数据结构 〖HTH〗
数据结构基本概念和术语
数据结构基本概念和术语1. 嘿，你知道数据结构不？这可是个超酷的东西呢！就像盖房子得有个好的框架一样，数据结构就是数据在计算机里存放和组织的框架。
比如说，你有一堆玩具，你可以把它们随便扔在盒子里，这就好比是没有规划的数据存放，找起来可费劲了。
可要是你按照大小或者类型把玩具分类放在不同的小格子里，这就像是一种简单的数据结构，找起来就容易多了。
2. 数据结构里有个概念叫数组，这就像是一列小火车，每个车厢都能装东西，而且车厢是按顺序编号的。
我跟我朋友讲这个的时候，他还不信呢。
我就说，你看，假如你要存你们班同学的成绩，用数组就很方便，第1个车厢放第1个同学的成绩，第2个车厢放第2个同学的成绩，以此类推。
这多整齐啊，就像士兵排着队一样。
3. 链表这个数据结构可有点意思了。
想象一下，你和你的小伙伴们手拉手连成一串，这就是链表啦。
每个小伙伴就像链表中的一个节点。
我之前给我弟弟解释这个，他一脸懵。
我就说，你看你那些小卡片，如果在每张卡片上写个数字，然后把卡片按顺序用绳子串起来，这就类似链表了。
想要找其中一张卡片，就得顺着绳子一个一个找过去。
4. 栈这个概念，你可以把它想象成一个弹夹。
先进去的子弹最后才能打出来，这就是栈的特性，后进先出。
我在和同学讨论这个的时候，他说这很奇怪啊。
我就跟他说，你看食堂里叠放的餐盘，最后放上去的餐盘是不是最先被拿走啊，这就和栈是一个道理，是不是很神奇呢？5. 队列又不一样喽。
它就像排队买冰淇淋的队伍，先来的人先买到，先入先出。
我跟我表弟说这个的时候，他说这很简单嘛。
我就说，对啊，就像你们学校排队做早操，第一个站好的同学第一个出去，这就是队列在生活中的体现呀。
6. 树这个数据结构可复杂又有趣啦。
它就像一棵大树，有树干，有树枝，还有树叶。
根节点就是树干，树枝就是子节点。
我和我同事解释的时候，他觉得很难理解。
我就说，你看你们家的族谱，最上面的老祖宗就是根节点，下面的子孙后代就是各个子节点，一层一层的，这就是树结构呀。
数据结构详细简介
数据结构详细简介数据结构是计算机科学中非常重要的概念，它是用于组织和存储数据的方法和技术。
这些数据结构可以帮助我们有效地处理和操作数据，在解决实际问题中起到关键作用。
本文将详细介绍几种常见的数据结构，并探讨它们的特点和应用场景。
一、数组（Array）数组是一种线性数据结构，它由一系列相同类型的元素组成，这些元素按照顺序存储在连续的内存空间中。
数组的访问和修改操作非常高效，可以通过下标直接定位元素。
然而，数组的大小在创建时就需要确定，并且不能方便地插入或删除元素。
二、链表（Linked List）链表是另一种常见的线性数据结构，它通过节点来存储数据，并通过指针将这些节点链接在一起。
链表允许动态地插入和删除元素，相对于数组而言更加灵活。
然而，链表的访问效率较低，需要从头节点开始逐个遍历。
三、栈（Stack）栈是一种特殊的线性数据结构，它采用“后进先出”的原则。
栈具有两个主要操作，即入栈（Push）和出栈（Pop），可以在栈的顶部插入和删除元素。
栈经常用于处理符号匹配、逆波兰表达式等问题。
四、队列（Queue）队列也是一种线性数据结构，它采用“先进先出”的原则。
队列有两个关键操作，即入队（Enqueue）和出队（Dequeue），分别用于在队尾插入元素和在队头删除元素。
队列常用于任务调度、消息传递等场景。
五、树（Tree）树是一种非线性数据结构，它由一组节点和连接这些节点的边组成。
树的最顶部节点称为根节点，每个节点可以有零个或多个子节点。
树的应用非常广泛，如二叉树用于排序和搜索，平衡树用于数据库索引等。
六、图（Graph）图是一种复杂的非线性数据结构，它由顶点（Vertex）和边（Edge）组成。
图可以用来表示现实生活中的网络结构，如社交网络、地图等。
图的分析和算法设计都具有一定难度，广度优先搜索和深度优先搜索是常用的图算法。
七、哈希表（Hash Table）哈希表是一种根据关键字直接访问存储位置的数据结构，它通过哈希函数将关键字映射为数组的索引。
常见的数据结构模型
常见的数据结构模型数据结构是计算机科学中重要的基础知识，用于组织和存储数据以便有效地操作和访问。
常见的数据结构模型包括线性结构、树状结构、图状结构和哈希结构。
1.线性结构：线性结构是最简单、最常见的数据结构模型之一，它是一组数据元素按照特定次序排列而成的数据结构。
其中最基本的线性结构是数组和链表。
-数组：数组是一种连续存储的线性结构，所有元素在内存中占用一段连续的地址空间，通过索引值可以快速访问元素。
数组的大小固定，并且插入、删除元素较为复杂。
-链表：链表由节点组成，每个节点包含一个数据元素和一个指向下一个节点的指针。
链表可以分为单向链表、双向链表和循环链表等多种形式。
链表的大小可变，插入、删除元素操作较为简单，但访问元素需要遍历链表。
2.树状结构：树状结构是一种非线性的数据结构，它由节点和边组成，每个节点可以有多个子节点。
树状结构常用来表示层次关系，常见的树状结构包括二叉树、堆、平衡二叉树和B树。
-二叉树：二叉树是一种特殊的树结构，每个节点最多有两个子节点。
二叉树可以分为普通二叉树、满二叉树和完全二叉树等多种形式。
-堆：堆是一种特殊的二叉树，对于任意节点N，N的父节点的值大于等于（或小于等于）N的左右子节点的值。
堆常用于实现优先队列等数据结构。
-平衡二叉树：平衡二叉树是一种特殊的二叉树，它的左右子树的高度差不超过1、平衡二叉树常用于提高查找、插入和删除操作的效率，例如AVL树和红黑树等。
-B树：B树是一种多路树，每个节点可以有多个子节点。
B树常用于存储大量数据的数据库和文件系统等场景，可以有效地减少磁盘I/O次数。
