严巍敏《数据结构及算法》之C代码实现，高一凡学习资源下载

本教材提供了《数据结构》中算法的 C 语言实现，可用于算法学习和实践。

数据结构与算法是计算机科学的核心内容，对于解决复杂问题至关重要。严蔚敏教授的经典教材《数据结构》广泛应用于计算机科学学习中。本资料包含了该教材中各种数据结构和算法的C++实现，帮助学习者深入理解和实践这些概念。文章详细介绍了数组、链表、栈、队列、树、图、哈希表等数据结构的特点及其在编程中的应用。此外，还包括了排序、搜索、图算法等解决问题的方法，以及如何利用C++和STL提供的容器和算法来实现这些数据结构。通过实际编码和调试，学习者可以巩固理论知识，提升编程技能。

这份资源包含了用C++实现的算法、回溯、数据结构、图、搜索、分类等内容，还涉及一些数学应用。

目录 绪论 线性表 栈和队列 树和二叉树 图 查找 排序

逻辑结构包括线性结构（例如数组、链表）、树形结构（如二叉树、堆、B树）以及图结构（有向图、无向图等），还涵盖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、链表的动态分配节点，以及树和图的邻接矩阵或邻接表表示等。基本操作定义了每种数据结构的核心操作，如插入、删除、查找、更新和遍历，并分析了它们的时间复杂度和空间复杂度。算法部分涵盖了算法设计、算法特性（如输入、输出、有穷性、确定性和可行性）、算法分类（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）以及算法分析（通过数学方法分析算法的时间复杂度和空间复杂度）。学习数据结构与算法不仅有助于理解程序的内部工作原理，还能帮助开发人员编写高效、稳定和易于维护的软件系统。

本幻灯片展示了数据结构中排序算法的原理、分类及常用方法的实现。

数据结构是计算机用来存储和组织数据的方法，包括逻辑结构、物理结构及基本操作。选择合适的数据结构直接影响程序的效率、可读性和可维护性，常见的数据结构有数组、链表、栈、队列、树和图。算法是解决问题的步骤，涉及数据的详细操作和运算，设计和选择适当的算法直接决定程序的执行效率，因此，在算法设计时需考虑时间复杂度、空间复杂度等因素。数据结构和算法在实际应用中密不可分，通过深入理解和实践，可以有效提升编程技能和解决实际问题的能力。

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（例如二叉树、堆、B树）、图结构（例如有向图、无向图）以及抽象数据类型如集合和队列。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。基本操作针对每种数据结构定义了一系列基本操作，包括插入、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，使得计算机可以执行以解决问题。算法特性包括输入、输出、有穷性、确定性和可行性，有效算法必须在有限步骤内结束，并对给定输入产生唯一确定的输出。算法分类包括排序算法（例如冒泡排序、快速排序、归并排序）、查找算法（例如顺序查找、二分查找、哈希查找）、图论算法（例如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、回溯法和分支限界法。算法分析通过数学方法分析算法的时间复杂度（随数据规模增长的运行时间）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。

数据结构与算法涵盖了数据元素间的逻辑关系，如数组、链表、二叉树、堆、B树等抽象数据类型，并描述了它们在计算机中的存储方式，如数组的连续存储、链表的动态分配节点，以及树和图的不同表示方法。此外，还介绍了数据结构的基本操作，如插入、删除、查找、更新和遍历，以及算法设计的基本原则和分类，包括排序、查找、图论、动态规划等。学习数据结构与算法有助于理解程序的内部工作原理，提高软件系统的效率和稳定性。