Structuri și algoritmi de date (DSA) se referă la studiul metodelor de organizare și stocare a datelor și proiectarea procedurilor (algoritmilor) de rezolvare a problemelor, care operează pe aceste structuri de date. DSA este una dintre cele mai importante abilități pe care trebuie să le aibă fiecare student la informatică. Se vede adesea că oamenii cu cunoștințe bune despre aceste tehnologii sunt programatori mai buni decât alții și, astfel, sparg interviurile aproape tuturor gigantului tehnologic. Acest Tutorial DSA își propune să vă ajute să învățați Structuri și Algoritmi de Date (DSA) rapid și ușor.

Cuprins

• Formularul complet DSA
• Ce este DSA?
• Cum să înveți DSA?
• Şir
• Liste legate
• Matrice/Grilă
• Grămadă
• Coadă
• Morman
• Hash
• Copac
• Grafic

• Algoritm de căutare
• Algoritm de sortare
• Algoritmul Divide and Conquer
• Algoritmi lacomi
• Recursiune
• Algoritmul de backtracking
• Programare dinamică
• Algoritmi grafici:
• Căutare de modele
• Algoritmi matematici
• Algoritmi geometrici
• Algoritmi pe biți
• Algoritmi randomizati
• Algoritmul de ramificare și legat

Formularul complet DSA

Termenul DSA înseamnă Structuri de date și algoritmi , în contextul Informaticii.

Ce este DSA?

Structuri și algoritmi de date (DSA) se referă la studiul metodelor de organizare și stocare a datelor și proiectarea procedurilor (algoritmilor) de rezolvare a problemelor, care operează pe aceste structuri de date.

Cum să înveți DSA?

Primul și cel mai important lucru este împărțirea procedurii totale în bucăți mici care trebuie făcute secvenţial. Procesul complet de a învăța DSA de la zero poate fi împărțit în 5 părți:

1. Învățați cel puțin un limbaj de programare (Lăsăm acest lucru la alegerea dvs.)
2. Aflați structurile de date
3. Învață algoritmi
4. Aflați despre complexitățile timpului și spațiului
5. Probleme de practică pe DSA

Cum să înveți DSA?

În speranța că ați învățat un limbaj de programare la alegere, permiteți-ne să mergem mai departe cu următorul pas pentru a învăța DSA în acest tutorial DSA.

Aici vine cea mai importantă și cea mai așteptată etapă a foii de parcurs pentru învățarea structurii datelor și a algoritmului – etapa în care începi să înveți despre DSA. Subiectul DSA este format din două părți:

• Structuri de date
• Algoritmi

Deși sunt două lucruri diferite, ele sunt foarte interdependente și este foarte important să urmați calea corectă pentru a le învăța cel mai eficient. Dacă sunteți confuz cu privire la care să învățați mai întâi, vă recomandăm să parcurgeți analiza noastră detaliată pe această temă: Aici am urmărit fluxul de învățare a unei structuri de date și apoi cei mai legați și importanți algoritmi utilizați de acea structură de date.

Aflați structurile de date

Structuri de date sunt componente esențiale care ajută la organizarea și stocarea eficientă a datelor în memoria computerului. Ele oferă o modalitate de a gestiona și manipula datele în mod eficient, permițând operațiuni de acces, inserare și ștergere mai rapide. Structurile comune de date includ matrice, liste legate, stive, cozi, arbori și grafice , fiecare servind unor scopuri specifice în funcție de cerințele problemei în cauză. Înțelegerea structurilor de date este fundamentală pentru proiectarea algoritmilor eficienți și optimizarea performanței software-ului.

Matrice este o structură de date liniară care stochează o colecție de elemente de același tip de date. Elementelor li se alocă o memorie contiguă, permițând accesul în timp constant. Fiecare element are un număr de index unic.

