资源简介：资源大小：12.6GB《恋上数据结构与算法第三季》导师：李明杰MJ老师与名企算法大咖共同研发设计。在计算机编程领域，数据结构与算法的应用无处不在，课程通俗易懂系统全面高含金量，方法论体系实战演练浅入深地带着同学们敲出每个数据结构每个算法的每一行代码实现，真实案例详细讲解让数据结构与算法并不难并且相当实用有趣，一起感受数据结构与算法的魅力。课件百度、阿里、腾讯、京东等面试题01.m4百度、阿里、腾讯、京东等面试题02.m4百度、阿里、腾讯、京东等面试题03.m4百度、阿里、腾讯、京东等面试题04.m4百度、阿里、腾讯、京东等面试题05.m4谷歌、微软、亚马逊等面试题01.m4谷歌、微软、亚马逊等面试题02.m4谷歌、微软、亚马逊等面试题03.m4谷歌、微软、亚马逊等面试题04.m4谷歌、微软、亚马逊等面试题05.m4头条、美团、滴滴等面试题01.m4头条、美团、滴滴等面试题02.m4头条、美团、滴滴等面试题03.m4头条、美团、滴滴等面试题04.m4头条、美团、滴滴等面试题05.m4数据结构...

2023-03-25

资源简介：资源大小：1.42GB课程背景优秀的软件工程师，必须具备过硬的代码开发能力。而代码开发的能力，则体现在对数据结构、算法思维、代码效率优化等知识的储备上。目前，数据结构与算法是国内一线互联网公司面试的必考的环节。很多程序员为了快速提升代码能力，会选择通过公开的题库刷题，但初学者在没有掌握套路时，常常会被那些千变万化的代码题搞得晕头转向、不明所以。专栏解读这门课会从方法论、基础知识、真题演练、面试技巧这四个方面，为你提供成为刷题技巧，掌握优秀工程师学习的完整路径。具体包括以下五部分内容：第一部分：把“烂”代码优化为高效率代码的方法和路径。代码的目标，除了完成任务，还要求把某项任务高效率地完成。第二部分，带你补充必备的数据结构基础知识。时间/空间复杂度的降低，要求对数据有超强的组织方式，这些能力需要你对数据结构的基础知识有极为深刻的理解，只有理解他们的优劣才能灵活选用合适的数据结构。第三部分，这部分是你学习的重点，也就是用算法思考问题的逻辑和程序设计方法。通过对递归、二分法、排序算法等介绍，教你一些不会改变数据的组织方式，就可以用巧妙的方法计算代码复杂度。第四部分，侧重在BAT高频面试真题详解。这一部分，带你运用前面所学来深入剖析高频真题的解题方法和思路，为你的大厂面试助力。第五部分，面试现场，给你求职时的切实建议。很多工程师有个共性问题，那就是明明有能力，却说不出来，表现得就像是个初学者一样。这部分，我通过补充面试经验，包括现场手写代码、问题分析、面试官注重的软素质等内容，来帮你解决这个问题。课程大纲01复杂度：如何衡量程序运行的效率？.m402数据结构：将“昂贵”的时间复杂度转换成“廉价”的空间复杂度.m403增删查：掌握数据处理的基本操作,以不变应万变.m404如何完成线性表结构下的增删查？.m405栈：后进先出的线性表，如何实现增删查？.m406队列：先进先出的线性表，如何实现增删查？.m407数组：如何实现基于索引的查找？.m408字符串：如何正确回答面试中高频考察的字符串匹配算法？.m409树和二叉树：分支关系与层次结构下，如何有效实现增删查？.m410哈希表：如何利用好高效率查找的“利器”？.m411递归：如何利用递归求解汉诺塔问题？.m412分治：如何利用分治法完成数据查找？.m413排序：经典排序算法原理解析与优劣对比.m414动态规划：如何通过最优子结构，完成复杂问题求解？.m415定位问题才能更好地解决问题：开发前的复杂度分析与技术选型.m416真题案例（一）：算法思维训练.m417真题案例（二）：数据结构训练.m418真题案例（三）：力扣真题训练.m419真题案例（四）：大厂真题实战演练.m420代码之外，技术面试中你应该具备哪些软素质？.m421面试中如何建立全局观，快速完成优质的手写代码？.m4加餐课后练习题详解.m4结束语勤修内功，构建你的核心竞争力.m4开篇词数据结构与算法，应该这样学！.m4文档_.tar数据结构...

2023-03-25 数据结构代码看不懂 数据结构代码题

资源简介：资源大小：2.84GB全新深度算法实战课程，非常棒的一套数据结构与算法视频教程，课程带领同学们深入大数据级别的算法，解读非常深入的高级问题。这也是首次关于大数据级的算法，换一个视角完善数据结构能力，增加自己大数据领域的学习能力课程大纲01_自定义队列1.m402_自定义队列2.m403_链表介绍.m404_单向链表.m405_双向链表.m406_双向循环链表_1.m407_双向循环链表_2.m408_约瑟夫问题.m409_冒泡排序.m410_插入排序.m411_聚合结果的获取.m411_快排原理.m412_快排实现_1.m413_快排实现_2.m414_快排实现_3.m415_归并排序的实现.m416_归并排序的实现_2.m401_前面碰到的问题.m402_时间复杂度的计算.m403_hah表.m404_树的基本概念.m405_二叉树的一些概念.m406_二叉树的分类.m407_构造一个普通的二叉树和遍历二叉树.m408_一个小ug的解决.m409_排序二叉树_1.m410_排序二叉树_2.m411_排序二叉树中查找元素.m412_关联父节点.m413_删除节点.m414_AVL树的平衡原理.m415_avl树的右右模式(左旋).m416_复习.m416_平衡了root需要调整root.m417_左左情况_右旋.m418_右左情况.m4数据结构...

