算法分析基础——Fibonacci序列问题分治法在数值问题中的应用——最近点对问题减治法在组合问题中的应用——8枚硬币问题变治法在排序问题中的应用——堆排序问题动态规划法在图问题中的应用——全源最短路径问题3.实验要求（1）实现Floyd算法；
（2）算法的输入可以手动输入，也可以自动生成；
（3）算法不仅要输出从每个顶点到其他所有顶点之间的最短路径，还有输出最短路径的长度；
（4）设计一个权重为负的图或有向图的例子，对于它，Floyd算法不能输出正确的结果3.实验要求1）设计与实现堆排序算法；
2）待排序的数据可以手工输入(通常规模比较小，10个数据左右），用以检测程序的正确性；
也可以计算机随机生成（通常规模比较大，1500－3000个数据左右），用以检验(用计数法)堆排序算法的时间效率3.实验要求1）设计减治算法实现8枚硬币问题；
2）设计实验程序，考察用减治技术设计的算法是否高效；
3）扩展算法，使之能处理n枚硬币中有一枚假币的问题。
3.实验要求1）使用教材2.5节中介绍的迭代算法Fib(n),找出最大的n,使得第n个Fibonacci数不超过计算机所能表示的最大整数，并给出具体的执行时间；
2）对于要求1),使用教材2.5节中介绍的递归算法F(n)进行计算,同样给出具体的执行时间，并同1)的执行时间进行比较；
3）对于输入同样的非负整数n，比较上述两种算法基本操作的执行次数；
4）对1)中的迭代算法进行改进，使得改进后的迭代算法其空间复杂度为Θ(1)；
5）设计可供用户选择算法的交互式菜单(放在相应的主菜单下)

数据结构与算法(C#).PDF及代码第1章Collections类、泛型类和Timing类概述第2章数组和ArrayList第3章基础排序算法第4章基础查找算法第5章栈和队列第6章BitArray类第7章字符串、String类和StringBuioder类第8章模式匹配和文本处理第9章构建字典：DictionaryBase类和SortedList类第10章散列和Hashtaboe类第11章链表第12章二叉树和二叉查找树第13章集合第14章高级排序算法第15章用于查找的高级数据结构和算法第16章图和图的算法第17章高级算法

各种排序算法效率分析比较及源代码C语言实现各种排序包括：直接插入排序，折半插入排序，2—路插入排序和表插入排序；
希尔排序和链式基数排序；
起泡排序，快速排序，归并排序；
简单选择排序，树形选择排序和堆排序。
通过输入不同的数据量和数据大小正序，逆序和乱序情况比较各种排序算法的效率。
其中树形选择排序算法有点错误。

java数据结构和算法，非常经典的一本书。
书中提供个各种排序算法，查找，树，链表，数组等等经典数据结构和算法的applet演示，非常直观，容易理解算法的执行过程。
资源中是本书的所有源代码和applet演示。
非常有用！

用java做的一个小的排序算法演示程序，用线程控制访问，共7个算法，包括冒泡，选择，希尔，插入，归并，堆，快排。
。

数据结构是计算机科学中的核心概念，它涉及到如何有效地组织和管理大量数据，以便于高效地进行存储、检索、更新和删除等操作。
C语言是一种强大的系统编程语言，它提供了底层控制，非常适合实现数据结构的算法。
这个“数据结构C语言模拟器”很可能是为了帮助学习者通过实际操作来理解各种数据结构的工作原理。
1. **数组**：数组是最基本的数据结构，它是一组相同类型元素的集合，可以通过索引来访问每个元素。
在C语言中，数组的声明和使用是非常直接的。
2. **链表**：链表是由一系列节点组成，每个节点包含数据以及指向下一个节点的指针。
链表分为单链表、双链表和循环链表等类型，C语言中通常通过结构体来实现链表。
3. **栈**：栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，常用于函数调用、表达式求值等场景。
C语言中可以使用数组或动态内存分配来实现栈。
4. **队列**：队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，常用于任务调度、缓冲区管理等。
C语言中可以使用数组或链表来实现队列。
5. **树**：树是一种非线性的数据结构，每个节点可以有零个或多个子节点。
二叉树、平衡树（如AVL树、红黑树）和搜索树（如B树、B+树）是常见的树形结构。
C语言中，树通常通过指针和结构体来实现。
6. **图**：图是由顶点和边组成的非线性数据结构，用于表示对象之间的关系。
图可以是无向的或有向的，加权的或无权重的。
邻接矩阵和邻接表是常见的图的表示方法。
7. **哈希表**：哈希表提供快速的查找、插入和删除操作，通过哈希函数将键映射到特定位置。
C语言中，哈希表通常通过数组和链表结合的方式来实现。
8. **排序和搜索算法**：包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、堆排序以及二分查找、哈希查找等，这些算法在数据结构中起着关键作用。
9. **递归和分治策略**：递归是一种函数直接或间接调用自身的方法，而分治策略是将大问题分解为小问题解决的策略，如归并排序和快速排序算法就应用了这种思想。
10. **动态规划**：动态规划用于求解最优化问题，通过构建状态转移矩阵或数组来找到最优解。
这个“数据结构C语言模拟器”很可能包含了上述所有或部分数据结构的实现，并通过详细解释帮助用户理解它们的工作原理和操作流程。
通过实际操作，学习者可以更好地掌握数据结构的精髓，提高编程能力和问题解决能力。
在学习过程中，理解每个数据结构的特性、适用场景以及优缺点至关重要，同时掌握相应的操作算法也是必不可少的。
这个模拟器无疑为学习者提供了一个实践和巩固理论知识的宝贵平台。

