¿Qué necesitamos antes de comenzar las estructuras de datos?

  1. Matemáticas discretas. Inicialmente, las matemáticas de la escuela secundaria son suficientes. No te preocupes si no entiendes las pruebas. Consigue una intuición.
  2. Conocimiento de al menos un lenguaje de programación como C, C ++, Java o Python. Si no sabes ningún idioma, te sugiero Python. Es fácil de recoger para principiantes.

En realidad, no necesita conocer un lenguaje de programación si lo está estudiando teóricamente porque las estructuras de datos son independientes del lenguaje. Pero puede que no tenga mucho sentido. Para tener una idea de cómo funcionan las cosas, debe implementarlo.

Una vez más, enfatizo: no se preocupe por las pruebas si no lo comprende al principio. Desarrolla una intuición de cómo funciona.

visualizar estructuras de datos y algoritmos a través de la animación: aquí puede ver cómo suceden las cosas. Es interactivo y divertido. También cubre muchos temas avanzados.

Antes de comenzar con la estructura de datos, debe ser claro sobre la programación básica, por ejemplo. básico de lenguaje C o C ++.

1 variables

2.función

3 cuerdas

4 matriz

5 punteros

y por último lo más importante es practicar tantas veces como puedas.

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Debes estar familiarizado con un lenguaje de programación con el que te sientas cómodo para codificar (sugiero C ++ y sin usar la biblioteca STL ).

Las estructuras de datos son muy importantes para resolver un problema y, por lo tanto, debe aprender a implementarlo.

Conocimiento introductorio a cualquier lenguaje de programación (C, Python, etc.)

  • Sintaxis
  • Conceptos de programación estructurada

1. Conocimiento básico de cualquier lenguaje de programación preferiblemente C.

2. Sentido común: p

Necesita buenas habilidades de aptitud para visualizar los algoritmos.

También necesita al menos un lenguaje de programación de c / C ++ o java para implementar.

  1. Paciencia
  2. Consistencia
  3. Mentalidad
  4. Trabajo duro / pasión / enfoque
  5. Conocimiento básico de matemáticas (para el análisis de complejidades en su mayoría).