自考数据结构复习笔记

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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!。

数据结构复习笔记

数据结构复习笔记

数据结构复习笔记一、介绍数据结构是计算机科学中的重要概念,它研究的是数据的组织、存储和管理方式。

在计算机程序设计中,选择正确的数据结构可以对程序的性能和效率产生重要影响。

本文将对常见的数据结构进行复习和总结。

二、数组数组是一种线性数据结构,它由相同类型的元素组成,通过索引进行访问。

数组的优点是可以快速访问任意位置的元素,缺点是插入和删除操作的效率较低。

数组在内存中分配连续的空间,并且可以通过索引计算出元素的地址,因此访问效率较高。

三、链表链表也是一种线性数据结构,它由节点组成,每个节点包含一个元素和指向下一个节点的指针。

链表的优点是插入和删除操作的效率较高,缺点是访问任意位置的元素需要从头节点开始遍历。

链表在内存中分配离散的空间,节点通过指针连接,因此插入和删除操作的效率较高。

四、栈栈是一种先进后出(LIFO)的数据结构,它只允许在一端进行插入和删除操作。

栈的应用广泛,例如函数调用、表达式求值和括号匹配等。

栈可以使用数组或链表来实现,其中数组实现的栈称为顺序栈,链表实现的栈称为链式栈。

五、队列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,另一端进行删除操作。

队列的应用包括任务调度、消息传递和缓冲区管理等。

队列可以使用数组或链表来实现,其中数组实现的队列称为顺序队列,链表实现的队列称为链式队列。

六、树树是一种非线性的数据结构,它由节点和边组成。

树的特点是有且仅有一个根节点,每个节点可以有零或多个子节点。

树的应用广泛,例如文件系统、数据库索引和路由算法等。

常见的树结构包括二叉树、平衡树和二叉搜索树等。

七、图图是一种非线性的数据结构,它由节点和边组成。

图的特点是节点之间可以有多个连接,连接可以是有向或无向。

图的应用包括社交网络、路径规划和网络拓扑等。

常见的图算法包括深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)等。

八、哈希表哈希表是一种基于哈希函数的数据结构,它可以高效地插入、删除和查找元素。

数据结构笔记整理

数据结构笔记整理

数据结构笔记整理数据结构是计算机科学中非常重要的一门课程,它研究的是如何将数据组织和存储在计算机中,以便能够高效地访问和操作数据。

以下是我整理的数据结构的一些笔记:1. 数组(Array):数组是一种线性数据结构,它由相同类型的元素组成,并且在内存中是连续存储的。

可以通过索引来访问数组中的元素。

数组的优点是可以在O(1)的时间复杂度内访问元素,缺点是插入和删除元素的时间复杂度比较高。

2. 链表(Linked List):链表也是一种线性数据结构,它由节点组成,每个节点包含一个存储数据的元素和一个指向下一个节点的指针。

链表的优点是插入和删除元素的时间复杂度比较低,缺点是访问元素的时间复杂度比较高。

3. 栈(Stack):栈是一种特殊的线性数据结构,它遵循先进后出(LIFO)的原则。

可以使用数组或链表实现栈。

栈的常见操作包括压入(push)和弹出(pop)元素。

4. 队列(Queue):队列也是一种特殊的线性数据结构,它遵循先进先出(FIFO)的原则。

可以使用数组或链表实现队列。

队列的常见操作包括入队(enqueue)和出队(dequeue)元素。

5. 树(Tree):树是一种非线性数据结构,它由节点和边组成。

每个节点可以有多个子节点,根节点没有父节点。

常见的树结构包括二叉树(Binary Tree)和二叉搜索树(Binary Search Tree)。

6. 图(Graph):图是一种非线性数据结构,它由节点和边组成。

节点表示实体,边表示实体之间的关系。

图可以是有向的或无向的,可以有权重或无权重。

7. 堆(Heap):堆是一种特殊的树结构,它是一个完全二叉树,并且满足堆序性质,即节点的值大于等于(或小于等于)其子节点的值。

堆常用于实现优先队列。

8. 散列表(Hash Table):散列表是一种基于散列函数实现的数据结构,它可以用来存储键值对。

通过散列函数,可以将键映射到数组的特定位置,从而实现高效的查找和插入操作。

自学考试《数据结构》各章复习要点总结

