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与AI深度学习 | OpenCV如何读取仪表中的指针刻度
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(一) :直接拼接
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(三):基于特征匹配拼接
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(二) :基于模板匹配拼接
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(四):基于Stitcher类拼接
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | OpenCV快速傅里叶变换(FFT)用于图像和视频流的模糊检测(建议收藏!)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | PaddleOCR 2.9 发布, 正式开源文本图像智能分析利器
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | SAM2(Segment Anything Model 2)新一代分割一切大模型介绍与使用(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | T-Rex Label !超震撼 AI 自动标注工具,开箱即用、检测一切
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLO11介绍及五大任务推理演示(目标检测,图像分割,图像分类,姿态检测,带方向目标检测)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLOv10在PyTorch和OpenVINO中推理对比
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLOv11来了:将重新定义AI的可能性
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8自定义数据集训练实现火焰和烟雾检测(代码+数据集!)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8重磅升级,新增旋转目标检测,又该学习了!
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 一文带你读懂YOLOv1~YOLOv11(建议收藏!)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 五分钟快速搭建一个实时人脸口罩检测系统(OpenCV+PaddleHub 含源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 什么是 COCO 数据集?
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 低对比度缺陷检测应用实例--LCD屏幕脏污检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用 MoveNet Lightning 和 OpenCV 实现实时姿势检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用 OpenCV 创建自定义图像滤镜
    查看>>