Python數據算法和數據結構（訪談問題和答案）

實施數據結構和算法的綜合指南

歡迎參加有關實施數據結構，圖形算法和從頭開始分類算法的全面課程，並伴隨著面試問題！在整個課程中，您將使用Python編程語言深入了解各種數據結構和算法。強烈建議您獨自實施這些概念以鞏固自己的理解。

在本課程結束時，您將掌握以下主題：

– 了解數據結構和抽像類型數據之間的差異

– 探索數組數據結構
– 解決與陣列有關的面試問題

– 了解列表列表及其實現列表
– 探索列表雙重鏈接
– 解決與列表有關的面試問題

– 了解電池和隊列
– 探索電池內存和堆內存
– 了解堆棧內存的工作方式
– 解決與電池和隊列有關的面試問題

– 了解二進制搜索樹
– 探索二進制搜索樹的實際應用
– 識別並解決二元樹的問題

– 了解平衡的二進制搜索樹的重要性
– 探索AVL樹
– 了解紅黑樹

– 了解優先隊列
– 探索堆
– Heapsort算法的概述

– 了解關聯陣列和詞典
– 使用哈希實現恆定執行時間（O（1））

– 了解基本圖形算法
– 探索寬度並深入搜索
– 查看堆棧內存以進行深度搜索

– 了解較短路徑的算法
– 實施Dijkstra的算法
– 實現貝爾曼福特的算法
– 檢測外匯仲裁機會

– 了解生成的樹木
– 探索聯合獲取數據結構及其使用
– 實施Kruskal的算法
– 實現主要算法

– 了解Real -World軟件基因搜索算法的重要性
– 實施蠻力的基因弦搜索算法
– 探索哈希和Rabin-Karp方法
– 實施Knuth-Morris-prat substring搜索算法
– 實現Z基因線搜索算法（算法z）
– 實施這些Python算法

– 了解圖形中的哈密頓週期
– 探索旅行店員的問題
– 使用回溯來解決問題
– 通過元啟發式方法改善算法

– 了解各種訂購算法
– 實施氣泡排序，選擇排序和插入排序
– 實施QuickSort並合併排序
– 探索不是基於比較的排序算法
– 實施計數排序和radix排序

– 測量算法的執行時間
– 用Big O（Ordo），Bigω（Omega）和Bigθ（Theta）符號分析執行時間
– 了解複雜性課程
– 探索多項式算法（P），而不是確定性多項式（NP）
– 了解執行時間的各種複雜性，例如（1），（log），（n）等

在整個課程中，我們將討論基本的數據結構，例如列出的列表，電池，行，二進制搜索樹和堆，以及高級概念，例如AVL樹和紅色樹木。此外，我們將插入圖算法中，包括生成樹，較短的方式和圖形交叉算法。我們的目標是充分優化每個數據結構。

每章將提供算法或數據結構的理論基礎，然後在Python中實現步驟。這些基本概念廣泛適用於各個領域，例如股票市場的投資銀行，人工智能和電子談判算法。 Python是一種流行的編程語言，用於研究機構，提供了廣泛的機器學習庫和復雜的網絡。

感謝您參加此課程！讓我們一起踏上這一激動人心的旅程，並擴大我們在算法和數據結構方面的知識。