数据结构与数据库复习
数据结构复习资料(亲自整理)
数据结构复习资料(亲自整理)1、链表是一种存储数据的链式结构，每个数据之间都是相关联的。
2、线性结构是一个有序数据元素的集合，包括线性表、栈、队列、双队列、数组和串。
3、树是由n（n>=1）个有限节点组成一个具有层次关系的集合，而二叉树是每个结点最多有两个子树的有序树。
二叉树与树的主要差别在于，二叉树结点的最大度数为2，而树中结点的最大度数没有限制；二叉树的结点有左、右之分，而树的结点无左、右之分。
4、堆是一种可以被看做一棵树的数组对象，总是满足某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值，且堆总是一棵完全二叉树。
5、二叉排序树是一种满足以下递归定义的二叉树：若左子树非空，则左子树所有节点的值均小于它的根节点；若右子树非空，则右子树所有节点的值均大于于它的根节点；左右子树也分别为二叉排序树。
1、在已知前序遍历和中序遍历的情况下，可以通过画树的方法求得后序遍历。
具体步骤如下：首先根据前序遍历的特点，确定根节点；然后观察中序遍历，将左子树和右子树分别确定下来；接着对左子树和右子树分别进行递归，直到遍历完所有节点，最后得到后序遍历。
2、树和二叉树之间可以相互转换。
将树转换为二叉树的方法是：对于每个节点，将其第一个孩子作为其左孩子，将其兄弟作为其右孩子。
将二叉树转换为树的方法是：对于每个节点，将其右孩子作为其兄弟。
3、二叉树线索化是将二叉树中的空指针指向该节点在中序遍历中的前驱或后继节点的过程。
在线索二叉树中，一个结点是叶结点的充要条件为：左、右标志均是1.4、邻接表是图的一种链式存储结构，用于表示图中每个节点的邻居节点。
每个节点都有一个链表，存储着与该节点相邻的节点。
邻接表是一种图的存储结构，对于每个顶点建立一个单链表，单链表中的结点表示依附于该顶点的边（对于有向图是以该顶点为尾的弧）。
邻接表中的表结点和头结点分别表示边和顶点，包含信息如下：表结点adjvex（邻接点）。
nextarc（指向下一个表结点）（权值等信息）；头结点data（顶点信息）和firstarc（指向第一个表结点）。
数据结构复习资料复习提纲知识要点归纳
数据结构复习资料复习提纲知识要点归纳数据结构复习资料：复习提纲知识要点归纳一、数据结构概述1. 数据结构的定义和作用2. 常见的数据结构类型3. 数据结构与算法的关系二、线性结构1. 数组的概念及其特点2. 链表的概念及其分类3. 栈的定义和基本操作4. 队列的定义和基本操作三、树结构1. 树的基本概念及定义2. 二叉树的性质和遍历方式3. 平衡二叉树的概念及应用4. 堆的定义和基本操作四、图结构1. 图的基本概念及表示方法2. 图的遍历算法：深度优先搜索和广度优先搜索3. 最短路径算法及其应用4. 最小生成树算法及其应用五、查找与排序1. 查找算法的分类及其特点2. 顺序查找和二分查找算法3. 哈希查找算法及其应用4. 常见的排序算法：冒泡排序、插入排序、选择排序、归并排序、快速排序六、高级数据结构1. 图的高级算法：拓扑排序和关键路径2. 并查集的定义和操作3. 线段树的概念及其应用4. Trie树的概念及其应用七、应用案例1. 使用数据结构解决实际问题的案例介绍2. 如何选择适合的数据结构和算法八、复杂度分析1. 时间复杂度和空间复杂度的定义2. 如何进行复杂度分析3. 常见算法的复杂度比较九、常见问题及解决方法1. 数据结构相关的常见问题解答2. 如何优化算法的性能十、总结与展望1. 数据结构学习的重要性和难点2. 对未来数据结构的发展趋势的展望以上是数据结构复习资料的复习提纲知识要点归纳。
希望能够帮助你进行复习和回顾，加深对数据结构的理解和掌握。
在学习过程中，要注重理论与实践相结合，多进行编程练习和实际应用，提高数据结构的实际运用能力。
祝你复习顺利，取得好成绩！。
数据库复习资料
心之所向，所向披靡1、通常，一个数据库的数据模型由数据结构、数据操作和数据的约束条件三部分组成。
其中，数据结构和数据的约束条件为数据的静态特性。
2、数据模型实际上是模型化数据和信息的工具。
根据模型应用的不同目的，可以将模型分为两大类：概念层数据模型（概念模型）从数据的语义视角来抽取模型，是按用户的观点来对数据和信息进行建模。
组织层数据模型（逻辑模型）从数据的组织层次来描述数据。
3、数据模型中的组织层数据模型从数据的组织方式来描述数据，目前主要包括四种组织层数据模型：层次模型、网状模型、关系模型和对象-关系模型。
4、实体之间的联系可分为三种：一对一关系，一对多关系和多对多关系5、关系模型的操作对象是集合，也就是关系。
6、关系数据模型的数据操作主要包括四种：查询、插入、删除和修改数据。
7、关系模型的数据完整性约束包括：实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性。
8、数据库系统的三级模式结构分别为：外模式( )，模式()和内模式( )。
