数据结构与算法学习知识体系脉络图
数据结构与算法之美
数据结构与算法的学习需要耐心和毅力。当我们遇到困难时，不要轻易放弃， 而是要深入思考，寻找问题的根源，并寻找解决方案。
数据结构与算法的之美在于它们的简洁性和优雅性。当我们用最少的代码实 现一个复杂的功能时，我们就会感受到数据结构与算法的魅力。
数据结构与算法的学习是一个永无止境的过程。随着技术的不断发展和计算 机性能的不断提升，新的数据结构和算法也不断涌现。因此，我们需要不断地学 习新的知识，跟上时代的步伐。
作者简介
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这是《数据结构与算法之美》的读书笔记，暂无该书作者的介绍。
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精彩摘录
《数据结构与算法之美》是一本深入浅出地讲解数据结构和算法的书籍，通 过丰富的实例和生动的语言，让读者在愉悦的阅读中掌握数据结构与算法的核心 知识。这本书不仅适合计算机相关专业的学生阅读，也适合广大编程爱好者参考。 以下是书中的一些精彩摘录：
数据结构与算法是程序的灵魂，一个程序如果选错了数据结构和算法，可能 就注定了它的一生只能碌碌无为。
内容摘要
对于每种算法，书中详细介绍了其原理、实现方法以及时间复杂度和空间复杂度的分析。书中还 通过比较不同算法的优劣，帮助读者在实际应用中选择最适合的算法。
除了对经典算法的讲解，书中还介绍了许多实用的算法技巧和优化方法。例如，如何利用分治思 想解决复杂问题、如何利用贪心算法求解最优化问题等。这些技巧和方法不仅可以帮助读者更好 地理解和掌握算法，还可以在实际应用中提高程序的效率和稳定性。
《数据结构与算法之美》的目录结构清晰，共分为三大部分：数据结构篇、 算法篇和进阶篇。每个部分下又细分若干章节，使得整个书籍的内容层次分明， 便于读者理解和掌握。
数据结构篇是本书的重要基础部分，涵盖了常见的数据结构类型，如数组、 链表、栈、队列、二叉树等。该篇的目录设计遵循从简单到复杂的顺序，首先介 绍了基本的数据结构概念和实现方式，然后逐一深入探讨各种数据结构的特性和 应用场景。这种编排方式有助于读者逐步建立数据结构的知识体系，并为后续的 算法学习打下坚实的基础。
简述计算机科学与技术专业的知识体系。
1. 引言在当今信息化时代，计算机科学与技术专业正日益成为热门专业之一。
随着科技的不断发展和进步，计算机科学与技术的知识体系也在不断演化和扩展。
本文旨在全面评估计算机科学与技术专业的知识体系，深度探讨其内涵和广度，为读者提供高质量、有价值的文章。
2. 知识体系概述计算机科学与技术专业的知识体系是一个庞大而复杂的系统，涵盖了计算机硬件、软件、网络、安全、人工智能等多个领域。
其深度和广度之大可谓令人咋舌。
从简单的数据结构和算法到复杂的分布式系统和机器学习，这一知识体系既包括了基础的理论知识，也包括了前沿的技术应用。
3. 知识体系细分3.1 计算机基础知识3.1.1 计算机组成原理3.1.2 数据结构与算法3.1.3 操作系统原理3.1.4 计算机网络3.2 软件工程与开发3.2.1 编程语言与编程范式3.2.2 软件工程原理3.2.3 设计模式与架构3.3 人工智能与大数据3.3.1 机器学习与深度学习3.3.2 自然语言处理3.3.3 大数据技术与应用4. 知识体系的总结与回顾计算机科学与技术专业的知识体系之所以如此庞大，是因为它需要兼顾理论和实践，基础和前沿。
在不断变革的科技领域，这一知识体系也在不断演进和扩展。
在学习和应用这一知识体系时，我们需要灵活运用，不断学习和更新，以适应科技的飞速发展。
5. 个人观点和理解作为一名从业多年的计算机科学与技术专业人士，我深知这一知识体系的重要性。
与其被它的广度和深度所吓倒，不如把它看作一个无限的宝库，不断挖掘和更新自己的知识。
只有这样，我们才能在这个竞争激烈的时代中立于不败之地。
6. 结语计算机科学与技术专业的知识体系无疑是工程师和科技人士必备的根基之一。
只有不断深化对这一知识体系的理解，不断更新自己的知识体系，才能在这个领域中立于不败之地。
希望读者能通过本文的深度和广度评估，对计算机科学与技术专业的知识体系有更深入的了解。
计算机科学与技术专业的知识体系是一个涵盖广泛、庞大而复杂的系统，包括了计算机硬件、软件、网络、安全、人工智能等多个领域。
