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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

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

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

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

在我的Linux刀耕开荒阶段,就想开始重拾C,利用C实现常用的基本数据结构和算法,而数据结构和算法的掌握的熟练程度正是程序的初学者与职业程序员的分水岭. 那么怎么开启这一段历程呢? 按照软件工程的思想,先从需求分析开始,用准确的共同的语言去表达需求,作出规格,到后面的设计,实现,维护. 基本数据结构和算法需求比较明朗,但提高沟通能力要用我们的语言表达出来,然后进行建模,画图分析,设计,最后到实现,优化维护. 对于画图工具,我选择Graphviz.刚开始使用Linux下的PhotoShop--GI

摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础. 第二部分结合MySQL数据库中My

摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础. 第二部分结合MySQL数据库中My

本文来自:张洋的MySQL索引背后的数据结构及算法原理 摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数

序 数据结构与算法JavaScript这本书算是讲解得比较浅显的,优点就是用javascript语言把常用的数据结构给描述了下,书中很多例子来源于常见的一些面试题目,算是与时俱进,业余看了下就顺便记录下来吧 git代码下载:https://github.com/JsAaron/data_structure.git   栈结构 特殊的列表,栈内的元素只能通过列表的一端访问,栈顶 后入先出(LIFO,last-in-first-out)的数据结构   javascript提供可操作的方法, 入栈 p

大学时并不是读计算机专业的, 之前并没有看过数据结构和算法,这是我第一次看.         从数据结构方面来说:                数组:最简单,遍历.查找很快:但是大小固定,不利于扩展,同时插入.删除比较麻烦.                链表:插入.删除很容易实现,没有限定大小,容易扩展:遍历.查找比较麻烦.                哈希表:它可以提供快速的插入操作和查找操作.哈希表也有一些缺点它是基于数组的,数组创建后难于扩展某些哈希表被基本填满时,性能下降得非常严重

摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础. 第二部分结合MySQL数据库中My

javascript数据结构与算法--高级排序算法 高级排序算法是处理大型数据集的最高效排序算法,它是处理的数据集可以达到上百万个元素,而不仅仅是几百个或者几千个.现在我们来学习下2种高级排序算法---- 希尔排序和快速排序. 一:希尔排序: 希尔排序的核心理念是:首先比较距离较远的元素,而非相邻的元素. 基本原理:通过定义一个间隔序列来表示在排序过程中进行比较的元素之间有多远的间隔. 下面我们来看看数组[0,9,1,8,7,6,2,3,5,4] 来使用希尔排序的原理:如下图: 代码分析如下:

javascript数据结构与算法-- 二叉树 树是计算机科学中经常用到的一种数据结构.树是一种非线性的数据结构,以分成的方式存储数据,树被用来存储具有层级关系的数据,比如文件系统的文件,树还被用来存储有序列表.我们要研究的是二叉树,在二叉树上查找元素非常快,为二叉树添加元素或者删除元素,也是非常快的. 树的基本结构示意图如下: 我们现在最主要的是要来学习二叉树,二叉树是一种特殊的树,它的特征是 子节点个数不超过2个.如下图就是二叉树的基本结构示意图如下: 二叉树是一种特殊的树,相对较少的值保存

一:javascript数据结构与算法--散列  一:什么是哈希表? 哈希表也叫散列表,是根据关键码值(key,value)而直接进行访问的数据结构,它是通过键码值映射到表中一个位置来访问记录的,散列表后的数据可以快速的插入和使用,散列使用的数据结构叫做散列表.  散列表的优点及缺点: 优点:在散列表上插入,删除和取用数据都非常快. 缺点:对于查找来说效率低下,比如查找一组数据中的最大值与最小值时候,这个时候我们可以使用二叉树查找了.  散列表实现的具体原理? 散列函数的选择依赖于键值的数据类型

javascript数据结构与算法---队列 队列是一种列表,不同的是队列只能在队尾插入元素,在队首删除元素.队列用于存储按顺序排列的数据,先进先出,这点和栈不一样(后入先出).在栈中,最后入栈的元素反而被优先处理.我们现在可以把队列想象对我们去餐馆吃饭的情景,很多人排队吃饭,排在最前面的人先打饭.新来的人只能在后面排队.直到轮到他们为止. 一:对队列的操作 队列有2种主要的操作,向队尾中插入新元素enqueue()方法和删除队列中的队首的元素的dequeue()方法,另外我们还有一个读取队头的

javascript数据结构与算法---栈 在上一遍博客介绍了下列表,列表是最简单的一种结构,但是如果要处理一些比较复杂的结构,列表显得太简陋了,所以我们需要某种和列表类似但是更复杂的数据结构---栈.栈是一种高效的数据结构,因为数据只能在栈顶添加或删除,所以这样操作很快,而且容易实现. 一:对栈的操作. 栈是一种特殊的列表,栈内的元素只能通过列表的一端访问,这一端陈为栈顶.比如餐馆里面洗盘子,只能先洗最上面的盘子,盘子洗完后,也只能螺到这一摞盘子的最上面.栈被称为 "后入先出"(LI