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电子书资源:算法图解 书籍简介   本书示例丰富,图文并茂,以让人容易理解的方式阐释了算法,旨在帮助程序员在日常项目中更好地发挥算法的能量.书中的前三章将帮助你打下基础,带你学习二分查找.大O表示法.两种基本的数据结构以及递归等.余下的篇幅将主要介绍应用广泛的算法,具体内容包括:面对具体问题时的解决技巧,比如,何时采用贪婪算法或动态规划:散列表的应用:图算法:K最近邻算法.--[百度百科] 链接:https://pan.baidu.com/s/1vXfqGr6NCRuw3e8MdP68zg 提取

不论今天的计算机技术变化,新技术的出现,所有都是来自数据结构与算法基础.我们需要温故而知新.        算法.架构.策略.机器学习之间的关系.在过往和技术人员交流时,很多人对算法和架构之间的关系感到不可理解,算法是软的,架构是硬的,难道算法和架构还有什么关系不成?其实不然,算法和架构的关系非常紧密.在互联网时代,我们需要用算法处理的数据规模越来越大,要求的处理时间越来越短,单一计算机的处理能力是不可能满足需求的.而架构技术的发展,带来了很多不同特点的分布式计算平台.算法为了能够应用到这些分布

自从工作后就没什么时间更新博客了,最近抽空学了点Python,觉得Python真的是很强大呀.想来在大学中没有学好数据结构和算法,自己的意志力一直不够坚定,这次想好好看一本书,认真把基本的数据结构和算法补一补. Python讲数据结构和算法的书,我想说的是真的太少了!!广泛搜索,中文的图书基本上没有,倒是找到两本外文的: Problem Solving with Algorithms and Data Structures (用Python讲解数据结构与算法) Python Algorithms

春晚好看吗?不存在的!!! 在Java数据结构和算法(三)——冒泡.选择.插入排序算法中我们介绍了三种简单的排序算法,它们的时间复杂度大O表示法都是O(N2),如果数据量少,我们还能忍受,但是数据量大,那么这三种简单的排序所需要的时间则是我们所不能接受的.接着我们在讲解递归 的时候,介绍了归并排序,归并排序需要O(NlogN),这比简单排序要快了很多,但是归并排序有个缺点,它需要的空间是原始数组空间的两倍,当我们需要排序的数据占据了整个内存的一半以上的空间,那么是不能使用归并排序的. 本篇博客将

希尔排序 Q: 什么是希尔排序? A: 希尔排序因计算机科学家Donald L.Shell而得名,他在1959年发现了希尔排序算法. A: 希尔排序基于插入排序,但是增加了一个新的特性,大大地提高了插入排序的执行效率. Q: 回忆之前的插入排序,有哪些缺点? A: 回忆之前的简单排序的“插入排序”一节,在插入排序执行一半的时候,标记位i左边这部分数据项都是排过序的,而标记位右边的数据项则没有排过序.这个算法取出标记位所指的数据项,把它存储在一个临时变量里,接着,从刚刚被移除的数据项的左边第一个元

Q: 为什么要学习数据结构与算法? A: 如果说Java语言是自动档轿车,C语言就是手动档吉普.数据结构呢?是变速箱的工作原理.你完全可以不知道变速箱怎样工作,就把自动档的车子从1档开到4档,而且未必就比懂得的人慢.写程序这件事,和开车一样,经验可以起到很大作用,但如果你不知道底层是怎么工作的,就永远只能开车,既不会修车,也不能造车.如果你对这两件事都不感兴趣也就罢了,数据结构懂得用就好.但若你此生在编程领域还有点更高的追求,数据结构是绕不开的课题. Java 替你做了太多事情,那么多动不动还支

第十九章 Scala语言的数据结构和算法19.1 数据结构(算法)的介绍19.2 看几个实际编程中遇到的问题19.2.1 一个五子棋程序19.2.2 约瑟夫问题(丢手帕问题)19.2.3 其它常见算法问题19.3 稀疏数组 sparsearray19.3.1 基本介绍19.3.2 应用实例19.3.3 课后练习19.4 队列 queue19.4.1 队列的一个使用场景19.4.2 队列介绍19.4.3 数组模拟单向队列19.4.4 数组模拟环形队列19.5 链表 linked list19.5.

在前面复习了三个简单排序Java数据结构和算法(三)--三大排序--冒泡.选择.插入排序,属于算法的基础,但是效率是偏低的,所以现在 学习高级排序 插入排序存在的问题: 插入排序在逻辑把数据分为两部分,左边:数据是有序的,右边:数据是无序的 上图中的元素2,是最小的数据,但是在最右边,我们需要和之前的元素进行比较,然后每个元素都要后移,直到找到应该插入的位置,这里 对于元素2来说,所有的元素都要后移一位 这个过程将近存在N次复制,移位的次数平均N/2,所以执行效率是O(N^2) 所以如果能以某种

大学的时候学习数据结构,当时吧虽然没挂这门课,但是确实学的不咋地,再但是其实自己一直都觉得数据结构很重要,是基础,只有基础好了,后面的路才能走的更好. 懒惰真的是天下的罪恶之源.所以一直到现在都毕业了才认真再度看它,认真的看,不是当初的敷衍. 也许记录的很多人早都会了,每个人的盲点不一样.领悟问题的方式也各不相同,所以找到适合自己的就好,其他不纠结. 书籍:<java数据结构和算法>第二版,还有一本是网络资料,都是pdf,看的时候我会2本同时看,为了自己弄的更清楚一些. 好了,不扯了,会持续更