3.图状结构：图状结构是一种由节点和边组成的非线性数据结构，节点之间可以有多个关系。
图状结构常用于表示网络、社交关系等复杂的实际问题。
-有向图：有向图中每条边都有一个方向，表示从一个节点到另一个节点的有向关系。
-无向图：无向图中每条边没有方向，表示节点之间的无向关系。
-加权图：加权图中每条边都有一个权值，表示节点之间的带权关系。
数据结构知识点总结
数据结构知识点总结数据结构是计算机科学中非常重要的一个概念，它是指一组数据的组织方式，以及对这组数据进行操作的方法。
数据结构可以分为线性结构和非线性结构两种。
下面将对常见的数据结构进行总结，希望能对读者有所帮助。
一、线性结构1. 数组：数组是一种最基本的数据结构，它可以存储一组具有相同类型的数据。
数组的访问时间复杂度为O(1)，但插入和删除的时间复杂度较高，为O(n)。
2. 链表：链表是由一系列的节点组成，每个节点包含数据以及指向下一个节点的指针。
链表的访问时间复杂度为O(n)，但插入和删除的时间复杂度较低，为O(1)。
3. 栈：栈是一种具有后进先出（LIFO）特点的数据结构，只能在栈顶进行插入和删除操作。
栈的访问、插入、删除的时间复杂度均为O(1)。
4. 队列：队列是一种具有先进先出（FIFO）特点的数据结构，只能在队尾插入元素，在队头删除元素。
队列的访问、插入、删除的时间复杂度均为O(1)。
5. 双向链表：双向链表是在链表的基础上发展而来的数据结构，每个节点不仅包含指向下一个节点的指针，还包含指向上一个节点的指针。
双向链表的插入和删除操作时间复杂度为O(1)。
二、非线性结构1. 树：树是一种由节点和边组成的数据结构，每个节点可以有多个子节点。
树有很多种类型，如二叉树、AVL树、红黑树等。
树的遍历可以分为前序遍历、中序遍历、后序遍历和层序遍历等。
2. 图：图是一种由顶点和边组成的数据结构，每个顶点可以与其他顶点相连。
图可以分为有向图和无向图，常用的应用场景有社交网络和地图导航等。
图的遍历可以分为深度优先搜索和广度优先搜索等算法。
3. 堆：堆是一种特殊的树结构，具有以下特点：每个节点的值都大于等于（或小于等于）其子节点的值，且左子树和右子树都是堆。
堆常用来实现优先队列，常见的堆有二叉堆和斐波那契堆。
4. 哈希表：哈希表是一种根据关键码值（Key value）而直接进行访问的数据结构，通过将关键码值映射到表中的某个位置来实现访问的。
数据结构 〖HTH〗
3．1 连通图及非连通图的深度优先搜索和广度优先搜索两种遍历算法
其执行过程以及时
间复杂性分析
3．2 确定两种遍历所得到的顶点访问序列
3．3 图的两种遍历与树的遍历之间的关系
．
3．4 两种遍历所使用的辅助数据结构(钱或队列)在遍历过程中所起作用
3．5 利用图的两种遍历设计算法解决简单的应用问题
2．1 数据结构在各种软件系统中所起的作用
2．2 选择合适的数据结构是解决应用问题的关键步骤
3．算法的描述和分析（领会）
3．1算法、算法的时间复杂度和空间复杂度、最坏的和平均的时间复杂度等概念
3．2算法的时间复杂度不仅仅依赖于问题的规模
也取决于输入实例的初始状态
特殊矩阵和稀疏短阵的压缩存储方
法及广义表的概念和性质
要求熟悉这些内容
本章重点是熟悉多级数组的存储方式、短阵
的压缩存储方式、广义表的定义及其性质
难点是稀疏短阵的压缩存储表示下实现的算法
教学内容：
1．多维数组（领会）
1．1 多维数组的逻辑结构特征
1．2 多维数组的顺序存储结构及地址计算方式
培养和训练对算法的复杂性的分
析能力以及选择合适的数据结构对简单的应用问题进行有效算法的设计能力
课时分配：自学136学时
集中面授34学时
绪论
教学要求：
要求掌握数据结构中常用的各种基本概念和术语
掌握算法描述和分析方法
重点掌握数据
结构的逻辑结构、存储结构及数据运算三方面的概念及相互关系
常见的数据结构有哪些
常见的数据结构有哪些数据结构是一种用于组织和存储数据的方法。
在计算机科学中，数据结构是必不可少的，因为它们用于存储和管理大量的数据。
常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、哈希表和树等。
本文将详细介绍这些数据结构的定义、特点和应用。
一、数组数组是一种非常基本的数据结构，它是一组相同类型的数据元素的集合。
数组的每个元素可以通过索引访问，索引从零开始，并按顺序排列。
数组中的元素可以是任何数据类型，比如整数、浮点数、字符或字符串等。
数组的主要特点是访问元素的时间复杂度为O(1)，查找和修改元素都非常快，但插入和删除元素的时间复杂度较高，为O(n)。
因此，数组适合用于静态的、预先知道元素数目的情况下，而不适合在动态的数据集合中进行插入和删除操作。
二、链表链表是一种动态的、常用于动态内存分配的数据结构。
链表由一系列节点组成，每个节点包含两个部分：数据和指向下一个节点的指针。
链表的首节点称为头结点，最后一个节点称为尾节点，尾节点的指针指向NULL或空。
链表可以分为单向链表和双向链表。
单向链表只有一个指针指向下一个节点，而双向链表有两个指针，一个指向前一个节点，一个指向后一个节点。
链表的主要特点是插入和删除元素的时间复杂度为O(1)，因为只需要修改链表中的节点指针，而不需要整体移动元素。
但是，访问元素的时间复杂度为O(n)，因为链表中的元素不是连续的，需要从头结点开始遍历整个链表。
三、栈栈是一种具有“先进后出”（Last In First Out，LIFO）特点的数据结构。
栈的操作包括push（入栈）和pop（出栈），压入栈中的最后一个元素会成为第一个出栈的元素。
栈的主要应用是在函数调用中保存临时变量和返回地址。
当一个函数被调用时，它的局部变量和参数被压入栈中，然后函数返回时，这些变量和参数被弹出栈。
