计算机基础自学算法伪代码
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栈与递归算法
栈是一种后进先出的数据结构，递归算法可以利 用栈的特点实现，如斐波那契数列等。
数据结构与算法的选择原则
问题需求
01
根据问题的需求选择合适的数据结构和算法，以满足时间复杂
度和空间复杂度的要求。
数据特点
02
根据数据的特性选择合适的数据结构，如处理大量数据时选择
合适的数据存储方式。
实际应用场景
不同的数据结构适用于不同类型 的问题，选择合适的数据结构能 够更好地解决问题。
常见数据结构与算法的结合使用
1 2 3
数组与排序算法
数组是一种常见的数据结构，排序算法如冒泡排 序、插入排序等可以在数组上实现。
链表与图算法
链表适用于需要频繁插入和删除节点的场景，图 算法如广度优先搜索、深度优先搜索等可以在链 表上实现。
计算机基础自学算法 伪代码
目录
• 算法概述 • 基础算法 • 数据结构与算法关系 • 算法优化与复杂度分析 • 实践案例
01
算法概述
算法的定义与特性
定义
算法是一组明确的、有序的、有 限的步骤，用于解决某一问题或 完成某项任务。
特性
有穷性、确定性、可行性、输入 和输出。
算法的表示方法
自然语言
用文字描述算法步骤。
数成正比。
02
线性时间复杂度
算法的时间复杂度为O(n)，表示算 法执行时间与输入规模n成正比。
04
多项式时间复杂度
算法的时间复杂度为O(n^k)，其中 k为常数，表示算法执行时间与输
入规模n的k次方成正比。
空间复杂度分析
线性空间复杂度
算法的空间复杂度为O(n)，表示算法所需 额外空间与输入规模n成正比。
A 常数空间复杂度
算法的空间复杂度为O(1)，表示算 法所需额外空间不随输入规模的增
长而增长。
B
C
D
多项式空间复杂度
算法的空间复杂度为O(n^k)，其中k为常 数，表示算法所需额外空间与输入规模n 的k次方成正比。
对数空间复杂度
算法的空间复杂度为O(logn)，表示算法 所需额外空间与输入规模n的对数成正比。
注释适当
在关键步骤或复杂逻辑处添加 注释，帮助读者理解。
02
基础算法
排序算法
冒泡排序
01
02
选择排序
插入排序
03
04
快速排序
归并排序
05
06
堆排序
查找算法
线性查找
B树查找 二叉搜索树查找
二分查找 哈希查找
图算法
深度优先搜索
最短路径算法（Dijkstra, Bellman-Ford）
广度优先搜索
05
实践案例
使用伪代码实现冒泡排序算法
1. 初始化一个数组。
3. 如果前一个元素大于后一个 元素，则交换它们的位置。
2. 遍历数组，比较相邻的两 个元素。
4. 重复步骤2和3，直到整个 数组有序。
使用伪代码实现二分查找算法
01
1. 初始化左边界和右边界为数组的第一个和最后一个元素。
02
2. 当左边界小于等于右边界时，执行以下步骤
最小生成树算法（Prim, Kruskal）
03
数据结构与算法关系
数据结构对算法的影响
01
数据结构是算法的 基础
算法的实现依赖于数据结构的选 择，不同的数据结构会影响算法 的时间复杂度和空间复杂度。
02
数据结构影响算法 效率
合理的数据结构能够提高算法的 效率，使算法在处理数据时更加 高效。
03
数据结构影响问题 解决方式
03 5. 对于已访问节点集合中的每个节点，遍历其所 有未访问的相邻节点
使用伪代码实现Dijkstra算法
1. 如果从已访问节点到相邻节点的距 离小于当前相邻节点的距离，则更新 相邻节点的距离。
6. 重复步骤5，直到所有节点都被访 问过。
THANKS
感谢观看
03
根据实际应用场景选择适合的数据结构和算法，以提高程序的
