JavaScript是一种广泛应用于Web开发的脚本语言，它不仅在前端界有着重要的地位，近年来也越来越多地被用于服务器端开发（例如Node.js环境）。本压缩包“用JavaScript实现的算法和数据结构，附详细解释和刷题指南.zip”显然是为了帮助开发者深入理解并掌握JavaScript中的算法与数据结构，这对于提升编程能力至关重要。 数据结构是计算机科学的基础，它涉及如何有效地存储和组织数据，以便于执行各种操作。数据结构的选择直接影响到程序的效率、灵活性和可维护性。常见的数据结构有数组、链表、栈、队列、哈希表、树（二叉树、平衡树）、图等。 1. **数组**：是最基础的数据结构，它提供了一种线性存储数据的方式。JavaScript中的数组可以存储任意类型的数据，但访问速度较快，因为它们在内存中是连续存储的。 2. **链表**：与数组不同，链表的元素在内存中不是连续存储的，每个元素（节点）包含数据和指向下一个节点的引用。链表分为单向链表和双向链表，后者支持双向遍历。 3. **栈**：栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，操作主要集中在一端（称为栈顶）。在JavaScript中，可以利用数组的push和pop方法来模拟栈的操作。 4. **队列**：队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，操作同样集中在两端，一端添加元素（入队），另一端删除元素（出队）。 5. **哈希表**：哈希表通过键值对进行数据存储，查找速度快，通常时间复杂度为O(1)。JavaScript对象本质上就是一种哈希表。 6. **树**：二叉树是最简单的树结构，每个节点最多有两个子节点。二叉搜索树（BST）可以高效地进行查找、插入和删除操作。平衡树如AVL树和红黑树，通过保持树的高度平衡来确保操作性能。 7. **图**：图由节点（顶点）和连接节点的边组成，可以用来表示复杂的关系网络。图的常见操作包括遍历（深度优先搜索DFS和广度优先搜索BFS）和最短路径算法（如Dijkstra和Floyd-Warshall）。 这个压缩包提供的资源很可能是对以上数据结构的JavaScript实现，每个数据结构都会包含其基本操作（如插入、删除、查找）的代码示例，并且可能伴有详细的解释和练习题目。通过学习和实践这些示例，你可以更好地理解和运用这些数据结构，解决实际编程问题。 此外，刷题是提高算法和数据结构技能的有效方式。通常，程序员会使用在线平台如LeetCode、HackerRank等进行练习。这个“刷题指南”可能会包含一些推荐的题目，以及解题策略和技巧，帮助你在解决实际问题时游刃有余。 深入理解并熟练运用JavaScript中的算法和数据结构，对于成为一名优秀的Web开发者至关重要。这个压缩包提供的资源将是你提升编程技能的宝贵资料。

内容概要：本文基于2024年各招聘企业的笔试考察数据，提供了详细的计算机求职笔试攻略。文章涵盖了春招时间分布、笔试题型、常见组卷方案、各类题型的具体考察内容及其学习方法。特别强调了选择题、SQL编程题、算法编程题的学习路径和注意事项。此外，还介绍了银行科技岗的特点及其笔试面试内容，包括行测、计算机专项、英语、企业文化、心理测试等方面。文中指出，银行科技岗因其稳定性、较低的工作压力和发展前景成为计算机专业学生的热门选择。同时，文章提供了不同职业类型的备考建议，如私企、央企国企、运营商、研究所等，并强调了简历优化、实习经验和心态调整的重要性。 适合人群：即将参与计算机行业求职笔试的学生或职场新人，尤其是对银行科技岗感兴趣的计算机专业学生。 使用场景及目标：①帮助求职者了解计算机求职笔试的整体流程和题型分布；②提供具体的备考方法和资源链接，如牛客网题库；③指导求职者如何针对性地准备不同企业和职位的笔试和面试。 其他说明：文章不仅提供了理论性的备考指南，还结合实际案例和真题解析，使读者能够在实践中更好地理解和应用所学知识。此外，文中还提到了不同职业类型之间的差异，帮助求职者做出更适合自己的职业选择。

