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Swift v3中的数据结构与算法.zip

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简介:
《Swift v3中的数据结构与算法》是一本深入探讨使用Swift 3语言实现经典和现代数据结构及算法原理的专业书籍。本书适合对编程有深入了解并希望掌握高级编程技巧的读者,以及致力于提高软件开发效率、优化代码性能的相关从业人员。通过阅读本书,读者能够更好地理解如何在实际项目中应用这些概念和技术,进而提升自己的编码能力和解决问题的能力。 Data Structures and Algorithms in Swift v3 - Updated for Swift 5.1 and XCode 11, including Source Code.

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  • Swift v3.zip
    优质
    《Swift v3中的数据结构与算法》是一本深入探讨使用Swift 3语言实现经典和现代数据结构及算法原理的专业书籍。本书适合对编程有深入了解并希望掌握高级编程技巧的读者,以及致力于提高软件开发效率、优化代码性能的相关从业人员。通过阅读本书,读者能够更好地理解如何在实际项目中应用这些概念和技术,进而提升自己的编码能力和解决问题的能力。 Data Structures and Algorithms in Swift v3 - Updated for Swift 5.1 and XCode 11, including Source Code.
  • Swift(第四版)
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    《Swift版数据结构与算法(第四版)》全面介绍了使用Swift编程语言实现的数据结构和算法知识,适合希望提升Swift开发技能的程序员阅读。 学习Swift中的数据结构与算法!理解如何在代码中实现数据结构和算法对于创建高效且可扩展的应用程序至关重要。尽管Swift标准库包含了一些通用的集合类型,但它们并不能涵盖所有情况。在这本书里,你将学会如何实现最流行、最有用的数据结构,并了解何时以及为何选择一种特定的数据结构或算法。 这些基本的数据结构与算法将成为构建更复杂和特殊用途构造的基础。此外,Swift的高度表达性使其成为学习核心概念而不牺牲性能的理想选择。 这本书适合那些熟悉Swift的开发者,他们想要在白板面试中表现出色、提高代码效率,并确保应用程序能够在大规模环境下运行良好。 《数据结构与算法》涵盖的内容包括: - 基本结构:从链表、队列和栈这些基本的数据结构开始学习,并了解如何用一种高度符合Swift风格的方式来实现它们。 - 树形结构:掌握不同类型树的使用,包括通用树、二叉树、AVL树、二叉搜索树以及字典查找树(Trie)等。 - 排序算法:超越冒泡排序和插入排序,学习更高效的排序方法,如归并排序、基数排序、堆排序及快速排序。 - 图形结构:学会构建有向图、无向图与加权图来表示多种现实世界的模型。 - 遍历算法:利用广度优先搜索(BFS)、深度优先搜索(DFS)、Dijkstra算法和Prim算法高效地遍历图形或树,以解决诸如在网络中寻找最短路径或最低成本等问题。 通过本书的学习,你将获得使用数据结构与算法解决问题的实际经验,并为开发出更高效的个人实现打下坚实基础。
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    《数据结构与算法》是一本详细介绍如何高效组织和处理数据的书籍。它深入探讨了数组、链表、树等基本数据结构及搜索、排序等核心算法,是计算机科学专业学生和技术爱好者不可或缺的学习资料。 学习算法与数据结构对于理解程序的内部工作原理至关重要,并且能够帮助开发人员编写出高效、稳定和易于维护的软件系统。 在讨论数据结构方面,逻辑结构指的是描述数据元素之间的关系类型,如线性结构(数组、链表)、树形结构(二叉树、堆、B树)以及图结构等。存储结构则指出了这些抽象的数据如何具体地被计算机所存储,例如:连续的内存空间用于存放数组中的值;动态分配节点来构建链表;邻接矩阵或列表表示形式用来处理复杂的图形数据。 每种类型的数据结构都有其特定的操作集,包括插入、删除、查找和更新等基本操作。这些操作的时间复杂度(执行时间与输入规模的关系)以及空间复杂度(所需内存大小)是评估算法效率的关键因素。 在算法设计方面,重点在于如何将解决问题的步骤转化为计算机可以执行的形式化指令序列。有效的算法必须具备明确性、有穷性和可行性等特性,即它能在有限时间内完成,并且对于任何给定输入都能产生唯一确定的结果输出。 常见的算法分类包括:排序(如冒泡排序和快速排序)、查找(例如顺序搜索与二分搜索)以及图的最短路径或最小生成树问题求解方法。此外还有动态规划、贪心策略及回溯法等高级技术,它们被广泛应用于解决复杂的问题场景。 通过深入研究这些概念及其应用,开发者可以更好地优化软件性能和功能设计。
