数据结构和算法概述

数据结构和算法概述

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数据结构和算法概述

为什么要学习数据结构和算法

Ø 误区

  1. 认为学习数据结构和算法需要很扎实的数学和编程功底,学起来并不容易;
  2. 数据结构和算法在平时开发过程中的应用并不多,而且都有现成的类库接口让我们调用,没必要花太多时间去研究。

 

Ø 疑问

为什么数据结构和算法使用率这么低,这些大公司还必问呢?这是因为数据结构和算法真的很重要,而且他们的使用率并不低,所有的程序中都有数据结构和算法的身影,他们默默的为程序服务,只是你没重视他们罢了。

Ø 列举我们为什么要学好数据结构和算法原因

  • 提升代码性能,结省空间复杂度和时间复杂度;
  • 算法锻炼自己的逻辑思维;
  • 你会不自觉的考虑你写的代码处理的数据量级是多少,会考虑你的代码是否能处理大量数据的情况
  • 更好的理解应用软件和框架,很多知名软件和框架中都大量用了数据结构算法,比如mysql的索引用了b+树,redis的list底层用了跳跃表,理解这些数据结构能更好的帮助我们理解使用这些软件。
  • 掌握了数据结构与算法,你看待问题的深度,解决问题的角度就会完全不一样。
  • 一流的程序员搞算法,二流的程序员搞架构,三流的程序员搞业务;

数据结构和算法介绍

Ø 算法

案例1:

有一个背包,背包容量是M=150。有7个物品,物品可以分割成任意大小。要求尽可能让装入背包中的物品总价值最大,但不能超过总容量。

案例2:

有一对兔子,从出生后第3个月起每个月都生一对兔子,小兔子长到第4个月后,每个月又生一对兔子,假如兔子不死,问每个月的兔子总数为多少?

 

是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。

一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量

算法是独立存在的一种解决问题的方法和思想。

对于算法而言,实现的语言并不重要,重要的是思想。

算法可以有不同的语言描述实现版本(如C描述、C++描述、Python描述等)

Ø 数据结构

  • 数据结构就是把数据组织起来,为了更方便地使用数据我们为了解决问题,需要将数据保存下来,然后根据数据的存储方式来设计算法实现进行处理,那么数据的存储方式不同就会导致需要不同的算法进行处理。我们希望算法解决问题的效率越快越好,于是我们就需要考虑数据究竟如何保存的问题,这就是数据结构。
  • 数据结构是计算机存储、组织数据的方式。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。

线性结构和非线性结构

Ø 线性结构

  • n 线性结构作为最常用的数据结构,其特点是数据元素之间存在一对一的线性关系。
  • n 线性结构有两种不同的存储结构,即顺序存储结构(数组)和链式存储结构(链表)。顺序存储的线性表称为顺序表,顺序表中的存储元素是连续的。
  • n 链式存储的线性表称为链表,链表中的存储元素不一定是连续的,元素结点存放数据元素以及相邻元素的地址信息。
  • n 线性结构常见的有:数组、队列、链表和栈。
图片[1] | Web Stack | 数据结构和算法概述 | 一个栈

Ø 非线性结构

  • n 二维数组,多维数组,广义表,树结构,图结构。
温馨提示:本文最后更新于2022-08-31 15:25:48,某些文章具有时效性,若有错误或已失效,请在下方留言或联系雅舍站长
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