数据结构(适合初学者)很好很强大
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。
数据结构基础知识大全
数据结构基础知识大全数据结构是计算机科学中的重要基础知识，它涉及到如何以及如何组织和存储数据，以便能够高效地进行操作和管理。
在本文中，我们将介绍一些常见的数据结构及其相关算法，帮助读者全面了解数据结构的基础知识。
一、数组（Array）数组是最简单也是最常见的数据结构之一，它是一系列相同类型的数据元素按照一定顺序排列而成的结构。
数组的特点是能够随机访问，即可以根据索引以常量时间访问任意位置上的元素。
通过数组，我们可以用较少的时间复杂度完成大部分常见的操作，例如插入、删除、查找等。
二、链表（Linked List）链表是另一种常见的数据结构，它由一系列结点组成，每个结点包含数据和指向下一个结点的指针。
链表的特点是可以动态地插入和删除元素，不需要事先申请固定大小的空间。
然而，链表的缺点是不能像数组那样随机访问，访问某个特定位置上的元素需要从头结点开始按照顺序遍历。
三、栈（Stack）栈是一种具有特殊插入和删除操作规则的数据结构，它采用“后进先出（LIFO）”的原则。
栈的常用操作有压栈（push）和弹栈（pop）。
压栈将元素插入栈顶，弹栈从栈顶删除元素。
栈可以用于解决许多问题，例如表达式求值、函数调用等。
四、队列（Queue）队列是一种采用“先进先出（FIFO）”原则的数据结构，它与栈相反。
队列的常用操作有入队（enqueue）和出队（dequeue）。
入队操作将元素插入队尾，出队操作从队头删除元素。
队列的典型应用包括广度优先搜索算法等。
五、树（Tree）树是一种非线性的数据结构，它由一组结点连通而成，具有分层的结构。
树的一个结点称为根结点，每个结点可以有零个或多个子结点，子结点之间可以相互连通。
树的特点是可以表示具有层次关系的数据，例如文件目录结构、组织架构等。
常见的树包括二叉树、平衡二叉树、红黑树等。
六、图（Graph）图是一种复杂的非线性数据结构，它由一组节点和一组边组成，节点表示图中的对象，边表示节点之间的关系。
数据结构基础知识
数据结构基础知识数据结构是计算机科学中非常重要的基础知识之一，它是指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。
数据结构在程序设计中起着至关重要的作用，可以有效地组织和管理数据，提高程序的效率和性能。
数据结构可以分为线性结构和非线性结构。
线性结构包括数组、链表、栈和队列，其中数组是一种最基本的数据结构，它可以存储相同类型的数据元素，并通过索引进行访问。
链表是一种由节点组成的数据结构，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。
栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，只能在栈顶进行插入和删除操作。
队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，只能在队尾进行插入操作，在队头进行删除操作。
非线性结构包括树和图，树是一种层次结构的数据结构，包括二叉树、平衡二叉树、二叉搜索树等。
树的节点之间存在父子关系，可以用于表示组织结构、文件系统等。
图是一种由顶点和边组成的数据结构，顶点表示数据元素，边表示顶点之间的关系，可以用于表示网络、地图等复杂结构。
数据结构的选择取决于具体的应用场景和需求。
不同的数据结构适用于不同的问题，需要根据实际情况进行选择。
例如，对于需要频繁插入和删除操作的场景，链表比数组更适合。
对于需要快速查找和排序的场景，树和图比较适合。
数据结构的设计和实现需要考虑以下几个方面：效率、空间复杂度、易用性和可维护性。
效率是指算法的执行时间和资源消耗，需要通过选择合适的数据结构和算法来提高程序的性能。
空间复杂度是指数据结构所需的存储空间，需要尽量减少内存的使用。
易用性是指数据结构的接口设计是否简单明了，方便使用。
可维护性是指数据结构的设计是否易于修改和扩展，需要考虑程序的可维护性。
总的来说，数据结构是计算机科学中非常重要的基础知识，它可以帮助我们更好地组织和管理数据，提高程序的效率和性能。
通过深入学习和理解不同数据结构的特点和应用场景，可以更好地应用数据结构来解决实际问题，提高程序的质量和可靠性。
希望大家能够认真学习数据结构，掌握其基本原理和应用方法，为自己的编程之路打下坚实的基础。
数据结构经典书籍
数据结构经典书籍摘要：一、数据结构的重要性二、经典数据结构书籍介绍1.《数据结构与算法分析》2.《大话数据结构》3.《算法导论》4.《数据结构与算法》三、书籍内容比较及选择建议正文：数据结构是计算机科学与技术领域中的核心基础课程，它主要研究数据的组织、存储、管理和操作方法。
掌握数据结构的知识，能够帮助我们更好地设计、分析、优化算法，提高程序的性能。
因此，学习数据结构对于计算机专业的学生和程序员来说至关重要。
在众多的数据结构书籍中，以下四本书被认为是经典之作：1.《数据结构与算法分析》（原名：Data Structures and Algorithm Analysis in Java）是Mark Allen Weiss 所著的一本数据结构和算法书籍。
该书以Java 语言为基础，详细介绍了数组、链表、堆、栈、队列等基本数据结构，以及排序、查找、图算法等常用算法。
书中提供了丰富的实例和习题，适合初学者入门学习。
2.《大话数据结构》是程杰所著的一本以轻松幽默的语言讲解数据结构的书籍。
该书通过大量的生活例子和图解，通俗易懂地阐述了数据结构的基本概念、原理和应用。
这本书适合编程初学者和对数据结构感兴趣的读者阅读。
3.《算法导论》（原名：Introduction to Algorithms）是ThomasH.Cormen 等人所著的一本关于算法分析和设计的经典教材。
该书详细介绍了各种数据结构及其操作，以及排序、查找、图算法等常用算法。
书中提供了丰富的实例和习题，以及大量的实际应用案例。
这本书适合已经具备一定编程基础的读者深入学习。
4.《数据结构与算法》（原名：Data Structures and Algorithms）是Alfred V.Aho 等人所著的一本数据结构和算法教材。