满分实验代码与报告，报告某些加分项并没有去拿，如画程序流程图（太费时间了），报告严格按照模板执行。
某些实验仅有代码没有报告，因为这些实验不要求交报告。
编译环境为win10环境下的devc++，C++标准为C++11，编译环境内需增加-std=c++11指令，另外需要采用64位模式编译。
实验0预备实验安排实验1线性表的物理实现实验2线性表的应用实验3二叉树的物理实现实验4特殊二叉树的应用实验5图的物理实现实验6图的应用实验7查找实验8排序算法实验比较

博客地址：https://blog.csdn.net/qq_30259857/article/details/81071081冒泡排序，选择排序，插入排序，归并排序，快速排序的UnityDemo

国科大的算法设计与分析相关1-5章复习题第一章样例：1.讲义习题一:第1(执行步改为关键操作数)、第2、3、6、7题习题一1答：执行步4pmn+3pm+2m+1;关键操作2n*m*p2方法一答：2n-2次方法二答：2n-2次31）证明：任给c，n＞c,则10n2＞cn。
不存在c使10n22c时，logn＞c，从而n2logn＞=cn2,同上。
6答：logn，n2/3，20n，4n2，3n，n!7答：1)6+n2)3)任意n2.讲义习题二：第5题。
答：c、e是割点。
每点的DFN、L值：A1,1、B2,1、C3,1、D4,4、E5,1、F6,5、G7,5。
最大连通分支CD、EFG、ABCE。
3.考虑下述选择排序算法：输入：n个不等的整数的数组A[1..n]输出：按递增次序排序的AFori:=1ton-1Forj:=i+1tonIfA[j]＜A[i]thenA[i]A[j]问：(1)最坏情况下做多少次比较运算？答1+2+..+n-1=n(n-1)/2(2)最坏情况下做多少次交换运算？在什么输入时发生？n(n-1)/2，每次比较都交换，交换次数n(n-1)/2。
4.考虑下面的每对函数f(n)和g(n),比较他们的阶。
(1)f(n)=(n2-n)/2,g(n)=6n(2)f(n)=n+2,g(n)=n2(3)f(n)=n+nlogn,g(n)=n(4)f(n)=log(n!),g(n)=答：(1)g(n)=O(f(n))(2)f(n)=O(g(n)(3)f(n)=O(g(n)(4)f(n)=O(g(n)5.在表中填入true或false.答案：f(n)g(n)f(n)=O(g(n)f(n)=(g(n))f(n)=(g(n))12n3+3n100n2+2n+100FTF250n+logn10n+loglognTTT350nlogn10nloglognFTF4lognLog2nTFF5n!5nFTF6.用迭代法求解下列递推方程：(1)(2),n=2k答：(1)T(n)=T(n-1)+n-1=T(n-2)+n-2+n-1=…=T(1)+1+2+…+n-1=n(n-1)/2=O(n2)(2)T(n)=2T(n/2)+n-1=2(2T(n/4)+n/2-1)+n-1=4T(n/4)+n-2+n-1=4(2T(n/23)+n/4-1)+n-2+n-1=23T(n/23)+n-4+n-2+n-1

【算法设计与分析】是计算机科学中的核心课程，主要探讨如何有效地解决问题并设计高效计算过程。
这门课程由中国大学MOOC提供，由北京航空航天大学（北航）的专家讲授，旨在帮助学生理解和掌握基础算法及其分析方法。
通过学习这门课程，学生将能够运用所学知识解决实际问题，提升编程能力，以及对复杂度理论有深入的理解。
课程内容可能涵盖以下几个方面：1.**排序算法**：包括经典的冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序和堆排序等，以及更高效的算法如计数排序、桶排序和基数排序。
这些算法的比较和分析有助于理解不同情况下的最佳选择。
2.**搜索算法**：如深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)、Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法，用于解决图论问题和最短路径寻找。
3.**动态规划**：这是解决多阶段决策问题的有效方法，例如斐波那契序列、背包问题、最长公共子序列和最短编辑距离等。
4.**贪心算法**：在每一步都选择局部最优解，以期达到全局最优。
典型应用如霍夫曼编码和Prim或Kruskal的最小生成树算法。
5.**分治策略**：将大问题分解为小问题，然后递归地解决。
典型的例子有归并排序、快速排序和大整数乘法。
6.**回溯法与分支限界**：用于在大规模搜索空间中找到解决方案，如八皇后问题和N皇后问题。
7.**图论与网络流**：包括最大流问题、最小割问题，以及Ford-Fulkerson和Edmonds-Karp算法。
8.**数据结构**：如链表、队列、栈、树（二叉树、平衡树如AVL和红黑树）、哈希表等，它们是算法的基础。
9.**复杂度理论**：介绍时间复杂度和空间复杂度的概念，以及P类和NP类问题，理解算法效率的重要性。
课程链接提供的博客可能包含课程的代码实现，这对于理解算法的实际操作和优化至关重要。
实践是检验和加深理论知识的最好方式。
学生可以通过这些代码实现来锻炼编程技能，同时理解算法在真实场景中的表现。
"中国大学MOOC-算法设计与分析"是一门全面介绍算法和分析技巧的课程，对于计算机科学专业的学生以及对算法感兴趣的任何人都极具价值。
通过学习，不仅可以掌握多种算法，还能培养问题解决和分析能力，为未来的学术研究或职业发展奠定坚实基础。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。