数据结构和算法家庭作业帮助
数据定义
数据定义定义具有以下特征的特定数据。
原子 – 定义应该定义一个概念。
可追溯 – 定义应该能够映射到一些数据元素。
准确 – 定义应该是明确的。
清晰简明 – 定义应该是可以理解的。
数据对象
数据对象表示具有数据的对象。
数据类型
数据类型是对诸如整数，字符串等的各种类型的数据进行分类的方式，其确定可以与相应类型的数据一起使用的值，可以对相应类型的数据执行的操作的类型。有两种数据类型 –
内置数据类型
派生数据类型
内置数据类型
语言内置支持的数据类型称为内置数据类型。例如，大多数语言提供以下内置数据类型。
整数
布尔值（true，false）
浮动（十进制数）
字符和字符串
派生数据类型
实现独立的那些数据类型可以以一种或另一种方式实现，被称为派生数据类型。这些数据类型通常由主数据类型或内置数据类型和相关操作组合构成。例如 –
列表
数组
堆栈
队列
基本操作
数据结构中的数据由某些操作处理。选择的特定数据结构很大程度上取决于需要对数据结构执行的操作的频率。
遍历
搜索
插入
删除
排序
合并
算法是一个循序渐进的过程，它定义了一组以一定顺序执行以获得所需输出的指令。算法通常是独立于底层语言创建的，即算法可以用多种编程语言来实现。
从数据结构的角度来看，以下是一些重要的算法类别 –
搜索 – 搜索数据结构中的项目的算法。
排序 – 按特定顺序排序项目的算法。
插入 – 在数据结构中插入项目的算法。
更新 – 更新数据结构中现有项目的算法。
删除 – 从数据结构中删除现有项目的算法。
算法的特征
不是所有的程序都可以称为算法。算法应具有以下特征：
明确的 – 算法应该是清晰明确的。其每个步骤（或阶段）及其输入/输出应该是明确的，只能导致一个含义
输入 – 算法应该有0个或更多个明确定义的输入。
输出 – 一个算法应该有一个或多个明确定义的输出，并且应该匹配所需的输出。
有限度 – 算法必须在有限数量的步骤之后终止。
可行性 – 使用可用资源应该是可行的。
独立 – 一个算法应该具有逐步的方向，这应该与任何编程代码无关。
如何编写算法？
编写算法没有明确的标准。相反，它是问题和资源依赖的。算法永远不会写入支持特定的编程代码。
我们知道所有编程语言共享基本的代码结构，如循环（do，for，while），flow-control（if-else）等）。这些常见的结构可以用来编写一个算法。
我们以一步一步的方式编写算法，但并不总是如此。算法写入是一个过程，在问题域被明确定义后执行。也就是说，我们应该知道问题域，为此我们正在设计一个解决方案。
介绍
软件工程是研究如何创建大型和复杂的计算机应用程序，通常涉及许多程序员和设计人员。软件工程的核心是应用的整体设计，以及基于最终用户的需求和要求的设计创建。软件工程涉及软件项目的全部生命周期，包括许多不同的组件 – 规范，要求收集，设计，验证，编码，测试，质量保证，用户验收测试，生产和持续维护。
对软件工程的每个组成部分有深入的了解并不是强制性的，然而，重要的是要了解数据结构和算法的主题与编码阶段有关。使用数据结构和算法是程序员用来存储和操作数据的坚果和印记。
本文以及本节中的其他示例将重点介绍数据结构和算法的基本要素。将在易于理解的环境中尝试了解它们的工作原理，哪种结构或算法在特定情况下是最佳的。
数据结构和算法 – 定义
数据结构是计算机存储器或甚至磁盘存储器中数据的排列。几个常见数据结构的示例是数组，链表，队列，堆栈，二进制树和散列表。另一方面，算法用于处理这些数据结构中包含的数据，如搜索和排序。
许多算法直接应用于特定的数据结构。使用某些数据结构时，您需要知道如何插入新数据，搜索指定的项目以及删除特定的项目。
常用的算法包括：
搜索特定数据项（或记录）。
排序数据。有很多方法可以对数据进行排序。简单的排序，高级排序
迭代数据结构中的所有项目。 （依次查看每个项目，以显示或对这些项目执行其他操作）
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