第三章2 算法与数据结构
算法与数据结构大纲

算法与数据结构大纲一、课程简介算法与数据结构是计算机科学中的核心基础课程,旨在介绍算法设计和数据结构的基本概念、原理和方法,培养学生的算法思维和问题解决能力。
二、教学目标1. 了解算法与数据结构的基本概念和原理;2. 掌握常见的数据结构及其操作;3. 学习常见的算法设计策略和分析方法;4. 能够运用所学知识解决实际问题。
三、教学内容1. 算法基础- 算法的概念和特征- 算法的表示方法- 算法的分析:时间复杂度和空间复杂度2. 数据结构基础- 数据结构的概念和分类- 抽象数据类型- 数据结构的操作和实现3. 线性结构- 数组- 链表- 栈和队列4. 树状结构- 树的概念和基本操作- 二叉树- 二叉搜索树- 平衡二叉树5. 图状结构- 图的概念和基本操作- 图的存储和表示- 图的遍历6. 排序算法- 插入排序- 选择排序- 冒泡排序- 快速排序- 归并排序7. 查找算法- 顺序查找- 二分查找- 哈希查找8. 算法设计策略- 分治法- 动态规划法- 回溯法- 贪心算法四、教学方法1. 理论讲解:通过课堂讲解,介绍算法与数据结构的基本概念、原理和方法;2. 编程实践:通过编程练习,让学生掌握数据结构的实现和算法的应用;3. 案例分析:通过实际问题的解决,让学生学会运用所学知识解决实际问题;4. 小组讨论:通过小组讨论,培养学生的团队合作和问题解决能力。
五、考核方式1. 平时作业:包括课后作业、编程练习和课堂表现等;2. 期中考试:考核学生对前半部分教学内容的掌握程度;3. 期末考试:考核学生对整个课程内容的掌握程度。
六、教学资料1. 教材:《算法与数据结构》(教材名称),(作者)著,(出版社)出版;2. 参考资料:《数据结构与算法分析》(参考书名称),(作者)著,(出版社)出版。
七、教学设备1. 计算机实验室;2. 投影仪;3. 编程软件。
算法与数据结构需要掌握的知识点

算法与数据结构需要掌握的知识点算法与数据结构是计算机科学中非常重要的两个领域,它们是计算机程序设计的基础。
掌握算法与数据结构的知识,对于编写高效、可靠的程序至关重要。
下面将介绍一些算法与数据结构需要掌握的知识点。
一、算法1. 算法的概念:算法是解决问题的一系列步骤或指令的有限序列。
它具有输入、输出和确定性的特点。
2. 时间复杂度和空间复杂度:算法的时间复杂度是指执行算法所需要的时间,空间复杂度是指执行算法所需要的内存空间。
3. 常见的算法设计策略:分治法、贪心算法、动态规划、回溯法等。
4. 常见的算法:排序算法(如冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等)、查找算法(如二分查找、哈希查找等)、图算法(如深度优先搜索、广度优先搜索、最短路径算法等)等。
二、数据结构1. 数据结构的概念:数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合,它包括线性结构、树形结构、图形结构等。
2. 线性结构:包括数组、链表、栈、队列等。
数组是一种连续存储的线性结构,链表是一种离散存储的线性结构,栈和队列是特殊的线性结构。
3. 树形结构:包括二叉树、堆、哈夫曼树等。
二叉树是一种每个节点最多有两个子节点的树形结构,堆是一种特殊的二叉树,哈夫曼树是一种用于数据压缩的树形结构。
4. 图形结构:包括有向图和无向图。
有向图中的边有方向,无向图中的边没有方向。
5. 数据结构的存储方式:顺序存储和链式存储。
顺序存储是利用连续的存储单元存储数据,链式存储是利用指针将数据元素按照一定的逻辑关系连接起来。
三、算法与数据结构的应用1. 算法与数据结构在搜索引擎中的应用:搜索引擎需要使用数据结构来存储和索引大量的网页,使用算法来进行网页排序和相关性计算。
2. 算法与数据结构在图像处理中的应用:图像处理需要使用数据结构来表示图像,使用算法来进行图像的处理和分析。
3. 算法与数据结构在人工智能中的应用:人工智能需要使用数据结构来存储和处理大量的数据,使用算法来进行数据的分析和模型的训练。
