算法与数据结构

从软件工程的角度十分重要的编程原则有：问题提出 需求分析 选择数据结构 设计、分析算法 程序编码 软件测试（测试和验证） 程序维护 更为详细的一些原则： 1.大型设计的问题：必须采用一种一致的，统一的和逻辑的方法，也必须仔细遵守程序设计的重要原理。 2.问题说明：将模糊的目标，矛盾的要求和可能未说明的需求转换成能够进行的，精确规划的项目。 3.数据结构的选择：用表，栈和队列为数据处理的重要任务设计一些强大的算法。 4.算法分析 5.测试和验证：程序正确性，维护，运用c++(灵活性，通用性和高效性的结合，使的c++成为目前程序设计员最流行的选择之一。) 来源： https://www.cnblogs.com/wangzhe7470/p/3271589.html

排序 稳定排序和不稳定排序 假设Ri=Rj(0<=i,j<=n-1,i≠j)，且在排序前的序列中Ri领先于Rj(即i<j)，若在排序后的序列中Ri仍领先于Rj，则称所用的排序方法是稳定的，否则是不稳定的。 内部排序：待排序记录存放在内存 外部排序：排序过程中需对外存进行访问的排序 插入排序：直接插入排序、折半插入排序、希尔排序、表插入排序 交换排序：起泡排序、快速排序 选择排序：简单选择排序、堆排序 归并排序：2-路归并排序 分配排序 插入排序 直接插入排序 上面的过程很直观，挺简单的，对我来说比较好理解 //我自己写了一种，还有一种都是一样的，后面那种对理解shell排序比较有帮助 void straisort ( int r [ ] , int n ) { int i , j , k ; for ( i = 2 ; i <= n ; i ++ ) { r [ 0 ] = r [ i ] ; j = i - 1 ; for ( k = 1 ; k <= j ; k ++ ) { if ( r [ 0 ] < r [ k ] ) r [ k + 1 ] = r [ k ] ; else { r [ k + 1 ] = r [ 0 ] ; break ; } } } } void straisort ( int r [ ] , int n ) { int i , j ; for (

题目描述： 输入一个正整数 target ，输出所有和为 target 的连续正整数序列（至少含有两个数）。 序列内的数字由小到大排列，不同序列按照首个数字从小到大排列。 示例1： 输入：target = 9 输出： [ [ 2 , 3 , 4 ] , [ 4 , 5 ] ] 示例2： 输入：target = 15 输出： [ [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ] , [ 4 , 5 , 6 ] , [ 7 , 8 ] ] 限制： 1 <= target <= 10 ^ 5 来源：力扣（LeetCode） 链接： https://leetcode-cn.com/problems/he-wei-sde-lian-xu-zheng-shu-xu-lie-lcof 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。 解题思路： 连续正数序列的最大值不会超过target/2 等差序列求和公式，可以求得首末尾正数的关系，记作x和y 从1到int(target/2)遍历x，找出满足使y为整数的x，即x和y为序列的首尾数。代码如下： import math class Solution : def findContinuousSequence ( self , target : int ) : result = [ ] for i in range ( int (

　　一、数组的概念 　　定义：数组（Array）是一种线性表数据结构。它用一组连续的内存空间，来存储一组具有相同类型的数据。 　　从概念中可以知道一下几点： 数组是线性表。　 　　　所谓的线性表就是数据排成一排，想一条线一样的结构。每个线性表上的数据最多只有前和后两个方向。当然除了数组，链表、队列、栈等也是线性表结构 　　　　　　 连续的内存空间和形同类型的数据。 　　 正因为有了上述两个特点，数组才能够有一个堪称“杀手锏”的特性：随机访问 数组实现下标随机访问 　　下面通过一个实际的例子来说明： 　　例如有一个长度为10的int数组，int[] a = new int[10]. 　　 　　计算机给数组a[10]分配了一块连续的内存空间1000~1039,其中，内存块的首地址为base_address = 1000. 　　计算机会为每个内存单元分配一个地址，计算机通过地址来访问内存中的数据。当计算即需要随机访问数组中的某个元素的时候，它会首先通过下面的寻址公式，计算该元素存存储的内存地址： 　　　　　　　　　　 a[i]_address = base_address + i * data_type_size 　　 其中data_type_size表示数组中每个元素的大小。例如，数组中存储的int类型的数据，所以，data_type_size就是4字节。 二、数组的操作 　