自学考试《数据结构》各章复习要点总结
星形测针的校正
测头的测力和测针的长度
测力影响测量精度 选择适合测针长度的测头,注意测力和测针长度(重量)的协调。 自动更换测针组的校正必须成组校正
测针长度与触发角度
测量元素的分析
单击此处添加文本具体内容
PART.02
元素的测针半径补偿
点的半径补偿方向,以坐标系的轴向和测头回退方向为准。
测量元素的分析
测针校正的方法
量块、环规、球 测头校正有多种方法:可以利用量块、环规进行测量,改变测针直径直到测量出准确结果。 最好的校正是使用标准球,既可以测准直径,又可以得出测针的位置关系。
为什么测针的等效直径小于名义值
只有接触后才能触发。 触发后的计数锁存的时间。 测量机停止时惯性。 测针变形。 测针越长,等效直径越小。 校正测针的速度要与测量速度一致。
面、线的测头补偿。 圆、圆柱、圆锥的半径补偿。 曲线、曲面的半径补偿。 测量误差和测点的数量
测量元素的分析
测量距离 小平面的距离。 测孔还是测圆柱。
坐标系
单击此处添加文本具体内容
PART.03
测量公差(如:位置度)的需要。 程序测量的需要。 准确测量的需要。 辅助测量。
零件坐标系
为什么建零件坐标系
几个难题
小圆弧
小于1/4圆,会出现很大的测量误差,分辨力、重复性原因。增加测量点。 改变方法,测量轮廓。 拟合的方法。(根据具体情况,探讨)
拟合法测量小圆弧
几个难题
同轴度
基准与被测的关系。 测量方法的限制。 按照实际使用的情况处理。
同轴度测量
窄平面的平行和垂直度 窄平面对矢量方向影响大的因素。 输入参考长度的选择。 转换测面为测线。
回转体零件坐标系
单击此处添加正文,文字是您思想的提炼,为了演示发布的良好效果,请言简意赅地阐述您的观点。您的内容已经简明扼要,字字珠玑,但信息却千丝万缕、错综复杂,需要用更多的文字来表述;但请您尽可能提炼思想的精髓,否则容易造成观者的阅读压力,适得其反。

数据结构复习要点(整理版)

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。

苏仕华版自考数据结构笔记总结

苏仕华版自考数据结构笔记总结

第一章概论1、若结点的存储地址与其关键字之间存在某种映射关系则称为:散列存储结构。

2、数据类型通常称为原子型和结构型。

索引存储:附加索引表。

关键字是能唯一标识一个元素的一个数据项或多个数据项的组合。

3、抽象数据类型是指数据逻辑结构及与之相关的操作第二章线性表4、顺序表便于按号查找结点5、顺序表中插入一个元素平均需要移动n/2删除一个元素平均需要移动(n-1)/26、最节省时间的存储结构式:仅有尾指针的单循环链表,带头结点的双循环链表。

7、将线性表的数据元素按其逻辑次序依次存入一组地址连续的存储单元里,用这种方法存储的线性表称为顺序表。

8、在第i个元素之前插入一个新元素需要进n-i+1次移动,在第i个元素之后插入一个新元素需要后移n-i个元素。

9、单链表中每个结点的存储地址是存放在其直接前驱结点的指针域中10、在双链表中要删除已知结点*p,其时间复杂度为O(1)第三章栈和队列11、循环队列出队列:(front+1)%m 入队列:(rear+1)%m 循环队列元素个数:(rear-front+m)%m12、栈的链式存储结构:不需要判断栈满单需要判断栈空。

顺序存储结构:既需要判断栈空也需要判断栈满且需要置空栈。

13、递归实现和函数调用时,处理参数及返回地址,应采用的数据结构是堆栈。

14、初始top为n+1,则X入栈操作:top=top-1; V[top]=X;第四章多维数组和广义表15、二维数组Am*n按行优先顺序存储公式:LOC(aij) = LOC(a00) + (i*n+j)*d16、三位数组A m*n*p按行优先顺序存储公式:LOC(a ijk) = LOC(a000)+(i*n*p+j*p+k)*d17、应许结点共享的表称为再入表。

广义表的深度:展开后所含括号的层数。

18、稀疏矩阵的三元组表是顺序存储结构19、广义表表头和表尾深度相同,则广义表深度+1,不同则为深度最深。

20、假设以行优先顺序将一个n阶的5对角矩阵压缩存储到一维数组Q中,则数组Q的大小至少为5n-6(n>5)。

数据结构知识点-个人笔记

数据结构知识点-个人笔记

数据结构知识点-个人笔记(总37页)--本页仅作为文档封面,使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--《数据结构与算法》复习第1部分:1. 概念:数据结构,存储结构,逻辑结构注:磁盘文件管理系统是树状结构。

