编程题考前冲刺：数据结构与算法代码模板与调试技巧

在编程考试中，数据结构和算法是两个核心考点。为了在考试中高效解题，掌握一些常用的代码模板和调试技巧是非常必要的。本文将详细介绍链表、树、图等数据结构的初始化、遍历和操作代码模板，以及排序、查找、动态规划等算法的伪代码框架，并分享一些实用的代码调试技巧和时间分配策略。

数据结构代码模板

链表

链表是一种常见的线性数据结构，分为单链表和双链表。以下是单链表的初始化和遍历代码模板：

# 单链表节点定义
class ListNode:
    def __init__(self, val=0, next=None):
        self.val = val
        self.next = next

# 初始化链表
def init_linked_list(values):
    if not values:
        return None
    head = ListNode(values[0])
    current = head
    for value in values[1:]:
        current.next = ListNode(value)
        current = current.next
    return head

# 遍历链表
def traverse_linked_list(head):
    current = head
    while current:
        print(current.val, end=" -> ")
        current = current.next
    print("None")

树

树是一种非线性数据结构，常见的有二叉树和二叉搜索树。以下是二叉树的初始化和遍历代码模板：

# 二叉树节点定义
class TreeNode:
    def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
        self.val = val
        self.left = left
        self.right = right

# 初始化二叉树
def init_binary_tree(values):
    if not values:
        return None
    root = TreeNode(values[0])
    queue = [root]
    i = 1
    while queue and i < len(values):
        node = queue.pop(0)
        if values[i] is not None:
            node.left = TreeNode(values[i])
            queue.append(node.left)
        i += 1
        if i < len(values) and values[i] is not None:
            node.right = TreeNode(values[i])
            queue.append(node.right)
        i += 1
    return root

# 遍历二叉树（前序遍历）
def traverse_binary_tree_preorder(root):
    if not root:
        return
    print(root.val, end=" ")
    traverse_binary_tree_preorder(root.left)
    traverse_binary_tree_preorder(root.right)

图

图是一种复杂的数据结构，常见的有邻接矩阵和邻接表表示法。以下是邻接表的初始化和遍历代码模板：

# 图的邻接表表示
class Graph:
    def __init__(self, vertices):
        self.V = vertices
        self.graph = [[] for _ in range(vertices)]

    # 添加边
    def add_edge(self, u, v):
        self.graph[u].append(v)
        self.graph[v].append(u)

    # 遍历图（DFS）
    def dfs(self, v, visited):
        visited[v] = True
        print(v, end=" ")
        for i in self.graph[v]:
            if not visited[i]:
                self.dfs(i, visited)

    # 初始化图
    def init_graph(edges, vertices):
        graph = Graph(vertices)
        for u, v in edges:
            graph.add_edge(u, v)
        return graph

算法伪代码框架

排序

常见的排序算法有冒泡排序、快速排序和归并排序。以下是快速排序的伪代码框架：

function quicksort(arr, low, high):
    if low < high:
        pi = partition(arr, low, high)
        quicksort(arr, low, pi - 1)
        quicksort(arr, pi + 1, high)

function partition(arr, low, high):
    pivot = arr[high]
    i = low - 1
    for j = low to high - 1:
        if arr[j] < pivot:
            i = i + 1
            swap arr[i] with arr[j]
    swap arr[i + 1] with arr[high]
    return i + 1

查找

常见的查找算法有二分查找和哈希查找。以下是二分查找的伪代码框架：

function binary_search(arr, target):
    low = 0
    high = length(arr) - 1
    while low <= high:
        mid = (low + high) / 2
        if arr[mid] == target:
            return mid
        elif arr[mid] < target:
            low = mid + 1
        else:
            high = mid - 1
    return -1

动态规划

动态规划常用于解决最优化问题。以下是斐波那契数列的动态规划伪代码框架：

function fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    dp = array of size n + 1
    dp[0] = 0
    dp[1] = 1
    for i from 2 to n:
        dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2]
    return dp[n]