算法数据结构

Ⅰ 数据结构算法

链表-》栈-》二叉树-》图这样的顺序来学习这门课程
1.找c代码，看懂，自己写
2.有很多经典的算法，我以前学的时候也看数据结构1800，考研用书，比较好的，把基本的数据结构这快的操作都包含进去了
3.如果你需要，在看看算法导论。

1.是关键，2，3都是补充。如果只想过了这门课，上课认真听就好了，把最最基本的链表，栈，树的递归遍历用c写写就ok了。

Ⅱ 数据结构和算法有什么关系数据结构就是算法吗

首先你要弄清楚数据结构是什么？数据结构呢其实就是一种存储数据之间的逻辑结构：比如我们学过的线性结构：顺序表啦，链表啦；层次结构：树啦。合适的数据结构可以带来更高的运行效率和存储效率，与相应解决实际问题算法的适应性也就越高，这也就是为什么一些算法指定了数据存储必须以某种特定的数据结才行。一般都是根据合适的数据结构来设计算法，而不是根据算法来设计数据结构。

算法和数据结构往往是互不分开的。离开了算法，数据结构就显得毫无意义，而没有了数据结构算法就没有实现的条件。良好的数据结构思想就是一种高效的算法，但是数据结构不等于算法。只有当数据结构用于处理某个特定问题类型的时候，数据结构才会体现为算法。要想细致的了解，就要多看书，因为这东西毕竟发展了那么多年，一两句话是说不清楚的。想知道更多的数据结构与算法知识吗？可以去了解一下小码哥李明杰。

Ⅲ 算法和数据结构

给你贴USACO这一题的通关报告，英文的啊：

We use a recursive complete search to simply test all boards. The search proceeds by trying to put one checker in each row. We keep track of which columns and diagonals already have checkers on them in the "col", "updiag", and "downdiag" arrays.

Since we generate solutions in increasing order, we record the first 3 in the "sol" array.

Symmetry enables us to count the first half of the solutions double and avoid calculating the second half. An exception happens when N is odd; the odd row needs to be counted once.

The N>6 lines get the program out of trouble when N==6, because at that point, the first 3 solutions include one of the symmetric answers.

Since we number rows from 0 to N-1 rather than 1 to N, we need to add 1 to each digit as we print (in "printsol").

/*
TASK: checker
LANG: C
*/
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <assert.h>

#define MAXN 16

int n;
int nsol, nprinted;
char row[MAXN];
FILE *fout;

void
solution() {
int i;
for(i=0; i<n; i++) {
if(i != 0) fprintf(fout, " ");
fprintf(fout, "%d", row[i]+1);
}
fprintf(fout, "\n");
}

/* Keep track of whether there is a checker on each column, and diagonal. */
char col[MAXN]; /* (i, j) -> j */
char updiag[2*MAXN]; /* (i, j) -> i+j */
char downdiag[2*MAXN]; /* (i, j) -> i-j + N */

/*
* Calculate number of ways to place checkers
* on each row of the board starting at row i and going to row n.
*/
void
nway(i, lim) {
int j;

if(i == n) {
nsol++;
if (n > 6 && row[0] < n/2) nsol++;
if (nprinted++ < 3) solution();
return;
}

for(j=0; j<lim; j++){
if(!col[j] && !updiag[i+j] && !downdiag[i-j+MAXN]){
row[i] = j;

col[j]++;
updiag[i+j]++;
downdiag[i-j+MAXN]++;

nway(i+1,n);

col[j]--;
updiag[i+j]--;
downdiag[i-j+MAXN]--;
}
}
}

main(void) {
FILE *fin = fopen("checker.in", "r");
fout = fopen("checker.out", "w");
fscanf(fin, "%d", &n);
nway(0, n>6?(n+1)/2:n);
fprintf(fout, "%d\n", nsol);
exit (0);
}

Clever Michael Rybak's Solution
The Ukraine's Michael Rybak removed the 'this row is used' search (which obviously at the end of the recursion is a lot of wasted iterating) and replaced it with a list of valid rows to use (which presumably has but a single element at the end of the recursion). His program runs almost 4x faster then N==13.
Program Checker;
Var diagPLUS: Array[2..30] Of Boolean;
diagMINUS: Array[-15..15] Of Boolean;
sol: Array[1..15] Of ShortInt;
i,n,found: Longint;
stop: Boolean;
next,prev: Array[0..16] Of ShortInt;
sy: ShortInt;

