文件名称：leetcode探索卡片再哪里-data_structures_algorithms:关于常用数据结构和算法的个人笔记和信息，用Python编
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更新时间：2024-07-19 23:22:13
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leetcode 探索区别再哪里数据结构和算法 我在学习数据结构和算法时的笔记和资源。 我将添加更好的注释，并希望为每个算法添加伪代码。 实践： （有薪酬的） 图书： 算法类型： 参考资料和资源： 哈利姆、史蒂文和菲利克斯哈利姆。 竞争性编程：编程竞赛的新下限。 relu, 2013. () 有用的可视化工具： 大O介绍： 大 O 分析和备忘单： 如果 GitHub 不呈现笔记本，请使用 . 我最终会在每个算法类型的目录中设置带有链接的自述文件。 下面考虑的算法类型： 简单的递归算法 回溯算法 分治算法 动态规划算法 贪心算法 分支定界算法 蛮力算法 随机算法 简单的递归算法： 直接解决基本情况 用一个简单的子问题递归 做一些额外的工作来将更简单的子问题的解决方案转换为给定问题的解决方案。 例子： 要计算列表中元素的数量： 测试某个值是否出现在列表中。 回溯算法： 这些算法基于深度优先递归搜索： 测试以查看是否已找到解决方案，如果找到，则返回，否则返回 对于此时可以做出的每个选择， 做出那个选择 复发 如果递归返回一个解决方案，则返回它 如果没有选择，返回失败 示例：使用不超过四种颜色
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data_structures_algorithms-master
----searching()
--------binary_search.ipynb(5KB)
--------Interpolation_search.ipynb(7KB)
--------linear_search.ipynb(4KB)
----trees()
--------binary_search_trees.ipynb(118KB)
--------2_3_trees.ipynb(11KB)
--------static()
----selection()
--------quick_select.ipynb(3KB)
----heaps()
--------max_and_min_heap_sort.ipynb(11KB)
----sorting()
--------quick_sort.ipynb(10KB)
--------bubble_sort.ipynb(5KB)
--------static()
--------selection_sort.ipynb(4KB)
--------insertion_sort.ipynb(6KB)
--------merge_sort.ipynb(81KB)
----stacks_and_queues()
--------stacks.ipynb(10KB)
--------queues.ipynb(15KB)
----hashing()
--------hashing.ipynb(7KB)
----LICENSE.md(1KB)
----.gitignore(1KB)
----graphs()
--------static()
--------graphs.ipynb(214KB)
----README.md(9KB)
----linked_lists()
--------doubly_linked_lists.ipynb(18KB)
--------singly_linked_lists.ipynb(20KB)
--------circularly_linked_lists.ipynb(8KB)