• Operații pe matrice:
  • Traversare : Iterarea prin elementele unui tablou.
  • Inserare : Adăugarea unui element la matrice la un index specific.
  • Ștergere : Eliminarea unui element din matrice la un index specific.
  • In cautarea : Găsirea unui element în matrice după valoarea sau indexul său.
• Tipuri de matrice :
  • Matrice unidimensională : O matrice simplă cu o singură dimensiune.
  • Matrice multidimensională : o matrice cu dimensiuni multiple, cum ar fi o matrice.
• Aplicații Array :
  • Stocarea datelor într-o manieră secvențială
  • Implementarea cozilor, stivelor și a altor structuri de date
  • Reprezentarea matricelor și tabelelor
• Subiecte înrudite despre Array:
  • Tutorial Arrays
  • Top 50 de probleme de codare a matricei pentru interviuri
  • Exersați problemele pe Arrays

2. Snur

A şir este o secvență de caractere, folosită de obicei pentru a reprezenta text. Este considerat un tip de date care permite manipularea și prelucrarea datelor textuale în programe de calculator.

• Operații pe String :
  • Concatenare : Unirea a două șiruri împreună.
  • Comparaţie : Compararea lexicografic a două șiruri.
  • Subșir extracţie : Extragerea unui subșir dintr-un șir.
  • Căutare : Căutarea unui subșir într-un șir.
  • Modificare : schimbarea sau înlocuirea caracterelor dintr-un șir.
• Aplicații ale lui String :
  • Procesarea textului
  • Potrivire de model
  • Data validarii
  • Managementul bazei de date
• Postări asemănatoare:
  • Tutorial șiruri
  • Top 50 de probleme de codare a șirurilor pentru interviuri
  • Exersați probleme pe șir

3. Liste legate

A lista legată este o structură de date liniară care stochează date în noduri, care sunt conectate prin pointeri. Spre deosebire de matrice, listele legate nu sunt stocate în locații de memorie adiacente.

• Caracteristicile listei legate:
  • Dinamic : Listele legate pot fi redimensionate cu ușurință prin adăugarea sau eliminarea nodurilor.
  • Necontiguu : Nodurile sunt stocate în locații aleatorii de memorie și conectate prin pointeri.
  • Acces secvenţial : Nodurile pot fi accesate numai secvenţial, pornind de la capul listei.
• Operațiuni pe lista conectată:
  • Creare : Crearea unei noi liste legate sau adăugarea unui nou nod la o listă existentă.
  • Traversare : Iterarea listei și accesarea fiecărui nod.
  • Inserare : Adăugarea unui nou nod la o anumită poziție din listă.
  • Ștergere : Eliminarea unui nod din listă.
  • Căutare : Găsirea unui nod cu o anumită valoare în listă.
• Tipuri de liste legate :
  • Lista legată individual : Fiecare nod indică următorul nod din listă.
  • Listă dublu legată : Fiecare nod indică atât nodul următor, cât și cel anterior din listă.
  • Listă circulară legată : Ultimul nod indică înapoi către primul nod, formând o buclă circulară.
• Aplicații ale listei conectate :
  • Listele legate sunt utilizate în diverse aplicații, inclusiv:
  • Implementarea cozilor și stivelor
  • Reprezentarea graficelor și arborilor
  • Mentinerea datelor ordonate
  • Gestionarea memoriei
• Subiecte asemănătoare:
  • Tutorial Lista legată
  • Top 50 de probleme pe lista conectată pentru interviuri
  • Exersați problemele pe listele conectate

4. Matrice/Grilă

A matrice este o matrice bidimensională de elemente, dispuse în rânduri și coloane. Este reprezentat ca o grilă dreptunghiulară, cu fiecare element la intersecția unui rând și a unei coloane.

