資料結構與演算法 (DSA) 教程

資料結構和演算法 (DSA) 是任何程式語言的兩個重要方面。每種程式語言都有自己的資料結構和不同型別的演算法來處理這些資料結構。

資料結構用於組織和儲存資料，以便在執行資料操作時能夠有效地使用它。

演算法是一步一步的過程，它定義了一組指令，這些指令以一定的順序執行以獲得所需的輸出。演算法通常獨立於底層語言建立，即一個演算法可以在多種程式語言中實現。

幾乎每個企業應用程式都以這樣或那樣的方式使用各種型別的資料結構。因此，作為程式設計師，資料結構和演算法是日常程式設計中非常重要的方面。

資料結構是以特定方式排列資料，以便將其儲存在記憶體中並供以後使用，而演算法是一組解決已知問題的步驟。在計算機科學的背景下，資料結構和演算法縮寫為 DSA。

本教程將讓您深入瞭解理解企業級應用程式的複雜性和演算法和資料結構需求所需的資料結構。

為什麼要學習資料結構與演算法 (DSA)？

隨著應用程式變得越來越複雜和資料豐富，如今應用程式面臨著三個常見問題。

資料搜尋 - 考慮一個商店擁有 100 萬 (10⁶) 件商品的庫存。如果應用程式要搜尋一件商品，它每次都必須在 100 萬 (10⁶) 件商品中搜索，從而降低搜尋速度。隨著資料量的增長，搜尋將變得越來越慢。
處理器速度 - 儘管處理器速度非常高，但如果資料增長到數十億條記錄，則會受到限制。
多個請求 - 由於數千名使用者可以同時在 Web 伺服器上搜索資料，即使是最快的伺服器在搜尋資料時也會出現故障。

為了解決上述問題，資料結構可以提供幫助。資料可以以一種資料結構的方式組織起來，這樣可能不需要搜尋所有專案，並且可以幾乎立即搜尋所需的資料。

如何開始學習資料結構與演算法 (DSA)？

學習 DSA 的基本步驟如下

步驟 1 - 學習時間和空間複雜度

時間和空間複雜度是衡量執行程式碼所需的時間量（時間複雜度）和執行程式碼所需的空間量（空間複雜度）的指標。

步驟 2 - 學習不同的資料結構

在這裡，我們學習不同型別的資料結構，如陣列、棧、佇列、連結串列等。

步驟 3 - 學習不同的演算法

一旦您對各種資料結構有了很好的瞭解，您就可以開始學習與之相關的演算法來處理儲存在這些資料結構中的資料。這些演算法包括搜尋、排序和其他不同的演算法。

資料結構與演算法 (DSA) 的應用

從資料結構的角度來看，以下是演算法的一些重要類別：

搜尋 - 在資料結構中搜索專案的演算法。
排序 - 按特定順序對專案進行排序的演算法。
插入 - 在資料結構中插入專案的演算法。
更新 - 更新資料結構中現有專案的演算法。
刪除 - 從資料結構中刪除現有專案的演算法。

以下計算機問題可以使用資料結構來解決：

斐波那契數列
揹包問題
漢諾塔
Floyd-Warshall 全對最短路徑
Dijkstra 最短路徑
專案排程

誰應該學習 DSA

本教程專為計算機科學專業的學生以及希望以簡單易懂的步驟學習資料結構和演算法 (DSA) 程式設計的軟體專業人士而設計。

完成本教程後，您將達到中級專業水平，從那裡您可以提升到更高的專業水平。

DSA 線上編輯器和編譯器

在本教程中，我們將使用四種不同的程式語言（C、C++、Java、Python）處理資料結構和演算法。因此，我們為每種語言提供了線上編譯器來執行給定的程式碼。這樣做是為了避免需要本地設定編譯器。

C C++ Java Python

#include <stdio.h>
int main(){
   int LA[3] = {}, i;
   for(i = 0; i < 3; i++) {
      LA[i] = i + 2;
      printf("LA[%d] = %d \n", i, LA[i]);
   }
   return 0;
}

輸出

LA [0] = 2
LA [1] = 3
LA [2] = 4

#include <iostream>
using namespace std;
int main(){
   int LA[3] = {}, i;
   for(i = 0; i < 3; i++) {
      LA[i] = i + 2;
      cout << "LA[" << i <<"] = " << LA[i] << endl;
   }
   return 0;
}

輸出

LA [0] = 2
LA [1] = 3
LA [2] = 4

public class ArrayDemo {
   public static void main(String []args) {
      int LA[] = new int[3];
      for(int i = 0; i < 3; i++) {
         LA[i] = i+2;
         System.out.println("LA[" + i + "] = " + LA[i]);
      }
   }
}

