数据结构与算法学习笔记（数据结构与算法内容介绍与概述）
数据结构与算法学习笔记（数据结构与算法内容介绍与概述）数据结构是一门研究研究组织数据方式的学科，有了编程语言就有了算法。 数据结构是算法的基础。 程序 = 数据结构 算法深度优化遍历算法（DFS） 贪心算法优化算法是程序的灵魂，优秀的程序在海量数据计算时，依然保持告诉计算。一般情况下内存计算框架（Spark）和缓存技术（比如Rides）来优化程序，思考一下，计算框架和缓存技术，他的核心也是算法。数据结构和算法是公司筛选人才的依据。 程序员门槛越来越高了，不学算法会落伍。8*8的棋盘上摆放八个皇后，使其不能互相攻击，即：任意两个皇后不能再同一行，同一列或者统一斜线上，问有多少种摆法如果你会算法，你用以下算法会很好解决国际象棋8*8的棋盘，马按照日字走，每个方格只走一次，走遍整个棋盘的方格如果你会算法，你用以下算法会很好解决
话不多说，懂得都懂，不想被时代遗忘？不想一再错过机会，算法还不会？两个月后你会感谢现在的选择，跟着博主一起学算法吧。
一、 数据结构和算法内容介绍1. 字符串匹配问题
最快的速度进行匹配
str=”查德常你好查德你常查德你好”
str= “查德你常查德”
如果让你做，你是不是会用
- 暴力匹配法
但是如果你会算法你会用 - KMP 部分匹配表
将A 塔的所有圆盘移动到 C 塔，小圆盘上不能放大圆盘，在三根柱子之间一次只能移动一个圆盘
如果你会算法，你用以下算法会很好解决
- 分治算法
古老而著名的问题
8*8的棋盘上摆放八个皇后，使其不能互相攻击，即：任意两个皇后不能再同一行，同一列或者统一斜线上，问有多少种摆法
如果你会算法，你用以下算法会很好解决
- 回溯算法
国际象棋8*8的棋盘，马按照日字走，每个方格只走一次，走遍整个棋盘的方格
如果你会算法，你用以下算法会很好解决
深度优化遍历算法（DFS） 贪心算法优化算法是程序的灵魂，优秀的程序在海量数据计算时，依然保持告诉计算。一般情况下内存计算框架（Spark）和缓存技术（比如Rides）来优化程序，思考一下，计算框架和缓存技术，他的核心也是算法。数据结构和算法是公司筛选人才的依据。 程序员门槛越来越高了，不学算法会落伍。
二、数据结构和算法的概述数据结构是一门研究研究组织数据方式的学科，有了编程语言就有了算法。 数据结构是算法的基础。 程序 = 数据结构 算法
实际编程中遇到的问题
1. 五子棋替换问题
如何判断游戏的输赢，并可以完成存盘推出和继续上局的功能
1）棋盘 二维数组=》（稀疏数组）=》写入文件【存档】
2）读取文件=》稀疏数组=》二维数组=》棋盘【接上局】
数据结构包括：线性结构 非线性结构
线性结构：
存储元素是连续的指的是地址是连续的。
非线性结构：
从 6 * 7 = 42 个数据
转换为稀疏数组变为 9 * 3 = 27 个数据
起到了使原始数组变小的作用。
1）使用稀疏数组，来保留类似前面的二维数组（棋盘）
2）把稀疏数组存盘，并可以重新回复原来的二维数组
3）整体思路分析
转为稀疏数组的思路
1.遍历原始的二维数组，得到有效数据的个数sum
2.根据个数就可以创建稀疏数组的spareArr int[sum 1][3]
3.将二维数组的有效数据存入到稀疏数组中
恢复的思路
1.先读取第一行根据第一行的数据创建原始的二维数组chessArr2=int[11][11]
2.再其他数据赋值给原始的二维数组即可
代码实现：
创建原始的棋盘，二维数组
public class sparseArr {
public static void main(String[] args) {
int chessArr1[][] = new int[11][11];
chessArr1[1][2] = 1;
chessArr1[2][3] = 2;
System.out.println("原始的二维数组");
for (int[] row: chessArr1) {
for (int data: row) {
System.out.printf("%d\t" data);
}
System.out.println();
}
}
}
结果：
求sum 一共有多少非零个数
int sum = 0;
for (int i = 0; i < chessArr1.length; i ){
for (int j = 0; j < chessArr1.length; j ) {
if(chessArr1[i][j]!=0){sum ;}
}
}
System.out.println(sum);
得出结果2
创建稀疏数组并赋值
int sparseArr[][] = new int[sum 1][3];
//给稀疏数组赋值
sparseArr[0][0] = 11;
sparseArr[0][1] = 11;
sparseArr[0][2] = sum;
int count = 0;
for (int i = 0; i < chessArr1.length; i ){
for (int j = 0; j < chessArr1.length; j ) {
if(chessArr1[i][j]!=0){
count ;
sparseArr[count][0] = i;
sparseArr[count][1] = j;
sparseArr[count][2] = chessArr1[i][j];
}
}
}
for(int[] row: sparseArr){
for (int data : row){
System.out.printf("%d\t" data);
}
System.out.println();
}
得到稀疏数组
将稀疏数组恢复成原始的数组（棋盘）
重新创建二维数组（棋盘）chessArr2
int[][] chessArr2 = new int[sparseArr[0][0]][sparseArr[0][1]];
int rowNum = 0;
//已知稀疏数组有3列
for (int[] row: sparseArr) {
rowNum ;
}
for(int i = 1; i < rowNum; i ){
chessArr2[sparseArr[i][0]][sparseArr[i][1]]=sparseArr[i][2];
}
for (int[] row: chessArr2){
for (int data: row){
System.out.printf("%d\t" data);
}
System.out.println();
}
运行结果
可以看出二维数组可以极大的节省我们的存储空间
