作为一名程序员，大家有没有想过：编码最本质的知识是什么？或许是算法和数据结构，至少很多人这么认为。...本场 Chat 从以下几个方面讨论算法的性能： 算法研究的科学方法； 编写衡量算法的时间性能类 StopWatch； ThreeSum 的例子阐述算法的方方面面； 衡量时间复杂度的一种简单度量：波浪线表示...时间度量 测试程序运行的精确时间有时是困难的，但是我们有许多辅助工具。...3.3 数学分析 总的运行时长受到两个主要指标影响： 执行每一个语句的成本 执行每一个语句的次数 其中，第一个是系统属性，后面一个是算法的属性。...假如我们知道了程序中所有指令的这两个属性值，那么两者相乘求和后便是整个程序的运行时间。 主要的挑战是确定第二个指标，即语句的执行次数。
一个成熟的程序员数据结构和算法属于基本必备素质，很多程序员觉得算法距离自己有点距离，正常情况下算法不是渗透到每个角落。但程序的执行效率散布在每个角落。...所以学习数据结构和算法能让效率的执行贯彻到每个角落里面，优秀的程序员会反复的揣摩自己写代码执行效率，以及代码的耐久程度，这点经常玩开源社区的小伙伴应该有启示，之前订阅过linux内核以及浏览器内核邮件每天邮件数量成千上万...程序员具体什么情况下使用数据结构或者算法？...2.纯正的算法在某些领域属于常态，3D游戏，ai领域对于算法需求无处不在，人工智能这块专门有个职位叫算法工程师，而且薪水待遇比起普通的程序员还要高不少，毕竟物以稀为贵，头条里面的智能推荐算法，会有专门的算法工程师支撑这块业务...3.程序员在构思模块设计的时候，其实数据逻辑都是围绕数据结构展开，数据结构完成了代码逻辑差不多也就完成了，数据结构里面的每个数值如何传递，如何处理这条线路走通了整个设计逻辑框架也就出来了。 ?
数据结构的选择和设计对于解决特定问题以及优化算法的性能至关重要。不同的数据结构具有不同的优缺点，开发者需要根据问题的需求来选择最合适的数据结构。...这些线性数据结构在计算机科学和编程中应用广泛，它们在不同的场景中有不同的优势。选择适当的线性数据结构可以根据问题需求和操作的特点来提高程序的效率。...线性数据结构是理解数据组织和处理的基础，也是深入学习其他数据结构和算法的前提。 三、非线性数据结构 非线性数据结构是一种数据结构，其中数据元素之间的关系不是一对一的，不按照线性顺序组织。...深入理解这些数据结构将有助于开发者更有效地解决复杂问题并优化算法。非线性数据结构在计算机科学和软件工程中发挥着重要作用，是数据组织和处理的关键工具。...选择合适的数据结构对于解决特定问题和优化算法至关重要，数据结构是计算机科学和软件工程的基础。
数据结构数据结构DS=(A,R) A是数据空间，R是A的关系空间抽象数据类型ADT=(A,R,P)，P是操作空间时间复杂度：n趋于无穷时，取O上界线性表线性表：分为顺序和链式顺序的存储空间连续，链式通过动态分配内存栈...之间都有路径P强连通图：有向图中任意两个顶点V之间都有路径P网：边E带权值w图不存在次序关系，不形成序列存储结构：邻接矩阵：i*j表示任意两个顶点V之间有边E及权w邻接链表：每个顶点V使用一个链表存储相邻顶点V算法算法...：有穷、确定、可行、输入、输出程序流程图：方框处理，六棱框准备，预定义方框两边有竖线NS盒图，只有上下方向作为入出口，嵌套表示循环排序排序：稳定性（交换位置）简单排序：直接插入排序，原有的元素后移，稳定...出现冲突时再次探测，线性探测顺序右移，链地址存储避免冲突）动态查找：二叉搜索树平衡二叉树AVL：左子树与右子树深度差绝对值0或1B树：自平衡，度数t表示非根节点至少t-1个键值对，最多2t-1个键值对算法设计分治...）和舍伍德（随机性改造算法）
source=cloudtencent 为什么要学习数据结构和算法？ 它对我们开发和程序有什么帮助？...我们的程序一般都是由数据结构和算法结合得到的一个产物（数据结构 + 算法 = 程序），数据结构为算法提供服务，算法围绕数据结构操作。...在程序里面就代表了，你写出来的程序的性能的优劣。...常见的数据结构 有序数据结构 数组 栈 队列 链表 无序数据结构 集合 字典 树形数据结构 树 堆 图 常见的算法 链表 遍历链表 删除链表节点 双指针 树、图 深度优先搜索 广度优先搜索 递归 数组...算法（ Algorithm ）是指用来操作数据、解决程序问题的一组方法。对于同一个问题，使用不同的算法，也许最终得到的结果是一样的，但在过程中消耗的资源和时间却会有很大的区别。