该书系统地介绍了数组、链表、堆、栈、队列等基本数据结构，以及排序、查找、图算法等常用算法。
书中提供了丰富的实例和习题，以及大量的实际应用案例。
数据结构基础知识
数据结构基础知识在当今数字化的时代，数据结构是计算机科学中至关重要的一个概念。
无论是开发软件、设计数据库，还是进行算法优化，都离不开对数据结构的深入理解和运用。
那么，什么是数据结构呢？简单来说，数据结构就是数据的组织方式和存储结构，它决定了如何有效地存储、管理和操作数据。
数据结构可以分为多种类型，每种都有其独特的特点和适用场景。
首先是线性表，这是一种最简单的数据结构之一。
想象一下一排按顺序排列的元素，就像排队的人群一样，每个元素都有一个明确的位置。
线性表又可以分为顺序表和链表。
顺序表就像在一排连续的座位上安排人员，存储位置是连续的，查找方便，但插入和删除操作可能会比较麻烦，因为需要移动大量的元素。
而链表则像是每个人手拉手，通过指针连接，插入和删除操作相对简单，但查找就没那么快捷了。
栈和队列也是常见的数据结构。
栈就像是一个只能从一端进出的容器，遵循“后进先出”的原则。
比如说往桶里放东西，最后放进去的会在最上面，先被拿出来。
这在很多程序中都有应用，比如函数调用时的栈帧。
队列则相反，遵循“先进先出”原则，就像排队买东西，先来的先得到服务。
接下来是树结构。
二叉树是其中的一种重要类型，它的每个节点最多有两个子节点。
二叉搜索树是一种特殊的二叉树，左子树的所有节点值都小于根节点，右子树的所有节点值都大于根节点。
这使得查找、插入和删除操作的效率都比较高。
平衡二叉树则是为了防止二叉搜索树出现严重的不平衡而优化的结构。
还有一种常用的数据结构是图。
图可以用来表示各种复杂的关系，比如城市之间的道路网络、社交网络中的人际关系等。
图又分为有向图和无向图。
在图的算法中，深度优先搜索和广度优先搜索是非常重要的操作，可以用来遍历图中的节点。
了解了这些常见的数据结构之后，我们来看看为什么它们如此重要。
首先，合适的数据结构可以提高程序的运行效率。
如果选择了不恰当的数据结构，可能会导致程序运行缓慢，消耗大量的内存和时间。
例如，如果需要频繁地进行插入和删除操作，使用链表可能会比顺序表更合适。
数据结构的基本知识
数据结构的基本知识数据结构是计算机科学中非常重要的一个概念，用于组织和存储数据。
它不仅是算法设计的基础，也是软件工程中的关键因素。
本文将介绍数据结构的基本知识，并探讨一些常见的数据结构和它们的特点。
一、数据结构的基本概念数据结构是指在计算机中组织和存储数据的方式，包括数据的表示、存储、操作和管理。
数据结构可以分为线性数据结构和非线性数据结构。
线性数据结构包括数组、链表、栈和队列等，而非线性数据结构包括树、图和哈希表等。
二、线性数据结构1. 数组数组是一种线性数据结构，它是由一系列相同大小的元素组成的。
数组的每个元素都可以存储一个值，数组通常用于存储同一类型的数据。
例如，我们可以用数组来存储学生的成绩，其中每个元素都存储着一个学生的成绩。
2. 链表链表是一种线性数据结构，它是由一系列节点组成的。
每个节点包含一个数据和一个指向下一个节点的指针。
链表通常用于存储不连续的数据，例如，我们可以用链表来存储班级中的每个学生。
3. 栈和队列栈和队列都是线性数据结构，它们分别用于存储数据的最前端和末尾。
栈是一种后进先出的数据结构，它可以用于存储序列中的最後一个元素;队列是一种先进先出的数据结构，它可以用于存储序列中的最早一个元素。
三、非线性数据结构1. 树树是一种非线性数据结构，它是由一个根节点和许多子节点组成的。
树通常用于存储层次结构，例如，我们可以用树来存储公司组织结构，其中每个节点表示一个部门，而根节点表示整个公司。
2. 图图是一种非线性数据结构，它是由一系列节点和边组成的。
图通常用于表示网络结构和社交网络，例如，我们可以用图来表示城市的交通网络，其中每个节点表示一个城市，而边表示两个城市之间的交通联系。
3. 哈希表哈希表是一种非线性数据结构，它是由一个键值对组成的。
哈希表通常用于存储动态数据，例如，我们可以用哈希表来存储网站上的用户信息，其中每个键值对都包含着一个用户的数据。
以上是一些常见的数据结构和它们的特点。
数据结构经典书籍
数据结构经典书籍数据结构是计算机科学中的重要学科，它研究了如何组织和管理数据的有效方法。
对于计算机科学专业的学生来说，掌握数据结构的基本原理和算法是至关重要的。
而选择一本好的经典书籍来学习数据结构，不仅可以帮助我们建立扎实的基础，还能够提供深入的知识和实践经验。
在本文中，我们将介绍几本经典的数据结构书籍，帮助你选择适合自己的学习材料。
一、《算法导论》《算法导论》由Thomas H. Cormen、Charles E. Leiserson、Ronald L. Rivest和Clifford Stein合著，是一本被广泛认可的计算机算法领域的经典教材。
书中系统全面地介绍了算法设计和分析的基本方法，并涵盖了数据结构、排序算法、图算法等重要内容。
同时，该书还提供了丰富的习题和算法案例，非常适合初学者学习和深入研究。
二、《数据结构与算法分析——C语言描述》《数据结构与算法分析——C语言描述》是Mark Allen Weiss所著的一本经典教材。
该书详细介绍了数据结构的基本概念和实现方法，并以C语言作为主要编程语言进行讲解。
通过丰富的示例代码和可视化的图表，读者可以更加直观地理解数据结构的原理和算法。
这本书在语言描述方面更加贴合实际开发，非常适合有C语言基础的学习者。
三、《数据结构与算法分析——Java语言描述》对于偏好Java编程的学习者来说，《数据结构与算法分析——Java语言描述》是一本不可多得的好书。
该书由Mark Allen Weiss编写，通过使用Java语言描述数据结构和算法，使得读者能够更加深入地学习和应用这些概念。
书中还介绍了一些Java编程技巧，并提供了丰富的实例和习题，有助于读者巩固知识和提高编程能力。
四、《大话数据结构》作为一本通俗易懂的读物，《大话数据结构》由程杰所著，通过生动有趣的故事和形象的比喻，将复杂的数据结构概念解释得浅显易懂。
这本书以简洁的语言和大量的示例代码，向读者介绍了线性表、栈、队列、树、图等数据结构的基本原理和常用算法。
数据结构基础知识