• Concepte cheie:
  • Rânduri : linii orizontale ale elementelor dintr-o matrice.
  • Coloane : linii verticale ale elementelor dintr-o matrice.
  • Dimensiuni : numărul de rânduri și coloane dintr-o matrice (de exemplu, o matrice 3×4 are 3 rânduri și 4 coloane).
  • Element Acces : Elementele pot fi accesate folosind indici de rând și coloană (de exemplu, M[2][3] se referă la elementul din rândul 2, coloana 3).
• Aplicații Matrix/Grid :
  • Procesarea imaginii
  • Analiza datelor
  • Probleme de optimizare
• Postări asemănatoare:
  • Tutorial Matrix/Grid
  • Top 50 de probleme pe matrice/grilă pentru interviuri
  • Exersați probleme pe matrice/grilă

5. Grămadă

Grămadă este o structură de date liniară care urmează o anumită ordine în care sunt efectuate operațiunile. Ordinul poate fi LIFO (Ultimul intrat, primul ieşit) sau FILO (primul intrat, ultimul ieşit) . LIFO implică faptul că elementul care este introdus ultimul, iese primul și RÂND implică faptul că elementul care este introdus primul, iese ultimul.

• Operație pe stivă :
  • Apăsaţi : Adaugă un element în partea de sus a stivei
  • Pop : Îndepărtează și returnează elementul din partea de sus a stivei
  • Arunca o privire : Returnează elementul din partea de sus a stivei fără a-l elimina
  • mărimea : Returnează numărul de elemente din stivă
  • Este gol : Verifică dacă stiva este goală
• Aplicații ale Stivei :
  • Apeluri de funcții
  • Evaluarea expresiei
  • Întoarcerea înapoi
  • Anulați/refaceți operațiuni
• Subiecte înrudite pe stivă:
  • Tutorial Stiva
  • Top 50 de probleme pe stiva pentru interviuri
  • Exersați problemele pe Stack

6. Coadă

A Coadă Structura datelor este un concept fundamental în informatică utilizat pentru stocarea și gestionarea datelor într-o anumită ordine. Urmează principiul Primul intrat, primul ieşit ( FIFO ), unde primul element adăugat în coadă este primul care trebuie eliminat

• Operațiune în coadă :
  • Pune în coadă : Adaugă un element în spatele cozii
  • În consecinţă : elimină un element din partea din față a cozii
  • Arunca o privire : Preia elementul frontal fără a-l scoate
  • Este gol : Verifică dacă coada este goală
  • E plin : Verifică dacă coada este plină
• Tipul de coadă :
  • Coada circulară : Ultimul element se conectează la primul element
  • Coadă dublă (Deque) : Operațiile pot fi efectuate de la ambele capete
  • Coada prioritară : Elementele sunt aranjate în funcție de prioritate
• Aplicații de coadă :
  • Programarea locurilor de muncă
  • Mesaje în coadă
  • Modelare prin simulare
  • Buffering de date
• Subiecte asemănătoare:
  • Tutorial de coadă
  • Top 50 de probleme la coadă pentru interviuri
  • Exersați problemele în coadă

7. Morman

A Morman este o structură de date binară completă care satisface proprietatea heap: pentru fiecare nod, valoarea copiilor săi este mai mică sau egală cu propria sa valoare. Mulțile sunt de obicei folosite pentru implementare cozile prioritare , unde cel mai mic (sau cel mai mare) element este întotdeauna la rădăcina arborelui.

• Operațiuni de Heap :
  • Introduce : adaugă un nou element la heap, menținând în același timp proprietățile heap.
  • Extract-Max/Extract-Min : Îndepărtează elementul rădăcină și restructurează grămada.
  • Tasta Creștere/Scădere : Actualizează valoarea unui nod și restructurează heap-ul.
• Tipuri de grămadă :
  • Max-Heap : Nodul rădăcină are valoarea maximă printre copiii săi.
  • Min-Heap : Nodul rădăcină are valoarea minimă printre copiii săi.
• Aplicații ale Heap :
  • Cozile prioritare
  • Triere
  • Algoritmi grafici (de exemplu, algoritmul lui Dijkstra)
• Postări asemănatoare:
  • Heap Tutorial
  • Top 50 de probleme pe Heap pentru interviuri
  • Practicați problemele pe Heap

8. Hash

Hashing este o tehnică care generează o ieșire de dimensiune fixă ​​(valoare hash) dintr-o intrare de dimensiune variabilă folosind formule matematice numite funcții hash . Hashingul este folosit pentru a determina un index sau o locație pentru stocarea unui articol într-o structură de date, permițând regăsirea și inserarea eficientă.

