JavaScript是一种广泛应用于Web开发的脚本语言，尤其在前端领域占据着核心地位。然而，它不仅可以用于处理用户交互，还能实现复杂的数据结构和算法。在本资料包中，"javascript，实现数据结构和算法题.zip" 提供了针对C/C++/JAVA/Python等编程语言的数据结构学习笔记和资料，这对于大学生深入理解计算机科学的基础至关重要。 数据结构是计算机存储、组织数据的方式，它是算法设计的基础。常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图、哈希表等。了解并熟练掌握这些数据结构可以帮助我们更有效地解决问题，优化程序性能。 1. **数组**：是最基本的数据结构，它提供了一种存储固定大小的元素集合的方法。数组支持随机访问，但插入和删除操作可能效率较低。 2. **链表**：与数组相比，链表不连续存储数据，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。链表适合频繁的插入和删除操作，但不支持随机访问。 3. **栈**：遵循“后进先出”（LIFO）原则，主要用于实现递归、表达式求值、函数调用等场景。 4. **队列**：遵循“先进先出”（FIFO）原则，常用于任务调度、消息传递等，如浏览器的前进和后退功能。 5. **树**：是一种非线性数据结构，每个节点包含一个值和零个或多个子节点。二叉树、平衡树（如AVL树、红黑树）在搜索、排序等方面有广泛应用。 6. **图**：由节点和边构成，用于表示对象之间的关系，如社交网络、地图路线等。图算法如深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）和最短路径算法（Dijkstra、Floyd-Warshall）等。 7. **哈希表**：通过哈希函数将键映射到数组的索引上，实现快速查找、插入和删除。哈希表在数据库索引、缓存等场景中发挥重要作用。 在编程中，选择合适的数据结构是解决复杂问题的关键。而算法则是利用数据结构解决问题的具体步骤和方法。例如，排序算法（冒泡排序、快速排序、归并排序等）、查找算法（二分查找、哈希查找）以及图的遍历算法等。 对于Java、C和C++，它们都是面向对象的编程语言，提供了丰富的库来支持数据结构和算法的实现。Python则以其简洁的语法和丰富的标准库成为数据科学和算法学习的热门选择。无论哪种语言，理解底层原理并能灵活运用是提升编程技能的关键。 在这个压缩包的"my_resource"中，你可能会找到关于这些主题的详细笔记、代码示例、练习题和解题思路。通过学习这些资源，你可以加深对数据结构和算法的理解，为未来的编程生涯打下坚实基础。无论你是准备面试、做项目还是进行学术研究，这些知识都将对你大有裨益。

"算法设计与分析" 算法是一种解决问题的处理过程，它按照某种机械步骤一定可以得到问题结果的处理过程。算法设计的质量指标包括正确性、可读性、健壮性、效率与存储量需求等。 算法设计的步骤包括问题分析、数学模型建立、算法设计与选择、算法指标、算法分析、算法实现、程序调试、结果整理文档编制等。 算法的三要素包括操作、控制结构、数据结构。算法具有五个属性：有穷性、确定性、可行性、输入、输出。 常见的算法包括迭代法、分而治之法、贪婪法、动态规划法、回溯法、分支限界法等。 迭代法是一种不断用变量的旧值递推出新值的解决问题的方法。迭代法的设计需要确定迭代模型、建立迭代关系式、对迭代过程进行控制。 例如，编写计算斐波那契数列的第 n 项函数 fib(n)，可以使用递归函数来实现。斐波那契数列为：0、1、1、2、3、……，即：fib(0)=0;fib(1)=1;2fib(n)=fib(n-1)+fib(n-2) （当 n>1 时）。 分而治之法是一种将一个难以直接解决的大问题，分割成一些规模较小的相同问题，以便各个击破的方法。分治法所能解决的问题一般具有以下几个特征：该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决；该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题，即该问题具有最优子结构性质；利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解；该问题所分解出的各个子问题是相互独立的，即子问题之间不包含公共的子子问题。 例如，一个饲养场引进一只刚出生的新品种兔子，这种兔子从出生的下一个月开始，每月新生一只兔子，新生的兔子也如此繁殖。如果所有的兔子都不死去，问到第 12 个月时，该饲养场共有兔子多少只？这个问题可以使用迭代法来解决。 在算法设计中，需要考虑到算法的正确性、可读性、健壮性、效率与存储量需求等方面。同时，算法设计也需要考虑到问题的规模、复杂度和可扩展性等方面。 算法设计与分析是计算机科学的核心内容之一，是解决问题的关键步骤。通过学习算法设计与分析，可以提高程序设计能力、解决问题能力和计算机科学知识。

网上广为流传的JAVA算法经典题及参考答案.原题来自于网络,参考答案,有些来自互联网,多半为本人编程调试.

华为OD真机算法题（含答案）

LeetCode刷题手册，刷算法题必备

资料总结了苏州大学2005-2019年的所有考研专业课算法题，共40多道，想考苏大的会很有帮助，苏大计算机专业课是要考3道算法题，因此算法不可轻视

scratch算法题，金字塔三角形

计算机专业考研er可用（408）、数据结构算法题按照顺序总结、leetcode常见题型、对于算法题较难的自命题也有参考价值，比如北京工业大学893自命题。

前几天逛博客时看到了这样一道问题，感觉比较有趣，就自己思考了下方案顺便用python实现了一下。题目如下： 用一个二维数组表示一个简单的迷宫，用0表示通路，用1表示阻断，老鼠在每个点上可以移动相邻的东南西北四个点，设计一个算法，模拟老鼠走迷宫，找到从入口到出口的一条路径。 如图所示： 先说下我的思路吧： 1、首先用一个列表source存储迷宫图，一个列表route_stack存储路线图，一个列表route_history存储走过的点，起点（0,0），终点（4,4）。 2、老鼠在每个点都有上下左右四种方案可选，需要定义这些方案的执行方法。 3、最后做一个循环，如果当前点不是（4,4）的话就依次

第一部分、十道海量数据处理面试题 　　1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 　　此题，在我之前的一篇文章算法里头有所提到，当时给出的方案是：IP的数目还是有限的，最多2^32个，所以可以考虑使用hash将ip直接存入内存，然后进行统计。 　　再详细介绍下此方案：首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP（可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个）及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。 　　2、搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。 　　假设目前有一千万个记录（这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就是越热门。），请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。