数据结构与算法是计算机科学技术的基础知识,学习编程语言写代码的必备。以下是相关知识点的总结:
一、数据结构
* 数组(Array):一种线性表,元素类型相同,大小固定,通过索引访问元素。
* 栈(Stack):一种后进先出(Last In First Out,LIFO)的数据结构,元素类型相同,通过Push和Pop操作实现元素的添加和删除。
* 队列(Queue):一种先进先出(First In First Out,FIFO)的数据结构,元素类型相同,通过Enqueue和Dequeue操作实现元素的添加和删除。
* 递归(Recursion):一种函数调用自己的函数体的编程方法,解决问题的思路是将问题分解为更小的子问题,直到问题变得足够简单,可以直接解决。
* 树(Tree):一种数据结构,用于存储具有层次关系的数据,节点之间通过边连接,根节点为树的开始节点。
* 集合(Set):一种无序、无重复元素的集合,元素类型相同,通过Add和Remove操作实现元素的添加和删除。
* 符号表(Symbol Table):一种用于存储符号信息的数据结构,例如变量名、函数名等。
* 字典(Dictionary):一种用于存储键值对的数据结构,通过Key访问Value。
* 优先队列(Priority Queue):一种特殊的队列,元素按照优先级排序,高优先级元素先出队。
* 并查集(Union-Find):一种数据结构,用于解决图论中的连通分量问题。
二、算法
* 排序算法(Sorting Algorithm):例如Bubble Sort、Selection Sort、Insertion Sort、Merge Sort、Quick Sort等,用于对数据进行排序。
* 查找算法(Search Algorithm):例如Linear Search、Binary Search等,用于在数据结构中查找特定元素。
* 图算法(Graph Algorithm):例如DFS(Depth-First Search)、BFS(Breadth-First Search)等,用于解决图论中的问题。
三、数据结构与算法设计策略
* Divide and Conquer(分治法):将问题分解为更小的子问题,直到问题变得足够简单,可以直接解决。
* Dynamic Programming(动态规划):将问题分解为更小的子问题,并将子问题的解存储起来,以便后续使用。
* Greedy Algorithm(贪心算法):在每一步选择当前最优解,以便解决问题。
本书《数据结构与算法》对数据结构和算法进行了系统的介绍,涵盖了基本概念、设计策略和应用实践,为计算机科学技术的学生和工程技术人员提供了一个广泛坚实的基础知识。