优先队列通常用于任务调度、最短路径算法、模拟系统等需要按优先级处理元素的应用。 当在C#和Java中实现堆和优先队列时，可以使用内置的数据结构和类来完成这些任务。...其中最著名的算法之一是Prim算法。...根据具体需求和图的表示，你可以使用不同的数据结构和算法来解决高级图问题。这些算法在各种应用中都非常有用，包括网络规划、运输优化、社交网络分析等。...优先队列是基于堆的数据结构，用于按优先级处理元素。堆和优先队列可以在C#和Java中使用内置的数据结构实现。...高级图算法涵盖最短路径和最小生成树算法，如Dijkstra算法和Prim算法，用于网络规划、运输优化和社交网络分析等应用。
一、项目管理中的算法应用 在项目管理中，算法和数据结构的应用涉及项目进度、资源分配、风险管理等方面。...关键路径分析：关键路径分析使用网络图算法，如关键路径方法（CPM）或程序评审和评估技术（PERT），来确定项目的关键路径和最短时间完成项目所需的路径。这有助于识别哪些任务对项目的进度至关重要。...项目优化算法：优化算法可用于确定项目的最佳执行方式，以满足项目目标和限制条件。 这些案例研究强调了算法和数据结构在项目管理中的关键作用。...以下是网络路由算法中算法和数据结构的应用： Dijkstra算法：Dijkstra算法用于寻找从源节点到网络中所有其他节点的最短路径。...它们在文件系统、网络通信和设备驱动程序中常见。 等待队列：等待队列用于存储等待某个条件的进程，通常与同步和信号通知机制一起使用。
算法的特性 有穷性：一个算法必须总在执行有穷步之后结束，且每一步都在有穷时间内完成。算法必须是有穷的，而程序可以是无穷的。...T(n) 空间复杂度 算法的空间复杂度S(n)定义为该算法所耗费的存储空间，它是问题规模 n的函数，记为 S(n)=O(g(n)) 一个程序在执行时除需要存储空间来存放本身所用的指令、常数、变量和输入数据外...若输入数据所占空间只取决于问题本身，和算法无关，则只需要分析除输入和程序之外的额外空间。...算法原地工作：指算法所需的辅助空间为常量，即O(1) 计算方法 普通程序： 1.找到所占空间大小与问题规模相关的变量 2.分析所占空间x与问题规模n的关系，x=f(n) 3.x的数量级O(x)激素算法空间复杂度...S(n) 递归程序： 1.找到递归调用的深度x与问题规模n的关系，x=f(n) 2.x的数量级O(x)激素算法空间复杂度S(n) 注意：有的算法各层函数所需存储空间不同，分析方法略有区别 分析空间复杂性规则
递归算法 什么是递归？ 函数直接或间接调用自身的过程称为递归，相应的函数称为递归函数。使用递归算法，可以很容易地解决某些问题。...算法步骤 在函数中实现递归的算法步骤如下： 第1步： 定义基本情况：确定解决方案已知最简单情况。这是递归的停止条件，因为它防止函数无限地调用自身。 步骤2： 定义递归情况：用更小的子问题来定义问题。...递归函数使用 LIFO（后进先出）结构，就像堆栈数据结构一样。 递归的基本条件是什么？ 在递归程序中，提供了基本情况的解决方案，并用较小的问题来表达较大问题的解决方案。...使用递归解决的实际问题并了解其基本工作原理 问题 1： 编写一个递归关系程序来查找 n 的斐波那契数列，其中 n>2 。...给定程序的时间复杂度取决于函数调用。 对于最好的情况: T(n) = θ(2^n\2) **问题 2：**编写一个程序和递归关系来查找 n 的阶乘，其中 n>2 。
