数据结构是计算机学科考研中的一门必考课。例如计算机专业课全国统考408中有一门课就是数据结构,另外一些自主命题的高校专业课就考数据结构一门。不仅数据结构对于考研来说十分关键,而且学习它有助于提高编程水平。小编今年要参加今年的考研,考的正是计算机专业。大学学的是经贸专业,对数据结构这门课没有太好的基础,只是去年学过python数据分析和爬虫相关的一些语句。所以,我的学习经历对于小白还是有一定的参考意义的。入门推荐小甲鱼的数据结构和C语言视频。因为小白会弄不清楚数据结构中指针、结构体等概念,结合C语言视频,就会好很多。小甲鱼这个主讲老师的特点:给人信心、多次一节课的重复、准确、有趣。正式学习推荐清华大学严蔚敏老师的数据结构视频和相应书本,书本内容和视频完全是对应的。严蔚敏老师的课程也是全程没有一句无用的话,可以让脑子全程运转。而且老师讲的思路也很清晰,最棒的是通常老师会画图辅助教学,常常把每一步都讲得很清楚。
最近总有我身边的朋友在讨论数据结构,对数据结构的学习了解对于我们程序猿的成长也是个很重要的关键,那么数据结构到底是什么呢?数据结构在我们的程序代码中是不可缺少的“灵魂”,怎么说呢,它相比于之前肉眼看得见的代码来说,有点趋于抽象化,或许就是因为这一点,让很多人都觉得数据结构有些难懂。在程序代码中,运用“高质量”的数据结构模型,会使代码更加简洁明了,又方便后序的修改和完善。按我所理解的来说,拥有“高质量”的数据结构模型,就像是可以在一个固定的空间里,灵活地对空间做出最合理的分配和调整,从而不断使空间内容更加丰富多彩。哇~!不知道大家有没有跟我一样突然觉得数据结构very高大尚了呢。哈哈哈确实如此,所以学好数据结构很重要,那究竟怎样才能学好数据结构呢,我发现在我身边经常抱怨数据结构难学的同学,他们似乎都有一个相同的“特点”,那就是他们在上一学期学的C语言知识点并没有掌握好,特别是数组这一块,如果你上学期C语言掌握得还行的话,其实只要你多看几遍,再查查百度,问题是可以自己解决的,基本上都不是事儿~。接下来,大家就来陪我回忆回忆些数据结构的知识内容吧。说起来一开始让我头疼的便是 typedef int Status{},这东西可是让我纠结了一天一夜,所以我想给跟我一样刚入门的小伙伴分享一下,这个东西呢,据目前我所知道的,它是用来定义一个表或者是栈之类的东西。其中的Status便是你所要定义的表之类的名称,这个名称是可以被变动的,可以根据你自己的喜好改动,但是要注意让别人易于理解你定义的东西哦。好了,让我们继续切入正题。数据结构包括逻辑结构和存储结构两个层次。逻辑结构上有四类基本结构,分别为集合结构、线性结构、树结构、图结构(网状结构)。存储有两种基本的存储结构分别是顺序存储结构和链式存储结构。其中存储结构运用的是数组,链式存储运用的则是指针。具体内容我没办法讲太多,我就讲啥就算啥吧。线性表,栈,队列,串,以及多维数组都是会运用到我们的C语言所学过的数组知识,而树和二叉树,图,以及栈,队列等会运用到指针。至于数据结构这本书,我觉得内容挺多的,但是自学的话,我自己觉得我是有些不太行的,我看书的时候给我感觉是很蒙的,里面的定义我也不太能理解,但是这并不是问题,不懂的地方可以多上网查查,书看不懂,可以去别的地方,别的途径去学,不用在课本上暗无天日地啃啃啃。最后希望大家都能顺利考过,赶紧拿起你手里那本数据结构的小本本翻一翻吧!
