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数据结构与算法经典问题解析-Java语言描述
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上传者:
swust_lian
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上传时间: 2025-05-08 13:24:11
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文件大小: 97.16MB
|
文件类型: ZIP
java
数据结构与算法是计算机科学的基础,对于任何编程语言来说,理解和掌握它们都是至关重要的,特别是对于Java开发者。这本书“数据结构与算法经典问题解析-Java语言描述”旨在帮助读者深入理解这些概念,并通过具体的Java代码实现来提升解决实际问题的能力。 1. **数据结构**: - **数组**:是最基本的数据结构,它是一系列相同类型元素的集合,可以通过索引访问。 - **链表**:在链表中,每个节点包含数据和指向下一个节点的引用,不需连续的内存空间。 - **栈**:后进先出(LIFO)的数据结构,常用于函数调用、表达式求值等。 - **队列**:先进先出(FIFO)的数据结构,适用于处理等待执行的任务。 - **树**:非线性数据结构,每个节点有零个或多个子节点,如二叉树、AVL树、红黑树等。 - **图**:由节点和边构成,用于表示对象之间的关系,如图搜索算法。 - **哈希表**:通过哈希函数快速查找和插入数据,实现O(1)的平均时间复杂度。 2. **排序与查找算法**: - **冒泡排序**:简单的交换排序,时间复杂度为O(n^2)。 - **选择排序**:每次找到未排序部分最小(大)元素放至正确位置,时间复杂度为O(n^2)。 - **插入排序**:将未排序元素逐个插入到已排序部分,时间复杂度为O(n^2)。 - **快速排序**:基于分治策略,平均时间复杂度为O(n log n)。 - **归并排序**:也是分治策略,将子序列归并,时间复杂度为O(n log n)。 - **二分查找**:在有序数组中查找目标元素,时间复杂度为O(log n)。 3. **递归与动态规划**: - **递归**:函数直接或间接调用自身,常用于解决分治问题,如斐波那契数列。 - **动态规划**:通过将原问题分解成子问题并存储子问题的解,避免重复计算,如背包问题、最长公共子序列等。 4. **图算法**: - **深度优先搜索(DFS)**:从一个节点出发,尽可能深地搜索图的分支。 - **广度优先搜索(BFS)**:从根节点开始,一层一层地搜索所有节点,常用于找最短路径。 - **Dijkstra算法**:单源最短路径算法,用于计算图中一个点到其他所有点的最短路径。 - **Floyd-Warshall算法**:求解所有节点间的最短路径,适合所有边权非负的图。 5. **字符串算法**: - **KMP算法**:处理模式匹配问题,避免了不必要的回溯。 - **Manacher's Algorithm**:解决在线查找字符串中最长回文子串的问题。 - **Rabin-Karp滚动哈希**:用于字符串查找,利用哈希减少比较次数。 6. **堆**: - **最大堆**和**最小堆**:维护一个具有特定性质的完全二叉树,常用于优先队列。 - **堆排序**:利用堆的性质进行排序,时间复杂度为O(n log n)。 7. **贪心算法**: - 贪心策略:在每一步选择局部最优解,期望整体达到全局最优,如霍夫曼编码。 8. **分治算法**: - **Strassen矩阵乘法**和**Coppersmith-Winograd算法**:优化矩阵乘法的计算复杂度。 - **Master Theorem**:用于分析分治算法的时间复杂度。 9. **回溯法**: - 用于解决约束满足问题,如八皇后问题、N皇后问题、数独求解等。 通过阅读“数据结构与算法经典问题解析-Java语言描述”,读者不仅可以学习到各种数据结构和算法的基本概念,还能了解到如何用Java实现这些算法,从而提高编程能力和解决问题的效率。这本书对于想要深入理解Java编程并希望提升自己技术能力的开发者来说,无疑是一本宝贵的资源。
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