Procere Search0(y:ShortInt);
Var x,i:ShortInt;
Begin
If stop Then Exit;
If y=n+1 Then Begin
Inc(found);
If found<4 Then Begin
For i:=1 To n-1 Do
Write(sol[i],' ');
Writeln(sol[n]);
End Else
stop:=True;
Exit;
End;
If sol[y]<>0 Then Begin
Search0(y+1);
Exit;
End;
x:=next[0];
While x<=n Do Begin
If Not ((diagPLUS[x+y]) Or (diagMINUS[x-y])) Then Begin
sol[y]:=x;
diagPLUS[x+y]:=True;
diagMINUS[x-y]:=True;
next[prev[x]]:=next[x];
prev[next[x]]:=prev[x];
Search0(y+1);
diagPLUS[x+y]:=False;
diagMINUS[x-y]:=False;
next[prev[x]]:=x; prev[next[x]]:=x;
End;
x:=next[x];
End;
sol[y]:=0;
End;

Procere Search;
Var x:ShortInt;
Begin
If sy=n+1 Then Begin
Inc(found);
Exit;
End;
If sol[sy]<>0 Then Begin
Inc(sy);
Search;
Dec(sy);
Exit;
End;
x:=next[0];
While x<=n Do Begin
If Not ((diagPLUS[x+sy]) Or (diagMINUS[x-sy])) Then Begin
sol[sy]:=x;
diagPLUS[x+sy]:=True;
diagMINUS[x-sy]:=True;
next[prev[x]]:=next[x];
prev[next[x]]:=prev[x];
Inc(sy);
Search;
Dec(sy);
diagPLUS[x+sy]:=False;
diagMINUS[x-sy]:=False;
next[prev[x]]:=x;
prev[next[x]]:=x;
End;
x:=next[x];
End;
sol[sy]:=0;
End;

Procere Search2(miny:Longint);
Var x,y,i:ShortInt;
curf:Longint;
Begin
x:=n Div 2+1;
For y:=miny To n Div 2 Do
If Not (diagPLUS[x+y] Or diagMINUS[x-y]) Then Begin
curf:=found;
sol[y]:=x;
diagPLUS[x+y]:=True;
diagMINUS[x-y]:=True;
next[prev[x]]:=next[x]; prev[next[x]]:=prev[x];
sy:=1;
Search;
If y>miny Then
found:=found+(found-curf);
sol[y]:=0;
diagPLUS[x+y]:=False;
diagMINUS[x-y]:=False;
next[prev[x]]:=x; prev[next[x]]:=x;
End;
End;

Procere Search1;
Var x,y,i:ShortInt;
Begin
y:=n Div 2+1;
For x:=1 To n Div 2 Do Begin
sol[y]:=x;
diagPLUS[x+y]:=True;
diagMINUS[x-y]:=True;
next[prev[x]]:=next[x]; prev[next[x]]:=prev[x];
Search2(x);
diagPLUS[x+y]:=False;
diagMINUS[x-y]:=False;
next[prev[x]]:=x; prev[next[x]]:=x;
End;
sol[y]:=0;
found:=found*4;
x:=n Div 2+1;
sol[y]:=x;
diagPLUS[x+y]:=True;
diagMINUS[x-y]:=True;
next[prev[x]]:=next[x]; prev[next[x]]:=prev[x];
sy:=1;
Search;
End;

Begin
Assign(Input,'checker.in'); Reset(Input);
Assign(Output,'checker.out'); Rewrite(Output);
Read(n);
found:=0;
FillChar(diagPLUS,SizeOf(diagPLUS),False);
FillChar(diagMINUS,SizeOf(diagMINUS),False);
FillChar(sol,SizeOf(sol),0);
For i:=0 To n+1 Do Begin
prev[i]:=i-1;
next[i]:=i+1;
End;
If n Mod 2=0 Then Begin
stop:=False;
Search0(1);
sy:=1;
found:=0;
Search;
End Else Begin
stop:=False;
Search0(1);
found:=0;
Search1;
End;
Writeln(found);
Close(Output);
End.

Clever Romanian Solution
Submitted by several from Romania, this solution uses bitmasks instead of a list to speed searching:
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <fstream.h>
#define MAX_BOARDSIZE 16
typedef unsigned long SOLUTIONTYPE;
#define MIN_BOARDSIZE 6
SOLUTIONTYPE g_numsolutions = 0;

void Nqueen(int board_size) {
int aQueenBitRes[MAX_BOARDSIZE]; /* results */
int aQueenBitCol[MAX_BOARDSIZE]; /* marks used columns */
int aQueenBitPosDiag[MAX_BOARDSIZE]; /* marks used "positive diagonals" */
int aQueenBitNegDiag[MAX_BOARDSIZE]; /* marks used "negative diagonals" */
int aStack[MAX_BOARDSIZE + 2]; /* a stack instead of recursion */
int *pnStack;