基本概念(1)数据:指所有能够输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的总称(图像声音都可以通过编码归于数据的范围),范围大(2)数据项:数据的不可分割的最小单元(3)数据元素:是数据的基本单位,有若干数据项组成,通常作为一个整体考虑(4)数据对象:性质相同的数据元素的集合,是数据的一个子集。

例子:表A表B其中,A 表为成绩表,B 表为学生信息表,这两张表就是数据;单独的一张表就称为数据对象,即A 和B 表都是一个数据对象;每张表中的每一行就称为数据元素;姓名,性别,身高,科目,分数就称为数据项 数据结构定义:相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合,这种关系包括三方面的内容,即数据逻辑结构,数据存储结构,数据的操作。

2.数据元素是组成数据的基本单位3.算法,算法分析,算法特性,时间复杂度算法:描述求解问题方法操作步骤的集合。

(不是所有的程序都是算法,要满足五个特性)时间复杂度定义:在算法分析中,一般用算法中的语句的执行次数来度量算法的时间效率,时间效率也就是时间复杂度。

计算方法:对于问题规模为n 的某个函数f(n),算法时间复杂度记为T(n),存在一个正常数c ,使cf(n)>T(n)恒成立,则T(n)=Of(n),称Of(n)为时间复杂度。

时间复杂度的大O 表示法:保留最高次数项,令最高次数项的系数为1。

例如O(8)->O(1),O(2n^3+2n^2)->O(n^3),O(n*log2 n)第2部分1. 线性表的概念,特点,存储结构.1线性表的概念:线性表是最简单,最常见,最基本的一种线性结构(数据的逻辑结构的一种),元素之间为线性关系,即除了第一个和最后一个元素之外,所有的元素都有前驱和后继元素,同一个线性表中的数据类型相同。

数据结构总结复习笔记

数据结构总结复习笔记

欢迎阅读第一章概论1.数据:信息的载体,能被计算机识别、存储和加工处理。

2.数据元素:数据的基本单位,可由若干个数据项组成,数据项是具有独立含义的最小标识单位。

3.数据结构:数据之间的相互关系,即数据的组织形式。

它包括:1)数据的逻辑结构,从逻辑关系上描述数据,与数据存储无关,独立于计算机;2)数据的存储结构,是逻辑结构用计算机语言的实现,依赖于计算机语言。

3/排序。

4.现。

5.6.7.8.(1(29.1234)散列存储,按结点的关键字直接计算出存储地址。

10.评价算法的好坏是:算法是正确的;执行算法所耗的时间;执行算法的存储空间(辅助存储空间);易于理解、编码、调试。

11.算法的时间复杂度T(n):是该算法的时间耗费,是求解问题规模n的函数。

记为O(n)。

时间复杂度按数量级递增排列依次为:常数阶O(1)、对数阶O(log2n)、线性阶O(n)、线性对数阶O(nlog2n)、平方阶O(n^2)、立方阶O(n^3)、……k次方阶O(n^k)、指数阶O(2^n)。

13.算法的空间复杂度S(n):是该算法的空间耗费,是求解问题规模n的函数。

12.算法衡量:是用时间复杂度和空间复杂度来衡量的,它们合称算法的复杂度。

13. 算法中语句的频度不仅与问题规模有关,还与输入实例中各元素的取值相关。

第二章线性表1.线性表:是由n(n≥0)个数据元素组成的有限序列。

3.顺序表:把线性表的结点按逻辑次序存放在一组地址连续的存储单元里。

4.顺序表结点的存储地址计算公式:Loc(ai)=Loc(a1)+(i-1)*C;1≤i≤n第?三?章???栈?和?队?列??1.栈是限制仅在表的一端进行插入和删除运算的线性表又称为后进先出表(LIFO表)。

插入、删除端称为栈顶,另一端称栈底。

表中无元素称空栈。

2.栈的基本运算有:1)2)3)4)5)6)3.4.“下溢”。

5.////public boolean isEmpty();//数据元素e 入栈public void push(Object e);//栈顶元素出栈public Object pop() throws StackEmptyException;//取栈顶元素public Object peek() throws StackEmptyException; }public class StackArray implements Stack { private final int LEN = 8; //数组的默认大小private Object[] elements; //数据元素数组top = -1;}//}//}//数据元素e 入栈public void push(Object e) {if (getSize()>=elements.length)expandSpace();elements[++top] = e;}private void expandSpace(){Object[] a = new Object[elements.length*2];for (int i=0; i<elements.length; i++)a[i] = elements[i];elements = a;}//}//return elements[top];}}6.链栈:栈的链式存储结构称链栈。

