Advertisement

数据结构与算法考研试题解析(第2版)

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


简介:
《数据结构与算法考研试题解析(第2版)》一书全面解析了数据结构与算法领域的关键概念和解题技巧,汇集历年考研真题及详细解答,是备考研究生的必备参考。 算法与数据结构考研试题精析

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 2
    优质
    《数据结构与算法考研试题解析(第2版)》一书全面解析了数据结构与算法领域的关键概念和解题技巧,汇集历年考研真题及详细解答,是备考研究生的必备参考。 算法与数据结构考研试题精析
  • 优质
    本书为《数据结构与算法考研试题解析》的第三版,汇集了近年来关于数据结构与算法领域的经典考题,并提供了详尽解答和解析。适合备考研究生的数据结构与算法学习者使用。 陈守孔老师的《试题精析》包含目录,是计算机考研1800题的必备参考书。
  • ).rar
    优质
    本书为《数据结构与算法考研试题解析》第二版,包含了大量针对数据结构和算法领域的经典例题及其详细解答,旨在帮助读者深入理解和掌握相关知识,适用于备考研究生入学考试的数据结构与算法部分。 《算法与数据结构考研试题精析第二版》是计算机科学与技术专业研究生入学考试的重要参考资料之一。该书深入浅出地讲解了算法与数据结构的基础理论及其实践应用,旨在帮助考生全面掌握这一领域的核心知识,并提升解题能力。 1. **算法基础**: - 排序算法:包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序和堆排序等。书中详细介绍了这些算法的时间复杂度及适用场景。 - 查找算法:如二分查找和哈希查找,以及它们在不同数据结构中的应用情况。 - 图算法:介绍Dijkstra最短路径算法、Floyd-Warshall算法与Prim最小生成树算法等内容。 - 动态规划:书中讲解了如何利用动态规划解决背包问题、最长公共子序列及最小编辑距离等问题的方法。 2. **数据结构**: - 线性数据结构:涵盖数组、链表、栈和队列的定义、操作及其应用实例。 - 树形数据结构:包括二叉树,平衡树(AVL树与红黑树),B树及B+树等。书中详细介绍了这些结构的特点以及插入删除的操作方法。 - 图数据结构:介绍邻接矩阵和邻接表表示法,并说明它们在图遍历中的作用。 - 散列表:讨论哈希函数的设计、冲突解决策略(开放寻址法与链地址法)及其优缺点。 3. **递归与回溯**: - 递归思想:讲解了递归的基本概念和特性,如何设计递归函数以及设置边界条件的方法。 - 回溯法:介绍用于组合优化问题的解决方案,如八皇后、N皇后及迷宫等问题。 4. **图论基础**: - 图性质:连通性、强连通性、欧拉路径与哈密顿回路等概念和特性。 - 图遍历方法:深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)的原理及其实现方式。 5. **复杂度分析**: - 时间复杂度:介绍计算算法运行时间的方法,以及如何进行时间和效率上的评估与估算。 - 空间复杂度:讲解算法所需内存空间的分析方法,并探讨优化存储结构以节省空间的技术手段。 6. **数据结构设计与分析**: - 数据结构选择:根据实际问题的需求来挑选合适的数据结构。例如使用队列处理先进先出的问题,或者利用堆来进行优先级调度。 - 数据结构优化:通过位运算优化数组访问、用平衡树提高查找效率等方式进行改进。 7. **编程语言与实现**: - C++和Java编程:书中提供了常见数据结构的实现案例,包括构造函数、插入操作以及删除功能等。 - 算法技巧:介绍如何利用迭代和递归来解决问题,并提供编写清晰高效代码的方法指导。 通过《算法与数据结构考研试题精析第二版》,读者不仅能掌握基本的知识点,还能学会将这些知识应用于实际问题中。结合历年真题进行实战演练有助于提高考试成绩。
  • 3
    优质
    《数据结构与算法考研试题详解(第3版)》汇集了历年考研中关于数据结构与算法的经典题目,并提供详尽解析,旨在帮助考生深入理解核心概念,掌握解题技巧。 数据结构1800题
  • 优质
    《数据结构与算法考研试题精解(第三版)》是一本针对计算机专业考研学生编写的复习资料,汇集了大量经典和近年的数据结构与算法题目,并提供详细解析。 目前最完整的数据结构1800题包括完整答案,是考研和编程学习的必备资料。
  • 免费
    优质
