面试中，经常要用到的数据结构（链表、队列、栈、二叉树、哈希表等）以及一些常用的算法（排序：归并、快速排序、基数排序等，查找：二分查找法）,，统一由JAVA实现.

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。

建立哈希表的相关函数，用线性探查和二次探查解决冲突

在对树形结构的了解逐渐加深后，会接触到树的更高级的应用。
平衡二叉树便是其中一例，实现字典查询功能可以用平衡二叉树来实现，也可以用哈希表等数据结构实现，该代码便是用平衡二叉树实现。
代码在vs2017中可运行，仅供参考。

【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。

介绍了各种典型的数据结构，以及递归、查找和排序的方法很好的学习资料===========================================》【第1章】绪论数据结构的基本概念抽象数据类型和软件构造方法算法和算法的时间复杂度【第2章】线性表线性表抽象数据类型顺序表单链表循环单链表循环双向链表静态链表设计举例【第3章】堆栈和队列堆栈堆栈应用队列队列应用优先级队列【第4章】串串的基本概念和C语言的串函数串的存储结构动态数组实现的顺序串串的模式匹配算法——BF算法【第5章】数组数组的基本概念动态数组特殊矩阵稀疏矩阵【第6章】递归算法递归的概念递归算法的执行过程递归算法的设计方法递归过程和运行时栈递归算法的效率分析设计举例【第7章】广义表广义表的概念广义表的存储结构广义表的操作实现【第8章】树和二叉树树二叉树二叉树设计二叉树遍历线索二叉树哈夫曼树等价问题树与二叉树的转换树的遍历【第9章】图图的基本概念图的存储结构图的实现图的遍历最小生成树最短路径拓扑排序关键路径【第10章】排序图的基本概念图的存储结构图的实现图的遍历最小生成树最短路径拓扑排序关键路径【第11章】查找查找的基本概念静态查找表动态查找表哈希表

代码相似度检测系统源代码代码相似度检测系统源代码代码相似度检测系统源代码

用java写的拉链法实现哈希表的建立，应用到类似于电话本查询的程序里，课程设计时候做的，所以不是很完美

资源包括：源代码，可执行文件。
1.问题描述设计散列表实现电话号码查找系统。
2.基本要求1)设每个记录有下列数据项：用户姓名、地址、电话号码；
2)从文件输入各记录，分别以电话号码和用户名为关键字建立散列表；
（假设人名为中国人姓名的汉语拼音形式zhoukunxiao）3)采用一定的方法解决冲突；
（哈希函数可以用数字分析法和除留余数法构造，用线性探测再散列法或链地址法处理冲突）4)查找并显示给定电话号码的记录；
（显示比较次数）5)查找并显示给定用户姓名的记录；
（显示比较次数）6)输出相应的哈希表，计算平均查找长度；
7)设计一个菜单，上述操作要求都作为菜单中的主要菜单项。
3.测试数据取所在班级的n(n＞=20)个同学记录。

这是数据结构课程作业，用二次探测再散列法解决冲突建立哈希表并查找从键盘读入待查找的权重数值，以除留余数法为哈希函数，二次探测再散列法解决冲突建立哈希表，基于哈希算法从数组中查找相应的记录，计算相应的查找时间，并在屏幕上输出显示。

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。