演算法與數據基礎

A. 關於基礎數據結構與演算法

設計面蠻廣啊，簡單的一個教科書是不行的，你還不如去買一本專門的二級過級教程，有針對性性些。現在的考試也是的，明明說非計算機專業嗎，就是是計算機專業的，估計也要到三年級才會學到所有這些東西。可能考的面廣而淺吧

B. 什麼是數據結構和演算法學演算法還需要去了解數據結構嗎

1. 你這理解不完全正確。

因為數據結構不只是內存中數據的排列，它是對數據的一種組織方式，就像圖書館要排書一樣，是為了便於操作，同時它本身也集成了對通用操作：比如查找、比較等的支持。數組不是一種數據結構，而是一種數據類型。一個完整的數據結構包括邏輯結構和存儲結構。通常選擇了數據結構，演算法也隨之確定，是數據而不是演算法是系統構造的關鍵因素。

因此在語言實現上，數據結構通常也會包含與之相對應的演算法集合，這些演算法是指基本演算法：查找、索引、比較等。

數據結構的邏輯結構和硬體是沒有關系的，而其存儲結構受到計算機硬體系統工作方式的影響，通常這點影響在於數據時順序存儲還是離散存儲。演算法的基礎是數據結構。只有指定明確的數據結構，演算法才能設計完成，脫離數據結構，演算法是無法，也不可能成立的。因為不需要數據的演算法就不是一個有效的計算機演算法，演算法中任何對數據的組織形式都可以被稱之為數據結構。

2.數據結構在編程中的地位是極其重要的，是一個程序實現的基礎中的基礎，在此基礎上才能構建演算法。通常而言，你不了解什麼高深的演算法，一樣能完成工作，但是如果你不了解基本的數據結構，那麼可以說，你根本就不能完成一個任何有實質性內容的程序。Donald Ervin Knuth教授在其《計算機程序設計藝術》的第一卷《基本演算法》中花費的絕大部分的篇幅去論述數據結構。由此可見數據結構對演算法的重要性。

C. 921數據結構與演算法基礎 是什麼意思

就是專業課代號而已，教程是目標學校的日常教學課本，內容以給出的考試大綱為准

D. 演算法與數據結構的關系是什麼

演算法就是對數據的操作，更多體現在處理數據上。
數據結構研究的是數據如何在內存中如何進行存取，研究的是數據的存儲結構，並不對數據進行操作。兩者沒有什麼聯系，但是程序=演算法+數據結構，只有演算法或者只有數據結構，都毫無意義，換句話說就是數據結構和演算法相互依存而又不相互依賴，兩者獨立成為編程中的重要分支。

E. 數據結構及基礎演算法入門

《數據結構》嚴蔚敏 吳偉民 清華大學出版社 《數據結構演算法實現及解析》 高一凡 第一本書很好，但有點難度，大學數據結構一般都用這本書作教材 第二本書是第一本書的配套參考書，有第一本書上完整的數據結構與演算法實現代碼

