深入学习左程云的算法与数据结构笔记

资源摘要信息:"左程云leetcode-algorithm-and-data-structure:算法+数据结构=程序" 1. 标题解析：该资源的标题强调了算法和数据结构的重要性，指出这两者是构成程序的核心要素。左程云是作者的名字，leetcode是在线编程题库和面试准备平台，algorithm-and-data-structure是资源的命名，表明了这份笔记是关于数据结构和算法的学习材料。 2. 简介：虽然未给出具体内容，但简介部分很可能会概述为何数据结构和算法对于计算机科学和软件开发至关重要，以及如何通过leetCode平台学习这些内容。 3. 数据结构的学习笔记分为多个类别： - 二维数组（Array2D）：多维数组，用于存储表格形式的数据，扩展了一维数组的概念。 - 位数组（Bit Set）：使用位序列来表示布尔值的集合，适用于需要大量布尔标志且空间效率要求高的场景。 - 静态数组（Fixed Size Array）：数组大小固定不变，所有元素类型相同，通过索引访问。 - 有序表（Ordered Array）：元素有序存储的数组，通常使用二分查找法进行快速搜索。 - 队列（Queues）：先进先出（FIFO）的数据结构，适用于排队问题。 - 双端队列（Deque）：两端都可以进行插入和删除操作的队列。 - 环形缓冲区（Ring Buffer）：固定大小的缓冲区，逻辑上形成一个环。 - 单向链表：由节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。 - 双向链表：节点包含两个指针，分别指向前一个节点和下一个节点。 - 循环链表：最后一个节点指向第一个节点，形成一个环。 - 跳表（Skip-List）：为了加快搜索速度而创建的多层结构的链表。 - 树（Trees）：由节点组成的集合，每个节点可能有多个子节点，但只有一个父节点。 - 二叉树（Binary Tree）：每个节点最多有两个子节点的树结构。 - 二叉查找树（Binary Search Tree (BST)）：对于树中每个节点，其左子树中的所有元素都小于该节点，右子树中的所有元素都大于该节点。 - 平衡二叉树/AVL树（Balanced Binary Tree/AVL Tree）：任何节点的两个子树的高度最大差别为1的二叉树。 - 红黑树（Red-Black Tree）：一种自平衡的二叉查找树，具有良好的性能和易于理解的实现。 - 伸展树（Splay Tree）：在每次访问后调整树的结构，使得被访问的节点成为树的根。 - B-树（B-Tree）：多路平衡查找树，用于数据库和文件系统的索引。 - 线索二叉树（Threaded Binary Tree）：对二叉树进行遍历时，使空的左右孩子指针指向某种遍历序列的前驱或后继。 - 前缀树/字典树（Trie）：一种树形结构，常用于快速检索字符串数据集中的键。 4. 哈希/散列的学习笔记： - 哈希表（Hash Table）：一种通过哈希函数将键（Key）映射到存储位置的数据结构。 - 哈希函数（Hash Functions）：将数据转换为哈希值的算法，用于快速定位存储位置。 5. 优先队列（Priority Queue）和堆（Heap）： - 优先队列：一种具有特殊性质的队列，其中每个元素都有一个优先级，具有最高优先级的元素先出队。 - 堆：一种特殊的完全二叉树，满足父节点总是大于或等于（在最小堆中）其子节点。 6. 标签解析：此资源归类为"系统开源"，意味着它是开源的，可以在操作系统或系统级别的编程环境中使用和分发。 7. 压缩包子文件的文件名称列表："algorithm-and-data-structure-master"暗示了该资源是一个主版本，包含了学习数据结构和算法所需的各种材料，且是通过git进行版本控制的项目。"algorithm-and-data-structure-master"是项目的主要分支，包含了最新的稳定版本代码和文档。