2023-03-25 数据结构循环链表的特点 数据结构循环链表实验报告

资源简介：资源大小：572.35MB课程介绍：踏上了编程之路，也就意味着你选择了一种终身学习的生活方式。每一个程序员都要练就十八般武艺，而掌握数据结构与算法就像修炼了九阳神功。换句话说，掌握了数据结构与算法，你的内功修炼速度就会有质的飞跃。无论你是从事业务开发，想要评估代码性能和资源消耗；还是从事架构设计，想要优化设计模式；或者想要快速玩转热门技术，比如人工智能、区块链，都要先搞定数据结构与算法。因为，任凭新技术如何变化，只要掌握了这些计算机科学的核心“招式”，你就可以见招拆招，始终立于“不败之地”。那怎样才能真正掌握数据结构与算法呢？是把常用的数据结构与算法背得滚瓜烂熟吗？即便如此，面对现实世界的千变万化，你也不太可能照搬某个算法解决即将遇到的下一个问题。因此，就像学习设计模式、架构模式一样，学习数据结构与算法的关键，在于掌握其中的思想和精髓，学会解决实际问题的方法。专栏分为4个由浅入深的模块。入门篇为什么要学习数据结构与算法？数据结构与算法该怎么学？学习的重点又是什么？这一模块将为你指明数据结构与算法的学习路径；并着重介绍贯穿整个专栏学习的重要概念：时间复杂度和空间复杂度，为后面的学习打好基础。基础篇将介绍最常见、最重要的数据结构与算法。每种都从“来历”“特点”“适合解决的问题”“实际的应用场景”出发，进行详细介绍；并配有清晰易懂的手绘图解，由浅入深进行讲述；还适时总结一些实用“宝典”，教你解决真实开发问题的思路和方法。课程大纲：01为什么要学习数据结构和算法？.m301为什么要学习数据结构和算法？.df02如何抓住重点，系统高效地学习数据结构与算法？.m302如何抓住重点，系统高效地学习数据结构与算法？.df03复杂度分析（上）：如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗？.m303复杂度分析（上）：如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗？.df04复杂度分析（下）：浅析最好、最坏、平均、均摊时间复杂度.m304复杂度分析（下）：浅析最好、最坏、平均、均摊时间复杂度.df05数组：为什么很多编程语言中数组都从0开始编号？.m305数组：为什么很多编程语言中数组都从0开始编号？.df06链表（上）：如何实现LRU缓存淘汰算法.m306链表（上）：如何实现LRU缓存淘汰算法.df07链表（下）：如何轻松写出正确的链表代码？.m307链表（下）：如何轻松写出正确的链表代码？.df08栈：如何实现浏览器的前进和后退功能？.m308栈：如何实现浏览器的前进和后退功能？.df09队列：队列在线程池等有限资源池中的应用.m309队列：队列在线程池等有限资源池中的应用.df10递归：如何用三行代码找到“最终推荐人”？.m310递归：如何用三行代码找到“最终推荐人”？.df11排序（上）：为什么插入排序比冒泡排序更受欢迎？.m311排序（上）：为什么插入排序比冒泡排序更受欢迎？.df12排序（下）：如何用快排思想在O()内查找第K大元素？.df12排序（下）：如何用快排思想在O内查找第K大元素？.m313线性排序：如何根据年龄给100万用户数据排序？.m313线性排序：如何根据年龄给100万用户数据排序？.df14排序优化：如何实现一个通用的、高性能的排序函数？.m314排序优化：如何实现一个通用的、高性能的排序函数？.df15二分查找（上）：如何用最省内存的方式实现快速查找功能？.m315二分查找（上）：如何用最省内存的方式实现快速查找功能？.df16二分查找（下）：如何快速定位IP对应的省份地址？.m316二分查找（下）：如何快速定位IP对应的省份地址？.df17跳表：为什么Redi一定要用跳表来实现有序集合？.m317跳表：为什么Redi一定要用跳表来实现有序集合？.df18散列表（上）：Word文档中的单词拼写检查功能是如何实现的？.m318散列表（上）：Word文档中的单词拼写检查功能是如何实现的？.df19散列表（中）：如何打造一个工业级水平的散列表？.m319散列表（中）：如何打造一个工业级水平的散列表？.df20散列表（下）：为什么散列表和链表经常会一起使用？.m320散列表（下）：为什么散列表和链表经常会一起使用？.df21哈希算法（上）：如何防止数据库中的用户信息被脱库？.m321哈希算法（上）：如何防止数据库中的用户信息被脱库？.df22哈希算法（下）：哈希算法在分布式系统中有哪些应用？.m322哈希算法（下）：哈希算法在分布式系统中有哪些应用？.df23二叉树基础（上）：什么样的二叉树适合用数组来存储？.m323二叉树基础（上）：什么样的二叉树适合用数组来存储？.df24二叉树基础（下）：有了如此高效的散列表，为什么还需要二叉树？.m324二叉树基础（下）：有了如此高效的散列表，为什么还需要二叉树？.df25红黑树（上）：为什么工程中都用红黑树这种二叉树？.m325红黑树（上）：为什么工程中都用红黑树这种二叉树？.df26红黑树（下）：掌握这些技巧，你也可以实现一个红黑树.m326红黑树（下）：掌握这些技巧，你也可以实现一个红黑树.df27递归树：如何借助树来求解递归算法的时间复杂度？.m327递归树：如何借助树来求解递归算法的时间复杂度？.df28堆和堆排序：为什么说堆排序没有快速排序快？.m328堆和堆排序：为什么说堆排序没有快速排序快？.df29堆的应用：如何快速获取到To10最热门的搜索关键词？.m329堆的应用：如何快速获取到To10最热门的搜索关键词？.df30图的表示：如何存储微博、微信等社交网络中的好友关系？.m330图的表示：如何存储微博、微信等社交网络中的好友关系？.df31深度和广度优先搜索：如何找出社交网络中的三度好友关系？.m331深度和广度优先搜索：如何找出社交网络中的三度好友关系？.df32字符串匹配基础（上）：如何借助哈希算法实现高效字符串匹配？.m332字符串匹配基础（上）：如何借助哈希算法实现高效字符串匹配？.df33字符串匹配基础（中）：如何实现文本编辑器中的查找功能？.m333字符串匹配基础（中）：如何实现文本编辑器中的查找功能？.df34字符串匹配基础（下）：如何借助BM算法轻松理解KMP算法？.m334字符串匹配基础（下）：如何借助BM算法轻松理解KMP算法？.df35Trie树：如何实现搜索引擎的搜索关键词提示功能？.m335Trie树：如何实现搜索引擎的搜索关键词提示功能？.df36AC自动机：如何用多模式串匹配实现敏感词过滤功能？.m336AC自动机：如何用多模式串匹配实现敏感词过滤功能？.df37贪心算法：如何用贪心算法实现Huffma压缩编码？.m337贪心算法：如何用贪心算法实现Huffma压缩编码？.df38分治算法：谈一谈大规模计算框架MaReduce中的分治思想.m338分治算法：谈一谈大规模计算框架MaReduce中的分治思想.df39回溯算法：从电影《蝴蝶效应》中学习回溯算法的核心思想.m339回溯算法：从电影《蝴蝶效应》中学习回溯算法的核心思想.df40初识动态规划：如何巧妙解决“双十一”购物时的凑单问题？.m340初识动态规划：如何巧妙解决“双十一”购物时的凑单问题？.df41动态规划理论：一篇文章带你彻底搞懂最优子结构、无后效性和重复子问题.m341动态规划理论：一篇文章带你彻底搞懂最优子结构、无后效性和重复子问题.df42动态规划实战：如何实现搜索引擎中的拼写纠错功能？.m342动态规划实战：如何实现搜索引擎中的拼写纠错功能？.df43拓扑排序：如何确定代码源文件的编译依赖关系？.m343拓扑排序：如何确定代码源文件的编译依赖关系？.df44最短路径：地图软件是如何计算出最优出行路径的？.m344最短路径：地图软件是如何计算出最优出行路径的？.df45位图：如何实现网页爬虫中的URL去重功能？.m345位图：如何实现网页爬虫中的URL去重功能？.df46概率统计：如何利用朴素贝叶斯算法过滤垃圾短信？.m346概率统计：如何利用朴素贝叶斯算法过滤垃圾短信？.df47向量空间：如何实现一个简单的音乐推荐系统？.m347向量空间：如何实现一个简单的音乐推荐系统？.df48Bmore树：MySQL数据库索引是如何实现的？.df48B树：MySQL数据库索引是如何实现的？.m349搜索：如何用A搜索算法实现游戏中的寻路功能？.m349搜索：如何用A搜索算法实现游戏中的寻路功能？.df50索引：如何在海量数据中快速查找某个数据？.m350索引：如何在海量数据中快速查找某个数据？.df51并行算法：如何利用并行处理提高算法的执行效率？.m351并行算法：如何利用并行处理提高算法的执行效率？.df52算法实战（一）：剖析Redi常用数据类型对应的数据结构.m352算法实战（一）：剖析Redi常用数据类型对应的数据结构.df53算法实战（二）：剖析搜索引擎背后的经典数据结构和算法.m353算法实战（二）：剖析搜索引擎背后的经典数据结构和算法.df54算法实战（三）：剖析高性能队列Dirutor背后的数据结构和算法.m354算法实战（三）：剖析高性能队列Dirutor背后的数据结构和算法.df55算法实战（四）：剖析微服务接口鉴权限流背后的数据结构和算法.m355算法实战（四）：剖析微服务接口鉴权限流背后的数据结构和算法.df56算法实战（五）：如何用学过的数据结构和算法实现一个短网址系统？.m356算法实战（五）：如何用学过的数据结构和算法实现一个短网址系统？.df不定期福利第二期王争：羁绊前行的，不是肆虐的狂风，而是内心的迷茫.m3不定期福利第二期王争：羁绊前行的，不是肆虐的狂风，而是内心的迷茫.df不定期福利第三期测一测你的算法阶段学习成果.m3不定期福利第三期测一测你的算法阶段学习成果.df不定期福利第四期刘超：我是怎么学习《数据结构与算法之美》的？.m3不定期福利第四期刘超：我是怎么学习《数据结构与算法之美》的？.df不定期福利第一期数据结构与算法学习书单.m3不定期福利第一期数据结构与算法学习书单.df春节7天练Day1：数组和链表.m3春节7天练Day1：数组和链表.df春节7天练Day2：栈、队列和递归.m3春节7天练Day2：栈、队列和递归.df春节7天练Day3：排序和二分查找.m3春节7天练Day3：排序和二分查找.df春节7天练Day4：散列表和字符串.m3春节7天练Day4：散列表和字符串.df春节7天练Day5：二叉树和堆.m3春节7天练Day5：二叉树和堆.df春节7天练Day6：图.m3春节7天练Day6：图.df春节7天练Day7：贪心、分治、回溯和动态规划.m3春节7天练Day7：贪心、分治、回溯和动态规划.df简介.df开篇词从今天起，跨过“数据结构与算法”这道坎.m3开篇词从今天起，跨过“数据结构与算法”这道坎.df数据结构极客时间算法...

