2021年数据结构与算法面试指南

数据挖掘是从海量数据中提取有价值知识的过程，利用各种算法和统计方法揭示数据中的模式、关联和规律。在“Datamining_2021”项目中，我们聚焦于2021年数据挖掘的最新趋势和技术应用。Python作为强大易用的编程语言，因其丰富的数据处理库而在数据挖掘领域广泛应用。主要工具包括Pandas、NumPy、SciPy、Matplotlib和Scikit-learn等。Pandas提供高效的DataFrame数据结构，便于数据清洗、整合和分析；NumPy和SciPy支持数值和科学计算；Matplotlib用于数据可视化；Scikit-learn则提供机器学习各类算法。数据挖掘流程包括数据获取（

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。

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。

这是加州大学伯克利分校2021年春季CS 61B数据结构课程的课件。

数据作为21世纪的核心生产要素之一，对经济社会的发展至关重要。2021年的数据资产运营白皮书详细阐述了数字经济时代下数据的关键作用和企业转型中的战略意义。白皮书强调，有效的数据资产运营不仅包括全生命周期管理，还需建立全域数据资产中心，推动数据的统一化、标准化和资产化。企业通过数据资产运营，可以深度挖掘数据价值，支持业务决策，提升运营能力。

数据结构与算法是计算机科学的核心基础，对于想要深入学习编程或提升编程能力的人来说至关重要。数据结构定义了数据的组织方式和存储结构，而算法则是解决问题的有效步骤或指令集。将详细介绍各种数据结构类型，如数组、链表、栈、队列、哈希表、树和图，以及重要的排序、查找、递归与分治、动态规划、贪心算法和回溯法等算法。

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。

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

数据结构 数据结构阐述数据元素间的逻辑关系以及数据在计算机中的存储方式，并定义了针对每种数据结构的基本操作。 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 抽象数据类型：集合、队列 存储结构 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 插入、删除、查找、更新、遍历 时间复杂度和空间复杂度分析 算法 算法是将解决问题的步骤转化为计算机可执行指令的序列。 算法设计 将解决问题的步骤形式化 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