9、中提供的整数数据类型有：和10、要在表中存储一个小数数据，具体要求如下：小数位保留三位，整数位最大有10位，应该选用的数据类型为(13,3)或(13,3)。
11、要在要在表中存储个人爱好资料，该资料可以不填，最多可填200汉字，应该选用的数据类型为(400)来定义。
12、统一字符编码字符串类型每个字符占两个字节。
13、一个汉字节两个字节。
名词解释1、什么是数据库，作用是什么？答：1、存放数据的一个有组织，有结构的系统。
2、一个软件系统。
1、数据存储2、数据查询3、数据管理4、数据共享5、数据挖掘6、数据安全2、什么是数据库系统，作用是什么？答：本质上是一个用计算机存储数据的系统，一般由数据库、数据库管理系统（及相关实用工具）、应用程序、数据库管理员组成。
主要作用除保存数据外，还提供对数据进行各种管理和处理：安全管理、数据共享、数据查询。
3、什么是数据库管理系统，作用是什么？答：是一个专门用于实现对数据进行管理和维护的系统软件。
数据结构复习要点(汇总版)
第一章数据结构概述基本概念与术语1．数据：数据是对客观事物的符号表示，在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并被计算机程序所处理的符号的总称。
2.数据元素：数据元素是数据的基本单位，是数据这个集合中的个体，也称之为元素，结点，顶点记录。
（补充：一个数据元素可由若干个数据项组成。
数据项是数据的不可分割的最小单位。
）3．数据对象：数据对象是具有相同性质的数据元素的集合，是数据的一个子集。
（有时候也叫做属性。
）4．数据结构：数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。
（1）数据的逻辑结构：数据的逻辑结构是指数据元素之间存在的固有逻辑关系，常称为数据结构。
数据的逻辑结构是从数据元素之间存在的逻辑关系上描述数据与数据的存储无关，是独立于计算机的。
依据数据元素之间的关系，可以把数据的逻辑结构分成以下几种：1.集合：数据中的数据元素之间除了“同属于一个集合“的关系以外，没有其他关系。
2.线性结构：结构中的数据元素之间存在“一对一“的关系。
若结构为非空集合，则除了第一个元素之外，和最后一个元素之外，其他每个元素都只有一个直接前驱和一个直接后继。
3.树形结构：结构中的数据元素之间存在“一对多“的关系。
若数据为非空集，则除了第一个元素（根）之外，其它每个数据元素都只有一个直接前驱，以及多个或零个直接后继。
4.图状结构：结构中的数据元素存在“多对多”的关系。
若结构为非空集，折每个数据可有多个（或零个）直接后继。
（2）数据的存储结构：数据元素及其关系在计算机内的表示称为数据的存储结构。
想要计算机处理数据，就必须把数据的逻辑结构映射为数据的存储结构。
逻辑结构可以映射为以下两种存储结构：1.顺序存储结构：把逻辑上相邻的数据元素存储在物理位置也相邻的存储单元中，借助元素在存储器中的相对位置来表示数据之间的逻辑关系。
2.链式存储结构：借助指针表达数据元素之间的逻辑关系。
不要求逻辑上相邻的数据元素物理位置上也相邻。
数据结构复习要点(整理版)
第一章数据结构概述基本概念与术语1．数据：数据是对客观事物的符号表示，在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并被计算机程序所处理的符号的总称。
2.数据元素：数据元素是数据的基本单位，是数据这个集合中的个体，也称之为元素，结点，顶点记录。
（补充：一个数据元素可由若干个数据项组成。
数据项是数据的不可分割的最小单位。
）3．数据对象：数据对象是具有相同性质的数据元素的集合，是数据的一个子集。
（有时候也叫做属性。
）4．数据结构：数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。
（1）数据的逻辑结构：数据的逻辑结构是指数据元素之间存在的固有逻辑关系，常称为数据结构。
数据的逻辑结构是从数据元素之间存在的逻辑关系上描述数据与数据的存储无关，是独立于计算机的。
依据数据元素之间的关系，可以把数据的逻辑结构分成以下几种：1.集合：数据中的数据元素之间除了“同属于一个集合“的关系以外，没有其他关系。
2.线性结构：结构中的数据元素之间存在“一对一“的关系。
若结构为非空集合，则除了第一个元素之外，和最后一个元素之外，其他每个元素都只有一个直接前驱和一个直接后继。
3.树形结构：结构中的数据元素之间存在“一对多“的关系。
若数据为非空集，则除了第一个元素（根）之外，其它每个数据元素都只有一个直接前驱，以及多个或零个直接后继。
4.图状结构：结构中的数据元素存在“多对多”的关系。
若结构为非空集，折每个数据可有多个（或零个）直接后继。
（2）数据的存储结构：数据元素及其关系在计算机内的表示称为数据的存储结构。
想要计算机处理数据，就必须把数据的逻辑结构映射为数据的存储结构。
