1、C++ 数据结构学习指南与第三版新特性解析

C++ 数据结构学习指南与第三版新特性解析

1. 数据结构学习重点的转变

过去,数据结构课程一直是计算机科学专业的核心课程。在过去的 18 年里,这门课程的重点有了显著的拓展。如今,数据结构这一主题已被纳入更广泛的抽象数据类型(ADTs)范畴。抽象数据类型研究的是一类对象,其逻辑行为由一组值和一组操作来定义。抽象数据类型描述了数据值和操作的综合集合,而数据结构则侧重于研究数据以及如何在程序中表示数据对象,即结构化关系的实现。这种重点的转变体现了计算机科学教育向更高级抽象的发展趋势。我们不仅关注对象在程序中的表示方式,还对数据对象类的抽象属性研究产生了浓厚兴趣。

2. 抽象数据类型的三个层次

抽象数据类型可以从三个不同的视角来理解:
- 规格说明视角 :描述数据类型的逻辑或抽象层面,关注操作的功能。
- 应用视角 :也称为用户视角,关注如何使用数据类型解决问题,侧重于操作背后的原因。
- 实现视角 :在此层面,操作被实际编码实现,关注的是“如何实现”的问题。

在学习过程中,我们强调计算机科学理论和软件工程原则,包括模块化、数据封装、信息隐藏、数据抽象、面向对象分解、功能分解、算法分析和生命周期软件验证方法。我们认为这些原则应该在计算机科学学生的早期教育中引入,让他们从一开始就学会运用良好的软件技术。

3. 学习的前提假设

为了更好地学习,需要熟悉以下 C++ 结构:
- 内置简单数据类型
- <iostream>

基于部落竞争成员合作算法(CTCM)融合动态窗口法DWA的无人机三维动态避障方法研究,MATLAB代码 动态避障路径规划:基于部落竞争成员合作算法(CTCM)融合动态窗口法DWA的无人机三维动态避障方法研究,MATLAB 融合DWA的青蒿素优化算法(AOA)求解无人机三维动态避障路径规划,MATLAB代码 基于动态环境下多智能体自主避障路径优化的DWA算法研究,MATLAB代码 融合DWA的青蒿素优化算法AOA求解无人机三维动态避障路径规划,MATLAB代码 基于DWA的多智能体动态避障路径规划算法研究,MATLAB代码 融合动态窗口法DWA的粒子群算法PSO求解无人机三维动态避障路径规划研究,MATLAB代码 基于粒子群算法PSO融合动态窗口法DWA的无人机三维动态避障路径规划研究,MATLAB代码 基于ACOSRAR-DWA无人机三维动态避障路径规划,MATLAB代码 基于ACOSRAR-DWA无人机三维动态避障路径规划,MATLAB代码 基于DWA的动态环境下无人机自主避障路径优化,MATLAB代码 基于DWA的动态环境下机器人自主避障路径规划,MATLAB代码 基于城市场景下RRT、ACO、A*算法的无人机三维路径规划方法研究,MATLAB代码 基于城市场景下无人机三维路径规划的导航变量的多目标粒子群优化算法(NMOPSO),MATLAB代码 导航变量的多目标粒子群优化算法(NMOPSO)求解复杂城市场景下无人机三维路径规划,MATLAB代码 原创:5种最新多目标优化算法求解多无人机协同路径规划(多起点多终点,起始点、无人机数、障碍物可自定义),MATLAB代码 原创:4种最新多目标优化算法求解多无人机协同路径规划(多起点多终点,起始点、无人机数、障碍物可自定义),MATLAB代码 高维超多目标优化:基于导航变量的多目标粒子群优化算法(NMOPSO)的无人机三维
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