DSA Tutorial

数据结构与算法 (DSA) 教程

数据结构与算法 (DSA) 教程

数据结构和算法 (DSA) 是任何编程语言的两个重要方面。每种编程语言都有自己的数据结构和不同类型的算法来处理这些数据结构。

数据结构用于组织和存储数据，以便在执行数据操作时能够有效地使用它。

算法是一步一步的过程，它定义了一组指令，这些指令以一定的顺序执行以获得所需的输出。算法通常独立于底层语言创建，即一个算法可以在多种编程语言中实现。

几乎每个企业应用程序都以这样或那样的方式使用各种类型的数据结构。因此，作为程序员，数据结构和算法是日常编程中非常重要的方面。

数据结构是以特定方式排列数据，以便将其存储在内存中并供以后使用，而算法是一组解决已知问题的步骤。在计算机科学的背景下，数据结构和算法缩写为 DSA。

本教程将让您深入了解理解企业级应用程序的复杂性和算法和数据结构需求所需的数据结构。

为什么要学习数据结构与算法 (DSA)？

随着应用程序变得越来越复杂和数据丰富，如今应用程序面临着三个常见问题。

  • 数据搜索 - 考虑一个商店拥有 100 万 (106) 件商品的库存。如果应用程序要搜索一件商品，它每次都必须在 100 万 (106) 件商品中搜索，从而降低搜索速度。随着数据量的增长，搜索将变得越来越慢。

  • 处理器速度 - 尽管处理器速度非常高，但如果数据增长到数十亿条记录，则会受到限制。

  • 多个请求 - 由于数千名用户可以同时在 Web 服务器上搜索数据，即使是最快的服务器在搜索数据时也会出现故障。

为了解决上述问题，数据结构可以提供帮助。数据可以以一种数据结构的方式组织起来，这样可能不需要搜索所有项目，并且可以几乎立即搜索所需的数据。

如何开始学习数据结构与算法 (DSA)？

学习 DSA 的基本步骤如下

步骤 1 - 学习时间和空间复杂度

时间和空间复杂度是衡量执行代码所需的时间量（时间复杂度）和执行代码所需的空间量（空间复杂度）的指标。

步骤 2 - 学习不同的数据结构

在这里，我们学习不同类型的数据结构，如数组、栈、队列、链表等。

步骤 3 - 学习不同的算法

一旦您对各种数据结构有了很好的了解，您就可以开始学习与之相关的算法来处理存储在这些数据结构中的数据。这些算法包括搜索、排序和其他不同的算法。

数据结构与算法 (DSA) 的应用

从数据结构的角度来看，以下是算法的一些重要类别：

  • 搜索 - 在数据结构中搜索项目的算法。

  • 排序 - 按特定顺序对项目进行排序的算法。

  • 插入 - 在数据结构中插入项目的算法。

  • 更新 - 更新数据结构中现有项目的算法。

  • 删除 - 从数据结构中删除现有项目的算法。

以下计算机问题可以使用数据结构来解决：

  • 斐波那契数列
  • 背包问题
  • 汉诺塔
  • Floyd-Warshall 全对最短路径
  • Dijkstra 最短路径
  • 项目调度

谁应该学习 DSA

本教程专为计算机科学专业的学生以及希望以简单易懂的步骤学习数据结构和算法 (DSA) 编程的软件专业人士而设计。

完成本教程后，您将达到中级专业水平，从那里您可以提升到更高的专业水平。

DSA 在线编辑器和编译器

在本教程中，我们将使用四种不同的编程语言（C、C++、Java、Python）处理数据结构和算法。因此，我们为每种语言提供了在线编译器来执行给定的代码。这样做是为了避免需要本地设置编译器。

C C++ Java Python
#include <stdio.h>
int main(){
   int LA[3] = {}, i;
   for(i = 0; i < 3; i++) {
      LA[i] = i + 2;
      printf("LA[%d] = %d \n", i, LA[i]);
   }
   return 0;
}

输出

LA [0] = 2
LA [1] = 3
LA [2] = 4

#include <iostream>
using namespace std;
int main(){
   int LA[3] = {}, i;
   for(i = 0; i < 3; i++) {
      LA[i] = i + 2;
      cout << "LA[" << i <<"] = " << LA[i] << endl;
   }
   return 0;
}