逻辑结构可以映射为以下两种存储结构：1.顺序存储结构：把逻辑上相邻的数据元素存储在物理位置也相邻的存储单元中，借助元素在存储器中的相对位置来表示数据之间的逻辑关系。
2.链式存储结构：借助指针表达数据元素之间的逻辑关系。
不要求逻辑上相邻的数据元素物理位置上也相邻。
数据库复习总结知识点大全
数据库复习总结知识点大全数据库是指按照数据模型组织、描述和存储数据的集合。
数据库系统是指由数据库、数据库管理系统（DBMS）和应用程序组成的系统。
本文将对数据库的相关知识点进行复习总结，包括数据库的概念、数据库管理系统、关系数据库和面向对象数据库的比较、SQL语言、数据库设计、数据完整性、数据索引、事务和并发控制等内容。
1.数据库的概念-数据库是指按照数据模型组织、描述和存储数据的集合。
-数据库系统是指由数据库、数据库管理系统（DBMS）和应用程序组成的系统。
2.数据库管理系统（DBMS）-DBMS是指用于管理数据库的软件系统，提供了对数据库的访问、操作和管理的功能。
3.关系数据库和面向对象数据库的比较-关系数据库以表格的形式存储数据，使用结构化查询语言（SQL）进行操作，适用于结构化数据。
-面向对象数据库以对象的形式存储数据，使用面向对象的查询语言进行操作，适用于半结构化和非结构化数据。
-关系数据库适用于多表之间关系复杂的数据，而面向对象数据库适用于对象之间关系复杂的数据。
4.SQL语言- SQL（Structured Query Language）是用于管理关系数据库的标准化查询语言。
-SQL包括数据库定义语言（DDL）、数据库操作语言（DML）、数据查询语言（DQL）和数据控制语言（DCL）等部分。
-DDL用于创建、修改和删除数据库和表的结构。
-DML用于插入、更新和删除数据。
-DQL用于查询数据。
-DCL用于授权和撤销权限。
5.数据库设计-数据库设计是指根据应用需求，将实体、属性和关系映射到数据库的过程。
-数据库设计的步骤包括需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计。
-需求分析阶段通过收集应用需求，确定数据库中的实体、属性和关系。
-概念设计阶段将实体、属性和关系转换为概念模型，通常使用E-R图进行表示。
-逻辑设计阶段将概念模型转换为逻辑模型，通常使用关系模型进行表示。
-物理设计阶段根据逻辑模型选择合适的存储结构、索引和数据分布方案。
数据结构学习复习提纲
数据结构学习复习提纲
一、算法
1、定义算法：算法是一个有效的求解一些问题的一系列指令的集合，它是由一些可以执行的操作组成的一个有序序列，只要按正确的顺序进行
安排，就能解决问题。
2、算法分类：根据执行方式，算法可分为顺序算法、选择算法、分
支算法、循环算法等；根据具体操作，算法可分为检索算法、排序算法、
图算法、数论算法、动态规划等。
3、算法时间复杂度：时间复杂度指的是算法的执行效率，即算法在
给定的输入量时所需的时间。
算法时间复杂度可以用大O表示法来描述，
其常见分为O(1)、O(logN)、O(N)、O(NlogN)和O(N^2)等。
二、数据结构
1、定义数据结构：数据结构是指把数据元素相互关联，组织在一起
形成一个整体，它是一个计算机中存储、组织数据的方法。
2、数据结构分类：根据数据间关系，数据结构可分为线性结构和非
线性结构；根据存储模式，数据结构可分为顺序存储结构和链式存储结构；根据逻辑结构，数据结构可分为简单结构、树形结构、图形结构等。
3、数据结构实现：数据结构的实现一般采用顺序表和链表两种形式。
数据结构复习资料(亲自整理)
数据结构复习资料(亲自整理)数据结构复习资料(亲自整理)引言：数据结构是计算机科学中的重要基础知识，掌握良好的数据结构能够提高程序的运行效率，同时也是进行算法设计和优化的关键。
本文将为大家提供一份亲自整理的数据结构复习资料，旨在帮助读者回顾和巩固数据结构的知识，并提供一些实践经验和应用场景。
一、数据结构的概念和基本知识1.1 数据结构的定义数据结构是指数据元素之间的相互关系和组织形式，它包括线性结构、树形结构、图形结构等多种形式。
数据结构可以用来描述程序的运行状态和过程中产生的数据，是程序设计的基础。
1.2 常见的数据结构类型介绍常见的数据结构类型，如数组、链表、栈、队列、树、图等，并分别阐述它们的特点、适用场景和基本操作。
1.3 数据结构的时间复杂度和空间复杂度分析详细解释时间复杂度和空间复杂度的概念，分析不同数据结构及其操作的时间和空间复杂度，并通过实例演示如何计算和评估复杂度。
二、线性结构2.1 数组(Array)介绍数组的定义和基本操作，包括初始化、插入、删除、查找等操作。
通过示例展示如何使用数组解决实际问题，并探讨数组的优缺点及应用场景。
2.2 链表(Linked List)介绍链表的概念和分类，包括单向链表、双向链表和循环链表。
详细说明链表的插入、删除和查找操作，并讨论链表的优缺点及适用场景。