《算法与数据结构》是计算机科学中的核心课程，主要研究如何高效地组织和处理数据。本卷为2009-2010学年第二学期东莞理工学院计算机学院本科的期末考试A卷，采取闭卷形式，允许考生携带特定物品入场。试卷包括填空题和单项选择题，涉及了数据结构的基础概念、算法效率分析、存储结构、栈、队列、二叉树、图论以及排序和查找等多个知识点。 1. 数据结构的四种逻辑结构包括集合、线性结构、树形结构和图状结构。 2. 评价算法的重要指标是时间复杂度和空间复杂度，前者衡量算法执行所需的时间，后者关注算法运行时所需内存。 3. 顺序存储结构中，逻辑相邻的元素物理位置相邻，而在单链表中则不一定相邻。 4. 栈遵循“后进先出”（LIFO）原则，允许操作的一端称为栈顶。 5. 二维数组的存储方式有两种：行优先和列优先。根据公式，可以计算出元素的存储地址。 6. 完全二叉树的节点数量：深度为n的完全二叉树至少有2^(n-1)+1个节点，最多有2^n-1个节点。 7. 邻接矩阵存储图的存储需求取决于图的边数，无向图的邻接矩阵是对称的。 8. 排序操作的基本操作是元素比较和交换；查找过程中，折半查找要求线性表已排序，而哈希查找则依赖哈希函数和冲突解决策略。 9. 折半查找要求线性表有序，而哈希查找对线性表的顺序无特定要求。 单项选择题涉及了数组操作的时间复杂度、单循环链表的判断、循环队列的满条件、二叉树的存储结构、二叉树遍历及图论中的度数关系： 1. 程序段的时间复杂度为O(n^2)，对应选项B。 2. 链表只有一个节点的条件是head->next==head，对应选项A。 3. 循环队列满的条件是(Q.rear+1)%Max==Q.front，对应选项D。 4. 二叉树可以使用顺序或链式存储结构存储，对应选项C。 5. 先序遍历为acdgheibfkj，中序遍历为dgcheiabkfj，可推导出后序遍历为gdhieckjfba，对应选项D。 6. 所有顶点的出度之和等于所有顶点的入度之和，对应选项A。 这些题目覆盖了数据结构和算法的核心内容，对于理解和掌握数据结构的原理及其在实际问题中的应用至关重要。通过这类考试，学生能够检验自己在这些关键概念上的理解程度，并进一步提升分析和解决问题的能力。

### 算法设计与分析实验报告知识点总结 #### 实验一：Coin-row problem 1. **问题定义**：给定一排硬币，每个硬币有一定的价值，求出一种方法在不拾取相邻硬币的前提下，可以拾取的最大价值。 2. **算法思想**：通过动态规划解决问题，从左到右计算每一个位置能获得的最大价值。对于每个硬币，有两种选择：拾取当前硬币和不拾取当前硬币，然后取两种选择中的最大值。 3. **时间复杂度**：O(n)，因为只需要遍历一次硬币数组即可完成计算。 4. **空间复杂度**：O(1)，由于只需要存储上一个位置和当前位置的两个值，可以使用固定空间完成计算。 5. **具体实现**：首先定义数组来存储每一步的最大值，然后从左到右遍历数组，每个位置上更新最大值，最后输出最后一个硬币的最大值作为答案。 #### 实验二：Coin-collecting by robot 1. **问题定义**：在一块棋盘上，机器人从左上角出发，到达右下角，中间有硬币分布，要求在不回头的前提下，拾取尽可能多的硬币。 2. **算法思想**：使用动态规划算法。机器人在每个格子时，有两种选择：向右或向下移动一格。在每次移动时，比较右边和下面的硬币数量，选择一个硬币数量多的方向移动，从而保证在到达右下角时，已经收集了最多的硬币。 3. **时间复杂度**：O(n*m)，其中n是棋盘的行数，m是棋盘的列数，因为需要遍历整个棋盘。 4. **空间复杂度**：O(n*m)，由于需要一个二维数组来记录每个位置的最大硬币数，空间复杂度与棋盘的大小成正比。 5. **具体实现**：定义一个二维数组来存储到每个位置时可能收集到的最大硬币数，然后遍历整个棋盘，记录从起点到每个格子的最大硬币数，最后输出右下角的最大硬币数。 #### 实验方案 1. **头文件和命名空间**：使用了头文件，这个头文件包含了几乎所有的C++标准库头文件，方便代码编写，但在生产环境中使用需要谨慎。 2. **变量声明和初始化**：声明了数组a来存储硬币的价值或硬币的分布，并初始化为0。 3. **输入处理**：使用cin来读取硬币的数量和每枚硬币的价值或硬币的分布矩阵。 4. **算法实现**：使用动态规划的方法进行数组的更新，得出最大价值或硬币数量。 5. **测试数据规模及生成方式**：设定不同的数据规模进行测试，手动输入测试数据，以验证算法的正确性和效率。 6. **运行时间和空间的采集方法**：使用clock_t数据类型和clock()函数来计算算法运行的时间，并通过sizeof运算符来获取程序运行时占用的内存空间。 #### 实验环境 实验环境配置为Windows 10系统，使用DEV开发环境进行代码的编写和测试。 ###

