算法全权教学教材.pptVIP

算法全权教学教材目录算法概述基础算法数据结构与算法高级算法算法应用与实践01算法概述总结词算法是解决问题的步骤集合，具有明确性、有限性、输入和输出等特性。详细描述算法是解决问题的明确和有限的步骤集合，每个步骤都必须清晰明确，且算法必须在有限的时间内完成。此外，算法可以有一个或多个输入，并产生一个或多个输出。算法的定义与特性根据不同的分类标准，算法可以分为不同类型，如按照操作对象可以分为数值算法和非数值算法，按照应用领域可以分为排序算法、图算法等。总结词根据操作对象的不同，算法可以分为数值算法和非数值算法。数值算法主要用于数学计算和统计分析等领域，如求根算法、迭代法等；非数值算法则涉及更广泛的问题，如字符串处理、图像处理等。此外，根据应用领域的不同，算法可以分为排序算法、图算法、搜索算法等类型。各种类型的算法有各自的特点和适用场景，需要根据具体问题选择合适的算法。详细描述算法的分类与比较VS评估算法的优劣主要依据时间复杂度、空间复杂度、正确性和可读性等标准。详细描述评估算法的优劣主要依据以下几个标准：时间复杂度，即算法执行时间的增长速度；空间复杂度，即算法所需存储空间的大小；正确性，即算法是否能够正确解决问题；可读性，即算法的易读性和可维护性。在实际应用中，需要根据具体需求和场景选择合适的评估标准。总结词算法的评估标准02基础算法排序算法冒泡排序：通过重复地遍历待排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。遍历数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。选择排序：在未排序序列中找到最小（或最大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后再从剩余未排序元素中继续寻找最小（或最大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。插入排序：将待排序的元素插入到已经排好序的有序序列中，从而得到一个新的、个数加一的有序序列，算法适用于少量数据的排序，时间复杂度为O(n^2)。快速排序：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另一部分的所有数据要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。搜索算法线性搜索：从数据结构的一端开始，顺序扫描，直到找到所查元素为止。二分搜索：在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。搜索过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是目标值，则搜索过程结束；如果目标值大于或小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且同样从中间元素开始比较。如果在某一步骤数组为空，则代表找不到。深度优先搜索：是一种用于遍历或搜索树或图的算法。这个算法会尽可能深地搜索树的分支。当节点v的所在边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发现的节点，则选择其中一个作为源节点并重复以上过程，整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止。广度优先搜索：是一种用于遍历或搜索树或图的算法。该算法从根节点开始访问，然后逐层向下遍历。如果全部的节点均被访问，则算法结束。如果某一层的节点全部被访问过后依然有未被访问的节点，则选择其中一个作为根节点继续访问下一层节点。03数据结构与算法数组是一种线性数据结构，用于存储相同类型的元素。数组的优点是访问速度快，缺点是插入和删除操作效率较低。链表是一种线性数据结构，通过节点之间的链接关系存储数据。链表的优点是插入和删除操作效率高，缺点是访问速度较慢。数组与链表链表数组栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，用于存储和操作一系列元素。栈的主要操作包括入栈、出栈和查看栈顶元素。栈队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，用于存储和操作一系列元素。队列的主要操作包括入队、出队和查看队首元素。队列栈与队列树树是一种层次结构，由节点和边组成。树中的节点可以有多个子节点，根节点是最顶层的节点。图图是由节点和边组成的数据结构，节点之间可以有多条边相连。图可以表示各种复杂的关系和结构。树与图哈希表哈希表是一种通过哈希函数将键映射到桶中的数据结构。哈希表的优点是查找速度快，缺点是插入和删除操作可能涉及到数据迁移。二叉搜索树二叉搜索树是一种特殊的树形数据结构，每个节点的左子树上的所有元素都小于该节点，右子树上的所有元素都大于该节点。二叉搜索树的优点是查找速度快，缺点是插入和删除操作可能涉及到较复杂的调整。哈希表与二叉搜索树04高级算法分治算法是一种解决问题的策略，它将一个复杂的问题分解为两个或更多的相同或相似的子问题，直到最后子问题可以简单的直接求解，最终通过子问题的解来解决