算法的正确性也有不同程度的差别，由浅入深大致可以分为以下层次： 算法程序无语法错误。 算法程序对于合法的输入能得到满足要求的输出。 算法程序对于非法的输入能得到满足规格说明的输出。...算法程序对于的特殊的测试数据也有满足要求的输出。 2.可读性 可读性是指算法设计出来应该便于阅读、理解和交流。高可读性能够帮助我们更好地理解算法，更加方便我们调试和修改。 3....存储量指的是算法在执行过程中所需的最大存储空间，主要指算法程序运行时所占用的内存或外部存储空间。针对同一问题，算法所需空间越少，则算法效果越好，所需空间越多，则算法效果越差。...算法效率衡量方法 前边讲了算法的特性以及算法的设计要求，但都没有明确的方式来衡量一个算法的好坏。为了衡量一个算法的好坏，又提出了时间复杂度和空间复杂度的概念。...主要介绍了算法的定义、算法的特性、算法的设计要求以及算法效率的衡量方法。
排序算法概述 排序是计算机科学中的一个基础问题，排序算法的目的是将一串数字或字母按照特定的顺序重新排列。通常有升序和降序两种方式。 2....常见的排序算法 2.1 冒泡排序 冒泡排序是一种简单的排序算法。它重复地遍历待排序的数列，一次比较两个元素，如果顺序错误就交换过来。 2.2 快速排序 快速排序是一种分而治之的排序算法。...排序算法的比较 效率：不同的排序算法有不同的时间复杂度。 稳定性：稳定排序算法会保留相等元素的相对顺序。 空间复杂度：一些排序算法可能需要额外的内存空间。 4....排序算法的应用 排序算法在许多领域都有广泛应用，例如数据库查询、数据分析、机器学习等。 总结 排序算法是计算机科学中最基础的问题之一。...通过学习和理解不同的排序算法，我们可以更好地理解算法设计的原则和思想，以及如何选择合适的算法来解决实际问题。
3.7 排序算法 概述 比较排序算法 算法 最好 最坏 平均 空间 稳定 思想 注意事项 冒泡 O(n) O(...nlogn nlogn) O(1) N 选择 堆排序的辅助性较强，理解前先理解堆的数据结构...比较最好情况需要额外判断选择O( n^2 )O( n^2 )O( n^2 )O(1)N比较交换次数一般少于冒泡堆O( nlogn )O( nlogn )O( nlogn )O(1)N选择堆排序的辅助性较强，理解前先理解堆的数据结构插入...分治需要额外的O(n)的存储空间快速O( nlogn )O( n^2 )O( nlogn )O(logn)N分治快排可能存在最坏情况，需要把枢轴值选取得尽量随机化来缓解最坏情况下的时间复杂度 非比较排序算法...k 是桶长度 d 是基数位数 稳定 vs 不稳定 Java 中的排序 Arrays.sort JDK 7~13 中的排序实现 排序目标 条件 采用算法 int[] long[] float[] double
算法可以看作是一种计算机程序的抽象，但更侧重于高度抽象和通用性。算法通常具备以下特征： 明确性（Definiteness）：算法的每一步都必须非常明确和清晰，不会产生歧义。...二、算法的性能分析 算法的性能分析是评估算法在不同输入情况下的效率和资源使用情况的过程。它是计算机科学中非常重要的一部分，可以帮助我们选择合适的算法来解决问题，优化程序的运行时间和资源利用。...了解算法的空间复杂度有助于我们在有限的内存资源下进行程序设计和优化。 最坏情况和平均情况：在性能分析中，通常会考虑算法的最坏情况和平均情况。...最后，列举了一些常见算法的时间复杂度示例，从常数时间到指数时间不等，强调了选择合适的算法以优化程序性能的重要性。...性能分析是算法设计和优化的关键，它有助于开发者选择合适的算法、预测程序性能和进行代码优化。
1.1 什么是算法？...as input and produces some value, or set of values, as output in a finite amount of time. 1.2 什么是数据结构...定义 在计算机科学领域，数据结构是一种数据组织、管理和存储格式，通常被选择用来高效访问数据 In computer science, a data structure is a data organization...structure is a way to store and organize data in order to facilitate access and modifications 可以说，程序...= 数据结构 + 算法，它们是每一位程序员的基本功，下来我们通过对一个非常著名的二分查找算法的讲解来认识一下算法 1.3 二分查找 [^3] 二分查找算法也称折半查找，是一种非常高效的工作于有序数组的查找算法