定场诗 八月中秋白露,路上行人凄凉: 小桥流水桂花香,日夜千思万想. 心中不得宁静,清早览罢文章, 十年寒苦在书房,方显才高志广. 前言 洛伊安妮·格罗纳女士所著的<学习JavaScript数据结构与算法>第三版于2019年的5月份再次刊印发行,新版内容契合当下,实为JavaScript开发人员的必备之佳作.有幸重读此版,与诸君分享共勉. 内容提要 此章节为第2章-ECMAScript与TypeScript概述,主要介绍了JS和TS的相关概念,以及在JS新版本中的新特性:let.解构.箭头函数

学习建议 1.视频学习---认知 建议:在中国慕课上找"数据结构"相关的视频教程.中国大学MOOC 推荐清华大学.北京大学.浙江大学的教程,可先试看,然后根据自身的情况选择视频进行学习. 视频学习可以帮助我们对数据结构有基本的认知,比一开始就去看书,更容易坚持,并且印象也会更深刻. 因为时间的原因,有些课程可能已经关闭了,所以我在哔哩哔哩上找到"数据结构"(浙江大学)的视频教程跟着学习.同时,为了更好地对视频讲解的内容进行回顾,我在图书馆借了跟视频配套的课本,跟着学

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

快速排序 快速排序是一种分治策略的排序算法,是由英国计算机科学家Tony Hoare发明的, 该算法被发布在1961年的Communications of the ACM 国际计算机学会月刊. 注:ACM = Association for Computing Machinery,国际计算机学会,世界性的计算机从业员专业组织,创立于1947年,是世界上第一个科学性及教育性计算机学会. 快速排序是对冒泡排序的一种改进,也属于交换类的排序算法. 一.算法介绍 快速排序通过一趟排序将要排序的数据分割成

数据结构与算法系列2.2 线性表 什么是链表? 链表是一种物理存储单元上非连续,非顺序的存储结构,数据元素的逻辑顺序是通过链表的链接次序实现的一系列节点组成,节点可以在运行时动态生成,每个节点包括两个部分,一个是村粗数据元素的数据域,一个是存储指针的指针域,相比于线性表顺序结构,操作复杂.由于不必须按照顺序存储,链表在插入的时候可以达到o(1)的复杂读,比另一种线性表顺序表快得多,但是查找一个节点或者访问特定编号的节点则需要O(n)的时间,而线性表和顺序表相应的时间复杂度分别是O(logn)和O

一.基本认识 1.数据结构与算法的关系? (1)数据结构(data structure): 数据结构指的是 数据与数据 之间的结构关系.比如:数组.队列.哈希.树 等结构. (2)算法: 算法指的是 解决问题的步骤. (3)两者关系: 程序 = 数据结构 + 算法. 解决问题可以有很多种方式,不同的算法实现 会得到不同的结果.正确的数据结构 是 好算法的基础(算法好坏取决于 如何利用合适的数据结构去 处理数据.解决问题). (4)数据结构动态演示地址: https://www.cs.usfca.

可以加我微信chenyoudea免费要江西师范大学865资料全套pdf 目录 第一篇 数据结构与算法(针对考研or面试) 第二篇 真题演练 第三篇 复试 第四篇 推荐阅读 第一篇 数据结构与算法(针对考研or面试) 第1章 概论 第2章 顺序表及其顺序存储 第3章 顺序表的链式存储 第4章 字符串.数组和特殊矩阵 第5章 递归 第6章 树型结构 第7章 二叉树 第8章 图 第9章 检索 第10章 内排序 第11章 基础实验代码 第二篇 真题演练 附录1-基础实验 附录2-真题分析 附录3-江西师

断断续续地把这个系列写完了,就像上一个设计模式一样,算法这个系列也是前前后后写了将近有一年的时间.当然,都是在业余或者晚上的时间写完的,所以进度如此地慢.更主要的是,既然要写,总得要自己先弄懂吧,对于一个没上过高中的人来说,这还真的是有点困难. 所以说,在这一系列的文章中,可能有许多纰漏甚至是错误,这个也欢迎大家随时指正. 继续扩展提高 关于数据结构与算法这门课程,在我的系列文章中,只是简单的入了个门.仅仅从教材来说,就还有许多内容并没有涉及,实在是本人水平有限,大家可以自己再继续深入地学习.

介绍 和 Dijkstra 算法一样,弗洛伊德(Floyd)算法 也是一种用于寻找给定的加权图中顶点间最短路径的算法.该算法名称以创始人之一.1978 年图灵奖获得者.斯坦福大学计算机科学系教授罗伯特·弗洛伊德命名 弗洛伊德算法(Floyd)计算图中 各个顶点之间 的最短路径,比如:先从 A 出发到各个点的最短路径,再从 B 出发,直到所有节点距离各个点的路径都会计算出来.而迪杰斯特拉算法用于计算图中 某一个顶点到其他顶点的最短路径. 弗洛伊德算法 VS 迪杰斯特拉算法: 迪杰斯特拉算法通过选定

前言 数据 data 结构(structure)是一门 研究组织数据方式的学科,有了编程语言也就有了数据结构.学好数据结构才可以编写出更加漂亮,更加有效率的代码. 要学习好数据结构就要多多考虑如何将生活中遇到的问题,用程序去实现解决. 程序 = 数据结构 + 算法 数据结构是算法的基础, 换言之,想要学好算法,需要把数据结构学到位 我会用数据结构与算法[Java]这一系列的博客记录自己的学习过程,如有遗留和错误欢迎大家提出,我会第一时间改正!!! 注:数据结构与算法[Java]这一系列的博客参考