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    《数据结构与算法》是一本深入浅出地讲解如何使用不同的数据结构和设计有效的算法来解决计算机科学问题的经典教材。适合编程初学者及进阶者阅读。 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**:描述了数据元素之间的逻辑关系,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),以及集合与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,数组的连续存储,链表中节点的动态分配,还有用于表示树形或图形结构的邻接矩阵或邻接列表等方法。 - **基本操作**:每种数据结构定义了一系列的基本操作,比如插入、删除、查找、更新和遍历,并分析这些操作的时间复杂度与空间需求。 **算法** - **设计**:研究如何将解决问题的过程转化为计算机可执行的步骤序列,以实现问题求解的目标。 - 特性包括输入输出特性、有穷性和确定性。有效的算法必须能在有限步内完成任务并产生唯一的输出结果。 - 分类涵盖了许多重要的类别如排序(冒泡排序、快速排序和归并排序)、查找(顺序查找、二分查找及哈希查找)以及图论相关的方法,还包括动态规划、贪心策略、回溯法与分支限界算法等方法。 - **分析**:通过数学手段评估算法的时间复杂度及其运行效率随着数据量增加的变化趋势,同时考察其空间需求以确定所需内存大小。 学习这些概念不仅有助于理解程序内部的工作机制,还可以帮助开发人员编写出高效且易于维护的软件系统。
  • C#
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    《C#中的数据结构与算法》一书深入浅出地讲解了如何在C#编程语言中实现和应用各种经典的数据结构及算法,旨在帮助读者提高代码效率和解决问题的能力。 这是一本专注于讲解C#语言的数据结构与算法的书籍。通过学习这本书,读者可以在掌握其他编程语言方面更加得心应手,但前提是有一定的C#基础,这样会更容易理解书中的内容。需要注意的是,此书仅供个人学习使用,在未获得作者授权的情况下不得用于传播或商业活动。
  • -DataStructure-尚硅谷-.zip
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    本资料为《数据结构与算法》课程资源,由尚硅谷提供。内容涵盖数据结构基础、线性表、树和图等核心概念及实现方法,适合编程学习者深入理解并掌握数据结构知识。 算法与数据结构主要包括以下几个方面: **数据结构(Data Structures):** - **逻辑结构**:描述了元素之间的逻辑关系,如线性结构(例如数组、链表)、树形结构(例如二叉树、堆、B树)、图状结构(有向图或无向图等),以及集合和队列等抽象数据类型。 - **存储结构(物理结构)**:描述了在计算机中具体如何存储这些逻辑关系,包括数组的连续分配方式、链表的动态节点管理方法,还有用于表示树和图形的邻接矩阵与邻接列表形式等等。 - **基本操作**:为每种数据结构定义了一系列关键的操作步骤,如插入、删除、查找、更新以及遍历等,并对其进行时间复杂度和空间复杂度分析。 **算法:** - **设计方法**:探讨如何将解决问题的策略转换成计算机可以执行的一系列指令。 - **特性**:包括输入与输出规定、有限性(即必须在一定步骤内完成)、确定性和可行性。一个有效的算法需要能够保证对于给定的数据集产生唯一的有效结果,并且运行时间是可预测和合理的。 - **分类方法**:涵盖各种类型的算法,如排序算法(例如冒泡排序、快速排序、归并排序),查找算法(包括顺序查找、二分查找以及哈希表查询等),图论中的路径寻找与最小生成树构造技术,动态规划策略,贪心法和回溯搜索技巧。 - **分析方法**: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变化趋势)及空间复杂度(所需内存大小),以确定其效率。 学习这些内容不仅有助于深入理解计算机程序的工作原理,还能帮助开发人员编写出更加高效、稳定且易于维护的软件系统。
  • 程序.zip
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    《数据结构与算法程序》是一份包含多种经典和现代数据结构及其对应高效算法实现的教学资源包。该资料深入浅出地介绍了如何设计、分析及应用各种数据结构,帮助学习者掌握编程的核心技能,是计算机科学领域初学者的宝贵参考资料。 西安电子科技大学的数据结构算法程序相关资料可以用于学习和参考。
  • 详解 详解
