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程序设计竞赛挑战2：算法与数据结构.pdf

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简介：
本书《程序设计竞赛挑战2：算法与数据结构》深入探讨了编程竞赛中关键的算法和数据结构概念，旨在帮助读者提升解题技巧和编程能力。 挑战程序设计竞赛2 算法和数据结构这本书深入探讨了算法和数据结构的相关知识，旨在帮助读者提高解决复杂问题的能力，并为参加编程比赛打下坚实的基础。书中不仅涵盖了基础的数据结构如数组、链表等，还详细讲解了一些高级主题和技术，包括但不限于图论、动态规划以及搜索算法。通过丰富的实例与习题，本书引导读者掌握如何在实际编程竞赛中应用这些理论知识。 这本书适合有一定编程经验并希望深入学习数据结构和算法的读者阅读。无论是计算机专业学生还是在职软件开发人员，都能从书中获得宝贵的知识和灵感，提升自己的技术水平。

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  • 程序设计竞赛挑战2：算法与数据结构.pdf
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    本书《程序设计竞赛挑战2：算法与数据结构》深入探讨了编程竞赛中关键的算法和数据结构概念，旨在帮助读者提升解题技巧和编程能力。 挑战程序设计竞赛2 算法和数据结构这本书深入探讨了算法和数据结构的相关知识，旨在帮助读者提高解决复杂问题的能力，并为参加编程比赛打下坚实的基础。书中不仅涵盖了基础的数据结构如数组、链表等，还详细讲解了一些高级主题和技术，包括但不限于图论、动态规划以及搜索算法。通过丰富的实例与习题，本书引导读者掌握如何在实际编程竞赛中应用这些理论知识。 这本书适合有一定编程经验并希望深入学习数据结构和算法的读者阅读。无论是计算机专业学生还是在职软件开发人员，都能从书中获得宝贵的知识和灵感，提升自己的技术水平。
     
  • 《程序设计竞赛挑战2：算法与数据结构》电子书及源码.zip
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    本书为《程序设计竞赛挑战2：算法与数据结构》，提供了深入浅出地讲解和丰富的实战案例，并附带源代码，帮助读者掌握编程竞赛所需的核心技能。 《挑战程序设计竞赛2：算法与数据结构》电子书及配套代码.zip
     
  • 程序设计竞赛挑战（第2版）PDF
    优质
    《程序设计竞赛挑战》第二版是一本深入浅出讲解算法与数据结构的实战指南，适合编程竞赛选手及计算机科学爱好者。本书通过大量实例和习题帮助读者提升解决问题的能力，掌握高级编程技巧。 《挑战程序设计竞赛（第2版）》PDF完整版是学习算法的必读书籍。
     
  • 大数据挑战类计算机程序设计大赛
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    大数据挑战类计算机程序设计大赛旨在通过解决大规模数据处理和分析问题，促进学生及专业人士提升编程技能与创新思维，推动大数据技术的发展应用。 计算机程序设计大赛中的大数据挑战类项目专注于测试参赛者在处理和分析大规模数据集方面的能力。比赛通常涵盖各种任务，包括但不限于数据清洗、特征工程、模型训练以及结果解释等方面。此类竞赛旨在促进技术交流与创新思维的发展，并为参与者提供实践经验和理论知识相结合的机会。 （虽然原文中未直接提及联系方式等信息，在重写时也遵循了这一原则，但根据要求不加标注说明这一点）
     
  • Yelp挑战：Yelp数据集竞赛
    优质
    Yelp挑战赛基于庞大的Yelp数据集，旨在通过数据分析和机器学习技术来解决实际商业问题，吸引全球的数据科学爱好者参与。 Yelp挑战（美食家挑战）是基于Yelp数据集的自然语言处理项目。该项目使用了来自美国各地用户在Yelp上发布的餐厅评论以及注册餐厅的信息。我选择了2016年至2018年的评论进行模型训练和测试，原始数据总量约为1GB。 整个项目分为三个主要部分： - 数据预处理 - 自然语言处理与情绪分析（使用朴素贝叶斯分类器） - 推荐系统
     
  • 左程云leetcode算法与数据结构: 算法+数据结构=程序
    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
     
  • 数据结构与算法课程设计
    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。
     
  • fCC-JavaScript-算法和数据结构-项目：免费代码营JavaScript算法与数据结构认证项目挑战
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    本项目是免费代码营提供的JavaScript算法与数据结构认证课程中的挑战任务，旨在通过实际编码练习提升学员在算法设计和数据结构应用方面的技能。 在freeCodeCamp的JavaScript算法与数据结构项目认证过程中面临的挑战之一是回文检查器。该任务要求判断给定字符串是否为回文，并返回相应的布尔值（真或假）。一个回文是指无论从前往后读还是从后往前读，拼写都一样的单词或句子，忽略标点符号、大小写和空格。 另一个项目挑战是罗马数字转换器，它需要将输入的整数转化为对应的罗马数字表示形式。此外还有一个凯撒密码任务，要求使用ROT13算法对字符串进行编码并返回解码后的结果。在ROT13中，“A”对应“N”，“B”对应“O”，以此类推。 这些挑战均依照freeCodeCamp提供的具体说明来完成：对于回文检查器来说，在处理时应先移除所有非字母数字字符，并将所有的字母转换为小写；而对于凯撒密码任务，输入字符串仅限于大写字母形式，且不会对其中的非字母字符进行任何改变。
     
  • 《数据结构与算法课程设计》.zip
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    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。
     
  • Java数据结构与算法实战
    优质
    《Java数据结构与算法实战》一书深入浅出地讲解了如何使用Java语言实现经典的数据结构和算法，并通过大量实例展示了它们在实际开发中的应用。 数据结构和算法是计算机科学的核心基础部分，对于编程开发人员来说至关重要。以下是关于Java中的数据结构与算法的一些介绍： 作为流行的编程语言之一，Java在实现数据结构及算法方面具有广泛应用。数据结构指的是在计算机中组织存储信息的方式；而算法则是解决特定问题的一系列明确规则和步骤。二者紧密相连：优秀的数据结构设计能够更好地支持高效地执行各种算法，同时良好的算法也需要考虑所用的数据组织方式。 Java提供了多种多样的内置与自定义数据结构供开发者使用，例如数组、链表、栈、队列、树以及图等类型。理解每种数据结构的特性及其适用场景对编写高质量代码非常重要。比如，在进行频繁插入和删除操作时，链表比数组更高效；而在需要快速随机访问元素的情况下，则应优先选择数组而非链表。对于层次化或网络型的数据处理任务来说，树与图等高级数据类型则显得尤为有用。 算法则是用来解决问题的一套步骤方法集合。常见的例子包括排序（如冒泡排序、快速排序）、搜索（例如二分查找）以及图形相关的（比如最短路径计算）。掌握这些经典算法的思想及其具体实现方式能够显著提高程序的效率与性能表现。此外，递归技术、动态规划策略及贪心法等基本算法设计思想同样值得深入研究和理解。