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  • 大家好,我是 Rocky0429,一个连数据结构和算法都不会的蒟蒻… 学过数据结构和算法的都知道这玩意儿不好学,没学过的经常听到这样的说法还没学就觉得难,其实难吗?真难! 难在哪呢?当年我还是个小蒟蒻,初学数据...

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    大家好,我是 Rocky0429,一个连数据结构和算法都不会的蒟蒻…


    学过数据结构和算法的都知道这玩意儿不好学,没学过的经常听到这样的说法还没学就觉得难,其实难吗?真难!


    难在哪呢?当年我还是个小蒟蒻,初学数据结构和算法的时候,在忍着枯燥看完定义原理,之后想实现的时候,觉得它们的过程真的是七拐八绕,及其难受。


    在简单的链表、栈和队列这些我还能靠着在草稿上写写画画理解过程,但是到了数论、图论的时候,中间实现的过程步骤开始剧增,那个时候靠写写画画和对程序的单步调试强行理解,作为一个智商一直被压制的惨人,稍不注意就会重新来过,陷入死循环…


    后来搞 ACM 之初,我的队友给了我一个数据结构模拟器的压缩包(后来知道好像是严蔚敏数据机构那本书光盘里带的),里面是对一些数据结构的模拟操作,一步步的很形象,有些东西好像一下子就通了…


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    这种可视化的动画真的对我们理解数据结构和算法非常有帮助,尤其是在学习之初,堪称很好的防劝退工具,所以我对这些做了一些整理,希望能帮助到你。



    0x00 数据结构在线模拟器


    Github 网址:https://github.com/IACJ/react-datastructer
    在线网址:https://iacj.github.io/react-datastructer/#/


    这个在线的模拟器包含“栈”、“队列”、“堆”、“BST” 等数据结构,每个数据结构以图像的方式展示在我们面前,同时又有各自的帮助文档,可以用鼠标对数据节点进行拖拽,还可以实现各种数据结构的增删改查。


    还有一点好的是,这个网站还伴随着一些数据结构的教学材料、简要的复杂度分析、数据结构使用实例,对于理解各种数据结构的原理及运用可以说是相当丝滑了…


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    网站上还带着使用说明和产品简介,可以说是相当贴心了…


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    随便点开一个“堆”的,大家体验一下,是不是想赶紧用起来啦…


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    0x01 VisuAlgo


    英文网址:https://visualgo.net/en
    中文网址:https://visualgo.net/zh


    VisuAlgo 可以说是知名度比较高的一个通过动画学习算法和数据结构的网站了,它最初的建立就是通过可视化让学生更好的理解数据结构和算法。


    VisuAlgo 的功能更丰富,它包含了很多的数据结构和算法,从简单的到复杂的都一一包含,而且对于一些新出现的算法也有涉猎,通过可视化动画的方法,帮助我们更轻松透彻的理解算法及原理,尤其是对一些通过文字描述很难理解的算法而言,简直是生命之光。


    VisuAlgo 还支持搜索和多种语言的切换,英语不好的同学可以切换成中文,但是现在有一些算法中文翻译的并不全,所以如果能看英文的话还是建议看中文的。


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    我们随便点开一个排序来看,可以看到它包含之多,还带文字讲解、单步、回退、暂停等功能,真的是功能丰富且强大,当然它不止于此,还包含着更多的东西等着我们去玩儿,赶紧行动起来吧。


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    0x02 Data Structure Visualizations


    网址:https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html


    这是旧金山大学的一个数据结构和算法的可视化工具,不过它涉及的内容没有 VisuAlgo 多,不过也涉及了很多常用的数据结构和算法。


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    我们随便打开一个“栈”,左上角就有 Push(进站)、Pop(出栈)、Clear Stack(清空栈),下面可以设置对动画的一些参数,关于具体的使用,还需要大家多做尝试:


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    0x03 Algorithm Visualizer


    Github 网址:https://github.com/algorithm-visualizer/algorithm-visualizer
    网址:https://algorithm-visualizer.org/


    AV 同样包含了很多可视化的数据结构和算法,包括动态规划、加密算法、回溯算法等,这个项目在 Github 上有 25k+ 的 Star,足以见得它的受欢迎程度:


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    同样随便点开一个“
    二叉搜索树”,包括演示区域、过程数据记录和代码演示的部分,而且在代码演示的部分,动画执行到某步的同时代码执行处也会同步,既可以理解代码也可以理解算法原理和过程,真的是相当棒!


