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SSM《数据结构与算法》在线教学系统.zip

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简介：
本资源包含《数据结构与算法》课程的教学材料及编程练习，适用于SSM框架下的在线教育平台，帮助学生理解和掌握数据结构和算法的核心概念。 采用Java技术构建了一个管理系统。整个开发过程首先进行需求分析以确定系统的主要功能。接着对系统进行全面设计与详细设计。总体设计主要包括系统功能设计、整体结构设计、数据结构设计以及安全设计方案；而详细设计则涉及数据库访问的实现，各主要模块的具体实施方法和关键代码等。最后进行了系统的功能性测试，并对测试结果进行分析总结。项目包括一份完整的程序源代码及配套数据库文件，在提供的配置环境中可以顺利运行。

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  • SSM《数据结构与算法》在线教学系统.zip
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    本资源包含《数据结构与算法》课程的教学材料及编程练习，适用于SSM框架下的在线教育平台，帮助学生理解和掌握数据结构和算法的核心概念。 采用Java技术构建了一个管理系统。整个开发过程首先进行需求分析以确定系统的主要功能。接着对系统进行全面设计与详细设计。总体设计主要包括系统功能设计、整体结构设计、数据结构设计以及安全设计方案；而详细设计则涉及数据库访问的实现，各主要模块的具体实施方法和关键代码等。最后进行了系统的功能性测试，并对测试结果进行分析总结。项目包括一份完整的程序源代码及配套数据库文件，在提供的配置环境中可以顺利运行。
     
  • SSM《数据结构与算法》在线教学系统 毕业设计用.zip
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    本资源为毕业设计项目《数据结构与算法》在线教学系统的源代码及文档，基于SSM框架开发，适合计算机专业学生学习参考。 采用Java技术构建了一个管理系统。整个开发过程首先进行需求分析以确定系统的主要功能。接着对系统进行全面设计与详细设计。总体设计包括系统功能、结构、数据及安全等层面的设计；详细设计则涵盖数据库访问实现，主要模块的具体实现以及关键代码等内容。最后对系统进行了功能测试，并对测试结果进行了总结和分析。
     
  • 数据结构与算法.zip
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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。
     
  • 数据结构与算法.zip
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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。
     
  • 数据结构与算法教学视频（59集）
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    本系列教学视频包含59集，全面讲解数据结构与算法的基础理论和实践应用，适合编程初学者及进阶学习者系统掌握相关知识。 资源名称：数据结构与算法视频课程（59集） 该课程包含多个主题的详细讲解： - mysql视频教程第41讲 存储过程 - 数据结构与算法_1.10 算法的评价 - 数据结构与算法_1.1 编程的灵魂：数据结构和算法 - 数据结构与算法_1.2 算法的作用：猜价格游戏 - 数据结构与算法_1.3 递推算法 - 数据结构与算法_1.4 枚举(穷举)算法 由于资源较大，已上传至百度网盘。有需要的同学可以自行下载获取。
     
  • 基于可视化的教学系统，专注数据结构与算法展示.zip
    优质
    本项目为一款专注于数据结构与算法的教学可视化软件。通过直观的图形界面帮助学生更好地理解和掌握相关概念和操作过程。 可视化教学系统专注于数据结构和算法的可视化。
     
  • 数据结构与算法学习教程幻灯片
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    本教程幻灯片旨在系统介绍数据结构与算法的核心概念和实现技巧，涵盖数组、链表、树、图等基础数据结构及排序、搜索等经典算法。适合编程初学者和技术爱好者深入理解计算机科学原理。 数据结构与算法是计算机科学中的核心课程，对于任何IT专业人士来说掌握这方面的知识至关重要。中国人民大学信息学院经济信息管理系提供的这份数据结构与算法学习课件是一份宝贵的教育资源。 数据结构主要研究如何在计算机中组织和存储数据的科学，目的是提高数据访问和处理效率。合理选择和使用数据结构可以显著提升程序性能。该课件可能涵盖了以下关键的数据结构： 1. 数组：一种基础的数据结构，用于存放相同类型元素集合，并通过索引进行访问。 2. 链表：由节点构成的序列，每个节点包含指向下一个节点的指针和具体数据值，提供了比数组更灵活的插入与删除操作。 3. 栈：后进先出（LIFO）的数据结构，在函数调用、表达式求值等场景中广泛应用。 4. 队列：先进先出（FIFO）的数据结构，适用于任务调度和缓冲区管理等问题。 5. 树形数据结构：每个节点可能拥有零个或多个子节点的非线性组织方式。常见的树包括二叉搜索树、AVL平衡树以及红黑树等。 6. 图：由点（顶点）及连接这些点之间的边构成，常用来表示网络和关系问题模型。 7. 哈希表：利用哈希函数实现快速查找的数据结构，在字典与数据库索引中常见应用实例。 8. 堆：一种特殊的树形数据结构，遵循堆属性（最大或最小），适用于优先队列及排序场景。 算法是解决问题的具体步骤，它在实际编程任务中的应用至关重要。课件可能涉及的算法包括： 1. 排序算法：如冒泡、选择、插入、快速和归并等。 2. 搜索算法：涵盖线性搜索与二分查找以及深度优先（DFS）及广度优先（BFS）搜索策略。 3. 动态规划方法：用于解决最优化问题，例如背包问题和最长公共子序列等问题的求解方案。 4. 贪心法：通过每一步选择局部最优来期望获得全局最佳结果，如霍夫曼编码等实例展示。 5. 回溯技术：应用于组合性难题中，比如八皇后问题及数独游戏解决方案探索过程。 6. 分治策略：将大任务划分为小部分解决的问题处理方法，例如快速排序、归并排序和大整数乘法运算的实现方式。 7. 图论算法：如最短路径（Dijkstra与Floyd-Warshall）以及最小生成树（Prim及Kruskal）等。 通过这些课件的学习者不仅能理解各种数据结构及其工作原理，还能掌握如何在实际问题中应用它们来提高编程能力和解决问题效率。此外，该课程材料可能包含实例分析、代码实现和练习题以帮助学习者巩固理论知识并提升实践技能。对于希望深入理解和掌握数据结构与算法的人来说，这份资源极具价值性。
     
  • Python数据结构与算法学习笔记.zip
    优质
    本资料为个人整理的Python数据结构与算法学习笔记，涵盖数组、链表、栈、队列、树、图等核心概念及其实现方法。适合编程初学者和进阶者参考学习。 大数据算法在数据分析中扮演着关键角色，能够提升分析效率与准确性，并为决策提供强有力的支持。通过分类、聚类、预测及关联规则分析等多种方式，大数据算法可以揭示数据间的规律与联系，从而挖掘出潜在的价值。
     
  • 数据结构与算法-DataStructure-尚硅谷-数据结构.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。
     
  • 数据结构与算法(C/C++实现)视频教学
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    本课程详细讲解数据结构与算法原理，并使用C/C++语言进行编程实现。适合初学者及进阶学习者系统掌握核心知识和技术要点。 C/C++实现数据结构与算法视频培训课程全面介绍了计算机行业的基本知识、常用的数据结构与算法，并结合理论深度和实战技巧进行讲解。讲师全程手敲代码演示，带领学员逐步掌握数据结构与算法的核心内容。 本课程涵盖多种重要主题，包括栈、队列、单向链表、双向循环链表、树（如二叉树）、搜索二叉树以及平衡搜索二叉树等，并详细介绍了排序算法（例如冒泡排序、选择排序、直插排序和希尔排序）及高级算法（如归并排序）。此外，课程还深入探讨了深度优先与广度优先这两种重要的图遍历方法。