算法设计与分析实验报告通常要求学生设计算法并进行复杂度分析，通过实际编程实现算法后，根据实验结果分析算法的效率。西南科技大学的这份实验报告涵盖了两个主要的算法问题及其解决方案，包括变位词问题和邮局位置优化问题。 变位词问题要求判断两个输入单词是否是变位词。变位词是指由相同字母以不同顺序组成的单词，例如“listen”和“silent”。实验的算法分析首先检查两个单词长度是否相等，如果长度不等，直接判断不是变位词。若长度相等，则通过统计每个字母出现的次数来判断是否为变位词。算法的时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(1)，其中n为单词的长度。这种算法适用于长度较短的单词，但如果单词长度非常长，则可能需要更高效的算法。 邮局问题则是一个典型的优化问题。目标是找到一个位置，使得n个居民点到邮局的总距离最小。在实验报告中，算法通过排序所有居民点的x坐标和y坐标，找出中位数作为邮局的x坐标和y坐标。因为中位数的特性，可以保证总距离之和最小。排序的时间复杂度为O(n logn)，空间复杂度为O(n)。这一问题利用了中位数的优化特性，适合解决此类位置优化问题。 实验方案部分提供了具体实现算法的步骤。在实现变位词检测时，报告中提到了使用strlen函数计算字符串长度，并使用两个整数数组来统计字母出现次数。通过比较两个字符串的对应字母计数，最终判断是否为变位词。对于邮局问题，算法首先读取居民点个数，然后读取每个居民点的坐标，对坐标进行排序后计算中位数，并计算邮局到每个居民点的距离之和。 为了评估算法性能，报告还描述了测试数据规模及生成方式，以及运行时间和空间的采集方法。通过手动输入测试数据，可以调整数据规模，观察算法在不同数据规模下的表现。时间复杂度的采集通过记录算法开始和结束时的系统时钟计数来计算，从而评估算法的执行效率。 在实际编程实践中，代码通常会包括头文件包含、变量声明、函数定义、主函数以及算法实现等部分。每个部分都承担着不同的功能，确保程序逻辑的正确性和代码的可读性。例如，使用头文件中的strlen函数获取字符串长度，使用和等基本数据类型存储数据，以及通过中的clock()函数和宏计算程序运行时间。 这份实验报告详细介绍了算法的设计过程和分析，以及如何通过编程语言（如C++）实现算法，并对算法性能进行评估。报告不仅涉及到了基本的算法设计和数据结构知识，还涵盖了算法的时间复杂度和空间复杂度分析，这些都是算法设计与分析实践中的核心内容。通过解决变位词和邮局位置优化这两个具体问题，报告充分展示了算法在实际问题解决中的应用价值。

算法与数据结构(第三版)的光盘内容。自己从光盘上导出来的，打开需要安装office、pdf reader和视频播放器。因为限制的上传文件大小，所以把网盘链接+提取码发上

算法与数据结构（python版）（北大内部教材）

STM32内部Flash的写寿命大约是1万次，假如我们在其Flash中存储数据，每天100次写操作，100天后Flash就无法继续可靠使用了；外部FLASH，比如说W25Q32，擦写次数也只有十万次，在高频率读写下也支撑不了多久， 本文采取了一种非常简单的方法，将Flash的使用寿命无限延长，取决于你为它分配的存储区大小。 主要思想就是将FLASH 分配一块区域给我们的管理机，然后用索引的方式累积写FLASH，中途不进行擦写，在存满整个分区时进行统一擦写，读取根据ID进行读取，并且加上了数据校验，异常回调。主要用于存储系统配置，运行记录等。支持多个存储管理机管理不同的区域.