效率和稳定性。
04
算法优化与复杂度分析
算法优化策略
分治策略 贪心策略 动态规划 回溯策略
将问题分解为若干个子问题，递归地解决子问题，最后将子问 题的解合并为原问题的解。
在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优（即最有利）的 选择，从而希望导致结果是最好或最优的。
使用伪代码实现Dijkstra算法
1. 初始化源节点到所有其他节点的距离为无穷大。 2. 初始化已访问节点集合为空。 3. 将源节点加入已访问节点集合。
使用伪代码实现Dijkstra算法
01
4. 对于源节点，遍历其所有相邻节点
02 1. 如果从源节点到相邻节点的距离小于当前相邻 节点的距离，则更新相邻节点的距离。
流程图
使用图形符号表示算法流程。
伪代码
用简化的语言描述算法逻辑。
程序设计语言
用特定编程语言实现算法。
伪代码的书写规范
简洁明了
使用简化的语言描述算法逻辑 ，避免冗余和复杂的表达。
清晰易懂
尽量使用标准的数学符号和术 语，确保读者能够理解。
逻辑清晰
按照解决问题的步骤，从上到 下、从左到右逐步展开，保持 逻辑连贯。
03
1. 计算中间元素的索引。
使用伪代码实现二分查找算法
01 2. 如果中间元素等于目标值，则返回该索引 。
02
3. 如果中间元素大于目标值，则将左边界更 新为中间元素的下一个索引。
03
4. 如果中间元素小于目标值，则将右边界更 新为中间元素的上一个索引。
04
3. 如果左边界大于右边界，则返回-1表示未 找到目标值。
将原问题分解为若干个重叠的子问题，通过保存子问题的解来 避免重复计算，从而提高算法的效率。
通过递归和剪枝来搜索问题的解空间树，用于解决约束满足问法的时间复杂度为O(1)，表示算 法执行时间不随输入规模的增长而
增长。
03
对数时间复杂度
算法的时间复杂度为O(logn)，表 示算法执行时间与输入规模n的对
栈是一种后进先出的数据结构，递归算法可以利 用栈的特点实现，如斐波那契数列等。
数据结构与算法的选择原则
问题需求
01
根据问题的需求选择合适的数据结构和算法，以满足时间复杂
度和空间复杂度的要求。
数据特点
02
根据数据的特性选择合适的数据结构，如处理大量数据时选择
合适的数据存储方式。
实际应用场景
不同的数据结构适用于不同类型 的问题，选择合适的数据结构能 够更好地解决问题。
常见数据结构与算法的结合使用
1 2 3
数组与排序算法
数组是一种常见的数据结构，排序算法如冒泡排 序、插入排序等可以在数组上实现。
链表与图算法
链表适用于需要频繁插入和删除节点的场景，图 算法如广度优先搜索、深度优先搜索等可以在链 表上实现。
计算机基础自学算法 伪代码
目录
• 算法概述 • 基础算法 • 数据结构与算法关系 • 算法优化与复杂度分析 • 实践案例
01
算法概述
算法的定义与特性
定义
算法是一组明确的、有序的、有 限的步骤，用于解决某一问题或 完成某项任务。
特性
有穷性、确定性、可行性、输入 和输出。
算法的表示方法
自然语言
用文字描述算法步骤。
数成正比。
02
线性时间复杂度
算法的时间复杂度为O(n)，表示算 法执行时间与输入规模n成正比。
04
多项式时间复杂度
算法的时间复杂度为O(n^k)，其中 k为常数，表示算法执行时间与输
入规模n的k次方成正比。
空间复杂度分析
线性空间复杂度
算法的空间复杂度为O(n)，表示算法所需 额外空间与输入规模n成正比。
A 常数空间复杂度
算法的空间复杂度为O(1)，表示算 法所需额外空间不随输入规模的增
长而增长。
B
C
D
多项式空间复杂度
算法的空间复杂度为O(n^k)，其中k为常 数，表示算法所需额外空间与输入规模n 的k次方成正比。