数据结构基础知识数据结构是计算机科学中的一个重要概念，用于有效地组织和存储数据，使其能被高效地访问和操作。
数据结构可以分为两类：线性结构和非线性结构。
线性结构是最简单的一种结构，它的数据元素之间存在一对一的关系。
常见的线性结构有数组、链表、栈和队列。
数组是一种连续的存储结构，它的元素在内存中占据一块连续的地址空间。
数组的优点是查找元素的速度快，只需要知道元素的索引即可。
然而，插入和删除元素时需要移动其他元素，效率较低。
链表是一种离散的存储结构，它的元素在内存中分散存储，通过指针将它们连接起来。
链表的优点是插入和删除元素的速度快，只需要修改指针，不需要移动其他元素。
然而，查找元素时需要从头遍历链表，效率较低。
栈是一种后进先出（LIFO）的线性结构，只能在栈顶进行插入和删除操作。
栈的应用场景包括函数调用、表达式求值和括号匹配等。
队列是一种先进先出（FIFO）的线性结构，只能在队尾插入元素，在队头删除元素。
队列的应用场景包括进程调度、缓存管理和打印队列等。
非线性结构是指结构中的数据元素之间存在多对多的关系。
常见的非线性结构有树和图。
树是一种层次结构，它由节点和边组成。
树的顶部称为根节点，每个节点可以有零或多个子节点。
树的应用场景包括文件系统、组织架构和数据库索引等。
图是一种多对多关系的结构，它由节点和边组成。
图的节点可以表示物体，边可以表示物体之间的关系。
图的应用场景包括社交网络、网络路由和推荐系统等。
除了线性结构和非线性结构，数据结构还有其他的一些概念和技术，如哈希表、堆和图的算法等。
哈希表是一种用于高效存储和查找的数据结构，它通过将关键字映射到数组索引的方式来加快操作速度。
哈希表的应用场景包括数据库索引、缓存和字典等。
堆是一种完全二叉树的结构，它满足堆序性质，即父节点的值总是大于或小于子节点的值。
堆的应用场景包括优先队列和排序算法等。
图的算法主要有深度优先（DFS）和广度优先（BFS）两种方法。
DFS通过递归的方式深度遍历图，BFS则通过队列的方式广度遍历图。
数据结构介绍
数据结构介绍1. 什么是数据结构？数据结构是计算机科学中的一个重要概念，用于组织和存储数据的方式。
它关注的是数据元素之间的关系、数据元素的存储位置和访问方式。
不同的数据结构适用于不同的场景，能够提供有效地操作和管理数据的方法。
数据结构可以分为两类：线性结构和非线性结构。
线性结构包括链表、栈和队列等，每个元素只有一个前驱和一个后继；非线性结构包括树和图等，元素之间的关系不仅仅是前驱和后继的关系。
2. 常见的数据结构2.1 数组数组是最简单的数据结构之一，它是一组具有相同类型的元素按一定顺序排列的集合。
数组的元素可以通过索引访问和修改，索引从0开始。
数组的优点是随机访问速度快，时间复杂度为O(1)，但插入和删除元素的操作比较耗时，时间复杂度为O(n)。
2.2 链表链表是一种动态数据结构，它由一系列节点组成，每个节点包含数据和一个指向下一个节点的指针。
链表的插入和删除操作很快，时间复杂度为O(1)，但随机访问元素的速度较慢，时间复杂度为O(n)。
链表分为单向链表和双向链表，双向链表比单向链表多了一个指向前一个节点的指针，可以提高在某些场景下的操作效率。
2.3 栈栈是一种特殊的线性结构，它的特点是先进后出（Last In First Out，LIFO）。
栈的插入和删除操作只能在栈顶进行，时间复杂度为O(1)。
栈可以通过数组或链表来实现。
栈的应用场景很多，比如函数的调用、表达式的求值、括号匹配等。
2.4 队列队列也是一种线性结构，它的特点是先进先出（First In First Out，FIFO）。
队列的插入操作（入队）只能在队尾进行，删除操作（出队）只能在队头进行，时间复杂度为O(1)。
队列也可以通过数组或链表来实现。
队列的应用场景包括排队系统、生产者消费者模型等。
2.5 树树是一种非线性结构，它由节点和边组成。
每个节点可以有零个或多个子节点，节点之间通过边相连。
树的一个节点称为根节点，根节点下面的节点称为子节点，没有子节点的节点称为叶子节点。
数据结构基础知识总结详细带图
数据结构基础知识总结详细带图数据结构是计算机科学中一个重要的概念，它描述了数据元素之间的关系以及对这些关系进行操作的方法。
在计算机科学领域，数据结构是解决问题的基础。
本文将对一些常见的数据结构进行详细的总结，并附上相应的图示，以便读者更好地理解和掌握这些知识。
一、数组(Array)数组是数据结构中最基础的一种，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。
数组的特点是可以通过索引直接访问任意位置的元素，因此可以快速进行查找和更新操作。
但是数组大小是固定的，无法动态调整。
二、链表(Linked List)链表是一种动态数据结构，它由一系列节点组成，每个节点包含数据和一个指向下一节点的指针。
链表的特点是可以动态地插入和删除节点，但查找某个节点的效率较低。
链表有多种类型，如单向链表、双向链表和循环链表等。
三、栈(Stack)栈是一种先进后出(LIFO)的数据结构，它只允许在栈顶进行插入和删除操作，即最后插入的元素最先删除。
栈可以手动实现，也可以利用编程语言提供的栈数据结构。
栈的应用场景很广泛，例如函数调用、括号匹配和浏览器的前进后退功能等。
四、队列(Queue)队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构，它允许在一端进行插入操作，在另一端进行删除操作。
与栈不同，队列不允许在中间位置进行操作。
队列常用于任务调度和消息传递等场景。
五、树(Tree)树是一种有层次关系的数据结构，它由一组节点组成，节点之间的关系是通过节点间的引用来描述的。
树有许多种类，如二叉树、平衡二叉树、B树和红黑树等。
树的应用非常广泛，例如文件系统、数据库索引和网络路由等领域。
六、图(Graph)图是由节点和连接节点的边组成的数据结构，它可以表示复杂的关系和网络。
图有很多种表示方法，如邻接矩阵和邻接表等。
图的算法包括最短路径、深度优先搜索和广度优先搜索等。
七、哈希表(Hash Table)哈希表是一种以键值对形式存储数据的数据结构，通过哈希函数将键映射到存储位置，从而加快数据的插入和查找速度。
数据结构——精选推荐
