LeetCode数据结构总结

件包含算法与数据结构的详细内容：数据结构包括逻辑结构，如数组、链表，以及树形结构（如二叉树、堆、B树）、图结构（如有向图、无向图）等，还包括集合和队列等抽象数据类型。存储结构描述了数据在计算机中的具体存储方式，如数组的连续存储，链表的动态节点分配，以及树和图的邻接矩阵或邻接表表示。针对每种数据结构定义了一系列基本操作，如插入、删除、查找、更新、遍历等，并分析了这些操作的时间复杂度和空间复杂度。算法部分包括算法设计，描述了解决问题的步骤形式化为指令的过程。涉及排序算法（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、Floy

数据结构及其实现涵盖了多种逻辑结构，如数组、链表、二叉树、堆、B树等，以及抽象数据类型如集合和队列。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。基本操作定义了插入、删除、查找、更新、遍历等操作，并分析了它们的时间复杂度和空间复杂度。算法设计探讨了如何将解决问题的步骤形式化为指令序列，以及算法的特性如输入、输出、有穷性、确定性和可行性。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

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

数据结构 逻辑结构: 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)、集合、队列。 存储结构 (物理结构): 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。 基本操作: 插入、删除、查找、更新、遍历等，以及时间复杂度和空间复杂度分析。 算法 算法设计: 将问题解决步骤转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。 算法分类: 排序算法: 冒泡排序、快速排序、归并排序。 查找算法: 顺序查找、二分查找、哈希查找。 图论算法: Dijkstra最短路径算法、Floyd-Warshall算法

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算法与数据结构包含了以下主要内容：数据结构包括逻辑结构，描述数据元素之间的逻辑关系，如线性结构（例如数组、链表）、树形结构（如二叉树、堆、B树）、图结构（包括有向图、无向图等）以及抽象数据类型如集合和队列等。存储结构则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。基本操作针对每种数据结构定义了一系列基本操作，如插入、删除、查找、更新、遍历等，并分析了这些操作的时间复杂度和空间复杂度。算法设计研究了如何将解决问题的步骤形式化为一系列指令，使得计算机能够执行以解决问题。算法特性包括输入、输出、有穷性、确定性和可行性，有效算法必须能在有

计算机数据结构笔试与面试高频问题1800道，涵盖了各种常见的数据结构及其应用场景，是准备计算机相关笔试和面试的必备参考资料。内容详实，适合广大计算机专业学生和从业者使用。

数据结构的概念和应用 不同数据结构的优缺点 各种数据结构的实现方法 数据结构在实际项目中的应用

北京大学数据结构课程第六讲重点总结如下：二叉树是节点的有限集合，可以为空，也可以包含根节点及左右子树。五种基本形态包括空二叉树、仅根节点二叉树、带一个子节点的二叉树、带两个子节点的二叉树和复杂结构的二叉树。术语包括根、叶节点、子节点、父节点、祖先、兄弟节点和边。讨论了二叉树的层次结构、深度，以及满二叉树与完全二叉树的定义及特点。扩充二叉树转换了所有节点为度为2的分支节点，并增加了外部节点和内部节点的路径长度定义。