数据结构与算法 (2)
First started programming : have no ADT
–Writing the same code over and over
Data Sagtrauincture can be defined as:Exa•mAtpolemfiocr DADatTa: tahreecsoidneglteo arenadd the 1ea.Ak♠stcheWehcayAtebotoon•adohcmkAfAdwsoaafoanwtebrntwndinoadoatc-ihwha,ndmaiblsttatfiyetbauewcaihirspcstncahtheipaeotcdotaordeintimooaotniscforadnpcanofpnatoeotentaosdtprhidfriostmasaaetaheiatmystcahetlibopatokeidisrtlpcaenymedtatpogyeswedieepnesrdntaonanedhcadtttthaaapiiitesttsoneotayafai.ngaardndntresoseaeddt,,dthaaaaet.ar
bank toopdeertaetrimoninse tellers.
1-3 Model for an Abstract Data Type
In this section we provide a conceptual model for an Abstract Data Type (ADT).
t2rienyel.eApvwl–l♠adb3aiasqmoAene2raittsuehlbit7tevoeeo1ewa––s6{s•idauniut6rxdnFAt+Aens8mT123rneitetaboesuoasra,eegsn~s...th:r-mtinncefmhnanp,tti3DEDtaon*stcatoatyaeioipci,2ihtotpntgfeectc/ncisihotls,o…o7nnmeceuasccohiisienlfdmnn:6mtailliil(pneeaaeoscos}sgasg7ppruikrdhegrra:ioecfcattf}ssraaelaurhr,enadiaomintuiCcshmdudmttaalitsetrsaiipdagtleauooaatdtcfyabfrl:opncieetoieoiirannnnbtsaptvootatlioadmarrhaefuilgntte-ieotonnmoozeambinstnfrette.pntfhaisffheyhuetediwobdesto{tenrapdeo)eyoim-lenoneouasdgnbeapptfdtinfohricbamistotte.riedtainhahapaotteneotr.ipauthtkeaoetiagfrkathTltserndesretoaedlaeiahtsmniroapnyna.te,taenitepeatosanriasneusannod.t.ctfatsiohoatinoasnssa
《数据结构与算法 》课件
自然语言处理中，数据结构用于表示句子、单词之间的关系，如依 存句法树。
计算机视觉
计算机视觉中的图像处理和识别使用数据结构来存储和操作图像信 息，如链表和二叉树。
算法在计算机科学中的应用
加密算法
加密算法用于保护数据的机密性和完整性，如 RSA算法用于公钥加密。
排序算法
排序算法用于对数据进行排序，如快速排序和归 并排序广泛应用于数据库和搜索引擎中。
归并排序
将两个或两个以上的有序表组合成一个新的有序表。
查找算法
线性查找：从数据结构的一端开始逐 个检查每个元素，直到找到所查找的 元素或检查完所有元素为止。
二分查找：在有序数据结构中查找某 一特定元素，从中间开始比较，如果 中间元素正好是要查找的元素，则搜 索过程结束；如果某一特定元素大于 或者小于中间元素，则在数组大于或 小于中间元素的那一半中查找，而且 跟开始一样从中间元素开始比较。如 果在某一步骤数组为空，则代表找不 到。这种搜索算法每一次比较都使搜 索范围缩小一半。
04
常见算法实现
排序算法
冒泡排序
通过重复地遍历待排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。遍历数列的工作是重复 地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。