輸出

LA [0] = 2
LA [1] = 3
LA [2] = 4

LA = [0, 0, 0]
x = 0
for x in range(len(LA)):
   LA[x] = x+2;
   print("LA", [x], " = " , LA[x])

輸出

LA [0] = 2
LA [1] = 3
LA [2] = 4

學習 DSA 的先決條件

在繼續本教程之前，您應該對 C 程式語言、文字編輯器和程式執行等有一個基本的瞭解。

DSA 線上測驗

本資料結構演算法教程幫助您準備技術面試和認證考試。我們提供了各種測驗和作業來檢查您的學習水平。給出的測驗包含多種選擇題及其答案以及簡短的解釋。

以下是一個示例測驗，嘗試嘗試任何給定的答案

問 - 完全圖可以有

答案：B

解釋

最多，一個完全圖可以有 n^{n - 1} 個生成樹。

開始您的線上測驗開始資料結構演算法測驗。

DSA 工作和機會

DSA 領域的專業人士需求量很大，因為越來越多的組織依靠他們來解決複雜問題並做出資料驅動的決策。您可以獲得有競爭力的薪水，具體薪資可能會因您的工作地點、經驗和職位而異。

許多頂級公司都在積極招聘 DSA 專家，他們提供軟體工程師、資料科學家、機器學習工程師等職位。這些公司需要能夠解決複雜問題、分析資料並建立演算法來推動其業務發展的人才。以下是其中一些公司的列表：

谷歌
亞馬遜
微軟
蘋果
Adobe
摩根大通
高盛
沃爾瑪
強生
愛彼迎
特斯拉

這些只是一些例子，而對 DSA 專業人士的需求在各個行業持續增長。透過在這些領域發展專業知識，您可以在一些世界領先的公司中獲得廣泛的職業機會。

要開始學習，可以使用使用者友好的教程和資源來幫助您掌握 DSA。這些材料旨在幫助您準備技術面試和認證考試，您可以隨時隨地按照自己的節奏學習。

關於 DSA 的常見問題

由於資料結構和演算法概念的複雜性，有很多關於資料結構和演算法的常見問題 (FAQ)。在本節中，我們將嘗試簡要回答其中的一些問題。

什麼是資料結構和演算法？ chevron

資料結構是由相同或不同資料型別組成的集合，用於使用程式語言儲存和修改資料。而演算法被定義為必須遵循的一組指令來解決問題。

資料結構與演算法是對這些資料結構以及使用它們的演算法的研究。

哪種程式語言最適合資料結構和演算法？ chevron

處理資料結構的最佳程式語言是 C++，因為它效率高且擁有豐富的用於資料結構的資源。儘管如此，如果您精通任何程式語言，都可以將其作為處理資料結構的最佳選擇。

學習資料結構的最佳場所在哪裡？ chevron

以下總結了您可以遵循的學習資料結構的技巧列表。

從一開始就逐步遵循我們的教程。
閱讀更多文章，觀看線上課程或購買資料結構參考書籍以增強您的知識。
嘗試使用任何程式語言使用資料結構執行一個小程式，以檢查您對這些概念的理解。

陣列是資料型別還是資料結構？ chevron

資料型別是變數儲存的值的型別。這些值可以是數字、字串、字元等。陣列被定義為儲存在一起的相同型別值的集合。因此，它更有可能是一個儲存相同資料型別值的結構。

我應該先學習什麼：資料結構還是演算法？ chevron

資料結構組織演算法中使用的資料。它們是使用演算法執行計算的基礎。因此，建議首先學習資料結構，因為在擁有所有先驗知識的情況下，理解演算法的概念會更容易。

資料結構和演算法在現實生活中的應用！ chevron

不僅在軟體開發中，我們也可以在日常生活中觀察到資料結構的使用。例如，堆疊盤子並逐個取下是一個簡單的例子，說明了棧資料結構如何組織其資料。類似地，排隊購買電影票與從佇列中插入和刪除資料具有相同的機制。

在軟體開發中，使用圖資料結構開發導航地圖也是一個常見的現實生活應用。

深度學習和機器學習需要資料結構和演算法 chevron

機器學習和深度學習涉及數學計算和大型資料集。為了處理這些資料集以訓練並在其上部署合適的模型，正確組織這些資料變得至關重要。因此，在處理機器學習和深度學習時，深入瞭解資料結構和演算法非常重要。

資料型別和資料結構有什麼區別？ chevron

資料型別定義儲存在變數中的值的型別。這決定了對這些值執行的操作型別以及對這些值呼叫的函式。而資料結構是相同或不同型別資料的集合，用於在程式中組織和操作資料。

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