写在前面

数据结构是计算机科学中的一个重要概念用于组织和存储数据以便于高效的访问和修改。

不同的数据结构适用于不同类型的应用场景选择合适的数据结构对于算法的性能至关重要。

线性数据结构包括数组、链表、栈和队列适合存储顺序关系的数据。

数组提供随机访问能力而链表则在插入和删除操作上更具灵活性。

栈和队列分别实现后进先出LIFO和先进先出FIFO的访问模式。

非线性数据结构包括树和图。

树结构如二叉树、AVL树和B树用于表示层次关系广泛应用于搜索和排序。

图则用于表示复杂的连接关系适合网络、社交图等场景。

此外散列结构如哈希表和哈希集合提供了快速的查找和插入操作字典和集合则用于存储键值对和不重复元素。

高级数据结构如Trie和并查集则解决特定问题如字符串匹配和动态连通性。

该系列中所给的问题并不是最复杂的同时给的解法的时间复杂度不一定是最优的因为本系列主要讲解数据结构。

array

数组是一种数据结构用于存储固定大小的元素集合。

每个元素在数组中的位置由一个索引或下标唯一标识。

通常从零开始。

数组中的所有元素类型相同提供随机访问和直接存取的能力。

在Python中数组可以通过列表、array模块或NumPy库实现。

选择哪种实现方式取决于具体的需求例如数据类型的统一性、性能需求以及可用的库。

对于一般的应用列表通常足够用而对于科学计算NumPy数组则提供了更高效的操作。

[1,

(m−1,n−1)的最小路径和只能往下、右两个方向移动。

现有网格如下

求解思路

dp[i][j]grid[i][j]min(dp[i−1][j],dp[i][j−1])

dp[i][j]grid[i][j]min(dp[i−1][j],dp[i][j−1])边界条件

起始点

dp[0][0]grid[0][0]第一行(根据条件只能从左边过来)

dp[0][j]

dp[0][j]dp[0][j−1]grid[0][j]第一列(根据条件只能从上边过来)

dp[i][0]

用PIL包读取RGB模式的图片然后利用numpy获得三维数组可利用

left\_pixel,

left_pixel,right_pixelright_pixel,left_pixel实现左右像素互换三维数组利用matplotlib可视化

Python3程序

flip_image_horizontally(imagepath):original_image

Image.open(imagepath).convert(RGB)#

读取为RGBrgb_data

np.array(original_image).transpose([2,

1])challels,

可视化plt.imshow(rgb_data.transpose([1,

__name__

你的图片路径flip_image_horizontally(imagepath)S5

假定河流被等分为若干个单元格并且在每一个单元格内有可能放有一块石子也有可能没有。

stones

请判定青蛙能否成功过河青蛙可以跳上石子但是不可以跳入水中即能否在最后一步跳至最后一块石子上。

开始时

个单位即只能从单元格