快速排序
通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另一部分的所有数据要小，然后再按 此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。
数据结构在计算机科学中的应用
1 2
数据库系统
数据结构是数据库系统的基础，用于存储、检索 和管理大量数据。例如，B树和哈希表在数据库 索引中广泛应用。
数据结构与算法(共11张PPT)
(b)入队3个元素(c)出队3个元素
(b) d, e, b, g入队
利用一组连续的存储单元(一维数组)依次存放从队 在循环队列中进行出队、入队操作时，队首、队尾指
队列示意图
在非空队列里，队首指针始终指向队头元素，而队
(b) d, e, b, g入队
8
Q.rear
a5
a4
Q.front
(d)入队2个元素
a1, a2, … , an
的指修针改 和是队依列先中进元先素出的Q的变.re原化a则情r 进况行。的，如图所示。
a3
Q.front
a2
a1
首到队尾的各个元素，称为顺序队列。
(c)
d, e出队Q.front
Q.front
◆出队：首先删去front所指的元素，然后将队首指针front+1，并
◆rear所指的单元始终为空(a。)空队列
i
i, j, k入队
(e)
1
2
3
k
r
01
j5
2
front
43
i
b, g出队
(f )
r, p,
p rear
s, t入队
循环队列操作及指针变化情况
入队时尾指针向前追赶头指针，出队时头指针向前追赶尾指针 ，故队空和队满时头尾指针均相等。因此，无法通过front=rear来 判断队列“空”还是“满”。解决此问题的方法是：约定入队前，
数据结构与算法
1算法基础 2数据结构
3栈
4队列
5链表 6树和二叉树
7查找
4队列
✓队列的基本概念 ✓队列运算
✓循环队列及其运算
4队列
1.队列的基本概念
数据结构详解ppt课件
“数据结构知识导入全程目标•数据结构的基本概念–逻辑结构–物理结构–运算结构•数据结构的基本实现–堆栈–队列–链表–二叉树知识讲解数据结构的基本概念•数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据的集合•数据结构是计算机存储、组织数据的方式•数据结构的选择直接影响计算机程序的运行效率(时间复杂度)和存储效率(空间复杂度)•计算机程序设计=算法+数据结构•数据结构的三个层次–抽象层——逻辑结构–结构层——物理结构–实现层——运算结构识讲解•集合结构(集)–结构中的数据元素除了同属于一个集合外没有其它关系识讲解•线性结构(表)–结构中的数据元素具有一对一的前后关系识讲解•树型结构(树)–结构中的数据元素具有一对多的父子关系知识讲解实现双向线性链表•删除节点识讲解•树形结构的最简模型，每个节点最多有两个子节点•每个子节点有且仅有一个父节点，整棵树只有一个根节点•具有递归的结构特征，用递归的方法处理，可以简化算法•三种遍历序–前序遍历：D-L-R–中序遍历：L-D-R–后序遍历：L-R-D识讲解•二叉树的一般形式–根节点、枝节点和叶节点–父节点和子节点–左子节点和右子节点–左子树和右子树–大小和高度(深度)识讲解•满二叉树–每层节点数均达到最大值–所有枝节点均有左右子树知识讲解二叉树•完全二叉树–除最下层外，各层节点数均达到最大值–最下层的节点都连续集中在左边识讲解•顺序存储–从上到下、从左到右，依次存放–非完全二叉树需用虚节点补成完全二叉树识讲解•链式存储–二叉链表，每个节点包括三个域，一个数据域和两个分别指向其左右子节点的指针域识讲解•链式存储–三叉链表，每个节点包括四个域，一个数据域、两个分别指向其左右子节点的指针域和一个指向其父节点的指针域知识讲解实现有序二叉树•有序二叉树亦称二叉搜索树，若非空树则满足：–若左子树非空，则左子树上所有节点的值均小于等于根节点的值–若右子树非空，则右子树上所有节点的值均大于等于根节点的值–左右子树亦分别为有序二叉树•基于有序二叉树的排序和查找，可获得O(logN)级的平均时间复杂度知识讲解逻辑结构•网状结构(图)–结构中的数据元素具有多对多的交叉映射关系识讲解•顺序结构–结构中的数据元素存放