第二章 线性表2.1 线性表的基本定义定义:相同数据类型数据元素的有序序列特点:唯一前驱(除头结点)、唯一后继(除尾结点)、唯一头/尾节点操作:增删改查、创建销毁、判空求长2.2 线性表的顺序存储结构(顺序表)2.2.1 线性表的基本描述静态描述:#define Maxsize 50; //链表允许的最大长度typedef struct{char data[Maxsize]; //存放链表元素的数组int length; //链表当前元素的长度}Sqlist;动态描述:#define InitSize 50; //链表初始化最大长度typedef struct{char * data; //指向链表的指针int MaxSize,length; //length链表当前元素的长度,MaxSize链表当前最大长度}Sqlist;2.2.2 基本操作这个太多了,直接拍照笔记吧,有不明白的在下方留言,我会解答的
前言:我们到底该不该学习算法与数据结构?1、真的应该学习这个问题本身就不是个问题,所有人都在强调数据结构与算法比较重要,但是好像平时也没用到,无法直观的去感受它的重要性,于是把学习重心放在了常见的哪些框架身上,似乎只要熟悉了哪些框架的API,编程就会所向披靡。我举一个我自身的例子,我本科期间想做一个APP,主要是在线预约的功能,既然是在线预约,用户多了之后那就需要排队,当时也不管三七二十一,不管哪种结构,那就先试试ArrayList,当然这种数据结构也能解决,但是当真正操作其增删改查的时候才发现ArrayList确实是比较麻烦一点。在网上开始问各种大佬,统一回复的一句话是,你现在学数据结构了吗?你数据结构咋学的?现在想想真的是留下啦悔恨的眼泪。既然数据结构与算法重要,到底哪个地方重要呢?下面就来说说:2、重要性体现第一:面试面试确实是第一个体现的点,因为你会发现,面试外企的时候他们第一件事就是啥都不问,上来就是几道算法题。包括国内的字节跳动。现在的阿里、腾讯、华为、美团。凡是大家知道的那些大厂基本上上来就是先敲代码。可以看出国内外大厂对于算法与数据结构的看重。第二:工作现在的大厂api框架基本上背后的逻辑就是基于算法实现的。其实算法的种类有很多,比如说机器学习、神经网络算法,还有java中的排序算法,互联网的商品推荐、股票预测其背后的逻辑都是算法。就算是熟悉的那些框架,背后的逻辑也是数据结构与算法。我们敲代码解决问题的过程当中也是算法的集中体现。第三:学习学习数据结构与算法的目的,别人我不知道,对我目前来说,是想了解哪些常见框架,常见机制背后的运行逻辑。进而为以后创造一个更加强大的产品做铺垫。任何一个新东西,都是先了解,再模仿,最后再创造的过程。第四:应付学业我之前大学学习这门课的时候,学分比重还是比较大的,好几年过去了,不知道现在变没变。不过最起码考研或者是期末考试,这门课都是必须要学习的一门课。可见学校也比较重视。一、算法与数据结构到底是个什么东东?在这里我不想去解释哪些常见的名词了,像什么是数据项、数据对象、元素等等这些概念。稍微有点基础的人,对这些概念都应该很清楚,毕竟都是中国人。我主要想说一下,我们到底该如何理解数据结构与算法。1、什么是数据结构?高中的时候都学习过化学,什么水的结构,碳原子的结构,这些分子、原子之间不是杂乱无章的,我们总是可以归纳分析出一些规律。对于计算机中的数据元素而言,这些数据元素也不是孤立的,总是有一种或者是几种的内在联系。数据结构:数据元素相互之间一种或者多种关系的表示既然数据元素之间有某种关系,那这种关系到底是什么呢?这里直接总结了一下。可以看出分两类,表示了这些数据元素之间的关系。我们在学习数据结构的时候,其实就是学习这些数据元素到底有哪些关系。2、什么是算法宋丹丹和赵本山有过一个小品,说如何把大象关进冰箱里。第一步先把冰箱门打开,第二步把大象装进去,第三步,把冰箱门关上。整个简单的流程完美的体现了算法的思想。标准定义:算法:解决问题的步骤的描述就这么几个字,其实就是描述过程的。当然解决问题的方法有很多,因此算法也有很多种,就比说我们常见的排序算法,就简简单单为了从小到大排序,哪些科学家们活活的搞出了十几种。每一种排序方式都是一个算法。