栈也用于处理表达式、计算器、括号匹配、深度优先搜索和回溯算法等。
通常，栈的实现采用链表或数组。
四、队列队列是一种具有“先进先出”（First In First Out，FIFO）特点的数据结构。
数据结构(公式及要点汇总)
数据结构(公式及要点汇总)数据结构（公式及要点汇总）在计算机科学中，数据结构是指一种组织数据的方式。
它涉及到各种算法和操作，以及与之相关的存储结构。
数据结构对于解决实际问题非常重要，因为它可以帮助我们高效地存储和访问数据。
下面是一些常见的数据结构及其相关要点和公式的汇总：一、数组（Array）- 数组是一种线性数据结构，用于存储相同类型的元素。
- 数组的长度在创建时确定，并且在运行时不能更改。
- 元素可以通过索引访问，索引从0开始。
- 相关公式：1. 访问元素：arr[i]2. 插入元素：arr[index] = value3. 删除元素：arr[index] = null二、链表（Linked List）- 链表也是一种线性数据结构，但与数组不同，它的元素没有连续的存储空间。
- 每个元素包含数据和指向下一个元素的指针。
- 相关公式：1. 访问元素：node.value2. 插入元素：newNode.next = currentNode.next; currentNode.next = newNode3. 删除元素：prevNode.next = currentNode.next三、栈（Stack）- 栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构。
- 只允许在栈的顶部进行插入和删除操作。
- 相关公式：1. 入栈：push(element)2. 出栈：pop()3. 取栈顶元素：top()四、队列（Queue）- 队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构。
- 只允许在队列的一端插入元素（入队列），在另一端删除元素（出队列）。
- 相关公式：1. 入队列：enqueue(element)2. 出队列：dequeue()3. 取队首元素：front()五、树（Tree）- 树是一种非线性数据结构，由节点和边组成。
- 每个节点可以有零个或多个子节点。
- 相关公式：1. 遍历方式：前序遍历、中序遍历、后序遍历2. 计算节点数：countNodes(node)3. 计算树的高度：height(node)六、图（Graph）- 图是一种由节点和边组成的非线性数据结构。
数据结构的名词解释
数据结构的名词解释第一点：数据结构的基本概念与类型数据结构是计算机科学中研究数据组织和存储方式的重要分支，它涉及到如何在计算机中有效地存储、访问和处理数据。
数据结构不仅为程序设计提供了算法和程序设计语言的基础，而且是计算机科学中的核心概念之一。
数据结构主要包括两大类：线性结构和非线性结构。
线性结构指的是数据元素之间存在一对一的关系，非线性结构则指的是数据元素之间存在一对多或多对多的关系。
线性结构主要包括：数组、链表、栈、队列、串等。
数组是最基本的数据结构，它将数据元素按照一定的顺序排列在一片连续的存储空间中。
链表是由一系列节点组成的数据结构，每个节点包含数据域和指针域。
栈和队列是特殊的线性表，栈是后进先出（LIFO）的数据结构，而队列是先进先出（FIFO）的数据结构。
串是由零个或多个字符组成的有限序列。
非线性结构主要包括：树、图、哈希表等。
树是一种非常重要的非线性结构，它是由节点组成的数据结构，每个节点包含数据域和指针域，节点之间的关系是一对多的关系。
图是由顶点集合和边集合组成的非线性结构，顶点之间通过边相连。
哈希表是通过哈希函数将关键字映射到表中的位置来访问数据的数据结构，它可以在对数时间复杂度内完成插入、删除和查找操作。
数据结构在计算机科学中的应用非常广泛，它不仅在算法设计、程序开发、系统设计等领域中有着重要的应用，而且在数据库、网络、人工智能等领域中也扮演着重要的角色。
第二点：数据结构的重要性质与算法数据结构的性质是指数据结构在存储、访问和处理数据方面所具有的特点和性质。
数据结构的性质直接影响到算法的设计和效率，因此在研究数据结构时，我们需要关注其重要的性质。
数据结构的重要性质主要包括：连续性、顺序性、随机性、独立性、可扩展性等。
连续性指的是数据元素在物理存储空间上的连续性；顺序性指的是数据元素在逻辑上的有序性；随机性指的是数据元素在逻辑上的无序性；独立性指的是数据元素之间的相互独立性；可扩展性指的是数据结构在元素数量变化时的灵活性。
数据结构名词解释
数据结构名词解释
数据结构一般指在计算机科学中的一种抽象的概念，用以描述和组织数据的方法。
它将数据存储在内存中，以及它们之间如何相互关联以及影响。
数据结构广泛用于开发计算机应用程序，从简单的算法到软件工程，比如游戏或操作系统。
数据结构是作为计算机语言表示的一组数据项中的数据项。
常见的数据结构有数组、链表、堆栈、队列、图、树等。
数组是单一类型的数据项按一定顺序组织起来的模式；链表是一种按照顺序连接数据项的模式，类似于表格；堆栈是一种把一个数据项放在另一个数据项上的模式，队列是先进先出的数据项模式；图是一种由点和连线表示的结构，也就是说，数据可以关联在不同的点上；树是一种数据结构，其中的节点有根节点、孩子节点等，用于表示子节点的上下问结构。
数据结构的使用能够使程序的执行更加有效，其原理就是可以装箱数据、减少空间复杂度，提高查找、排序、筛选等算法的性能，可以在多个表之间创建连接，也可以使用重写函数编写规则来处理数据，所有这些都在于以最简单的计算复杂性满足需求和挖掘隐藏的信息。
数据结构的使用对于数据的管理和抽象建模有很大的作用。