int numrows = 0; /* numrows rendant - could use stack */
unsigned int lsb; /* least significant bit */
unsigned int bitfield; /* set bits denote possible queen positions */
int i;
int odd = board_size & 1; /* 1 if board_size odd */
int board_m1 = board_size - 1; /* board size - 1 */
int mask = (1 << board_size) - 1; /* N bit mask of all 1's */

aStack[0] = -1; /* sentinel signifies end of stack */
for (i = 0; i < (1 + odd); ++i) {
bitfield = 0;
if (0 == i) {
int half = board_size>>1; /* divide by two */
bitfield = (1 << half) - 1;
pnStack = aStack + 1; /* stack pointer */
aQueenBitRes[0] = 0;
aQueenBitCol[0] = aQueenBitPosDiag[0] = aQueenBitNegDiag[0] = 0;
} else {
bitfield = 1 << (board_size >> 1);
numrows = 1; /* prob. already 0 */

aQueenBitRes[0] = bitfield;
aQueenBitCol[0] = aQueenBitPosDiag[0] = aQueenBitNegDiag[0] = 0;
aQueenBitCol[1] = bitfield;

aQueenBitNegDiag[1] = (bitfield >> 1);
aQueenBitPosDiag[1] = (bitfield << 1);
pnStack = aStack + 1; /* stack pointer */
*pnStack++ = 0; /* row done -- only 1 element & we've done it */
bitfield = (bitfield - 1) >> 1;
/* bitfield -1 is all 1's to the left of the single 1 */
}
for (;;) {
lsb = -((signed)bitfield) & bitfield;
/* this assumes a 2's complement architecture */
if (0 == bitfield) {
bitfield = *--pnStack; /* get prev. bitfield from stack */
if (pnStack == aStack) /* if sentinel hit.... */
break;
--numrows;
continue;
}
bitfield &= ~lsb; /* bit off -> don't try it again */
aQueenBitRes[numrows] = lsb; /* save the result */
if (numrows < board_m1) { /* more rows to process? */
int n = numrows++;
aQueenBitCol[numrows] = aQueenBitCol[n] | lsb;
aQueenBitNegDiag[numrows] = (aQueenBitNegDiag[n] | lsb) >> 1;
aQueenBitPosDiag[numrows] = (aQueenBitPosDiag[n] | lsb) << 1;
*pnStack++ = bitfield;
bitfield = mask & ~(aQueenBitCol[numrows] |
aQueenBitNegDiag[numrows] | aQueenBitPosDiag[numrows]);
continue;
} else {
++g_numsolutions;
bitfield = *--pnStack;
--numrows;
continue;
}
}
}
g_numsolutions *= 2;
}

int main(int argc, char** argv) {
ifstream f("checker.in");
ofstream g("checker.out");
long boardsize,s[20],ok,k,i,sol=0;
f>>boardsize;
Nqueen (boardsize);
k=1;
s[k]=0;
while (k>0) {
ok=0;
while(s[k]<boardsize && !ok) {
ok=1;
s[k]++;
for(i=1;i<k;i++)
if(s[i]==s[k] || abs(s[k]-s[i])==abs(k-i))
ok=0;
}
if(sol!=3)
if(!ok)
k--;
else
if(k==boardsize) {
for(i=1;i<boardsize;i++) {
for(int j=1;j<=boardsize;j++)
if(s[i]==j) g<<j<<" ";
}
for(i=1;i<=boardsize;i++)
if(s[boardsize]==i) g<<i;
g<<"\n";
sol++;
} else {
k++;
s[k]=0;
} else break;
}
g<<g_numsolutions<<"\n";
f.close();
g.close();
return 0;
}

这些程序你要先输入一个数字，皇后数量，输入8就行

Ⅳ 数据结构中有哪些基本算法

数据结构中最基本的算法有：查找、排序、快速排序，堆排序，归并排序，，二分搜索算法
等等。

1、用的最多也是最简单的数据结构是线性表。

2、有前途的又难数据结构是图 。

3、常用的80％算法是排序和查找。

Ⅳ 应该先学算法还是数据结构

个人愚见,数据结构是算法的凝结品,因为各种数据常用或通用的数据结构能够解决在实际应用中的一些问题,然而算法就是解决问题的一套思路,当这套解决问题的思路固定之后,就会有相应成熟的数据结构产生,也就是鸡和鸡蛋那个先存在的问题,如果按照正常的思路,先学数据结构,然后再学算法,不过一般在学数据结构的时候,肯定会有一些知名 的算法会顺带地学到

