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数据结构和算法实战
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Java数据结构与算法实战
数据结构:- 线性、树形、图等逻辑结构- 连续存储、动态分配等存储结构- 插入、查找、删除等基本操作
算法:- 算法设计、特性、分类- 排序、查找、图论等算法- 时间、空间复杂度分析
学习数据结构与算法有助于理解程序内部运作,开发高效稳定的软件。
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数据结构与算法实战演练
掌握数据结构与算法,深入理解程序底层原理,编写高效、稳定且易于维护的软件系统。
数据结构:
逻辑结构:线性结构、树形结构、图结构等。
存储结构:连续存储、动态分配等。
基本操作:插入、删除、查找等。
算法:
算法设计:将问题分解为指令序列。
算法特性:输入、输出、有限、确定、可行。
算法分类:排序、查找、图论、动态规划等。
算法分析:评估效率(时间复杂度、空间复杂度)。
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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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本资料涵盖了算法和数据结构的基础知识,包括逻辑结构、存储结构、基本操作、算法特性、分类和分析等,有助于理解程序的工作原理和开发高效、稳定的软件。
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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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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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2024-07-15
Java数据结构和算法学习指南
数据结构- 逻辑结构:线性、树形、图形、集合和队列等。- 存储结构:数组、链表、邻接矩阵和邻接表等。- 基本操作:插入、删除、查找、更新和遍历。算法- 算法设计:将问题步骤转化为可执行指令。- 算法特性:输入、输出、有穷、确定和可行。- 算法分类:排序、查找、图论、动态规划、贪心、回溯、分支限界法等。- 算法分析:时间和空间复杂度评估算法效率。学习数据结构和算法有助于理解程序原理,并编写高效、稳定的软件系统。
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