大话数据结构

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C语言版大话数据结构与算法,很有趣,值得一读 大话数据结构 目 录 第1章数据结构绪论 1 1.1开场白 2 如果你交给某人一个程序,你将折磨他一整天;如果你教某人如何编写程序,你将折磨他一辈子。 1.2你数据结构怎么学的? 3 他完成开发并测试通过后,得意地提交了代码。项目经理看完代码后拍着桌子对他说:“你数据结构是怎么学的?” 1.3数据结构起源 4 1.4基本概念和术语 5 正所谓“巧妇难为无米之炊”,再强大的计算机,也要有“米”下锅才可以干活,否则就是一堆破铜烂铁。这个“米”就是数据。 1.4.1数据 5 1.4.2数据元素 5 1.4.3数据项 6 1.4.4数据对象 6 1.4.5数据结构 6 1.5逻辑结构与物理结构 7 1.5.1逻辑结构 7 1.5.2物理结构 9 1.6抽象数据类型 11 大家都需要房子住,但显然没钱考虑大房子是没有意义的。于是商品房就出现了各种各样的户型,有几百平米的别墅,也有仅两平米的胶囊公寓…… 1.6.1数据类型 11 1.6.2抽象数据类型 12 1.7总结回顾 14 1.8结尾语 15 最终的结果一定是,你对着别人很牛的说“数据结构——就那么回事。” 第2章算法 17 2.1开场白 18 2.2数据结构与算法关系 18 计算机界的前辈们,是一帮很牛很牛的人,他们使得很多看似没法解决或者很难解决的问题,变得如此美妙和神奇。 2.3两种算法的比较 19 高斯在上小学的一天,老师要求每个学生都计算1+2+…+100的结果,谁先算出来谁先回家…… 2.4算法定义 20 现实世界中的算法千变万化,没有通用算法可以解决所有问题。甚至一个小问题,某个解决此类问题很优秀的算法却未必就适合它。 2.5算法的特性 21 2.5.1输入输出 21 2.5.2有穷性 21 2.5.3确定性 21 2.5.4可行性 21 2.6算法设计的要求 22 求100个人的高考成绩平均分与求全省所有考生的成绩平均分在占用时间和内存存储上有非常大的差异,我们自然追求高效率和低存储的算法来解决问题。 2.6.1正确性 22 2.6.2可读性 23 2.6.3健壮性 23 2.6.4时间效率高和存储量低 23 2.7算法效率的度量方法 24 随着n值越来越大,它们在时间效率上的差异也就越来越大。好比有些人每天都在学习,而另一些人,打打游戏、睡睡大觉,毕业后前者名企争着要,后者求职处处无门。 2.7.1事后统计方法 24 2.7.2事前分析估算方法 25 2.8函数的渐近增长 27 2.9算法时间复杂度 29 理解大o推导不算难,难的其实是对数列的一些相关运算,这考察的更多的是数学知识和能力。 2.9.1算法时间复杂度定义 29 2.9.2推导大o阶方法 30 2.9.3常数阶 30 2.9.4线性阶 31 2.9.5对数阶 32 2.9.6平方阶 32 2.10常见的时间复杂度 35 有些时候,告诉你某些东西不可以去尝试,也是一种知识的传递。总不能非要去被毒蛇咬一口才知道蛇不可以去招惹吧。 2.11最坏情况与平均情况 35 2.12算法空间复杂度 36 事先建立一个有2050大的数组,然后把所有年份按下标数字对应,如果是闰年,此数组项的值就是1,如果不是就是0。这样,所谓的判断某一年是否是闰年就变成了查找这个数组的某一项的值是多少的问题。 2.13总结回顾 37 2.14结尾语 38 愚公移山固然可敬,但发明炸药和推土机,可能更加实在和聪明。 第3章线性表 41 3.1开场白 42 门外家长都挤在大门口与门里的小孩子的井然有序,形成了鲜明对比。哎,有时大人的所作所为,其实还不如孩子。 3.2线性表的定义 42 3.3线性表的抽象数据类型 45 有时我们想知道某个小朋友(比如麦兜)是否是班级的同学,老师会告诉我说,没有,麦兜是在春田花花幼儿园里。这种查找某个元素是否存在的操作很常用。 3.4线性表的顺序存储结构 47 他每次一吃完早饭就冲着去了图书馆,挑一个好地儿,把他书包里的书,一本一本的按座位放好,长长一排,九个座硬是被他占了。 3.4.1顺序存储定义 47 3.4.2顺序存储方式 47 3.4.3数据长度与线性表长度区别 48 3.4.4地址计算方法 49 3.5顺序存储结构的插入与删除 50 春运时去买火车票,大家都排队排着好好的,这时来了一个美女:“可否让我排在你前面?”这可不得了,后面的人像蠕虫一样,全部都得退后一步。 3.5.1获得元素操作 50 3.5.2插入操作 51 3.5.3删除操作 52 3.5.4线性表顺序存储结构的优缺点 54 3.6线

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