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常用算法集:数据结构.chm

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简介:
《常用算法集:数据结构》是一本以CHM格式编写的电子书,涵盖了广泛的数据结构和算法实现方法,为程序员提供了便捷的学习与查阅工具。 《数据结构常用算法集.chm》非常方便。

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  • .chm
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    《常用算法集:数据结构》是一本以CHM格式编写的电子书,涵盖了广泛的数据结构和算法实现方法,为程序员提供了便捷的学习与查阅工具。 《数据结构常用算法集.chm》非常方便。
  • ACM模板.zip
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    本资源包包含了ACM竞赛中常用的算法和数据结构的代码模板,旨在帮助编程爱好者快速掌握解题技巧,提高编码效率。 在ACM竞赛中,掌握常用的算法和数据结构是参赛者必须具备的核心技能。这些技术对于解决高效计算问题至关重要,尤其是在面对复杂度限制和时间效率挑战的情况下。 本资源包《ACM常用算法与数据结构模版》包含了针对C/C++/JAVA/Python编程语言的数据结构学习笔记和资料,为大学生提供了全面的学习资源。 让我们深入了解一下数据结构。数据结构是计算机存储、组织数据的方式,它研究如何更有效地存储和访问数据。常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树(如二叉树、平衡树AVL、红黑树等)、图以及哈希表等。这些数据结构的选择及其实现方式直接影响程序的运行效率。例如,栈常用于函数调用和表达式求值;队列适用于处理先进先出(FIFO)场景;而哈希表则提供快速查找操作。 接下来我们讨论算法。算法是一系列解决问题的具体步骤或指令,它们可以用来解决计算问题或执行任务。在ACM竞赛中常见的算法包括排序(如冒泡排序、快速排序、归并排序和堆排序等)、搜索(如二分查找、深度优先搜索和广度优先搜索)以及动态规划、贪心算法、回溯法和分支限界法等。这些算法的应用需要结合具体问题,选择最合适的策略以求得最优解或近似最优解。 C/C++/JAVA/Python都是ACM竞赛中常用的编程语言。其中,C/C++因其高效性和对底层硬件的控制能力而受到欢迎,特别是在处理算法效率方面;Java则提供了丰富的库和自动内存管理功能,使得代码更加简洁;而Python由于其语法简洁易读及丰富的第三方库支持,则成为初学者入门的理想选择。 在资源包《my_resource》中可能包含以下内容: 1. 数据结构的详细讲解,包括定义、操作及其应用场景。 2. 各种算法的实现代码和分析,帮助理解它们的工作原理。 3. ACM竞赛中的经典问题实例用于练习与实战演练。 4. 编程语言(C/C++/JAVA/Python)的基础知识及进阶技巧。 5. 学习笔记和指南可能包括解题思路、编程技巧以及避免常见错误的方法。 通过深入学习这些资源,大学生能够提升自己的算法思维能力和编程能力,在ACM竞赛中取得好成绩的同时也为未来的职业生涯打下坚实基础。记住理论与实践相结合是学习的关键,多做练习不断挑战自我才能真正掌握这些知识。
  • 考研中见的
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    本资料涵盖了考研过程中常见且重要的数据结构与算法知识,旨在帮助学生深入理解并熟练掌握相关概念和解题技巧。 408计算机考研数据结构常用算法背诵资料整理好了,包括经典常考的算法代码,非常适合考试前冲刺复习使用。预祝大家考研成功!