算法与数据结构讲课课件

2.模型一旦建立起来,就要选择合适的算法, 并将解题步骤表述出来
3.用计算机语言将步骤转化为计算机可以“读 懂”的计算机程序,即所谓的“编程”
4.进行测试和修改
本章着重讨论解决问题的核心--算法以及 算法的处理对象--数据的结构
递推法
所谓递推法,它的数学公式也是递归的 (如:f(n)=n!=n*(n-1)!=n*f(n-1) )。只是 在实现计算时迭代方向相反。从给定边界 出发逐步迭代到达指定计算参数。它不需 反复调用自己(节省了很多调用参数匹配 开销),效率较高
递推操作是提高递归函数执行效率最有效 的方法,科技计算中最常见
5x+3y+z/3=100
三层循环嵌套
迭代法
重复同样步骤,可以逐次求得更精确的值。这一 过程即为迭代过程
使用迭代法构造算法的基本方法是:首先确定一 个合适的迭代公式,选取一个初始近似值以及解 的误差,然后用循环处理实现迭代过程,终止循 环过程的条件是前后两次得到的近似值之差的绝 对值小于或等于预先给定的误差。并认为最后一 次迭代得到的近似值为问题的解。这种迭代方法 称为逼近迭代
常用流程图符号
开始
结束
(a) 起止框、连接框
A A
输入a,b
(b) 输入输出框
N>10 true
false
(c) 判断框
i+1→i
N为正整数
(d) 处理框
(e) 注释框
(f) 流向线
流程图简明直观、便于交流
N-S图
Nassi和Shneiderman提出了一种符合结构化程序设 计原则的图形描述工具,叫做盒图,也叫做N-S图
算法与数据结构基础知识

算法与数据结构基础知识一、引言算法与数据结构是计算机科学中最基础、最重要的两个概念。
算法是解决问题的一系列步骤或规则,数据结构是组织和存储数据的方法和技术。
掌握算法与数据结构基础知识,对于计算机科学的学习和实践具有重要意义。
二、算法基础知识1. 什么是算法算法是解决特定问题的一系列步骤或规则,它可以被描述为一个计算模型和一组操作规则。
一个好的算法应该具有正确性、可读性、效率和鲁棒性等特点。
2. 算法的分类常见的算法分类包括:递归算法、贪心算法、分治算法、动态规划算法、回溯算法和随机算法等。
不同的问题可能适用不同的算法,需要根据问题的特点选择最合适的算法。
3. 算法的复杂度算法的复杂度描述了算法的执行时间和空间资源消耗情况。
常见的复杂度包括时间复杂度和空间复杂度。
时间复杂度表示算法的执行时间与问题规模的增长关系,常见的时间复杂度有O(1)、O(logn)、O(n)、O(nlogn)、O(n^2)等。
空间复杂度表示算法在执行过程中所需要的额外空间。
三、数据结构基础知识1. 什么是数据结构数据结构是组织和存储数据的方法和技术,它包括各种数据类型和数据之间的关系。
常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图、堆等。
2. 数据结构的分类数据结构可以分为线性结构和非线性结构。
线性结构包括数组、链表、栈和队列等,数据元素之间存在一对一的关系。
非线性结构包括树、图和堆等,数据元素之间存在一对多或多对多的关系。
3. 数据结构的选择在实际问题中,根据问题的特点和需求选择合适的数据结构非常重要。
例如,对于需要快速查找的问题,可以选择哈希表或二叉搜索树作为数据结构;对于需要快速插入和删除的问题,可以选择链表或堆作为数据结构。
四、算法与数据结构的应用算法与数据结构广泛应用于计算机科学的各个领域,例如:1. 搜索引擎:通过使用合适的算法和数据结构,搜索引擎能够快速地从海量数据中找到用户需要的信息。
2. 图像处理:在图像处理中,算法和数据结构被用于图像的压缩、特征提取、目标识别等过程。
《算法与数据结构》课件

讲解了一些常用的算法设计技巧 ,如分治法、贪心算法、动态规 划等。
算法分析
讲解了时间复杂度和空间复杂度 的概念,以及如何分析算法的效 率。
常见算法
介绍了各种常见算法,如排序、 搜索、图算法等,并讨论了它们 的实现和应用。
算法与数据结构的发展趋势
并行计算
随着多核处理器的普及,并行计 算成为算法与数据结构发展的重 要趋势。