关注公众号 MageByte，设置星标获取最新推送。公众号后台回复 “加群” 进入技术交流群获更多技术成长。 数据结构与算法是编程的基本功，当你算法掌握越来越深的时候你会发现写代码的时候，会不由自主考虑很多性能方面的问题。写出时间复杂度高、空间复杂度高的垃圾代码越来越少了，算法能力提升了很多，编程能力也有了质的飞跃。 首先一个三连问。 是不是从学校开始，你就觉得数据结构难学，然后一直没认真学？ 工作中，一遇到数据结构这个坑，你又发自本能地迅速避让，因为你觉得自己不懂，所以也不想深究，反正看起来无关大局？ 当你想换工作面试，或者研究某个开源项目源码，亦或者和团队讨论某个非框架层面的高可用难题的时候，你又发现，自己的基础跟不上别人的节奏？ 如果你有这种情况，其实你并不孤独。这不是你一个人遇到的问题。工作十间，见过许多程序员。他们有着各种各样的背景，有很多既有潜力又非常努力，但始终无法在自己现有水平上更进一步。少年不要慌，青叶带你跨越算法这道坎。 在技术圈里，我们经常喜欢谈论高大上的架构，比如高可用、微服务、服务治理等等。鲜有人关注代码层面的编程能力，而愿意沉下心来，花几个月时间啃一啃计算机基础知识、认认真真夯实基础的人，简直就是凤毛麟角。 基础知识就像是一座大楼的地基，它决定了我们的技术高度。而要想快速做出点事情，前提条件一定是基础能力过硬，“内功”要到位 。

为什么学习数据结构？ 数据结构作为构建高效算法的必要基础，在计算机科学领域中，起到了技术体系的基石的作用。而其中涉及的知识，在相关专业的课程系统中也始终处于核心位置。以ACM/IEEE Computing Curricula（计算机教学大纲）2005年版为例，其中对于几个相关专业（计算机科学,计算机工程,信息系统,信息技术,软件工程）的共同要求中，数据结构与算法作为程序设计概念与技能的核心，紧随在数学之后排在第二位。 我们会从这门课程学到什么？ 在我们的这门课（《数据结构》）中，我们旨在围绕各类数据结构的设计与实现，揭示其中的规律原理与方法技巧；同时针对算法设计及其性能分析，使学生了解并掌握主要的套路与手段。讲授的主题从基础的数据结构，一直延伸至新近的研究成果。 而最终的目标，则是学习数据结构基本的实现原理及其优化技巧，并掌握算法设计及其性能分析的基本方法。 我的知识储备是否足够应付数据结构课程？ 虽然我们常说这门课对于数学基础和编程基础有一定的要求，但这并不意味着你需要精通所有相关课程。实际上，你只需掌握若干重要的数学概念及方法，以及C/C++语言编程的基本技巧。为确认自己是否适宜选修这门课程，不妨对照以下清单做一清点： C++语言程序设计基础：类、继承、重载、重写、虚方法、模板 离散数学基础: 集合、偏序集、良序、数学归纳法、级数、递归、递推 概率基础: 随机分布、概率

文章目录 5 排序 5.1 冒泡排序 5.2 选择排序 选择排序分析 自己初步实现的代码 实现代码（正确） 5 排序 5.1 冒泡排序 数据结构与算法 python–第五节 排序（一）冒泡排序 5.2 选择排序 选择排序（Selection sort）是一种简单直观的排序算法。它的工作原理如下： 首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。 选择排序的主要优点与数据移动有关。如果某个元素位于正确的最终位置上，则它不会被移动。选择排序每次交换一对元素，它们当中至少有一个将被移到其最终位置上，因此对n个元素的表进行排序总共进行至多n-1次交换。在所有的完全依靠交换去移动元素的排序方法中，选择排序属于非常好的一种。 选择排序分析 排序过程：（此处以选择最大元素为例，代码实现为选择最小元素） 自己初步实现的代码 def select_sort ( alist ) : n = len ( alist ) for j in range ( n - 1 ) : for i in range ( j + 1 , n ) : if alist [ j ] > alist [ i ] : alist [ j ] , alist [ i ] = alist [ i ] ,

