数据结构笔记整理

本笔记为青岛大学王卓老师数据结构课程课堂笔记。内容涵盖数据结构的基本概念、算法分析、常见数据结构（如线性表、栈、队列、树、图等）的实现和应用。

算法与数据结构涵盖数据结构的逻辑结构（如数组、链表、树形结构、图结构等）和存储结构（如数组、链表、树和图的存储方式），以及基本操作如插入、删除、查找、更新、遍历的时间复杂度和空间复杂度分析。同时包括排序算法（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）和动态规划、贪心算法、回溯法、分支限界法等详细解析。学习这些内容有助于理解程序内部工作原理，编写高效、稳定和易于维护的软件系统。

这张图片展示了数据结构课堂的笔记样本，供大家参考。

逻辑结构描述数据元素之间的逻辑关系，如线性结构（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）描述数据在计算机中如何具体存储，例如数组的连续存储，链表的动态分配节点，树和图的邻接矩阵或邻接表表示等。基本操作针对每种数据结构定义了一系列基本的操作，包括但不限于插入、删除、查找、更新、遍历等，并分析这些操作的时间复杂度和空间复杂度。算法设计研究如何将解决问题的步骤形式化为一系列指令，使得计算机可以执行以求解问题。算法特性包括输入、输出、有穷性、确定性和可行性，即一个有效的算法必须能在有限步骤内结束，并且对于给定的输入产生唯一的确定输出。算法分类包括排序算法（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）、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分析算法的时间复杂度（运行时间随数据规模增长的速度）和空间复杂度（所需内存大小）来评估其效率。学习算法与数据结构不仅有助于理解程序的内部工作原理，更能帮助开发人员编写出高效、稳定和易于维护的软件系统。

数据结构是计算机存储和组织数据的方式，涉及数据的逻辑结构、物理结构及基本操作。选择合适的数据结构影响程序效率、可读性和可维护性。常见数据结构包括数组、链表、栈、队列、树和图。算法是解决问题的步骤，涉及数据运算和操作的详细描述。算法设计和选择直接影响程序效率，需考虑时间复杂度、空间复杂度等因素。数据结构和算法在实际应用中密切相关，深入理解数据结构、学习和研究算法可提升编程能力。

包括基本的数据结构和算法，如数组、链表、字符串、树、图、动态规划等等，持续更新中。目前正在与合作者共同开发。

bi站王卓老师的数据结构与算法笔记已经完整整理为思维导图形式。

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