Algorithm Alchemy
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Willkommen bei meinen Datenstrukturen und meinem Algorithmus -Repository!? Hier finden Sie eine kuratierte Sammlung von Programmen, die in Java, Python und C ++ implementiert sind. Diese Programme decken eine breite Palette von Datenstrukturen und Algorithmen ab, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Arrays, verknüpfte Listen, Bäume, Diagramme, Sortieralgorithmen, Suchtechniken und dynamische Programmierung.
Egal, ob Sie ein Anfänger sind, der die Grundlagen verstehen möchte, oder ein erfahrener Programmierer, der Ihre Fähigkeiten verstärken möchte, dieses Repository ist so konzipiert, dass er alle Ebenen des Fachwissens gerecht wird. Jedes Programm enthält detaillierte Erklärungen und Code -Kommentare, die Ihr Verständnis unterstützen.
Durch die Erforschung dieses Repositorys vertiefen Sie Ihr Verständnis der Funktionsweise von Datenstrukturen, lernen verschiedene Algorithmen und können sie mit Java, Python oder C ++ implementieren. Sie können diese Programme als Referenz, Lernmaterial oder sogar als Ausgangspunkt für Ihre eigenen Projekte verwenden.
Gehen Sie also in unsere Sammlung ein und begeben Sie sich auf eine Reise der Entdeckung und des Lernens. Schärfen Sie Ihre Fähigkeiten zur Problemlösung, gewinnen Sie Einblicke in effiziente Codierungspraktiken und stärken Sie Ihr Verständnis für wichtige Konzepte in der Welt der Datenstrukturen und -algorithmen. Happy Coding! :)
️ Wenn Sie mein Repository nützlich finden oder wenn Sie es mögen, sollten Sie ihm einen Stern geben. Ihre Unterstützung ermutigt mich, weiter daran zu arbeiten und ihre Funktionalität zu verbessern. Danke schön! Euen
Erforschen Sie zunächst die vorhandenen Probleme im Repository und identifizieren Sie ein Problem, an dem Sie interessiert sind, oder etwas, an dem Sie arbeiten möchten.
Wenn die Feature- oder Fehlerbehebung, an der Sie arbeiten möchten, nicht als Problem vorhanden sind, erstellen Sie ein neues Problem dafür. Erklären Sie klar das Problem oder die Feature -Anfrage und warten Sie, bis es Ihnen zugewiesen wird.
Sobald Ihnen das Problem zugewiesen ist, beginnen Sie daran zu arbeiten. Wenn ein vorhandenes Problem zu Ihrem gewählten Thema vorhanden ist, stellen Sie sicher, dass es Ihnen vor dem Fortfahren zugewiesen ist.
Fork das Repository:
A. Gehen Sie zur Website des Repositorys (z. B. GitHub) und klicken Sie auf die Schaltfläche "Fork".
B. Dadurch wird eine Kopie des Repositorys unter Ihrem GitHub -Konto erstellt.
Klonen Sie das Forked Repository:
A. Öffnen Sie ein Terminal und navigieren Sie zu dem Ort, an dem Sie das Repository speichern möchten.
B. Verwenden Sie den Befehl git clone, gefolgt von der URL des Forked Repository, um eine lokale Kopie zu erstellen.
Erstellen Sie einen neuen Zweig:
A. Wechseln Sie mit dem Terminal zum Verzeichnis des Repositorys.
B. Erstellen Sie einen neuen Zweig mit dem Befehl git checkout -B -Zweigname.
C. Ersetzen Sie "Zweigname" durch einen beschreibenden Namen für Ihren Zweig (z. B. "Hinzufügen von Binärseuch").
Fügen Sie Ihren Code hinzu:
A. Schreiben Sie Ihre Datenstruktur oder Ihren Algorithmuscode in den entsprechenden Ordner.
B. Fügen Sie Kommentare hinzu, die Ihren Ansatz, Ihre Zeitkomplexität und Ihren Raumkomplexität erklären.
C. Geben Sie eine Beispieleingabe und Ausgabe an, um die Funktionalität Ihres Codes zu demonstrieren.
D. Fügen Sie Kommentare hinzu, um die Logik und wichtige Schritte zu erklären.
Stellen Sie sicher, dass Ihr Codestil mit dem Repository -Stil entspricht:
A. Überprüfen Sie den vorhandenen Code im Repository, um den bevorzugten Stil zu verstehen.
B. Folgen Sie den etablierten Namenskonventionen, Einzügen und Formatierung.
C. Verwenden Sie eine aussagekräftige Variable und Funktionsnamen, die den Zweck des Codes vermitteln.
Testen Sie Ihren Code:
A. Stellen Sie sicher, dass Ihr Code korrekt ist, indem relevante Testfälle ausgeführt werden.
B. Stellen Sie sicher, dass alle Probeneingänge die erwarteten Ausgänge erzeugen.
C. Berücksichtigen Sie die Kantenfälle und behandeln Sie sie gegebenenfalls angemessen.
Verpflichten Sie und drücken Sie Ihre Änderungen:
A. Verwenden Sie Git add -a, um alle von Ihnen vorgenommenen Änderungen zu inszenieren.
B. Führen Sie Git Commit -m "kurze Beschreibung Ihrer Änderungen" aus, um Ihre Änderungen zu begehen.
C. Verwenden Sie schließlich Git Push Origin Branch-Name, um Ihre Änderungen in das Forked-Repository zu überschreiten.
Erstellen Sie eine Pull -Anfrage:
A. Gehen Sie zum Forked Repository auf der Website (z. B. GitHub).
B. Klicken Sie auf die Schaltfläche "Neue Pull Request".
C. Wählen Sie das ursprüngliche Repository aus der Dropdown -Abteilung von Basis -Repository aus.
D. Wählen Sie Ihre Filiale in der Dropdown "Vergleichen".
e. Geben Sie einen beschreibenden Titel und eine detaillierte Beschreibung für Ihre Pull -Anfrage einschließlich der Ausgabennummer an.
F. Klicken Sie auf die Schaltfläche "Pull Anfrage erstellen", um Ihre Änderungen zur Überprüfung einzureichen.
Überprüfung und Adressfeedback:
A. Überwachen Sie die Pull -Anfrage auf Feedback oder Vorschläge aus dem Betreuer.
B. Nehmen Sie die erforderlichen Änderungen an Ihrem Code anhand des empfangenen Feedbacks vor.
C. Verpflichten Sie und drücken Sie die Änderungen in denselben Zweig.
Warten Sie auf die Genehmigung:
A. Der Betreuer wird Ihren Code überprüfen und weitere Feedback genehmigen oder ein weiteres Feedback geben.
B. Nach der Genehmigung werden Ihre Änderungen in das Hauptrepository zusammengefasst.
Nach der Genehmigung wird Ihr Code in das Hauptrepository zusammengefasst. Herzlichen Glückwunsch zu Ihrem Beitrag!
Für den Beitrag in C ++
/*
Approach:
- Explain the general approach or algorithm behind the code in brief.
Time Complexity: O(n)
- Explain the time complexity of the code.
Space Complexity: O(1)
- Explain the space complexity of the code.
Sample Input:
- Provide an example input.
Sample Output:
- Provide the expected output for the given input.
*/
# include < iostream >
using namespace std ;
int main () {
// Main function to test the code
return 0 ;
}Für Beitrag in Java
/*
Approach:
- Explain the general approach or algorithm behind the code in brief.
Time Complexity: O(n)
- Explain the time complexity of the code.
Space Complexity: O(1)
- Explain the space complexity of the code.
Sample Input:
- Provide an example input.
Sample Output:
- Provide the expected output for the given input.
*/
public class CodeExample {
public static void main ( String [] args ) {
// Main function to test the code
}
}Für Beitrag in Python
'''
Approach:
- Explain the general approach or algorithm behind the code in brief.
Time Complexity: O(n)
- Explain the time complexity of the code.
Space Complexity: O(1)
- Explain the space complexity of the code.
Sample Input:
- Provide an example input.
Sample Output:
- Provide the expected output for the given input.
'''
def code_example ():
# Function to implement the code logic
pass
if __name__ == "__main__" :
code_example () # Call the function to test the codeHinweis: Sie sollten die Kommentare durch die tatsächlichen Erläuterung, Komplexität, Beispieleingabe, Ausgabe und Code -Logik gemäß Ihren spezifischen Anforderungen ersetzen.