数据结构
进⼊⼯作之后总是发现⾃⼰的知识太过薄弱，虽然⼀直在学习，但是却⼀直没有系统的学习。
现在开始给⾃⼰定下⼀个⽬标。
⾸先学习数据结构，然后能熟练使⽤C语⾔。
虽然现在从事的是Android开发⼯作，但是在⼯作过程中发现算法还是计算机的灵魂存在，所以还是系统的把数据结构好好的学⼀遍。
在学习过程中，我会跟着视频的节奏写⼀些⼩程序来巩固⼀下所学的知识。
唉，⾃嘲⼀下：⼤学有真⼈⽼师讲课，我却没有好好珍惜，如今却只能看着视频来学习。
如今只能为过去感到遗憾，希望能够做到以后我不要为现在感到遗憾。
加油！。
大一数据结构必考知识点
大一数据结构必考知识点在大一学习数据结构课程时，有一些重要的知识点是必须掌握的。
本文将介绍大一数据结构必考的知识点，帮助大家更好地理解和掌握这门课程。
1. 数据结构概述数据结构是计算机存储、组织数据的方式，包括线性结构、树结构、图结构等。
掌握数据结构的基本概念和特性是学习这门课程的基础。
2. 数组数组是一种连续存储的数据结构，特点是随机访问和固定大小。
了解数组的定义、初始化、访问和操作方法。
掌握数组的有序存储和无序存储，以及一维数组和多维数组的基本操作。
3. 链表链表是一种非连续存储的数据结构，包括单链表、双向链表和循环链表等。
了解链表的定义、初始化、插入和删除操作。
熟悉链表的遍历、反转和合并等基本操作。
4. 栈和队列栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构。
了解栈和队列的定义、初始化、入栈、出栈、入队和出队操作。
掌握栈和队列的应用场景和算法实现。
5. 树树是一种非线性的数据结构，包括二叉树、二叉搜索树和平衡二叉树等。
了解树的定义、节点分类和遍历方式。
熟悉树的插入、删除和搜索等基本操作。
掌握二叉树的前序、中序和后序遍历算法。
6. 图图是一种由节点和边构成的数据结构，包括有向图和无向图等。
了解图的定义、节点分类和边的表示方法。
熟悉图的遍历算法，包括深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。
掌握图的最短路径和最小生成树等算法。
7. 排序算法排序算法是数据结构中的重要算法，包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序和归并排序等。
了解各种排序算法的原理、时间复杂度和稳定性。
熟悉排序算法的实现和优化。
8. 查找算法查找算法用于在数据结构中寻找特定的元素，包括顺序查找、二分查找和哈希查找等。
了解各种查找算法的原理、时间复杂度和应用场景。
掌握查找算法的实现和优化。
9. 动态规划动态规划是一种应用广泛的算法思想，用于解决具有重叠子问题性质的问题。
了解动态规划的定义和基本思想。
什么是数据结构列举几种常见的数据结构
什么是数据结构列举几种常见的数据结构数据结构是计算机科学中非常重要的概念之一，它是用来组织和存储数据的方式和方法。
简单来说，数据结构就是一种特定的数据组织形式，可以高效地进行数据的插入、删除、查找和修改等操作。
不同的数据结构适用于不同的场景，常见的几种数据结构包括数组、链表、栈、队列、树和图等。
下面将逐一介绍这些常见的数据结构。
1. 数组数组是最简单也是最常用的数据结构之一。
它由一组有固定顺序的元素组成，可以通过索引来访问和操作元素。
数组的特点是随机访问速度快，但插入和删除操作相对较慢。
例如，可以使用数组来表示一组学生的成绩，并通过索引来查找某个学生的成绩。
2. 链表链表是一种使用指针来实现的数据结构，它由一系列结点组成，每个结点包含一个数据元素和一个指向下一个结点的指针。
链表的特点是插入和删除操作快，但随机访问需要遍历整个链表。
链表分为单向链表和双向链表两种，双向链表除了有指向下一个结点的指针外，还有指向上一个结点的指针。
例如，可以使用链表来实现一个任务队列，每个结点表示一个任务。
3. 栈栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，它只允许在一端进行插入和删除操作，这一端称为栈顶。
通过栈顶的位置可以判断栈是空还是满。
栈可以用数组或链表来实现。
栈的一个典型应用是函数调用过程中的函数调用栈。
例如，在函数A中调用了函数B，在B执行完后，需要返回到A继续执行，这时就可以使用栈来保存调用函数的信息。
4. 队列队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，它允许在一端插入元素，在另一端删除元素。
插入操作在队尾进行，删除操作在队头进行。
队列可以使用数组或链表来实现。
队列的一个典型应用是任务调度，例如操作系统中的进程调度。
5. 树树是一种非线性的数据结构，它由一组结点和连接结点的边组成。
树具有层级关系，由根节点、分支节点和叶节点（没有子节点的节点）组成。
树的一个重要应用是二叉搜索树，它是一种有序树，对于任意一个节点，它的左子树的所有节点的值都小于节点的值，右子树的所有节点的值都大于节点的值。
编程新手必读的数据结构基础知识
编程新手必读的数据结构基础知识随着信息技术的飞速发展，计算机编程成为了一个热门的职业选择。
然而，尽管编程语言不断更新，数据结构依然是编程的基础。
本文将介绍一些编程新手必读的数据结构基础知识，帮助你理解并掌握编程中常用的数据结构。
1. 数组数组是一种线性数据结构，它是由相同类型的元素组成的固定长度的序列。
数组的优点是可以快速随机访问元素，但缺点是插入和删除元素的效率较低。
在编程中，我们通常使用数组来存储一组有序的数据。
2. 链表链表也是一种线性数据结构，但与数组不同的是，链表的元素在内存中不是连续存储的。
每个元素存储了下一个元素的地址，从而将一系列元素链接起来。
链表的优点是插入和删除元素的效率较高，但随机访问元素的效率较低。
3. 栈栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，类似于一叠盘子。
在栈中，只能在栈顶进行插入和删除操作。
栈的典型应用包括函数调用、表达式求解和回文判断等。
4. 队列队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，类似于排队。