3、数据结构与算法的关系(重点)我们经常会听到有人说:程序=算法+数据结构,某位大佬科学家就提出了这几个字还得了图灵奖。大学的时候知道这件事还让我一度怀疑图灵奖也不过如此。嘿嘿,不过现在不敢说了,看的越多,越觉得这个简单地公式蕴含了无数的道理。既然是讨论他们之间的关系。我们再来看个例子,毕竟例子各位才理解的更加清楚。假如我国要在多个城市之间新建一条高铁。要求是能够链接多个城市,而且成本最低。OK,好了,现在就这么个需求,我们来分析。第一目的:修建铁路第二要求:连通所有城市,成本最低。我们一下子就能想到这是一个最小生成树问题,假如把每一个城市看成一个点,把城市之间的成本看成连线数字,就是找出来一个联通线。目的其实就是为了找上图中的那条黑线。这里不是专门讲这个知识体系的。现在我们使用流程图看看,如果遇到了一个问题,我们是如何去使用程序去解决的。从上图可以看出,为了要解决一个问题,首先我们要分析问题,然后确定解决思路,接下来设计或者是选择已有的算法,再然后就是确定实现的数据结构,最后就是代码的实现与优化。数据结构在其中的位置可以看出,是为了更好地实现某种或者是某类算法。在讨论这门课的时候也会结合在一起去学习。二、学习数据结构与算法我们最应该关注什么?如果我们想要学好数据结构与算法,首先脑海中要时刻记住两个关键词汇,时间效率和空间效率。这个两个词汇贯穿了整个数据结构与算法的知识体系。数据结构可以助算法实现问题提供基础,算法为了解决某一问题必须要时间够快,空间足够节省。就好比我们为了能够在茫茫人海当中找寻另一半一样。首先时间要足够快,不能一个一个找,然后我们不可能把茫茫人海所有人的全部信息全给保存了,所以空间上还要足够节省。那什么是时间效率和空间效率呢?通俗的理解就是:我们使用两个不同的程序去解决同一个问题,时间短的说明时间效率高,消耗空间小的说明空间效率高。我们在研究数据结构与算法的时候,其实就是选择不同的数据结构和不同的算法解决某一问题的同时尽可能的提升计算机的时间效率和空间效率。1、首先看时间复杂度:想要了解时间复杂度,就需要先了解时间频度。一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例,哪个算法中语句执行次数多,它花费时间就多。一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度。记为T(n)。说白了时间复杂度就是描述时间的规模,比如说时间频度是T(n),时间复杂度就是O(n)。时间频度是T(n+n)的时候,时间复杂度还是O(n)。也就是他的时间规模就是n这个层次了。记作T(n)=O(f(n)),称O(f(n)) 为算法的渐进时间复杂度,简称时间复杂度**。常见的算法的时间 复杂度之间的关系为:O(1)<O(logn)<O(n)<O(nlog n)<O(n2)<O(2n)<O(n!)<O(nn)举个例子吧:a=0; //(1)for(i=1;i<=n;i++) //(2)for(j=1;j<=n;j++) //(3) a++; //(4)语句(1)执行1次,语句(2)执行n次语句(3)执行n2次语句(4)执行n2次T(n) = 1+n+2n2= O(n2)2、空间复杂度空间复杂度就比较容易理解了,空间复杂度是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的一个量度,同样反映的是一个空间规模,我们用 S(n) 来定义。空间复杂度比较常用的有:O(1)、O(n)、O(n),三、结论在本文中,首先讨论了数据结构与算法的重要性,然后给出了数据结构与算法的理解,最后就是在学习数据结构与算法时,我们最应该关注的点。其中通过数据结构与算进的关系解决某一问题的流程是重点。在以后的文章中,也会惯用这一思路。这个思路是我在刷了力扣几百道题时总结出来的。举个例子来说一下:面试中经常会遇到一道题,那就是实现LRU(最近最久未使用)。我们按照上面的流程结构可以很清楚的把问题给解决掉,而不是死记硬背哪些现有的代码,比如第一步分析问题,问题是实现最近最久未使用的算法,我们可以画图来看一下到底是个什么问题,然后就是确定算法,比如说第一步我们该干嘛,第二步该干嘛等等。接下来确定数据结构的时候,比如说可以自定义Node实现,还有java中为我们提供的LinkedHashMap等等。最后就是根据数据结构的特点通过我们分析的算法流程去实现。这样是不是有点清晰了。本专栏将持续推出。也祝你在接下来的日子里更加灵活运用。
