今天给大家分享我的C语言学习笔记第三篇——结构篇。前两期分享的是基础篇和指针篇,有兴趣的童鞋可以关注我的公众号查看历史推文,另外这里预告下期分享的是文件篇敬请期待。
数据结构与算法是计算机科学中的核心概念,无论你是一名初学者还是经验丰富的开发者,它们都是你编程技能的基石。本文将深入探讨为什么练习与实践是掌握数据结构与算法的关键,以及如何通过在线评测平台和自主设计实现数据结构来提升你的编程技能。
数据结构可以实现一种或多种抽象数据类型,而抽象数据类型(Abstract Data Type [ADT])就是一种数学的抽象,一些操作的集合【插入、删除等操作】,我们常说的链表、栈、队列等就是抽象数据类型。
网络上太多的同学吐槽被虐,如滔滔江水连绵不绝,数据结构太难了!真的很难吗?其实数据结构只是讲了三种:线性结构、树、图。到底难在哪里呢?通过调查了解大概有四个原因:
二叉树的顺序存储结构就是用一维数组存储二叉树中的结点,并且结点的存储位置,也就是数组的下标,要能体现结点之间的逻辑关系,如双亲与孩子的关系,左右兄弟的关系等。
在计算机科学领域,数据结构是构建算法和程序的基础。在初级阶段,我们已经掌握了一些基本的数据结构,如数组、链表、栈和队列等。然而,在实际应用中,涉及到大规模数据处理、高效搜索以及复杂关系建模等场景,我们需要更高级的数据结构来满足这些需求。在这篇文章中,我们将深入学习两个重要的高级数据结构:平衡树和图的高级算法。
树结构是计算机科学中一种重要且广泛应用的数据结构,它具有层级关系,被广泛用于解决各种问题。在本文中,我们将深入学习树的基本概念、遍历方式以及堆和优先队列的应用。
数据结构与算法是计算机科学中最重要的基石之一。无论您是一名初学者还是有经验的开发者,掌握数据结构与算法都将使您的编程技能更上一层楼。本文将为您介绍数据结构与算法的重要性,提供学习资源,并讨论如何应用它们来解决实际问题。
所以说,要想算法好,学好数据结构是很有必要的,这要求我们要多想,多思考,在下面的基本结构中会有博主的个人思考,如果有小伙伴看了觉得有所启发,还请来个三连
数据结构和算法是计算机科学中至关重要的概念。它们为我们提供了处理和组织数据的有效方法,是软件开发和计算机科学中的基石。本文将深入探讨数据结构和算法的基本原理,介绍一些常见的数据结构和算法,并展示它们在实际应用中的价值。
数据结构和算法是计算机科学中的基础概念,它们在软件开发中起着至关重要的作用。在众多的数据操作中,搜索和排序是最常见的两种操作。本文将探讨如何通过优化搜索和排序算法来提高算法性能,并介绍一些常见的数据结构和算法优化技巧。
在计算机科学领域,数据结构是构建任何应用程序的基础。正确选择和实现数据结构可以显著影响程序的内存占用和性能。本文将深入探讨数据结构的优化,以实现更高效的内存使用和更快的执行速度。
栈和队列是计算机科学中常见且重要的数据结构,它们在解决各种问题时发挥着重要作用。本文将深入探讨栈和队列的概念、特点,以及它们在实际编程中的广泛应用。
在计算机科学领域,数据结构和算法是构建优秀应用程序的关键。不论是初学者还是有经验的开发者,深入理解和掌握这些基本概念都是必不可少的。以下是一个逐步学习和掌握数据结构与算法的指南,帮助你轻松入门并逐步精通这一领域。
在计算机科学领域,数据存储和检索是一个至关重要的问题。为了能够高效地存储大量数据,并能够快速地进行查找、插入和删除操作,散列表(Hash Table)和哈希表(Hash Map)应运而生。本文将带你深入了解散列函数的原理,学习散列表和哈希表的概念、操作以及解决冲突的方法,让你能够理解并应用这些数据结构来解决实际问题。
在计算机科学和软件工程领域,数据结构和算法是构建高效、可伸缩和可维护软件的关键组成部分。无论你是一名初学者还是经验丰富的开发者,理解和熟练应用数据结构和算法都是非常重要的。本文将深入探讨数据结构和算法的重要性,并提供一些示例代码来演示如何编写更高效的代码。
