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第一章 介绍,
数据结构是计算机专业的同学必学的课程
数据结构研究的是数据如何在计算机进行组织和存储,使得我们可以高效的获取数据或者修改数据。
数据结构可以分为三种结构:
线性结构:数组;栈;队列;链表;哈希表
树结构:二叉树,二分搜索树,AVL,红黑树,Treap,Splay,堆,Trie,线段树,K-D树,并查集,哈夫曼树
图结构 邻接矩阵,邻接表
我们需要根据应用的不同,灵活选择最合适的数据结构,
例子:
1,数据库,
它已经封装好了,使用SQL语言就可以使用数据库,
SELECT * FROM 慕课网
WHERE interest = “数据结构”
里面最重要的是使用树结构:AVL,红黑树,Treap,伸展树,B树,
还有很重要的哈希表
2,操作系统
涉及非常多的数据结构,1个例子,多任务切换,涉及:
系统栈,递归调用就需要系统栈
优先队列:堆。 有了优先队列,操作系统才可以快速在多个任务之间比较他们的优先级,实现任务的切换
3,文件压缩
不只是RAR,计算机中的PNG,MP3,PDF都是对不同的文件进行了一定的压缩处理,
最基础的压缩算法使用的是哈夫曼树,
哈夫曼树很简单,现在软件已经不用了
4,通讯录,
当时使用的链表,但是联系人非常多时,查找特别慢,
最后这个问题被实习生解决,方法很简单,
Trie,前缀树。
这样,在通讯录查找任何人都是ms级别,不管你有多少联系人
大量的算法,以数据结构为基石
如,游戏中的寻路算法,是图论算法,
DFS深度优先遍历:使用栈,
BFS广度优先遍历:使用队列
数据结构+算法 = 程序
课程设置
不需要任何数据结构基础,但是需要java语言的基础,
选择java是因为java的推广度高,大多数同学都会,
java是完全面向对象的,非常适合进行底层数据结构的研究,
链表,队列,栈,哈希表,都是一个名词,然后对名词赋予不同的操作,这非常符合面向对象的原则。
所以不仅可以掌握数据结构,还可以对面向对象的设计有更深入的理解,
C++ PHP swift Python,都支持面向对象,都可以自己去写
课程包含:
数组,栈,队列,链表,
二分搜索树,堆,线段树,Trie
并查集,AVL,红黑树,哈希表,
不包含图结构,因为存储图非常简单,线性表就可以,
但是图论领域非常庞大,以算法为主,
基础的结构,也不能忽视,如:
递归,如何调试,复杂度分析,
手把手的学习底层的实现,完成后可以向更加复杂的数据结构进军,
并不是实现了就结束了,对于每个数据结构背后的思考,为什么有他们,如何优化,比较,
三个层次:
1,面向面试:
数组,栈,队列,链表,二分搜索树,堆,
最简单,是面试笔试的常客,要达到手写代码的程序,
2,面向竞赛:
线段树,Trie,并查集,
这是竞赛的常客
讲一些LeetCode典型,
最后,AVL,红黑树,哈希表,
AVL和红黑树本身都是平衡二叉树的实现,
哈希表是非常常用的数据存储结构
放在最后是因为他们比较复杂,代码量大一些
面试时不要求实现他们,都是概念和性能分析上的问题,
如红黑树书平衡的但是不是完全平衡的,所以有很多和性能分析相关的问题,
哈希表和冲突检测相关就有很多性能分析问题
本课程会从基层开始写, 一般很难这样讲
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1-2 ,学习数据结构有没有用?
为什么在工作中用不到数据结构和算法?
工作中用不到数据结构和算法,所以他们没用?
考硕士博士一定要数据结构和算法,所以他们只是为了应付面试和考试?
没用:
现代软件开发过程越来越简单,如IOS开发者,使用IOS,使用Swift语言,使用Xcode开发工具,
IOS开发者对他们的细节一无所知,使用接口就可以了,
不需要任何数据结构算法知识,就能开发一个很好的APP,
所以开发APP的门槛越来越低,苹果也希望这样,
所以如果只是使用工具构建出属于我们自己的网站或者APP,是越来越简单的,在技术上,
可能以后,这部分工作都不需要计算机专业的同学来做,
计算机专业的同学,关注的是上面的加粗,里面包含更多的智力劳动,
底层操作系统,数据库,语言,开发环境,各种框架,
开发他们会使用大量的框架,
这些都是大公司做的,所以
越大的公司,越需要同学有扎实的数据结构和算法功底
随着产品庞大,功能变多,开发者不仅要解决功能需求问题,还要解决计算机科学的问题,这是数据结构和算法就发挥巨大作用
学好数据结构,会大大提高技术上限,可以走的更远,
如果你想在计算机技术走的更远,就必须学习数据结构,
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1-3
这门玩转数据结构,与那个166的有什么区别?
区别很大,这门课程,是以数据结构为主线的,这节课将的数据结构和那个课几乎是不重叠的,
而且重复的点,讲解也有所不同,
166的课涉及各种排序,快速排序,堆排序,图算法,
166的课用C++讲解,虽然也提供了完整的java代码,
但是我意识到很多同学都用的是java,所以用完全面向对象的java更好,
关于脚本语言:JS,Python,
这种非编译型的语言,依靠解析器在运行时进行解释的语言
脚本语言可以用来学习数据结构的原理,但不适合 考察数据结构和算法的性能,
性能不仅仅和逻辑相关,还非常依赖于其解析器对不同写法的解析的不同,
如,对于python,写出pythonic的写法可能比逻辑本身更重要,
如:
//类java的写法:
arr = []
for i in range(10):
arr.append(i)
python中 可以用生成表达式:
arr = [i for i in range(10)]
但是两种写法不仅是代码数量的区别,下面的写法性能远远优于上面的写法
所以对于脚本语言,不仅关注逻辑,还关注语法,
所以对于学习,不希望两者都关注,
像C++ java是更好的学习数据结构的语言,
java运行在JVM上,可能也涉及一些这个问题,但可以忽略
leetcode题库分门别类解析课程,就有这个问题,python跑就超时了,java/c++是通过的,
数据结构只是面试的一部分,甚至只是算法面试的一部分,
如排序算法,二分搜索算法,回溯算法,贪心算法,这个可以看玩转算法面试,
但是那些课不会涉及底层实现,如哈希表就拿来直接用,
算法竞赛非常广泛,深度也高,
图论,计算几何,组合数学,概率论,等进行考察
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1-4
java 8,是最稳定版本
现在已经退出了java 10,由于java 8是普遍使用的,所以建议用它,
课程代码本身对java语言版本没有太多要求,用不上太多java的新特性,java 6以后都没问题,
JDK用java 8
IDE用IJ,非常好用,在jetbrains, tools->IDES->IntelliJ IDEA
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