自学考试《数据结构》各章复习要点总结

自学考试《数据结构》各章复习要点总结
1. 先进后出(FIL…
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
02
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。

自考数据结构笔记(超级详细 可做考试条)

自考数据结构笔记(超级详细 可做考试条)

自考数据结构笔记(详尽版)感谢热心自考人:liuii322笔记特点:图例丰富,超级详细,几乎涵盖本课程所有要求掌握的知识点,。

用于复习和做小条概论- 学习数据结构的意义 (2)概论- 算法的描述和分析(一) (3)线性表 - 链式存储结构- 单链表的运算(一) (7)三栈和队列 - 栈 - 栈的定义及基本运算 (13)三栈和队列 - 队列 - 队列的定义及基本运算 (15)三栈和队列 - 队列 - 顺序队列 (15)栈和队列 - 队列 - 链队列 (16)三栈和队列 - 栈和队列的应用实例 - 栈的应用实例(一) (17)四—串的基本概念(一) (19)图 - 图的概念(一) (41)图 - 图的存储结构 - 邻接矩阵表示法 (44)图 - 图的遍历 - 深度优先遍历(一) (48)图 - 图的遍历 - 广度优先遍历(一) (50)图 - 生成树和最小生成树 - 生成树 (52)图 - 生成树和最小生成树 - 最小生成树(一) (53)图 - 最短路径(一) (55)图 - 拓扑排序(一) (56)排序 - 排序基本概念(一) (57)排序 - 插入排序 - 直接插入排序(一) (58)排序 - 插入排序 - 直接插入排序(二) (59)排序 - 插入排序 - 希尔排序 (59)排序 - 交换排序 - 冒泡排序(一) (60)排序 - 交换排序 - 快速排序(一) (62)排序 - 选择排序 - 堆排序(一) (64)排序 - 归并排序(一) (65)排序 - 分配排序 - 基数排序 (67)排序 - 各种内部排序方法的比较和选择(一) (68)查找 - 查找的基本概念 (69)查找-线性表的查找-顺序查找 (69)查找 - 线性表的查找 - 二分查找(一) (70)查找 - 线性表的查找 - 分块查找 (71)查找 - 树上的查找 - 二叉排序树(一) (72)查找 - 树上的查找 - B-树 (75)查找 - 散列技术 - 散列表的概念 (79)查找 - 散列技术 - 散列函数的构造方法 (80)文件- 文件的基本概念(一) (80)文件 - 顺序文件 (82)文件 - 索引文件(一) (82)文件 - 索引顺序文件 - ISAM文件(一) (83)文件 - 索引顺序文件 - VSAM文件(一) (85)文件 - 散列文件 (86)文件 - 多关键字文件 - 多重表文件 (87)文件 - 多关键字文件 - 倒排文件 (87)概论--基本概念和术语数据:数据:指能够被计算机识别、存储和加工处理的信息载体。

自考数据结构重点(珍藏版)

自考数据结构重点(珍藏版)