2023-03-25 数据结构与算法散列表设计与实现 数据结构与算法 散列表怎么做

课程介绍课程来自于【大厂学苑】数据结构算法课程（视频+资料+代码）48小时助你攻克算法难题，帮你建立全面的算法知识体系，特精心挑选了LeetCode中50道经典题目，然后按照数据结构、应用场景、算法策略进行划分。涵盖：数组、字符串、二分查找、滑动窗口、链表、哈希表、栈和队列、排序、二叉树、贪心、动态规划、DFS和BFS、位运算等。课程大纲资料算法基础.tx大厂学院算法与数据结构解析课程大纲.docx大厂算法和数据结构解析（中）.docx大厂算法和数据结构解析（下）.docx大厂算法和数据结构解析（上）.docx视频Day16.m4Day13.m4Day12.m4Day10.m4Day09.m48-3.m48-2.m48-1.m47.m46-3.m46-2.m46-1.m45-3.m45-2.m45-1.m44-3.m44-2.m44-1.m43-.m42-3.m42-2.m42-1.m418-2.m418-1.m417-3.m417-2.m417-1.m415.m414-2.m414-1.m411-3.m411-2.m411-1.m41-3.m41-2.m41-1.m4代码algorithm_day18_代码.rar数据结构...

2023-03-25 数据结构算法有哪些 数据结构算法题怎么练

课程介绍课程来自于数据结构与算法：剑指offer-ACM大牛带你玩转数据结构与算法（带全套资料）数据结构与算法是程序的灵魂，是朴素的基础，当今流行的WEB新时代，各种云概念，海量数据，百万用户并发等，最终都是数据结构与算法的比拼。因此作为当代程序员应该要学好、学博、学精。本课程旨在培养计算机领域爱好者算法的思维和对数据结构的深入理解并能熟练应用，正所谓修炼好扎实的内功才能打出更花式的绝招。文件目录剑指offer从尾到头打印链表.g青蛙跳台阶.g不用加减法算和运算.g链表中环的入口结点.g链表中倒数的第k个结点.g小朋友的游戏公式.g最大堆最小堆.g圆圈中最后剩下的数.g小朋友的游戏.g补码.md链表.g两个链表.g复杂链表的复制.g反转链表.g两个链表第一个公共的结点.g整数中1出现的次数.g剑指offer1-24题.md合成一个链表.g两个栈实现一个队列.g二叉树.g剑指offer25-50题.md00斐波那契.m401青蛙跳台阶.m402变态跳台阶.m403数组的概念.m404栈的概念.m405队列.m406二维数组中的查找.m407替换空格.m408两个栈实现一个队列.m409旋转数组的最小数字-1.m410旋转数组最小数字-2.m411调整数组顺序使奇数位于偶数前面.m412冒泡排序.m413包含mi函数的栈.m414栈的压入弹出序列.m415链表.m416从尾到头打印链表.m417链表中倒数第k个结点.m418反转链表.m419合并两个排序的链表.m420复杂链表的复制.m421两个链表的第一个公共结点.m422孩子们的游戏.m423链表中环的入口节点.m424二进制中1的个数.m425不用加减乘除做加法.m426数组中出现次数超过一半的数字.m427整数中1出现的次数.m428丑数.m429数组中只出现一次的数字.m430树的遍历.m431重建二叉树.m432树的子结构.m433二叉树的镜像.m434从上往下打印二叉树.m435二叉搜索树的后序遍历序列.m436二叉树中和为某一值的路径.m437二叉搜索树与双向链表.m438二叉搜索树与双向链表-详解.m439最小的K个数.m440数据流中的中位数.m441数据流中的中位数-封装.m442二叉树的下一个节点.m443对称的二叉树.m444按之字形打印二叉树.m445把二叉树打印成多行.m446二叉搜索树的第k个结点.m447序列化二叉树.m448连续子数组的最大和.m453矩形覆盖.m4数据结构算法...

2023-03-25 链表二叉树 链表 二叉树 图

课程介绍课程来自于信息学奥赛数据结构培训课（视频+源码）数据存储于计算机的内存中。内存如图所示，形似排成1列的箱子，1个箱子里存储1个数据。数据存储于内存时，决定了数据顺序和位置关系的便是“数据结构”。青少年信息学（计算机）奥林匹克竞赛（早期称为青少年计算机程序设计竞赛）是指在广大青少年中普及计算机教育，推广计算机应用的一项学科性竞赛活动。全国从1984年开始举办全国性竞赛。而自从1989年我国参加第一届国际信息学奥林匹克（IteratioalOlymiadiIformatic,简称IOI）以来，全国青少年计算机程序设计竞赛也更名为全国青少年信息学（计算机）奥林匹克竞赛（NatioalOlymiadiIformatic,简称NOI）。全国信息学奥林匹克竞赛活动担负着选拔优秀学生参加国际学科奥林匹克竞赛任务，它是经国家教委批准，中国科协具体领导，由中国计算机学会主办的。为促进计算机普及并兼顾提高，从95年开始全国举办信息学奥林匹克竞赛分区联赛。获得全国中学生数学、物理、化学、生物、信息学5个学科奥林匹克竞赛，省赛区获得一等奖者；自主招生（高考加分照顾）享受加5-30分，和保送大学资格；其它竞赛获奖者不享受此待遇。文件目录01-栈数据结构源码括号匹配检验.c字符串匹配问题.c数组模拟栈.c栈接口.c表达式括号匹配.c十进制转二进制.c栈数据结构.df栈数据结构.m4后缀表达式的值.m4车厢调度.m402-向量数据结构源码vector基础语法.c上网统计.c围圈报数.c向量数据结构.tx上网统计.m4vector基础语法.m4围圈报数.m403-队列数据结构源码宴请宾客.c舞伴配对.c我不喜欢打针.c数组模拟顺序队列.c宝物的密码.c循环队列.c宴请宾客.outqueue_tet.c宴请宾客.i队列数据结构.dflah数集.m4队列数据结构.m404-广度优先搜索源码细胞.c解救A同学.c交通图.c广度优先搜索.df广度优先搜索算法.m405-树和二叉树基础概念树和二叉树基础概念.m4树和二叉树.df06-二叉树存储和遍历题目源码小球掉落.cword.out单词查找树.c求后序遍历.cword.i找树根和孩子.c扩展二叉树.c手动输入二叉树数据.c二叉树存储和遍历题目.tx扩展二叉树.m4已知二叉树先序中序求后序遍历.m4找树根和孩子节点.m4单词查找树.m4小球掉落.m407-堆排序和优先队列源码堆排序堆排序.c堆排序2.c优先队列小根堆.c大根堆.c堆排序和优先队列.df堆排序和优先队列.m408-哈夫曼树源码习题鱼塘钓鱼.c最小函数值.c哈夫曼树合并果子.c合并果子2.c哈夫曼树.df哈夫曼树.m409-图的基本概念图的基本概念.tx图的基础概念.m410-图的存储图的存储.tx邻接矩阵1.c邻接矩阵2.c图的存储.m411-图的深度优先和广度优先遍历源码广度优先遍历-邻接矩阵.c深度优先遍历.c广度优先遍历-邻接表.c深度优先-最短路径.c图的遍历.tx图的广度优先遍历-邻接矩阵法.m4图的深度优先遍历.m4图的广度优先遍历-邻接表法.m412-欧拉路和哈密尔顿环源码哈密尔顿环.c欧拉路.cow.c骑马修栅栏.cow.i欧拉路和哈密尔顿环.tx欧拉路.m4骑马修栅栏.m4哈密尔顿环.m413-深度优先求最短路径深度优先最短路径.df深度优先-最短路径.m414-弗洛伊德(Floyd)最短路径算法源码医院的设置.c牛的旅行.c最短路径.c弗洛伊德(Floyd)算法.tx医院设置-Floyd算法求最短路径.txFloyd算法，最短路径.m4Floyd算法，医院设置.m415-狄克斯特拉(Dijktra)算法源码最小花费.c最短路径问题.c狄克斯特拉(Dijktra)算法.txDijktra算法.m416-贝尔曼-福特(Bellma-Ford)最短路径算法源码Bellma-Ford最短路径.c最短路径1.c最短路径2-检测负权回路.c最短路径3-优化.c贝尔曼-福特(Bellma-Ford)算法.txBellma_Ford算法.m417-SPFA最短路径算法源码香甜的黄油.c最短路径.c香甜的黄油2.c香甜的黄油3.cSPFA算法.txSPFA算法.m418-图的连通性源码ead.ccdrom.c图的连通性.df图的连通性.m419-并查集源码家庭问题.c亲戚.c亲戚2.c并查集.df并查集.m420-最小生成树Prim算法源码wire.c最小生成树Prim算法.df最小生成树-Prim算法.m4数据结构...