2.3 栈(Stack)解释栈的概念和特点，包括栈的基本操作(push、pop、top等)。
演示如何使用栈来解决实际问题，如逆序输出、括号匹配等，同时介绍栈的应用领域。
2.4 队列(Queue)描述队列的定义和基本操作(enqueue、dequeue等)，并通过实例介绍队列的应用，如打印任务调度、消息传递等。
三、树形结构3.1 二叉树(Binary Tree)解释二叉树的定义和性质，包括满二叉树、完全二叉树和二叉查找树等。
介绍二叉树的遍历方式(前序、中序、后序)和常见操作，并给出实际应用案例。
3.2 堆(Heap)介绍堆的概念和特点，包括最大堆、最小堆和堆排序。
数据库复习资料
数据库复习资料数据库原理题库一、简答题1. 简述数据库系统的特点。
1.数据结构化数据之间具有联系，面向整个系统。
2.数据的共享性高，冗余度低，易扩充数据可以被多个用户、多个应用程序共享使用，可以大大减少数据冗余，节约存储空间，避免数据之间的不相容性与不一致性。
3.数据独立性高数据独立性包括数据的物理独立性和逻辑独立性。
物理独立性是指数据在磁盘上的数据库中如何存储是由DBMS管理的，用户程序不需要了解，应用程序要处理的只是数据的逻辑结构，这样一来当数据的物理存储结构改变时，用户的程序不用改变。
逻辑独立性是指用户的应用程序与数据库的逻辑结构是相互独立的，也就是说，数据的逻辑结构改变了，用户程序也可以不改变。
4.数据由DBMS统一管理和控制数据库的共享是并发的（concurrency）共享，即多个用户可以同时存取数据库中的数据，甚至可以同时存取数据库中的同一个数据。
DBMS必须提供以下几方面的数据控制功能：数据的安全性保护（security）数据的完整性检查（integrity）数据库的并发控制（concurrency）数据库的故障恢复2. 数据库的故障恢复（recovery）P2793. 数据库管理系统的主要功能有哪些?【P5】（1）数据定义功能。
DBMS提供相应数据语言来定义（DDL）数据库结构，它们是刻画数据库框架，并被保存在数据字典中。
（2）数据组织、存取、管理功能。
DBMS要分类组织、存储和管理各种数据，包括数据字典。
用户数据。
数据的存取路径等。
（3）数据操作功能。
DBMS提供数据操纵语言（DML），实现对数据库数据的基本存取操作：检索，插入，修改和删除。
（4）数据库事务管理和运行管理功能。
DBMS提供数据控制功能，即是数据的安全性、完整性和并发控制等对数据库运行进行有效地控制和管理，以确保数据正确有效。
（5）数据库的建立和维护功能。
包括数据库初始数据的装入，数据库的转储、恢复、重组织，系统性能监视、分析等功能。
自学考试《数据结构》各章复习要点总结
栈顶元素总是最后被插入的元素，最早被删除。
2. 元素具有相对位置
栈中的元素具有相对位置，即栈底元素位于栈的最下方，栈顶元素位于栈的最上方。
3. 限定插入和删除位置
只能在一端（称为栈顶）进行插入和删除操作。
03
04
05
栈的定义和特点
01
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总结词
队列是一种特殊的线性数据结构，遵循先进先出（FIFO）原则。
顺序存储结构的优点
顺序存储结构具有访问速度快、空间利用率高等优点，适用于元素数量固定的线性表。
顺序存储结构的缺点
顺序存储结构的插入和删除操作较为复杂，需要移动大量元素，且需要预先分配连续的存储空间。
链式存储结构的概念
链式存储结构是指将线性表中的元素分散存储在若干个节点中，每个节点包含数据域和指针域，指针域指向下一个节点。
02
线性查找的时间复杂度为O(n)，其中n为数据结构中的元素个数。
线性查找
二分查找是一种高效的查找算法，适用于有序的数据结构。
二分查找将数据结构分成两半，比较中间元素与目标值，根据比较结果决定在左半部分或右半部分继续查找，直到找到目标值或确定目标值不存在。
二分查找的时间复杂度为O(log n)，其中n为数据结构中的元素个数。
总结词
图的存储结构
图的遍历是指按照某种规则访问图中的所有节点，并对每个节点执行相应的操作。
图的遍历算法包括深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。DFS按照深度优先的顺序访问节点，而BFS则按照广度优先的顺序访问节点。
总结词
详细描述
图的遍历
最短路径算法
最短路径算法是指在图中找到两个节点之间的最短路径，即路径长度最短的一条路径。
数据结构总复习资料(完整版)
2018数据结构总复习第一章概论1.1数据结构的定义和分类1.数据结构的定义数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中计算机的操作对象以及它们之间的关系和操作的学科。
2.数据结构包括的内容（1）逻辑结构：数据元素之间的逻辑关系。
（2）存储结构：数据元素及其关系在计算机存储器内的表示。
（3）操作：数据的运算（检索、排序、插入、删除、修改）。