解决实际问题
数据结构是解决实际问题 的关键,如排序、查找等 。
培养逻辑思维
学习数据结构有助于培养 人的逻辑思维和问题解决 能力。
Part
04
常见数据结构详解
数组
数组是一种线性数据结构,用于存储 相同类型的数据元素。
数组在内存中是连续的,可以通过索 引直接访问任意元素。数组的优点是 访问速度快,缺点是插入和删除操作 需要移动大量元素。
算法的表示方法
总结词
介绍算法的常见表示方法
详细描述
算法可以用自然语言、伪代码、流程图、程序设计语言等多种方式来表示。这些 表示方法各有优缺点,可以根据需要选择适合的方式。
算法的复杂度分析
总结词
分析算法的时间复杂度和空间复杂度
详细描述
算法的复杂度分析是评估算法性能的重要手段。时间复杂度关注算法执行所需的时间,空间复杂度关注算法所需 存储空间。通过分析复杂度,可以了解算法在不同规模输入下的性能表现。
末尾。
快速排序
采用分治策略,选取一个基准元素 ,重新排列序列,使得基准元素左 侧的元素都比它小,右侧的元素都 比它大。
归并排序
将待排序序列不断划分成两半,分 别进行排序,最后合并成一个有序 序列。
查找算法
线性查找
从头到尾依次比较每个元素,直到找到目标元素或遍历完整个序列 。
算法与数据结构分析基础知识

算法与数据结构分析基础知识算法和数据结构是计算机科学中非常重要的基础知识。
算法是解决问题的方法和步骤的描述,而数据结构则是组织和存储数据的方式。
在计算机科学中,合理的算法和数据结构的选择能够大大提高程序的效率和性能。
一、算法分析基础知识算法的效率是评价算法好坏的重要指标之一。
通常使用时间复杂度和空间复杂度来分析算法的效率。
1. 时间复杂度时间复杂度衡量了算法执行所需的时间。
常用的时间复杂度有:常数时间O(1)、线性时间O(n)、对数时间O(log n)、平方时间O(n^2)等。
通过比较算法的时间复杂度,可以选择效率更高的算法。
2. 空间复杂度空间复杂度衡量了算法执行所需的内存空间。
常用的空间复杂度有:常数空间 O(1)、线性空间 O(n)、对数空间 O(log n)等。
较低的空间复杂度可以节省内存资源。
二、数据结构分析基础知识数据结构是组织和存储数据的方式,不同的数据结构适用于不同的应用场景。
1. 数组数组是最基本的数据结构之一,它可以存储相同类型的元素,并通过索引值进行访问。
数组的特点是随机访问高效,但插入和删除操作效率较低。
2. 链表链表由一系列节点组成,每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。
链表的特点是插入和删除操作高效,但访问元素需要遍历整个链表,效率较低。
3. 栈栈是一种后进先出(LIFO)的数据结构,只允许从栈的一端进行插入和删除操作。
栈可以用数组或链表实现,常用于实现递归、表达式求值等应用场景。
4. 队列队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构,只允许从队列的一端进行插入,另一端进行删除操作。
队列可以用数组或链表实现,常用于实现广度优先搜索等应用场景。
5. 树树是一种层次结构的数据结构,由节点和边组成。
树的特点是可以表示具有层次关系的数据,例如文件目录结构、组织机构等。
6. 图图是一种由节点和边组成的非线性数据结构,节点之间的边表示节点之间的关系。
图可以表示各种复杂的关系,例如社交网络、路网等。
数据结构与算法分析课后习题答案

数据结构与算法分析课后习题答案第一章:基本概念一、题目:什么是数据结构与算法?数据结构是指数据在计算机中存储和组织的方式,如栈、队列、链表、树等;而算法是一系列解决问题的清晰规范的指令步骤。
数据结构和算法是计算机科学的核心内容。
二、题目:数据结构的分类有哪些?数据结构可以分为以下几类:1. 线性结构:包括线性表、栈、队列等,数据元素之间存在一对一的关系。
2. 树形结构:包括二叉树、AVL树、B树等,数据元素之间存在一对多的关系。
3. 图形结构:包括有向图、无向图等,数据元素之间存在多对多的关系。