输出

LA [0] = 2
LA [1] = 3
LA [2] = 4

public class ArrayDemo {
   public static void main(String []args) {
      int LA[] = new int[3];
      for(int i = 0; i < 3; i++) {
         LA[i] = i+2;
         System.out.println("LA[" + i + "] = " + LA[i]);
      }
   }
}

输出

LA [0] = 2
LA [1] = 3
LA [2] = 4

LA = [0, 0, 0]
x = 0
for x in range(len(LA)):
   LA[x] = x+2;
   print("LA", [x], " = " , LA[x])

输出

LA [0] = 2
LA [1] = 3
LA [2] = 4

学习 DSA 的先决条件

在继续本教程之前，您应该对 C 编程语言、文本编辑器和程序执行等有一个基本的了解。

DSA 在线测验

本数据结构算法教程帮助您准备技术面试和认证考试。我们提供了各种测验和作业来检查您的学习水平。给出的测验包含多种选择题及其答案以及简短的解释。

以下是一个示例测验，尝试尝试任何给定的答案

答案：B

解释

最多，一个完全图可以有 nn - 1 个生成树。

开始您的在线测验 开始数据结构算法测验。

DSA 工作和机会

DSA 领域的专业人士需求量很大，因为越来越多的组织依靠他们来解决复杂问题并做出数据驱动的决策。您可以获得有竞争力的薪水，具体薪资可能会因您的工作地点、经验和职位而异。

许多顶级公司都在积极招聘 DSA 专家，他们提供软件工程师、数据科学家、机器学习工程师等职位。这些公司需要能够解决复杂问题、分析数据并创建算法来推动其业务发展的人才。以下是其中一些公司的列表：

  • 谷歌
  • 亚马逊
  • 微软
  • 苹果
  • Adobe
  • 摩根大通
  • 高盛
  • 沃尔玛
  • 强生
  • 爱彼迎
  • 特斯拉

这些只是一些例子，而对 DSA 专业人士的需求在各个行业持续增长。通过在这些领域发展专业知识，您可以在一些世界领先的公司中获得广泛的职业机会。

要开始学习，可以使用用户友好的教程和资源来帮助您掌握 DSA。这些材料旨在帮助您准备技术面试和认证考试，您可以随时随地按照自己的节奏学习。

关于 DSA 的常见问题

由于数据结构和算法概念的复杂性，有很多关于数据结构和算法的常见问题 (FAQ)。在本节中，我们将尝试简要回答其中的一些问题。

数据结构是由相同或不同数据类型组成的集合，用于使用编程语言存储和修改数据。而算法被定义为必须遵循的一组指令来解决问题。

数据结构与算法是对这些数据结构以及使用它们的算法的研究。

处理数据结构的最佳编程语言是 C++，因为它效率高且拥有丰富的用于数据结构的资源。尽管如此，如果您精通任何编程语言，都可以将其作为处理数据结构的最佳选择。

以下总结了您可以遵循的学习数据结构的技巧列表。

  • 从一开始就逐步遵循我们的教程。
  • 阅读更多文章，观看在线课程或购买数据结构参考书籍以增强您的知识。
  • 尝试使用任何编程语言使用数据结构执行一个小程序，以检查您对这些概念的理解。

数据类型是变量保存的值的类型。这些值可以是数字、字符串、字符等。数组被定义为存储在一起的相同类型值的集合。因此，它更有可能是一个存储相同数据类型值的结构。

数据结构组织算法中使用的数据。它们是使用算法执行计算的基础。因此，建议首先学习数据结构，因为在拥有所有先验知识的情况下，理解算法的概念会更容易。

不仅在软件开发中，我们也可以在日常生活中观察到数据结构的使用。例如，堆叠盘子并逐个取下是一个简单的例子，说明了栈数据结构如何组织其数据。类似地，排队购买电影票与从队列中插入和删除数据具有相同的机制。

在软件开发中，使用图数据结构开发导航地图也是一个常见的现实生活应用。

机器学习和深度学习涉及数学计算和大型数据集。为了处理这些数据集以训练并在其上部署合适的模型，正确组织这些数据变得至关重要。因此，在处理机器学习和深度学习时，深入了解数据结构和算法非常重要。

数据类型定义存储在变量中的值的类型。这决定了对这些值执行的操作类型以及对这些值调用的函数。而数据结构是相同或不同类型数据的集合，用于在程序中组织和操作数据。

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