1.2为什么学习数据结构1.学习数据结构的作用（1）计算机内的数值运算依靠方程式，而非数值运算（如表、树、图等）则要依靠数据结构。
（2）同样的数据对象，用不同的数据结构来表示，运算效率可能有明显的差异。
（3）程序设计的实质是对实际问题选择一个好的数据结构，加之设计一个好的算法。
而好的算法在很大程度上取决于描述实际问题的数据结构。
2.电话号码查询问题（1）要写出好的查找算法，取决于这张表的结构及存储方式。
（2）电话号码表的结构和存储方式决定了查找（算法）的效率。
1.3算法的概念和特点1.算法的概念和特点算法是由若干条指令组成的有穷序列，具有以下特点：（1）输入：具有0个或多个输入的外界量。
（2）输出：至少产生1个输出。
（3）有穷性：每一条指令的执行次数必须是有限的。
（4）确定性：每条指令的含义都必须明确，无二义性。
（5）可行性：每条指令的执行时间都是有限的。
2.算法与程序的区别（1）一个程序不一定满足有穷性，但算法一定。
（2）程序中的指令必须是机器可执行的，而算法无此限制。
（3）一个算法若用机器可执行的语言来描述，则它就是一个程序。
1.4算法分析1.时间复杂度算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数，用T(n)表示，若有某个辅助函数f(n)，使得当n趋近于无穷大时，T(n) / f(n) 的极限值为不等于零的常数，则称f(n)是T(n)的同数量级函数。
记作T(n)=O(f(n))，称O(f(n)) 为算法的渐近时间复杂度，简称时间复杂度。
算法效率的度量，采用时间复杂度。
数据结构复习资料复习提纲知识要点归纳
第一章数据结构概述基本概念与术语1．数据：数据是用来描述现实世界的文字，字符，图像，声音，以及能够输入到计算机中并能被计算机处理的符号。
2.数据元素：数据元素是数据的基本单位，是数据这个集合中的个体，也称之为元素，结点，顶点记录。
（补充：一个数据元素可由若干个数据项组成。
数据项是数据的不可分割的最小单位。
）3．数据对象：数据对象是具有相同性质的数据元素的集合，是数据的一个子集。
（有时候也叫做属性。
）4．数据结构：数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。
（1）数据的逻辑结构：数据的逻辑结构是指数据元素之间存在的固有逻辑关系，常称为数据结构。
数据的逻辑结构是从数据元素之间存在的逻辑关系上描述数据与数据的存储无关，是独立于计算机的。
依据数据元素之间的关系，可以把数据的逻辑结构分成以下几种：a.集合：数据中的数据元素之间除了“同属于一个集合“的关系以外，没有其他关系。
b.线性结构：结构中的数据元素之间存在“一对一“的关系。
若结构为非空集合，则除了第一个元素之外，和最后一个元素之外，其他每个元素都只有一个直接前驱和一个直接后继。
c.树形结构：结构中的数据元素之间存在“一对多“的关系。
若数据为非空集，则除了第一个元素（根）之外，其它每个数据元素都只有一个直接前驱，以及多个或零个直接后继。
d.图状结构：结构中的数据元素存在“多对多”的关系。
若结构为非空集，折每个数据可有多个（或零个）直接后继。
（2）数据的存储结构：数据元素及其关系在计算机内的表示称为数据的存储结构。
想要计算机处理数据，就必须把数据的逻辑结构映射为数据的存储结构。
逻辑结构可以映射为以下两种存储结构：a.顺序存储结构：把逻辑上相邻的数据元素存储在物理位置也相邻的存储单元中，借助元素在存储器中的相对位置来表示数据之间的逻辑关系。
b.链式存储结构：借助指针表达数据元素之间的逻辑关系。
不要求逻辑上相邻的数据元素物理位置上也相邻。
5.时间复杂度分析：a.常量阶：算法的时间复杂度与问题规模n无关系T(n)=O(1)b.线性阶：算法的时间复杂度与问题规模n成线性关系T(n)=O(n)c.平方阶和立方阶：一般为循环的嵌套，循环体最后条件为i++时间复杂度的大小比较：O(1)< O(log 2 n)< O(n )< O(n log 2 n)< O(n2)< O(n3)< O(2 n )<O(n!)<O(n n)6.算法与程序：（1）算法的5个特性a、输入：有零个或多个输入b、输出：有一个或多个输出c、有穷性：要求序列中的指令是有限的；每条指令的执行包含有限的工作量；整个指令序列的执行在有限的时间内结束。
数据结构必考知识点归纳
数据结构必考知识点归纳数据结构是计算机科学中的核心概念之一，它涉及到数据的组织、存储、管理和访问方式。
以下是数据结构必考知识点的归纳：1. 基本概念：- 数据结构的定义：数据结构是数据元素的集合，这些数据元素之间的关系，以及在这个集合上定义的操作。
- 数据类型：基本数据类型和抽象数据类型（ADT）。
2. 线性结构：- 数组：固定大小的元素集合，支持随机访问。
- 链表：由一系列节点组成，每个节点包含数据部分和指向下一个节点的指针。
- 单链表：每个节点指向下一个节点。