4. 文件结构:包括顺序文件、索引文件等,是硬件和软件相结合的数据组织形式。
第二章:算法分析一、题目:什么是时间复杂度?时间复杂度是描述算法执行时间与问题规模之间的增长关系,通常用大O记法表示。
例如,O(n)表示算法的执行时间与问题规模n成正比,O(n^2)表示算法的执行时间与问题规模n的平方成正比。
二、题目:主定理是什么?主定理(Master Theorem)是用于估计分治算法时间复杂度的定理。
它的公式为:T(n) = a * T(n/b) + f(n)其中,a是子问题的个数,n/b是每个子问题的规模,f(n)表示将一个问题分解成子问题和合并子问题的所需时间。
根据主定理的不同情况,可以得到算法的时间复杂度的上界。
第三章:基本数据结构一、题目:什么是数组?数组是一种线性数据结构,它由一系列具有相同数据类型的元素组成,通过索引访问。
数组具有随机访问、连续存储等特点,但插入和删除元素的效率较低。
二、题目:栈和队列有什么区别?栈和队列都是线性数据结构,栈的特点是“先进后出”,即最后压入栈的元素最先弹出;而队列的特点是“先进先出”,即最先入队列的元素最先出队列。
第四章:高级数据结构一、题目:什么是二叉树?二叉树是一种特殊的树形结构,每个节点最多有两个子节点。
二叉树具有左子树、右子树的区分,常见的有完全二叉树、平衡二叉树等。
算法与数据结构

算法与数据结构在计算机科学中,算法(Algorithm)是指解决问题的一系列步骤,而数据结构(Data structure)则是表示和组织数据的方式。
算法和数据结构是计算机科学中两个重要的概念,它们是计算机程序设计的基础和核心。
算法解决的是“如何做?”的问题,而数据结构解决的是“如何存储?”的问题。
两者相辅相成,共同构建了计算机程序设计的框架。
下面就来介绍一些常见的算法和数据结构。
1.排序算法排序算法是计算机程序设计中最常见的算法之一,它的目的是将一组数据按照一定的顺序排列。
常见的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。
其中,快速排序是最为常用的排序算法之一,其基本思想是选取一个基准元素,然后将数据分成两部分,一部分大于基准元素,一部分小于基准元素。
然后对这两部分数据分别进行快速排序,最后再将它们合并起来。
快速排序的时间复杂度为O(nlogn),是一种较为高效的排序算法。
2.树结构树结构是一种非常重要的数据结构,在计算机程序设计中应用广泛。
树是由若干个节点组成的,这些节点之间存在着一定的关系。
其中,一个节点是根节点,其余节点都可以看做是从根节点出发,沿着树枝分支走到的一个子节点。
树结构有许多种形式,常见的有二叉树、平衡树、红黑树等。
其中,二叉树是最为简单的树形结构,其每个节点最多只有两个子节点。
二叉树有许多应用,比如在数据库中常用于索引查询,也可以用于构建霍夫曼编码等。
3.图结构图结构是一种用于描述一组数据之间关系的数据结构。
与树结构不同的是,图结构中的节点之间可以存在不同类型的关系。
常见的图结构包括有向图、无向图等。
图结构的应用非常广泛,比如在社交网络中,用户之间的关系可以用图结构来表示。
在计算机网络中,路由器之间的关系也可以用图结构来表示。
4.查找算法查找算法是一种用于在一组数据中查找特定数据的算法。
常见的查找算法有顺序查找、二分查找、哈希查找等。
其中,二分查找是最为常用的查找算法之一,其基本思想是对有序数组中间位置的数据进行比较,从而确定待查找数据在数组的哪一段中,然后在相应的一段数据中进行查找。
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算法设计:有趣的是如果我们将1,2,„„n2 按某种规则依次填入 到方阵中,得到的恰好是奇次魔方阵,这个规则可以描述如下: (1)首先将1填在方阵第一行的中间,即(1,(n+1)/2)的位置; (2)若上一个数的位置是(i,j),下一个数应填在(i1,j1),其 中i1=i-1、j1=j-1。 (3)若应填写的位置下标出界,则出界的值用n 来替代;即若i1=0,则取i1=n;若j-1=0,则取j1=n。 (4)若应填的位置虽然没有出界,但是已经填有数据的话,则应填 在上一个数的下面(行加1,列不变),即取i1=i+1,j1=j。 这样循环填数,直到把n*n个数全部填入方阵中,最后得到的是一个 n阶魔方阵。
