数据结构算法问题

Ⅰ 数据结构有哪些基本算法

数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中的操作对象，以及它们之间的关系和操作等相关问题的学科。

可以理解为：程序设计 = 数据结构 + 算法

数据结构算法具有五个基本特征：输入、输出、有穷性、确定性和可行性。

1、输入：一个算法具有零个或者多个输出。以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输入是指算法本身定出了初始条件。后面一句话翻译过来就是，如果一个算法本身给出了初始条件，那么可以没有输出。比如，打印一句话：NSLog(@"你最牛逼！");

2、输出：算法至少有一个输出。也就是说，算法一定要有输出。输出的形式可以是打印，也可以使返回一个值或者多个值等。也可以是显示某些提示。

3、有穷性：算法的执行步骤是有限的，算法的执行时间也是有限的。

4、确定性：算法的每个步骤都有确定的含义，不会出现二义性。

5、可行性：算法是可用的，也就是能够解决当前问题。

数据结果的基本算法有：

1、图搜索（广度优先、深度优先）深度优先特别重要

2、排序

3、动态规划

4、匹配算法和网络流算法

5、正则表达式和字符串匹配

6、三路划分-快速排序

7、合并排序（更具扩展性，复杂度类似快速排序）

8、DF/BF 搜索 （要知道使用场景）

9、Prim / Kruskal （最小生成树）

10、Dijkstra （最短路径算法）

11、选择算法

Ⅱ 数据结构 设计高效算法问题

// 要求是删除顺序表中在范围[x, y]内的元素。
// 按常规思路，每删除一个顺序表元素，则要将其后的元素整体前移一个位置。这种算法用到了双重for循环，时间复杂度为O(n^2)。
// 以下的算法只用到了单重for循环，时间复杂度为O(n)。原理是把所有不在范围[x, y]内的元素依次保存到顺序表的前部，而不处理本来要删除的、在范围[x, y]内的元素。当把所有不需要删除的元素都保存到了顺序表前部，只需要重新设置一下顺序表的长度为“前部”的最大下标+1，就模拟了删除操作。

void fun(SqList *&L, ElemType x)
{
// i为循环计数器。
// j为不需要删除的元素个数，初始化为0。
int i, j = 0;

// 依次遍历顺序表的每个元素
for (i = 0; i < L->length; ++i)
{
// 只处理不需要删除的元素，即不属于区间[x, y]的元素
if (!(L->data[i] >= x && L->data[i] <= y))
{
// 每找到一个不需要删除的元素，就把该元素保存到下标j的位置。
L->data[j] = L->data[i];
// 随后令j自增1。之前j代表的是处理后的顺序表的最大下标，现在j代表的是处理后的顺序表的长度。由于下标从0开始，所以长度永远比最大下标大1。
++j;
}
}

// 设置顺序表的长度为j，这样以后遍历顺序表只能访问前j个元素。即使下标j之后可能还存在属于[x, y]的元素，但是不会访问到它们，自然相当于“删除”了。
L->length = j;
}

Ⅲ 设计一个好的算法通常要考虑哪些要求

数据结构中评价一个好的算法，应该从四个方面来考虑，分别是：

一、算法的正确性。

二、算法的易读性。

三、是算法的健壮性。

四、是算法的时空效率（运行）。

算法的设计取决于数据（逻辑）结构，算法的实现取决于所采用的存储结构。数据的存储结构本质上是其逻辑结构在计算机存储器中的实现。为了全面反映一个数据的逻辑结构，它在内存中的影像包括两个方面，即数据元素之间的信息和数据元素之间的关系。

不同的数据结构有相应的操作。数据的操作是在数据的逻辑结构上定义的操作算法，如检索、插入、删除、更新和排序。

(3)数据结构算法问题扩展阅读

该算法的一般性质包括：

1．通用性对于任何符合输入类型的输入数据，都可以根据算法解决问题，并且包保证了计算结构的正确性。

2．算法的每一条指令都必须能够被人或机器执行。

3．确定性算法应该在每一步之后都有明确的下一步指示。也就是说，确保每个步骤都有下一步行动的指示，不缺少或只包含含糊的下一步行动指示。

4．有限算法的执行必须在有限步结束。

Ⅳ 数据结构中算法分析的问题

第一个第二个问题，就相当于你高中学的f(x)，没什么实际意义，也不用纠结
为什么用T表示呢，代表时间

而一般所说的时间复杂度，都是用大O表示的
你学过函数应该知道，次数最高的那项对函数的增长影响最大，所以这里可以忽略其他低次项
前面的系数也可以省去，对于这个程序的就是O(n2)