自考数据结构重点(珍藏版)自考数据结构重点(珍藏版)一、介绍数据结构是计算机科学中非常重要的概念,它涉及到组织、管理和存储数据的方法。

掌握数据结构的核心概念对于程序设计和算法的实现至关重要。

本文将介绍自考数据结构课程的重点内容,帮助您更好地理解和应用这些知识。

二、线性表1. 数组数组是最简单的一种数据结构,它是一种线性表的结构,其中的元素按照一定顺序排列。

我们可以通过数组下标来访问和修改对应位置的元素。

2. 链表链表是另一种常用的线性表结构,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。

链表的优点是插入和删除操作的效率较高,但访问任意位置的元素需要遍历整个链表。

三、栈和队列1. 栈栈是一种具有后进先出(LIFO)特点的数据结构,主要包含入栈和出栈两种操作。

入栈将元素压入栈顶,出栈将栈顶元素移除。

2. 队列队列是一种具有先进先出(FIFO)特点的数据结构,主要包含入队和出队两种操作。

入队将元素插入队尾,出队将队头元素移除。

四、树树是一种自然且常用的数据结构,它具有层次结构和分支结构的特点。

1. 二叉树二叉树是树结构中最简单且常见的一种形式。

每个节点最多有两个子节点,分别是左子节点和右子节点。

2. 二叉搜索树二叉搜索树是一种特殊的二叉树,它的左子树中的值都小于根节点,右子树中的值都大于根节点。

这个特点使得二叉搜索树在查找和插入操作上有较高的效率。

五、图图是一种非线性的数据结构,它由节点和边组成。

图的节点可以表示不同的实体,边表示节点之间的联系。

1. 有向图和无向图有向图中的边有方向性,而无向图中的边没有方向性。

2. 最短路径算法最短路径算法用于计算两个节点之间的最短路径长度。

常见的最短路径算法包括迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法。

六、排序算法排序算法用于将一组数据按照特定顺序进行排列。

1. 冒泡排序冒泡排序通过交换相邻的元素来进行排序。

它重复地遍历数列,每次比较相邻的两个元素,将较大的元素移动到后面。

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)。

自考数据结构02331知识点

自考数据结构02331知识点

1、二叉树并非是树的特殊情形,它们是两种不同的数据结构。

2、在有序树中,虽然一个结点的孩子之间是有左右次序的,但是若该结点只有一个孩子,就无须区分其左右次序。

而在二叉树中,即使是一个孩子也有左右之分。

3、在直接插入排序中,每次取出的未排序数字是从后往前依次比较的。

如:对于记录(54,38,96,23,15,72,60,45,83),当把第7个记录60插入时,需比较3 次。

解:前6个已排序好记录15,23,38,54,72,96,所以从后往前要比较96,72和54。

在快速排序中,前后的i和j是从后面的j开始比较的,比较者不动,被替换者后(前)移如:对于记录(51,22,83,46,75,18,68,30)解:第一趟划分:哨兵R[0]=i=51,先从j=30比较,30<51,30替换51,i=22,i≯51,后移i=83,83>51,83替换30,j=68,依次继续。

冒泡排序中,最好与最坏时间复杂度不相同。

无论待排序列是否有序(即不受数据初始状态影响),时间复杂度都是O(n2)的排序算法是直接选择排序。

记录关键字比较次数与记录的初始排列次序无关的是直接选择排序。

在待排序的记录关键字序列基本有序的前提下,效率最高的排序方法是直接插入排序,效率最低的是快速排序。

2013.1.23对同一个基本有序的待排序序列分别进行堆排序、快速排序和冒泡排序,最省时间的是4、对于哈夫曼编码,应该先构造哈夫曼树:每次取权值最小的两个结点(包含新生成的结点)放一起生成新结点。

