《LC基础知识专科》课件

《LC基础知识专科》PPT课件欢迎来到《LC基础知识专科》课程，我们将深入探讨算法、数据结构以及相关的经典问题解决方法。一起学习，一起成长！课程概览算法深入理解算法的定义、特性、分析方法以及常见算法类型。数据结构掌握线性数据结构、树结构、图结构等常用数据结构的特性和操作。应用实践结合经典问题和LeetCode练习，培养算法和数据结构的应用能力。什么是算法?算法是解决特定问题的一系列步骤，可以被计算机执行。它是一个明确且有限的指令序列，用于解决问题或完成任务。算法常见问题排序将一组数据按特定顺序排列，例如从小到大或从大到小。查找在数据集合中找到特定的元素，例如查找某个数字是否存在于数组中。遍历依次访问数据集合中的每个元素，例如逐个读取数组中的所有元素。计算对数据进行数学运算，例如求解方程或计算数据的平均值。时间复杂度分析时间复杂度衡量算法执行时间随着输入规模增长的速度。它通常用大O符号表示，例如O(n)、O(n^2)、O(logn)。空间复杂度分析空间复杂度衡量算法执行过程中所需额外存储空间随着输入规模增长的速度。它也通常用大O符号表示。数据结构简介数据结构是组织和存储数据的方式。它定义了数据之间的关系，方便高效地访问和操作数据。线性数据结构数组元素在内存中连续存放，可以通过索引访问。链表元素通过指针连接，可以动态地添加或删除元素。栈遵循后进先出(LIFO)原则，只能在顶部进行添加和删除操作。队列遵循先进先出(FIFO)原则，只能在尾部添加元素，在头部删除元素。链表的基本操作链表的基本操作包括插入、删除、查找和遍历。插入和删除操作比数组更灵活，但查找操作需要遍历整个链表。栈和队列1栈2队列3线性数据结构递归和回溯递归是一种将问题分解成子问题，并通过解决子问题来解决原问题的算法技巧。回溯是一种尝试所有可能解，并根据约束条件进行回退的算法技巧。分治算法分治算法是一种将问题分解成子问题，递归地解决子问题，然后合并子问题的解以得到原问题的解的算法技巧。动态规划动态规划是一种通过存储子问题的解来避免重复计算的算法技巧，通常用于优化递归算法的效率。贪心算法贪心算法是一种每次都选择当前看起来最优的解，并希望最终得到全局最优解的算法技巧。它通常用于优化问题，但不能保证始终得到最优解。排序算法概述排序算法用于将一组数据按特定顺序排列。常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序和快速排序。冒泡排序冒泡排序是一种简单的排序算法，通过反复比较相邻元素并交换位置来实现排序。选择排序选择排序也是一种简单的排序算法，通过每次从剩余元素中选择最小的元素放到已排序部分的末尾来实现排序。插入排序插入排序是一种效率相对较高的排序算法，通过将每个元素插入到已排序部分的合适位置来实现排序。归并排序归并排序是一种基于分治思想的排序算法，通过将数据递归地分成子序列，排序子序列，并合并排序后的子序列来实现排序。快速排序快速排序也是一种基于分治思想的排序算法，通过选择一个基准元素，将数据划分为小于基准元素的子序列和大于基准元素的子序列，并递归地排序子序列来实现排序。二分查找二分查找是一种高效的查找算法，适用于有序数据。它通过不断缩小查找范围来找到目标元素。什么是树?树是一种非线性数据结构，它由节点组成，节点之间通过边连接。树结构通常用于表示层级关系或树状结构。二叉树的遍历1先序遍历先访问根节点，然后访问左子树，最后访问右子树。2中序遍历先访问左子树，然后访问根节点，最后访问右子树。3后序遍历先访问左子树，然后访问右子树，最后访问根节点。二叉搜索树二叉搜索树是一种特殊的二叉树，它满足左子树所有节点的值都小于根节点的值，右子树所有节点的值都大于根节点的值。二叉搜索树可以高效地进行查找、插入和删除操作。图论基础图论是一种研究图的数学分支，图由节点和边组成，节点表示实体，边表示实体之间的关系。图论在计算机科学中有很多应用，例如网络路由、社交网络分析等。广度优先搜索广度优先搜索是一种图搜索算法，它从起始节点开始，逐层遍历图，直到找到目标节点。它通常用于查找最短路径。深度优先搜索深度优先搜索是一种图搜索算法，它从起始节点开始，沿着一条路径一直向下遍历，直到找到目标节点或遍历完所有节点。它通常用于查找所有路径。最短路径算法最短路径算法用于查找图中两个节点之间的最短路径。常见的最短路径算法包括Dijkstra算法和A*算法。最小生成树算法最小生成树算法用于从连通图中找到一棵包含所有节点的生成树，且所有边的权值之和最小。常见的最小生成树