Object item = arr[front]; front = (front + 1) % maxSize; return item; } } 发布者：全栈程序员栈长
一、算法和数据结构 什么是算法和数据结构？如果将最终写好运行的程序比作战场，我们程序员便是指挥作战的将军，而我们所写的代码便是士兵和武器。 那么数据结构和算法是什么？答曰：兵法！...故，数据结构和算法是一名程序开发人员的必备基本功，不是一朝一夕就能练成绝世高手的。冰冻三尺非一日之寒，需要我们平时不断的主动去学习积累。...单纯依靠运行的时间来比较算法的优劣并不一定是客观准确的！程序的运行离不开计算机环境（包括硬件和操作系统），这些客观原因会影响程序运行的速度并反应在程序的执行时间上。...十、算法与数据结构的区别 数据结构只是静态的描述了数据元素之间的关系。高效的程序需要在数据结构的基础上设计和选择算法。...程序 = 数据结构 + 算法 总结：算法是为了解决实际问题而设计的，数据结构是算法需要处理的问题载体 最常用的数据运算有五种： 插入 删除 修改 查找 排序
编码本质 1 作为一名程序员，大家有没有想过：编码最本质的知识是什么？算法和数据结构或许是，至少很多人这么认为。...很多程序员也意识到了算法和数据结构的重要性，下定决心花力气学习它们，于是寻找书籍和视频教程，却发现浩如烟海。好不容易精选了一本后，被书的厚度所折服，看了几页最后不了了之。...第一，足够精简；第二，阐述算法和数据结构最重要的知识；第三，在今天这些知识仍被不断运用；第四，足够权威。...资料提纲 3 浏览了这门短、精、实用的算法和数据结构的入门资料，它一共包括5小节和28个高质量的小算法： Performance 性能....28个小算法题的代码是java版，接下来，我会编写python版的。对于那些没有时间刷 Leetcode 的朋友，研究透这28个，或许对你的算法和数据结构提升有一定帮助。
你是否曾经对过编写复杂程序的困难？你是否在处理大量数据时感受到代码的低效率？如果是的话，那么天就让我们一起来探索数据结构与算法，这个程序猿们的利刃，它将为你的代码优化提供强大的支持。...图片在计算机科学领域，数据结构是存储和组织数据的方式，而算法则是解决问题的步骤和策略。它们是你编程旅程的核心，是优化代码效率的关键。首先，让我们了解一些常见的数据结构。...通过广度优先搜索和深度优先搜索两种遍历算法，你可以快速寻找路径、探索连通性等。这是解决网络问题、社交网络分析等场景的重要工具。除了数据结构，排序和搜索算法也是程序猿们经常使用的武器。...数据结构与算法的学习不仅需要理解其原理和概念，更需要实践和举一反三。只有通过不断的练习和实践，你才能真正掌握这个利刃，优化你的代码，提升你的编程能力。...所以，让我们拿起数据结构和算法这把剑，成为真正了解计算机科学的程序猿。在未来的编程旅程中，无论你是否面对复杂的问题、海量的数据，都能轻松应对，优化你的代码，成为高效而出色的程序猿。
解密算法与数据结构面试：程序员如何应对挑战 摘要 算法与数据结构是程序员面试中的核心考察内容，也是应聘者展示编程能力和解决问题能力的重要环节。...本文将深入研究在算法与数据结构面试中的应对策略，包括问题分类、刷题技巧、时间空间复杂度分析等，旨在帮助程序员们更好地应对挑战。...引言 在竞争激烈的技术领域，算法与数据结构面试是程序员职业生涯中的一大考验。面对各种难题，合理的应对策略能够在短时间内展现出你的技术深度和解决问题的能力。...问题分类与解题思路 常见问题分类 算法与数据结构面试问题通常涵盖数组、链表、树、排序、查找、动态规划等多个方面。理解问题所属分类有助于选择合适的解题思路。...刷题技巧与实战经验 刷题的重要性 刷题是掌握算法与数据结构的有效方法。从简单到复杂，逐步挑战自己，培养解决问题的能力。 频繁题目的深入研究 选择一些常见且有代表性的题目，进行深入研究。
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