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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
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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数据结构与算法
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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算法与数据结构精粹
逻辑结构
数据元素间关系的抽象描述,例如:- 线性结构:数组、链表- 树形结构:二叉树、堆、B树- 图结构:有向图、无向图- 抽象数据类型:集合、队列
存储结构(物理结构)
数据在计算机中的具体存储方式,例如:- 数组:连续存储- 链表:动态分配节点- 树和图:邻接矩阵或邻接表
基本操作
每种数据结构定义的操作,例如插入、删除、查找、更新、遍历等,并分析其时间复杂度和空间复杂度。
算法
算法设计
将解决问题的步骤形式化为计算机可执行的指令序列。
算法特性
输入
输出
有穷性
确定性
可行性
一个有效的算法必须在有限步骤内结束,并对给定输入产生唯一的确定输出。
算法分类
排序算法:冒泡排序
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