剑指Offer算法与数据结构解题代码汇总

这份PDF是《剑指Offer》思路的简化总结，共42页，包括常见解法、较优解和最优解的综述。与原版相比内容更为精简，适合实习和校招准备。详细内容可在牛客网讨论区查阅。

本代码示例集合提供了 Java、Python、Go 和 C++ 多种语言的数据结构和算法实现，包括： 数据结构：- 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- 集合和队列 算法：- 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、Prim 最小生成树算法- 动态规划、贪心算法、回溯法、分支限界法

数据结构与算法代码集锦 这份代码集锦涵盖了常见的数据结构和算法，帮助你理解和实践： 数据结构 线性结构：数组、链表、栈、队列等 树形结构：二叉树、堆、B树等 图结构：有向图、无向图等 算法 排序算法：冒泡排序、快速排序、归并排序等 查找算法：顺序查找、二分查找、哈希查找等 图论算法：Dijkstra最短路径算法、Floyd-Warshall算法、Prim最小生成树算法等 其他算法：动态规划、贪心算法、回溯法、分支限界法等 通过学习和实践这些代码，你将能够： 深入理解数据结构和算法的原理 提升编程能力和解决问题的能力 为构建高效、稳定的软件系统打下坚实基础

以下是类型CMyString的声明，请为该类型添加赋值运算符函数： class CMyString { public: CMyString(char* pData = nullptr); CMyString(const CMyString& str); ~CMyString(); CMyString& operator=(const CMyString& str); private: char* m_pData; }; CMyString& CMyString::operator=(const CMyString& str) { if (this != &str) { CMyString tmp(str); char* pTmp = tmp.m_pData; tmp.m_pData = m_pData; m_pData = pTmp; } return *this; }

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。

MySQL基础命令 连接MySQL：使用mysql -u 用户名 -p命令连接到MySQL服务器。 修改密码：ALTER USER 'user'@'host' IDENTIFIED BY '新密码';或SET PASSWORD FOR 'user'@'host' = PASSWORD('新密码'); 增加新用户：CREATE USER 'username'@'host' IDENTIFIED BY 'password'; 创建数据库：CREATE DATABASE 数据库名; 显示数据库：SHOW DATABASES; 删除数据库：DROP DATABASE 数据库名; 连接数据库：USE 数据库名; 选择的数据库：SELECT DATABASE(); 创建数据表：CREATE TABLE 表名 (列名 数据类型,...); 获取表结构：DESC 表名; 删除表：DROP TABLE 表名; 表插入数据：INSERT INTO 表名 (列名,...) VALUES (值,...); 查询表数据：SELECT * FROM 表名; 删除表中数据：DELETE FROM 表名 WHERE 条件; 修改表中数据：UPDATE 表名 SET 列名=新值 WHERE 条件; 增加字段：ALTER TABLE 表名 ADD 列名 数据类型; 修改表名：ALTER TABLE 旧表名 RENAME TO 新表名; 备份数据库：mysqldump -u 用户名 -p 数据库名 > 备份文件名.sql; 建库建表示例：CREATE DATABASE testdb; CREATE TABLE testtable (id INT, name VARCHAR(20));

数据分析中的大数据算法可以分类、聚类、预测和关联规则分析，发现数据规律和关联关系，挖掘潜在价值，提高分析效率和准确性，为决策提供支持。

算法与数据结构涵盖了以下主要内容：数据结构（Data Structures）：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：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：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。