2023-03-25 源码 数据结构是什么 源码 数据结构实验报告

资源介绍：平时工作你是否只能增删改查粘贴复制？因为没系统学过算法导致稍有逻辑的业务代码根本没有思路而严重限制了职业发展？非科班半道出家？在校期间因为水过了算法课而后悔？面试考算法却怎么都过不了？都没关系，现在机会来了！...

2022-12-28 系统学算法哪个刷题网站好 系统的算法

图书名称：《算法I-IVC++实现-基础、数据结构、排序和搜索第3版》【作者】（美）RoertSedgewick著；张铭泽等译【丛书名】国外经典计算机科学教材【页数】532【出版社】北京：中国电力出版社,2004.02【ISBN号】7-5083-1808-0【价格】55.00【分类】电子计算机(学科:算法设计)C语言(学科:程序设计)电子计算机算法设计C语言程序设计【参考文献】（美）RoertSedgewick著；张铭泽等译.算法I-IVC++实现-基础、数据结构、排序和搜索第3版.北京：中国电力出版社,2004.02.图书目录：《算法I-IVC++实现-基础、数据结构、排序和搜索第3版》内容提要：国外经典计算机科学教材:全书内容涵盖了基本的数据结构、排序算法、搜索算法以及它们的相关应用。内容包括扩展了对数组、链表、字符串树及其他基本数据结构的介绍；关于算法的量化分析等。《算法I-IVC++实现-基础、数据结构、排序和搜索第3版》内容试读第一部分基本原理第一章简介本书的目的是研究各种重要而有用的算法。所谓算法(algorithm)就是解决那些适合计算机实现的问题的方法。我们将会涉及到许多不同应用领域的问题，但是只集中研究其中重要而有趣的部分。我们还会在每个算法上花费足够的时间来理解它的重要特性并考虑一些细节问题。我们的目标就是学习大量目前用于计算机的重要算法，以便能更好地应用这些算法。本书中理解算法的方法就是实现并测试它们，试验它们的各种变体在一些小例子中讨论算法的操作，并在我们在现实中可能遇到的类似大例子中试验这些算法。我们将用C++编程语言来描述算法，这样同时也提供了有用的实现。我们的程序有统一的形式，可以方便地转换成其他流行的编程语言。我们还关注算法的性能特性，以帮助我们开发改进的版本、比较同一个任务的不同算法，并预测或保证大问题的性能。理解算法如何执行需要实验或数学分析。对于许多特别重要的算法我们会考虑它们的细节，适当时直接改进分析结果，或在必要时使用研究文献中的结果。为了说明我们改进算法的主要方法，我们将在这一章中详细地讨论一个例子，这个例子由一些解决特定问题的算法组成。这个问题不是一个玩具(toy)问题，它是一个基本的计算任务，我们采用的解决办法在多种应用程序中也是有效的。我们首先提出一个简单的解决方案，然后理解这个方案的性能特性，以帮助我们发现如何改进算法。在重复几次这样的过程之后，我们会得到一个解决该问题的高效而有用的算法。这个原型例子为我们贯穿本书所使用的方法学奠定了基础。我们以对本书内容的简短讨论作为这一章的总结，总结包括本书主要部分的简要描述和每部分之间的关系。1.1算法在编写一个计算机程序时，我们通常会实现一个事先设计好的解决该问题的方法。这第一部分基本原理个方法与具体使用的计算机无关，它可以适用于许多计算机和计算机语言。我们必须学习的是解决问题的方法，而不是计算机程序本身。“算法”是计算机科学的术语，它描述了一个适用于计算机程序实现的解决问题的方法。算法是许多领域研究的核心问题。大多数算法所关心的是计算机中数据的组织方法。用这种方式建立的对象称为“数据结构”(datatructure)。当然数据结构也是计算机科学研究的核心对象。这样，算法与数据结构就结合在了一起。本书认为数据结构是算法的副产物或最终产物，为了理解算法，我们就必须研究数据结构。简单的算法可以使用复杂的数据结构。反之，复杂的算法也可以使用简单的数据结构。我们将在本书中研究许多数据结构的属性。事实上，这本书称为“C+中的算法与数据结构”可能更合适。我们使用计算机来帮助解决问题时，通常会有多个不同的方案。对于小问题，使用哪种方案无关紧要，只要方案是正确的即可。然而对于大问题（或者由大量需要解决的小问题组成的应用程序)，我们希望设计出尽可能节省时间和空间的方案。我们学习算法设计的主要原因是：它的原则使得节省大量时间和空间成为可能，甚至使得原本不可能完成的任务得以完成。在处理几百万个对象的大应用程序中，使用设计良好的算法能够使程序快几百万倍，我们会在1.2节中和其他部分看到这样的例子。与之相比较，如果投资额外的钱和时间来购买并安装一台新计算机以缩短程序运行时间，那么得到的加速比可能仅是10或100。在任何应用领域中，精细的算法设计都是解决大问题的过程中最有效的部分。如果开发的程序很庞大或很复杂，就需要理解和定义待解决的问题，控制它的复杂度，并将它分解成更容易实现的子任务。分解后的许多算法常常易于实现，然而，多数情况下，有些算法的选择很难确定，因为运行这类算法会占用大量的系统资源。我们这木书所关注的就是这类算法。我们会学习大量的对解决各个应用领域问题有用的基本算法。计算机系统中程序的共享越来越广泛，所以在这本书中，尽管我们可能希望使用大量的算法，但是我们也希望只实现其中的一小部分。例如，C++STL(StadardTemlateLirary,标准模板库)中包含了大量基本算法的实现。然而实现一些基本算法有助于我们更好地理解算法，并更有效地使用它们，从而从库中开发更高级的版本。更重要的是，基础算法经常需要重新实现，主要原因是我们会遇到具有新特征的全新计算机环境（硬件和软件），旧的实现未必最佳。换句话说，我们经常实现适合问题的基本算法，而不单单使用系统例程，从而使得我们的方案更具移植性、更持久。另一个原因是，尽管C++内部有优化处理，但在特定问题上，共享软件的机制在提供适合的、能有效执行的库程序方面还不够方便。计算机程序常常被过分优化。保证一个特定算法实现的高效性可能并不重要，除非这个算法在大量的任务中出现，或被多次使用，否则一个精细的相对简单的实现就足够了，即保证可以运行，而且运行时间比最佳可能算法慢5到10倍，也就是说它可以多运行几秒钟。相反，首要算法的选择恰当可以使加速比达到100或1000，甚至更多，节省的运行时间可能会是几分钟、几小时或更多。本书关心那些最佳算法的最简单、最合理的实现。第一章简介5为一个特定任务选择最佳算法是一个复杂的过程，其中可能需要成熟的数学分析方法。计算机科学中研究这类问题的分支是算法分析(aalyiofalgorithm)。我们研究的许多算法都是经过分析后证明效率很高。另外那些算法经过实验证明可以很好地工作。我们的主要目标是学习重要任务的合理算法，还要仔细地比较不同算法的效率。我们使用一个算法就不能不考虑它所使用的资源一一我们也需要清楚希望这些算法如何执行。1.2示例：连通问题假设有一个整数对的序列，每个整数代表某个类型的一3-43-4个对象，-q对表示“连接到g”,即和q之间连通。假4-94-9设连通关系具有传递性一如果与g连通，g与r连通，8-08-02-32-3那么与r连通。我们的目标是写一个过滤出那些不在集合5-65-6中的对的程序：输入P-q对时，如果已输入的对的集合中没2-92-3-4-9有隐含了这样的对（通过连通关系的传递性），那么程序应5-95-97-37-3输出该对。如果前面输入的对隐含了P与q连通，那么程序4-84-8将忽略9,准备输入下一对。图1.1示例了这样的过程。5-656我们的问题是设计一个可以记录足够多的关于对的信0-20-8-4-3-2息的算法，以便确定一对新的对象是否连通，我们称设计这6-16-1样一个算法的任务为“连通问题”(coectivityrolem)。图1.1连通性示例这个问题在大量的重要应用程序中出现。我们简要地介绍三给定一个表示对象之间连通的整数对的序列（左），连通算法的任务是个例子，以反映该问题的本质。输出那些提供新的连通关系的对（中）。例如，整数可以代表大的网络中的计算机，对表示网络例如，对29不是输出的一部分，因为中的连接，这样，我们的程序就用来决定和q通信时是需2~349这样的连通关系隐含在前面（这一证明列在右侧)。要建立新的连接，还是使用己有的连接来建立通信线路。在这类应用问题中，可能会有成百万个点和上亿个连接，甚至更多。正如我们即将看到的，如果没有一个有效的算法，那么解决这种应用问题几乎是不可能的。类似地，整数还可以表示电路网络中的连接点，对就表示连接这些点的电线。在这种情况下，如果可能，我们会用程序来找出一个将所有点连接起来而没有额外连接的方案。事实上，列表中的边并不能保证所有的点一定可连接。我们马上会看到，判断是否连通是程序的一个主要问题。图12给出了这两类应用问题的大型示例，这个图的检验说明了连通问题的难度。我们如何能快速地证明网络中任何两点之间都连通？还有一个例子就是在特定的程序环境下，这样的对可以表示两个变量是否等价。有了一系列这样的定义后，就可以判断两个给定名字是否等价。就是这个应用激发了我们即将看到的几个算法的产生。它将我们的问题与一种简单抽象直接相关，并提供了一种使算法能在更广泛的应用程序中使用的方法，这一点我们即将看到。6第一部分基本原理图1.2大型连通示例连通问题中的对象由连接点表示，对表示二者之间的连接。这个例子可以被认为是城市中不同建筑之间的电线，或是计算机芯片上的电线。图形表示使得人们可以发现不连通点，但算法必须在给定整数对的基础上工作。用大的黑点表示的两个节点是否莲通？上面描述的像变量名等价问题这样的应用程序需要将每个不同变量名与整数关联起来。这种关联关系隐含在前面描述的网络连接和电路应用中。第十章~第十六章中的大量算法都直接地给出了这样的关联关系。这样，为了不失一般性，我们在这一章中假设有N个对象，每个对象都有一个整数名与之对应(0-N-1)。我们在寻找一个完成定义良好的指定任务的程序。可能有许多相关问题也是我们要解决的。我们在开发一个算法时所面对的第一个问题就是，要确保以合理方式指定问题。我们对一个算法要求得越多，它完成任务所需要的时间和空间也就越多。对这个关系量化很难，我们常常会修改问题说明，可能会发现问题变得很难解决或解决的代价很高，或者在好的情况下，发现算法可以比原始说明提供更多有用的信息。例如，我们的连通问题说明只需要程序知道给定的Pq对是否连通，而不是连接这两个点的路径。在这个说明上再增加一些要求就会使问题变得很难，而且和另外一些算法相关，我们将在第五章简略地介绍，在第七部分详细地介绍。前面这段提到的说明可能比从前的说明要求我们有更多的信息，也可能要求更少的信息。例如：我们可能只需要能够回答这样的问题：“M个连接是否能够连接所有的N个对象？”这个问题说明，要设计一个高效的算法，就需要对研究的抽象对象进行高层次的推···试读结束···...

