数据结构与算法(二) 概述

简介: 数据结构与算法(二) 概述

前言


数据结构与算法是每一个程序员都必须掌握的基本功之一

以下会粗略概述数据结构与算法的基本概念,详细的内容将会在后续的文章进行介绍


正文


1、数据结构


从底层存储方式看,数据结构只有两种,一是数组,二是链表


  • 数组代表的是顺序存储,这种结构便于随机访问,但不利于在指定位置插入和删除元素


  • 链表代表的是链式存储,这种结构便于在任何位置插入和删除元素,但不支持随机访问


而在此基础上,根据不同特性,又衍生出其它数据结构,比如说队列、栈、树、图等等


队列和栈

我们知道,队列具有先进先出的特点,而栈具有先进后出的特点

这两种数据结构底层既可以通过数组实现,又可以通过链表实现

通过数组实现需要考虑扩容和缩容的问题,而链表则不需要,但需要更多的空间存储指针节点



若用数组实现,只能实现完全二叉树,对于这种结构,使用数组存储简单,操作方便

若用链表实现,就是普通的树,在这种结构基础上,针对不同场景又衍生出很多改进

比如二叉搜索树、平衡二叉搜索树、红黑树、前缀树、哈夫曼树等等



图有两种存储方式,一种是邻接矩阵,一种是邻接链表

实际上,邻接矩阵底层就是通过数组实现的,邻接链表底层就是通过链表实现的

数组便于进行矩阵运算,执行很多操作较为高效,而链表则不具备这种特性,但更节省存储空间


针对不同的问题不同的场景,要综合考虑使用合适的数据结构


只有针对问题的特性,充分发挥数据结构的优势,才能合理地对问题建模,设计出高效的算法


2、算法


使用算法解决问题,本质上就是根据问题的特性,对数据结构进行高效的增删改查



怎么培养算法思维?建议从数据结构的遍历搜索开始


最简单的遍历搜索算法就是广度优先搜索和深度优先搜索,其中深度优先搜索也称为回溯法


在此基础上,如果问题存在某些特殊信息,我们可以使用算法对遍历的过程进行优化



如果在遍历过程中存在重叠子问题和最优子结构,那么可以使用动态规划解决


如果在遍历过程中可以通过判断推导出局部最优,且局部最优能得到全局最优,可以使用贪心算法


如果搜索区间是有序的,那么二分搜索就可以派上用场


其他算法,例如双指针,也有其适用的场景,详细的内容会在之后的文章一一进行介绍


目录
相关文章
|
6月前
|
算法
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 API
机器学习入门(五):KNN概述 | K 近邻算法 API,K值选择问题
机器学习入门(五):KNN概述 | K 近邻算法 API,K值选择问题
|
1月前
|
存储 分布式计算 算法
大数据-105 Spark GraphX 基本概述 与 架构基础 概念详解 核心数据结构
大数据-105 Spark GraphX 基本概述 与 架构基础 概念详解 核心数据结构
47 0
|
3月前
|
人工智能 自然语言处理 算法
【人工智能】TF-IDF算法概述
TF-IDF算法,全称Term Frequency-Inverse Document Frequency(词频-逆文档频率),是一种在信息检索和文本挖掘领域广泛应用的加权技术。它通过评估一个词语在文档中的重要程度,来挖掘文章中的关键词,进而用于文本分析、搜索引擎优化等场景。其核心思想是:如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率高(TF高),且在其他文章中很少出现(IDF也高),则认为这个词或短语具有很好的类别区分能力,适合用来代表这篇文章的内容。 具体而言,TF-IDF由两部分组成,即词频(TF)和逆文档频率(IDF)。词频(TF)指的是某一个给定的词在该文件中出现的频率。这个数值通常会被归一化
46 3
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【人工智能】传统语音识别算法概述,应用场景,项目实践及案例分析,附带代码示例
传统语音识别算法是将语音信号转化为文本形式的技术,它主要基于模式识别理论和数学统计学方法。以下是传统语音识别算法的基本概述
76 2
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
计算机算法基础概述与常用算法解析
计算机算法基础概述与常用算法解析
|
5月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
计算机算法基础概述与常用算法解析
计算机算法基础概述与常用算法解析
|
5月前
|
存储 算法 安全
加密算法概述:分类与常见算法
加密算法概述:分类与常见算法
|
5月前
|
负载均衡 算法 调度
负载均衡算法概述
负载均衡算法概述
|
5月前
|
算法
计算机算法设计与分析 第1章 算法概述 (笔记)
计算机算法设计与分析 第1章 算法概述 (笔记)