- 双链表：每个节点同时指向前一个和下一个节点。
- 循环链表：最后一个节点指向第一个节点或第一个节点指向最后一个节点。
3. 栈（Stack）：- 后进先出（LIFO）的数据结构。
- 主要操作：push（入栈）、pop（出栈）、peek（查看栈顶元素）。
4. 队列（Queue）：- 先进先出（FIFO）的数据结构。
- 主要操作：enqueue（入队）、dequeue（出队）、peek（查看队首元素）。
- 特殊类型：循环队列、优先队列。
5. 递归：- 递归函数：一个函数直接或间接地调用自身。
- 递归的三要素：递归终止条件、递归工作量、递归调用。
6. 树（Tree）：- 树是节点的集合，其中有一个特定的节点称为根，其余节点称为子节点。
- 二叉树：每个节点最多有两个子节点的树。
- 二叉搜索树（BST）：左子树的所有节点的值小于或等于节点的值，右子树的所有节点的值大于或等于节点的值。
7. 图（Graph）：- 图是由顶点（节点）和边（连接顶点的线）组成的。
- 图的表示：邻接矩阵、邻接表。
- 图的遍历：深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）。
8. 排序算法：- 基本排序：选择排序、冒泡排序、插入排序。
- 效率较高的排序：快速排序、归并排序、堆排序。
9. 查找算法：- 线性查找：在数据结构中顺序查找。
- 二分查找：在有序数组中查找，时间复杂度为O(log n)。
数据库期末考试复习知识点总结
数据库期末考试复习知识点总结数据库期末考试复习知识点总结数据库是计算机科学领域中非常重要的一个概念，它用于管理和组织数据。
在现代信息技术时代，数据库的应用变得越来越广泛，几乎涉及到所有行业和领域。
而作为数据库专业的学生，在期末考试前进行一次全面系统的复习是至关重要的。
本文将围绕数据库的核心概念、数据库设计、数据库管理系统以及数据库查询语言等方面进行复习知识点总结。
第一部分：数据库的核心概念数据库是以特定方式组织的、存储数据的集合。
在数据库中，数据以表的形式组织，每个表包含多行多列的数据，每行代表一个记录，每列代表一种属性。
数据库的核心概念包括： 1. 数据库模型：数据库模型是定义数据如何在数据库中组织和存储的方案。
常见的数据库模型包括层次模型、网状模型和关系模型。
其中，关系模型是最常用的，使用表格和关系的方式组织数据。
2. 关系型数据库：关系型数据库是基于关系模型的数据库管理系统。
其中，最常用的关系型数据库管理系统包括MySQL、Oracle、SQL Server等。
关系型数据库使用SQL语言进行数据操作。
3. 数据库管理系统（DBMS）：数据库管理系统是用于管理和操作数据库的软件系统。
它提供了数据的增删改查等操作，同时还具备数据一致性、安全性和完整性等特性。
第二部分：数据库设计数据库设计是指按照一定的规范和原则，将现实世界的数据转化为数据库模式的过程。
数据库设计的核心内容包括：1. 数据库需求分析：根据用户的需求，确定数据库的功能和应用场景。
需求分析是数据库设计的第一步，可以通过调研、访谈等方式进行。
2. 概念设计：概念设计是根据需求分析结果，抽象出数据库的逻辑结构和关系模式。
在概念设计中，需要确定实体、属性、关系等概念，并使用ER图进行可视化表示。
3. 逻辑设计：逻辑设计是将概念设计转化为关系模型的过程。
在逻辑设计中，需要使用关系模式表示实体和关系，确定关系的主键和外键关系。
4. 物理设计：物理设计是将逻辑设计转化为数据库的具体实现方案。
数据库复习基本知识
数据库复习基本知识1、数据库的4个基本概念：数据（描述事物的符号记录）、数据库（长期存储在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。
数据库中的数据按一定的数据模型组织、描述和存储，具有较小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性，并可为各种用户共享概括的讲，数据库数据具有永久存储、有组织和可共享三个基本特点）、数据管理系统（DBMS）和数据库系统（DBS）2、数据库系统的特点：数据结构化（数据库系统实现整体数据的结构化，这是数据库的主要特征这一，也是数据库系统与文件系统的本质区别）、数据的共享性高、冗余度低且易扩充（数据共享可以大大减少数据冗余，节约存储空间，数据共享还能够避免数据之间的不相容性与不一致性）、数据的独立性高（物理独立性和逻辑独立性）、数据由数据库管理系统统一管理和控制（必须具备的4各控制功能1、数据的安全性保护2、数据的完整性检查3、并发控制4、数据库恢复）3、数据库的定义：数据库是长期存储在计算机内有组织、大量、共享的数据集合。
它可以提供各种用户共享，具有最小冗余度和较高的数据独立性。
数据库管理系统在数据库建立、运用和维护时对数据库进行统一控制，以保证数据的完整性和安全性，并在多用户同时使用数据库时进行并发控制，在发生故障后对数据库进行恢复。
