Data structure and algorithm
数据结构与算法是计算机科学中的核心概念,它们在软件开发、系统设计以及问题解决中扮演着至关重要的角色。本课程“CS 130 A: Data Structures and Algorithms”旨在深入探讨这两个主题,帮助学生理解如何有效地组织和操作数据,以及如何设计高效的算法。 课程的重点在于数据结构及相关算法,同时关注程序的正确性和时空复杂度分析。预备知识包括CS 20(涉及栈、队列、列表、二叉搜索树等基础数据结构)、CS 40(函数、递归方程、归纳法)以及CS 60(C、C++和UNIX基础知识)。课程评估方式可在官网查询,作业不接受延迟提交,作弊和剽窃将受到严厉处分。 本课程的目标是引导学生进行系统的算法和数据结构研究,强调抽象思维和正式分析。抽象让我们关注可广泛应用于各种问题的主题,而分析则要求我们以正式的方式比较数据结构和算法,特别关注它们的正确性及在最坏情况下的时间与空间复杂度。 教材选用Mark Allen Weiss的《数据结构与算法分析C++版》,但教师还会引入其他书籍和研究论文的内容,因此,学生的最终学习资源应以课堂讲授为主。课程大纲涵盖C++复习、算法分析、哈希表实现的插入/删除/成员查找操作、平衡搜索树(如AVL树和红黑树)用于一般集合操作,以及带有优先级的集合(如堆和优先队列)。 数据结构的选择和设计直接影响到算法的效率和程序的性能。例如,哈希表提供近乎常数时间的查找,而平衡搜索树则确保了插入、删除和查找操作的对数时间复杂度。优先队列(如二叉堆)则用于需要按优先级处理元素的场景,如事件调度或任务调度。 算法分析则关注运行时间和空间需求的量化评估,通常通过时间复杂度和空间复杂度来衡量。时间复杂度描述了算法执行时间与输入大小的关系,而空间复杂度则衡量了算法运行时所需的内存空间。这些分析工具帮助开发者预测算法在大型数据集上的表现,从而做出更优的决策。 本课程旨在提升学生的编程能力,使他们能够熟练地选择合适的数据结构,设计出高效且正确的算法,以解决实际问题。通过深入学习,学生将掌握如何利用数据结构和算法的优势,优化代码性能,并为未来的职业生涯打下坚实的基础。