数据结构与算法培训视频，高效系统学习

为什么要学习数据结构与算法

目的：我们学习数据结构与算法，并不是为了死记硬背几个知识点。我们的目的是建立时间复杂度、空间复杂度意识，写出高质量的代码，能够设计基础架构，提升编程技能，训练逻辑思维，积攒人生经验，以此获得工作回报，实现个人价值。

系统高效的学习数据结构与算法

定义：从广义上讲，数据结构就是指一组数据的存储结构，算法就是操作数据的一组方法。

两者关系：数据结构与算法是相辅相成的，数据结构是为算法服务的，算法要作用在特定的数据结构之上。

数据结构是静态的，它只是组织数据的一种方式。如果不在它的基础上操作、构建算法，孤立存在的数据结构就是没用的。

学习重点：效率与资源消耗的度量衡-复杂度分析，10个数据结构：数组、链表、栈、队列、散列表、二叉树、堆、跳表、图、Trie树；10个算法：递归、排序、二份查找、搜索、哈希算法、贪心算法、分治算法、回溯算法、动态规划、字符串匹配算法。

学习技巧:

1，边学边练，适度刷题。

2，多问、多思考、多互动。

3，打怪升级学习法，设立切实可行的目标。

4，知识需要沉淀，不要试图一下子掌握所有

动力节点Java数据结构与算法实战视频教程，由崔老师主讲，数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合，数据结构也是计算机存储、组织数据的方式，通常情况下，良好的的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率，往往与性能、优化话题相关 。

课程学习目录

1.数据结构&算法:数据

2.数据结构&算法:数据元素

3.数据结构&算法:数据对象

4.数据结构&算法:概述

5.数据结构&算法:线性关系

6.数据结构&算法:树形关系

7.数据结构&算法:图形关系

8.数据结构&算法:数据关系小结

9.数据结构&算法:抽象数据类型

10.数据结构&算法:算法及性能分析-什么是算法

11.数据结构&算法:算法及性能分析-算法的基本特征

12.数据结构&算法:算法及性能分析-算法的设计要求

13.数据结构&算法:算法及性能分析-算法的时间复杂度

14.数据结构&算法:算法及性能分析-算法的时间复杂度分析1

15.数据结构&算法:算法及性能分析-算法的时间复杂度分析2

16.数据结构&算法:算法及性能分析-算法的空间复杂度

17.数据结构&算法:线性表抽象数据类型的定义

18.数据结构&算法:定义接口描述线性表的操作

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