    《免费版算法与数据结构考研试题精解(第二版)》是针对计算机专业考研学子编写的复习资料,汇集了大量精选的算法和数据结构习题,并提供详细的解答解析。 分享给大家!网上广为流传的数据结构1800题相信只要是计算机考研的同学无人不知无人不晓。其实这系列题目最初在2001年推出,当时编者将电子版免费提供给公众使用。然而很少有人知道它也有纸质版本——《算法与数据结构考研试题精析》。第二版于2007年最新出版,并对题库进行了大量更新:去除了过时和重复的题目,增加了许多名校近几年来的真题,总共约有1650道左右。 通过这些真实的考试题目进行训练是最好的备考方式之一。相信当你完成这本数据结构辅导书的学习后,在面对任何关于数据结构的相关考题时都会觉得轻而易举。
  • 优质
    《考研算法与数据结构试题精析》一书深入剖析了历年考研中涉及的数据结构及算法相关核心问题,提供详尽解析和解题技巧,助考生攻克难关。 算法与数据结构历年考研试题分析与答案解析,主要用于练习使用。
  • 优质
    《数据结构与算法考研试题详解》一书深入解析了历年考试中的经典题目,涵盖数据结构和算法的核心知识,旨在帮助考生掌握解题技巧,提高应试能力。 算法与数据结构考研试题精析
  • -java语言描述(2) 习
    优质
    本书为《数据结构与算法分析-Java语言描述(第2版)》配套练习解答,深入解析书中各章节习题,帮助读者巩固和深化对数据结构与算法的理解。 《数据结构与算法分析——Java语言描述(第二版)》是普林斯顿大学Mark Allen Weiss的经典之作,但网上很难找到该书第二版的课后习题,甚至作者个人主页也明确表示不会提供这些题目。因此只能向出版商索取相关资料。这份文档是我费了很大劲才得到的,现在与大家分享!
  • 及答案.pdf
    优质
    《计算机数据结构考研试题及答案解析》一书汇集了大量针对数据结构课程的经典与新颖考题,并提供了详尽的答案解析,旨在帮助考生深入理解和掌握数据结构的核心知识。 数据结构是计算机科学中的核心概念之一,它涉及如何高效地组织和管理数据以便于访问与操作。在考研备考过程中,关于数据结构的考察通常包括理论知识和实际应用两个方面。 1. **算法**:算法是用来解决问题或执行特定任务的一系列明确步骤。一个有效的算法必须具备可执行性(即可以被计算机执行)、确定性(每一步都有唯一的结果)以及有穷性(在有限时间内结束)。衡量算法效率的一个重要指标是时间复杂度,通常使用大O记号来表示,例如 O(n)、O(2n) 和 O(n²)。 2. **数据结构**:数据结构指的是数据元素之间的关系。它包括逻辑结构和物理存储方式两部分。常见的逻辑结构有线性(如数组、链表、栈与队列)及非线性(如树形图、广义表等)。而物理存储则涉及如何在内存中实际布局这些数据,例如连续存储或链式存储。 3. **操作特性**:不同的数据类型支持特定的操作。比如栈遵循“后进先出”原则;队列则是“先进先出”。哈希表提供快速查找功能,线索树有利于遍历等高效处理方式。 4. **算法效率分析**:评估一个算法的性能主要通过时间复杂度和空间复杂度进行衡量。例如,在最坏情况下,程序中特定赋值语句将执行 n² 次操作,反映出 O(n²) 的时间复杂性。 5. **数据结构与算法的关系**:实现某些算法时往往需要依赖于具体的数据类型,比如排序通常会使用数组或链表作为基础。然而,尽管语言的选择会影响程序的运行效率,但算法本身的逻辑和性能独立于具体的编程语言。 6. **多态型数据类型**:在面向对象设计中,如栈、广义表及有向图等可以视为多种表现形式的数据结构,它们能够以不同方式表示与操作数据。 7. **线性与非线性结构的区别**:例如,在数组或链表中的元素之间存在一对一的关系;而在树形图和图形结构里,则是更为复杂的多对多关系。 8. **存储连续性的考量**:在设计连续存储方案时,理想情况下所有数据单元都应紧邻排列于内存中。不过,并非总是需要如此安排,如链表中的节点就不一定非要保持相邻位置。 9. **逻辑结构与物理布局的区分**:前者关注的是数据间的关联性;后者则侧重如何在计算机内部存储这些信息。 10. **元素和记录的区别**:基本的数据单元被称为“元素”,而包含了多个此类单元的信息集合称为“记录”。 11. **算法健壮性的考虑**:良好的设计能够应对各种输入情况,包括异常值,并确保系统不会因错误数据而导致崩溃。 12. **算法与程序的差异**:前者是解决问题的方法;后者则是用特定编程语言实现这些方法的具体代码。考研复习时不仅要深入理解上述基本概念,还需学会如何应用它们来解决实际问题、分析复杂度以及设计和编写有效的算法及相应结构。此外,熟悉不同高校历年考题风格与重点也是提高应试能力的重要途径之一。