2022-10-20 数据结构 树 数据结构c语言版严蔚敏

编辑评论：MySQL数据库是每个架构项目的必备，所以如果你是程序员，你也需要掌握MySQL数据库。给大家带来一本关于myql索引背后的数据结构和算法原理的电子书/troggt！电子书内容介绍本文以MySQL数据库作为研究对象，讨论了一些与数据库索引相关的话题。尤其是MySQL支持的存储引擎很多，不同的存储引擎对索引的支持也不同。因此，MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引、哈希索引、全文索引等。为了避免混淆，本文将只关注BTree索引，因为这是使用MySQL时主要处理的索引，本文不讨论哈希索引和全文索引。df电子书特点第一部分主要从数据结构和算法理论层面探讨MySQL数据库索引的数学基础。第二部分结合MyISAM中索引的架构实现和MySQL数据库中的IoDB数据存储引擎，讨论聚簇索引、非聚簇索引和覆盖索引等话题。第三部分基于上述理论基础讨论了MySQL中使用索引实现高性能的策略。df目录预览1、摘要2、数据结构与算法基础1.索引的性质2.B-Tree和B+Tree3．为什么要用B-Tree（B+Tree）3、MySQL索引实现1.MyISAM索引实现2.IoDB索引实现4、索引的使用与优化1.示例数据库2、最左前经络原理及相关优化3．索引选择性和预索引4.IoDB主键选择和插入优化5、PotcritamReferece...

2022-05-13 MySQL数据库索引 mysql数据库创建索引以及使用索引

编辑点评：现代计算机常用数据结构和算法df免费下载。这是一本关于计算机的教程书籍，全书覆盖了计算机多方面的内容，同学们可以通过这本电子书来增加自己计算机的知识。PDF电子书介绍本书系统地介绍了常用的数据结构和计算机算法，精心设计和安排了全书内容，适用于各类层次的读者。即使是初学计算机算法的读者，也可以从本书中找到所需的资料。本书的每一章中给出一个算法、一种设计技术、一个应用领域或一个相关的话题。算法是以通俗的语言说明的，并以"伪代码"的形式来设计。可以很容易地把它转化为计算机程序用于有关的应用。其中用了260多幅图来说明算法是如何工作的，并对所有算法都进行仔细、精确的运行时刻分析。算法尽量设计的易于理解，趣味性强。本书照顾到了通用性与系统性，涵盖了许多方面的内容，包括800多个练习和120个思考题，因此也可以作为高年级本科和研究生的（如"数据结构"、"算法分析与设计"等）教材和教学参考书。本书篇幅较大，覆盖范围广。是一本关于计算机数据结构和算法的工具书，读者可以选择与课程有关的章节进行阅读。本书即可作为教科书使用，又可以作为工程技术手册或参考书使用。PDF电子书部分目录第一篇基本知识第一章算法概念第二章函数的增长第三章求和运算第四章递归式第五章集合、关系、函数、图和树第六章计数和概率第二篇排序和顺序统计学第七章堆排序第八章快速排序第九章线性时间排序第十章中位数和顺序统计学第三篇数据结构第十一章基本数据结构第十二章杂凑表第十三章二叉查找树第十四章红黑树第十五章数据结构的扩张PDF电子书的特点1、概念清晰，广度、深度兼顾。2、“五个一”的描述方法。3、图文并茂，可读性强。4、算法的“伪代码”形式简明实用。...