Ⅵ 什么是数据结构和算法

数据结构，Data_Structure，其中D是数据元素的集合，R是该集合中所有元素之间的关系的有限集合。数据结构则是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。

数据结构是计算机专业学生在大学期间都会学习的一门课程，但是由于课程偏理论，缺乏实际操作的学习体验，而让大家产生了一种“数据结构不重要，我只要学习了Java/C语言/Python同样能敲代码”的错觉，但其实它是一门集技术性、理论性和实践性于一体的课程。

算法是某一系列运算步骤，它表达解决某一类计算问题的一般方法，对这类方法的任何一个输入，它可以按步骤一步一步计算，最终产生一个输出。

小码哥的李明杰也说过所有的计算问题，都离不开要计算的对象或者要处理的信息，如何高效的把它们组织起来，就是数据结构关心的问题，所以算法是离不开数据结构的，这就是数据与算法。

Ⅶ 数据结构的结构算法

算法的设计取决于数据（逻辑）结构，而算法的实现依赖于采用的存储结构。数据的存储结构实质上是它的逻辑结构在计算机存储器中的实现，为了全面的反映一个数据的逻辑结构，它在存储器中的映象包括两方面内容，即数据元素之间的信息和数据元素之间的关系。不同数据结构有其相应的若干运算。数据的运算是在数据的逻辑结构上定义的操作算法，如检索、插入、删除、更新和排序等。
数据的运算是数据结构的一个重要方面，讨论任一种数据结构时都离不开对该结构上的数据运算及其实现算法的讨论。
数据结构不同于数据类型，也不同于数据对象，它不仅要描述数据类型的数据对象，而且要描述数据对象各元素之间的相互关系。
数据类型是一个值的集合和定义在这个值集上的一组操作的总称。数据类型可分为两类：原子类型、结构类型。一方面，在程序设计语言中，每一个数据都属于某种数据类型。类型明显或隐含地规定了数据的取值范围、存储方式以及允许进行的运算。可以认为，数据类型是在程序设计中已经实现了的数据结构。另一方面，在程序设计过程中，当需要引入某种新的数据结构时，总是借助编程语言所提供的数据类型来描述数据的存储结构。
计算机中表示数据的最小单位是二进制数的一位，叫做位。我们用一个由若干位组合起来形成的一个位串表示一个数据元素，通常称这个位串为元素或结点。当数据元素由若干数据项组成时，位串中对应于各个数据项的子位串称为数据域。元素或结点可看成是数据元素在计算机中的映象。
一个软件系统框架应建立在数据之上，而不是建立在操作之上。一个含抽象数据类型的软件模块应包含定义、表示、实现三个部分。
对每一个数据结构而言，必定存在与它密切相关的一组操作。若操作的种类和数目不同，即使逻辑结构相同，数据结构能起的作用也不同。
不同的数据结构其操作集不同，但下列操作必不可缺：
1,结构的生成；
2.结构的销毁；
3,在结构中查找满足规定条件的数据元素；
4,在结构中插入新的数据元素；
5,删除结构中已经存在的数据元素；
6,遍历。
抽象数据类型：一个数学模型以及定义在该模型上的一组操作。抽象数据类型实际上就是对该数据结构的定义。因为它定义了一个数据的逻辑结构以及在此结构上的一组算法。抽象数据类型可用以下三元组表示：（D，S，P）。D是数据对象，S是D上的关系集，P是对D的基本操作集。ADT的定义为：
ADT 抽象数据类型名：{数据对象：（数据元素集合），数据关系：（数据关系二元组结合），基本操作：（操作函数的罗列）}； ADT抽象数据类型名;抽象数据类型有两个重要特性：
数据抽象
用ADT描述程序处理的实体时，强调的是其本质的特征、其所能完成的功能以及它和外部用户的接口（即外界使用它的方法）。
数据封装
将实体的外部特性和其内部实现细节分离，并且对外部用户隐藏其内部实现细节。
数据（Data）是信息的载体，它能够被计算机识别、存储和加工处理。它是计算机程序加工的原料，应用程序处理各种各样的数据。计算机科学中，所谓数据就是计算机加工处理的对象，它可以是数值数据，也可以是非数值数据。数值数据是一些整数、实数或复数，主要用于工程计算、科学计算和商务处理等；非数值数据包括字符、文字、图形、图像、语音等。数据元素（Data Element）是数据的基本单位。在不同的条件下，数据元素又可称为元素、结点、顶点、记录等。例如，学生信息检索系统中学生信息表中的一个记录等，都被称为一个数据元素。
有时，一个数据元素可由若干个数据项（Data Item）组成，例如，学籍管理系统中学生信息表的每一个数据元素就是一个学生记录。它包括学生的学号、姓名、性别、籍贯、出生年月、成绩等数据项。这些数据项可以分为两种：一种叫做初等项，如学生的性别、籍贯等，这些数据项是在数据处理时不能再分割的最小单位；另一种叫做组合项，如学生的成绩，它可以再划分为数学、物理、化学等更小的项。通常，在解决实际应用问题时是把每个学生记录当作一个基本单位进行访问和处理的。
数据对象（Data Object）或数据元素类（Data Element Class）是具有相同性质的数据元素的集合。在某个具体问题中，数据元素都具有相同的性质（元素值不一定相等），属于同一数据对象（数据元素类），数据元素是数据元素类的一个实例。例如，在交通咨询系统的交通网中，所有的顶点是一个数据元素类，顶点A和顶点B各自代表一个城市，是该数据元素类中的两个实例，其数据元素的值分别为A和B。 数据结构（Data Structure）是指互相之间存在着一种或多种关系的数据元素的集合。在任何问题中，数据元素之间都不会是孤立的，在它们之间都存在着这样或那样的关系，这种数据元素之间的关系称为结构。

