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必知必会的数据结构与算法50个代码实例.zip

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简介:
本资源包含50个数据结构与算法的经典案例及其源代码,涵盖排序、查找、链表等核心知识点,适合编程初学者和进阶者学习实践。 数据结构与算法必知必会的50个代码实现 数组: 1. 实现一个支持动态扩容的数组。 2. 实现一个大小固定的有序数组,并提供增删改操作的支持。 3. 编写程序将两个已排序的数组合并为一个新的有序数组。 链表: 4. 分别实现单向链表、循环链表和双向链表,包括相应的插入与删除功能。 5. 写出反转一个单向链表的方法。 6. 将两个已排序的单向链表合并成一个有序的单向链表。 7. 编写代码找出给定链表中的中间节点。 栈: 8. 使用数组实现顺序栈。 9. 用链接法构建链式栈。 10. 设计程序模拟浏览器前进和后退功能。 队列: 11. 利用数组创建一个顺序队列。 12. 应用链表技术建立链式队列。 13. 实现循环队列的构造方法。 递归: 14. 编写计算斐波那契数列值f(n) = f(n-1)+f(n-2) 的程序。 15. 使用递归来实现n!阶乘函数。 16. 通过编程生成一组数据的所有排列组合。 排序算法: 17. 实现归并、快速、插入、冒泡和选择等基本排序方法。 18. 编写一个能在O(n)时间内找到数组中第K大元素的程序。 二分查找: 19. 对有序数组进行标准的二分搜索操作实现。 20. 设计模糊二分搜索算法,找出大于或等于给定值的第一个元素的位置。 散列表: 21. 基于链表解决冲突问题创建一个简单的哈希表。 22. 实现LRU缓存淘汰策略的数据结构。 字符串处理: 23. 构建仅包含英文字母a到z的Trie树数据结构。 24. 编写朴素的文本匹配算法,用于查找模式串在给定文本中的位置。

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    本资源包含50个数据结构与算法的经典案例及其源代码,涵盖排序、查找、链表等核心知识点,适合编程初学者和进阶者学习实践。 数据结构与算法必知必会的50个代码实现 数组: 1. 实现一个支持动态扩容的数组。 2. 实现一个大小固定的有序数组,并提供增删改操作的支持。 3. 编写程序将两个已排序的数组合并为一个新的有序数组。 链表: 4. 分别实现单向链表、循环链表和双向链表,包括相应的插入与删除功能。 5. 写出反转一个单向链表的方法。 6. 将两个已排序的单向链表合并成一个有序的单向链表。 7. 编写代码找出给定链表中的中间节点。 栈: 8. 使用数组实现顺序栈。 9. 用链接法构建链式栈。 10. 设计程序模拟浏览器前进和后退功能。 队列: 11. 利用数组创建一个顺序队列。 12. 应用链表技术建立链式队列。 13. 实现循环队列的构造方法。 递归: 14. 编写计算斐波那契数列值f(n) = f(n-1)+f(n-2) 的程序。 15. 使用递归来实现n!阶乘函数。 16. 通过编程生成一组数据的所有排列组合。 排序算法: 17. 实现归并、快速、插入、冒泡和选择等基本排序方法。 18. 编写一个能在O(n)时间内找到数组中第K大元素的程序。 二分查找: 19. 对有序数组进行标准的二分搜索操作实现。 20. 设计模糊二分搜索算法,找出大于或等于给定值的第一个元素的位置。 散列表: 21. 基于链表解决冲突问题创建一个简单的哈希表。 22. 实现LRU缓存淘汰策略的数据结构。 字符串处理: 23. 构建仅包含英文字母a到z的Trie树数据结构。 24. 编写朴素的文本匹配算法,用于查找模式串在给定文本中的位置。
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    本资源包含多种编程语言实现的数据结构与经典算法示例代码,旨在帮助学习者通过实践加深理解。适合初学者和进阶用户参考使用。 数据结构主要包含三个方面的内容:逻辑结构、存储结构(物理结构)以及基本操作。 **1. 逻辑结构** 描述了数据元素之间的关系类型,包括线性结构如数组和链表;树形结构例如二叉树、堆及B树;图结构像有向图或无向图等。除此之外还有集合与队列这样的抽象数据类型。 **2. 存储结构(物理结构)** 描述了如何在计算机中具体存储这些逻辑关系,比如数组的连续内存分配方式,链表中的动态节点管理以及树和图的邻接矩阵或列表表示法。 **3. 基本操作** 则定义了一系列用于每种数据类型的基本功能,如插入、删除、查找、更新及遍历等,并分析这些操作的时间复杂度与空间需求情况以评估其效率表现。 算法方面包括以下几部分内容: - **设计方法**: 研究如何将解决特定问题的步骤转化为计算机可执行的形式化指令。 - 特性: 包括输入和输出、有穷性和确定性的特点,确保了有效算法能够在有限时间内完成,并且对于给定的数据集产生唯一的明确结果。 - 分类:常见的类别包括排序(如冒泡排序、快速排序及归并排序)、查找(例如顺序搜索与二分法)以及图论相关的算法等;其他类型还包括动态规划方法,贪心策略和回溯技术等。 - **分析**: 利用数学手段评估时间复杂度(即运行效率随数据量增加的变化趋势) 和空间需求来衡量其性能。 学习这些知识不仅能够帮助理解程序内部的工作机制,还可以使开发者编写出更加高效、稳健且便于维护的软件系统。
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