至于左右孩子之分,按照编码字出现的先后顺序去决定(还是左小右大)。

关于哈夫曼树的一些解释:哈夫曼树不唯一,和你左右子树的编码有关。

但最小带权路径长度唯一。

你记住每次都是从集合中寻找两个最小元素,权值相加之后形成的那个元素得重新放入集合参与新的比较。

递归下去生成的树才没有问题,否则弄不好就是一个单枝树上去了。

你最好采取我建议的规则,自己设置一个优先级。

数据结构复习笔记

数据结构复习笔记

数据结构复习笔记数据结构是计算机科学中非常重要的一门基础课程,它对于我们理解和解决各种计算问题有着至关重要的作用。

在学习和复习数据结构的过程中,我积累了不少的知识和心得,现在将其整理成这篇复习笔记,希望能对大家有所帮助。

首先,让我们来了解一下什么是数据结构。

简单来说,数据结构就是数据的组织方式和存储结构,以及在这些结构上进行的操作。

它可以帮助我们更高效地存储、管理和处理数据,提高程序的运行效率和性能。

常见的数据结构有很多种,比如数组、链表、栈、队列、树和图等。

数组是一种最简单也是最常用的数据结构。

它是一组具有相同数据类型的元素的有序集合,通过下标可以快速访问其中的元素。

但是,数组的大小在创建时就已经确定,并且插入和删除元素的操作比较复杂,因为可能需要移动大量的元素。

链表则是一种动态的数据结构,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。

链表的优点是插入和删除元素比较方便,只需要修改指针即可,但是访问特定位置的元素需要从头开始遍历,效率较低。

栈是一种特殊的线性表,它遵循“后进先出”的原则。

就像一个堆满盘子的桶,最后放进去的盘子最先被拿出来。

栈的操作主要有入栈和出栈,常用于函数调用、表达式求值等场景。

队列则是遵循“先进先出”原则的线性表。

就像排队买票一样,先排队的人先买到票。

队列的操作有入队和出队,常用于任务调度、消息传递等方面。

树是一种分层的数据结构,常见的有二叉树、二叉搜索树、AVL 树、红黑树等。

二叉树每个节点最多有两个子节点,二叉搜索树则是一种有序的二叉树,左子树的所有节点值小于根节点,右子树的所有节点值大于根节点。

AVL 树和红黑树是为了保持树的平衡,提高查找、插入和删除的效率。

图是由顶点和边组成的数据结构,可以分为有向图和无向图。

图的应用非常广泛,比如网络路由、社交网络分析、地图导航等。

在实际应用中,我们需要根据具体的问题选择合适的数据结构。

比如,如果需要频繁地在头部和尾部进行插入和删除操作,队列可能是一个好的选择;如果需要快速查找元素,二叉搜索树或哈希表可能更合适。

数据结构复习笔记

数据结构复习笔记

数据结构复习笔记在计算机科学领域中,数据结构是一门极其重要的基础课程。

它不仅是编程的基石,更是解决各种复杂问题的关键工具。

通过对数据结构的学习和掌握,我们能够更加高效地组织和处理数据,从而提高程序的性能和效率。

接下来,就让我为大家梳理一下数据结构的重要知识点。

首先,我们来谈谈线性表。

线性表是一种最简单的数据结构,它是由一组相同类型的数据元素组成的有限序列。

常见的线性表有顺序表和链表。

顺序表就像是一排紧密排列的座位,每个元素都按照顺序依次存放,查找方便但插入和删除操作比较麻烦,因为需要移动大量的元素。

而链表则像是一条由珠子串成的链子,每个珠子(节点)包含数据和指向下一个节点的指针,插入和删除操作很灵活,只需要修改指针即可,但查找就相对较慢。

栈和队列也是常见的数据结构。

栈是一种“后进先出”的结构,就像一个桶,最后放进去的东西最先被取出来。

比如我们在浏览器中后退网页的操作,就可以用栈来实现。

队列则是“先进先出”,如同排队买票,先到的先服务。

在操作系统中,打印任务的处理就常常使用队列。

接着说说树这种数据结构。

树是一种分层的数据结构,其中每个节点最多有两个子节点的称为二叉树。

二叉树又分为满二叉树、完全二叉树等。

二叉查找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、插入和删除操作的时间复杂度都可以达到 O(logn),效率很高。

平衡二叉树则是为了避免二叉查找树退化成链表而出现的,它能始终保持左右子树的高度差不超过 1,保证了较好的性能。

另外,图也是非常重要的数据结构。

图由顶点和边组成,可以分为有向图和无向图。

图的存储方式有邻接矩阵和邻接表等。

图的遍历算法有深度优先遍历和广度优先遍历。

在实际应用中,图常用于解决路径规划、网络优化等问题。

在学习数据结构的过程中,算法的设计和分析也是至关重要的。

时间复杂度和空间复杂度是衡量算法性能的重要指标。

常见的时间复杂度有 O(1)、O(n)、O(logn)、O(nlogn)、O(n^2) 等。

02331数据结构自考——各章要点

02331数据结构自考——各章要点

自考《数据结构》各章要点一第一章概论数据就是指能够被计算机识别、存储和加工处理的信息的载体。

数据元素是数据的基本单位,可以由若干个数据项组成。

数据项是具有独立含义的最小标识单位。

数据结构的定义:·逻辑结构:从逻辑结构上描述数据,独立于计算机。

·线性结构:一对一关系。

·线性结构:多对多关系。

·存储结构:是逻辑结构用计算机语言的实现。

·顺序存储结构:如数组。

·链式存储结构:如链表。

·稠密索引:每个结点都有索引项。

·稀疏索引:每组结点都有索引项。

·散列存储结构:如散列表。

·对数据的操作:定义在逻辑结构上,每种逻辑结构都有一个运算集合。

·常用的有:检索、插入、删除、更新、排序。

·数据类型:是一个值的集合以及在这些值上定义的一组操作的总称。

·原子类型:由语言提供。

·结构类型:由用户借助于描述机制定义,是导出类型。

抽象数据类型ADT:·是抽象数据的组织和与之的操作。

相当于在概念层上描述问题。

·优点是将数据和操作封装在一起实现了信息隐藏。

程序设计的实质是对实际问题选择一种好的数据结构,设计一个好的算法。

算法取决于数据结构。

算法是一个良定义的计算过程,以一个或多个值输入,并以一个或多个值输出。

评价算法的好坏的因素:·算法是正确的;·执行算法的时间;·执行算法的存储空间(主要是辅助存储空间);·算法易于理解、编码、调试。

时间复杂度:是某个算法的时间耗费,它是该算法所求解问题规模n的函数。

渐近时间复杂度:是指当问题规模趋向无穷大时,该算法时间复杂度的数量级。

评价一个算法的时间性能时,主要标准就是算法的渐近时间复杂度。

算法中语句的频度不仅与问题规模有关,还与输入实例中各元素的取值相关。

时间复杂度按数量级递增排列依次为:常数阶O(1)、对数阶O(log2n)、线性阶O(n)、线性对数阶O(nlog2n)、平方阶O(n^2)、立方阶O(n^3)、……k次方阶O(n^k)、指数阶O(2^n)。