2022-05-13 数据结构电子书下载 数据结构电子书

编辑评论：数据结构与算法Pytho语言说明介绍基于Pytho语言的数据结构与算法基础知识，主要包括抽象数据类型和Pytho面向对象编程、线性表、字符串、栈和队列、二叉树和树、集合、排序和算法基础。本书延续了解决问题的思路，从解决问题的目标出发组织教学内容，注重理论与实践的结合。本书简介进入21世纪以来，Pytho已经成长为世界上最流行的编程语言之一，并被广泛使用。由于其各种优势，Pytho正被全球越来越多的大学用作第一门编程课程的语言，越来越多的学校将其作为后续或选修课的内容。在国内也是如此。作者几年前就开始教授基于Pytho语言的数据课程，本书就是根据作者的教学经验和心得。本书结合抽象数据类型结构的思想，基于Pytho的面向对象机制，阐述了各种基本数据结构的思想、性质、问题和实现，并讨论了数据结构的设计、实现和特点。一些相关的算法。本书还结合了一些数据结构应用案例的学习。本书强化了当前编程实践中特别感兴趣的一些领域，包括程序和数据结构设计中的安全问题、正则表达式的概念和使用等。书中提供了大量的编程练习，特别关注数据结构的设计和实现，以及实际应用的各个方面。本书要求学习者具备基本的Pytho编程知识和经验。它可以作为基于Pytho的计算机基础课程中的数据结构课程教材，也可以在学习完Pytho语言的基本内容后作为面向对象的书籍。高级编程技术的高级阅读。作者介绍邱宗艳，北京大学数学学院信息科学系教授。长期从事计算机软件与理论、程序设计语言、符号计算的研究与教学工作。他出版了许多书籍和翻译，包括《程序设计语言基础》（翻译，北京大学出版社，1990），《数学数学软件系统的应用与程序设计》（主编，北京大学出版社，1994），《C++程序设计语言（专版）》（译，机械工业出版社，2002），《C++语言的设计与演进》（译着，机械工业出版社，2002），《程序设计语言——概念与结构》（合译，机械工业出版社，2002），《从问题到程序——程序设计与C语言导论》（主编，机械工业出版社，2005年第1版，2011年第2版）等。书籍说明Pytho是目前世界上最流行的第一门编程课程教学语言，国内高校也开始使用它。本书是结合国内数据结构课程现状，以Pytho为工作语言编写的新型数据结构救援程序。本书结合抽象数据类型结构的思想，基于Pytho的面向对象机制，阐述了各种基础数字钢结构的性质、问题和实现，并讨论了一些相关算法的设计、实现和特点。本书还结合了一些数据结构应用案例的学习。本书要求学习者具备基本的Pytho编程知识和经验。它可以作为基于Pytho的计算机基础课程中的数据结构课程教材，也可以在学习完Pytho语言的基本内容后作为面向对象的高级书籍。高级阅读编程技术。计算机问题解决计算机用于解决实际问题。计算机是通用的，它本身的功能很简单，就是可以执行一个程序，按照程序的指令完成一系列的操作，并取得一定的结果或产生一定的效果。要解决计算机的特定问题，需要有解决该问题的程序。长期以来，已经为各种计算机开发了许多有用的程序。当遇到需要解决的问题时，如果只有一个程序可以工作，那就很方便了：运行程序并让它完成所需的工作。实际的计算需求是无限的，不可能有现成的程序。如果遇到问题，但没有适用的程序，您可能需要编写一个。一般来说，人们需要的不是解决特定问题的程序，而是解决一类问题的程序。例如，文本编辑器不仅应该能够编辑特定的文本文件，还应该能够编辑各种文本文件；Pytho解释器不仅可以执行特定的Pytho程序，而且可以执行所有可能的Pytho程序程序。对于求平方根之类的简单问题，人们不想专心求某个数（例如2），而是一个取任意数平方根的函数。求平方根是一个问题，求2的平方根是平方根问题的一个实例。人们开发（设计、编写）程序，通常是为了解决问题，程序的每次执行都会处理一个问题实例。简而言之，用计算机解决问题的过程分为两个阶段：程序开发者为要解决的问题开发相应的程序，用户运行程序处理问题的具体实例，完成具体计算（其实就是计算机按照程序的指令进行计算。为简单起见，常说程序进行计算，并没有误导）。开发程序的工人。任务只需要完成一次，完成的程序可以多次使用，一次处理一个问题实例。当然，对于复杂的程序，通常需要在完成后进行修改完善，排除错误，升级功能。但那是另一回事了，无论如何，用计算机解决问题的第一步是开发一个可以解决它的程序。...

2022-05-08 面向对象python 面向对象python详细教程

编者的话：数据结构与算法分析C语言描述第二版df本书是《C语言数据结构与算法分析》第二版的简体中文翻译。在原著中，被评为20世纪30大计算机书籍之一，作者提炼并强化了他对算法和数据结构的创新方法。小编为大家准备了相关的df资料，欢迎下载简介《数据结构与算法分析：C语言描述（原书第2版）》简介：该书详细介绍了当前热门话题和新变化，探讨了算法设计技巧，研究了算法的性能、效率和在运行时分析的基础上检查了一些高级数据结构，从历史的角度和最近的发展对数据结构的活跃领域进行简要概述。因为《数据结构与算法分析：C语言描述（原书第2版）》选材新颖，方法实用，问题和例子丰富，所以选择得当。《数据结构与算法分析：C语言描述（原书第2版）》旨在培养学生良好的编程能力和熟练的算法分析能力，使他们能够开发出高效的程序。从服务实践出发，锻炼学生的动手能力，本书为大多数算法提供了C程序和伪代码例程，但不是全部。某些程序可在Iteret上获得。《数据结构与算法分析：C语言描述（原书第2版）》是《C语言数据结构与算法分析》第2版的简体中文翻译。原书曾被评为20世纪30大计算机著作之一，作者MarkAlleWei是一位多才多艺的数据结构和算法分析作者，他的数据结构和算法分析一书特别受欢迎并广受好评。它已被全球500多所大学用作教科书。在ldquo数据结构和算法分析：C语言描述（原书第2版）rdquo中，作者提炼并加强了他对算法和数据结构的创新方法。通过C程序的实现，重点阐述了抽象数据类型的概念，分析了算法的效率、性能和运行时间。相关内容部分预览关于作者作者：（美国）魏斯译者：冯顺喜MarkAlleWei是佛罗里达国际大学的计算机科学教授和博士学位。普林斯顿大学计算机科学专业。除了这本书，他还撰写了著名的数据结构和算法教科书：数据结构和算法分析：Java，数据结构和算法分析：C++和数据结构和问题解决：使用Jave，数据结构和问题解决：使用C++等。他目前是AP考试计算机科学委员会的主席。他目前是佛罗里达国际大学计算与信息科学学院的教授。他曾担任全国AP（大学先修）考试计算机学科委员会主席（2000-2004）。主要研究方向为数据结构、算法和教育学。图书特色专门的章节讨论了算法设计技术，包括贪婪、分治、动态规划、随机化和回溯●介绍当前流行的主题和新的数据结构，例如斐波那契堆、倾斜堆、二项式队列、跳转表和拉伸树●安排一章专门讨论摊销分析并检查书中介绍的一些高级数据结构●新一章讨论了高级数据结构及其实现，包括红黑树、自顶向下树。trea树、k-d树、配对堆等●结合了堆排序平均案例分析的一些新结果《数据结构与算法分析：C语言描述（原书第2版）》是国外数据结构与算法分析的标准教材。时间估计）。DataStructureadAlgorithmAalyi:ADecritioiC(OrigialBook2dEditio)旨在教授良好的编程和算法分析技术，以便读者能够以最高效率开发程序。《数据结构与算法分析：C语言描述（原书第2版）》可作为高级数据结构课程或研究生一年级算法分析课程的教材。《数据结构与算法分析：C语言描述（原书第2版）》的使用需要一定的中级编程知识和离散数学知识。一些背景知识...