它可以在软件设计过程中帮助开发者分析和定位数据结构的大小，以便根据实际的性能需求进行有效编程。
此外，数据结构可以帮助软件开发者优化复杂的运算，有助于使用更少的内存把大量的数据进行存储、管理和运算。
数据结构常用操作
数据结构常用操作数据结构是计算机科学中的关键概念，它是组织和管理数据的方法。
常用的数据结构包括数组、链表、树、图和队列等。
在实际的编程中，我们经常需要对数据结构进行一些操作，如添加、删除和查找等。
以下是一些常用的数据结构操作。
1.添加元素：将新元素插入到数据结构中。
对于数组，可以通过在指定索引位置赋值来添加元素。
对于链表，可以通过创建新节点并调整指针来实现。
对于树和图，可以添加新节点或边来扩展结构。
2.删除元素：从数据结构中移除指定元素。
对于数组，可以通过将元素设置为特定值来删除。
对于链表，可以遍历链表并删除匹配的节点。
对于树和图，可以删除指定节点或边。
3.查找元素：在数据结构中指定元素。
对于有序数组，可以使用二分查找来提高效率。
对于链表，可以遍历链表并比较每个节点的值。
对于树和图，可以使用深度优先（DFS）或广度优先（BFS）等算法进行查找。
4.遍历元素：按照其中一种顺序遍历数据结构中的所有元素。
对于数组和链表，可以使用循环来遍历每个元素。
对于树，可以使用先序、中序或后序遍历来访问每个节点。
对于图，可以使用DFS或BFS来遍历每个节点。
5.排序元素：对数据结构中的元素进行排序。
对于数组，可以使用快速排序、归并排序等常用算法。
对于链表，可以使用插入排序或选择排序等算法。
对于树和图，可以使用DFS或BFS进行遍历并将元素排序。
6.查找最小/最大值：在数据结构中查找最小或最大值。
对于有序数组，最小值在索引0的位置。
对于链表，可以遍历链表并比较每个节点的值。
对于树，可以遍历树的左子树或右子树来找到最小或最大值。
7.合并数据结构：将两个数据结构合并成一个。
对于有序数组，可以先将两个数组合并成一个，然后再排序。
对于链表，可以将一个链表的尾节点连接到另一个链表的头节点。
对于树和图，可以将两个结构合并成一个，保持其关系。
8.拆分数据结构：将一个数据结构拆分成多个。
对于有序数组，可以根据一些值将数组拆分为两个子数组。
数据结构名词解释
数据结构名词解释数据结构是计算机科学的一门基础课程，它研究数据元素之间的关系以及数据元素的组织方式。
数据结构包括线性结构、树结构、图结构等不同类型，每种结构都有其独特的特点和应用场景。
下面是一些常见的数据结构名词的解释。
1. 数组（Array）：是一种线性结构，元素在连续的内存位置上存储，可以通过下标直接访问元素。
2. 链表（Linked List）：由一组零散的节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针，可以实现动态插入和删除操作。
3. 栈（Stack）：是一种后进先出（LIFO）的线性结构，只能在栈顶进行插入和删除操作。
4. 队列（Queue）：是一种先进先出（FIFO）的线性结构，只能在队尾插入元素，在队头删除元素。
5. 树（Tree）：是一种非线性的数据结构，由节点和边组成，每个节点可以有零个或多个子节点。
6. 二叉树（Binary Tree）：一种特殊的树结构，每个节点至多有两个子节点。
7. 图（Graph）：是由节点和边组成的非线性结构，节点之间的关系可以是任意的。
8. 堆（Heap）：是一种完全二叉树，且满足堆特性，可以分为最大堆和最小堆。
9. 哈希表（Hash Table）：利用哈希函数将关键字映射到一个固定的位置，提高数据的查找效率。
10. 图的搜索算法（Graph Search Algorithms）：如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），用于在图中查找特定节点。
11. 排序算法（Sorting Algorithms）：如冒泡排序、插入排序、选择排序等，用于对数据进行排序。
12. 查找算法（Searching Algorithms）：如线性查找、二分查找等，用于在已排序或未排序的数据中查找特定元素。
13. 树的遍历（Tree Traversal）：如前序遍历、中序遍历、后序遍历等，用于按照特定顺序访问树中的节点。
14. 图的最短路径算法（Shortest Path Algorithms）：如Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法，用于找到图中两个节点之间的最短路径。
数据结构的三种基本类型
数据结构的三种基本类型在计算机科学和计算机编程领域中，数据结构是指组织和存储数据的方式，是实现算法的基础。
数据结构可以分为三种基本类型：线性结构、树形结构和图形结构。
本文将详细介绍这三种基本类型，并讨论它们的特点和应用。
一、线性结构线性结构是最简单的数据结构，它的元素之间有且仅有一个直接前驱和一个直接后继。
最常见的线性结构有数组、链表和栈。
1. 数组数组是一种连续存储相同类型数据的线性结构。
它的特点是可以通过下标访问元素，时间复杂度为O(1)。
数组的大小在创建时即被确定，并且不可改变。
然而，插入和删除操作会导致元素的移动，时间复杂度为O(n)，效率较低。
2. 链表链表是一种非连续存储数据的线性结构。
它的特点是每个元素包含指向下一个元素的指针，通过指针将所有元素连接起来。
链表的插入和删除操作效率较高，时间复杂度为O(1)。
然而，访问元素需要遍历链表，时间复杂度为O(n)。
3. 栈栈是一种具有特定插入和删除规则的线性结构，遵循“先进后出”的原则。
栈的插入和删除操作都在栈顶进行，时间复杂度为O(1)。
栈常用于实现递归算法、括号匹配和表达式求值等。
二、树形结构树形结构是一种层次化的非线性结构，由节点和边组成。