在队列中，元素只能从队尾插入，从队首删除。
队列的典型应用包括广度优先搜索和任务调度等。
5. 树树是一种非线性数据结构，由节点和边组成。
树的一个节点可以链接到多个节点，形成分支结构。
树常用于组织和搜索大量数据，例如文件系统和数据库索引。
6. 图图也是一种非线性数据结构，由节点和边组成。
与树不同的是，图中的节点之间可以有多个连接，形成复杂的关系网。
图的典型应用包括社交网络和路由算法等。
7. 哈希表哈希表是一种使用哈希函数将关键字映射到存储位置的数据结构。
哈希表的优点是可以在常数时间内快速查找数据，但需要额外的存储空间来处理哈希冲突。
8. 集合集合是一种存储互不相同元素的数据结构。
集合中的元素没有顺序，每个元素只能出现一次。
集合的典型应用包括去重和判定元素是否存在等。
以上介绍了编程中常用的一些数据结构，它们在不同场景下有不同的优点和应用。
对于编程新手来说，掌握这些基础知识对于编写高效、可维护的代码至关重要。
编程技术中必须了解的5个常用数据结构
编程技术中必须了解的5个常用数据结构在编程领域中，数据结构是非常重要的概念。
它们是用来组织和存储数据的方法，能够帮助程序员更有效地处理和操作数据。
在本文中，我们将介绍五种常用的数据结构，它们是数组、链表、栈、队列和哈希表。
1. 数组（Array）数组是最简单和最常见的数据结构之一。
它是一个有序的元素集合，可以通过索引访问其中的元素。
数组的优点是可以快速访问任意位置的元素，但缺点是插入和删除元素的操作比较耗时。
在编程中，数组常用于存储一组相同类型的数据。
2. 链表（Linked List）链表是一种动态数据结构，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。
相比于数组，链表的插入和删除操作更加高效，但访问元素的速度较慢。
链表常用于需要频繁插入和删除元素的场景，比如实现队列和栈。
3. 栈（Stack）栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，类似于一摞盘子。
只能在栈的顶部进行插入和删除操作，最后放入栈的元素最先被取出。
栈常用于需要按照特定顺序处理数据的场景，比如函数调用、表达式求值等。
4. 队列（Queue）队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，类似于排队等待的人群。
只能在队列的一端插入元素，在另一端删除元素。
队列常用于需要按照顺序处理数据的场景，比如任务调度、消息传递等。
5. 哈希表（Hash Table）哈希表是一种根据键（Key）直接访问值（Value）的数据结构，也被称为散列表。
它通过哈希函数将键映射为数组的索引，从而实现快速的插入、删除和查找操作。
哈希表常用于需要快速查找和存储数据的场景，比如字典、缓存等。
除了上述五种常用的数据结构，编程中还有许多其他的数据结构，比如树、图、堆等。
不同的数据结构适用于不同的场景，程序员需要根据实际需求选择合适的数据结构来优化程序的性能和效率。
总结起来，了解和掌握常用的数据结构对于编程技术至关重要。
数组、链表、栈、队列和哈希表是编程中最常见的数据结构，它们在各种场景中发挥着重要的作用。
数据结构大学计算机基础知识概述
数据结构大学计算机基础知识概述数据结构是计算机科学中非常重要的一门基础课程，它研究的是数据的组织、存储和管理。
数据结构在计算机领域中扮演着至关重要的角色，它为程序的设计和算法的实现提供了强有力的支持。
本文将对数据结构的基础知识进行概述，并介绍其在大学计算机课程中的重要性。
一、基本概念数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。
在数据结构中，最基本的概念是数据元素和数据元素之间的关系。
数据元素是指具有相同性质的数据项的集合。
数据元素之间的关系可以是线性的，如链表和栈；也可以是非线性的，如树和图。
数据结构分为线性结构和非线性结构两大类。
线性结构是指数据元素之间是一对一的关系，如线性表、栈和队列等。
线性表中的元素排列有严格的顺序，并且每个元素只有唯一的前驱和后继。
栈是一种特殊的线性表，遵循后进先出（Last In, First Out，LIFO）的原则；队列也是一种特殊的线性表，遵循先进先出（First In, First Out，FIFO）的原则。
非线性结构是指数据元素之间存在多对多的关系，如树和图等。
树是一种层次结构，它由节点和边组成。
每个节点可以有多个子节点，但只能有一个父节点。
图是一种更加复杂的数据结构，它由节点和边组成，节点之间的关系可以是任意的。
二、常见数据结构1. 数组数组是最简单也是最常用的数据结构之一。
它由相同类型的元素组成，通过索引进行访问。
数组的访问速度非常高效，但插入和删除元素时需要移动其他元素的位置。
2. 链表链表是一种动态数据结构，由节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。
链表的插入和删除操作较为灵活，但访问元素需要遍历链表，效率较低。
3. 栈栈是一种后进先出的数据结构，只能在表尾进行插入和删除操作。
栈可以用于实现函数的调用和递归等操作。
4. 队列队列是一种先进先出的数据结构，只能在表头删除元素，在表尾插入元素。
队列可用于模拟排队的场景，如操作系统的进程调度。
什么是数据结构
什么是数据结构在我们日常使用的各种软件和程序背后，都隐藏着一个重要的概念——数据结构。
那到底什么是数据结构呢？简单来说，数据结构就是数据的组织方式和存储方式，以及对这些数据进行操作的方法。
想象一下，你有一堆杂乱无章的书需要整理。
你可以把它们随便堆在一起，每次找书都得翻个底朝天；也可以按照书名的字母顺序排列，或者按照书的类别分类放置。
这两种不同的整理方式，就类似于不同的数据结构。
数据结构的重要性不言而喻。
它就像是一个高效的仓库管理员，能够让我们在需要数据的时候，快速、准确地找到并使用它们。
比如说，我们常见的数组就是一种数据结构。
数组就像是一排整齐的格子，每个格子里都可以存放一个数据。
当我们需要存储一系列有序的数据，并且经常需要按照顺序访问它们时，数组就是一个很好的选择。
链表也是一种常见的数据结构。
它就像是一列火车，每个车厢（节点）都连着下一个车厢，里面存放着数据。
