尚硅谷大厂学院算法与数据结构解析

数据结构篇 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 物理结构:* 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* 分析时间复杂度和空间复杂度 算法篇 算法设计:* 将解决问题的步骤形式化为计算机指令 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、Prim最小生成树算法* 动态规划、贪心算法、回溯法、分支限界法 算法分析:* 时间复杂度：运行时间随数据规模增长的速度* 空间复杂度：所需内存大小 总结 深入学习算法与数据结构，能够帮助开发人员编写高效、稳定且易于维护的软件系统。

算法与数据结构包含多种数据类型及其逻辑和物理存储结构，如数组、链表、二叉树、堆、B树、图结构及集合和队列等。每种数据结构都定义了插入、删除、查找、更新、遍历等基本操作，并分析了它们的时间复杂度和空间复杂度。此外，还涵盖了排序算法（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、回溯法和分支限界法等。通过学习算法与数据结构，可以帮助开发人员理解程序内部工作原理，编写出高效、稳定且易于维护的软件系统。

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、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 算法分析 时间复杂度 空间复杂度 总结 学习算法与数据结构有助于理解程序内部工作机制，并帮助开发者构建高效、稳定、易维护的软件系统。

数据结构 数据结构描述数据元素之间的关系以及数据在计算机中的存储方式。* 逻辑结构: 描述数据元素之间的逻辑关系，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）以及集合和队列等。* 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。 算法 算法是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。* 算法设计: 研究如何将解决问题的步骤形式化为一系列指令。* 算法特性: 包括输入、输出、有穷性、确定性和可行性。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（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。 数据结构与算法的意义 学习算法与数据结构有助于理解程序的内部工作原理，并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 逻辑结构: 刻画数据元素间的关联，涵盖线性结构（数组、链表等）、树形结构（二叉树、堆、B树等）、图结构（有向图、无向图等）以及集合、队列等抽象数据类型。 存储结构（物理结构）: 揭示数据在计算机中的实际存储方式，例如数组的连续存储、链表的动态节点分配、树和图的邻接矩阵或邻接表表示等。 基本操作: 每种数据结构都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: 将解决问题的步骤转化为计算机可执行的指令序列。 算法特性: 包括输入、输出、有穷性、确定性和可行性。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: 涵盖排序算法（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）、动态规划、贪心算法、回溯法、分支限界法等。 算法分析: 运用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），评估算法效率。 深入学习算法与数据结构，有助于理解程序内部机制，更能帮助开发者构建高效、稳定、易于维护的软件系统。

数据结构 逻辑结构: 揭示数据元素间的关联, 涵盖线性结构 (数组、链表)、树形结构 (二叉树、堆、B树)、图结构 (有向图、无向图) 以及集合、队列等抽象数据类型。 存储结构(物理结构): 阐述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: 每种数据结构都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: 将解决问题的步骤转化为计算机可执行的指令序列。 算法特性: 包括输入、输出、有穷性、确定性和可行性, 一个有效的算法必须在有限步骤内结束, 对给定输入产生唯一的确定输出。 算法分类: 涵盖排序算法 (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) 以及动态规划、贪心算法、回溯法、分支限界法等。 算法分析: 运用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) 以评估其效率。 掌握算法与数据结构不仅有助于理解程序内部机制, 更能帮助开发者构建高效、稳定、易于维护的软件系统。

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。

逻辑结构描述了数据元素之间的逻辑关系，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）以及抽象数据类型如集合和队列。存储结构（物理结构）说明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。基本操作包括插入、删除、查找、更新、遍历等，对每种数据结构分析了其时间复杂度和空间复杂度。算法设计研究了如何将问题解决步骤形式化为一系列指令，包括算法的特性和分类，如排序算法（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、回溯法和分支限界法。算法分析通过数学方法评估了算法的时间复杂度和空间复杂度，帮助理解程序的内部工作原理，开发高效、稳定和易于维护的软件系统。