2023-03-07 循环队列算法 操作系统多级队列算法

编者的话：数据结构讲座与练习本书是清华大学出版社出版的《数据结构（C语言版）》（第2版）的配套教材。对知识和知识进行了深入的讲解，对《数据结构》课程的学习给出了指导性的建议。如果你需要，请下载。相关内容部分预览简介本书是清华大学出版社出版的《数据结构（C语言版）》（第2版）的配套教材。并且知识已经深入讲解，并对“数据结构”课程的学习给予指导。本书涵盖了数据结构和算法的主要知识点。分为8章，包括数据结构介绍、线性列表、堆栈和队列、多维数组、字符串和广义列表。树和二叉树、图形、搜索和排序。每章分为多个知识点。首先对知识点进行总结，对容易忽略的相关点和细节进行总结；然后给出了选择题、真题、简答题和算法题四个典型练习题。全书总题数2840题，本书可作为计算机科学与技术、软件工程等专业本科生的辅助教材[1]关于作者尹仁坤，清华大学计算机系教授，1985年赴日本东京理科大学做访问学者，研究方向为软件工程过程质量管理和软件产品质量评价。主要教学工作是《数据结构》、《数据结构》、《软件工程》和研究生《软件工程设计与技术》和《软件项目管理》课程负责人，主持建设教育部-微软精品课程《数据结构》。他与他人合着并出版了20多本教科书，其中《数据结构》教材被教育部评为普通高等教育“十一五”国家级规划教材，2005年被评为“北京市优秀教材”曾在核心期刊和专业会议上发表多篇论文，参与或主持多项科研项目。目录数据结构说明及习题详解（C语言版）（第二版）目录第一章数据结构介绍11.1数据结构的概念及分类11.1.1知识点总结11.1.2多项选择31.1.3真/假41.1.4简答题51.1.5算法题81.2算法设计与算法分析101.2.1知识点总结101.2.2多项选择131.2.3真假问题171.2.4简答题181.2.5算法题25第2章线性表302.1线性表的概念302.1.1知识点总结302.1.2选择题312.1.3对错题322.1.4简答题322.1.5算法题332.2序列表342.2.1知识点总结342.2.2选择题362.2.3对错题372.2.4简答题382.2.5算法题392.3线性表的链接存储表示492.3.1知识点总结492.3.2多项选择题512.3.3真假问题552.3.4简答题562.3.5算法题572.4两种存储表示的比较872.4.1知识点总结872.4.2多项选择882.4.3真假问题892.4.4简答题902.4.5算法题912.5线性表的应用942.5.1知识点总结942.5.2多项选择972.5.3真/假982.5.4简答题982.5.5算法题100第三章堆栈和队列1193.1堆栈1193.1.1知识点总结1193.1.2多项选择1223.1.3真/假1263.1.4简答题1263.1.5算法问题1313.2队列1383.2.1知识点总结1383.2.2多项选择1423.2.3真/假1453.2.4简答题1453.2.5算法题1503.3栈和队列160的应用3.3.1知识点总结1603.3.2多选题1613.3.3真/假1623.3.4简答题1633.3.5算法问题1683.4堆栈和递归1883.4.1知识点总结1883.4.2多项选择1903.4.3真/假1923.4.4简答题1933.4.5算法问题196第4章多维数组、字符串和广义表2114.1多维数组2114.1.1知识点总结2114.1.2多项选择2134.1.3真/假2154.1.4简答题2154.1.5算法问题2184.2特殊矩阵和稀疏矩阵2424.2.1知识点总结2424.2.2选择题2444.2.3真/假2464.2.4简答题2474.2.5算法题2574.3字符串2724.3.1知识点总结2724.3.2多项选择2754.3.3真/假问题2774.3.4简答题2784.3.5算法问题2824.4广义表2984.4.1知识点总结2984.4.2多项选择2994.4.2真/假3004.4.3简答题3014.4.4算法题305第五章树和二叉树3175.1树的基本概念3175.1.1知识点总结3175.1.2选择题3195.1.3真/假3205.1.4简答题3215.1.5算法问题3225.2二叉树及其存储表示3235.2.1知识点总结3235.2.2选择题3265.2.3对错题3295.2.4简答题3305.2.5算法问题3345.3二叉树遍历3395.3.1知识点总结3395.3.2选择题3425.3.3对错题3465.3.4简答题3475.3.5算法问题3575.4线程二叉树3965.4.1知识点总结3965.4.2选择题3975.4.3真/假4005.4.4简答题4005.4.5算法问题4025.5树木和森林的存储和遍历4125.5.1知识点总结4125.5.2多项选择4155.5.3真/假4175.5.4简答题4185.5.5算法题4235.6霍夫曼树4395.6.1知识点总结4395.6.2多项选择4425.6.3真/假4435.6.4简答题4445.6.5算法题4495.7堆4535.7.1知识点总结4535.7.2多项选择4565.7.3真/假4575.7.4简答题4575.7.5算法题4605.8和检查4665.8.1知识点总结4665.8.2多选4685.8.3真/假4695.8.4简答题4695.8.5算法题471第6章图4736.1图表的基本概念4736.1.1知识点总结4736.1.2多项选择4746.1.3真/假问题4766.1.4简答题4776.1.5算法问题4816.2图482的存储表示6.2.1知识点总结4826.2.2多选4876.2.3真/假4896.2.4简答题4906.2.5算法题4966.3图遍历5176.3.1知识点总结5176.3.2多项选择题5196.3.3真/假问题5216.3.4简答题5226.3.5算法题5286.4最小生成树5566.4.1知识点总结5566.4.2多项选择题5576.4.3正确/错误问题5596.4.4简答题5596.4.5算法题5686.5最短路径5776.5.1知识点总结5776.5.2多项选择题5796.5.3真/假5806.5.4简答题5806.5.5算法题5856.6拓扑排序和关键路径5976.6.1知识点总结5976.6.2多项选择6006.6.3真/假6026.6.4简答题6036.6.5算法问题609第7章查找6177.1搜索的概念和简单的搜索方法6177.1.1知识点汇总6177.1.2多项选择6227.1.3真/假6267.1.4简答题6267.1.5算法问题6377.2二叉搜索树6477.2.1知识点汇总6477.2.2多项选择6507.2.3真/假6527.2.4简答题6537.2.5算法问题6587.3AVL树6727.3.1知识点总结6727.3.2多项选择6767.3.3真/假6787.3.4简答题6797.3.5算法问题6847.4B树和B+树6917.4.1知识点总结6917.4.2多项选择6967.2.3真/假6997.4.4简答题6997.4.5算法题7097.5哈希7157.5.1知识点总结7157.5.2多项选择7207.5.3真/假问题7247.5.4简答题7257.5.5算法题734第8章排序7468.1排序的概念7468.1.1知识点总结7468.1.2选择题7488.1.3真/假问题7498.1.4简答题7498.1.5算法题7518.2插入排序7528.2.1知识点总结7528.2.2多项选择7548.2.3真/假7568.2.4简答题7568.2.5算法题7618.3交换排序7678.3.1知识点总结7678.3.2多项选择7698.3.3真/假问题7728.3.4简答题7728.3.5算法题7798.4选择排序7948.4.1知识点总结7948.4.2多项选择题7968.4.3真/假问题7988.4.4简答题7988.4.5算法问题8048.5合并排序8108.5.1知识点总结8108.5.2选择题8118.5.3真/假8128.5.4简答题8128.5.5算法题8158.6桶排序8238.6.1知识点总结8238.6.2选择题8278.6.3真/假8278.6.4简答题8288.6.5算法题8298.7834内的排序方式对比8.7.1知识点总结8348.7.2多项选择8368.7.3真/假8388.7.4简答题8398.7.5算法题842847/8.88.8.1知识点总结8478.8.2多项选择8548.8.3真/假8568.8.4简答题8578.8.5算法题874章节摘录版权页：说明：(3)如果关键路径上的任何关键活动出现时间延迟，整个项目都会及时延迟。但是，如果多个关键路径同时存在，则任何关键活动都会加速，不一定会加快整个项目的速度。唯一的例外是“桥梁”（即所有关键路径上的关键活动）。7.6.2难点分析1、什么是拓扑排序？它用于什么结构？（判别）将部分有序（有向）图转换为全有序图的过程称为拓扑排序。排序结果将图的所有顶点按照拓扑有序的顺序排列。这个序列不仅保留了原始偏序图中所有顶点的优先级关系，并且还优先考虑之前没有关系的顶点。拓扑排序适用于AOV网络（工程规划网络）。2.有向图的所有顶点都可以重新编号，所有表示边的非零元素都可以分组到邻接矩阵的上三角部分。顶点的编号顺序是什么？（判别）首先，有向图是拓扑排序的，所有的顶点都按照拓扑排序的顺序排列。然后按照顺序对所有顶点重新编号，使每条有向边的起始顶点数小于结束顶点数，所有边都可以集中到邻接矩阵的上三角部分。3.拓扑排序的一个重要应用是判断有向图中是否存在环。如何判断？（判别）每次找一个入度为0的顶点，输出并删除它发出的所有边，作为这些边的最终顶点的入度减1，重复此操作，找到所有顶点并输出，说明图中没有圈；如果过程中有没有输出的顶点，但是没有入度为0的顶点，说明图中有环。4.如果调用深度优先搜索算法，在每个递归结束时导出顶点并退出以获得逆拓扑排序序列。这种方法有效的前提是什么？(判别)前提是保证图中没有圈。深度优先搜索算法在向前遍历时没有考虑选择入度为0的顶点，所以如果图中有环也可以向前遍历，但是得到的结果不能满足要求...