• Concepte cheie:
  • Funcția Hash : O funcție matematică care mapează o intrare la o valoare hash.
  • Tabel Hash : O structură de date care stochează perechi cheie-valoare, unde cheia este o valoare hash și valoarea sunt datele reale.
  • Coliziune : Când două chei diferite produc aceeași valoare hash.
• Tipuri de funcții Hash :
  • Metoda diviziunii : Împarte intrarea la o constantă și folosește restul ca valoare hash.
  • Pătratul Mijlociu Metodă: pătrate intrarea și ia cifrele din mijloc ca valoare hash.
  • Metoda de pliere : Împarte intrarea în blocuri de dimensiuni egale și le adună împreună pentru a obține valoarea hash.
  • Metoda înmulțirii : Înmulțește intrarea cu o constantă și ia partea fracțională ca valoare hash.

• Tehnici de rezolvare a coliziunilor :
  • Înlănțuire separată (Hashing deschis) : Stochează elementele care se ciocnesc într-o listă legată la valoarea hash corespunzătoare.
  • Adresare deschisă (Hashing închis) : Folosește diverse strategii pentru a găsi o locație alternativă pentru elementele care se ciocnesc în tabelul hash.
• Aplicații de hashing :
  • Stocarea și preluarea eficientă a datelor în baze de date și sisteme de fișiere.
  • Verificarea parolelor și a semnăturilor digitale.
  • Distribuirea cererilor pe mai multe servere.
  • Generarea hash-urilor securizate pentru integritatea și autentificarea datelor.
• Postări asemănatoare:
  • Tutorial Hash
  • Exersați problemele de hashing

9. Copac

A copac este o structură de date ierarhică neliniară constând din noduri conectate prin muchii, cu un nod superior numit rădăcină și noduri având noduri copil. Este folosit în informatică pentru organizarea eficientă a datelor.

variabilă javascript globală

• Traversarea copacului : Metodele de traversare a arborilor sunt folosite pentru a vizita și procesa nodurile dintr-o structură de date arborescentă. Cele trei metode comune de traversare sunt:
  • În ordine : Vizitați subarborele din stânga, nodul curent, apoi subarborele din dreapta.
  • Pre-comanda : Vizitați nodul curent, subarborele din stânga, apoi subarborele din dreapta.
  • Post-comanda : Vizitați subarborele din stânga, subarborele din dreapta, apoi nodul curent.
• Clasificarea arborilor:
  • Clasificări ale Copaci se referă la gruparea arborilor pe baza anumitor caracteristici sau criterii. Acest lucru poate implica clasificarea arborilor în funcție de factorul lor de echilibru, gradul de noduri, proprietățile de ordonare etc. Mai jos sunt câteva clasificări importante ale arborelui.

• Aplicații ale arborilor:
  • Sisteme de fișiere
  • Baze de date
  • documente XML
  • Inteligenţă artificială
• Postări asemănatoare:
  • Tutorial arbore
  • Top 50 de probleme de codificare arbore
  • Practicați probleme pe Tree

10. Grafic

A Grafic este o structură de date neliniară constând dintr-un set finit de vârfuri (sau noduri) și un set de muchii care conectează o pereche de noduri.