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    0x04 LeetCodeAnimation


    网址:https://github.com/MisterBooo/LeetCodeAnimation


    这个是我的好朋友程序员吴师兄(五分钟学算法)维护的项目,在 Github 上已经有了 44k+ 的 star,属于头部中的战斗机。


    这个项目致力于用动画的形式呈现解LeetCode题目的思路,我们学数据结构与算法,就是为了用,在实际具体的实操环境中往往更能加深对理解,在应用中理解,在理解中应用,才能更快的掌握。


    比如删除链表的倒数第 N 个节点:


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    现在项目还在继续完善,我觉得大家应该 star 一下。



    0x05 写在之后


    虽然这篇文章介绍的几种可视化动画,可以更轻松的理解数据结构和算法,但我还是建议大家把这个当成一个辅助工具来用,理解以后还是要自己动手写写画画,不要过度依赖,因为方便让人懒惰。


    总会有新的东西需要你靠自己去理解,去学习,而不是每次都有通往目的地的捷径,大家共勉。



    ❤️ 看完有所收获?希望爱学习的你不要吝啬三连击哟[点赞 + 收藏 + 评论]~


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    作者Info:

    【作者】:Rocky0429
    【原创公众号】:Python空间。
    【简介】:CSDN 博客专家, 985 计算机在读研究生,ACM 退役狗 & 亚洲区域赛银奖划水选手。这是一个坚持原创的技术公众号,专注Python 编程,每天坚持推送各种 Python 基础/进阶文章,数据分析,爬虫实战,数据结构与算法,不定期分享各类资源。
    【转载说明】:转载请说明出处,谢谢合作!~

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  • 数据结构和算法

    千次阅读 2016-05-03 11:36:37
    数据结构和算法

    数据结构和算法中包含了太多的内容,根据我看到的大概有以下的内容:

    简单的说,是“3+2”:3种数据结构:线性结构、树、图;2种算法:查找、排序。其中线性结构又可以分为:顺序表、链表、队列、栈它们在平时有着更加广泛的应用。而树、图则在解决一些特定的算法时更加管用。

    其次,数据结构并不是死的:你可以根据自己的需要定制数据结构的成员。而这些成员又决定了对应于这种结构的算法。因此,数据结构跟算法之间并不是孤立的,而是紧密联系的一体:对于有的算法,比如返回树中一个节点的父节点,如果你在树结构中添加一个parent指针,就很好办,如果没有这个指针,做起来就会很纠结。

     

    1、程序设计=数据结构+算法

    我的理解:算法,就是解决一个问题所用到的思路和方法。

    对于特定的问题,我们需要使用不同的算法,有时候是一个算法,有时候是几个算法的结合,甚至有时候需要我们根据实际问题设计与之最匹配的算法。

    算法一般具有下列5个重要特性:

    (1)输入: 一个算法应该有一个或多个输入:

    (2)有穷性:一个算法必须在执行有穷步骤之后正常结束,而不能形成无穷循环:

    (3)确定性:算法中的每一条指令必须有确切的含义,不能产生多义性:

    (4)可行性:算法中的每一条指令必须是切实可执行的,即原则上可以通过已经实现的基本运算执行有限次来实现:

    (5)输出:一个算法应有零个或多个输出,这些输出是同输入有某个特定关系的量。

     

    2、什么是数据结构?

