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408Exam/README.md

@@ -0,0 +1,4 @@
+# 408 真题
+
+下载链接：
+http://caiyun.feixin.10086.cn/dl/1A5CvuwAc1oIk  提取密码:9vSD

ComputerNetwork/README.md

@@ -0,0 +1 @@
+# 计算机网络(ComputerNetwork)

ComputerOrganization/CO_0_Introduction/Doc_0_0_计算机系统概述.md

@@ -0,0 +1,24 @@
+# 计算机系统概述
+
+## 什么是计算机系统
+
+计算机系统=硬件+软件
+
+![image-20200726202448571](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1gh4n8vx9dij31640qwh6a.jpg)
+
+### 软件的划分
+
+![image-20200726202536999](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1gh4n9oi5scj31hi0lsx6b.jpg)
+
+### 硬件的发展
+
+![image-20200726203231845](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1gh4ngvp5whj31k70u04qq.jpg)
+
+微处理器的发展
+
+![image-20200726203323797](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1gh4nhrx8ffj31md0u0hdt.jpg)
+
+![image-20200726203516013](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1gh4njq1ov4j31c40leaua.jpg)
+
+### 软件的发展
+

ComputerOrganization/README.md

@@ -0,0 +1,6 @@
+# 计算机组成原理(ComputerOrganization)
+
+
+
+
+

DataStructure/DS_0_Introduction/DS_0_0_love.cpp

@@ -0,0 +1,77 @@
+//
+// Created by kim on 2020/6/17.
+//
+
+#include <stdio.h>
+
+//下面四种函数的时间复杂度值得分析一二
+
+//逐步递增型爱你
+void LoveYou0(int n){
+    int i=1;
+    while (i<=n){
+        printf("I love you %d \n",i);
+        i++;
+    }
+    printf("I love you more than %d\n",n);
+}
+
+//嵌套循环型爱你
+void loveYou1(int n){
+    int i=1;
+    while (i<=n){
+        i++;
+        printf("I love you %d\n",i);
+        for (int j = 1; j <n ; j++) {
+            printf("I love you too\n");
+        }
+    }
+    printf("I love you more than %d\n",n);
+}
+//指数递增型爱你
+void loveYou2(int n){
+    int i=1;
+    while (i<=n){
+        printf("I love you %d\n",i);
+        i=i*2;
+    }
+    printf("I love you more than %d\n ",n);
+}
+
+//搜索数字型爱你
+void loveYou3(int flag[],int n){
+    printf("I Am kim\n");
+    for (int i = 0; i < n; i++) {
+        //我觉这里应该是数组长度
+        if (flag[i]==n){
+            printf("I love you %d\n",n);
+            break;//找到之后就跳出循环
+        }
+    }
+}
+//递归型爱你
+void loveYou4(int n){
+    int a,b,c;
+    if (n>1){
+        loveYou4(n-1);
+    }
+    printf("I love you %d\n",n);
+}//递归调用会带来多余的内存开销
+
+//测试函数
+void Test(){
+    LoveYou0(30);
+    loveYou1(30);
+    loveYou2(30);
+
+    int array[5]={2,10,100,1000,10000};
+    //声明一个数组并初始化
+    loveYou3(array,10);
+    loveYou4(4);
+
+}
+
+int main(){
+    Test();
+    return 0;
+}