与数组不同的是，链表中的元素不需要连续存储在内存中，这使得插入和删除操作更加灵活。
再比如栈和队列。
栈就像是一个只能从一端进出的筒子，遵循“后进先出”的原则。
而队列则像排队买票的队伍，“先进先出”。
树也是一种重要的数据结构，比如二叉树。
它就像是一棵倒立的树，每个节点最多有两个子节点。
树结构在搜索和排序方面有着很高的效率。
还有图，图可以用来表示各种复杂的关系，比如城市之间的道路网络、人际关系等。
那么，为什么我们要关心数据结构呢？这是因为不同的数据结构在不同的场景下有着不同的性能表现。
如果我们选择了不合适的数据结构，就可能导致程序运行效率低下，浪费大量的时间和资源。
比如说，如果我们要频繁地在一个数据集合的中间插入或删除元素，而使用了数组这种数据结构，那么每次操作都可能需要移动大量的数据，这会非常耗时。
但如果使用链表，就可以轻松地完成这些操作。
数据结构还影响着程序的可读性和可维护性。
一个设计良好的数据结构能够让程序的逻辑更加清晰，易于理解和修改。
数据结构自学
数据结构自学什么是数据结构数据结构是计算机科学中一种组织和存储数据的方式。
它是指在计算机内存中存储和组织数据的方法和技术，以便能够高效地访问和操作数据。
数据结构可以分为两种基本类型：线性结构和非线性结构。
线性结构中的元素之间存在一对一的关系，例如数组和链表。
而非线性结构中的元素之间存在一对多或多对多的关系，例如树和图。
常见的数据结构数组数组是一种线性结构，它由相同类型的元素组成，并且这些元素在内存中是连续存储的。
数组的访问和插入操作都是 O(1) 的时间复杂度，但删除操作的时间复杂度为 O(n)。
链表链表也是一种线性结构，它由节点组成，每个节点包含一个元素和一个指向下一个节点的指针。
链表的插入和删除操作都是 O(1) 的时间复杂度，但访问操作的时间复杂度为 O(n)。
栈栈是一种特殊的线性结构，它的插入和删除操作只能在栈顶进行。
栈的插入和删除操作都是 O(1) 的时间复杂度。
队列队列也是一种特殊的线性结构，它的插入操作只能在队尾进行，删除操作只能在队头进行。
队列的插入和删除操作都是 O(1) 的时间复杂度。
树树是一种非线性结构，它由节点和边组成。
树的每个节点可以有多个子节点，但每个节点只能有一个父节点。
树的遍历操作有三种：前序遍历、中序遍历和后序遍历。
图图也是一种非线性结构，它由节点和边组成。
图中的节点可以有多个相邻节点，边表示节点之间的关系。
图的遍历操作有两种：深度优先遍历和广度优先遍历。
数据结构的应用数据结构在计算机科学中有广泛的应用，下面介绍几个常见的应用场景。
查找和排序数据结构可以用于实现各种查找和排序算法。
例如，使用数组实现的二分查找算法可以在有序数组中快速查找指定元素。
而使用树结构实现的二叉搜索树可以快速插入和删除元素，并保持树的有序性。
图像处理图像处理中常用的算法，如图像的旋转、缩放和滤波等，都需要使用到数据结构。
例如，使用数组或矩阵来表示图像，使用链表或树来表示图像的像素点，以便进行各种操作。
C语言中的数据结构选择指南
C语言中的数据结构选择指南在学习C语言的过程中，数据结构是一个非常重要的概念。
数据结构是指数据元素之间的关系和数据元素的集合。
在C语言中，有许多常用的数据结构可供选择，每种数据结构都有其特点和适用场景。
本文将介绍几种常用的C语言数据结构，并建议在不同情况下选择合适的数据结构。
1. 数组：数组是最基本的数据结构之一，适合存储具有相同数据类型的一组数据。
数组在内存中是连续存储的，访问速度较快。
但是数组大小固定，不便于插入、删除操作，因此适合存储大小已知且不经常变化的数据。
2. 链表：链表是一种动态数据结构，内存中的节点通过指针相连。
链表可以动态增删节点，适用于插入、删除频繁的情况。
链表分为单向链表和双向链表，双向链表节点可以同时指向前驱节点和后继节点，方便节点的前后遍历。
3. 栈：栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，只能在栈顶进行操作。
栈适合处理递归、表达式求值等问题，也常用于内存管理中的函数调用栈。
4. 队列：队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，类似于排队。
队列适合处理任务调度、消息传递等问题，也常用于实现广度优先搜索算法。
5. 树：树是一种非线性数据结构，具有层级关系。
二叉树是最常见的树结构，每个节点最多有两个子节点。
树适合处理具有层次关系的数据，例如文件系统、组织结构等。
6. 图：图是一种复杂的非线性数据结构，由节点和边组成。
图适合处理网络、路由、关系等问题，具有很强的表达能力。
图分为有向图和无向图，常用于路径查找、最短路径算法等问题。
根据以上介绍，选择合适的数据结构取决于问题的特点和需求。
如果数据规模固定且需要快速访问，可以选择数组。
如果需要频繁的插入、删除操作，可以选择链表。
如果需要LIFO或FIFO的特性，可以选择栈或队列。
如果数据存在层次关系，可以选择树。
如果需要处理复杂的关系网络，可以选择图。
在实际开发中，可以根据具体问题需求选择合适的数据结构。
此外，还可以结合多种数据结构来解决问题，例如在栈中使用链表来实现。
数据结构与算法入门
数据结构与算法入门学习算法的捷径就是多刷题要说捷径，我觉得就是脚踏实地，多刷题。
但是，如果你是小白，也就是说你连常见的数据结构（如链表、树）以及常见的算法思想（如递归、枚举、动态规划）这些都没学过，那么，我不建议你直接去刷题。
而是先去找本书先去学习这些，然后再去刷题。
也就是说，假如你要去诸如**这些**刷题，那么你要先具备一定的基础。
这些基础包括：•常见数据结构：链表、树（如二叉树）。
•常见算法思想：贪婪法、分治法、穷举法、动态规划，回溯法。
以上列出来的算是最基本的吧。
就是说你刷题之前，要把这些过一遍再去刷题。
如果你连这些最基本的都不知道的话，那么你在刷题的过程中会很痛苦的，思路也会相对比较少。
总之，千万不要急，先把这些基本的过一遍，力求理解，再去刷题。
这些基础的数据结构与算法，我是通过看书学的。
那时候看的书是：•算法分析与分析基础：这本比较简单，推荐新手看。
•数据结构与算法分析—-C语言描述：代码用C写的，推荐看。