採納哦

F. 學數據演算法結構的基礎是什麼

演算法與數據結構
叢書名： 普能高等院校「十一五」規劃教材
作者： 張永，李睿，年福忠編著
出 版 社： 國防工業出版社
出版時間： 2008-8-1
字數： 438000
版次： 1
頁數： 296
開本： 16開
印次： 1
紙張： 膠版紙
I S B N ： 9787118058529
包裝： 平裝
所屬分類： 圖書 >> 計算機/網路 >> 資料庫 >> 資料庫理論
定價：￥30.00
內容簡介
本書分為基本概念、簡單數據結構（線性表、棧、隊列）、復雜數據結構（樹、圖）和演算法與數據結構應用（排序、查找、演算法設計基礎）四部分，詳細介紹了常用數據結構和演算法的基本概念及其不同的實現方法，對各種數據結構，討論了在不同存儲結構上實現線性和非線性結構的不同運算，並對演算法設計的方法和技巧進行了介紹。
本書概念清晰，邏輯嚴密，重點突出，將抽象的描述與具體的實現結合，便於教學，也使初學者容易掌握其重點內容，有利於自學。本書的演算法描述和實現採用類c和C語言。
本書可以作為計算機科學與技術、信息與計算科學和相關專業的本科或大專教材。
圖書目錄
第一部分基本概念
第1章數據結構基礎
1.1問題求解分析
1.2數據結構
1.3數據結構的分類
1.4數據的四種基本存儲方法
1.5數據結構三方面的關系
習題
第2章演算法及演算法分析基礎
2.1演算法的基本概念
2.2演算法的描述
2.3演算法分析方法
2.4程序語言的基本語句與基本結構
2.5數組與結構
2.6抽象數據類型的表示與定義
習題
第二部分簡單數據結構
第3章線性表
3.1線性表的定義
3.2線性表的運算
3.3線性表的順序存儲結構及實現
3.3.1 線性表的順序存儲結構
3.3.2順序表的實現
3.4線性表的鏈式存儲結構及實現
3.4.1單鏈表
3.4.2循環鏈袁
3.4.3雙向鏈表
3.4.4靜態鏈表
3.4.5順序表和鏈表的比較
3.5線性表的應用
習題
第4章棧和隊列
4.1 棧
4.1.1 問題的提出
4.1.2定義及其操作
4.1.3棧的存儲結構及實現
4.1.4棧的應用舉例：表達式求值
4.2 隊列
4.2.1 問題的提出
4.2.2隊列的定義及操作
4.2.3隊列的存儲結構及實現
4.2.4隊列的應用舉例
習題
第5章矩陣和廣義表
5.1矩陣的存儲
5.2特殊矩陣
5.3稀疏矩陣
5.4廣義表
習題
第三部分復雜數據結構
第6章二叉樹和樹
6.1 二叉樹的定義和性質
6.1.1二叉樹的定義及相關術語
6.1.2特殊二叉樹
6.1.3二叉樹的性質
6.2二叉樹的存儲結構
6.2.1 二叉樹的順序存儲表示
6.2.2二叉樹的鏈式存儲表示
6.3二叉樹的遍歷
6.3.1 問題的提出
6.3.2二叉樹的遍歷演算法
6.3.3二叉樹遍歷的非遞歸實現
6.3.4遍歷演算法的應用
6.4二叉樹的線索化
6.4.1 線索二叉樹的定義
6.4.2線索二叉樹的結構
6.4.3二叉樹的線索化演算法
6.4.4線索二叉樹基本操作的實現
6.5二叉樹的應用——哈夫曼樹
……
第7章圖
第8章散列結構
第9章集合結構
第四部分演算法與數據結構應用

G. 學習數據結構需要哪些基礎知識學習演算法又需要哪些基礎知識數據結構和演算法有什麼聯系

需要計算機基礎知識就行了。
學演算法還需要點高等數學，線形代數和離散數學的知識。

學了數據結構是基本的，然後用演算法設計出一個好的程序來。

H. 數據結構有哪些基本演算法

數據結構是一門研究非數值計算的程序設計問題中的操作對象，以及它們之間的關系和操作等相關問題的學科。

可以理解為：程序設計 = 數據結構 + 演算法

數據結構演算法具有五個基本特徵：輸入、輸出、有窮性、確定性和可行性。

1、輸入：一個演算法具有零個或者多個輸出。以刻畫運算對象的初始情況，所謂0個輸入是指演算法本身定出了初始條件。後面一句話翻譯過來就是，如果一個演算法本身給出了初始條件，那麼可以沒有輸出。比如，列印一句話：NSLog(@"你最牛逼！");

