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数据结构和算法预算法分析
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数据结构是组织和存储数据的逻辑和物理结构,影响程序效率和可维护性。常见结构有数组、链表、栈、队列、树和图。算法是解决问题的步骤,影响程序效率。数据结构和算法密切相关,掌握它们有助于高效编程。
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《数据结构与算法分析》书中数据结构与算法实现.zip
数据结构与算法的内容涵盖多种抽象数据类型和物理存储结构,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、无向图)以及基本操作如插入、删除、查找等。此外,还涉及算法设计(如排序、查找、图论算法)、分析(时间复杂度、空间复杂度)以及对程序效率和稳定性的影响。
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数据结构与算法分析详解
数据结构与算法是计算机科学的核心内容,涵盖了逻辑结构如数组、链表,树形结构如二叉树、堆、B树,以及图结构如有向图、无向图等。存储结构包括数组的连续存储、链表的动态分配节点,以及树和图的邻接矩阵或邻接表表示。基本操作如插入、删除、查找、更新、遍历等,算法设计涵盖排序算法如冒泡排序、快速排序、归并排序,查找算法如顺序查找、二分查找、哈希查找,以及图论算法如Dijkstra最短路径算法、Floyd-Warshall算法、Prim最小生成树算法,动态规划、贪心算法、回溯法、分支限界法等。算法分析通过数学方法评估其时间复杂度和空间复杂度,有助于理解程序的工作原理和编写高效稳定的软件系统。
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数据结构与算法
逻辑结构描述数据元素的逻辑关系,如线性、树形、图结构等。存储结构描述数据在计算机中的存储方式。基本操作包括插入、删除、查找等,并分析时间和空间复杂度。
算法设计研究如何将问题步骤形式化为指令,形成算法。算法特性包括输入、输出、有限性、确定性和可行性。
算法分类包括排序、查找、图论、动态规划、贪心、回溯、分支限界等。算法分析通过数学方法评估算法的效率,包括时间和空间复杂度。
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数据结构:逻辑结构(如线性、树形、图等),存储结构(如连续存储、动态分配等),基本操作(如插入、删除、查找等)。算法:算法设计,算法特性(输入、输出、有穷性、确定性、可行性),算法分类(排序、查找、图论等),算法分析(时间复杂度、空间复杂度)。学习数据结构与算法有助于理解程序运行机制,并编写高效稳定的软件。
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