•挑战程序设计竞赛(第二版)：也是很不错的一本书，推荐看。
说实话，我那一段时间几乎都花在数据结构与算法上，但刷的题很少，只是书本上的一些例题。
所以当我把这些基本的过一遍之后，再去一些**刷题依旧非常菜。
所以千万别指望以为自己把这些思想学完之后刷题会很牛，只有多刷题，只有多动手实践，你的灵敏度才会提高起来。
总结下，提高数据结构与算法没啥捷径，最好的捷径就是多刷题。
但是，刷题的前提是你要先学会一些基本的数据结构与算法思想。
追求完美如何刷题？如何对待一道算法题？我觉得，在做题的时候一定要追求完美，千万不要把一道题做出来之后，提交通过，然后就赶紧下一道。
算法能力的提升和做题的数量是有一定的关系，但并不是线性关系。
也就是说，在做题的时候要力求一题多解，如果自己实在想不出来其他办法了，可以去看看别人是怎么做的，千万不要觉得模仿别人的做法是件丢人的事。
我做题的时候，可能第一想法就是用很粗糙的方式做，因为很多题采用暴力法都会很容易做，就是时间复杂度很高。
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//线性表的基本操作//编译环境:vc++6.0#include<iostream>using namespace std;#define TRUE 1#define FALSE 0#define OK 1#define ERROR 0#define OVERFLOW -2typedef int Status; //定义新的数据类型typedef int ElemType;#define LIST_INIT_SIZE 100 //线性表存储空间的初始分配量#define LISTINCREMENT 10 //线性表存储空间的分配增量typedef struct{ElemType *elem; //存储空间基址int length; //单前长度int listsize; //单前分配的存储容量（以sizeof(ElemType)为单位）} SqList; //结构体Status InitList_Sq(SqList &L) //构造一个空的线性表L。
{L.elem=new ElemType[LIST_INIT_SIZE]; //分配空间if(!L.elem)exit(OVERFLOW); //分配空间失败L.length =0; //空表长度为0L.listsize=LIST_INIT_SIZE; //初始存储容量return OK;}//IintList_SqStatus ListInsert_Sq(SqList &L,int i,ElemType e) //插入新元素{ //在顺序线性表L中第i个位置之前插入新的元素e，int *q,*p;ElemType *newbase; //i的合法值为1≤i≤ListLength_Sq(L)+1if(i<1 || i>L.length+1) return ERROR; //i值不合法if(L.length>=L.listsize){newbase=( ElemType*)realloc(L.elem,(L.listsize+LISTINCREMENT)*sizeof(ElemType));if(!newbase) exit(OVERFLOW); //存储分配失败L.elem=newbase; //新基址L.listsize+=LISTINCREMENT; //增加存储容量}q=&(L.elem[i-1]); //q为插入位置for (p=&(L.elem[L.length-1]);p>=q;---p) *(p+1)=*p; //插入位置及之后的元素右移*q=e; //插入e++L.length; //表长增1return OK;}// ListInsert_SqStatus ListDelete_Sq(SqList &L,int i,ElemType &e) //删除线性表第i个元素{ //在顺序线性表L中删除第i个元素，并用e返回其值ElemType *p, *q; //i的合法值为1≤i≤ListLength_Sq(L)if(i<1 || i>L.length) return ERROR; //i值不合法p=&(L.elem[i-1]); //p为被删除元素的位置e=*p; //被删除元素的值赋给eq=L.elem+L.length-1; //表尾元素的位置for(++p;p<=q;++p) *(p-1)=*p; //被删除元素之后的元素右移--L.length; //表长减1return OK;}// ListDelete_SqStatus Listlength_Sq(SqList L) //求线性表的长度{int *p=L.elem; //判断线形表是否存在while(p){return (L.length);}}// Listlength_SqStatus GetElem_Sq(SqList L, int i,ElemType &e) //取线性表的元素{ //当第i个元素存在时，其值赋给e并返回e，否则返回ERROR if(i<1 || i>L.length)return ERROR;else{e=L.elem[i-1];return e;}} //GetElem_Sqvoid MergeList_Sq(SqList La,SqList Lb,SqList &Lc) //合并两个线性表{ //已知线性表La合Lb中的数据元素按值非递减排列。
//归并La和Lb得到新的线性表Lc，Lc的数据元素也按值非递减排列。