2、輸出：演算法至少有一個輸出。也就是說，演算法一定要有輸出。輸出的形式可以是列印，也可以使返回一個值或者多個值等。也可以是顯示某些提示。

3、有窮性：演算法的執行步驟是有限的，演算法的執行時間也是有限的。

4、確定性：演算法的每個步驟都有確定的含義，不會出現二義性。

5、可行性：演算法是可用的，也就是能夠解決當前問題。

數據結果的基本演算法有：

1、圖搜索（廣度優先、深度優先）深度優先特別重要

2、排序

3、動態規劃

4、匹配演算法和網路流演算法

5、正則表達式和字元串匹配

6、三路劃分-快速排序

7、合並排序（更具擴展性，復雜度類似快速排序）

8、DF/BF 搜索 （要知道使用場景）

9、Prim / Kruskal （最小生成樹）

10、Dijkstra （最短路徑演算法）

11、選擇演算法

I. 什麼是演算法與數據結構

演算法（Algorithm）是一系列解決問題的清晰指令，也就是說，能夠對一定規范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個演算法有缺陷，或不適合於某個問題，執行這個演算法將不會解決這個問題。不同的演算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個演算法的優劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。
演算法可以理解為有基本運算及規定的運算順序所構成的完整的解題步驟。或者看成按照要求設計好的有限的確切的計算序列，並且這樣的步驟和序列可以解決一類問題。
一個演算法應該具有以下五個重要的特徵：
1、有窮性： 一個演算法必須保證執行有限步之後結束；
2、確切性： 演算法的每一步驟必須有確切的定義；
3、輸入：一個演算法有0個或多個輸入，以刻畫運算對象的初始情況，所謂0個輸入是指演算法本身定除了初始條件；
4、輸出：一個演算法有一個或多個輸出，以反映對輸入數據加工後的結果。沒有輸出的演算法是毫無意義的；
5、可行性： 演算法原則上能夠精確地運行，而且人們用筆和紙做有限次運算後即可完成。
計算機科學家尼克勞斯-沃思曾著過一本著名的書《數據結構十演算法= 程序》，可見演算法在計算機科學界與計算機應用界的地位。

