算法入门教程
DAA教程摘要
本算法设计与分析教程专为几乎没有或完全没有编程经验的初学者设计。它涵盖了算法设计与分析过程的概念。
什么是算法?
算法是一组明确定义的指令,旨在执行一组特定的任务。在计算机科学中,算法用于执行计算、自动推理、数据处理、运算和解决问题。在编写程序代码之前设计算法很重要,因为算法在代码开发之前就已经解释了逻辑。
DAA 教学大纲
简介
👉 第 1 课 | 贪心算法 — 贪心方法与示例 |
👉 第 2 课 | 循环链表 — 优点与 C 语言程序示例 |
👉 第 3 课 | 数据结构中的数组 — 什么是数组,概念,插入/删除操作 |
高级内容
👉 第 1 课 | 数据结构中的 B 树 — 搜索、插入、删除操作示例 |
👉 第 2 课 | B+ 树 — 搜索、插入和删除操作示例 |
👉 第 3 课 | 广度优先搜索算法 — 通过示例学习 |
👉 第 4 课 | 二叉搜索树 — 通过示例学习 |
👉 第 5 课 | 二分搜索算法 — 通过示例学习 |
👉 第 6 课 | 线性搜索 — 线性搜索:Python、C++ 示例 |
👉 第 7 课 | 冒泡排序算法 — 使用列表示例学习 Python |
👉 第 8 课 | 选择排序 — 算法与 Python 代码示例讲解 |
👉 第 9 课 | 堆排序算法 — C++、Python 示例 |
👉 第 10 课 | 数据结构中的哈希表 — 使用 Python 示例学习 |
👉 第 11 课 | 树的遍历 — 树的遍历(中序、前序、后序):C、Python、C++ 示例 |
👉 第 12 课 | 二叉树 — 数据结构中的二叉树(示例) |
👉 第 13 课 | 组合算法 — 打印 R 的所有可能组合 | C、C++、Python 示例 |
👉 第 14 课 | 最长公共子序列 — 最长公共子序列:Python、C++ 示例 |
👉 第 15 课 | 迪杰斯特拉算法 — 迪杰斯特拉算法:C++、Python 代码示例 |
👉 第 16 课 | Kadence 算法 — Kadence 算法:最大和连续子数组 |
👉 第 17 课 | 基数排序算法 — 基数排序算法:C++、Python 示例 |
👉 第 18 课 | 双向链表 — 双向链表:C++、Python 示例 |
👉 第 19 课 | 单向链表 — 单向链表:C++、Python 示例 |
👉 第 20 课 | 质因数分解算法 — C、Python 示例 |
👉 第 21 课 | 拓扑排序 — Python、C++ 算法示例 |
👉 第 22 课 | 图的类型 — 图的类型与示例 |
👉 第 23 课 | 图数据结构 — 图数据结构与算法 |
👉 第 24 课 | 邻接表 — 图的邻接表和邻接矩阵表示法 |
👉 第 25 课 | 汉诺塔 — 汉诺塔算法:Python、C++ 代码 |
👉 第 26 课 | 旅行商问题 — 旅行商问题:Python、C++ 算法 |
👉 第 27 课 | 埃拉托斯特尼筛法算法 — 埃拉托斯特尼筛法算法:Python、C++ 示例 |
👉 第 28 课 | 帕斯卡三角形 – 公式、模式与示例 |
👉 第 29 课 | 插入排序 – 算法与 C、C++、Java、Python 示例 |
👉 第 30 课 | 幻方 – 使用 C 和 Python 示例解决 3×3 谜题 |
👉 第 31 课 | 堆数据结构 – 什么是堆?最小堆和最大堆(示例) |
👉 第 32 课 | 什么是二分法 – C++、Python 中的二分法示例 |
👉 第 33 课 | 希尔排序算法 – 带有示例的希尔排序算法 |
👉 第 34 课 | 桶排序算法 – Java、Python、C/C++ 代码示例 |
👉 第 35 课 | 回溯算法 – 什么是回溯算法? |
必须知道!
👉 第 1 课 | BFS 与 DFS — 有什么区别? |
👉 第 2 课 | AVL 树 — 旋转、插入、删除与 C++ 示例 |
👉 第 3 课 | 最佳数据结构与算法课程 — 8 门最佳数据结构与算法课程 |
👉 第 4 课 | 最佳算法面试题 — 18 大算法面试问答 |
👉 第 5 课 | DAA 教程 PDF — 算法设计与分析 |
为什么要学习算法设计与分析?
算法设计与分析有助于设计用于解决计算机科学中不同类型问题的算法。它还有助于在开发程序的实际代码之前,设计和分析程序将如何工作的逻辑。
学习 DAA 教程的先决条件
要学习本 DAA 教程,您应该了解基本的编程和数学概念以及数据结构概念。算法的基本知识也将帮助您轻松快速地学习和理解 DAA 概念。
您将在这篇算法设计与分析教程中学到什么?
在这篇算法设计与分析教程中,您将学习有关 DAA 的基本概念,如算法简介、贪心算法、链表和数据结构中的数组。您还将学习高级概念,如数据结构中的树、搜索算法、排序算法、哈希表以及与算法相关的面试问题。