XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemQuickSort
算法和数据结构简介1：...
▶更快/较慢的算法的简单示例。▶我们如何衡量算法的“好”是多么的“好”？通过渐近分析方法。▶排序算法：Insertsort，Mergesort，QuickSort，。。。▶基本数据结构：实现列表，堆栈，队列，集合，字典的方式。。。▶图上的算法：深度优先和广度优先搜索，拓扑排序，最短路径。▶动态编程：避免重复工作的一种方法。应用程序，例如图像的接缝雕刻。▶语言处理算法/数据结构（例如Java或Python源代码）。语法，语法，解析。▶算法和计算的限制是什么？浏览复杂性理论（棘手的问题，P与NP）和可计算理论（无法解决的问题，图灵机，停止问题）。
K-12 计算机科学教育的伟大理念
Bell, T.、Tymann, P. 和 Yehudai, A. (2018)。K-12 课程中计算机科学的重大思想。EATCS 公报，1 (124)。可从以下网址获取：http://smtp.eatcs.org/index.php/beatcs/article/viewFile/521/512 在教授计算机科学时，很容易专注于细节而忽略大局；这在许多国家采用新的高等教育前课程时尤其令人担忧，因为教师要努力应对令人眼花缭乱的教学主题。为什么学生需要知道如何“编码”？为什么我们要教他们如何使用二进制数？学习选择排序和快速排序的目的是什么？本文档列出了计算机科学的 10 个“重大思想”，这些思想是根据来自世界各地的课程设计师和计算机科学教育专家的意见提炼出来的。虽然这 10 个思想已经编号以帮助我们讨论它们，但这并不表示顺序。 1. 信息以数字形式表示。
算法照亮第1部分的基础知识Tim Roughgarden PDF
本文介绍了由蒂姆·鲁德加登（Tim Roughgarden）在内的作者撰写的与算法游戏理论相关的各种研究论文和书籍的出版历史。出版物涵盖了诸如机理设计，拍卖和路由游戏之类的主题。此外，它还提到了一本书，题为《蒂姆·鲁德加登（Tim Roughgarden）所阐明的算法》，该书是具有基本编程知识的读者的算法介绍。它首先要探索Huffman的编码技术，以提高数据压缩效率。然后，该课程使用Prim和Kruskal的算法以及其他方法（如Union-Find）来研究最小跨越树。此外，它涉及序列对齐，最佳的二进制搜索树，最短边缘长度的最短路径以及几个NP硬问题问题，例如Knapsack问题，影响最大化和旅行推销员问题（TSP）。在整个课程中，还着重于解决复杂的计算问题的算法策略，包括证明NP硬度。**本地搜索原则**讨论了旅行推销员问题（TSP）的Bellman-Karp-Karp动态编程算法。此外，涵盖了用于查找长路径和混合整数编程（MIP）求解器的Alon-Yuster-Yuster-Zwick颜色编码算法。**特定问题算法与魔术盒**令人满意的（SAT）求解器和还重新审视的减少。证明了3个SAT，哈密顿路径，TSP，子集和集合等问题的NP完整性。NP完整性，并探讨了其对解决问题的影响。The main topics are divided into sections: * Section 2: Notation and additional examples + Divide-and-conquer paradigm + Counting inversions in O(n log n) time + Strassen's matrix multiplication algorithm + Closest pair algorithms * Section 3: Master method + Motivation + Formal statement + Examples + Proof of the master method * Section 4: QuickSort + Overview + Partitioning around a pivot element + Choosing a good pivot + Analysis (part 1, part 2, and part 3) + Sorting requires Omega(n log n) comparisons * Section 5: Randomized linear-time selection + Algorithm + Analysis + Deterministic linear-time selection algorithm + Deterministic linear-time selection analysis (part 1 and part 2) * Section 6: Proofs by induction and the correctness of QuickSort The rest of the text is about graph theory, including: * Graphs: basics and representations * Graph search overview * Breadth-first search (BFS) and shortest paths * BFS and undirected connected components * Depth-first search (DFS) * Topological sort * Computing strongly connected components * The structure of the web * Shortest paths and Dijkstra's algorithm The final sections cover data structures, including: * Heaps: operations, applications, and implementation details * Balanced search树：操作，应用和实施详细信息 *搜索树：旋转 *哈希表：操作，应用和实施细节 * Bloom过滤器：基础知识和启发式分析本课程涵盖了图理论和算法设计中的一系列基本主题。**决策，搜索和优化** P！= NP猜想和指数时间假设。还描述了下降时钟拍卖的实施和最终结果。**无线频谱重新调整**涵盖了回购许可证和可行性检查的贪婪启发式方法。**算法设计现场指南**本书以结尾结束，包括视频，奖励幻灯片，讨论论坛，勘误表，测试用例和编程项目的数据集。**编程问题**提出了两个问题：Karatsuba乘法和计数反转。提供了理智检查和测试用例，以及针对反转问题的挑战数据集。此外，还探索了QuickSort算法，并提出了测试用例和挑战。涉及QuickSort的挑战问题，其中100个元素的数组需要使用不同的枢轴策略进行排序：始终将第一个元素，最后一个元素或中位数用作枢轴。应计算每个策略的预期比较数。此外，还存在与线性时间选择算法，强烈连接组件和Dijkstra算法有关的测试用例和挑战。（注意：我以原始语言保留了文本。）期待讨论从顶点1到顶点7、37、59、82、99、115、133、165、188和197的最短路径距离。此外，我们将研究编程问题，例如中间维护问题，2-SUM，贪婪的调度，霍夫曼代码，最小跨越树木和加权独立集。这些测试用例涉及求解KTH中位数，在数组中找到目标值，安排重量和长度的作业，构造最佳前缀无代码，并确定最小跨越树的成本。给定文章文本此处文章讨论了各种编程问题，包括与图形相关的问题，例如路径图的最大重量独立集和旅行推销员问题。它还涉及序列对齐，最佳的二进制搜索树以及最短的路径。这些问题的挑战具有不同的复杂性水平，需要创造性的解决方案才能有效地计算最佳结果。给定文本描述了与图理论和计算复杂性有关的不同问题实例，包括针对各种算法的测试用例和挑战数据集，例如旅行推销员问题（TSP）和通过SAT求解器的图形着色。它还提供了指向外部资源的链接，并参考了一本名为“算法照明”的书，以进行进一步研究。文本包括最佳旅行成本的描述，基于欧几里得距离的边缘成本以及有关这些实例的文件格式的详细信息。由Tim Roughgarden照亮的算法是一部开创性的书籍系列，以引人入胜且易于访问的方式提出了算法的核心思想。它受到了玛丽·沃特（Mary Wootters），阿夫拉汉姆·莱夫（Avraham Leff）和丹尼尔·辛加罗（Daniel Zingaro）等专家的高度赞扬，他们欣赏其独特的教学算法方法。这本书的奇异能力将算法设计与教学设计混合在一起，使其与其他教科书区分开来。Roughgarden对算法和学习的热情使材料与学生相关且令人愉悦。这本书是由Coursera和EDX上的在线课程启发的DIY系列的一部分，其中有四卷可用，包括精装综合版。该系列为学习者提供了足够的机会，可以检查他们的理解，研究示例并在上下文中查看算法，从而使其成为那些起步者的绝佳资源。可以通过各种渠道订购，包括书店，亚马逊和出版商的网站。这本书已被翻译成几种语言，使其在全球读者可以使用。
教学计划和教学大纲
1. 理解数据结构的基本概念。 2. 理解用于分析算法性能的符号。 3. 为特定应用选择并应用适当的数据结构。 4. 理解递归的概念及其在解决问题中的应用。 5. 展示对搜索和排序算法的透彻理解。 UNIT-I 简介：数据类型、数据结构、数据结构类型、操作、ADT、算法、算法比较、复杂性、时间-空间权衡。递归：简介、递归函数的格式、递归与迭代、示例。 UNIT-II 链表：简介、链表和类型、链表的表示、链表上的操作、链表与数组和动态数组的比较。 UNIT-III 堆栈和队列：堆栈简介、堆栈的应用、堆栈实现的实现和比较。队列简介、队列的应用和实现、优先级队列和应用。 UNIT-IV 树：定义和概念、二叉树的运算、二叉树的表示、一般树到二叉树的转换、树的表示、树的遍历、二叉搜索树。 UNIT-V 图：介绍、图的应用、图表示、图遍历、最小生成树。搜索和排序：线性搜索、二叉搜索、排序算法 - 冒泡排序、选择排序、快速排序、堆排序。教科书：