# ALG_Java
# 目标
+ 数据结构与算法ACM模式
+ 每个解法要标注时间复杂度和空间复杂度
+ 学会使用库函数
+ 学会不使用库函数
# 易错点
+ 需要多次输出非基本数据类型时,一定要new啊,否则后面的操作会改变它的(特别重要,例如输出为List<List<String>>,里面是引用,必须new)
+ 回溯每个点都要回溯,不要跳过回溯否则平添麻烦
+ 以后另外写的递归函数一定好好起名字,要不然会乱
+ 不读题就去写
# 节省空间
+ 成员变量,放方法里初始化比较省空间
+ 使用接口实现类,比类实现对象使用的空间小,加载的方法少
+ LinkedList比ArrayList增删更快,除了访问比较多的时候
+ 但ArrayList占用空间更小
+ 用StringBuffer代替字符串相加。
# 小妙招
+ 如果递归不想新增参数,就把参数变成成员变量,就不用输入了
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温馨提示
逻辑结构:描述数据元素之间的逻辑关系,如线性结构(如数组、链表)、树形结构(如二叉树、堆、B树)、图结构(有向图、无向图等)以及集合和队列等抽象数据类型。 存储结构(物理结构):描述数据在计算机中如何具体存储。例如,数组的连续存储,链表的动态分配节点,树和图的邻接矩阵或邻接表表示等。 基本操作:针对每种数据结构,定义了一系列基本的操作,包括但不限于插入、删除、查找、更新、遍历等,并分析这些操作的时间复杂度和空间复杂度。 算法: 算法设计:研究如何将解决问题的步骤形式化为一系列指令,使得计算机可以执行以求解问题。 算法特性:包括输入、输出、有穷性、确定性和可行性。即一个有效的算法必须能在有限步骤内结束,并且对于给定的输入产生唯一的确定输出。 算法分类:排序算法(如冒泡排序、快速排序、归并排序),查找算法(如顺序查找、二分查找、哈希查找),图论算法(如Dijkstra最短路径算法、Floyd-Warshall算法、Prim最小生成树算法),动态规划,贪心算法,回溯法,分支限界法等。 算法分析:通过数学方法分析算法的时间复杂度(运行时间随数据规模增长的速度)和空间复杂度(所需内存大小)来评估其效率。 学习算法与数据结构不仅有助于理解程序的内部工作原理,更能帮助开发人员编写出高效、稳定和易于维护的软件系统。
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数据结构与算法ACM模式.zip (32个子文件)
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