每个节点可以有多个子节点，但每个节点只有一个父节点。
最常见的树形结构有二叉树、堆和AVL树。
1. 二叉树二叉树是一种特殊的树形结构，每个节点最多只能有两个子节点。
二叉树的遍历方式包括前序遍历、中序遍历和后序遍历。
二叉搜索树是一种特殊的二叉树，左子树的值小于根节点，右子树的值大于根节点，便于查找和排序。
2. 堆堆是一种经过排序的完全二叉树，分为大顶堆和小顶堆。
大顶堆中，父节点的值大于等于子节点的值；小顶堆中，父节点的值小于等于子节点的值。
堆常用于优先队列和排序算法，如堆排序。
3. AVL树AVL树是一种自平衡二叉搜索树，每个节点的左子树和右子树的高度差最多为1。
通过旋转操作来保持树的平衡性，确保插入和删除操作的时间复杂度为O(log n)。
数据结构 〖HTH〗
1．1 数据、数据元素、数据项、数据结构等基本概念。 1．2 数据结构的逻辑结构、存储结构及数据运算的含义及其相互关系。 1．3 数据结构的两大类逻辑结构和四种常用的存储表示方法。 2．数据结构在软件系统中的作用（识记）。 2．1 数据结构在各种软件系统中所起的作用。 2．2 选择合适的数据结构是解决应用问题的关键步骤。 3．算法的描述和分析（领会） 3．1算法、算法的时间复杂度和空间复杂度、最坏的和平均的时间复杂度等概念。 3．2算法的时间复杂度不仅仅依赖于问题的规模，也取决于输入实例的初始状态。 3．3算法描述和算法分析的方法，对于一般算法能分析出时间复杂度。 学时要求：自学8学时，面授2个学时
多位数组和广义表 教学要求： 本章目的是介绍多级数组的逻辑结构特征及其存储方式，特殊矩阵和稀疏短阵的压缩存储 方 法及广义表的概念和性质，要求熟悉这些内容。本章重点是熟悉多级数组的存储方式、短 阵 的压缩存储方式、广义表的定义及其性质，难点是稀疏短阵的压缩存储表示下实现的算 法。
教学内容： 1．多维数组（领会） 1．1 多维数组的逻辑结构特征。 1．2 多维数组的顺序存储结构及地址计算方式。 1．3 数组是一种随机存取结构的原因。
2．2 顺序查找中哨兵的作用。 2．3 二分查找对存储结构及关镶字的要求。 2．4 通过比较线性表上三种查找方法的优缺点，能'根据实际问题的要求和特点，选择 出 合适的查找方法。 3．树的查找（简单应用） 3．1 二元查找树和B-树的定义和特点以及用途。 3．2 二元查找树的插人、删除、建树和查找算法及时间性能。 3．3 建立一棵二元查找树的过程实质上是对输入实例的排序过程，输入实例对所建立的 二 元查找树形态的影响。 4．散列技术（简单应用） 4．1 散列表、散列函数、散列地址和装填因子等有关概念。 4．2 散列函数的选取原则及产生冲突的原因。 4．3 几种常用的散列函数构造方法。 4．4 两类解决冲突的方法及其优缺点。 4．5 产生"堆积"现象的原因。 4．6 采用线性探测法和拉链法解决冲突时，散列表的建表方法、查找过程以及算法实现 和 时间分析。 4．7 散列表和其它表的本质区别。 学时要求：自学12学时，面授3个学时
数据结构名词解释
数据结构名词解释数据结构名词解释1.数据结构概述数据结构是计算机科学中研究数据组织、管理和存储的一门学科。
它涉及到数据的表示方式、存储方式和操作方式，是算法设计和程序开发的基础。
2.线性数据结构2.1 数组数组是一种线性数据结构，它由相同类型的元素组成，通过索引来访问和操作元素。
数组有固定的大小，在内存中分配连续的存储空间。
2.2 链表链表是一种动态数据结构，由节点组成，每个节点保存元素和指向下一个节点的指针。
链表可以实现高效的插入和删除操作，但访问元素的效率较低。
2.3 栈栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，可以通过push（入栈）和pop（出栈）操作实现元素的添加和删除。
栈通常用于实现函数调用、表达式求值等场景。
2.4 队列队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，可以通过enqueue （入队）和dequeue（出队）操作实现元素的添加和删除。
队列通常用于处理排队、任务调度等场景。
3.树形数据结构3.1 二叉树二叉树是一种每个节点最多只有两个子节点的树形数据结构。
它具有左子树和右子树的分支。
二叉树可以用于实现排序、搜索等算法。
3.2 二叉搜索树二叉搜索树是一种二叉树，其中左子树中的所有节点都小于根节点，右子树中的所有节点都大于根节点。
二叉搜索树可以实现快速的插入、删除和搜索操作。
3.3 堆堆是一种特殊的树形数据结构，它满足父节点的值总是大于等于（或小于等于）它的子节点的值。
堆通常用于实现优先队列、堆排序等算法。
3.4 平衡树平衡树是一种高度平衡的二叉搜索树，它的左右子树的高度差不超过一个固定的常数。
常见的平衡树有AVL树、红黑树等。
4.图形数据结构4.1 图图是由顶点和边组成的非线性数据结构。
顶点表示实体，边表示实体之间的关系。
图可以用于模拟网络、社交关系等。
4.2 有向图有向图是一种图，其中边是有方向的。
每条边有一个起点和一个终点。
有向图可以用于建模依赖关系、工作流程等。
4.3 无向图无向图是一种图，其中边是无方向的。
数据结构和算法大全
数据结构和算法大全数据结构和算法是计算机科学中最基础、最重要的内容之一。
它们是计算机程序设计的基础，也是解决实际问题的关键。
数据结构是指数据组织、管理和存储的方式，而算法则是解决问题的步骤和方法。
在计算机科学中，数据结构和算法的选择直接影响了程序的效率和性能。
在现代计算机科学中，有许多种数据结构和算法，每一种都有其特定的应用场景和适用性。
在这篇文章中，我们将介绍一些常见的数据结构和算法，以及它们的基本原理和应用。