【例2】统计数字对的出现频率
算法说明: 输入N(2≤N≤100)个数字(在0与9之间),然后统计出这组数中相邻两 数字组成的链环数字对出现的次数。例如: 输入:N=20 {表示要输入数的数目} 0 1 5 9 8 7 2 2 2 3 2 7 8 7 8 7 9 6 5 9 输出:(7,8)=2 (8,7)=3 (7,2)=1 (2,7)=1 (2,2)=2 (2,3)=1 (3,2)=1
算法如下:
while (p<n-1) main( ) {x=0; { int a[100],i,k,p,m; while (x<m) print(“input numbers of game:”); {k=k+1; input(n); if(k>n) k=1; print(“input serial number of game start:”); x=x+a[k];} input(k); print(k); print(“input number of out_ring:”); a[k]=0; input(m); p=p+1; for( i=1;i<=n;i++) } a[i]=1; for( i=1;i<=n;i++) p=0; if ( a[i]=1) k=k-1; print( “i=”,i); }
main( ) for( i=1;i<=n;i=i+1) {int i,j, i1,j1,x,n,t,a[100][100]; print(“input an odd number:”); {print(“换行符”); input(n); for(j=1;j<=n;j=j+1) if (n mod 2=0) {print(“input error!”); return;} print(a[i][j]); for( i=1;i<=n;i=i+1) } for(j=1;j<=n;j=j+1) a[i][j]=0; } i=1; j=int((n+1)/2); x=1; while (x<=n*n) {a[i][j]=x; x=x+1; i1=i; j1=j; i=i-1; j=j-1; if ( i=0) i=n; if (j=0) j=n; if ( a[i][j]<>0 ) { i=i1+1; j=j1;} }
3.2
3.2.1 3.2.2 3.2.3 3.2.4 3.2.5
算法与数据结构
原始信息与处理结果的对应存储 数组使信息有序化 数组记录状态信息 大整数存储及运算 构造趣味矩阵
1、常用的几种数据结构
数据的逻辑结构常分为四大类: (1)集合结构 (2)线性结构 (3)树形结构 (4)图结构(网结构) 存储结构可以分为:连续存储和链式存储
【例1】编程统计身高(单位为厘米)。统计分150——154; 155——159;160——164;165——169;170——174;175— —179及低于150、高于179共八档次进行。
算法如下:
main( ) { int i,sg,a[8]; print(“input height data until input -1”); input(sg); while (sg<>-1) { if (sg>179) a[7]=a[7]+1; else if (sg<150) a[0]=a[0]+1; else a[sg/5-29]=a[sg/5-29]+1; input(sg); } for (i=0;i<=7;i=i+1) print(i+1 ,“field the number of people: ”,a[i]); }
三、数组记录状态信息
【例1】游戏问题:
12个小朋友手拉手站成一个圆圈,从某一个小朋友开始报数, 报到7的那个小朋友退到圈外,然后他的下一位重新报“1”。 这样继续下去,直到最后只剩下一个小朋友,求解这个小朋 友原来站在什么位置上呢?