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【数据结构】复习笔记第一章概论1.数据:信息的载体,能被计算机识别、存储和加工处理。

2.数据元素:数据的基本单位,可由若干个数据项组成,数据项是具有独立含义的最小标识单位。

3.数据结构:数据之间的相互关系,即数据的组织形式。

它包括:1)数据的逻辑结构,从逻辑关系上描述数据,与数据存储无关,独立于计算机;2)数据的存储结构,是逻辑结构用计算机语言的实现,依赖于计算机语言。

3)数据的运算,定义在逻辑结构上,每种逻辑结构都有一个运算集合。

常用的运算:检索/插入/删除/更新/排序。

4.数据的逻辑结构可以看作是从具体问题抽象出来的数学模型。

数据的存储结构是逻辑结构用计算机语言的实现。

5.数据类型:一个值的集合及在值上定义的一组操作的总称。

分为:原子类型和结构类型。

6.抽象数据类型:抽象数据的组织和与之相关的操作。

优点:将数据和操作封装在一起实现了信息隐藏。

7. 抽象数据类型ADT:是在概念层上描述问题;类:是在实现层上描述问题;在应用层上操作对象(类的实例)解决问题。

8.数据的逻辑结构,简称为数据结构,有:(1)线性结构,若结构是非空集则仅有一个开始和终端结点,并且所有结点最多只有一个直接前趋和后继。

(2)非线性结构,一个结点可能有多个直接前趋和后继。

9.数据的存储结构有:1)顺序存储,把逻辑相邻的结点存储在物理上相邻的存储单元内。

2)链接存储,结点间的逻辑关系由附加指针字段表示。

3)索引存储,存储结点信息的同时,建立附加索引表,有稠密索引和稀疏索引。

4)散列存储,按结点的关键字直接计算出存储地址。

10.评价算法的好坏是:算法是正确的;执行算法所耗的时间;执行算法的存储空间(辅助存储空间);易于理解、编码、调试。

11.算法的时间复杂度T(n):是该算法的时间耗费,是求解问题规模n的函数。

记为O(n)。

时间复杂度按数量级递增排列依次为:常数阶O(1)、对数阶O(log2n)、线性阶O(n)、线性对数阶O(nlog2n)、平方阶O(n^2)、立方阶O(n^3)、……k次方阶O(n^k)、指数阶O(2^n)。

13.算法的空间复杂度S(n):是该算法的空间耗费,是求解问题规模n的函数。

12.算法衡量:是用时间复杂度和空间复杂度来衡量的,它们合称算法的复杂度。

13. 算法中语句的频度不仅与问题规模有关,还与输入实例中各元素的取值相关。

第二章线性表1.线性表:是由n(n≥0)个数据元素组成的有限序列。

2.线性表的基本运算有:1)InitList(L),构造空表,即表的初始化;2)ListLength(L),求表的结点个数,即表长;3)GetNode(L,i),取表中第i个结点,要求1≤i≤ListLength(L);4)LocateNode(L,x)查找L中值为x的结点并返回结点在L中的位置,有多个x则返回首个,没有则返回特殊值表示查找失败。

5)InsertList(L,x,i)在表的第i个位置插入值为x的新结点,要求1≤i≤ListLength(L)+1;6)DeleteList(L,i)删除表的第i个位置的结点,要求1≤i≤ListLength(L);3.顺序表:把线性表的结点按逻辑次序存放在一组地址连续的存储单元里。

4.顺序表结点的存储地址计算公式:Loc(ai)=Loc(a1)+(i-1)*C;1≤i≤n5.顺序表上的基本运算(1)插入void insertlist(seqlist *L,datatype x,int i){int j;if(i<1||i>L->length+1)error(“position error”);if(L->length>=listsize)error(“overflow”);for(j=L->length-1;j>=i-1;j--)L->data[j+1]=L->data[j]; 结点后移L->data[i-1]=x;L->length++;}在顺序表上插入要移动表的n/2结点,算法的平均时间复杂度为O(n)。

(2)删除void delete (seqlist *L,int i){int j;if(i<1||i>L->length)error(“position error”);for(j=i;j<=L->length-1;j++)L->data[j-1]=L->data[j]; 结点前移L->length--;}在顺序表上删除要移动表的(n+1)/2结点,算法的平均时间复杂度为O(n)。