leetcode中文版 2020复旦大学软件/计算机保研机考：算法与数据结构总复习OxO Contributions 欢迎各位同学随意clone/fork，大家一起为了保研机考冲刺吧⁄(⁄ ⁄ ⁄ω⁄ ⁄ ⁄)⁄ 如果有好的题目资源欢迎提issue哦_(:з」∠)_ 同时欢迎前辈学长/学姐提供往年的考题/参考资料(/ω＼) 如果觉得不错就点个star叭（星星眼.jpg 经典考题(Python版答案详见exams文件夹下哦OvO) 第一部分（0.1-0.10） 连续最长子序列和 最短路径问题 逆波兰式判断表达式合法与求值 找出图中从节点s到t总权重小于等于k的情况 斐波那契型数字判别问题 数组逆序对计数 快速幂的板子题，输入a,b,c，输出pow(a,b)%c的值 组合数的经验题，输入一个n，输出组合数集合C(0,n) ,C(1,n) ,..., C(n,n)~ 中共有多少奇数。（第k个组合数与n异或后仍为k的个数） 奶牛吃草的问题（图的着色板子题（二分图），输出着色方案中字典序最小的那个）——鲍威尔算法/贪心算法 编辑距离 第二部分（1.1-1.10） 商店中有若干商品，它们也会打包在

《船说：算法与数据结构》是B站上由胡船长主讲的一门课程，致力于帮助大学生深入理解和掌握C/C++/JAVA/Python等编程语言中的数据结构知识。这门课程不仅涵盖了基础的数据结构类型，如数组、链表、栈、队列，还深入探讨了树形结构、图论、哈希表以及排序和查找算法等核心主题。通过学习这些内容，学生可以提升编程能力，为解决复杂问题打下坚实基础。 在提供的压缩包文件"胡船长，B 站《船说：算法与数据结构》课程讲义和代码.zip"中，我们可以找到一系列的学习资源，包括讲义和实际的代码示例。这些资料对于初学者和进阶者都非常有价值，因为理论与实践的结合是理解数据结构的关键。 让我们来详细了解一下数据结构这个概念。数据结构是计算机科学中一个重要的基础学科，它研究如何在计算机中组织和存储数据，以便高效地进行访问和修改。数据结构的选择直接影响到程序的效率和设计。常见的数据结构有以下几种： 1. **数组**：最基础的数据结构，它是一个元素类型相同的集合，可以通过索引快速访问任一元素。但是插入和删除操作通常比较低效。 2. **链表**：每个节点包含数据和指向下一个节点的引用，适合频繁的插入和删除操作。根据链表的指向，可分为单向链表和双向链表。 3. **栈**：遵循“后进先出”（LIFO）原则的数据结构，常用于表达式求值、递归调用等场景。 4. **队列**：遵循“先进先出”（FIFO）原则，常用于任务调度、消息传递等场景。 5. **树**：一种非线性的数据结构，每个节点可有零个或多个子节点，如二叉树、平衡树（AVL树、红黑树）等，广泛应用于搜索和排序问题。 6. **图**：由节点（顶点）和边组成，表示对象间的关系，可用于网络路由、社交网络分析等问题。 7. **哈希表**：通过哈希函数将数据映射到固定大小的桶中，实现快速查找、插入和删除，但可能产生冲突问题。 8. **堆**：一种特殊的树形数据结构，满足堆性质（最大堆或最小堆），常用于优先队列和优化算法（如堆排序）。 9. **排序算法**：如冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等，用于对数据进行升序或降序排列。 10. **查找算法**：如线性查找、二分查找、哈希查找等，用于在数据中寻找特定元素。 学习这些数据结构的同时，配合实际的代码示例尤为重要。胡船长的课程讲义和代码将帮助学生深入理解每种数据结构的实现细节和应用场景。通过阅读和运行代码，学生可以亲手实践，增强对数据结构的理解，并能提高编程技能。 《船长的算法与数据结构》课程提供了丰富的学习资源，不仅包括理论知识，还有实践案例。对于想要提升编程能力和算法水平的学子来说，这是一个不可多得的宝藏。利用这些资源，相信你将在数据结构的世界里游刃有余，为未来的技术之路铺就坚实的基石。