演算法數據結構視頻

『壹』 學的是JAVA，看C.C++的數據結構，演算法的視頻，可以嗎有影響嗎

沒有任何影響，而且你有語言基礎，學起來會很快

『貳』 什麼是數據結構和演算法

數據結構，Data_Structure，其中D是數據元素的集合，R是該集合中所有元素之間的關系的有限集合。數據結構則是指相互之間存在一種或多種特定關系的數據元素的集合。通常情況下，精心選擇的數據結構可以帶來更高的運行或者存儲效率。數據結構往往同高效的檢索演算法和索引技術有關。

數據結構是計算機專業學生在大學期間都會學習的一門課程，但是由於課程偏理論，缺乏實際操作的學習體驗，而讓大家產生了一種「數據結構不重要，我只要學習了Java/C語言/Python同樣能敲代碼」的錯覺，但其實它是一門集技術性、理論性和實踐性於一體的課程。

演算法是某一系列運算步驟，它表達解決某一類計算問題的一般方法，對這類方法的任何一個輸入，它可以按步驟一步一步計算，最終產生一個輸出。

小碼哥的李明傑也說過所有的計算問題，都離不開要計算的對象或者要處理的信息，如何高效的把它們組織起來，就是數據結構關心的問題，所以演算法是離不開數據結構的，這就是數據與演算法。

『叄』 什麼是演算法與數據結構

演算法（Algorithm）是一系列解決問題的清晰指令，也就是說，能夠對一定規范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個演算法有缺陷，或不適合於某個問題，執行這個演算法將不會解決這個問題。不同的演算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個演算法的優劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。
演算法可以理解為有基本運算及規定的運算順序所構成的完整的解題步驟。或者看成按照要求設計好的有限的確切的計算序列，並且這樣的步驟和序列可以解決一類問題。
一個演算法應該具有以下五個重要的特徵：
1、有窮性： 一個演算法必須保證執行有限步之後結束；
2、確切性： 演算法的每一步驟必須有確切的定義；
3、輸入：一個演算法有0個或多個輸入，以刻畫運算對象的初始情況，所謂0個輸入是指演算法本身定除了初始條件；
4、輸出：一個演算法有一個或多個輸出，以反映對輸入數據加工後的結果。沒有輸出的演算法是毫無意義的；
5、可行性： 演算法原則上能夠精確地運行，而且人們用筆和紙做有限次運算後即可完成。
計算機科學家尼克勞斯-沃思曾著過一本著名的書《數據結構十演算法= 程序》，可見演算法在計算機科學界與計算機應用界的地位。

