考研中数据结构与算法的图论章节的内容(内容丰富)

MangataTS 2022-08-28 19:14:21

本文主要介绍关于考研中数据结构与算法的图论章节的内容,包括但不限于图的基本概念、术语、图的存储结构(邻接矩阵、邻接表、十字链表、邻接多重链表)、图的遍历方法(DFS、BFS)以及图的应用(最小生成树、最短路径、有向无环图描述表达式、拓扑排序、关键路径)等等以及放上了一些易错题目,并持续更新中~...

 

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个人觉得是我见过的最简单易懂的算法入门书籍。 以前搜刮过几本算法竞赛书,但是难度终归太大【好吧,其实是自己太懒了】。 略翻过教材,大多数水校的教材,大家懂的。好一点的也是那本国内的经典,不是说它写的不好,只是没有这一本好。 本书Java实现,配有大量的图解,没有一句难懂的话,而且全都是模块化实现。 讲的都是实用算法,没有那些高大上听着名字就让人感到很害怕的东西,个人觉得比CLRS实用性要强,更加适合入门的学习。 大一,推荐这本书入门 【有C语言基础即可,自己去搜索下如何用Java写出Hello World就没有问题】 大二,推荐这本书从头到尾好好读一遍,做下上千道的课后习题 【后面的有点小难度,但是难度不大值得一做,听起来很多的样子,用心去做,相信很快就可以做完的】。 大三,推荐这本书,重新温习已知算法,为找工作,考研做准备。 【可以试着自己在纸上全部实现一遍】 大四,依旧推荐这本书,没事重温经典,当手册来查也不错。 Sedgwick 红黑树的发现者,Donald E.Knuth 的得意门生,对各种算法都有比较深入的研究,他的书,我想不会太差。 也许对于数据结构的学习涉及的内容比较少,没有动态规划,图论也只是讲了很基础的东西,字符串KMP弄的过于复杂(对比于acm)。但是瑕不掩瑜,对于绝大部分内容真的讲的超级清楚,完美的图解,就像单步调试一样,也许是一本不需要智商就能看懂的算法书(习题应该略有难度,还没有做,打算上Princeton的公开课时同步跟进)。至少这是一本让我这个算法渣渣看了爱不释手,怦然心动的书。 完美学习资源: 官方主页:http://algs4.cs.princeton.edu/home/ Coursera公开课:https://www.coursera.org/course/algs4partI (听说已经开课两期了,最近即将开课的时间是2014/09/05号那期,希望有兴趣的同学一起来学习)。 MOOC平台(笔记、讨论等): http://mooc.guokr.com/course/404/Algorithms--Part-I/ http://mooc.guokr.com/course/403/Algorithms--Part-II/ 不得不吐槽,他的lecture比他的书好,他本人讲的课更是一绝。 互补课程: 斯福坦的Algorithms: Design and Analysis, http://mooc.guokr.com/course/157/Algorithms--Design-and-Analysis--Part-1/ 快毕业了才接触到豆瓣和MOOC,看到很多经典的书籍都是推荐大学一二年级的学生看,每每想到自己却连书皮都没有摸过,就深感惭愧。 我们都老的太快,却聪明得太迟。
目录 第一章 从零开始 8 1.1机试分析 8 1.2 IDE的选择与评测结果 10 1.3 DreamJudge的使用 11 1.4输入输出技巧 12 1.5头文件技巧 15 1.6数组使用技巧 16 1.7审时度势 — 复杂度与是否可做 19 1.8 C++ STL的使用 21 1.9多组输入的问题 27 第二章 入门经典 29 2.1 简单模拟 30 2.2 进制转换类问题 32 2.3 排版类问题 37 2.4 日期类问题 42 2.5 字符串类问题 45 2.6 排序类问题 47 2.7 查找类问题 54 2.8 贪心类问题 61 2.9 链表类问题 65 第三章 数学 68 3.1 同模余定理 69 3.2 最大公约数(GCD) 72 3.3 最小公倍数(LCM) 74 3.4 斐波那契数列 75 3.5 素数判定 76 3.6 素数筛选 78 3.7 分解素因数 81 3.8 二分快速幂 83 3.9 常见数学公式总结 85 3.10 规律神器OEIS 87 第四章 高精度问题 89 4.1 Python解法 90 4.2 Java解法 91 4.3 C/C++解法 92 第五章 数据结构 93 5.1 栈的应用 94 5.2 哈夫曼树 96 5.3 二叉树 102 5.4 二叉排序树 111 5.5 hash算法 114 5.6 前缀树 115 第六章 搜索 121 6.1 暴力枚举 122 6.2 广度优先搜索(BFS) 124 6.3 递归及其应用 127 6.4 深度优先搜索(DFS) 130 6.5 搜索剪枝技巧 135 6.6 终极骗分技巧 138 第七章 图论 139 7.1 理论基础 140 7.2 图的存储 145 7.3 并查集 148 7.4 最小生成树问题 151 7.5 最短路径问题 155 7.6 拓扑排序 162 第八章 动态规划 165 8.1 递推求解 166 8.2 最大子段和 168 8.3 最长上升子序列(LIS) 170 8.4 最长公共子序列(LCS) 174 8.5 背包类问题 176 8.6 记忆化搜索 179 8.7 字符串相关的动态规划 182

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