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软件设计师(软考中级),一站式通关ke程(慕fx)

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用户11063488
发布2024-05-04 16:01:31
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发布2024-05-04 16:01:31

软考中级数据结构与算法基础 「算法」就是解决问题的方法或者过程。如果我们把问题看成是函数,那么算法就是将输入转换为输出的过程。「数据结构」是数据的计算机表示和相应的一组操作「程序」则是算法和数据结构的具体实现

如果我们把「程序设计」比作是做菜的话,那么「数据结构」就是食材和调料,「算法」则是不同的烹饪方式,或者可以看作是菜谱。不同的食材和调料,不同的烹饪方式,有着不同的排列组合。同样的东西,由不同的人做出来,味道自然也是千差万别。

至于为什么要学习算法和数据结构?

还是拿做菜举例子。我们做菜,讲究的是「色香味俱全」。程序设计也是如此,对于待解决的问题,我们追求的是:选择更加合适的「数据结构」,使用花费时间更少、占用空间更小的「算法」。

我们学习算法和数据结构,是为了学会在编程中从时间复杂度、空间复杂度方面考虑解决方案,训练自己的逻辑思维,从而写出高质量的代码,以此提升自己的编程技能,获取更高的工作回报。

当然,这就像是做菜,掌握了食材和调料,学会了烹饪方式,并不意味着你就会做出一盘很好吃的炒菜。同样,掌握了算法和数据结构并不意味着你就会写程序。

1 什么是数据结构?

数据结构是数据的组织、管理和存储格式,其使用目的是为了高效的访问和修改数据。

数据结构是算法的基石。如果把算法比喻成美丽灵动的舞者,那么数据结构就是舞者脚下广阔而坚实的舞台。

2 物理结构和逻辑结构的区别?

物理结构就像人的血肉和骨骼,看得见,摸得着,实实在在,如数组、链表。

逻辑结构就像人的思想和精神,它们看不见、摸不着,如队列、栈、树、图。

3 线性存储结构和非线性存储结构的区别?

  • 线性:元素之间的关系是一对一的,如栈、队列。
  • 非线性:每个元素可能连接0或多个元素,如树、图。

算法基础

1 什么是算法?

  • 数学:算法是用于解决某一类问题的公式和思想。
  • 计算机:一系列程序指令,用于解决特定的运算和逻辑问题。

2 如何衡量算法好坏?

  • 时间复杂度:运行时间长短。
  • 空间复杂度:占用内存大小。

3 怎么计算时间复杂度?

大O表示法(渐进时间复杂度):把程序的相对执行时间函数T(n)简化为一个数量级,这个数量级可以是n、n^2、logN等。

推导时间复杂度的几个原则:

  • 如果运行时间是常数量级,则用常数1表示。
  • 只保留时间函数中的最高阶项。
  • 如果最高阶项存在,则省去最高项前面的系数。

时间复杂度对比:O(1) > O(logn) > O(n) > O(nlogn) > O(n^2)。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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