对数空间复杂度
算法的空间复杂度为O(logn)，表示算法 所需额外空间与输入规模n的对数成正比。
注释适当
在关键步骤或复杂逻辑处添加 注释，帮助读者理解。
02
基础算法
排序算法
冒泡排序
01
02
选择排序
插入排序
03
04
快速排序
归并排序
05
06
堆排序
查找算法
线性查找
B树查找 二叉搜索树查找
二分查找 哈希查找
图算法
深度优先搜索
最短路径算法（Dijkstra, Bellman-Ford）
广度优先搜索
05
实践案例
使用伪代码实现冒泡排序算法
1. 初始化一个数组。
3. 如果前一个元素大于后一个 元素，则交换它们的位置。
2. 遍历数组，比较相邻的两 个元素。
4. 重复步骤2和3，直到整个 数组有序。
使用伪代码实现二分查找算法
01
1. 初始化左边界和右边界为数组的第一个和最后一个元素。
02
2. 当左边界小于等于右边界时，执行以下步骤
最小生成树算法（Prim, Kruskal）
03
数据结构与算法关系
数据结构对算法的影响
01
数据结构是算法的 基础
算法的实现依赖于数据结构的选 择，不同的数据结构会影响算法 的时间复杂度和空间复杂度。
02
数据结构影响算法 效率
合理的数据结构能够提高算法的 效率，使算法在处理数据时更加 高效。
03
数据结构影响问题 解决方式
03 5. 对于已访问节点集合中的每个节点，遍历其所 有未访问的相邻节点
使用伪代码实现Dijkstra算法
1. 如果从已访问节点到相邻节点的距 离小于当前相邻节点的距离，则更新 相邻节点的距离。
6. 重复步骤5，直到所有节点都被访 问过。
THANKS
感谢观看
03
根据实际应用场景选择适合的数据结构和算法，以提高程序的
效率和稳定性。
04
算法优化与复杂度分析
算法优化策略
分治策略 贪心策略 动态规划 回溯策略
将问题分解为若干个子问题，递归地解决子问题，最后将子问 题的解合并为原问题的解。
在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优（即最有利）的 选择，从而希望导致结果是最好或最优的。
使用伪代码实现Dijkstra算法
1. 初始化源节点到所有其他节点的距离为无穷大。 2. 初始化已访问节点集合为空。 3. 将源节点加入已访问节点集合。
使用伪代码实现Dijkstra算法
01
4. 对于源节点，遍历其所有相邻节点
02 1. 如果从源节点到相邻节点的距离小于当前相邻 节点的距离，则更新相邻节点的距离。
流程图
使用图形符号表示算法流程。
伪代码
用简化的语言描述算法逻辑。
程序设计语言
用特定编程语言实现算法。
伪代码的书写规范
简洁明了
使用简化的语言描述算法逻辑 ，避免冗余和复杂的表达。
清晰易懂
尽量使用标准的数学符号和术 语，确保读者能够理解。
逻辑清晰
按照解决问题的步骤，从上到 下、从左到右逐步展开，保持 逻辑连贯。
03
1. 计算中间元素的索引。
使用伪代码实现二分查找算法
01 2. 如果中间元素等于目标值，则返回该索引 。
02
3. 如果中间元素大于目标值，则将左边界更 新为中间元素的下一个索引。
03
4. 如果中间元素小于目标值，则将右边界更 新为中间元素的上一个索引。
04
3. 如果左边界大于右边界，则返回-1表示未 找到目标值。
将原问题分解为若干个重叠的子问题，通过保存子问题的解来 避免重复计算，从而提高算法的效率。
通过递归和剪枝来搜索问题的解空间树，用于解决约束满足问法的时间复杂度为O(1)，表示算 法执行时间不随输入规模的增长而
增长。
03
对数时间复杂度
算法的时间复杂度为O(logn)，表 示算法执行时间与输入规模n的对