數據結構是計算機存儲、組織數據的方式。數據結構是指相互之間存在一種或多種特定關系的數據元素的集合。通常情況下，精心選擇的數據結構可以帶來更高的運行或者存儲效率。數據結構往往同高效的檢索演算法和索引技術有關。
一般認為，一個數據結構是由數據元素依據某種邏輯聯系組織起來的。對數據元素間邏輯關系的描述稱為數據的邏輯結構；數據必須在計算機內存儲，數據的存儲結構是數據結構的實現形式，是其在計算機內的表示；此外討論一個數據結構必須同時討論在該類數據上執行的運算才有意義。
在許多類型的程序的設計中，數據結構的選擇是一個基本的設計考慮因素。許多大型系統的構造經驗表明，系統實現的困難程度和系統構造的質量都嚴重的依賴於是否選擇了最優的數據結構。許多時候，確定了數據結構後，演算法就容易得到了。有些時候事情也會反過來，我們根據特定演算法來選擇數據結構與之適應。不論哪種情況，選擇合適的數據結構都是非常重要的。
選擇了數據結構，演算法也隨之確定，是數據而不是演算法是系統構造的關鍵因素。這種洞見導致了許多種軟體設計方法和程序設計語言的出現，面向對象的程序設計語言就是其中之一。
在計算機科學中，數據結構是一門研究非數值計算的程序設計問題中計算機的操作對象（數據元素）以及它們之間的關系和運算等的學科，而且確保經過這些運算後所得到的新結構仍然是原來的結構類型。
「數據結構」作為一門獨立的課程在國外是從1968年才開始設立的。 1968年美國唐·歐·克努特教授開創了數據結構的最初體系，他所著的《計算機程序設計技巧》第一卷《基本演算法》是第一本較系統地闡述數據的邏輯結構和存儲結構及其操作的著作。「數據結構」在計算機科學中是一門綜合性的專業基礎課。數據結構是介於數學、計算機硬體和計算機軟體三者之間的一門核心課程。數據結構這一門課的內容不僅是一般程序設計（特別是非數值性程序設計）的基礎，而且是設計和實現編譯程序、操作系統、資料庫系統及其他系統程序的重要基礎。
計算機是一門研究用計算機進行信息表示和處理的科學。這裡面涉及到兩個問題：
信息的表示
信息的處理
而信息的表示和組又直接關繫到處理信息的程序的效率。隨著計算機的普及，信息量的增加，信息范圍的拓寬，使許多系統程序和應用程序的規模很大，結構又相當復雜。因此，為了編寫出一個「好」的程序，必須分析待處理的對象的特徵及各對象之間存在的關系，這就是數據結構這門課所要研究的問題。眾所周知，計算機的程序是對信息進行加工處理。在大多數情況下，這些信息並不是沒有組織，信息（數據）之間往往具有重要的結構關系，這就是數據結構的內容。數據的結構，直接影響演算法的選擇和效率。
計算機解決一個具體問題時，大致需要經過下列幾個步驟：首先要從具體問題中抽象出一個適當的數學模型，然後設計一個解此數學模型的演算法（Algorithm），最後編出程序、進行測試、調整直至得到最終解答。尋求數學模型的實質是分析問題，從中提取操作的對象，並找出這些操作對象之間含有的關系，然後用數學的語言加以描述。計算機演算法與數據的結構密切相關，演算法無不依附於具體的數據結構，數據結構直接關繫到演算法的選擇和效率。運算是由計算機來完成，這就要設計相應的插入、刪除和修改的演算法 。也就是說，數據結構還需要給出每種結構類型所定義的各種運算的演算法。
數據是對客觀事物的符號表示，在計算機科學中是指所有能輸入到計算機中並由計算機程序處理的符號的總稱。
數據元素是數據的基本單位，在計算機程序中通常作為一個整體考慮。一個數據元素由若干個數據項組成。數據項是數據的不可分割的最小單位。有兩類數據元素：一類是不可分割的原子型數據元素，如：整數"5"，字元 "N" 等；另一類是由多個款項構成的數據元素，其中每個款項被稱為一個數據項。例如描述一個學生的信息的數據元素可由下列6個數據項組成。其中的出身日期又可以由三個數據項："年"、"月"和"日"組成，則稱"出身日期"為組合項，而其它不可分割的數據項為原子項。
關鍵字指的是能識別一個或多個數據元素的數據項。若能起唯一識別作用，則稱之為 "主" 關鍵字，否則稱之為 "次" 關鍵字。
數據對象是性質相同的數據元素的集合，是數據的一個子集。數據對象可以是有限的，也可以是無限的。
數據處理是指對數據進行查找、插入、刪除、合並、排序、統計以及簡單計算等的操作過程。在早期，計算機主要用於科學和工程計算，進入八十年代以後，計算機主要用於數據處理。據有關統計資料表明，現在計算機用於數據處理的時間比例達到80%以上，隨著時間的推移和計算機應用的進一步普及，計算機用於數據處理的時間比例必將進一步增大。
數據結構是指同一數據元素類中各數據元素之間存在的關系。數據結構分別為邏輯結構、存儲結構（物理結構）和數據的運算。數據的邏輯結構是對數據之間關系的描述，有時就把邏輯結構簡稱為數據結構。邏輯結構形式地定義為（K，R）（或（D，S）），其中，K是數據元素的有限集，R是K上的關系的有限集。
數據元素相互之間的關系稱為結構。有四類基本結構：集合、線性結構、樹形結構、圖狀結構（網狀結構）。樹形結構和圖形結構全稱為非線性結構。集合結構中的數據元素除了同屬於一種類型外，別無其它關系。線性結構中元素之間存在一對一關系，樹形結構中元素之間存在一對多關系，圖形結構中元素之間存在多對多關系。在圖形結構中每個結點的前驅結點數和後續結點數可以任意多個。
數據結構在計算機中的表示（映像）稱為數據的物理（存儲）結構。它包括數據元素的表示和關系的表示。數據元素之間的關系有兩種不同的表示方法：順序映象和非順序映象，並由此得到兩種不同的存儲結構：順序存儲結構和鏈式存儲結構。順序存儲方法：它是把邏輯上相鄰的結點存儲在物理位置相鄰的存儲單元里，結點間的邏輯關系由存儲單元的鄰接關系來體現，由此得到的存儲表示稱為順序存儲結構。順序存儲結構是一種最基本的存儲表示方法，通常藉助於程序設計語言中的數組來實現。鏈接存儲方法：它不要求邏輯上相鄰的結點在物理位置上亦相鄰，結點間的邏輯關系是由附加的指針欄位表示的。由此得到的存儲表示稱為鏈式存儲結構，鏈式存儲結構通常藉助於程序設計語言中的指針類型來實現。索引存儲方法：除建立存儲結點信息外，還建立附加的索引表來標識結點的地址。散列存儲方法：就是根據結點的關鍵字直接計算出該結點的存儲地址。
數據結構中，邏輯上（邏輯結構：數據元素之間的邏輯關系）可以把數據結構分成線性結構和非線性結構。線性結構的順序存儲結構是一種隨機存取的存儲結構，線性表的鏈式存儲結構是一種順序存取的存儲結構。線性表若採用鏈式存儲表示時所有結點之間的存儲單元地址可連續可不連續。邏輯結構與數據元素本身的形式、內容、相對位置、所含結點個數都無關。
演算法的設計取決於數據（邏輯）結構，而演算法的實現依賴於採用的存儲結構。數據的運算是在數據的邏輯結構上定義的操作演算法，如檢索、插入、刪除、更新的排序等。