數據結構是計算機存儲、組織數據的方式。數據結構是指相互之間存在一種或多種特定關系的數據元素的集合。通常情況下，精心選擇的數據結構可以帶來更高的運行或者存儲效率。數據結構往往同高效的檢索演算法和索引技術有關。
一般認為，一個數據結構是由數據元素依據某種邏輯聯系組織起來的。對數據元素間邏輯關系的描述稱為數據的邏輯結構；數據必須在計算機內存儲，數據的存儲結構是數據結構的實現形式，是其在計算機內的表示；此外討論一個數據結構必須同時討論在該類數據上執行的運算才有意義。
在許多類型的程序的設計中，數據結構的選擇是一個基本的設計考慮因素。許多大型系統的構造經驗表明，系統實現的困難程度和系統構造的質量都嚴重的依賴於是否選擇了最優的數據結構。許多時候，確定了數據結構後，演算法就容易得到了。有些時候事情也會反過來，我們根據特定演算法來選擇數據結構與之適應。不論哪種情況，選擇合適的數據結構都是非常重要的。
選擇了數據結構，演算法也隨之確定，是數據而不是演算法是系統構造的關鍵因素。這種洞見導致了許多種軟體設計方法和程序設計語言的出現，面向對象的程序設計語言就是其中之一。
在計算機科學中，數據結構是一門研究非數值計算的程序設計問題中計算機的操作對象（數據元素）以及它們之間的關系和運算等的學科，而且確保經過這些運算後所得到的新結構仍然是原來的結構類型。
「數據結構」作為一門獨立的課程在國外是從1968年才開始設立的。 1968年美國唐·歐·克努特教授開創了數據結構的最初體系，他所著的《計算機程序設計技巧》第一卷《基本演算法》是第一本較系統地闡述數據的邏輯結構和存儲結構及其操作的著作。「數據結構」在計算機科學中是一門綜合性的專業基礎課。數據結構是介於數學、計算機硬體和計算機軟體三者之間的一門核心課程。數據結構這一門課的內容不僅是一般程序設計（特別是非數值性程序設計）的基礎，而且是設計和實現編譯程序、操作系統、資料庫系統及其他系統程序的重要基礎。
計算機是一門研究用計算機進行信息表示和處理的科學。這裡面涉及到兩個問題：
信息的表示
信息的處理
而信息的表示和組又直接關繫到處理信息的程序的效率。隨著計算機的普及，信息量的增加，信息范圍的拓寬，使許多系統程序和應用程序的規模很大，結構又相當復雜。因此，為了編寫出一個「好」的程序，必須分析待處理的對象的特徵及各對象之間存在的關系，這就是數據結構這門課所要研究的問題。眾所周知，計算機的程序是對信息進行加工處理。在大多數情況下，這些信息並不是沒有組織，信息（數據）之間往往具有重要的結構關系，這就是數據結構的內容。數據的結構，直接影響演算法的選擇和效率。
計算機解決一個具體問題時，大致需要經過下列幾個步驟：首先要從具體問題中抽象出一個適當的數學模型，然後設計一個解此數學模型的演算法（Algorithm），最後編出程序、進行測試、調整直至得到最終解答。尋求數學模型的實質是分析問題，從中提取操作的對象，並找出這些操作對象之間含有的關系，然後用數學的語言加以描述。計算機演算法與數據的結構密切相關，演算法無不依附於具體的數據結構，數據結構直接關繫到演算法的選擇和效率。運算是由計算機來完成，這就要設計相應的插入、刪除和修改的演算法 。也就是說，數據結構還需要給出每種結構類型所定義的各種運算的演算法。
數據是對客觀事物的符號表示，在計算機科學中是指所有能輸入到計算機中並由計算機程序處理的符號的總稱。
數據元素是數據的基本單位，在計算機程序中通常作為一個整體考慮。一個數據元素由若干個數據項組成。數據項是數據的不可分割的最小單位。有兩類數據元素：一類是不可分割的原子型數據元素，如：整數"5"，字元 "N" 等；另一類是由多個款項構成的數據元素，其中每個款項被稱為一個數據項。例如描述一個學生的信息的數據元素可由下列6個數據項組成。其中的出身日期又可以由三個數據項："年"、"月"和"日"組成，則稱"出身日期"為組合項，而其它不可分割的數據項為原子項。
關鍵字指的是能識別一個或多個數據元素的數據項。若能起唯一識別作用，則稱之為 "主" 關鍵字，否則稱之為 "次" 關鍵字。
數據對象是性質相同的數據元素的集合，是數據的一個子集。數據對象可以是有限的，也可以是無限的。
數據處理是指對數據進行查找、插入、刪除、合並、排序、統計以及簡單計算等的操作過程。在早期，計算機主要用於科學和工程計算，進入八十年代以後，計算機主要用於數據處理。據有關統計資料表明，現在計算機用於數據處理的時間比例達到80%以上，隨著時間的推移和計算機應用的進一步普及，計算機用於數據處理的時間比例必將進一步增大。
數據結構是指同一數據元素類中各數據元素之間存在的關系。數據結構分別為邏輯結構、存儲結構（物理結構）和數據的運算。數據的邏輯結構是對數據之間關系的描述，有時就把邏輯結構簡稱為數據結構。邏輯結構形式地定義為（K，R）（或（D，S）），其中，K是數據元素的有限集，R是K上的關系的有限集。
數據元素相互之間的關系稱為結構。有四類基本結構：集合、線性結構、樹形結構、圖狀結構（網狀結構）。樹形結構和圖形結構全稱為非線性結構。集合結構中的數據元素除了同屬於一種類型外，別無其它關系。線性結構中元素之間存在一對一關系，樹形結構中元素之間存在一對多關系，圖形結構中元素之間存在多對多關系。在圖形結構中每個結點的前驅結點數和後續結點數可以任意多個。
數據結構在計算機中的表示（映像）稱為數據的物理（存儲）結構。它包括數據元素的表示和關系的表示。數據元素之間的關系有兩種不同的表示方法：順序映象和非順序映象，並由此得到兩種不同的存儲結構：順序存儲結構和鏈式存儲結構。順序存儲方法：它是把邏輯上相鄰的結點存儲在物理位置相鄰的存儲單元里，結點間的邏輯關系由存儲單元的鄰接關系來體現，由此得到的存儲表示稱為順序存儲結構。順序存儲結構是一種最基本的存儲表示方法，通常藉助於程序設計語言中的數組來實現。鏈接存儲方法：它不要求邏輯上相鄰的結點在物理位置上亦相鄰，結點間的邏輯關系是由附加的指針欄位表示的。由此得到的存儲表示稱為鏈式存儲結構，鏈式存儲結構通常藉助於程序設計語言中的指針類型來實現。索引存儲方法：除建立存儲結點信息外，還建立附加的索引表來標識結點的地址。散列存儲方法：就是根據結點的關鍵字直接計算出該結點的存儲地址。
數據結構中，邏輯上（邏輯結構：數據元素之間的邏輯關系）可以把數據結構分成線性結構和非線性結構。線性結構的順序存儲結構是一種隨機存取的存儲結構，線性表的鏈式存儲結構是一種順序存取的存儲結構。線性表若採用鏈式存儲表示時所有結點之間的存儲單元地址可連續可不連續。邏輯結構與數據元素本身的形式、內容、相對位置、所含結點個數都無關。
演算法的設計取決於數據（邏輯）結構，而演算法的實現依賴於採用的存儲結構。數據的運算是在數據的邏輯結構上定義的操作演算法，如檢索、插入、刪除、更新的排序等。