DataStructure/DS_0_Introduction/Doc_0_0_数据结构基本概念.md

@@ -0,0 +1,123 @@
+# 绪论第一节
+
+![image-20200616203728181](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1gfuetqfhjsj30ol0eh432.jpg)
+
+## 基本概念
+
+### 什么是数据？
+
+数据是**信息的载体**，是客观描述事物属性的数、字符及**所有能输入到计算机中并被计算机程序识别和处理的符号**的集合。数据是计算机程序加工的原料。
+
+### 数据元素、数据项
+
+**数据元素**是数据的基本单位，通常作为一个整体进行考虑和处理。
+
+一个数据元素可由若干**数据项**组成，数据项是构成数据元素的不可分割的最小单位。
+
+### 数据结构、数据对象
+
+结构——各个元素之间的关系
+
+**数据结构**是互相之间存在一个或多种**特定关系**的数据元素的集合。
+
+**数据对象**是具有**相同性质**的数据元素的集合，是一个数据的子集。
+
+## 三要素
+
+![image-20200616204952204](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1gfuf6l2hecj30mu08a77r.jpg)
+
+### 逻辑结构
+
+即，数据元素之间的逻辑关系是什么？
+
+![image-20200616205141919](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1gfuf8hwsrsj30ij07w40n.jpg)
+
+#### 集合
+
+![image-20200616205508144](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1gfufc2oz43j30g90chgpg.jpg)
+
+各个数据元素同属一个集合，别无其它关系
+
+#### 线性结构
+
+![image-20200616205527638](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1gfufcetgb3j30fn0a7n14.jpg)
+
+数据元素之间是一对一的关系，除了第一个元素，所有元素都有唯一前驱，除了最后一个元素，所有元素都有唯一后继
+
+#### 树形结构
+
+![image-20200616205648476](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1gfufdsxoxdj307u0dp774.jpg)
+
+数据元素之间是一对多的关系
+
+#### 图结构
+
+![image-20200616205732165](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1gfufeklp71j309a0cx775.jpg)
+
+数据元素之间是多对多的关系
+
+### 物理结构
+
+即，物理结构，如何用计算机表示数据元素的逻辑关系？
+
+#### 顺序存储
+
+![image-20200616205941135](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1gfufgt6r70j30o80d4wjn.jpg)
+
+**把逻辑上相邻的元素存储在物理地址上也相邻的存储单元中**，元素之间的关系由存储单元的领接关系来体现。
+
+#### 链式存储
+
+![image-20200616210302754](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1gfufkbheq8j30u70d944u.jpg)
+
+#### 索引存储
+
+![image-20200616210349944](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1gfufl3zghqj30rw0fgdn6.jpg)
+
+#### 散列存储
+
+![image-20200616210434678](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1gfuflw76d2j30tf0aw438.jpg)
+
+#### 总结
+
+![image-20200616210508542](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1gfufmh5xb4j30oh09742a.jpg)
+
+1. 若采用顺序存储，则各个数据元素在物理上必须是连续的；若采用非顺存储，则各个数据元素在物理上是可以离散的
+2. 数据的存储结构会影响存储空间的分配的方便程度
+3. 数据的存储机构会影响对数据运算的速度
+
+### 数据的运算
+
+施加在数据上的运算包括运算的定义和实现。运算的定义是针对逻辑结构的，正对运算的功能；运算的实现是针对存储结构的，指的是运算实现的具体操作步骤。
+
+## 数据类型、抽象数据类型
+
+### 数据类型
+
+数据类型是一个值的集合和定义在此集合的一组操作的总称。
+
+1. 原子类型，其值不可再分的数据类型
+2. 结构类型，其值可以再分解为若干成分（分量）的数据类型
+
+![image-20200616211417412](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1gfufw04oidj30rk05w0vw.jpg)
+
+### 抽象数据类型
+
+Abstract Data Type （ADT）是抽象数据组织及与之相关的操作。
+
+ADT 是用数学化的语言定义数据的逻辑结构、定义运算。与其具体的实现无关（类似于定义类吗？可能）
+
+## 总结
+
+![image-20200616212103345](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1gfug31fiwgj30s00gq7f0.jpg)
+
+![image-20200616212152228](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1gfug3w4k7sj30vy0fbqcu.jpg)
+
+在探讨一种数据结构时：
+
+1. 定义逻辑结构（数据原元素之间的关系）
+2. 定义数据的运算（针对现实需求，应该对这种逻辑结构进行什么样的运算）
+3. 确定某种存储结构，实现数据结构，并实现一些对数据结构的基本运算
+
+![image-20200616212530957](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1gfug7om407j30o90gxago.jpg)
+