数据结构和算法是计算机科学中的两大重要主题,它们是构建高效、可扩展和可维护软件的关键要素。在软件开发中,使用合适的数据结构和算法可以实现出色的性能和用户体验。本文将深入探讨高级算法优化实战,通过示例代码和详细解释,展示如何利用数据结构和算法的魔力来提升应用程序的性能。
思路1: 先求出数组所有数的和sum1,因为是0~n连续的,只要一个数没有两个,所有我们求出所有两个0 ~n的数的和sum2,再将它们相减即可得到消失的数字🥳🥳
计算机书籍,如同一扇通向代码世界的大门,吸引着无数程序员和技术爱好者。每一本书都是一个知识的宝库,蕴含着作者的智慧和经验。曾经,我也深陷于一本计算机书籍之中,读得如痴如醉,仿佛置身于一个无尽的代码世界。让我分享一下那段沉迷于书籍的时光,以及书籍带给我的启示。
图结构是计算机科学中的一项重要内容,它能够模拟各种实际问题,并在网络、社交媒体、地图等领域中具有广泛的应用。本文将引导你深入了解图的基本概念、遍历算法以及最短路径算法的实际应用。
在计算机科学领域,数据结构和算法是构建强大和高效程序的关键要素。随着问题的复杂性不断增加,对于更高级的数据结构和算法的需求也逐渐增加。本文将深入学习和探索一些高级数据结构和复杂算法,包括B+树、线段树、Trie树以及图算法、字符串匹配算法和近似算法等。
在计算机科学的世界里,数据结构扮演着至关重要的角色。数据结构的选择不仅会影响到你的应用程序的性能,还会决定你在处理数据时的便利性。本文将探讨数据结构的基本原理,介绍几种常见的数据结构,以及如何根据你的需求选择适合的数据存储方式。
我们可以使用数组来表示,但是会随着一个问题,如下图底部所表示的多项式,我们需要多大的数组来表示呢?显然需要使用2001个数组来表示,缺只有两项多项式,会有非常大一部分为0,会很浪费空间
1) 数据 data 结构(structure)是一门研究组织数据方式的学科,有了编程语言也就有了数据结构.学好数据结构可以编写出更加漂亮,更加有效率的代码。
在数据结构的学习中,栈是一个重要的部分,我们已经大致学习了栈的相关方法,那么我们是否可以利用学习的方法用栈来为我们完成一些功能,例如计算机中常见的进制转换。
数据结构和算法是计算机科学的两个核心概念,它们在计算机程序的设计和性能优化中起着至关重要的作用。理解数据结构和算法如何融合到实际应用中,可以帮助开发者编写更高效、更可维护的代码。本文将深入探讨数据结构和算法的奥秘,介绍它们在实际应用中的应用,并提供代码示例以帮助读者更好地理解这一主题。
图解算法数据结构,是 Krahets 同学在 LeetCode 平台上发布的一本小书,可免费在线阅读。
2017年9月,我以前一个同事问我能不能教他小孩Theo学习编程,因为以前在同一家公司时,我那同事经常带Theo去公司,我和Theo也认识,所以我答应了。
虽然机器学习技术可以实现良好的性能,但提取与目标变量的因果关系并不直观。换句话说,就是:哪些变量对目标变量有直接的因果影响?
算法是程序的灵魂,架构是灵魂的躯体,最近对这两句话感触很深,但很多程序员甚至忽略算法存在,更不要说是架构层面的东西,有些程序员甚至有些疑问,做编程也有几年了碰到关于算法的东西实在是很少,平时用到的算法主要存在两个方面的原因:一种是里面涉及的编程里面可以用更好的算法来代替但是本身由于意识层面的问题,感觉不到可以采用更加优秀的算法,时间久了忽略了算法的真实存在;第二种本身工作上触及到的算法比较少,感受不到算法的重要性。
随着科学技术的发展,人工智能已渗透到各个行业,算法工程师非常火爆,急缺大量人才,年薪也越来越高。刚毕业30-40万很常见。很多人想入手学习算法,那么多算法,究竟该如何下手呢?