在一段连续的地址空间中识讲解•顺序结构–随机访问方便，空间利用率低，插入删除不方便识讲解•链式结构–结构中的数据元素存放在彼此独立的地址空间中–每个独立的地址空间称为节点–节点除保存数据外，还需要保存相关节点的地址识讲解•链式结构–插入删除方便，空间利用率高，随机访问不方便知识讲解逻辑结构与物理结构的关系•每种逻辑结构采用何种物理结构实现，并没有一定之规，通常根据实现的难易程度，以及在时间和空间复杂度方面的要求，选择最适合的物理结构，亦不排除复合多种物理结构实现一种逻辑结构的可能知识讲解运算结构•创建与销毁–分配资源、建立结构、释放资源•插入与删除–增加、减少数据元素•获取与修改–遍历、迭代、随机访问•排序与查找–算法应用知识讲解数据结构的基本实现•堆栈–基于顺序表的实现–基于链式表的实现•队列–基于顺序表的实现–基于链式表的实现•链表–双向线性链表的实现•二叉树–有序二叉树(二叉搜索树)的实现知识讲解堆栈•后进(压入/push)先出(弹出/pop)识讲解•初始化空间、栈顶指针、判空判满识讲解•动态分配、栈顶指针、注意判空知识讲解队列•先进(压入/push)先出(弹出/pop)识讲解•初始化空间、前弹后压、循环使用、判空判满识讲解•动态分配、前后指针、注意判空知识讲解链表•地址不连续的节点序列，彼此通过指针相互连接•根据不同的结构特征，将链表分为：–单向线性链表–单向循环链表–双向线性链表–双线循环链表–数组链表–链表数组–二维链表识讲解•单向线性链表识讲解•单向循环链表识讲解•双向线性链表识讲解•双向循环链表识讲解•数组链表识讲解•链表数组识讲解•二维链表识讲解•结构模型识讲解•插入节点。
《数据结构与算法》课程教学大纲
《数据结构与算法》课程教学大纲课程代码：12281030适用专业：计算机应用技术总学时数： 68学时，其中：理论教学34学时，实践教学34学时。
学分：4.5先修课程：《C语言程序导论》、《程序设计导论》考核方式：机试一、制订大纲的依据本大纲根据2013年软件技术专业教学计划制订。
二、课程简介数据结构是介于数学、计算机硬件和计算机软件之间的一门计算机科学与技术专业的核心课程，是高级程序设计语言、编译原理、操作系统、数据库等课程的基础。
同时，数据结构技术也广泛应用于信息科学、系统工程、应用数学以及各种工程技术领域。
数据结构课程集中讨论软件开发过程中的设计阶段、同时设计编码和分析阶段的若干基本问题。
此外，为了构造出好的数据结构及其实现，还需考虑数据结构及其实现的评价与选择。
因此，数据结构的内容包括抽象、实现和评价三个层次，从数据表示和数据处理上看有五个基本组成“要素”分别是逻辑结构，存储结构、基本运算、算法及不同数据结构的比较与算法分析。
三、课程性质、教育目标(一)性质：本课程为计算机系软件技术专业的专业课。
（二）教育目标：通过本课程的学习，使学生深透地理解数据结构的逻辑结构和物理结构的基本概念以及有关算法，培养基本的、良好的程序设计技能，编制高效可靠的程序，为学习操作系统、编译原理和数据库等课程奠定基础。
四、课程教学内容与基本要求第一部分绪论(一)教学内容数据结构的基本概念和术语；抽象数据类型的表示；算法和算法分析。
(二)重点、难点重点：数据结构的基本概念及相关术语。
难点：算法的时间复杂度分析。
(三)教学基本要求知识要求：了解：抽象数据类型及面向对象概念；理解：算法的定义及算法的特性；掌握：数据结构的基本概念、算法的性能分析与度量方法。
第二部分线性表(一)教学内容1．线性表的定义及操作；2．线性表的顺序存储定义及操作实现；3．单链表的定义；单链表中的插入与删除；带表头结点的单链表；静态链表；4．循环链表的类定义及运算；5．双向链表的类定义及运算；6．线性表的应用：多项式及其相加。
《算法与数据结构》PPT课件
精选ppt
11
1．数据的逻辑结构
• 所谓数据的逻辑结构，是指描述数据元素之间 逻辑关系的数据结构。数据的逻辑结构由某一 数据对象及该对象中所有数据成员之间的关系 （前后件关系）组成。即一个数据结构可以表 示成：
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15
5.1.4 线性结构与非线性结构
• 空的数据结构：如果在一个数据结构中一个数 据元素都没有，则称该数据结构为空的数据结 构。
• 在一个空的数据结构中插入一个新的元素后就 变为非空的数据结构。