『肆』 數據結構與演算法基礎（二）2020_0331

定義：線性表表示零個或多個數據元素的有限序列。

線性表的特點：

存在唯⼀的一個被稱作」第一個」的數據元素；

存在唯⼀的一個被稱作」最後一個"的數據元素；

除了第一個數據元素之外，結構中的每個數據元素均有⼀個前驅；

除了最後一個數據元素之外，結構中的每個數據元素都有⼀個後繼；

順序存儲結構：指用一段連續的存儲單元依次存儲線性表的數據元素。

鏈式存儲結構：用一組任一存儲單元存儲數據元素，這個存儲單元可以是連續的，可以是不連續的。

*data：存儲空間的起始位置；

length:當前線性表中數據元素的個數；

1、為順序表分配指定大小的空間；

2、將順序表的長度置為0；

注意：MAXSIZE是數組的長度，即：分配這個長度的空間，此空間分配好之後將不會變化。length為順序表的長度，即：線性表中數據元素的個數，在順序表的使用過程，可隨著增加數據元素而增加，刪除數據元素而減少。

步驟：

1、先對i位置進行合法性判斷，不能超過順序表的存儲空間；

2、將順序表中i位置之後的數據元素往後移動一個位置；

3、將新增的數據元素放入原順序表的i位置；

4、由於是新增數據元素，故順序表的長度需要+1；

步驟：

1、先對i位置進行合法性判斷，判斷刪除的位置是否合法；

2、將位置i後面的元素統一往前移一個位置；

3、由於刪除操作，則需要將順序表的長度-1；

優點：

無需為表中數據元素的邏輯關系而增加額外的存儲空間；

可以快速的存取表中任一位置的數據元素；

缺點：

插入和刪除操作需要移動大量的數據元素；

當線性表長度變化較大時，難以確定存儲空間的容量；

造成存儲空間的碎片；

鏈式存儲結構中，為了表示每個數據元素ai與其直接後繼數據元素ai+1之間的邏輯關系，對於數據ai來說，除了本身的數據信息之外，還需要存儲一個指向其直接後繼數據元素的信息（即直接後繼數據元素的地址）。