Ⅷ 程序=数据结构+算法

数据结构：线性（Linear）、树型（Tree）、图（Graph）
算法：排序（Sort）、查找（Search）、枚举（Enum）等等...
算法解决的是数据结构中的“增删改查”，数据结构为的是让计算机理解我们需要解决的问题是什么东西。
一个问题，让计算机理解它是什么，然后我们通过‘增删改查’来达到解决问题的期望。
框架（framework）这个在2000年之前，其实计算机软件开发当中并不怎么使用这个词，那个时候我们经常会说的是库，SDK，API，例如：Win32 API，游戏开发中，我们也不叫框架，叫“引擎”，后来2000年后才逐步的开始使用这个名词。框架实际上是利用设计模式，将某类型软件开发中的常见问题，常用功能进行"封装"（框架名词与OOP关系很深）以达到更好的代码复用率（少写代码），并且让程序的设计工作以框架为主干（骨骼）进行扩展和开发，也就是给你画个框框，你的开发在这个框框中，框架决定你的开发模式、框架中提供的API决定了你编码方式（接口），所谓的框架无非是利用了所谓的23种常见“软件设计模式”中的一些模式来组织代码，然后让使用框架的人，陷入这个条条框框中，按照对方给你的API来进行软件开发。
好处就是：标准化、简单化
坏处就是：（依赖）框架的人，严格来说都是程序搬砖工而已
从开发成本的角度来看，框架可以缩短我们的开发周期，但从学习的角度来看，还不如深入的去了解数据结构与算法以及设计模式，我们可以使用框架，但不要依赖框架。

数据结构：就是让基本数据类型和复合数据类型以某种结构化的组织方式在计算机上进行数据的存储，而算法就是我们如何利用这些结构化的数据来解决实际问题方法。
计算就是一个IO设备，input -> (CPU、Memory、Storage) -> output
数据结构解决如何组织数据的输入、数据的存储、数据的输出
算法解决如何输入、如何处理数据计算、如何输出
数据结构与算法是（心法），设计模式是（内功），编程语言是（招式）
没有心法，内功等于0，招式就是假把式
有了心法，内功才有依靠，有了心法和内功，招式才能产生效果！

Ⅸ 数据结构 的算法

FIFO 10次缺页，分别是第1，2，3，4，8（1），10（2），11（3），12（4），13（6），14（1）页
LRU 8次缺页，分别是第1，2，3，4，8（3），12（4），13（6），14（1）页
--------------------------------------
注：括号内是缺页时进程淘汰的页号。因开始时进程中页面为空，故前四次不淘汰页面。

Ⅹ 数据结构和算法

数据结构和算法不是一个概念。
Data structure
and
Algorithm

书名字是两种的话说里面都有，一般的话这两种是分不开的。如果只说数据结构的话书中比名字是两种的少一部分内容，应该可以这样理解。
单纯的算法有动态规划，贪心，枚举之类的，不需要比较麻烦的数据结构。
另外大部分的算法都需要数据结构辅助，比如说搜索（队列，栈或其它），单源最短路算法（需要图的结构，这部分应该属于数据结构与算法），还有些比较麻烦的。

数据结构中一般会存在算法，比如二叉树，平衡二叉树，堆，栈，队列……还有些比较麻烦的，线段树，红黑树…………这之类的，里面的数据结构的操作往往会涉及到一些精心设计的算法来达到高效的目的。

二者不能是包含关系。