• Traversări ale graficului:
  • Căutare pe lățimea întâi (BFS) : Vizitează nodurile nivel cu nivel.
  • Căutare în profunzime (DFS) : Vizitează recursiv nodurile, explorând câte o ramură.
• Aplicații ale graficelor :
  • Retele sociale
  • Hărți și navigație
  • Programare
  • Exploatarea datelor
• Postări asemănatoare:
  • Reprezentarea grafică
  • Tipuri de grafice
  • Tutorial grafic
  • Exersați probleme pe Graph

Învață algoritmi

Odată ce ai clarificat conceptele de Structuri de date , acum este timpul să vă începeți călătoria prin Algoritmi . În funcție de tipul de natură și de utilizare, algoritmii sunt grupați în mai multe categorii, după cum se arată mai jos:

1. Algoritm de căutare

Algoritmi de căutare sunt folosite pentru a localiza date specifice într-un set mai mare de date. Ajută la găsirea prezenței unei valori țintă în date. Există diferite tipuri de algoritmi de căutare, fiecare cu propria abordare și eficiență.

• Cei mai comuni algoritmi de căutare:
  • Căutare liniară : Căutare iterativă de la un capăt la altul.
  • Căutare binară : Căutare „Divide-and-cuquer” pe o matrice sortată, reducând la jumătate spațiul de căutare la fiecare iterație.
  • Căutare ternară : Căutare Divide-and-Conquer pe o matrice sortată, împărțind spațiul de căutare în trei părți la fiecare iterație.
• Alți algoritmi de căutare:
  • Salt de căutare
  • Căutare prin interpolare
  • Căutare exponențială
• Subiecte asemănătoare:
  • Exersați probleme cu algoritmul de căutare

2. Algoritm de sortare

Algoritmi de sortare sunt folosite pentru a aranja elementele unei liste într-o anumită ordine, cum ar fi numerică sau alfabetică. Organizează articolele într-un mod sistematic, facilitând căutarea și accesarea unor elemente specifice.

Există o mulțime de tipuri diferite de algoritmi de sortare. Unii algoritmi folosiți pe scară largă sunt:

Subiecte asemănătoare:

• Tutorial algoritm de sortare
• Top Sortarea întrebărilor și problemelor interviului
• Exersați probleme cu algoritmul de sortare

3. Algoritmul Divide and Conquer

Diviza și cuceri algoritmii urmează o strategie recursivă pentru a rezolva probleme, împărțindu-le în subprobleme mai mici, rezolvând acele subprobleme și combinând soluțiile pentru a obține soluția finală.

Pași:

1. Divide : Împărțiți problema în subprobleme mai mici, independente.
2. A cuceri : Rezolvați recursiv fiecare subproblemă.
3. Combina : Uniți soluțiile subproblemelor pentru a obține soluția finală.

Exemple:

• Merge Sort: Împarte matricea în două jumătăți, sortează fiecare jumătate în mod recursiv și îmbină jumătățile sortate.
• Sortare rapidă: selectează un element pivot, partiționează matricea în două subgrupuri pe baza pivotului și sortează recursiv fiecare subbary.
• Căutare binară: Împarte spațiul de căutare în jumătate în mod repetat până când elementul țintă este găsit sau spațiul de căutare este epuizat.

Articole similare:

• Tutorial Divide and Conquer
• Exersați probleme cu algoritmul Divide And Conquer

4. Algoritmi lacomi

După cum sugerează și numele, acest algoritm construiește soluția pe rând și alege următoarea piesă care oferă cel mai evident și imediat beneficiu, adică care este cea mai optimă alegere în acel moment. Deci, problemele în care alegerea optimă local duce și la soluții globale sunt cele mai potrivite pentru Greedy.

Unele probleme importante ale algoritmilor lacomi sunt:

Articole similare:

• Tutorial Algoritmul Greedy
• Exersați probleme cu algoritmul Greedy

5. Recursiune

Recursiune este o tehnică de programare în care o funcție se numește în cadrul propriei definiții. Este de obicei folosit pentru a rezolva probleme care pot fi împărțite în cazuri mai mici ale aceleiași probleme. De exemplu: Turnurile din Hanoi (TOH) , Calcul factorial și Secvența Fibonacci etc.