2022-05-06 数据结构拓扑排序详解 数据结构图的拓扑排序

编辑评论：《考研算法与数据结构分析（第3版）》收录350多套硕士招生“（算法与）”数据中2100多道题Structure》试卷，并给出参考答案和分析。前言本书第三版于2015年出版，至今已过去五年。为了跟上时代的发展，本次推出第四版。与第3版相比，第4版对参考答案进行了修改，增加了试题分析和答案解释，删除了一些描述模糊、容易产生歧义的问题，增加了国家近5年硕士学位。考研考题和部分高考重点考题。转载后共2165道题，其中选择题627道，真题323道，填空题365道，应用题474道，算法设计题376道。自2009年起，国家在研究生招生考试中实行计算机科学与技术学科联合考试（计算机科学专业综合试题为一卷，其中数据结构占45分，计算机原理占45分，操作系统占45分。35分，计算机网络占25分），已经11年了。本书收录了11篇论文的数据结构部分的所有问题（单选题109题，综合应用题22题）。分析这些试题可以看出：试题强调基本概念和基础知识，突出重点和综合应用，考核范围逐渐扩大，试题更加灵活，综合性更强。小节选择题中，数据结构与计算机网络相结合的题逐年出现，算法设计题的数学基础较高，突出了对综合应用能力的考核。计算机科学知识。分析这几年数据结构的试题可以发现，试题的重复题很多，每年都会出现一些题型（甚至是原创题）。事实上，自从Kuth在1970年代建立数据结构课程体系以来，虽然对算法的描述发生了Pacal、C、C++、Java等变化，但课程的基本内容并没有改变。几十年前的试题至今仍在使用。并不是所有的全国联考题都是新题。一些高校的年度考题中也有上一年的考题。因此，本书对于教授数据结构课程和准备学生考试非常重要。对于选拔试题，为了尊重出题机构，除极少数情况外，未作文字改动。因此，可能会出现同一个问题有不同的描述，同一个概念有不同的翻译的情况。这种情况并不影响问题的正确性和理解性。此外，本书对描述不严谨的题目进行了较为详细的分析，包括全国联考题目（如判断树的画法、B树的高度等）和深刻理解问题的本质。对于本书的使用方法，小编建议读者先阅读前三版的前言，尤其是第三版前言中的具体进度要求。参加全国联考的考生除复习和巩固高年级考研的基础知识题外，还应熟练掌握联考的全部考题。这本书虽然经过了八个月的精心修改，但由于能力有限，题目较多，可能仍有不足和错误。恳请广大读者批评指正，不断完善本书，为读者提供精品。第四版新增了一个新的编辑冯光辉，她在试题的收集、答题和校对方面做了大量的工作。本书的再版也有很多人贡献，编辑在此表示衷心的感谢：感谢家人多年来对他们工作的理解和支持；感谢周世平先生对业务的帮助；感谢梁彦春老师、潘庆贤老师、蔡新海老师、高辉老师以及众多同学提供的试题；感谢机械工业出版社温丽芳女士和朱洁女士多年来对本书的支持和帮助，他们对本书的修订提出了很多具体的建议；感谢池振春的细心和细心的工作。简介《算法与数据结构分析试题（第4版）》可作为高校计算机及相关专业数据结构课程的参考书，也可作为研究生考试的参考书。相关专业。它也适用于教授该课程的讲师和其他希望学习数据结构课程的人。《数据结构》是计算机及相关专业的核心课程之一，也是后续专业课程的基础。在2009年开始的全国硕士入学考试计算机科目综合试题中，数据结构题占据重要位置。《算法与数据结构考题解析（第4版）》基于作者多年的数据结构课程教学经验，以及在知名高校和科研院所招收研究生的数据结构题的跟踪分析.从数据结构课程内容以及如何应用数据结构知识解决实际问题的角度来编写，是学习数据结构课程和备考研究生的很好的参考资料。《算法与数据结构高考题分析（第四版）》特色：在内容方面，先整理好数据结构课程的主要知识点，再根据知识点对试题进行分类讲解，让读者灵活运用知识点，从中得出推论案子。题量大，题型多。全书共2100多道题，包括选择题、填空题、应用题、算法设计题等。通过不同类型的练习，读者可以巩固知识。《算法与数据结构试题解析（第4版）》试题来自全国研究生统一入学考试真题，以及国内重点高校和科研院所的考研真题。方便学生有针对性地复习和参考。每个问题都有参考答案或解题指导，方便读者快速高效地学习。书籍内容第四版前言第三版前言第二版前言第一版前言第1部分审查大纲第一章介绍第2章线性表第3章堆栈和队列第4章字符串第5章数组和广义表第6章树和二叉树第7章图第8章动态存储管理第九章合集第十章排序第11章文档第二部分考试部分第一章介绍第2章线性表第3章堆栈和队列第4章字符串第5章数组和广义表第6章树和二叉树第7章图第8章动态存储管理第九章合集第十章排序第11章文档第3部分参考答案第一章介绍第2章线性表第3章堆栈和队列第4章字符串第5章数组和广义表第6章树和二叉树第7章图第8章动态存储管理第九章合集第十章排序第11章文档附录A2009-2019年全国研究生招生计算机科学基础综合考题在数据结构教材各章分布附录B本书选题在教材各章中的分布参考文献...

2022-05-06 数据结构与算法二叉树的算法 二叉树的数据结构