基本术语:1. 数据:输入到电脑中的所有信息2. 数据元素,数据的基本单位3. 数据项:数据的最小单位4. 数据对象:是数据的一个子集本例中,每一行为数据元素每一列为数据项,每一列为数据项,行为元素(基本),列为项(最小)(2)数据结构定义:是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。逻辑结构+存储结构+操作=数据结构逻辑结构:数据元素的逻辑关系物理结构:印象(3)四种逻辑结构集合:集体线性:一对一关系树形:一对多图状结构:多对多(4)四种存储结构顺序存储:连续占用链接存储:不连续占用索引存储:类似于字典散列存储:(哈希算法)高效索引每一个问题都只有一个对应的逻辑结构,可以选择不同的存储结构->算法,可以提升效率。1.3 ADT-抽象数据类型ADT 抽象数据类型{数据对象:<数据对象的定义>数据关系: <数据关系的定义>基本操作:<基本操作的定义>}ADT 抽象数据类型名1.4算法定义:指一系列确定的而且是有限步骤内能完成的操作。(一系列有限步骤)特点:有穷性;确定性;有效性(可行性);输入(0~多个);输出(1~多个);计算:复杂度(4)算法设计的要求:正确性;可读性;健壮性;效率与低存储量需求;算法优劣评价标准:时间;空间(5)时间复杂度定义:算法问题规模n的某个函数f(n)时间:O(logn),O(n),O(nlogn)(7)空间复杂度定义:在内存中占空间的大小组成:本身的空间;输出、输入的空间;临时的辅助空间原地工作:辅助空间相对于输入数据量是常量。若依赖特定的输入,则按最坏的情况申请。小结:1. 在数据结构中,从逻辑上可以把数据结构分成:线性结构(集合,线性)和非线性(树、图)结构。算法的时间复杂度取决于什么:问题的规模和待处理数据的初态。
从初级进阶到高级,从普通成长为优秀,几乎是每个程序员在职业发展之路上都在思考的问题。很多程序员问我:初级程序员和高级程序员之间,到底有什么样的区别呢?武侠小说中我们经常看到,绝世高手们因为内功雄厚,学一种新招式比普通人快 2 倍甚至 10 倍,实际的应战中也能迅速找到对手的破绽一击即中。就像在编程过程中,一些技术大牛在学习区块链、React 前端框架这样的新技术时,一两天就学会了,而普通程序员还在询问“最新的技术、语言、标准是什么?”所以,内功是否深厚,就是普通程序员和优秀程序员的之间的区别。IT 行业里,新的技术、语言以及开发平台层出不穷,你的学习能力和学习速度,对你未来的成长空间起着至关重要的作用。强大的学习能力和快速的学习速度,前提条件一定是基础能力过硬,“内功”到位。当你掌握计算机科学领域的核心原理,修炼了深厚的“内功”之后,你会发现,万变不离其宗,那些看似很新的技术,其实一点儿都不“新”,快速学习新的技术、语言、标准,根本不成问题。那程序员究竟要修炼哪些“内功”呢?无外乎是大学中的基础课程,操作系统、计算机网络、编译原理,以及计算机科学领域最重要的基石之一——数据结构与算法。语言只是工具,算法才是代码的灵魂,是一切编程活动的核心。想写出性能良好的代码,提高编程效率,从普通程序员成长为优秀的工程师,必须掌握算法。想写出被广泛使用的开源框架,提升自己的技术影响力,就要有扎实的算法功底。尤其重要的是,算法是国内外一线互联网公司在面试中的必考知识点。一流的互联网公司,常常在面试中通过数据结构和算法考察候选人的“内功”,硅谷的互联网公司们,更是从电话面试就开始考察候选人的算法了。他们不在乎你用什么语言,知不知道某一门技术,熟不熟悉当前热门的技术词汇,而是更加关注你的编程内功,因为“内功”才是你个人能力的本源。我是谁?我是覃超,曾在 Facebook 做工程师,作为 Facebook Messenger Tech Lead,参与了 Facebook App、Facebook Messenger、Facebook Phone 等产品的研发工作。