Pași :

• Caz de baza : Definiți o condiție care oprește apelurile recursive și oferă o soluție.
• Caz recursiv : Definiți pașii pentru a împărți problema în cazuri mai mici și pentru a efectua apeluri recursive.
• Întoarcere : Returnați soluția din apelurile recursive și combinați-le pentru a rezolva problema inițială.

Ideea care face din Recursion unul dintre cei mai folosiți algoritmi este că formează baza pentru mulți alți algoritmi, cum ar fi Traversări de copaci , Traversări grafice , Algoritmi Divide and Conquers și Algoritmi de backtracking .

Subiecte asemănătoare:

• Tutorial de recursivitate
• Funcții recursive
• Recursiunea cozii
• Top 50 de probleme privind algoritmul recursiv pentru interviu
• Practicați probleme cu algoritmul de recursivitate

6. Algoritmul de backtracking

După cum am menționat mai devreme, Întoarcerea înapoi algoritmul este derivat din algoritmul de recursivitate, cu opțiunea de a reveni dacă o soluție recursivă eșuează, adică în cazul în care o soluție eșuează, programul urmărește momentul în care a eșuat și se bazează pe o altă soluție. Deci, practic, încearcă toate soluțiile posibile și o găsește pe cea corectă.

Unele probleme importante și cele mai comune ale algoritmilor de backtracking, pe care trebuie să le rezolvați înainte de a continua, sunt:

Articol înrudit:

• Tutorial de backtracking
• Exersați probleme cu algoritmul de backtracking

7. Programare dinamică

Programare dinamică este o metodă folosită în matematică și informatică pentru a rezolva probleme complexe prin descompunerea lor în subprobleme mai simple. Rezolvând fiecare subproblemă o singură dată și stocând rezultatele, se evită calculele redundante, ducând la soluții mai eficiente pentru o gamă largă de probleme.

Concepte cheie:

• Substructură optimă : Soluția optimă a unei probleme poate fi construită din soluțiile optime ale subproblemelor sale.
• Subprobleme suprapuse : Subproblemele sunt adesea repetate în problema mai mare, ceea ce duce la calcule redundante.
• Memorarea / Intabulare : Stocarea soluțiilor la subprobleme pentru a evita recalcularea.

Unele probleme importante și cele mai comune ale algoritmilor de programare dinamică, pe care trebuie să le rezolvați înainte de a continua, sunt:

Articole similare:

• Tabulare vs memorare
• Cum se rezolvă o problemă de programare dinamică?
• Tutorial de programare dinamică
• Top 50 de probleme de codare de programare dinamică pentru interviuri
• Exersați probleme cu algoritmul de programare dinamică

8. Algoritmi grafici :

Algoritmi grafici în structurile de date și algoritmii (DSA) sunt un set de tehnici și metode utilizate pentru rezolvarea problemelor legate de grafice, care sunt o colecție de noduri și muchii. Acești algoritmi sunt proiectați pentru a efectua diverse operații pe grafice, cum ar fi căutând, străbătând, găsind calea cea mai scurtă , și determinarea conectivitate . Ele sunt esențiale pentru rezolvarea unei game largi de probleme din lumea reală, inclusiv rutarea rețelei, analiza rețelelor sociale și alocarea resurselor.

Subiecte asemănătoare:

• Tutorial grafic
• Top 50 de probleme de codificare grafică pentru interviuri
• Problemă de practică pe algoritmi grafici

9 . Căutare de modele

Căutare de modele este o tehnică fundamentală în DSA utilizată pentru a găsi aparițiile unui model specific într-un text dat.

Mai jos sunt câțiva algoritmi standard de căutare a modelelor:

Subiecte asemănătoare:

• Tutorial de căutare de modele
• Problemă de practică activată Căutare de modele

10 . Algoritmi matematici

Algoritmi matematici sunt o clasă de algoritmi care rezolvă probleme legate de concepte matematice. Sunt utilizate pe scară largă în diverse domenii, inclusiv grafică pe computer, analiză numerică, optimizare și criptare.