4、两大数据模型：1、概念模型（也称信息模型，主要用于数据库设计）2、数据模型（包括逻辑模型和物理模型逻辑模型主要用于数据库管理系统的实现）数据模型应满足三方面的要求：1、能比较真实的模拟现实世界2、容易为人所理解3、便于在计算机上实现5、概念模型：它是按用户的观点来对数据和信息建模，主要用于数据库设计，从现实世界到概念模型的转换是由数据库设计人员完成的。
6、数据模型：它是对现实世界数据特征的抽象。
是用来描述数据、组织数据和对数据进行操作的。
数据模型是数据库系统的核心和基础。
包括逻辑模型（主要包括层次模型、网状模型、关系模型等。
它是按计算机系统的观点对数据建模，主要用于数据库管理系统的实现）和物理模型（对数据最底层的抽象，它描述数据在系统内部的表示方式和存取方方法是面向计算机系统的）从概念模型到逻辑模型的转换可以有数据可设计人员完成，也可以用数据可设计工具协助设计人员完成；从逻辑模型到物理模型的转换主要由数据库管理系统完成。
数据结构与数据库复习
数据结构与数据库复习《数据结构与数据库》复习软件工程一、软件工程概述：1、软件的定义、特性、分类。
2、软件危机的表现、原因3、软件工程的概念、三要素(方法、工具、过程)。
4、软件的生命周期5、软件开发模型（瀑布/快速原型/面向对象/组件）、主要特点。
6、软件文档7、软件质量的评价二、需求分析任务、文档资料（SRS）、SA、工具（DFD、DD、E-R）三、系统设计1、任务、文档资料2、模块化设计原则（模块、分解、内聚、耦合）：高内聚，低耦合3、SD（步骤、工具、SC/N-S等、优化结构设计原则、SP）四、编码*SP风格、OOP五、软件测试概念：技术（白盒法/黑盒法）、测试步骤（单元测试、综合测试、确认测试、系统测试）六、软件维护概念：分类（改正性维护、适应性维护、完善性维护、预防性维护）数据结构一、数据结构概念1、数据结构+算法=程序2、抽象数据类型3、逻辑结构/物理结构4、算法及其效率的分析方法二、线性表1、线性表的定义、特性。
2、基本操作3、顺序存储的向量：特点、不足4、线性链表：单向链表（带头节点）、循环链表、双向链表5、栈和队列（LIFO/FIFO、存储方式、基本操作、应用）6、数组（特点、运算、稀疏矩阵的处理方法）内存容量内存中的存储地址特殊稀疏矩阵随机稀疏矩阵三元组, 带辅助向量的二元组, 十字链表*导纳矩阵的稀疏表示三、树1、树的定义、基本术语、性质（E=N-1）、存储2、二叉树的定义、满二叉树、完全二叉树、平衡二叉树、性质3、二叉树的存储（顺序、二叉链）4、树的二叉树表示5、二叉树的遍历6、二叉树的应用（二叉排序树、哈夫曼树、WPL、判定树*）四、图、1、图的定义、术语（度、有向图/无向图、完全图、子图等）2、图的存储（邻接矩阵、邻接表、十字链表*）3、图的遍历（DFS/BFS）4、图的应用*五、检索1、检索的概念、方法分类（静态/动态/哈希）、ASL2、静态方法：基本思想， ASL线性：折半：连续有序的线性表、判定树分块：最佳分块方法3、动态方法：二叉排序树查找4、哈希方法：Hash函数、冲突及其解决方法、查找方法、ASL六、排序1、概念、基本操作（比较/移动）、分类（内排序/外排序）、分析方法（趟、时空复杂度、稳定性）2、插入：直接插入/折半插入3、选择：直接选择/堆排序4、交换：冒泡/快速5、归并6、各种方法的排序思想7、比较●时间复杂度●空间复杂度●稳定性（选择、快速、堆排序是不稳定的）●排序的趟数七、实验各实验中涉及的数据结构，基本操作数据库技术一、几种数据管理方式的特点（手工、文件系统、数据库）二、数据库系统的概念1、数据库2、数据库系统(包括：软件、硬件、DBA、 DBMS、用户)3、从数据描述看,数据模型可以分为三个层次：概念模型（采用E-R图表示现实世界）数据模型（表示实体和实体间的联系）存储模型（计算机存储）4、三种数据模型（层次模型、网状模型、关系模型）5、数据库系统的体系结构（三层模式、两个映射、三个视图、数据独立性的实现）6、DBMS（Data Base Management System）：数据库管理系统三、关系数据库1、基本概念（关系、域、属性、关键字、元组、阶、基数、关系模式等）2、关系数据模型三要素3、关系代数：运算(交、并、差、笛卡尔乘积、选择、投影、连接、除*)4、数据依赖及关系的规范化5、SQL语言基础四、数据库设计1、设计步骤2、概念设计、E-R图3、逻辑设计、E-R图向关系模型的转化、优化五、数据的保护1、保护的一般意义2、完整性保护（概念、关系的完整性约束、保护方法）3、事务处理与恢复控制概念4、并发控制概念5、安全控制概念。
(数据结构+数据库系统)重点讲义
最小生成树 G’ –它的n-1 条边的权值之和最 6 V0 5
小。
1
V1 5
5 V3
V2
6 3
42
要在 n 个城市间建立交通网，如
V4 6 V5
何在保证 n 点连通的前题下最节
省经费?
如何求连通图的
求解: 连通6个城市且 代价最小的交通线路?
最小生成树?
