学习来源 北京大学-数据结构与算法Python版 目标 了解计算机科学.程序设计和问题解决的基本概念 计算机科学是对问题本身.问题的解决.以及问题求解过程中得出的解决方案的研究.面对一 个特定问题,计算机科学家的目标是得出一个算法(algorithm) ,写出一组解决该问题可能出现的任何情况的步步为营的指令.算法通过有限过程解决问题.算法是解决方案. 计算机科学可以被看作是对算法的研究. 可计算 抽象 理解什么是"抽象"以及抽象在问题解决过程中的作用 定义 抽象使我们能以一种区分所谓的…

引言 算法分析 基本数据结构 概览 栈 stack 队列 Queue 双端队列 Deque 列表 List,链表实现 递归(Recursion) 定义及应用:分形树.谢尔宾斯基三角.汉诺塔.迷宫 优化问题与策略 查找与排序 查找:顺序查找与二分查找 排序:冒泡.选择.插入.希尔.归并.快速 散列.散列函数.区块链 树 相关术语.定义.实现方法 二叉树的应用:解析树 树的遍历 Tree Traversals 利用二叉堆实现优先级队列 二叉查找树 Binary Search Tree 平衡二叉搜索树…

骑士周游问题 概念 在一个国际象棋棋盘上, 一个棋子"马"(骑士) , 按照"马走日"的规则, 从一个格子出发, 要走遍所有棋盘格恰好一次.把一个这样的走棋序列称为一次"周游" 在8×8的国际象棋棋盘上, 合格的"周游"数量有1.305×1035这么多, 走棋过程中失败的周游就更多了 采用图搜索算法, 是解决骑士周游问题最容易理解和编程的方案之一 解决方案还是分为两步: 首先将合法走棋次序表示为一个图 采用图搜索算法搜寻一个长…

互联网 我们关注一下互联网相关的非常巨大图: 由主机通过网线(或无线)连接而形成的图: 以及由网页通过超链接连接而形成的图. 网页形成的图 以网页(URI作为id)为顶点,网页内包含的超链接作为边,可以转换为一个有向图. 得出这样的结论:网络具有一种基础结构,使得在某种程度上相似的网页相互聚集. 强连通分支Strongly Connected Components 概念 通过一种叫作强连通分支的图算法,可以找出图中高度连通的顶点簇(发现高度聚集节点群). 强连通分支,定义为图G的一个子集C C中…

概念 很多问题都可转化为图, 利用图算法解决 例如早餐吃薄煎饼的过程 制作松饼的难点在于知道先做哪一步.从图7-18可知,可以首先加热平底锅或者混合原材料.我们借助拓扑排序这种图算法来确定制作松饼的步骤. 从工作流程图得到工作次序排列的算法,称为"拓扑排序" 拓扑排序处理一个DAG(向无环图), 输出顶点的线性序列使得两个顶点v,w,如果G中有(v,w)边,在线性序列中v就出现在w之前. 拓扑排序广泛应用在依赖事件的排期上,还可以用在项目管理. 数据库查询优化和矩阵乘法的次序优化上 算…

词梯Word Ladder问题 要求是相邻两个单词之间差异只能是1个字母,如FOOL变SAGE: FOOL >> POOL >> POLL >> POLE >> PALE>> SALE >> SAGE 目标是找到最短的单词变换序列 用图表示单词之间的关系: 用一种名为广度优先搜索 BFS的图算法找到从起始单词到结束单词的最短路径. 构建词梯图 算法 首先是将所有单词作为顶点加入图中,再设法建立顶点之间的边 对每个顶点(单词) , 与其…

最短路径问题 概念 可以通过"traceroute"命令来跟踪信息传送的路径: traceroute www.lib.pku.edu.cn 可以将互联网路由器体系表示为一个带权边的图 路由器作为顶点,路由器之间网络连接作为边权重可以包括网络连接的速度.网络负载程度.分时段优先级等影响因素 作为一个抽象,我们把所有影响因素合成为单一的权重 解决信息在路由器网络中选择传播速度最快路径的问题, 就转变为在带权图上最短路径的问题. 这个问题与广度优先搜索BFS算法解决的词梯问题相似, 只是在边…

概念 图Graph是比树更为一般的结构, 也是由节点和边构成 实际上树是一种具有特殊性质的图 图可以用来表示现实世界中很多有意思的事物,包括道路系统.城市之间的航班.互联网的连接,甚至是计算机专业的一系列必修课 定义 一个图G可以定义为G=(V, E) 其中V是顶点的集合, E是边的集合, E中的每条边e=(v, w), v和w都是V中的顶点: 如果是赋权图,则可以在e中添加权重分量子图: V和E的子集 术语表 顶点Vertex(也称"节点Node") 是图的基本组成部分,顶点具有名称…

散列 Hasing 前言 如果数据项之间是按照大小排好序的话,就可以利用二分查找来降低算法复杂度. 现在我们进一步来构造一个新的数据结构, 能使得查找算法的复杂度降到O(1), 这种概念称为"散列Hashing" 能够使得查找的次数降低到常数级别, 我们对数据项所处的位置就必须有更多的先验知识. 如果我们事先能知道要找的数据项应该出现在数据集中的什么位置, 就可以直接到那个位置看看数据项是否存在即可 由数据项的值来确定其存放位置 基本概念 散列表(hash table, 又称哈希表)…

什么是算法分析 算法是问题解决的通用的分步的指令的聚合 算法分析主要就是从计算资源的消耗的角度来评判和比较算法. 计算资源指标 存储空间或内存 执行时间 影响算法运行时间的其他因素 分为最好.最差和平均情况,平均状况体现主流性能 累计求和案例 import time def sumOFN2(n): start=time.time() theSum=0 for i in range(1,n+1): theSum+=i end=time.time() return theSum,end-start…