存儲數據元素本身信息的域稱為信息域

存儲其直接後續數據元素信息域稱為指針域

這兩部分信息組成數據元素ai的存儲映射像，稱為結點。

定義：N個結點鏈結成一個鏈表，稱為線性表的鏈式存儲結構，如果每個結點只包含一個指針域，則此鏈表稱為單鏈表。

鏈表的第一個結點存儲位置稱為頭指針，鏈表的存取必須從頭指針開始。鏈表的最後一個結點的指針域為空，因為最後一個結點沒有後繼的數據元素了。

為了方便對鏈表操作，我們會在第一個結點前附設一個頭結點，頭結點的數據域可以空，或者其它信息（如鏈表的數據元素個數等），頭結點的指針域指向了第一個結點。

頭結點和頭指針的區別

獲取鏈表第i個數據元素的演算法思路：

1、聲明一個結點p指向鏈表的第一個結點，初始化j從1開始；

2、當j<i時就遍歷鏈表，讓p的指針向後移動，不斷指向下一個結點，j累加1；

3、若到鏈表末尾p為空，則說明第i個元素不存在；

4、否則查找成功，返回結點p的數據；

演算法思路：

1、聲明一個結點p指向鏈表的第一個結點，初始化j從1開始；

2、當j<i時，遍歷鏈表，讓p指針向後移動，不斷指向下一個結點，j累加1；

3、若到鏈表末尾p為空，則說明第i個元素不存在；

4、否則查找成功，在系統中生成一個空結點s；

5、將數據元素e賦值給s的數據域；

6、單鏈表插入標准語句s->next=p->next; p->next=s；

7、返回成功；

演算法思路：

1、聲明一個結點p指向鏈表的第一個結點，j初始化從1開始；

2、當j<i時就遍歷鏈表，讓p指針向後移動，不斷指向下一個結點，j累加1；

3、若到鏈表末尾p為空，則說明第i個元素不存在；

4、否則查找成功，將欲刪除的結點p->next賦值給q；

5、單鏈表的刪除標准語句p->next=q->next；

6、將q結點的數據賦值給e，作為返回；

7、釋放q結點；

總結：順序結構和鏈式結構

順序結構採用一段連續的存儲單元依次存儲線性表的數據元素；鏈式結構採用鏈式結構，用一組任意的存儲單元存放線性表的數據元素；

時間性能方面：

查找線性表：順序結構的演算法復雜度為O(1)；單鏈表的演算法復雜度為O(n)；

插入和刪除：順序結構的演算法復雜度為O(n)；單鏈表的演算法復雜度為O(1)；

空間性能方面：

順序結構需要預分配存儲空間，分大了浪費，分小了容易溢出；

單鏈表不需要用的時候不需要分配存儲空間，只要有就可以分配，數據元素個數也不受限制。

『伍』 怎麼學好數據結構與演算法，好難啊

李明傑老師：每周一道演算法題 通關演算法面試課（超清視頻）網路網盤

鏈接: https://pan..com/s/14GZpVf03Mf9E-YnMrrR4Pw

若資源有問題歡迎追問~

『陸』 求數據結構和演算法的視頻，好一點的，最好有中文的。

上愛課網吧裡面有對應的精品課程http://www.icourses.cn/home/

『柒』 學數據結構和演算法看書好還是看視頻好

學習數據結構，主要還是看書，當然，如果有好的視頻借鑒，就更好了，因為數據結構中使用指針的知識比較多，尤其是樹、圖部分，通過視頻的演示，可以加深對數據結構的理解和認識。

『捌』 什麼是數據結構什麼是演算法演算法與程序有什麼關系

在計算機編程領域，數據結構與演算法的應用是無處不在。比如圖像視頻處理、數據壓縮、資料庫、游戲開發、操作系統、編譯器、搜索引擎、AR、VR、人工智慧、區塊鏈等領域，都是以數據結構與演算法為基石。

數據結構與演算法屬於開發人員的基本內功，也能訓練大腦的思考能力，掌握一次，終生受益。扎實的數據結構與演算法功底，能讓我們站在更高的角度去思考代碼、寫出性能更優的程序，能讓我們更快速地學習上手各種新技術（比如人工智慧、區塊鏈等），也能讓我們敲開更高級編程領域的大門。

數據結構與演算法更是各大名企面試題中的常客，如果不想被行業拋棄、想進入更大的名企、在IT道路上走得更遠，掌握數據結構與演算法是非常有必要。

『玖』 數據結構與演算法（Data structure and Algorithm）

數據結構是數據對象在計算機中的組織方式和及加在其上的一系列操作的總稱。

完成這些操作所用的方法就是演算法。

演算法（Algorithm）:一個有限指令集、接受一些輸入、產生一些輸出、在有限的步驟之後終止，並且每一條指令應該是有明確的目標、無歧義，在賀橡計算機能處理的范圍。

解決問題方法的效率與數據的組織形式，空間的利用率，演算法的巧妙程散鏈度有關。

n是變數，是問題規模的意思。

空間復雜度沖拍孫S(n) :佔用存儲單元的長度，遞歸：S(n) = C*N

時間復雜度T(n)：消耗時間的長度,遞歸：T(n)= n

最壞復雜度，平均復雜度

漸進表示法：

好的演算法是空間復雜度，時間復雜度都在合理范圍。

『拾』 求JAVA.數據結構.演算法學習視頻百度雲。

《數據結構課程精講教案合集-復旦大學(共計1061頁).pdf 》網路網盤免費資源下載

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