  • Java汇总
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    本资料全面总结了Java中的常用数据结构和核心算法,包括数组、链表、栈、队列等基础数据结构及排序、查找等相关算法的实现方法。适合编程学习者参考实践。 分类文档 基础原则 六大设计原则 创建模式 单例模式 简单工厂模式 工厂方法模式 抽象工厂模式 原型模式 建造者模式 结构模式 代理模式 外观模式 适配器模式 装饰模式 组合模式 享元模式 桥接模式 行为模式 观察者模式 模板方法模式 策略模式 命令模式 调停者模式(中介者) 备忘录模式(Memento) 解释器模式(Interpreter) 迭代器模式(Iterator) 状态模式(State) 责任链模式(Chain of Responsibility) 访问者模式(Visitor) 结构与算法 基础概念 稀疏数组和二维数组 队列和栈结构 单向链表和双向链表 排序与查找算法 二叉树与多叉树 应用场景 RSA 算法签名验证流程 树结构业务应用
  • 单片机与部分
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    本书深入浅出地介绍了在单片机应用开发中常用的多种数据结构及其相关算法,并提供了丰富的示例代码和应用场景解析。适合初学者及进阶工程师参考学习。 这段文字介绍了单片机常用的数据结构及部分算法内容。包括顺序表、链表、双向循环链表以及队列的链式存储和循环队列。其中包含一个串口缓冲算法,能够解析帧头与帧尾,并处理固定长度的数据包;另一个是归并排序算法,这些都经过了验证确认有效。
  • 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。
  • 与图题目.zip
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    本资源包含丰富的数据结构及图算法练习题,涵盖链表、树、图等多种类型的数据结构以及广度优先搜索、最短路径等经典算法问题。适合编程学习者和竞赛选手使用。 1. 设二叉树采用二叉链表存储,请设计一个算法利用该树的中序遍历方法来找出其中序序列中的第 k 个节点。 2. 假设一棵树使用双亲表示法进行储存,编写一种可以计算这棵树深度的方法。 3. 创建一种算法用于求解霍夫曼(Huffman)树的带权路径长度。 1. 在5地之间(编号0~4)有6座桥(A-F),设计一个算法从某一点出发经过每座桥一次且仅一次,最终返回起点。 2. 假设图中的每个顶点代表一座村庄,并设有向边表示交通路线。如果要建立一家医院,请问该医院应建在哪一村以使所有村庄到医院的总交通代价最小?请设计一种算法来解决这个问题。
  • 聚类.zip
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    本资源包含多种常用的机器学习聚类算法的数据集,适用于研究与实践,帮助用户深入理解并应用K均值、层次聚类等方法。 在机器学习领域,数据集是训练和评估模型的重要基础。“聚类算法常用数据集.zip”这个压缩包文件提供了多个用于测试和验证聚类算法的二维坐标数据集。聚类是一种无监督的学习方法,它试图根据数据间的相似性和差异性将数据分组,无需事先了解具体的类别信息。 以下是其中涉及的主要知识点: 1. **聚类算法**:常见的聚类算法包括K-Means、层次聚类(Hierarchical Clustering)、DBSCAN和谱聚类(Spectral Clustering)等。这些算法各有优缺点,并适用于不同的数据分布和场景。 2. **Iris 数据集**:经典的数据集中,Iris 数据集包含150个样本,每个样本有4个特征以及一个类别标签。在这个压缩包中,Iris 数据集被转化为二维坐标表示形式,可能是通过选取两个特征来简化问题。 3. **Landsat 数据集**:该数据通常用于遥感图像分析,并且包含了多波段信息。将其转换为二维坐标数据可能意味着提取了特定区域的两个关键波段作为坐标轴。 4. **Vote 数据集**:这个数据集可能是从政治投票记录中获得,每个样本代表一位议员对一系列问题的态度。转化成二维坐标的目的是选择最具代表性的问题,从而在二维空间内可视化议员立场。 5. **Vine 数据集**:与葡萄园种植条件或葡萄酒质量相关的数据集,在转换为二维坐标后可能反映了两个关键的环境或品质指标。 6. **Letter 数据集**:通常包含手写字符特征的数据集中每个样本对应一个字母。将这些数据转化为二维坐标的目的是选择能够区分不同字母的两个特性。 7. **二维坐标数据集**:这是通过主成分分析(PCA)或其他降维技术,把高维度数据投影到平面的结果。在平面上,可以直观地观察到数据点分布情况,有助于理解和分析聚类结果。 8. **验证与评估**:这些数据集用于测试和比较不同聚类算法的效果,并常用轮廓系数、Calinski-Harabasz指数以及Davies-Bouldin指数作为评价指标。 9. **应用场景**:聚类算法广泛应用于市场细分、社交网络分析、生物信息学等领域,还有图像分割和推荐系统等众多领域。 通过这些数据集的研究者们可以更好地理解不同聚类算法在实际问题中的表现,并优化参数以提升效果。此外,对于初学者而言,它们提供了学习的基础工具,有助于深入理解和掌握聚类算法的工作原理。
  • Java面试中见的
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    本书专注于解析Java面试中的核心内容——数据结构和算法。通过深入浅出地讲解常见题型和解题技巧,帮助读者在求职路上脱颖而出。 Java面试常用的数据结构与算法包括数组、集合、散列表、栈、队列、链表和二叉树。
  • 排序课程中的比较
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    本文旨在对比分析数据结构课程中常用的几种排序算法,包括但不限于时间复杂度、空间需求及应用场景等方面,以帮助学生更好地理解和选择合适的排序方法。 排序算法比较 问题描述:利用随机函数生成N个随机整数(其中 N 的值分别为 500、1000、1500、2000、2500,……,30000),使用直接插入排序、折半插入排序、起泡排序、快速排序、选择排序、堆排序和基数排序这七种方法进行数据的从小到大排列,并且统计每一种算法所消耗的时间(即比较次数)。 基本要求: 1. 原始的数据存储在一个文件中,每个整数占一行,以便于读取。 2. 屏幕上显示各种排序方法所需的比较次数。