Subiecte asemănătoare:

• Problemă de practică pe algoritmul matematic

11. Algoritmi geometrici

Algoritmi geometrici sunt o clasă de algoritmi care rezolvă probleme legate de geometrie. Algoritmii geometrici sunt esențiali pentru rezolvarea unei game largi de probleme din informatică, cum ar fi:

Subiecte asemănătoare:

• Problemă de practică pe algoritmi geometrici

12. Algoritmi biți

Algoritmi pe biți sunt algoritmi care operează pe biți individuali de numere. Acești algoritmi manipulează reprezentarea binară a numerelor pentru a efectua sarcini precum manipularea biților, operații logice pe biți (ȘI, SAU, XOR), biți de schimbare , și setare sau ștergerea unor biți specifici în cadrul unui număr. Algoritmii pe biți sunt utilizați în mod obișnuit în programare de nivel scăzut, criptare și sarcini de optimizare unde este necesară manipularea eficientă a biților individuali.

Subiecte asemănătoare:

• Tutorial pentru algoritmi biți
• Practicați problema pe algoritmi pe biți

13. Algoritmi randomizati

Algoritmii randomizati sunt algoritmi care folosesc aleatoritatea pentru a rezolva probleme. Ei folosesc inputuri aleatorii pentru a-și atinge obiectivele, conducând adesea la soluții mai simple sau mai eficiente.

Tipuri de algoritmi randomizati:

• Las Vegas : Produce întotdeauna un rezultat corect, dar timpul de rulare este aleatoriu.
• Monte Carlo : Poate produce un rezultat incorect cu o probabilitate mică, dar timpul de rulare este de obicei mai rapid.

Algoritmi importanți care utilizează algoritmi de randomizare:

14. Algoritmul de ramificare și legat

The Algoritmul de ramificare și legat este o metodă folosită în problemele de optimizare combinatorie pentru a căuta sistematic cea mai bună soluție. Funcționează prin împărțirea problemei în subprobleme mai mici, sau ramuri, și apoi eliminând anumite ramuri pe baza limitelor soluției optime. Acest proces continuă până când se găsește cea mai bună soluție sau se explorează toate ramurile.

Probleme standard privind algoritmul de ramificare și legat:

Subiecte asemănătoare:

• Tutorial de ramificare și algoritm legat

Aflați despre complexități

În Structuri și algoritmi de date (DSA), scopul principal este de a rezolva probleme în mod eficient și eficient. Pentru a determina eficiența unui program, ne uităm la două tipuri de complexități:

1. Complexitatea timpului : Aceasta ne spune cât timp durează codul nostru pentru a rula.
2. Complexitatea spațială : Aceasta ne spune câtă memorie folosește codul nostru.

Notație asimptotică :

Pentru a compara eficiența algoritmilor, folosim notația asimptotică, un instrument matematic care estimează timp bazat pe dimensiunea de intrare fără a rula codul. Se concentrează pe numărul de operațiuni de bază din program.

Cea mai des folosită notație pentru analiza codului este Notația O mare , oferind o limită superioară a timpului de rulare sau a utilizării memoriei în ceea ce privește dimensiunea de intrare.

Subiecte asemănătoare:

• Înțelegerea complexității timpului cu exemple simple
• Complexitatea temporală a diferitelor structuri de date
• Cum se analizează buclele pentru analiza complexității algoritmilor
• Întrebări practice privind analiza complexității timpului

Practică cheat Sheet cu probleme:

Liste de probleme selectate din articolele de mai jos:

• Foaie de parcurs DSA de Sandeep Jain
• FIȘĂ SDE – Un ghid complet pentru pregătirea SDE
• techcodeview.com Master Sheet – Lista tuturor Cheat Sheets