1. 数组(Array)。
数组是最基本的数据结构之一，它由一组连续的内存空间组成，用来存储相同类型的数据。
数组的特点是可以通过下标快速访问元素，但插入和删除操作的效率较低。
2. 链表(Linked List)。
链表是另一种常见的数据结构，它由一系列节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。
链表的特点是插入和删除操作的效率较高，但访问元素的效率较低。
3. 栈(Stack)和队列(Queue)。
栈和队列是两种特殊的数据结构，它们分别遵循“先进后出”和“先进先出”的原则。
栈通常用于实现递归、表达式求值等问题，而队列通常用于实现广度优先搜索、任务调度等问题。
4. 树(Tree)和图(Graph)。
树和图是更为复杂的数据结构，它们用来表示具有层次关系或者网络关系的数据。
树包括二叉树、平衡树、堆等，而图包括有向图、无向图、加权图等。
除了数据结构之外，算法也是计算机科学中的重要内容。
常见的算法包括排序算法、查找算法、动态规划、贪心算法等。
这些算法在不同的问题中有着不同的应用，选择合适的算法可以提高程序的效率和性能。
总之，数据结构和算法是计算机科学中的重要内容，它们对程序的效率和性能有着直接的影响。
掌握好数据结构和算法，对于成为一名优秀的程序员或者计算机科学家至关重要。
希望本文对读者有所帮助，能够对数据结构和算法有一个更清晰的认识。
数据结构----名词解释简版
数据结构----名词解释数据结构----名词解释1. 数据结构的概念数据结构是计算机科学中一种用来组织和存储数据的方式。
它涉及到数据的组织方式、存储方式以及对数据的操作和访问方式。
不同的数据结构适用于不同的应用场景，能够提供高效的数据存储和访问。
2. 数组（Array）数组是一种线性数据结构，它由一系列相同类型的元素组成，这些元素在内存中是连续存储的。
数组可以通过下标快速访问和修改其中的元素，时间复杂度为O(1)。
但是数组的大小固定，插入和删除元素时需要移动其他元素，时间复杂度为O(n)。
3. 链表（Linked List）链表是一种线性数据结构，它由一系列节点组成，每个节点包括数据和指向下一个节点的指针。
链表中的元素在内存中可以是不连续存储的，因此插入和删除元素时不需要移动其他元素，时间复杂度为O(1)。
但是访问链表中的任意位置元素需要从头节点开始遍历，时间复杂度为O(n)。
4. 栈（Stack）栈是一种具有后进先出（Last In First Out，LIFO）特性的数据结构。
栈有两个基本操作：push（入栈）和pop（出栈）。
入栈将元素放入栈顶，出栈将栈顶元素删除并返回。
栈可以用于实现递归算法、表达式求值和函数调用等。
5. 队列（Queue）队列是一种具有先进先出（First In First Out，FIFO）特性的数据结构。
队列有两个基本操作：enqueue（入队）和dequeue （出队）。
入队将元素放入队尾，出队将队首元素删除并返回。
队列可以用于实现BFS广度优先搜索、任务调度和消息传递等。
6. 树（Tree）树是一种非线性的数据结构，它由一系列节点组成。
每个节点有一个父节点和零个或多个子节点。
树的一个节点称为根节点，没有父节点的节点称为叶节点。
树的常见应用包括二叉搜索树、AVL 树、红黑树等。
7. 图（Graph）图是一种非线性的数据结构，它由一组节点和一组边组成。
节点表示实体，边表示节点之间的关系。
数据结构----名词解释
数据结构----名词解释数据结构1.什么是数据结构数据结构是计算机中组织和存储数据的方式。
它定义了一种数据元素之间的关系，以及对这些数据元素进行操作的方法。
2.常见的数据结构2.1 数组数组是一种线性数据结构，用于存储相同类型的元素。
它可以通过索引来访问元素，并具有固定的大小。
2.2 链表链表也是一种线性数据结构，但是不像数组那样具有连续的内存空间。
它由一系列的节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。
2.3 栈栈是一种特殊的数据结构，它遵循后进先出（LIFO）的原则。
只能在栈的顶部进行插入和删除操作。
2.4 队列队列是一种遵循先进先出（FIFO）原则的数据结构。
新的元素被添加到队列的尾部，而从队列中删除元素时，总是从队列的头部删除。
2.5 树树是一种非线性的数据结构，由一组节点以层次结构的方式组织。
每个节点包含一个值和指向其子节点的指针。
2.6 图图是一种由节点（顶点）和连接这些节点的边组成的数据结构。
图可以用来表示各种关系，如社交网络和道路网络。
3.排序算法3.1 冒泡排序3.2 插入排序3.3 选择排序3.4 快速排序3.5 归并排序4.查找算法4.1 线性查找4.2 二分查找4.3 哈希查找5.图算法5.1 深度优先搜索（DFS）5.2 广度优先搜索（BFS）5.3 最短路径算法5.4 最小树算法6.动态数据结构6.1 树结构6.2 堆6.3 并查集6.4 AVL树6.5 B树7.本文档涉及附件：附件1：示例代码附件2：实验数据8.本文所涉及的法律名词及注释：1.数据结构：数据组织和存储的方式。
2.线性数据结构：数据元素之间存在一对一的关系。
3.非线性数据结构：数据元素之间存在一对多的关系。
4.LIFO：后进先出。
5.FIFO：先进先出。
数据结构名词解释
数据结构名词解释数据结构名词解释1. 数据结构数据结构是计算机中存储、组织和管理数据的方式。
它是计算机科学的一个重要领域，目的是设计有效的数据存储和操作方法，以便于快速和高效地访问、修改和查询数据。
2. 数组数组是一种线性数据结构，它由一组相同类型的元素组成，这些元素在内存中是连续存储的。