在 Facebook 的 3 年时间里,我面试过数百位技术人,对于算法面试的考察点和应对方式有丰富的第一手经验。据我了解,很多程序员曾经在大学里学过算法,却没有充分重视起来,错失了系统学习的机会;很多人半路出家,没有进行过专门的算法学习和训练,别人快速学习最新的技术时只能望洋兴叹;也有很多人,一直停留在“复杂度、数组、链表”,在“动态规划”的大山面前连脚都抬不起来。对于这些基础薄弱、算法知识体系不完善的同学,即使学习了一些算法知识点,练习了一些算法题,但在自己练习过程中,刷题还是很慢,也很难形成解题思路。如果你也是这样,说明你确实缺乏系统的知识体系以及持续的刻意练习。像数据结构和算法这样的计算机基础课程,一定要有科学的学习路径和持续、有指导的刻意练习,才能在相对短的时间内有明显的提高。
计算机视觉的研究是非常火热的,无论你是计算机专业的,还是非计算机专业的,都可以考计算机视觉方向的研究生,成功考研后,用人单位对你的水平认可度会提高很多。至于,数据结构和算法二选一,这个得看你的选择。我建议你最好还是先把这两本书看完。算法是专业知识。数据结构是程序语言基础。我建议你先掌握好数据结构。你才大二,想考研数据结构跟算法都要学好学扎实,算法可以先不管,但是数据结构是必须要掌握的。其实我觉得你可以先看数据结构,因为我考研有给他们出很多数据结构的题,不用看算法,最好把那几本习题都做了。如果你报考985.211,其实这些书都是给出差不多100道题。一般也就几十道数据结构习题,多做其他模拟题和真题,不看算法。个人经验,看书+做题是最好的。个人推荐算法,数据结构也可以看,但是你说想报考985,那么也是算法重要,除非你很感兴趣数据结构,否则你看这些个书觉得不知道里面的代码会干嘛,可能在知乎上有些博主会说要跟着算法实现代码,但是这只能在你真正敲代码的时候才去看代码,对于你的复习其实没有任何意义,到时候别人考数据结构你考算法,别人报计算机专业,你报的数据结构你考你专业。一句话说回来,学习,先弄明白每个知识点对应什么问题?哪些是重点?哪些是次重点?哪些是一点就通?哪些是做很多题看很多遍都不会犯错?计算机视觉首先算法和数据结构是必须要看的我自己考研的时候也是先看的算法吧,很重要数据结构可以不学,看经典算法了解性格。数据库也可以不学,看自己水平了。计算机视觉根据经验来说数据结构最重要,本科数据结构实验一定要当作最后一次实验做的人面对我。专业课怎么考,看你自己了。报考什么方向,看自己水平了。说白了看院校。如果有面试,注意事项注意事项注意事项。问老师问问题专业问题自己去知网上面找看着,一定要谦虚。在报考方向里,你现在不懂的很重要的。一定要早点看。每一个网课都看完。解惑出成绩是最重要的。你这么早就开始考虑考研问题?先看算法,后看数据结构,还要多刷算法题,算法提前看了,后面时间冲突可以放到后面看。看个人情况吧,你觉得哪个难学哪个。本科没有高数的话,数据结构先放一放,考研数据结构难度较大。我认为数据结构跟算法同等重要,应该都要考到。其实,考研只是复习的过程,过后要自己总结一下重点。都要学,数据结构重要。重点可以看算法,你说的数据结构是指参考书数据结构与算法分析然后很多数据结构考这些?如果你想按时间顺序考研,先看算法。
万丈高楼平地起,一口吃不成个胖子。只有打好地基,才能获得更高更好的发展。想成为一名黑客,就肯定与计算机脱不掉关系。想要写好代码,却不懂数据结构,那是万分的不妥。所以,还是乖乖来恶补数据结构的基础知识吧。(一)数据结构1、数据:数据是信息的载体,它能够被计算机识别、存储和加工处理,是计算机程序加工的原料。2、数据元素:数据元素是由若干个数据项组成,数据项是具有独立单位的最小识别单位。例如,一本书的数目信息为一个数据元素,而书目信息的每一项(如书名、作者名等)为一个数据项。数据项是数据的不可分割的最小单位。3、数据对象:数据对象(Data Object)是性质相同的数据元素的集合。4、数据结构:数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。5、存储结构:存储结构是数据结构在计算机中的表示。6、数据类型: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。7、抽象数据类型:抽象数据类型是指一个数据模型一级定义在该模型上的一组操作,是对一般数据类型的扩展。(二)数据的存储结构分类1、顺序存储方法顺序存储方法把逻辑上相邻的结点存储在物理位置相邻的存储单元里,结点间的逻辑关系由附加指针字段表示。顺序存储结构是一种最基本的存储表示方法,通常借助程序设计语言中的数组来实现。2、链式存储方法链式存储方法不要求逻辑上相邻的结点在物理位置上也相邻,结点间的逻辑关系是由附加的指针字段表示的。链式存储结构通常借助程序设计语言中的指针类型来实现。关注我,了解更多干货内容。
