演算法 資料結構與演算法之美，解剖藝術

preface

因為最近一直在搞硬體的東西，所以暫時沒管自己專業的東西，昨晚一童鞋問到乙個網路裡面的演算法時，突然發現自己的強項，已然不是強項了，於是總結了一下

硬體的東西，其實是比較死的東西(對於目前的我來說)，無非就是數電和模電裡面的原理，對於硬體原理來說，更多的是0和1，對於某些人來說，0和1顯得那麼神秘，但是，它也在很大程度上，限制著人們的思維。

相比之下，軟體的東西，就比較靈活了，寫程式，乙個結果，可以有n種表達方式，不同的表達方式，便有不同的執行效率；這在某種程度上，可以發散人的思維。

雖然走到嵌入式的道路上，但是軟體仍然我的優勢，在彌補自己的弱勢的時候，也不能淡化自己的優勢。

自己的優勢在對程式以及作業系統的理解上，自己的弱勢在物理硬體的底層原理上，在架構自己的知識體系中，誰都少不了，為了不受硬體思維的影響，同時提高軟實力，

另外很多童鞋說自己沒有演算法基礎，呵呵，這個簡單，沒有就練唄，我也是這麼過來的，另外我在前段時間給大家整理了乙份演算法藝術清單，對於入門來說，足夠了，而且都是非常經典的例子，這裡把它們放一起。

在下學生一枚，高手匆噴！

2023年5月6日

清單

演算法的藝術彙總：

演算法之美—fire

net：

演算法之美—crashing balloon

：演算法之美—anagrams by stack：

演算法之美—jugs：

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資料演算法 資料結構與演算法

資料結構和演算法的意義？資料結構是資料的組織方式，演算法是對資料的處理方式，合理的資料結構和演算法，能夠保證程式高效的執行。演算法的五大特性 輸入 演算法具有0個或多個輸入 輸出 演算法具有1個或多個輸出 確定性 演算法每一步有確定的含義，不能有二義性 可行性 演算法有限次完成 演算法的評價方式？演...

資料結構與演算法之美

什麼是資料結構？什麼是演算法 狹義重點 複雜度分析 方法 邊學邊練，適度刷題 複雜度分析 時間複雜度 常見時間複雜度 非多項式量級 非常低效的演算法 空間複雜度 漸進空間複雜度，表示演算法的儲存空間和資料規模的增長關係 最好情況時間複雜度 理想情況的時間複雜度 最壞情況時間複雜度 最糟糕的情況下的時...