数据结构与算法、模板

OI 算法模板1. 介绍OI（Olympiad in Informatics）是信息学奥林匹克竞赛的缩写，是一种选拔优秀计算机程序设计员的竞赛形式。

OI 算法模板是 OI 竞赛中常用的一些算法和数据结构的模板总结，可以帮助选手在竞赛中快速解决问题。

本文将介绍常见的 OI 算法模板，包括搜索算法、排序算法、图算法、动态规划等，以及一些常用的数据结构。

每个算法和数据结构都会给出详细的算法思想、实现方法和复杂度分析。

2. 搜索算法2.1 深度优先搜索（DFS）深度优先搜索是一种常见的搜索算法，通过递归或栈实现。

其基本思想是从起点出发，尽可能深地搜索每个可能的路径，直到找到目标或无法继续搜索为止。

def dfs(node):if node is None:return# 处理当前节点process(node)# 递归处理相邻节点for neighbor in node.neighbors:if neighbor not in visited:visited.add(neighbor)dfs(neighbor)时间复杂度：O(V+E)，其中 V 是顶点数，E 是边数。

2.2 广度优先搜索（BFS）广度优先搜索是一种常见的搜索算法，通过队列实现。

其基本思想是从起点出发，逐层地向外扩展，直到找到目标或无法继续扩展为止。

from collections import dequedef bfs(start):queue = deque([start])visited = set([start])while queue:node = queue.popleft()# 处理当前节点process(node)# 处理相邻节点for neighbor in node.neighbors:if neighbor not in visited:visited.add(neighbor)queue.append(neighbor)时间复杂度：O(V+E)，其中 V 是顶点数，E 是边数。

数据结构与算法分析总结5则范文第一篇：数据结构与算法分析总结数据结构和算法设计与分析谈到计算机方面的专业课程，我觉得数据结构算是一门必不可少的课了，它是计算机从业和研究人员了解、开发及最大程度的利用计算机硬件的一种工具。

数据结构与算法分析是两门紧密联系的课程,算法要靠好的数据结构来实现,二者的关系是密不可分的,谈到算法不得不讲数据结构,谈数据结构也不可避免的要了解算法,好的算法一定有一个好的数据结构，很多算法实际上是对某种数据结构实行的一种变换,研究算法也就是研究在实行变换过程中数据的动态性质。

这两门课程分别是我在大二和研一的时候学的，因为它们密切的联系，这里将其放在一起总结如下。

什么是数据结构呢？研究数据的逻辑结构和存储结构（物理结构）以及它们之间的关系，且为该结构定义相应的运算设计相应的算法。

这里的数据是指可输入到计算机能被程序处理的符号的集合。

其中，数据的逻辑结构是指数据之间逻辑关系的描述，逻辑结构的分类有线性结构、树形结构和图结构。

数据的存储结构是指数据在计算机中存储结构，也称为物理结构，它有4类基本的存储映射方法：1.顺序的方法；2.链接的方法；3.索引的方法；4.散列的方法。

在程序设计语言中，数据结构直接反映在数据类型上，比如一个整型变量就是一个节点，根据类型给他分配内存单元。

抽象数据类型：一组值以及在这些值上定义的操作集合，它是描述数据结构的一种理论工具，其特点是把数据结构作为独立于应用程序的一种抽象代数结构。

线性表结构：由一系列元素组成的有序的序列，除了第一个元素和最后一个元素外，每个元素都只有一个直接前趋和直接后继，元素的个数称为线性表的长度。

它的存储方式有顺序存储和链式存储。

顺序存储方式它的优点是存储单元是连续的，适合快速访问元素内容，链表的特点是动态申请内存空间，并通过指针来链接结点，按照线性表的前驱关系把一个个结点链接起来，这样可以动态地根据需要分配内存空间，经常用于插入新结点或删除节点的需要，链表还可以根据结点中指针个数分为单链表、双链表、循环链表等。