数据结构与算法是编程的基本功，当你算法掌握越来越深的时候你会发现写代码的时候，会不由自主考虑很多性能方面的问题。写出时间复杂度高、空间复杂度高的垃圾代码越来越少了，算法能力提升了很多，编程能力也有了质的飞跃。 首先一个三连问。 是不是从学校开始，你就觉得数据结构难学，然后一直没认真学？ 工作中，一遇到数据结构这个坑，你又发自本能地迅速避让，因为你觉得自己不懂，所以也不想深究，反正看起来无关大局？ 当你想换工作面试，或者研究某个开源项目源码，亦或者和团队讨论某个非框架层面的高可用难题的时候，你又发现，自己的基础跟不上别人的节奏？ 如果你有这种情况，其实你并不孤独。这不是你一个人遇到的问题。工作十间，见过许多程序员。他们有着各种各样的背景，有很多既有潜力又非常努力，但始终无法在自己现有水平上更进一步。少年不要慌，青叶带你跨越算法这道坎。 在技术圈里，我们经常喜欢谈论高大上的架构，比如高可用、微服务、服务治理等等。鲜有人关注代码层面的编程能力，而愿意沉下心来，花几个月时间啃一啃计算机基础知识、认认真真夯实基础的人，简直就是凤毛麟角。 基础知识就像是一座大楼的地基，它决定了我们的技术高度。而要想快速做出点事情，前提条件一定是基础能力过硬，“内功”要到位 。 那技术人究竟都需要修炼哪些“内功”呢？我觉得，无外乎就是大学里的那些基础课程，操作系统、计算机网络、编译原理等等

目录： 一：文档 【文档】清华数据结构习题集答案(C语言版严蔚敏).【113页】 【文档】自考数据结构02331历年试题及答案(2009--2015个人整理版【98页】 【文档】数据结构各章题库及答案【56页】 【文档】数据结构考试题库含答案整理版【55页】 【文档】十套数据结构试题及答案1【41页】 【文档】数据结构试题及答案【35页】 【文档】十套数据结构试题及答案(1)【24页】 【文档】数据结构试题库及的答案【20页】 【文档】数据结构期末考试题及答案【19页】 【文档】数据结构自考题汇总【18页】 【文档】数据结构试题及答案[1]【13页】 【文档】数据结构试题试题及答案1【7页】 =============================================================== 二：网站 【网站】算法与数据结构 【网站】PPKAO考试资源网 【网站】数据结构和算法动态可视化 (Chinese) 【网站】用python实现基本数据结构和算法 【网站】SORTING 【网站】刷了几千道算法题，我私藏的刷题网站都在这里了 一：文档 【文档】 清华数据结构习题集答案(C语言版严蔚敏).【113页】 https://wenku.baidu.com/view/c0b71f48852458fb770b566f.html 【文档】

目录 一、如何选择合适的排序算法？ 1.排序算法一览表 2.为什选择快速排序？ 二、如何优化快速排序？ 三、通用排序函数实现技巧 四、课后思考 一、如何选择合适的排序算法？ 1.排序算法一览表 时间复杂度 是稳定排序？ 是原地排序？ 冒泡排序 O(n^2) 是 是 插入排序 O(n^2) 是 是 选择排序 O(n^2) 否 是 快速排序 O(nlogn) 否 是 归并排序 O(nlogn) 是 否 桶排序 O(n) 是 否 计数排序 O(n+k)，k是数据范围 是 否 基数排序 O(dn)，d是纬度 是 否 2.为什选择快速排序？ 1）线性排序时间复杂度很低但使用场景特殊，如果要写一个通用排序函数，不能选择线性排序。 2）为了兼顾任意规模数据的排序，一般会首选时间复杂度为O(nlogn)的排序算法来实现排序函数。 3）同为O(nlogn)的快排和归并排序相比，归并排序不是原地排序算法，所以最优的选择是快排。 二、如何优化快速排序？ 导致快排时间复杂度降为O(n)的原因是分区点选择不合理，最理想的分区点是：被分区点分开的两个分区中，数据的数量差不多。如何优化分区点的选择？有2种常用方法，如下： 1.三数取中法 ①从区间的首、中、尾分别取一个数，然后比较大小，取中间值作为分区点。 ②如果要排序的数组比较大，那“三数取中”可能就不够用了，可能要“5数取中”或者“10数取中”。 2.随机法