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数据结构与算法-DataStructure-尚硅谷-数据结构.zip

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简介:
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。

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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。
  • 韩顺平老师Java全套194集笔记
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    这是一份由韩顺平老师编写的关于尚硅谷Java课程中数据结构与算法部分的完整学习资料,包含194节课的内容总结。 这是我根据韩老师在B站上讲解的数据结构与算法整理的笔记代码,并经过运行验证。欢迎各位批评指正,其中有些地方对我来说还是挺难理解的,我尽量用自己能理解的语言进行描述。可能部分表述会受到韩老师的表达方式的影响,希望读者能够谅解。
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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。
  • 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。
  • 代码PDF版
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    《数据结构与算法:数据结构代码PDF版》是一本全面解析数据结构原理及其实现细节的技术书籍,包含大量示例代码,适合深入学习数据结构和算法的读者。 一、单链表操作(插入、删除): ```c #include #include typedef struct LNode { int data; struct LNode *next; } LNode, *LinkList; void InitList(LinkList &L) { // 初始化链表L,带表头结点 L = (LinkList) malloc(sizeof(LNode)); L->next = NULL; } void CreateList(LinkList &L, int n) { // 创建具有n个结点的链表,结点数据由键盘输入 LinkList p; int i; for(i = 0; i < n; i++) { p = (LinkList) malloc(sizeof(LNode)); scanf(%d, &p->data); p->next = L->next; L->next = p; } } ```
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    本资料包含了对数据结构与算法核心概念的全面总结,包括但不限于数组、链表、树、图等基本数据结构及排序、查找等相关算法。适合编程学习者参考使用。 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,并能帮助开发人员编写出高效、稳定且易于维护的软件系统。其中,逻辑结构描述了数据元素之间的关系类型,例如线性结构(如数组、链表)、树形结构(如二叉树和堆)以及图结构等;存储结构则具体说明了这些数据在计算机中的物理实现方式。 算法设计涉及将问题解决步骤转化为计算机可执行的指令集。有效的算法必须满足输入与输出明确,有穷性,确定性和可行性四大特性。常见的算法分类包括排序(如冒泡排序、快速排序和归并排序)、查找(如顺序查找、二分查找及哈希查找)以及图论问题解决方法等。 此外,针对每种数据结构定义了基本操作集,比如插入、删除、更新与遍历,并对其时间复杂度和空间复杂度进行了分析。通过对算法进行数学化的时间和空间效率评估,可以更好地理解它们在实际应用场景中的表现情况。
  • 左程云leetcode: +=程序
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    《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
  • 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。