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数据结构

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  • 1.1.1 关于数据组织
  • 1.1.2 关于空间使用
  • 1.1.3 关于算法效率
  • 1.1.4 抽象数据类型
  • 1.2.1 算法的定义
  • 1.2.2 什么是好的算法
  • 1.2.3 复杂度的渐进表示
  • 1.3.1 应用实例 - 算法1 & 2
  • 1.3.2 应用实例 - 算法3
  • 1.3.3 应用实例 - 算法4
  • 2.1.1 引子:多项式表示
  • 2.1.2 线性表及顺序存储
  • 2.1.3 顺序存储的插入和删除
  • 2.1.4 链式存储及查找
  • 2.1.5 链式存储的插入和删除
  • 2.1.6 广义表与多重链表
  • 2.2.1 什么是堆栈
  • 2.2.2 堆栈的顺序存储实现
  • 2.2.3 堆栈的链式存储实现
  • 2.2.4 堆栈应用:表达式求值
  • 2.3.1 队列及顺序存储实现
  • 2.3.2 队列的链式存储实现
  • 2.4 应用实例:多项式加法运算
  • 小白专场:多项式乘法与加法运算①
  • 小白专场:多项式乘法与加法运算②
  • 小白专场:多项式乘法与加法运算③
  • 线性结构之习题选讲:Reversing Linked List①
  • 线性结构之习题选讲:Reversing Linked List②
  • 线性结构之习题选讲:Reversing Linked List③
  • 3.1.1 引子(顺序查找)
  • 3.1.2 引子(二分查找例子)
  • 3.1.3 引子(二分查找实现)
  • 3.1.4 树的定义和术语
  • 3.1.5 树的表示
  • 3.2.1 二叉树的定义及性质
  • 3.2.2 二叉树的存储结构
  • 3.3.1 先序中序后序遍历
  • 3.3.2 中序非递归遍历
  • 3.3.3 层序遍历
  • 3.3.4 遍历应用例子
  • 小白专场:树的同构①
  • 小白专场:树的同构②
  • 4.1.1 二叉搜索树及查找
  • 4.1.2 二叉搜索树的插入
  • 4.1.3 二叉搜索树的删除
  • 4.2.1 什么是平衡二叉树
  • 4.2.2 平衡二叉树的调整
  • 小白专场:是否同一棵二叉搜索树①
  • 小白专场:是否同一棵二叉搜索树②
  • 小白专场:是否同一棵二叉搜索树③
  • 5.1.1 什么是堆
  • 5.1.2 堆的插入
  • 5.1.3 堆的删除
  • 5.1.4 堆的建立
  • 5.2.1 什么是哈夫曼树
  • 5.2.2 哈夫曼树的构造
  • 5.2.3 哈夫曼编码
  • 5.3.1 集合的表示及查找
  • 5.3.2 集合的并运算
  • 小白专场:堆中的路径
  • 小白专场:File Transfer①
  • 小白专场:File Transfer②
  • 小白专场:File Transfer③
  • 小白专场:File Transfer④
  • 树之习题选讲-Tree Traversals Again①
  • 树之习题选讲-Tree Traversals Again②
  • 树之习题选讲-Complete Binary Search Tree①
  • 树之习题选讲-Complete Binary Search Tree②
  • 树之习题选讲-Complete Binary Search Tree③
  • 树之习题选讲- Huffman Codes①
  • 树之习题选讲- Huffman Codes②
  • 树之习题选讲- Huffman Codes③
  • 6.1.1 什么是图 - 定义
  • 6.1.2 什么是图 - 邻接矩阵表示法
  • 6.1.3 什么是图 - 邻接表表示法
  • 6.2.1 图的遍历 - DFS
  • 6.2.2 图的遍历 - BFS
  • 6.2.3 图的遍历 - 为什么需要两种遍历
  • 6.2.4 图的遍历 - 图不连通怎么办
  • 6.3 应用实例:拯救007
  • 6.4 应用实例:六度空间
  • 小白专场:如何建立图①
  • 小白专场:如何建立图②
  • 小白专场:如何建立图③
  • 小白专场:如何建立图④
  • 小白专场:如何建立图⑤
  • 小白专场:如何建立图⑥
  • 7.1.1 概述
  • 7.1.2 无权图的单源最短路
  • 7.1.2-无权图的单源最短路示例
  • 7.1.3 有权图的单源最短路
  • 7.1.3 有权图的单源最短路示例
  • 7.1.4 多源最短路算法
  • 小白专场:哈利•波特的考试①
  • 小白专场:哈利•波特的考试②
  • 小白专场:哈利•波特的考试③
  • 小白专场:哈利•波特的考试④
  • 8.1.1 Prim算法
  • 8.1.2 Kruskal算法
  • 8.2.1 拓扑排序
  • 8.2.2 关键路径
  • 图之习题选讲-旅游规划①
  • 图之习题选讲-旅游规划②
  • 9.1.1 概述
  • 9.1.2 冒泡排序
  • 9.1.3 插入排序
  • 9.1.4 时间复杂度下界
  • 9.2 希尔排序
  • 9.3.1 选择排序
  • 9.3.2 堆排序
  • 9.4.1 有序子列的归并
  • 9.4.2 递归算法
  • 9.4.3 非递归算法
  • 10.1.1 算法概述
  • 10.1.2 选主元
  • 10.1.3 子集划分
  • 10.1.4 算法实现
  • 10.2.1 算法概述
  • 10.2.2 物理排序
  • 10.3.1 桶排序
  • 10.3.2 基数排序
  • 10.3.3 多关键字的排序
  • 10.4 排序算法的比较
  • 排序之习题选讲-Insert or Merge①
  • 排序之习题选讲-Insert or Merge②
  • 排序之习题选讲Sort with Swap(0,*)①
  • 排序之习题选讲Sort with Swap(0,*) ②
  • 11.1.1 引子_散列的基本思路
  • 11.1.2 什么是散列表
  • 11.2.1 数字关键词的散列函数构造
  • 11.2.2 字符串关键词的散列函数构造
  • 11.3.1 开放定址法
  • 11.3.2 线性探测
  • 11.3.3 线性探测—字符串的例子
  • 11.3.4 平方探测法
  • 11.3.5 平方探测法的实现
  • 11.3.6 分离链接法
  • 11.4 散列表的性能分析
  • 11.5 文件中单词词频统计
  • 小白专场:电话聊天狂人①
  • 小白专场:电话聊天狂人②
  • 小白专场:电话聊天狂人③
  • 小白专场:电话聊天狂人④
  • 散列查找之习题选讲-Hashing - Hard Version
  • 串的模式匹配(KMP算法)①
  • 串的模式匹配(KMP算法)②
  • 串的模式匹配(KMP算法)③
  • 串的模式匹配(KMP算法)④
  • 串的模式匹配(KMP算法)⑤