算法+数据结构（一）

数据结构+算法

（原创：黑小子-余）

前言：小编我从小数学并很差，每次考试都是特码分数，跟小伙伴比算数也经常慢一拍，父亲经常恨子不成器。从小就不自信的我，以为本身智商总比别人差一点，直到成年后，我发现真是如此，每一个夜深人静的时候，深深地怀疑本身，哈哈！其实，小编我是一个很正能量的人，虽然踏出学堂、初入社会找工做并不顺利，并且生活中发生不少事也并不如意，找工做的那段时间，也懂得了不少，我相信这些经历都会使我更增强大，我并不怪罪这个社会，反而，我把这些都归咎在本身身上，在本身身上找缘由，并作出一些应对策略和改变。

 

一、自律：把自律当成一种习惯，而不是对本身的一种约束。当你坚持一段时间后，不管是编程也好，仍是生活也罢，总会在某些有一些小的提高，你会有成就感，它们会化成你的动力。

二、坚持：坚持是一个长久的过程，有些人想一天就想把编程学会，固然小编我也想，其实否则，每每欲速则不达，事与愿违。其实小编坚持最长久的事是喜欢一我的，哈哈。

三、心态：不少人都死在这个地方，小编我当初也在这个地方死过。在学校编程的时候，if判断总是整不会，别人教也不会，真的是愚蠢至极，都恨本身不成器了。因而，我就去和咱们班主任谈谈心，咱们管她叫慧姐，我跟她说：我是否是智商有问题。慧姐给我一顿批，我失落的回到教室，始终没法证实本身在智商上有问题这一结论。说到这里，我本身都笑了。

 

其实，我也是个小白，菜的要命的那种，可是我又不肯放弃，并且，我也喜欢写写文章，因此有了这个兴趣，又有了继续下去的动力，证实本身！本文有借鉴， dcc939705214！

第一章 （一）

1、算法是个什么鬼？

1. 从新定义问题，结构化描述

       2. 根据重定义，归类问题

       3. 根据问题类别，作经验匹配

       4. 根据匹配结果，分支处理：若匹配，采用经验方法；若匹配不上，设计开发新方法

       5. 迭代更新经验库，加强面向将来问题的能力

 

简单来讲，算法本质是：解决某类问题的方法。若是方法已经在经验库里了，直接拿来主义，也就是“既有算法”；若是不在，那么设计开发的新方法，新方法就是“新算法”。固然还有一种状况：虽然经验库里有针对该类问题的方法了，可是设计开发了一个更有效的新方法，那么也称为“新算法”。

2、什么是“更有效的算法”？

小编觉得，更有效的算法，是节省开销，不管是时间上仍是经济仍是效率上，减小程序应用的代价。算法其实从学科分类上讲，属于计算数学，计算数学属于应用数学。讲到数学，小编我头又开始疼了，不做太多诠释，小编认为，理科生比文科生更适合学编程。小编我把本身规划在文科生！

3、算法有什么用？

世间万物，皆为对象，java是面向对象编程，凡是生活中出现的事物，利用编程均可以模拟场景。当然，生活中到处存在算法，不管是点外卖，逛超市，作生意，都须要与算法打交道。真正的是，从上面对解决现实问题的过程方法论的描述中，其实已经能够看出算法的价值就在于：经验的重用。IT行话就是“不要重复制造轮子”。

4、算法的应用场景和示例

应对电灯不工做的算法——代码方式

 

应对电灯不工做的算法——流程图方式

 

 

应对电灯不工做的算法——天然语言方式

一、首先检查电源是否接好了：没有接好，接上。

二、若是接上了仍然不工做，看看灯泡是否烧坏了：若是是，换个新灯泡

三、若是灯泡没有烧坏，修理灯泡

 

 

5、数据结构又是什么鬼？

数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构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。一般状况下，精心选择的数据结构能够带来更高的运行或者存储效率。数据结构每每同高效的检索算法和索引技术有关。（这个狭义就有些广了）在许多类型的程序的设计中，数据结构的选择是一个基本的设计考虑因素。许多大型系统的构造经验代表，系统实现的困难程度和系统构造的质量都严重的依赖因而否选择了最优的数据结构。许多时候，肯定了数据结构后，算法就容易获得了。有些时候事情也会反过来，咱们根据特定算法来选择数据结构与之适应。不论哪一种状况，选择合适的数据结构都是很是重要的。

选择了数据结构，算法也随之肯定，是数据而不是算法是系统构造的关键因素。这种洞见致使了许多种软件设计方法和程序设计语言的出现，面向对象的程序设计语言就是其中之一。

上面谈叙那么多，就是表达一个观点：算法是要配合数据结构的，抛开数据结构谈算法就是无源之水、无根之树。

著名的图灵奖得主：尼古拉斯·沃斯 提出那个著名的等式：程序 = 算法 +数据结构。

经常使用结构

数组：在程序设计中，为了处理方便， 把具备相同类型的若干变量按有序的形式组织起来。这些按序排列的同类数据元素的集合称为数组。在C语言中， 数组属于构造数据类型。一个数组能够分解为多个数组元素，这些数组元素能够是基本数据类型或是构造类型。所以按数组元素的类型不一样，数组又可分为数值数组、字符数组、指针数组、结构数组等各类类别。

栈：是只能在某一端插入和删除的特殊线性表。它按照先进后出的原则存储数据，先进入的数据被压入栈底，最后的数据在栈顶，须要读数据的时候从栈顶开始弹出数据（最后一个数据被第一个读出来）。

队列：一种特殊的线性表，它只容许在表的前端（front）进行删除操做，而在表的后端（rear）进行插入操做。进行插入操做的端称为队尾，进行删除操做的端称为队头。队列是按照“先进先出”或“后进后出”的原则组织数据的。队列中没有元素时，称为空队列。

链表：是一种物理存储单元上非连续、非顺序的存储结构，它既能够表示线性结构，也能够用于表示非线性结构，数据元素的逻辑顺序是经过链表中的指针连接次序实现的。链表由一系列结点（链表中每个元素称为结点）组成，结点能够在运行时动态生成。每一个结点包括两个部分：一个是存储数据元素的数据域，另外一个是存储下一个结点地址的指针域。

树：是包含n（n>0）个结点的有穷集合K，且在K中定义了一个关系N，N知足 如下条件：

（1）有且仅有一个结点 K0，他对于关系N来讲没有前驱，称K0为树的根结点。简称为根（root）。　 （2）除K0外，K中的每一个结点，对于关系N来讲有且仅有一个前驱。

（3）K中各结点，对关系N来讲能够有m个后继（m>=0）。

图：图是由结点的有穷集合V和边的集合E组成。其中，为了与树形结构加以区别，在图结构中经常将结点称为顶点，边是顶点的有序偶对，若两个顶点之间存在一条边，就表示这两个顶点具备相邻关系。

堆：在计算机科学中，堆是一种特殊的树形数据结构，每一个结点都有一个值。一般咱们所说的堆的数据结构，是指二叉堆。堆的特色是根结点的值最小（或最大），且根结点的两个子树也是一个堆。

散列表：若结构中存在关键字和K相等的记录，则一定在f(K)的存储位置上。由此，不需比较即可直接取得所查记录。称这个对应关系f为散列函数(Hash function)，按这个思想创建的表为散列表。

 

 

总结：看到这里，我相信，你多少对算法和数据结构有一点点了解，其实算法很广义，须要你这种有梦想的人去探索。我最初写博客，也只是想对本身的理解作一个记录，若是本文有不合格的地方，能够指正，三人行，必有我师！

 

 

qq：2931445528

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