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    本书《数据结构与算法详解》深入浅出地讲解了数据结构和算法的基础理论及应用实践,适合编程初学者和进阶者阅读。 数据结构与算法是计算机科学的基础知识,在理解和解决复杂问题方面至关重要。它们构成了软件开发的核心部分,因为所有高效的程序都依赖于良好的数据组织和有效的算法设计。 本资源主要针对C++编程语言,为学习者提供了深入的数据结构和算法知识。以下是各种常见的数据结构及其特点: 1. **数组**:是最基础的数据结构之一,支持随机访问及快速读写操作;然而,在插入或删除元素时效率较低。 2. **链表**:通过节点间的指针链接实现数据存储,使得添加和移除元素变得高效,但相比直接索引的数组来说,访问速度较慢。 3. **栈**:遵循“后进先出”(LIFO)原则的数据结构,在函数调用、表达式求值等场景中广泛使用。 4. **队列**:“先进先出”(FIFO)的原则决定了它的数据处理方式,适用于任务调度和消息传递等领域。 5. **树**:包含二叉树、AVL树及红黑树等多种类型。它们用于表示层次关系,并且在查找、插入与删除操作中表现出较高的效率。 6. **图**:模拟现实世界的网络结构(如交通网路或社交网络),支持多种搜索算法。 除了数据结构,常见的算法包括排序、搜索以及处理图形的相关方法: 1. 排序算法:例如冒泡排序、选择排序等。每种都有其特定的应用场景和性能表现。 2. 搜索算法:涵盖线性搜寻与二分搜寻等多种类型;哈希查找也是一种高效的数据检索方式。 3. 图形相关算法,包括深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)及最短路径求解方法等。 4. 动态规划、贪心法和回溯法也被广泛应用。 C++作为一种强类型的面向对象编程语言,在实现这些数据结构与算法方面提供了许多工具和技术。例如,标准模板库(STL)中的容器(vector, list, set, map)及各种内置的算法(sort, find等),还有通过使用模板技术创建自定义的数据类型和函数的能力。 掌握好数据结构与算法不仅能够提高编程技巧,还对培养分析解决问题的能力大有裨益。对于初学者而言可以从简单的概念入手逐渐挑战复杂的项目;而对于高级用户来说,则可以深入探索更复杂的数据模型及优化策略以提升系统设计能力和性能调优水平。这个C++版本的资源为学习者提供了一个很好的起点,在数据结构和算法领域不断进步。
  • Python.pdf
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    本书《Python中的数据结构与算法》深入浅出地介绍了使用Python语言实现各种经典的数据结构和算法的方法,帮助读者提升编程能力和问题解决技巧。 数据结构与算法Python笔记(自我整理)。
  • 通用库.zip
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    《通用数据结构与算法库》提供了一系列高效的数据结构和算法实现,适用于多种编程语言和应用场景,是开发者的得力工具。 数据结构是计算机科学中的核心课程之一,它探讨了如何在计算机系统内高效地组织与管理数据以实现快速的存取和处理。通用的数据结构算法库通常包含多种常用的数据结构及其相关操作,如数组、链表、栈、队列、树及图等。这份名为通用数据结构算法库.zip的学习资源可能旨在帮助大学生更好地理解和掌握这些概念。 在学习过程中,首先接触到的是基础的数组和链表:数组是一系列相同类型元素组成的集合,并支持通过索引直接访问每个元素;而链表则由一系列节点构成,每个节点包含存储的数据及指向下一个节点的指针。此外还有栈(后进先出)和队列(先进先出),它们分别适用于函数调用、表达式求值等场景以及任务调度与消息传递。 树是一种非线性的数据结构,常见的类型包括二叉搜索树、平衡树(如AVL树或红黑树)、堆等。这些结构广泛应用于解决搜索和排序问题,并可用于实现优先级队列等功能。图则由节点及边构成,用于表示实体之间的关系,在社交网络分析与路径规划等领域有着广泛应用。 文件名my_resource可能包含各种数据结构的实例、代码示例以及练习题及其解答思路等内容,这对于学习者来说是非常有价值的资源。掌握每种数据结构的特点、操作复杂度和适用场景是十分重要的——例如数组适合随机访问但插入删除成本较高;链表则相反,在动态添加或移除元素方面表现良好但不支持直接索引。 除了基础的数据结构外,还存在一些高级版本如哈希表(提供快速查找功能)、堆用于优先队列等。此外,学习过程中通常还会涉及到算法分析——包括时间复杂度和空间复杂度的计算来优化程序性能。常用的解决问题策略还包括动态规划、贪心法及分治技术。 此通用数据结构算法库.zip文件提供了全面的学习资料,通过深入研究并实践这些内容不仅可以提高编程技能,也为未来应对复杂的计算机科学挑战打下坚实的基础。在学习期间理解每种数据结构背后的工作原理,并结合实际编码来加深记忆将大大提升学习效果。