博客
关于我
数据结构和算法学习指南
阅读量:676 次
发布时间:2019-03-16

本文共 498 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

数据结构和算法的框架思维对解题效率极为重要,以下是优化后的总结:

数据结构基础

  • 存储方式:核心为数组和链表,其他数据结构如栈、队列、树、图等均基于这两种实现。
    • 数组:连续存储,随机访问快,扩容需复制,插入删除复杂。
    • 链表:非连续存储,插入删除高效,但随机访问困难。

数据结构操作

  • 基本操作:增删查改,遍历方式分为迭代和递归。
  • 遍历框架
    • 线性:如数组的for循环遍历。
    • 非线性:如链表或树的递归遍历。

算法刷题建议

  • 从二叉树入手

    • 习惯树的遍历模式,培养框架思维。
    • 常见题型:二叉树的遍历(前序、中序、后序)、最大值路径和、构建二叉树、恢复二叉树。
  • 扩展到N叉树

    • 掌握N叉树遍历框架,应用于回溯、动态规划等算法。
  • 理解其他数据结构

    • 如堆、队列、图等,结合其特性,分析问题并选择合适的数据结构。
  • 框架思维

    • 思维方式:明确问题类型,识别数据结构框架,填充细节。
    • 优势:在看解法时提取核心逻辑,解决问题时保持方向正确。

    总结

    数据结构与算法的学习应从树结构开始,结合框架思维培养解题能力。深入理解树的遍历模式,扩展到其他算法和数据结构,逐步提升问题解决效率,掌握基础框架,将成为高效学习的关键能力。

    转载地址:http://tdqqz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    OpenCV安装
    查看>>
    OpenCV官方文档 理解k - means聚类
    查看>>
    opencv实现多路播放
    查看>>
    opencv常用函数
    查看>>
    OpenCV探索
    查看>>
    OpenCV添加中文(五)
    查看>>
    opencv源码查看
    查看>>
    OpenCV点目标检测未找到所有目标,并且找到的圆圈偏移
    查看>>
    opencv特征提取1-Harris角点检测
    查看>>
    OpenCV环境搭建(一)
    查看>>
    OpenCV的视频读取
    查看>>
    openCV目标识别 目标跟踪 YOLO5深度学习 Python 计算机视觉 计算机毕业设计 源码下载
    查看>>
    opencv笔记(1):图像缩放
    查看>>
    opencv笔记(二十四)——得到轮廓之后找到凸包convex hull
    查看>>
    OpenCV计算点到直线的距离 数学法
    查看>>
    Opencv识别图中人脸
    查看>>
    OpenCV读写avi、mpeg文件
    查看>>
    opencv里用calcCovarMatrix计算协方差矩阵
    查看>>
    OpenCV错误:在setSize中断言失败(s&>;=0)-尝试将图像放置在网络摄像头提要上时
    查看>>
    opencv面向对象设计初探
    查看>>