6.单链表:只有一个链域的链表称单链表。

在结点中存储结点值和结点的后继结点的地址,data next data是数据域,next是指针域。

(1)建立单链表。

时间复杂度为O(n)。

加头结点的优点:1)链表第一个位置的操作无需特殊处理;2)将空表和非空表的处理统一。

(2)查找运算。

时间复杂度为O(n)。

1)按序号查找。

Listnode * getnode(linklist head,int i){int j;listnode *p;p=head;j=0;while(p->next&&j<i){p=p->next; 指针下移j++;}if(i==j)return p;elsereturn NULL;}2)按值查找。

Listnode * locatenode(linklist head ,datatype key){listnode *p=head->next;while(p&&p->data!=key)p=p->next;return p;}(3)插入运算。

时间复杂度为O(n)。

V oid insertlist(linklist head ,datatype x, int i){listnode *p;p=getnode(head,i-1);if(p==NULL);error(“position error”);s=(listnode *)malloc(sizeof(listnode));s->data=x;s->next=p->next;p->next=s;}(4)删除运算。

时间复杂度为O(n)。

V oid deletelist(linklist head ,int i){listnode *p ,*r;p=getnode(head ,i-1);if(p==NULL||p->next==NULL)error(“position error”);r=p->next;p->next=r->next;free(r);}7.循环链表:是一种首尾相连的链表。

特点是无需增加存储量,仅对表的链接方式修改使表的处理灵活方便。

8.空循环链表仅由一个自成循环的头结点表示。

9.很多时候表的操作是在表的首尾位置上进行,此时头指针表示的单循环链表就显的不够方便,改用尾指针rear来表示单循环链表。

用头指针表示的单循环链表查找开始结点的时间是O(1),查找尾结点的时间是O(n);用尾指针表示的单循环链表查找开始结点和尾结点的时间都是O(1)。

10.在结点中增加一个指针域,prior|data|next。

形成的链表中有两条不同方向的链称为双链表。

1) 双链表的前插操作。

时间复杂度为O(1)。

V oid dinsertbefore(dlistnode *p ,datatype x){dlistnode *s=malloc(sizeof(dlistnode));s->data=x;s->prior=p->prior;s->next=p;p->prior->next=s;p->prior=s;}2) 双链表的删除操作。

时间复杂度为O(1)。

V oid ddeletenode(dlistnode *p){p->prior->next=p->next;p->next->prior=p->prior;free(p);}11.顺序表和链表的比较1)基于空间的考虑:顺序表的存储空间是静态分配的,链表的存储空间是动态分配的。

顺序表的存储密度比链表大。

因此,在线性表长度变化不大,易于事先确定时,宜采用顺序表作为存储结构。

2)基于时间的考虑:顺序表是随机存取结构,若线性表的操作主要是查找,很少有插入、删除操作时,宜用顺序表结构。

对频繁进行插入、删除操作的线性表宜采用链表。

若操作主要发生在表的首尾时采用尾指针表示的单循环链表。

12.存储密度=(结点数据本身所占的存储量)/(整个结点结构所占的存储总量)存储密度:顺序表=1,链表<1。

第三章栈和队列1.栈是限制仅在表的一端进行插入和删除运算的线性表又称为后进先出表(LIFO表)。

插入、删除端称为栈顶,另一端称栈底。

表中无元素称空栈。

2.栈的基本运算有:1)initstack(s),构造一个空栈;2)stackempty(s),判栈空;3)stackfull(s),判栈满;4)push(s,x),进栈;5)pop (s),退栈;6)stacktop(s),取栈顶元素。

3.顺序栈:栈的顺序存储结构称顺序栈。

4.当栈满时,做进栈运算必定产生空间溢出,称“上溢”。

当栈空时,做退栈运算必定产生空间溢出,称“下溢”。

上溢是一种错误应设法避免,下溢常用作程序控制转移的条件。

5.在顺序栈上的基本运算:1)置空栈。

V oid initstack(seqstack *s){s->top=-1;}2)判栈空。

int stackempty(seqstack *s){return s->top==-1;}3)判栈满。

int stackfull(seqstack *s){return s->top==stacksize-1;}4)进栈。

V oid push(seqstack *s,datatype x){if(stackfull(s))error(“stack overflow”);s->data[++s->top]=x;}5)退栈。

Datatype pop(seqstack *s){if(stackempty(s))error(“stack underflow”);return S->data[s->top--];}6)取栈顶元素。

Dtatatype stacktop(seqstack *s){if(stackempty(s))error(“stack underflow”);return S->data[s->top];}6.链栈:栈的链式存储结构称链栈。

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