对于编写优质代码的重要性,旨在帮助读者提高解决问题的能力,并通过实践练习来加深理解。 左程云leetcode数据结构和算法学习笔记 一、简介 ... 二、数据结构 1. 二维数组(Array2D) 位数组(BitSet) 静态数组(FixedSizeArray) 有序表(OrderedArray) 2. 队列(Queues) 后进先出 先进先出 双端队列(Deque) 环形缓冲区(RingBuffer) 3. 单向链表 双向链表 循环链表 跳表(Skip-List) 4. 树(Trees) 树(Tree) 二叉树(BinaryTree) 二叉查找树(BinarySearchTree(BST)) 平衡二叉树/AVL树(BalancedBinaryTree/AVLTree) 红黑树(Red-BlackTree) 伸展树(SplayTree) B-树(B-Tree) 线索二叉树(ThreadedBinaryTree) 前缀树/字典树(Trie) 5. 哈希/散列(Hashing) 哈希表(HashTable) 哈希函数(HashFunctions) 6. 优先队列(PriorityQueue) 堆