数据结构的重要部分——二叉树，这里主要是完成二叉树的建立、前中后序遍历（其中中序和后序遍历以非递归的形式完成）、交换子树、计算树的高度等操作，学习二叉树的小伙伴可以来看看噢

程序为数据结构加算法，没有数据，运算将没有意义，在学习算法之前应该先学会如何存储数据，那么数据结构就是必要的。课程涉及到线性表，栈和队列，串，稀疏矩阵，树和二叉树等等以及它们所涉及的基本操作和代码实现。刚学时很痛苦，之后越学越爽。

leetcode题库 description 数据结构和算法基础知识学习和总结。 Introduction 此项目是自己在准备找工作的时候，借助leetcode上的题目，对数据结构和算法的基础内容复习总结的。 基于Gitbook所写，代码实现使用C++语言。并且整个文档可以在上下载，文档中代码都是在Leetcode上经过测试并且顺利Accepted。Github上还上传了所有的代码，项目见。 常用的数据结构总结如下（个人总结，如有不对之处请指教）： 数据结构是工具，算法是通过合适的工具解决特定问题的方法。也就是说，学习算法之前，最起码得了解那些常用的数据结构，了解它们的特性和缺陷。 注：第一部分C++基础部分的代码都在VC16.0(VS2019)或GCC(Clion2020)上测试过。有代码示例的地方，如果没有说明具体的平台，说明在两个平台上的支持是一样的，不一样的地方都会有说明。 推荐的刷题顺序：二叉树—>线性表—>排序算法—>死磕二叉树—>动态规划—>滑动窗口—>回溯法—>其他类型（顺序随意）。一定要先刷二叉树，先刷二叉树，先刷二叉树，重要的事情说三遍。。。 （说一下本人的复习情况

通信录管理系统 【功能要求】 （1)查看功能：选择此功能时，列出下列三类选择。 A 办公类 B 个人类 C 商务类 ，当选中某类时，显示出此类所有数据中的姓名和电话号码） (2)增加功能：能录入新数据（一个结点包括：姓名、电话号码、分类（可选项有：A 办公类 B 个人类 C 商务类）、电子邮件）。例如 杨春 13589664454 商务类 Chuny@126.C++om 当录入了重复的姓名和电话号码时，则提示数据录入重复并取消录入；当通信录中超过15条信息时，存储空间已满，不能再录入新数据；录入的新数据能按递增的顺序自动进行条目编号。 (3)拔号功能：能显示出通信录中所有人的姓名，当选中某个姓名时，屏幕上模拟打字机的效果依次显示出此人的电话号码中的各个数字，并伴随相应的拔号声音。 (4)修改功能：选中某个人的姓名时，可对此人的相应数据进行修改 (5)删除功能：选中某个人的姓名时，可对此人的相应数据进行删除，并自动调整后续条目的编号。 此题求解！！！

D* Lite算法的核心思想是通过不断更新代价地图来实现路径规划。它使用两个主要的数据结构：状态图和优先队列。状态图记录了每个位置的代价信息，而优先队列则根据代价信息来选择下一个要扩展的节点。 在使用D* Lite算法进行路径规划时，首先需要初始化起点和目标点，并将起点加入到优先队列中。然后，算法会不断从优先队列中选择代价最小的节点进行扩展，直到找到目标点或者无法找到路径为止。在扩展节点时，D* Lite算法会根据当前节点的代价信息和邻居节点的代价信息来更新状态图，并更新优先队列中节点的优先级。

在众多数据结构当中，线性表是最简单、也是最基本的一个。线性表按存储结构分，可 分为顺序表和链表，它们各有特色。本程序主要目的在于帮助同学熟练掌握线性表的基本 操作在顺序存储结构上的实现，顺序表的优点是可以实现随机存取，用数组对其进行定义， 主要操作时针对数组下标的运算。本实验相对比较简单，通过本实验，对顺序表基本操作及 其组合应用的演练，加深对线性表顺序存储方法及其基本操作的理解，为以后进一步学习更 复杂的数据结构打下基础。

算法与数据结构入门的基础算法，必须熟练写出，是一些竞赛常考的模板。打比赛用的所有板子，数据结构与算法中常用的核心算法，大家在拿到之后使用最好加以理解，这样才能真正内化到自己的知识库里，量多且实惠，背住你就无敌了。每一个难理解的算法都有相对应的解析与注释，可以放心食用。

数据结构课程设计——池塘夜将彩色雨。模拟了夜晚池塘下雨的状态，有风声，可以改变风向，有彩色雨，还有随风而动的荷花… Java语言模拟

算法与数据结构涵盖了以下主要内容： 数据结构（Data Structures）： 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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