• 根据数据元素之间关系的不同特性，一般将数 据结构分为两大类型：线性结构与非线性结构。
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B = (D, R) D =｛春，夏，秋，冬｝ R =｛（春，夏），（夏，秋），（秋， 冬）｝
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14
2．数据的物理结构
• 数据的物理结构：数据的逻辑结构在计算机中 的存储方式称为数据的物理结构。它包括数据 元素的存储方式和关系的存储方式。
• 一种数据的逻辑结构根据需要可以表示成多种 存储结构，常用的存储结构有顺序、链接、索 引等存储结构。采用不同的存储结构，其数据 处理的效率是不同的 。
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7
5.1.3 数据结构
• 数据处理，是指对数据集合中的各元素以各种 方式进行操作，包括插入、删除、查找、更改 等，也包括对数据元素进行分析。
• 数据的组织方式不同，通常对它进行处理时的 效率也不同。如：对两个存放相同元素的表进 行查找时，一个表中的所有数据元素是没有规 律的，而另外一个表中的元素是经过排序的， 则对于前者用顺序查询法进行查找，后者采用 折半查询法进行查询，可见后者效率较高。
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数据结构与算法学习知识体系脉络图数据结构与算法是计算机科学中的重要基础知识，对于程序员而言，掌握这些知识是非常关键的。
本文将为您介绍数据结构与算法学习的
知识体系脉络图。
一、基础概念
1.1 数据结构的定义与分类
1.2 算法的定义与分类
1.3 时间复杂度与空间复杂度的概念
二、线性数据结构
2.1 数组(Array)
2.2 链表(Linked List)
2.3 栈(Stack)
2.4 队列(Queue)
三、树形数据结构
3.1 二叉树(Binary Tree)
3.2 二叉搜索树(Binary Search Tree)
3.3 平衡二叉树(AVL Tree)
3.4 堆(Heap)
3.5 哈夫曼树(Huffman Tree)
四、图形数据结构
4.1 图(Graph)
4.2 深度优先搜索(DFS)
4.3 广度优先搜索(BFS)
4.4 最小生成树(Minimum Spanning Tree)
4.5 最短路径(Shortest Path)
五、排序算法
5.1 冒泡排序(Bubble Sort)
5.2 选择排序(Selection Sort)
5.3 插入排序(Insertion Sort)
5.4 快速排序(Quick Sort)
5.5 归并排序(Merge Sort)
5.6 堆排序(Heap Sort)
六、查找算法
6.1 顺序查找(Sequential Search)
6.2 二分查找(Binary Search)
6.3 哈希查找(Hash Search)
七、高级数据结构与算法
7.1 并查集(Disjoint Set)
7.2 图的遍历算法
7.3 拓扑排序(Topological Sorting) 7.4 Dijkstra算法
7.5 动态规划(Dynamic Programming)
7.6 贪心算法(Greedy algorithm)
八、算法设计与分析
8.1 递归算法
8.2 分治算法
8.3 回溯算法
8.4 贪心算法
8.5 动态规划算法
九、算法优化与应用
9.1 算法的时间复杂度分析
9.2 算法的空间复杂度分析
9.3 常用数据结构和算法的应用场景
9.4 算法的优化技巧与方法
在学习数据结构与算法的过程中，应注意以下几点：
1. 理论与实践相结合，多做编程练习，加强对知识的理解与应用。
2. 多阅读相关的教材、博客等资源，了解不同的算法实现方式和优
化技巧。
3. 参加相关的讨论和比赛，与他人交流学习，探讨解决问题的思路。
4. 掌握常用的编程语言和开发工具，善于利用现有的技术和工具解
决问题。
5. 持续学习和实践，保持对新知识和新技术的敏感性和学习能力。
通过理解和掌握数据结构与算法的知识体系，能够提高程序设计和
解决问题的能力，为成为一名优秀的程序员打下坚实的基础。
祝您在
学习数据结构与算法的道路上取得成功！。