DataStructure/DS_0_Introduction/Doc_0_1_算法基本概念.md

@@ -0,0 +1,134 @@
+
+
+# 绪论第二节——算法
+
+## 基本概念
+
+![image-20200616214853491](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1gfugvzxnvwj30kp06q76j.jpg)
+
+### 什么是算法？
+
+程序=数据结构+算法
+
+![image-20200616215006166](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1gfugx9fo26j30mb07fn0y.jpg)
+
+###算法的特性
+
+1. 有穷性：一个算法必须总在执行有穷步之后结束，且每一步都可在有穷时间内完成。
+
+   注：算法必须是有穷的，二程序可以是无穷的。
+
+   ![image-20200616215340371](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1gfuh0zabt5j30ir06k77k.jpg)
+
+2. 确定性：算法每一条指令必须有确切的含义，对于相同的输入只能得出相同的输出
+
+3. 可行性：算法描述的操作都可以通过已经实现的基本运算执行有限次来实现。
+
+4. 输入：一个算法有0个或多个输入，这些输入取自某个特定对象的集合。
+
+5. 输出：一个算法有一个或多个输出，这些输出是与输入有着某种特定关系的量。
+
+   五个特性，缺一不可
+
+####“好”算法的特质
+
+1. 正确性：算法应能正确地解决求解问题。
+2. 可读性：算法应具有良好的可读性，帮助人们理解。
+3. 健壮性：输入非法数据时，算法能适当地做出反应或进行处理，而不会产生莫名其妙的输出结果。
+4. 高效率与底存储量需求：执行速度快，时间复杂度低。不费内存，空间复杂度低。
+
+###总结
+
+![image-20200616220536590](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1gfuhdekssej30sl0jdqf5.jpg)
+
+## 算法效率的度量
+
+![image-20200616220923527](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1gfuhhbotwbj30ld057wgp.jpg)
+
+### 如何评估算法时间开销？
+
+**让算法先运行，事后统计运行时间？**
+
+存在的问题？
+
+* 和机器性能有关，比如：超级计算机VS单片机
+* 和编程语言有关，越高级的语言执行效率越低，没错，就是越低
+* 和编译程序产生的机器指令质量有关
+* 有些算法是不能事后统计的，比如，导弹控制算法。
+
+评价一个算法优劣时，需要排除与算法本身无关的外界因素，能否事先估计？
+
+### 算法时间复杂度
+
+事前预估算法时间开销T(n)与问题规模n的关系（T 表示 time）
+
+如何计算T，例子：
+
+![image-20200616234743261](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1gfukbpctznj31k70u0hdt.jpg)
+
+#### 问题1:是否可以忽略表达式某些部分？
+
+![image-20200616235203889](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1gfukg635rdj31ik0u0u0x.jpg)
+
+1.  加法规则：多项相加，只保留最高阶的项，且系数变为1
+
+    ![image-20200616235558501](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1gfukk8om4cj321y0cedxg.jpg)
+
+2.  乘法规则：多项相乘，都保留
+
+    ![image-20200616235856976](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1gfuknbut9qj31ga0bigsj.jpg)
+
+##### 算法时间复杂度阶数顺序
+
+![image-20200617000121744](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1gfukpu8233j31da06atdu.jpg)
+
+![image-20200617000310666](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1gfukrq8z28j31eu0u04qp.jpg)
+
+#### 如果有好几千行代码，需要一行一行数？
+
+1.  顺序执行的代码只会影响常数项，可以忽略
+2.  只需要挑循环中的一个基本操作，分析它的执行次数和n的关系就好
+3.  如果有多层嵌套循环，只需要关注最深层的循环循环了几次
+
+#### 小练习
+
+![image-20200617001603926](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1gful55dhkwj31m50u0qv5.jpg)
+
+![image-20200617001659516](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1gful64i4plj31ih0u0b29.jpg)
+
+![image-20200617001353856](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1gful2voqyhj31lu0u0qv5.jpg)
+
+#### 总结
+
+![image-20200617001826231](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1gful7lx0gkj31u20u01kx.jpg)
+
+算法的性能问题只有在n很大时才会暴露出来。
+
+### 算法空间复杂度
+
+#### 原地工作算法
+
+![image-20200617002424730](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1gfuldv14wbj31o20u07wh.jpg)
+
+分析空间复杂度时，只需关注与问题规模相关的变量就好（讲人话，就是，看程序中的变量就好）
+
+![image-20200617002625466](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1gfulfxjzfoj31s00u0e4m.jpg)
+
+加法法则
+
+![image-20200617002941853](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1gfuljbdlnbj31kn0u07wh.jpg)
+
+#### 函数递归调用带来的内存开销
+
+![image-20200617003249255](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1gfulmkft4xj31ln0u0e81.jpg)
+
+在这种情况下，空间复杂度等于递归调用的深度。
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+![image-20200617003702543](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1gfulqyn7d0j31nm0u04qp.jpg)
+
+递归调用的过程中，每一次开辟的内存空间也可以不一致，如上例。
+
+#### 总结
+
+![image-20200617003857723](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlly1gfulsypll3j31th0u01kx.jpg)
+