数据结构与算法图解

数据结构与算法图解读书笔记模板01思维导图读书笔记目录分析内容摘要精彩摘录作者介绍目录0305020406思维导图数据结构算法数据结构编程算法表示法内容第章实例效率算法实战代码线性时间大记法常数空间本书关键字分析思维导图内容摘要内容摘要本书是数据结构与算法的入门指南，不局限于某种特定语言，略过复杂的数学公式，用通俗易懂的方式针对编程初学者介绍数据结构与算法的基本概念，培养读者编程逻辑。主要内容包括：为什么要了解数据结构与算法，大O表示法及其代码优化利用，栈、队列等的合理使用，等等。读书笔记读书笔记这本数据结构和算法的书，是我读过的最通俗易懂的好书，通过图示的方式，将抽象的算法时间复杂度及空间复杂度讲的非常清晰。内容讲解通俗易懂，比较适合有一点点基础的小白读者。浅显易懂。对初学者非常友好，详细介绍了数组以及读取、查询、插入、删除等操作用；不同的方法来解释时间复杂度；循环、递归的用法以及运用场景；栈和队列的区别、各自能利用优势干什么；二叉树、图……最亮点的是解析步骤非常详细，一张图一张图地画、对样例代码也逐行解释、还有很多总结性的文字，方便划线做笔记。很基础，看完会对数据结构和算法有个基本认识，以前没接触过的话还是有收获的。写的好好，每个步骤真的很详细了，概念的讲解上也通俗易懂，感动😭感动●﹏●。深入浅出，无论你对数据结构的认知是多么小白，你都能在作者非常生动的示例中找到数据结构原理的答案。简单易懂，适合入门，值得一看。简单易懂，但是不够深入，对数据结构浅尝辄止，要想深入研究还得阅读其他书籍。精彩摘录精彩摘录操作的速度，并不按时间计算，而是按步数计算。O(1)就是用来表示所有数据增长但步数不变的算法。集合。它是一种不允许元素重复的数据结构。这种逐个格子去检查的做法，就是最基本的查找方法——线性查找。O(logN)意味着该算法当数据量翻倍时，步数加1。一个含有N个元素的数组，其插入数据的最坏情况会花费N+1步。即插入在数组开头，导致N次移动，加上一次插入。大O记法一般都是指最坏情况。而对于集合，计算机得先确定要插入的值不存在于其中——因为这就是集合：不允许重复值。于是每次插入都要先来一次查找。O(logN)算法的步数等于二分数据直至元素剩余1个的次数。对于含有N个元素的数组，删除操作最多需要N步。目录分析1.1基础数据结构：数组1.3总结1.2集合：一条规则决定性能第1章数据结构为何重要2.1有序数组2.3二分查找2.2查找有序数组第2章算法为何重要2.5总结2.4二分查找与线性查找第2章算法为何重要3.1大O：数步数3.2常数时间与线性时间3.3同一算法，不同场景3.4第三种算法3.5对数12345第3章大O记法3.6解释O(logN)3.8总结3.7实例第3章大O记法4.1冒泡排序4.2冒泡排序实战4.3冒泡排序的实现4.4冒泡排序的效率4.5二次问题12345第4章运用大O来给代码提速4.7总结4.6线性解决第4章运用大O来给代码提速5.1选择排序5.2选择排序实战5.3选择排序的实现5.4选择排序的效率5.5忽略常数12345第5章用或不用大O来优化代码5.6大O的作用5.8总结5.7一个实例第5章用或不用大O来优化代码6.1插入排序6.3插入排序的实现6.2插入排序实战第6章乐观地调优6.4插入排序的效率6.5平均情况6.6一个实例6.7总结第6章乐观地调优7.1探索散列表7.2用散列函数来做散列7.3一个好玩又赚钱的同义词典7.4处理冲突第7章查找迅速的散列表7.5找到平衡7.7总结7.6一个实例第7章查找迅速的散列表8.1栈8.2栈实战8.3队列8.4队列实战8.5总结12345第8章用栈和队列来构造灵巧的代码9.1用递归代替循环9.3阅读递归代码9.2基准情形第9章递归9.4计算机眼中的递归9.6总结9.5递归实战第9章递归10.1分区10.2快速排序10.3快速排序的效率10.4最坏情况第10章飞快的递归算法10.6总结10.5快速选择第10章飞快的递归算法11.1链表11.2实现一个链表11.3读取11.4查找11.5插入12345第11章基于结点的数据结构11.6删除11.7链表实战11.8双向链表11.9总结第11章基于结点的数据结构12.1二叉树12.2查找12.3插入12.4删除第12章让一切操作都更快的二叉树12.6总结12.5二叉树实战第12章让一切操作都更快的二叉树13.1图13.3图数据库13.2广度优先搜索第13章连接万物的图13.4加权图13.6总结13.5Dijkstra算法第13章