通过索引，我们可以访问数组中的元素。
数组的优势在于可以快速地访问任意位置的元素，但插入和删除操作相对较慢。
3. 链表链表也是一种线性数据结构，但它的元素在内存中不一定是连续存储的。
每个节点除了存储数据，还包括指向下一个节点的指针。
链表的优势在于插入和删除操作可以在常量时间内完成，但访问元素需要从头开始遍历链表。
4. 栈栈是一种具有特殊操作规则的线性数据结构，它遵循“先进后出”的原则。
栈的操作主要包括入栈（push）和出栈（pop）。
栈可以用于实现递归算法、表达式求值等问题。
5. 队列队列也是一种线性数据结构，它遵循“先进先出”的原则。
队列的操作主要包括入队（enqueue）和出队（dequeue）。
队列常用于实现广度优先搜索、任务调度等场景。
6. 树树是一种非线性的数据结构，由节点和边组成。
每个节点可以有零个或多个子节点，节点之间通过边相连。
树的一个节点被称为根节点，没有子节点的节点被称为叶节点。
树的应用包括搜索树、堆、哈夫曼树等。
7. 图图是一种非线性的数据结构，由节点和边组成。
图可以用来描述多个实体之间的关系，节点表示实体，边表示实体间的连接。
图的应用包括社交网络、路径搜索等。
8. 哈希表哈希表是一种基于哈希函数的数据结构，用于快速存储和检索数据。
它通过将关键字映射到数组的索引来实现快速的查找操作。
哈希表的优势在于平均情况下，查找、插入和删除操作都可以在常量时间内完成。
9. 集合集合是一种存储不重复元素的数据结构。
它不同于数组和链表，它没有顺序，也不允许重复元素的存在。
集合的操作主要包括添加元素、删除元素和判断元素是否存在。
数据结构图结构_(动态)
数据结构图结构_(动态)数据结构图结构_(动态)1、概述数据结构是计算机科学中一种用于组织和存储数据的方式。
数据结构图结构是一种动态的表示方式，可以清晰地显示数据之间的依赖关系和相互作用。
本文将详细介绍数据结构图结构的各个方面，包括定义、基本概念、常见数据结构的图结构表示等。
2、定义数据结构图结构是一种以图形方式表示数据结构的方法。
它使用节点和边来表示数据元素之间的关系，使得数据之间的依赖关系和相互作用可以直观地展示出来。
数据结构图结构可以用于分析和设计各种数据结构，有助于提高程序的效率和可理解性。
3、基本概念3.1 节点（Node）：表示数据元素的基本单位，可以是一个数值、一个字符或一个对象。
3.2 边（Edge）：表示节点之间的关系，可以是有向边或无向边。
有向边表示数据元素之间的一种依赖关系，无向边表示数据元素之间的一种相互作用关系。
3.3 图（Graph）：由节点和边组成的数据结构，可以用来表示复杂的数据和逻辑关系。
3.4 有向图（Directed Graph）：所有的边都是有向边的图。
3.5 无向图（Undirected Graph）：所有的边都是无向边的图。
3.6 顶点（Vertex）：图中的节点。
3.7 权重（Weight）：边上的数值，表示两个节点之间的距离或关联程度。
3.8路径（Path）：图中从一个节点到另一个节点的边的序列。
3.9环（Cycle）：图中由若干条边连接起来的形成一个闭合回路。
4、常见数据结构的图结构表示4.1 数组（Array）数组可以用图结构表示，其中每个元素作为一个节点，相邻元素之间用边连接。
数组的图结构可以用于解决一些特定的问题，如搜索、排序等。
4.2 链表（Linked List）链表可以通过节点和指针的图结构表示，其中每个节点表示一个元素，指针连接相邻的节点。
链表的图结构可以用于优化链表的插入和删除操作。
4.3 栈（Stack）栈可以用图结构表示，其中栈顶元素作为栈顶节点，栈底元素作为栈底节点，栈中的元素通过边连接。
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线性表
教学要求：
本章目的是介绍线性表的逻辑结构和各种存储表示方法
以及定义在逻辑结构上的各种基本
运算及其在存储结构上如何实现这些基本运算
要求在熟悉这些内容的基础上
能够针对具
体应用问题的要求和性质
选择合适的存储结构设计出相应的有效算法
解决与线性表相关
的实际问题
本章重点是熟练掌握顺序表和单链表上实现的各种基本算法及相关的时间性能
分析能力
针对简单的应用问题
能够选择合适的数据结构设计有效的算法
〖BT1〗二、对先修课的要求（与相关课程的联系）
本课程的先修可称为离散数学和高级语言程序设计
后续可称为操作系统、数据库系统原理
和编译原理等
数据结构中的存储结构及基本运算的实现需要程序设计的基本知识和编程能力和经验
2．3 队列的"上溢"和"下溢"的概念及其判别条件
2．4 使用数组实现的循环队列取代普通的顺序队列的原因
2．5 循环队列中对边界条件的处理方法
2．6 利用队列设计算法解决简单的应用问题
3．栈和队列的应用（领会）
栈和队列的特点
什么样的情况下能够使用栈或队列
4．顺序表和链表的比较（领会）
4．1 顺序表和链表的主要优缺点
4．2 针对线性表上所需要执行的主要操作
知道选择顺序表还是链表作为其存储结构才能
取得较优的时空性能
学时要求：自学20学时
面授4个学时
栈和队列
教学要求：
本章目的是介绍栈和队列的逻辑结构定义及在两种存储结构上如何实现钱和队列的基本运算
3．3 单链表、双链表、循环链表链接方式上的区别
3．4 单链表上实现的建表、查找、插入和删除等基本算法
并分析其时间复杂度
3．5 单循环链表以及单循环链表上的算法与单链表上相应算法的异同点
3．6 双链表的定义及其相关的算法
3．7 利用链表设计算法解决简单的应用问题
假如单以金钱来算,我在香港第六、七名还排不上,我这样说是有事实根据的.但我认为,富有的人要看他是怎么做.照我现在的做法我为自己内心感到富足,这是肯定的.
