Hello 算法 1.0.0b1 JavaScript版
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摘要 | ||
文档介绍了《Hello 算法 1.0.0b1 JavaScript版》的内容结构,涵盖了数据结构和算法的基础知识,包括数组、链表、栈、队列、散列表、树、堆、图等数据结构的定义、优劣势和实现方法,以及查找算法和排序算法的原理与实现。书中还提供了学习建议,如动手实践、使用动画图解、高效刷题等,旨在帮助读者系统学习数据结构与算法。 | ||
AI总结 | ||
《Hello 算法 1.0.0b1 JavaScript版》是一本专为算法初学者设计的入门书籍,旨在帮助读者高效学习数据结构与算法。以下是对本书内容的总结:
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### **书籍概述**
1. **目标读者**:主要面向算法初学者,也适合有一定积累的读者进行系统回顾。
2. **内容结构**:
- **数据结构**:涵盖数组、链表、栈、队列、散列表、树、堆、图等,内容包括定义、优劣势、常用操作、实现方法等。
- **算法**:包括查找算法、排序算法、搜索与回溯、动态规划、分治算法等,内容涉及定义、使用场景、优劣势、时间空间效率、实现方法及示例题目。
3. **学习方法**:
- **动画与图解**:重点和难点知识以动画和图解形式呈现,配合文字说明。
- **实践**:配套代码(GitHub仓库)包含详细注释和测试样例,建议读者运行或手动敲代码加深理解。
- **讨论区**:提供提问和交流的平台,鼓励读者互相学习与进步。
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### **核心内容概述**
1. **数据结构**
- **数组与链表**:线性查找适用于两者,时间复杂度为 \(O(n)\),空间复杂度为 \(O(1)\)。
- **散列表**:基于“键值对”映射,支持 \(O(1)\) 时间复杂度的查找,体现“以空间换时间”思想。
- **树与图**:树的结构适合分治算法,图常用于模拟复杂关系。
2. **算法**
- **查找算法**:
- **线性查找**:通用性强,无需额外空间,适用于数组和链表,但时间复杂度高。
- **二分查找**:需数据有序,时间复杂度为 \(O(\log n)\),仅适用于数组。
- **哈希查找**:通过哈希表实现,时间复杂度为 \(O(1)\),适用于数组和链表。
- **排序算法**:
- **快速排序**:基于“哨兵划分”,时间复杂度为 \(O(n \log n)\),空间复杂度为 \(O(1)\)。
- **分治算法**:通过递归缩小问题规模,效率对数阶。
3. **学习建议**:
- **学习路线**:
1. **入门**:熟悉数据结构和算法的基本概念及使用场景。
2. **刷题**:从热门题单(如剑指 Offer、LeetCode Hot 100)开始,积累经验。
3. **搭建体系**:通过专题分类、多解多题等方法深化理解。
- **实践与讨论**:强调动手实践的重要性,同时鼓励在评论区互动交流。
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### **小结**
本书通过清晰的结构和丰富的实践资源,帮助读者从零开始学习算法,适合初学者入门和进阶。书中结合动画、图解和代码,注重理论与实践的结合,旨在为读者提供高效的学习体验。 |
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