    数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中的操作对象,以及它们之间的关系和操作等相关问题的学科(带结构的数据元素的集合。)。简单来说,数据结构就是关系,没错,就是数据元素相互之间存在的一种或多种特定关系的集合。

    程序设计=数据结构+算法

    一般的,我们把数据结构分为逻辑结构和物理结构。

    逻辑结构:是指数据对象中数据元素之间的相互关系,也是我们今后最需要关注和讨论的问题。

    物理结构:是指数据的逻辑结构在计算机中的存储形式。

    四大逻辑结构:

    1>线性结构:数据元素之间是一对一的关系;

    2>树形结构:数据元素之间存在一种一对多的层次关系;

    3>图形结构:数据元素是多对多的关系;

    4>集合结构:其中的数据元素除了同属于一个集合外,它们之间没有其他不三不四的关系。

     

    数据的逻辑结构有4种基本类型:集合结构、线性结构、树形结构和图形结构。线性表和树是最常用的两种高效数据结构,许多高效的算法都能用这两种数据结构来设计实现。偶尔也会使用到图形结构,集合结构使用甚少。

     

    根据物理结构的定义,我们实际上研究的的就是如何把数据元素存储到计算机的存储器中。

    存储器主要是针对内存而言的,像硬盘、软盘、光盘等外部存储器的数据组织通常用文件结构来描述。

     

    3、时间复杂度和空间复杂度

    1>用常数1取代运行时间中的所有加法常数;

    2>在修改后的运行次数函数中,只保留最高阶项;

    3>如果最高阶项存在且不是1,则去除与这个项相乘的常数;

    这样,得到的最后结果就是大O阶。

     

    一般情况下,当一个算法包含两个(或多个)独立的过程我们在计算完各自的时间复杂度后,只选择较大的那个。例如:N和NlogN,那么这个算法的时间复杂度就是NlogN。

     

     


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  • Java数据结构和算法(一)——开篇

    万次阅读 多人点赞 2014-09-15 07:03:40
    看的是——《Java数据结构和算法》一书,作者Robert Lafore。 目录 1)数据结构算法有什么用? 2)技术与通俗 3)驱动力学习 1)数据结构算法有什么用? 当你用着java里面的容器类很爽的时候,你有没有想过,怎么...

    这篇文章里面不讲技术,抽空讲讲技术和通俗之间有一种奇特的关系,还有驱动力学习的东西。看的是——《Java数据结构和算法》一书,作者Robert Lafore。

    目录

    1)数据结构算法有什么用?

    2)技术与通俗

    3)驱动力学习


    1)数据结构算法有什么用?

    当你用着java里面的容器类很爽的时候,你有没有想过,怎么ArrayList就像一个无限扩充的数组,也好像链表之类的。好用吗?好用,这就是数据结构的用处,只不过你在不知不觉中使用了。

     

    校招会发现大公司考的就是这类的题目,刚开始不会考你java的线程,容器,多态什么的特性,考的就是你的基础,你的这些基础扎实,学其他不是问题。

     

    正如作者所说,用于现实世界的存储,我们使用的工具和建模。每种数据结构有自己的优点和缺点,想想如果Google的数据用的是数组的存储,我们还能方便地查询到所需要的数据吗。

    而算法,在这么多的数据中如何做到最快的插入,查找,删除,也是在追求更快。

     

    第一章也把数据库,面向对象,软件工程(原来整个软件工程项目的生命周期包括分析、设计、验证编码、测试、生产和维护几个阶段)讲了个大概

     

     

     

    2)技术与通俗

    大学里面那本严蔚敏的数据结构不厚,内容丰富,但是复杂问题的讲解方面篇幅这样就少了,比较难理解,c也不是很擅长,但是基本的思路还是有的。

    简单的链表,数组,堆栈,队列,图,几个排序算法。

     

    后面看到知乎涛吴的回答,当时很震撼,这里引用一下他的回答:

     

    如果说 Java 是自动档轿车,C 就是手动档吉普。数据结构呢?是变速箱的工作原理。你完全可以不知道变速箱怎样工作,就把自动档的车子从 A 开到 B,而且未必就比懂得的人慢。写程序这件事,和开车一样,经验可以起到很大作用,但如果你不知道底层是怎么工作的,就永远只能开车,既不会修车,也不能造车。如果你对这两件事都不感兴趣也就罢了,数据结构懂得用就好。但若你此生在编程领域还有点更高的追求,数据结构是绕不开的课题。

    Java 替你做了太多事情,那么多动不动还支持范型的容器类,加上垃圾收集,会让你觉得编程很容易。但你有没有想过,那些容器类是怎么来的,以及它存在的意义是什么?最粗浅的,比如 ArrayList 这个类,你想过它的存在是多么大的福利吗——一个可以随机访问、自动增加容量的数组,这种东西 C 是没有的,要自己实现。但是,具体怎么实现呢?如果你对这种问题感兴趣,那数据结构是一定要看的。甚至,面向对象编程范式本身,就是个数据结构问题:怎么才能把数据和操作数据的方法封装到一起,来造出 class / prototype 这种东西?

