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数据结构 算法 程序。数据结构现实问题的符合计算机存储的建模算法解决现实问题的步骤符合有穷性确定性可行性等。 IT 学习路线 C语言基础看书、B站等均可 → C语言三剑客《C和指针》、《C陷阱与缺陷》和《C专家编程》经典永流传 → 数据结构与算法线性表/树/图/哈希 排序/搜索/规划等等等 按需学 → 计算机专业学科看。《计算机组成原理》/《计算机体系结构》《计算机操作系统》/《现代操作系统》/《深入理解计算机系统》可选《编译原理》、《深入分析GCC》网络协议如《计算机网络》、《TCP-IP详解卷一/卷二/卷三》等 → 可选 《CPU自制入门》 → 走向嵌入式 Linux 方向、FPGA / 芯片设计 / 验证方向、具体某算法方向如 CV、ML、DL等等。
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刷题 花了几千大洋买的200集算法面试突击课程现在面试成功全部免费分享给大家哔哩哔哩bilibili。 LeetCode 最热门 100 题哔哩哔哩bilibili。 本文文末附录附算法刷题总结。 时间、空间复杂度
时间复杂度表示一个算法内执行语句的数量在最坏的情况下随着循环次数 n 的增加而增长的数量级。一个算法内语句的使用次数频度表示为 f(n)n 为算法内循环语句的循环数n 的变化直接改变 整个算法的语句使用次数时间复杂度 O(g(n)) 的定义为对于一个算法当且仅当存在正整数 c 和 n0使得 f(n) ≤ cg(n) 对于所有 n ≥ n0 成立则该算法的渐进时间复杂度为 f(n) O(g(n))g(n) 为 n 的函数。
各个时间复杂度的语句频度的增长速度比较O(log_2(n)) O(n) O(n*log_2(n)) O(n^2) O(n^3) O(2^n) O(n!)前三个很好最后两个不可接受剩余的强差人意。
程序的执行时间不仅依赖于问题规模还可能随着数据的状态不同而变化即其时间复杂度会变化一般评价算法时候取最坏的情况的时间复杂度。
空间复杂度大同小异。
数据结构简述
一个软件项目数据结构设计的好后面进行功能实现时候的调用、修改和查询会特别方便可以达到事半功倍的效果。
基本概念
数据结构几大类 线性表 顺序数组 链式链表单链表、双向链表、循环链表单向、双向静态链表借助数组实现 特殊栈FILO、队列/堆FIFO。 树二叉树、红黑树等。 图无向图、有向图等。 索引/散列Maps、Hash Table。
按照关系划分 按照逻辑关系元素的连接关系 集合线性数组、栈、队列/堆、链表等树状一对多图状多对多。 按照存储关系 顺序存储如数组要提前申请空间静态分配编译时进行或动态分配malloc free。优点物理位置连续而紧凑可 随机 / 直接 存取缺点会产生内存碎片增、删改动时前后要跟着变需要移动大量元素。 链式存储如链表、树、图要提前申请空间动态分配malloc free。优点链式、离散、节点化空间可动态分配改动方便改节点的指向缺点空间占用大查找不便需要遍历整个链表。 索引存储“索引-数据”Key-Value也叫 Maps 的结构形式。Java、C 中为“mapPython 中为 dictionary。 散列存储如哈希表Hash Table等。
数据运算 每个基本数据结构要实现的基本操作增插入、删删除、改更新、查检索判判空判满、排排序、复复位。 更复杂的操作可用以上基本操作实现。
操作的时间复杂度
具体概念在 “C MCU编写规范和其他” 一文的 “时间、空间复杂度” 一节有提到。数据结构十分钟搞定时间复杂度算法的时间复杂度 - 简书 (jianshu.com)。一套图 搞懂“时间复杂度”_ 12 26 25 的博客-CSDN博客 _时间复杂度。 查找顺序存储结构 O(1)单链表 O(n)。 插入和删除顺序存储结构 O(n)单链表 O(1)。