ElemType ai,bj;InitList_Sq(Lc);int i=1,j=1,k=0;int La_len,Lb_len;La_len=Listlength(La);Lb_len=Listlength(Lb);while((i<=La_len)&&(j<=Lb_len)){GetElem(La,i,ai);GetElem(Lb,j,bj);if(ai<=bj){ListInsert(Lc,++k,ai);++i;}else{ListInsert(Lc,++k,bj);++j;}}while(i<=La_len){GetElem(La,i++,ai);ListInsert(Lc,++k,ai);}while(j<=Lb_len){GetElem(Lb,j++,bj);ListInsert(Lc,++k,bj);}}// MergeList_Sqvoid Create_Sq(SqList &L,int n) //输入线性表的元素{int e;for(int i=0;i<n;i++){cin>>e;L.elem[i]=e;L.length=i+1;}} // Create_Sqvoid Show_Sq(SqList L,int i) //显示线性表的元素{int j;ElemType k;cout<<"线性表显示如下:"<<endl;for(j=0;j<i-1;j++){k=L.elem[j];cout<<k<<" "; }if(j==i-1 && i>0){k=L.elem[j];cout<<k;}cout<<endl;}// Show_Sqint main() //主菜单{SqList L,L1,L2;int a=5,a1,a2,j,j1,j2,a3,b3=5;ElemType e,e1,e2,e3;InitList_Sq(L);cout<<"请输入线性表的元素(共"<<a<<"个)"<<endl;Create_Sq(L,a); //线性表里面元素的输入Show_Sq(L,a);a1=L.length;cout<<"请选择所要插入元素的位置:"; //线性表插入元素的位置cin>>j;while(j<0||j>Listlength(L)){cout<<"输入有误，请重新输入"<<endl; //判断线性表的插入位置是否大于线性表的长度cout<<"请选择所要插入元素的位置:";cin>>j;}cout<<"要插入的元素:";cin>>e1;ListInsert_Sq(L,j,e1);cout<<"修改后的线性表数据:"<<endl;Show_Sq(L,a1+1);a2=L.length;cout<<"请选择所要删除元素的位置:"; //删除线性表中的元素cin>>j1;while(j1<0||j1>Listlength(L)){cout<<"请选择所要删除元素的位置:";cin>>j1;}ListDelete_Sq(L,j1,e2);cout<<"修改后的线性表数据:"<<endl;Show_Sq (L,a2-1);cout<<"请选择所要取出元素的位置:"; //取出线性表中的元素cin>>j2;while(j2<0||j2>Listlength(L)){cout<<"请选择所要取出元素的位置:";cin>>j2;}GetElem_Sq(L,j2,e3);cout<<"取出的元素为:"<<e3<<endl;InitList_Sq(L1);a3=L.length;cout<<"请输入第二个线性表的元素(共"<<5<<"个)"<<endl; //合并线性表Create_Sq(L1,b3);Show_Sq(L1,b3);MergeList_Sq(L,L1,L2);cout<<"合并后的线性表如下："<<endl;Show_Sq (L2,a3+b3);return 0;}//迷宫算法求解//编译环境: bc++3.1和vc++6.0下调试通过#include<stdio.h>#include<conio.h>#include "stdlib.h"#define NULL 0 #define rows 10#define cols 10 typedef struct{int row;int col;}PosType; //坐标点结构typedef struct{int ord;//通道块在路径上的"序号"PosType seat;//通道块在迷宫中的"坐标位置"int di;//从此通道快走向下一通道块的"方向"}SElemType;//栈的元素类型typedef struct{SElemType *base;SElemType *top;int stacksize;}SqStack;//堆栈结构int InitStack(SqStack &s)//初始化堆栈{s.base=(SElemType *)malloc(100*sizeof(SElemType));if(!s.base) return 0;s.top=s.base;s.stacksize=100;return 1;}int StackEmpty(SqStack s) //栈空判别{return(s.top==s.base);} int Pop(SqStack &s,SElemType &e)//弹栈{if(s.top==s.base)return 0;e=*--s.top;return 1;} int Push(SqStack &s,SElemType e)//将元素压入堆栈{if(s.top-s.base>=s.stacksize){s.base=(SElemType *)realloc(s.base,(s.stacksize+10)*sizeof(SElemType)); if(!s.base)exit(-2);s.top=s.base+s.stacksize;s.stacksize+=10;}*s.top++=e;return 1;}static int maze[rows][cols]={{0,0,0,0,0,0,0,0,0,0},{0,1,1,0,1,1,1,0,1,0},{0,1,1,0,1,0,1,0,1,0},{0,1,1,0,1,0,0,1,1,0},{0,1,1,0,0,1,1,1,1,0},{0,1,1,1,0,1,1,1,1,0},{0,1,0,1,1,1,0,1,1,0},{0,1,0,0,0,1,0,0,1,0},{0,0,1,1,1,1,1,1,1,0},{0,0,0,0,0,0,0,0,0,0},};//初始迷宫数据（1－通，0－不通）static int foot[10][10]={0};//标记某点是否走过（1－走过，0－未走过）void printpath(SqStack &s)//打印迷宫通路{int i,j;SElemType e;while(!StackEmpty(s)){Pop(s,e);foot[e.seat.row][e.seat.col]=1;}for(i=0;i<10;i++){printf("\n");for(j=0;j<10;j++)if(foot[i][j]) printf(" # ");else printf(" 。