数据结构〖HTH〗
课程编号：42050305
类〓〓别：函授
层〓〓次：本科
授课学时：34
自学学时：136
〖HT〗
〖BT1〗一、本课程的地位、作用和任务
《数据结构与算法》是计算机科学与技术各专业及其相关的一门专业基础课
是计算机科学
与技术各专业的课程体系中的核心课程之一
是设计和实现编译程序、操作系统、数据库系
统和其他系统软件和应用软件的重要基础
通过本课程的学习
使学生较全面地掌握各种常用的数据结构
5．1 树和森林与二元树之间的转换方法
5．2 树的各种存储结构及其特点
5．3 树的遍历方法
6．哈夫曼树及其应用（简单应用）
6．1 最优二元树和最优前缀码的概念及特点
6．2 哈夫曼算法的思想
6．3 根据给定的叶结点及其权值构造出相应的最优二元树
1．2 顺序栈和链钱上实现的进栈、退栈等基本算法
1．3 栈的"上溢"和"下溢"的概念及其判别条件
1．4 利用栈设计算法解决简单的应用问题
2．队列的逻辑结构、存储结构及其相关算法（综合应用）
2．1 队列的逻辑结构特点
队列与线性表的异同
2．2 顺序队列(主要是循环队列)和链队列上实现的人队、出队等基本算法
2．2 根据应用问题的特点和要求选择合适的存储结构
3．图的遍历（简单应用）
3．1 连通图及非连通图的深度优先搜索和广度优先搜索两种遍历算法
其执行过程以及时
间复杂性分析
3．2 确定两种遍历所得到的顶点访问序列
3．3 图的两种遍历与树的遍历之间的关系
．
学时要求：自学10学时
面授2个学时
串
教学要求：
本章目的是介绍串的逻辑结构、存储结构及其中上的基本运算
由于C语言及其它高级语言
均已具备了较强的串处理功能
故本章重点是掌握串上实现的模式匹配算法
这也是本章的
难点
教学内容：
1．串及其运算（领会）
1．1 串的有关概念及基本运算
要求
在熟悉这些内容的基础上
重点掌握二元树的遍历算法及其有关应用
难点是使用本章所学
到的有关知识设计出有效算法
解决与树或二元树相关的应用问题
教学内容
1．树的概念（领会）
1．1 树的逻辑结构特征
1．2 树的不同表示方法
1．3 树的常用术语及含义
要求在掌握栈和队列的特点的基础上
懂得在什么样的情况下能够使用栈或队列
本章重
点是掌握栈和队列在两种存储结构上实现的基本运算
难点是循环队列中对边界条件的处理
教学内容：
1．栈的逻辑结构、存储结构及其相关算法（综合应用）
1．1 栈的逻辑结构特点
栈与线性表的异同
1．1 多维数组的逻辑结构特征
1．2 多维数组的顺序存储结构及地址计算方式
1．3 数组是一种随机存取结构的原因
2．短阵的压缩存储（领会）
2．1 特殊矩阵和疏稀矩阵的概念
2．2 特殊矩阵和压缩存储时的下标变换方法
2．3 稀疏矩阵的三元组表表示方法及有关算法
本章难点是图
的应用算法：求最小生成树
求单源最短路径以及拓扑分类
要求掌握这些算法的基本思想
及时间性能
教学内容：
1．图的概念（领会）
1．1 图的逻辑结构特征
1．2 图的常用术语及含义
2．图的存储结构（简单应用）
2．1 邻接矩阵和邻接表这两种存储结构的特点及适用范围
3．广义表的概念（领会）
3．1 广义表的有关概念及其与线性表的关系
3．2 广义表的性质
学时要求：自学5学时
面授1个学时
树
教学要求：
本章目的是二元树的定义、性质、存储结构、遍历、线索化
树的定义、存储结构、遍历、
树和森林与二元树的转换
哈夫曼树及其应用（优化判定过程和哈夫曼编码）等内容
教学要求：
要求掌握数据结构中常用的各种基本概念和术语
掌握算法描述和分析方法
重点掌握数据
结构的逻辑结构、存储结构及数据运算三方面的概念及相互关系
难点是算法复杂性的分析
方法
教学内容：
1．数据结构的基本概念和术语（识记）
1．1 数据、数据元素、数据项、数据结构等基本概念
1．2 数据结构的逻辑结构、存储结构及数据运算的含义及其相互关系
1．3 数据结构的两大类逻辑结构和四种常用的存储表示方法
2．数据结构在软件系统中的作用（识记）
2．1 数据结构在各种软件系统中所起的作用
2．2 选择合适的数据结构是解决应用问题的关键步骤
4．4 要求对给定的连通图
根据Prim和Kruskal算法构造出最小生成树
5．最短路径（领会）
最短路径的含义；
5．2 求单源最短路径的Dijkstra算法的基本思想和时间性能
5．3 对于给定的有向图
根据Dijkstra算法画出求单源最短路径过程示意图
3．4 两种遍历所使用的辅助数据结构(钱或队列)在遍历过程中所起作用
3．5 利用图的两种遍历设计算法解决简单的应用问题
4．生成树和最小生成树（领会）
4．1 生成树和最小生成树的概念
4．2 对遍历给定的图
画出深度优先和广度优先生成树或生成森林
4．3 Prim和Kruskal算法的基本思想、时间性能及这两种算法各自的特点
本课
程大部分实例和实验均是用C语言实现的
故要求叫熟练地掌握C语言
〖BT1〗三、选用的教材及参考书
教材选用《数据结构与算法》
大连理工大学出版社
作者郭福顺、廖明宏等
参考书为《
数据结构（C语言版》
清华大学出版社出版
严蔚敏、吴伟民编著
〖BT1〗四、教学内容及课时分配
6．拓扑排序（领会）
6．1 拓扑排序的基本思想和步骤
6．2 拓扑排序不成功的原因
分析
难点是能够使用本章所学到的基本知识设计有效算法解决与线性表相关的应用问题
教学内容
1．线性表的逻辑结构（识记）
1．1 线性表的逻辑结构特征
1．2 线性表上定义的基本运算
并能利用基本运算构造出较复杂的运算
2．线性表的顺序存储结构（综合应用）
1．2 串与线性表的关系
2．串的存储结构（简单应用）
2．1 串的两种存储表示