如何理解这个贪字,新手习惯于找最好的编程语言,最好的入门书籍,代码最完善的入门资料,现在国内软件行业已经非常成熟了,国内的编程软件书籍质量已经得到了极大的提升,所以在选择编程语言的书籍的时候是可以有很多种选择了,有关C语言国内最原始的书籍当属于谭浩强的C语言编程,而且因为当时由于条件限制这本书在很多细节方面值得商榷,但积极意义还是要大于本身的缺陷,国内第一代的程序员几乎都是看着这本书学习编程的,历史意义显得更加积极一些。
4、将一个数拆分成三个数,求这三个数最大的乘积(动态规划)。扩展:拆分成n个数,其实有结论的,网上可以搜。最好拆分多个3。
图神经网络(GNN)是一类专门针对图结构数据的神经网络模型,在社交网络分析、知识图谱等领域中取得了不错的效果。近来,相关研究人员在GNN的可解释性、架构搜索、对比学习等方面做了很多探究。
数据结构是程序员的必备基本功,数据结构应该是算法的基础,算法一般初学的时候很难理解,掌握算法需要完成两个步骤,真正了解算法的本质就是从概念上理解,从理论上不掌握很难进行实践,虽然编程行业讲究的是实践,在没有准确的理论基础上进行实践类似于无头苍蝇,想要真正的掌握一种算法,需要经过经过几种步骤,第一掌握理论,第二用代码实现,第三回归到算法本身进行变通,如此反复进行。
计算机科学中的算法设计和复杂性分析是深奥而有趣的主题。它们不仅是解决计算问题的关键工具,还是评估解决方案的效率和性能的手段。在本文中,我们将深入探讨算法复杂性分析的基本概念和一些常见的算法设计策略,包括分治法、贪心法和动态规划。
计科专业从事软件开发多年,上面说的几本书都是学习计算机的必备知识,如果还在上大学阶段的小伙伴看到这篇文章,现在就以一个程序员的身份来讲讲这四本书在平时开发中如何体现出来,每次看到这种计算机基础书籍都会有一种亲切感,但也会有一种遗憾,在大学期间如果充分利用时间多学一本书对现在也会有巨大的帮助,现在倒是什么书籍都可以弄到,已经没有充分细读的时间了,每天在单位写完代码回到家里再和孩子玩一会时间就过去了,所以人生学习的最好阶段是大学还有刚毕业的前两年的时间。
数据结构作为计算机科学和编程的基础之一,对于每位想要在编程领域中取得成功的人来说,都是必不可少的知识。在这篇文章中,我们将为你提供一个完整的学习路径,帮助你逐步学习和掌握数据结构。
CSDN 叶庭云:https://yetingyun.blog.csdn.net/
在计算机科学中,数据结构和算法是两个非常重要的概念。数据结构是用来存储和组织数据的方式,而算法则是解决特定问题的步骤和操作。在实际应用中,选择合适的数据结构和算法对于提高程序的效率和解决实际问题的能力至关重要。
数据结构是计算机科学中的基本概念之一,它用于组织和存储数据以便有效地访问和修改。不同的数据结构适用于不同的应用场景,因此了解各种数据结构的原理对于编写高效的程序至关重要。本文将介绍一些常用数据结构的原理,包括数组、链表、栈、队列、树和图。
偶然的机会,在bilibli上看到了郝斌老师教的《数据结构入门》,课程录制时间是2009年,也就是10年前。虽然如此久远,但是我从听第一节课开始就深深被郝斌老师所折服,从未见过谁可以将这门枯燥的课教授地如此生动有趣(想当年我的数据结构只考了61分......)。于是花了几个星期的晚上,把这门课给听完了,相关的代码也跟着老师敲了一遍,笔记也整理了一下,并自己绘制了一些精美的示意图来辅助理解。代码部分不完全跟老师课堂上一致,但思路基本一致。这里分享给大家。
在科技行业,面试比实际工作还难,这听起来像个笑话,但在大多数情况下它可能就是这样的,因此,在这篇文章中,我们将和大家分享7个Github知识库,这些知识库包含以下信息:
在计算机科学中,数据结构是组织和存储数据的方式。线性数据结构是其中的一类,它们以线性的方式组织数据元素,适用于许多实际问题的解决。本文将深入探讨两种重要的线性数据结构:数组和链表。我们将学习它们的创建、操作、搜索以及排序,同时探讨它们在实际应用中的用途和优缺点。
来源:PaperWeekly本文约4500字,建议阅读10+分钟本文率先提出了无监督图结构学习的范式,旨在不依赖标签信息的条件下,从数据本身中学习更普适、更高质量的图结构。 ©作者 | Yuki 研究方向 | 推荐系统,图神经网络 论文题目: Towards Unsupervised Deep Graph Structure Learning 论文链接: https://arxiv.org/pdf/2201.06367.pdf 代码链接: https://github.com/GRAND-Lab/SUBL
这个老生常谈的问题让很多野生码农觉得不公平,在一次次面试中因为学历和那些工作中根本就用不到的知识虐的一脸懵逼,然后除了抱怨什么也做不了。那为什么看起来很多科班同学的编码水平和职场软技能都不如野生码农的逆风局中,科班同学却能够胜出呢?下面所说的3点并不绝对,只是概况。
在现实世界中存在大量的图结构数据,图神经网络已成为分析这些数据的标准范式,GNN 对图结构有较高的敏感性,不同的图结构得到的表征会很不一样。但是往往图数据中存在较多的噪声者图的不完整性都会使得 GNN 习得的表征较差,这不利于下游任务。
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