    此外,很重要的一点是,数据结构也是通向各种实用算法的基石,所以学习数据结构都是提升内力的事情。

     

    反正我有醍醐灌顶的感觉,好比说,我有在编程上更厉害的追求,怎么能死在数据结构上的感觉。

     

    其实要将一门难懂的技术通俗地讲给不懂的人听,需要很大的功力,包括之前我写的那篇《C与指针》刚开始的时候,那个C语言有什么用回答也是他写的,我很佩服这样的人。

     

    所以当你能把一件东西清楚的讲解给别人听,类似前几篇文章提到的橡皮鸭调试法一样,你搞懂了,摸清楚了。跟一个技术人士用技术的语言讲解,非专业人士通俗语言讲解。

     

    当然了,前提需要积累。具体可以参见一下CSDN里面关于罗升阳的访谈——

    专访罗升阳:老罗的Android之旅

    当时吓了我一跳,之前以为和那个老罗同个级别的年龄,后面发现好年轻的小伙子,积累,慢慢积累。

     

     

    3)驱动力学习

    当你看到你自己玩过的马里奥可以自己写出来的时候是不是心动了?顿时学习的驱动力是不是有了——我要做一个这样的东西出来,然后开始学,直到自己动手完成。

     

    当时我在大学里就在推算,按照我这个学习速度,10年之后那也可以牛逼哄哄啊。有些人为什么技术没有提升,几年之后还是那样,因为驱动力的东西,有段时间我曾经停下来过,Java的差不多都学完了,干什么?

     

    因为从J2SE到EE的东西,大体的看完做过,然后就有一段迷茫期了,驱动力也没有了。后面意识到自己太肤浅了,还有其他一些热门的框架没用,最好的单例你写出来了吗,虚拟机你深入了吗,Java还有很多经典书籍没看呢?

    以学习新知识为驱动力也是可以的,期间不停地学到新知识是很有成就感和很兴奋的东西——原来是这样xx。

     

    还有一种——目标驱动,当时要做一个网络相关的东西——想到了爬虫,然后以做出这东西为目的,收集资料,看别人的代码,这样的驱动力学习也是可以的。工作的时候,如果目标只放在工作的项目,每次的项目都有新的东西在里面,那是可以学到东西的,一成不变的话,只能自己去发掘了。

    不然哪有那个学习到半夜的——专访雷果国:从1.5K到18K 一个程序员的5年成长之路。

     

    我要学Python,学了之后会发现,原来真的很牛逼,可以尝试用Python写个爬虫,GoAgent之类的。这便是进步。

     

     

    扯了那么多,就是不希望自己只懂的用Java做xx系统,只懂得用容器而永远不知道里面是怎样的。这些作为根基的懂了,其他也好学。

     

    说回数据结构这个,为什么很多学生听课听得想睡,xx链表,双向链表,我排序都有N种,学生的想法是这不知道有什么用,你讲链表给我,我把它实现一次,完事。

     

    但当你生活中的编程问题需要解决的时候,你会发现到处都是数据结构的使用,像基金买入买出不是队列吗,先进先出;像简单的一个班级学生的数据保存,用个数组不就可以解决了吗;再复杂的游戏路线问题,这不是图的问题吗;Java里面有Tree这字的,其实不也是用到树的原理吗?

     

    种种下来,你会发现,原来现实问题和语言里面的封装,都是和这些有联系的,每当你学会一种,就会恍然大悟,这不就是当年西湖河畔的夏雨荷,就是这种感觉。而学生在没有想过这些问题和没真正去使用这些语言的封装类之前,是不会考虑到上面所说的东西的。

     

    所以,一大群学生趴在那里睡觉玩手机是正常的。

     

    后面自己意识到之后,马上去买了《Java数据结构和算法》,补回之前没学和没弄懂的。

     

    不想学好基础的程序员不是好的程序员。

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  • 数据结构和算法视频教程

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