算法设计:
首先是如何表示状态的问题。开辟12个元素的数组, 记录12个小朋友的状态,开始时将12个元素的数组值均 赋为1,表示大家都在圈内。这样小朋友报数就用累加数 组元素的值来模拟,累加到7时,该元素所代表的小朋友 退到圈外,将相应元素的值改赋为0,这样再累加到该元 素时和不会改变,又模拟了已出圈外的状态。 为了算法的通用性,算法允许对游戏的总人数、报 数的起点、退出圈外的报数点任意输入。其中n表示做游 戏的总人数,k表示开始及状态数组的下标变量,m表示 退出圈外的报数点,即报m的人出队,p表示已退出圈外 的人数。
二、数组使信息有序化
【例1】编程将编号“翻译”成英文。例35706“翻译”成 three-five-seven-zero-six。
பைடு நூலகம்
算法如下:
main( ) {int i,a[10], ind; long num1,num2; char eng[10][6]={“zero”,”one”,”two”,”three ”,” four”, ” five”,”six”,”seven”,“eight”,”nine”}; print(“Input a num”); input(num1); num2=num1; ind=0; while (num2<>0) {a[ind]=num2 mod 10; ind= ind +1; num2=num2/10; } print(num1, “English_exp:”, eng[a[ind-1]]); for( i=ind-2;i>=0;i=i-1) print(“-”,eng[a[i]]); }
算法如下:
main( ) {int a[10][10]={0},m,i,j,k1,k0; print(“How many is numbers?”); input(n); print(“Please input these numbers:”); input(k0); for (i=2;i<=n;i=i+1) {input(k1); a[k0][k1]=a[k0][k1]+1; k0=k1;} for (i=0;i<=9;i=i+1) for (j=0;j<=9;j=j+1) if (a[i][j]<>0 and a[j][i]<>0); print(“(”,i,j,”)=“,a[i][j],”,(”,j,i,”)=”,a[j][i]) }
四、构造趣味矩阵
趣味矩阵 经常用二维数组来解决
【例1】设计算法生成魔方阵 魔方阵是我国古代发明的一种数字游戏:n阶魔方是指 这样一种方阵,它的每一行、每一列以及对角线上的各数 之和为一个常数,这个常数是:1/2*n*(n2+1),此常数被 称为魔方阵常数。由于偶次阶魔方阵(n=偶数)求解起来 比较困难,我们这里只考虑n为奇数的情况。 以下就是一个n=3的魔方阵: 6 1 8 7 5 3 2 9 4 它的各行、各列及对角线上的元素之和为15。
连续存储又可以分为:静态存储和动态存储
2、连续存储和链式存储比较
顺序存储的优点: (1) 方法简单,各种高级语言中都提供数组结构,容易实现。 (2) 不用为表示结点间的逻辑关系而增加额外的存储开销。 (3) 顺序表具有按元素序号随机访问的特点。
顺序存储的缺点:
(1) 在顺序表中做插入删除操作时,平均移动大约表中一 半的元素,因此对n较大的顺序表效率低。
算法设计:
其实并不是只有一维数组这样的数据结构可以在算法设计中有多 彩的应用,根据数据信息的特点,二维数组的使用同样可以使算 法易于实现,此题就正是如此。
用10*10的二维数组(行、列下标均为0-9),存储统计结果,i行 j列存储数字对(i,j)出现的次数,无需存储原始数据,用其做 下标,在数据输入的同时就能统计出问题的结果。
2)基于运算的考虑 在顺序表中按序号访问ai的时间性能时O(1),而链表中 按序号访问的时间性能O(n),所以如果经常做的运算是按序 号访问数据元素,显然顺序表优于链表; 3)基于环境的考虑 顺序表容易实现,任何高级语言中都有数组类型,链表 的操作是基于指针的,操作简单。
一、原始信息与处理结果对应存储
(2) 需要预先分配足够大的存储空间,估计过大,可能会 导致顺序表后部大量闲置;预先分配过小,又会造成溢出。
温馨提示: 链表的优缺点恰好与顺序表相反。
3、在选取存储结构时权衡因素
1)基于存储的考虑 顺序表的存储空间是静态分配的,在程序执行之前必 须明确规定它的存储规模,也就是说事先对“MAXSIZE”要 有合适的设定,过大造成浪费,过小造成溢出。可见对线 性表的长度或存储规模难以估计时,不宜采用顺序表;链 表不用事先估计存储规模,但链表的存储密度较低