§5.4 最小的生成树
二 普利姆算法---加顶点算法 （PRIM）
1）访问顶点v；
2）依次从v的未被访问的邻接点出发，继续对图进行深度优先遍历；
例 求图G以V0为起点的深度优先遍历序列：
这是序列（1） 在遍历过程中
（1） V0,V1,V3,V7,V4,V2,V5,V6,
所经过的路径
（2）V0,V1,V4,V7,V3,V2,V5,V6
由于没有规定 访问邻接点的顺序， 深度优先序列不是唯一的
E2={<v0,v1 > , <v0,v2 >, <v2,v3 >,<v3,v0 >} V0
V1
有序对<vi,vj> ： 用以vi为起点、vj为终点 的有向线段表示，称为有向 边或弧；
V2
V3
G2 图示
无向图：在图G中，若所有边是无向边，则称G为无向图； 有向图：在图G中，若所有边是有向边，则称G为有向图；
结点数为n2，则n0=n2+1 。
满二叉树的顺序表示：
从二叉树的根开始， 从上到下， 从左到右，逐层进行编号（1， 2， …， n）。例如图（a）所示的满二叉树的顺序表示为:
(1， 2， 3， 4， 5， 6， 7， 8， 9， 10， 11， 12， 13， 14， 15)。
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《数据结构与数据库》复习软件工程
一、软件工程概述：
1、软件的定义、特性、分类。
2、软件危机的表现、原因
3、软件工程的概念、三要素(方法、工具、过程)。
4、软件的生命周期
5、软件开发模型（瀑布/快速原型/面向对象/组件）、主要特点。
6、软件文档
7、软件质量的评价
二、需求分析
任务、文档资料（SRS）、SA、工具（DFD、DD、E-R）
三、系统设计
1、任务、文档资料
2、模块化设计原则（模块、分解、内聚、耦合）：高内聚，低耦合
3、SD（步骤、工具、SC/N-S等、优化结构设计原则、SP）
四、编码*
SP风格、OOP
五、软件测试
概念：
技术（白盒法/黑盒法）、
测试步骤（单元测试、综合测试、确认测试、系统测试）
六、软件维护
概念：
分类（改正性维护、适应性维护、完善性维护、预防性维护）
数据结构
一、数据结构概念
1、数据结构+算法=程序
2、抽象数据类型
3、逻辑结构/物理结构
4、算法及其效率的分析方法
二、线性表
1、线性表的定义、特性。
2、基本操作
3、顺序存储的向量：特点、不足
4、线性链表：单向链表（带头节点）、循环链表、双向链表
5、栈和队列（LIFO/FIFO、存储方式、基本操作、应用）
6、数组（特点、运算、稀疏矩阵的处理方法）
内存容量
内存中的存储地址
特殊稀疏矩阵
随机稀疏矩阵
三元组, 带辅助向量的二元组, 十字链表*
导纳矩阵的稀疏表示
三、树
1、树的定义、基本术语、性质（E=N-1）、存储
2、二叉树的定义、满二叉树、完全二叉树、平衡二叉树、性质
3、二叉树的存储（顺序、二叉链）
4、树的二叉树表示
5、二叉树的遍历
6、二叉树的应用（二叉排序树、哈夫曼树、WPL、判定树*）
四、图、
1、图的定义、术语（度、有向图/无向图、完全图、子图等）
2、图的存储（邻接矩阵、邻接表、十字链表*）
3、图的遍历（DFS/BFS）
4、图的应用*
五、检索
1、检索的概念、方法分类（静态/动态/哈希）、ASL
2、静态方法：基本思想， ASL
线性：
折半：连续有序的线性表、判定树
分块：最佳分块方法
3、动态方法：二叉排序树查找
4、哈希方法：Hash函数、冲突及其解决方法、查找方法、ASL
六、排序
1、概念、基本操作（比较/移动）、分类（内排序/外排序）、分析方法（趟、时空复杂
度、稳定性）
2、插入：直接插入/折半插入
3、选择：直接选择/堆排序
4、交换：冒泡/快速
5、归并
6、各种方法的排序思想
7、比较
●时间复杂度
●空间复杂度
●稳定性（选择、快速、堆排序是不稳定的）
●排序的趟数
七、实验
各实验中涉及的数据结构，基本操作
数据库技术
一、几种数据管理方式的特点（手工、文件系统、数据库）
二、数据库系统的概念
1、数据库
2、数据库系统(包括：软件、硬件、DBA、 DBMS、用户)
3、从数据描述看,数据模型可以分为三个层次：
概念模型（采用E-R图表示现实世界）
数据模型（表示实体和实体间的联系）
存储模型（计算机存储）
4、三种数据模型（层次模型、网状模型、关系模型）
5、数据库系统的体系结构（三层模式、两个映射、三个视图、数据独立性的实现）
6、DBMS（Data Base Management System）：数据库管理系统
三、关系数据库
1、基本概念（关系、域、属性、关键字、元组、阶、基数、关系模式等）
2、关系数据模型三要素
3、关系代数：运算(交、并、差、笛卡尔乘积、选择、投影、连接、除*)
4、数据依赖及关系的规范化
5、SQL语言基础
四、数据库设计
1、设计步骤
2、概念设计、E-R图
3、逻辑设计、E-R图向关系模型的转化、优化
五、数据的保护
1、保护的一般意义
2、完整性保护（概念、关系的完整性约束、保护方法）
3、事务处理与恢复控制概念
4、并发控制概念
5、安全控制概念。