介绍计算理论和计算复杂性
- 1.引子
- 2.关于计算的概念和定义:问题求解的计算之道
- 3.图灵机计算模型
- 4.可计算性和计算复杂度;
- 5.什么是抽象
- 6.什么是编程实现
- 7.为什么研究数据结构与抽象数据类型
- 8.为什么研究算法
介绍算法分析,大O表示法,以及用实例来演示同一个问题的不同解决方案的算法分析。
- 1.什么是算法分析?
- 2.大O表示法
- 3.案例分析:"变位词"判断问题
- 4.Python数据结构的性能:列表List和字典Dictionary
介绍栈、队列、双端队列和列表等线性结构。
- 1.什么是线性结构?
- 2.栈Stack抽象数据类型及Python实现
- 3.栈的应用:简单括号匹配
- 4.栈的应用:十进制转换为二进制
- 5.栈的应用:中缀、前缀和后缀表达式
- 6.队列Queue抽象数据类型及Python实现
- 7.队列的应用:热土豆
- 8.队列的应用:打印任务
- 9.双端队列Deque抽象数据类型及Python实现
- 10.双端队列应用:回文词判定
- 11.列表List抽象数据类型及Python实现
- 12.无序表实现及链表
- 13.有序表抽象数据类型及Python实现
介绍递归和动态规划算法,以及分治策略解决问题。
- 1.什么是递归
- 2.实例分析:列表求和的递归算法
- 3.递归"三定律"
- 4.递归的应用:任意进制转换
- 5.实现递归:调用栈
- 6.递归的可视化
- 7.递归的应用:塞宾斯基三角形绘制
- 8.复杂递归问题
- 9.递归的应用:汉诺塔
- 10.递归的应用:探索迷宫
- 11.动态规划Dynamic Programming
介绍经典的排序和查找算法
- 1.什么是查找?
- 2.顺序查找算法及分析
- 3.二分查找算法及分析
- 4.散列:散列函数、碰撞解决和映射数据类型
- 5.什么是排序?
- 6.冒泡排序算法及分析;
- 7.选择排序算法及分析;
- 8.插入排序算法及分析;
- 9.谢尔排序算法及分析;
- 10.归并排序算法及分析;
- 11.快速排序算法及分析。
介绍树结构和树结构的处理算法,以及应用
- 1.树的基本概念及相关术语
- 2.树的列表实现;
- 3.树的链表实现;
- 4.树的应用:表达式解析
- 5.树的遍历
- 6.二叉堆实现的优先队列
- 7.二叉堆的实现
- 8.二叉查找树及操作
- 9.二叉查找树实现及算法分析
- 10.平衡的二叉查找树
- 11.AVL树的性能
- 12.AVL树的实现
介绍图结构和图的应用。
- 1.图的基本概念及相关术语
- 2.图抽象数据类型
- 3.邻接矩阵和邻接表
- 4.图的实现
- 5.Word Ladder词梯问题
- 6.构建词梯问题的图数据结构
- 7.实现广度优先搜索BFS
- 8.BFS算法分析
- 9.骑士周游问题
- 10.构建骑士周游问题的图数据结构
- 11.骑士周游问题算法实现
- 12.骑士周游问题算法分析
- 13.通用的深度优先搜索DFS
- 14.DFS算法分析
- 15.拓扑排序
- 16.强连通分支
- 17.最短路径问题Dijkstra算法及算法分析
- 18.Prim最小生成树算法
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