作者 | 牧小农责编 | 屠敏出品 | CSDN 博客前言在可视化化程序设计的今天,借助于集成开发环境可以很快地生成程序,程序设计不再是计算机专业人员的专利。很多人认为,只要掌握几种开发工具就可以成为编程高手,其实,这是一种误解。要想成为一个专业的开发人员,至少需要以下三个条件:1) 能够熟练地选择和设计各种数据结构和算法2) 至少要能够熟练地掌握一门程序设计语言3) 熟知所涉及的相关应用领域的知识其中,后两个条件比较容易实现,而第一个条件则需要花相当的时间和精力才能够达到,它是区分一个程序设计人员水平高低的一个 重要标志,数据结构 贯穿程序设计的始终 ,缺乏数据结构和算法的深厚功底,很难设计出高水平的具有专业水准的应用程序。曾经有一本经典计算机专业书籍叫做《数据结构+算法=程序》,也说明了数据结构和算法的重要性。为什么要学数据结构数据结构是所有计算机专业的同学必学的一门课程数据结构研究的是数据如何再计算机中进行组织和存储,使得我们可以高效的获取数据或者修改数据计算机专业的学生都开设过数据结构课程,它是计算机学科知识结构的核心和技术体系的基石。数据结构作为计算机专业的专业基础课程,是计算机 考研 的 必考 科目之一,如果有打算报考计算机专业的研究生,这门数据结构你是必须要学好它的,同时,工作以后的同学,会有想去报考计算机 软考 、计算机 等级考试 的,数据结构也是必考的内容之一,科学技术在飞速发展,但是作为基石的科学技术没有动摇,由于近年来算法工程师的高薪火爆,使得数据结构的重视程序空前高涨,总而言之,既然我们已经与计算机接轨就必须 掌握 好它。数据结构无处不在不管你是IT开发,还是其他岗位的工作人员,或者是游戏爱好者,只要你用过电脑,那么你就接触过数据结构,下面我们就来讲一讲,数据结构究竟是如何 无处不在的。数据库不管你是从事IT工作的,还是准备从事IT开发的,数据库一定是了解的,我们知道,数据库查询是数据库的最主要功能之一。我们都希望查询数据的速度能尽可能的快,因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化。最基本的查询算法当然是顺序查找(linear search),这种复杂度为 O(n)的算法在数据量很大时显然是糟糕的,好在计算机科学的发展提供了很多更优秀的查找算法,例如 二分查找(binary search)、二叉树查找(binary tree search)等。如果稍微分析一下会发现,每种查找算法都只能应用于特定的数据结构之上,但是数据本身的组织结构不可能完全满足各种数据结构,所以,在数据之外,数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式引用(指向)数据,这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构,就是 索引 ,索引是一种帮助MySQL高效获取数据的 排好序 的 数据结构,其中MySQL使用的数据结构为 B+Tree。操作系统相信现在的我们常用的操作系统大家一定都知道吧,例如:比尔盖茨大叔成立的微软的 Windows操作系统,大神乔布斯苹果的 Mac OS,Java开发常用的 Linux系统,由林纳斯·本纳第克特·托瓦兹开发(百度来的),还有redhat、Solaris、SunCobalt等等,都有使用到数据结构中的,系统栈以及优先队列:堆文件压缩比如:RAR压缩软件、PNG图片、MAP3文件等等,都会使用数据结构,对数据进行压缩(很怕打成了亚索,心虚),而使用压缩的算法是一种树结构叫 哈夫曼树 。