挖一个坑,先立个flag,后面慢慢填坑. 先放个其它人写的链接…

第一篇 基本概念 01 什么是数据结构 02 什么是算法 03 应用实例-最大子列和问题 第二篇 线性结构 01 线性表及其实现 02 堆栈 03 队列 04 应用实例-多项式加法运算 05 小白专场-多项式乘法与加法运算-c语言实现 05 小白专场-多项式乘法与加法运算-python语言实现 第三篇 树(上) 01 树与树的表示 02 二叉树及存储结构 03 二叉树的遍历 04 小白专场-树的同构-c语言实现 04 小白专场-树的同构-python语言实现 第三篇 树(中) 01 二叉搜索树…

之前我分享过一个数据结构与算法的课程,很多小伙伴私信我问有没有Python版. 看了一些公开课后,今天特向大家推荐北京大学的这门课程:<数据结构与算法Python版>. 课程概述 很多同学想要转行机器学习,也确实掌握了一些机器学习模型原理并具备基础的编程功底,但是在笔试.面试的时候还会掉链子,大概率是数据结构和算法知识薄弱.数据结构和算法是程序员的内功心法和基本功.无论是人工智能还是其它计算机科学领域,掌握扎实的数据结构和算法知识,往往会助力不少! 北京大学公开课<数据结构与算法Pyth…

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…

一.数据结构与算法概述 数据结构与算法的定义 我们把现实中大量而且非常复杂的问题以特定的数据类型(个体)和特定的存储结构(个体的关系)保存到相应的主存储器(内存)中,以及在此基础上为实现某个功能而执行的相应操作,这个相应操作也叫做算法. 数据结构 = 个体 + 个体的关系 算法 = 对存储数据的操作 二.衡量算法的标准 时间复杂度 指的是大概程序执行的次数,并非程序执行的时间 空间复杂度 指的是程序执行过程中,大概所占有的最大内存 常用的查找 顺序查找 lowB for循环 时间复杂度 O(n)…

ADT Rational: #定义有理数的抽象数据类型 Rational(self, int num, int den) #构造有理数num/den +(self, Rational r2) #求出本对象加r2的结果 -(self, Rational r2) #求出本对象减r2的结果 *(self, Rational r2) #求出本对象乘以r2的结果 /(self, Rational r2) #求出本对象除以r2的结果 num(self) #取出本对象的分子 den(self) #取出本对象的…

ADT Date: #定义日期对象的抽象数据类型 Date(self, int year, int month, int day) #构造表示year/month/day的对象 difference(self, Date d2) #求出self和d2的日期差 plus(self, int n) #计算出日期第self之后n天的日期 num_date(self, int year, int n) #计算year年第n天的日期 adjust(self, int n) #将日期d调整n天(n为带符号整…

题目:定义一个表示时间的类Timea)Time(hours,minutes,seconds)创建一个时间对象:b)t.hours(),t.minutes(),t.seconds()分别返回时间对象t的小时,分钟和秒值c)为Time对象定义加法和减法操作(用运算符+和-)d)定义时间对象的等于和小于关系对象(用运算符==和<) #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- """ 定义一个表示时间的类Time a)Time(ho…

线性结构Linear Structure ❖线性结构是一种有序数据项的集合,其中 每个数据项都有唯一的前驱和后继 除了第一个没有前驱,最后一个没有后继 新的数据项加入到数据集中时,只会加入到原有 某个数据项之前或之后 具有这种性质的数据集,就称为线性结构  ❖线性结构总有两端,在不同的情况下,两 端的称呼也不同 有时候称为"左""右"端."前""后"端. "顶""底"端  ❖两端的称呼并…

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)…