本课程旨在提高学生的编程技能。它强调了信息隐藏的重要性以及如何在良好的程序设计中使用抽象。本课程介绍了基本数据结构和算法分析,可用作设计问题解决方案的工具。本课程包括:算法分析和设计,学生将能够估计算法增长率并使用大 O 符号对其进行描述。数据结构包括:列表和链接列表、堆栈、队列、优先级队列、树及其遍历、二叉搜索树、堆、哈希表和图以及图的算法。此外,还将讨论重要的排序和搜索算法,包括:冒泡排序、插入排序、选择排序、合并排序、堆排序和基数排序、顺序搜索和二分搜索。
本文档介绍了一个基于AI的基于Web的培训系统,旨在使学习数据结构和算法(DSA)高度互动,视觉和可访问。该平台结合了基本算法的动态可视化,例如二进制搜索,线性搜索,气泡排序,选择排序,合并排序,插入排序,快速排序,shell stort和radix排序,所有这些都在接受用户输入以个性化学习经验的模块中实现。为了增强参与度和支持的掌握,该系统包括每个模块之后的评估,用于实时查询的聊天机器人和进度仪表板。此外,数据结构模块专注于核心数据结构及其应用,提供教程和练习以加强理解。这种结构化和以用户为中心的方法使学习者能够通过全面的仪表板来逐步构建DSA技能,同时跟踪他们的成长和理解。
图。 了解有关搜索和排序技术的概念 UNIT-I 简介:抽象数据类型,单链表:定义、操作:遍历、搜索、插入和删除,双向链表:定义、操作:遍历、搜索、插入和删除,循环链表:定义、操作:遍历、搜索、插入和删除。 UNIT-II 堆栈:堆栈 ADT、数组和链表实现,应用程序-表达式转换和评估。队列:队列的类型:简单队列、循环队列、队列 ADT-数组和链表实现。优先队列、堆。 UNIT-III 搜索:线性和二进制搜索方法。排序:选择排序、冒泡排序、插入排序、快速排序、合并排序、堆排序。时间复杂度。图:基本术语、图的表示、图遍历方法 DFS、BFS。 UNIT IV 字典:线性列表表示、跳跃列表表示、操作 - 插入、删除和搜索。哈希表表示:哈希函数、冲突解决 - 单独链接、开放寻址 - 线性探测、二次探测、双重哈希、重新哈希、可扩展哈希。 UNIT-V 二叉搜索树:各种二叉树表示、定义、BST ADT、实现、操作 - 搜索、插入和删除、二叉树遍历、线程二叉树、AVL 树:定义、AVL 树的高度、操作 - 插入、删除和搜索 B 树:m 阶 B 树、B 树的高度、插入、删除和搜索、B+ 树。教科书:1. 使用 C++ 的数据结构,特别版-MRCET,Tata McGraw-Hill Publishers 2017。2. C++ 中的数据结构、算法和应用,S.Sahni,University Press (India) Pvt.Ltd,第 2 版,Universities Press Orient Longman Pvt. Ltd. 教育。
1. 理解和分析算法的空间和时间复杂度。 2. 确定适合给定问题的数据结构。 3. 在各种实际应用中实现图形算法。 4. 实现用于查询和搜索的堆和树。 5. 在高级数据结构操作中使用基本数据结构。 6. 在各种实际应用中使用搜索和排序。 模块:1 函数增长 3 小时 算法和数据结构的概述和重要性 - 算法规范、递归、性能分析、渐近符号 - Big-O、Omega 和 Theta 符号、编程风格、编码细化 - 时空权衡、测试、数据抽象。模块:2 基本数据结构 6 小时 数组、堆栈、队列、链表及其类型、线性数据结构的各种表示、操作和应用 模块:3 排序和搜索 7 小时 插入排序、合并排序、线性时间排序-排序的下限、基数排序、双调排序、鸡尾酒排序、中位数和顺序统计-最小值和最大值、预期线性时间内的选择、最坏情况线性时间内的选择、线性搜索、插值搜索、指数搜索。 模块:4 树 6 小时 二叉树-二叉树的性质、B 树、B 树定义-B 树上的操作:搜索 B 树、创建、分裂、插入和删除、B+ 树。 模块:5 高级树 8 小时 线程二叉树、左撇子树、锦标赛树、2-3 树、伸展树、红黑树、范围树。模块:6 图表 7 小时 图表表示、拓扑排序、最短路径算法 - Dijkstra 算法、Floyd-Warshall 算法、最小生成树 - 反向删除算法、Boruvka 算法。 模块:7 堆和哈希 6 小时 堆作为优先级队列、二叉堆、二项式和斐波那契堆、哈夫曼编码中的堆、可扩展哈希。 模块:8 当代问题 2 小时 总授课时长:45 小时 教科书 1. Cormen, Thomas H.、Charles E. Leiserson、Ronald L. Rivest 和 Clifford Stein。算法简介。麻省理工学院出版社,2022 年。 参考书 1. Skiena, Steven S. “算法设计手册(计算机科学文本)”。第 3 版