游戏1) 数组:需处理的元素个数确定并且需使用下标时可以考虑,不过建议用泛型List优点:数组在内存中是连续存储的,索引和修改的速度都非常快缺点:插入和删除很慢,长度开辟过长易造成内存浪费,长度开辟过短易造成内存越界2) List:List是泛型的,即List,需处理的元素个数可以不确定,不存在装箱与拆箱,建议多用;而ArrayList:ArrayList list1 = new ArrayList(); ArrayList的元素属于 object 类型存在装箱与拆箱,很损耗性能。,List的底层数据结构就是数组。List<string> list = new List<string>();//新增数据 list.Add(“abc”); //修改数据 list[0] = “def”; //移除数据 list.RemoveAt(0); //错误操作,因为数据的类型不是stringlist.add(123);3) 链表:常用来维护、管理那些需要频繁产生、消除的游戏对象,比如:消除类游戏中需要消除的对象。4) HashMap:底层是哈希表,是键值对容器,用于处理key/value键值对;底层使用的是数组+链表的结构:Map<String,String> map = new HashMap<>();5) 树:1.场景管理中的四叉树;2.游戏UI里的菜单一般是分级的,一个主页面可以衍生出很多的子页面的时候,使用树来管理这些菜单是很合适的做法。6) 图:A*寻路算法、DFS、BFS游戏也是采用了大量的算法,都需要以数据结构为基石,就最简单的功能寻路,鼠标从A点到B点,这个角色就需要寻找一条从A点到B点的路,这条路还需要绕过所有的障碍物,甚至还需要找出最短的路径,这就是最经典的 图论算法,在图论算法种就使用了大量的数据结构。数据结构类型在计算机领域有一句名言 数据结构+算法=程序,而数据结构本身就是算法的基石,在近乎任何一本算法教材,都花了大量的时间讲解数据结构,学好数据结构和算法可以让我们在计算机这条道路上走的更远。如果数据结构是因为它无处不在,学好数据结构是使我们快速成长的垫脚石。版权声明:本文为CSDN博主「牧小农」的原创文章。【End】
有些人考研只需要花三个月,有些人却要花上三年。考研难吗?尤其是计算机考研?今天小任老师就为大家分析一下真实的计算机考研群体面对的备考现状。首先需要评估一下院校难度,A区的985和211虽然很好,但是也很难,竞争压力太大;还有网上流传的B区某广西211不保护一志愿,只为接收985、211的优质调剂生源,素质之低,可见一斑。还需要注意到一个趋势,那就是更多学校的保研招生比例逐年增高,留给统考生名额逐渐减少;再加上全国报考人数每年几十万的增加,想想都觉得考个名校真是难到怀疑人生。对于计算机的408,初试想要高分,408也要120+,只要稍微努力一下,上120分还是可以的。然而关键是数学基础要好,所以在备考过程中,要多付出一些时间给数学。其次,要跟着教材进行复习,单科的基础知识点从头到尾,认认真真多刷几遍,把所有题同步认真学习。要想完成这个工作,最起码要用3个月以上的时间,这样才能把所有基础知识点、重点和难点全部熟练掌握。在小任老师身边,就有这么一位考计算机的同学:他非科班出身,9月份才决心要考研,跨计算机。了解自己实力不够,时间不够,就从考英二数二,专业课考两门以内的学校里找一个211。全程赶进度,10月过了一半才把数学过完一轮,同时看数据结构,用了天勤的书,把里面的题目刷的差不多。11月开始见缝插针看政治,睡前用小程序刷政治选择题。最后各个科目直接上真题。因为英语准备不足,考试发挥的很不好,但是还是把心态稳住完成了第二天的考试,最后擦边惊险上岸,所以无论怎么样都要坚持到最后。总而言之,计算机专业考研不仅初试难度较大,复试难度也比较高,一部分高校不仅会进行多个科目的笔试,同时还会安排上机考核,这对于考生的动手实践能力要求还是比较高的。另外,一部分重点高校在复试过程中,会随机考察一门专业课,这也在很大程度上增加了考生的复习难度。距2021考研初试只剩二十多天的时间了。这是一条孤独的路,也许会有一瞬,想过要放弃。但走过不平凡的2020,请给自己一个理由,继续咬牙坚持。奋斗到底的,一定是最接近梦想的人。