数据结构知识点总结
数据结构知识点
数据结构是计算机科学的一个关键领域，主要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。
数据元素是数据的基本单位，在计算机程序中通常作为一个整体进行考虑和处理。
数据结构主要包含三个方面的含义：逻辑结构、存储结构、数据运算。
同时，数据类型、抽象数据类型也是数据结构的重要组成部分。
让我们详细了解一下这些知识点：
1. 逻辑结构：这是数据元素之间的逻辑关系，包括线性结构（如线性表、栈、队列）和非线性结构（如树、图、集合）。
2. 存储结构：也称为物理结构，是逻辑结构在计算机中的表示。
3. 数据类型：是一个值的集合以及定义在这个值集上的一组操作的总称。
4. 抽象数据类型：通常由用户定义，用以表示应用问题的数据模型以及定义在该模型上的一组操作。
5. 数组和链表：包括其定义、初始化、基本操作等。
特别是单链表的定义和初始化，这是一个常见的考试知识点。
6. 栈和队列：包括其定义、基本操作等。
7. 树和图：包括二叉树、AVL树、堆、B树、红黑树、图等数据结构的定义、基本操作和应用。
8. 时间复杂度和空间复杂度：算法的效率分析主要依赖于时间复杂
度和空间复杂度的估算。
9. 各种数据结构的应用和实现：需要理解每种数据结构的优缺点，以及各自适用的场景，能够根据实际问题选择合适的数据结构。
数据结构 知识点总结
数据结构知识点总结一、基本概念数据：所有能被输入到计算机并被处理的符号的集合。
数据元素：数据的基本单位，也称为结点、节点或记录。
数据项：构成数据元素的不可分割的最小单位。
抽象数据类型：抽象数据组织和与之相关的操作，通常采用数据对象、数据关系、基本操作集这样的三元组来表示。
二、逻辑结构数据的逻辑结构是从逻辑关系上描述数据，它与数据的存储无关，是独立于计算机的。
数据元素之间的关系（逻辑结构）可分为四类：集合结构：数据元素之间除了“属于同一集合”的关系外，别无其它关系。
线性结构：数据元素之间存在一对一的关系，如数组、链表、队列和栈等。
树形结构：数据元素之间存在一对多的关系，如二叉树、多叉树等。
图结构或网状结构：数据元素之间存在多对多的关系。
三、存储结构数据对象在计算机中的存储表示称为数据的存储结构，也称物理结构。
数据元素在计算机中有两种基本的储存结构：顺序存储结构：借助元素在存储器中的相对位置来表示数据元素之间的逻辑关系，通常借助程序设计语言的数组类型来描述。
链式存储结构：无需占用一整块存储空间，数据元素的存储位置不必连续，而是通过指针链接形成逻辑关系。
四、数据结构的运算数据结构中的运算包括插入、删除、查找、遍历等，这些运算的实现依赖于具体的逻辑结构和存储结构。
五、数据结构的应用数据结构在各个领域都有广泛的应用，如数据库系统、计算机网络、图形处理等。
通过合理地选择和设计数据结构，可以提高程序的运行效率，降低存储空间的占用。
六、数据结构与算法的关系数据结构和算法是相辅相成的。
数据结构是算法的基础，算法的实现依赖于特定的数据结构。
同时，算法的优化也往往需要对数据结构进行改进和调整。
总结来说，数据结构是计算机科学中的核心概念之一，它涉及数据的组织、存储和运算等多个方面。
理解和掌握数据结构的基本知识点和原理，对于提高编程能力和解决实际问题具有重要意义。
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。
(完整版)数据结构知识点总结
数据结构知识点概括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。
·索引存储结构：·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。
·数据运算。
·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。
·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）。
(完整版)数据结构知识点全面总结—精华版
第1章绪论内容提要：◆数据结构研究的内容。
针对非数值计算的程序设计问题，研究计算机的操作对象以及它们之间的关系和操作。
数据结构涵盖的内容：◆基本概念：数据、数据元素、数据对象、数据结构、数据类型、抽象数据类型。
数据——所有能被计算机识别、存储和处理的符号的集合。
数据元素——是数据的基本单位，具有完整确定的实际意义。
数据对象——具有相同性质的数据元素的集合，是数据的一个子集。
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，表示为：Data_Structure=（D, R）数据类型——是一个值的集合和定义在该值上的一组操作的总称。
抽象数据类型——由用户定义的一个数学模型与定义在该模型上的一组操作，它由基本的数据类型构成。
◆算法的定义及五个特征。
算法——是对特定问题求解步骤的一种描述，它是指令的有限序列，是一系列输入转换为输出的计算步骤。
算法的基本特性：输入、输出、有穷性、确定性、可行性◆算法设计要求。
①正确性、②可读性、③健壮性、④效率与低存储量需求◆算法分析。
时间复杂度、空间复杂度、稳定性学习重点：◆数据结构的“三要素”：逻辑结构、物理（存储）结构及在这种结构上所定义的操作（运算）。
◆用计算语句频度来估算算法的时间复杂度。
第二章线性表内容提要：◆线性表的逻辑结构定义，对线性表定义的操作。
线性表的定义：用数据元素的有限序列表示◆线性表的存储结构：顺序存储结构和链式存储结构。
顺序存储定义：把逻辑上相邻的数据元素存储在物理上相邻的存储单元中的存储结构。
链式存储结构: 其结点在存储器中的位置是随意的，即逻辑上相邻的数据元素在物理上不一定相邻。
通过指针来实现！◆线性表的操作在两种存储结构中的实现。
数据结构的基本运算：修改、插入、删除、查找、排序1)修改——通过数组的下标便可访问某个特定元素并修改之。
核心语句:V[i]=x;顺序表修改操作的时间效率是O(1)2) 插入——在线性表的第i个位置前插入一个元素实现步骤：①将第n至第i 位的元素向后移动一个位置；②将要插入的元素写到第i个位置；③表长加1。
数据结构必考知识点总结
数据结构必考知识点总结在准备考试时，了解数据结构的基本概念和相关算法是非常重要的。
以下是一些数据结构的必考知识点总结：1. 基本概念数据结构的基本概念是非常重要的，包括数据、数据元素、数据项、数据对象、数据类型、抽象数据类型等的概念。
了解这些概念有助于更好地理解数据结构的本质和作用。
2. 线性表线性表是数据结构中最基本的一种，它包括顺序表和链表两种实现方式。
顺序表是将数据元素存放在一块连续的存储空间内，而链表是将数据元素存放在若干个节点中，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。
了解线性表的概念和基本操作是非常重要的。
3. 栈和队列栈和队列是两种特殊的线性表，它们分别具有后进先出和先进先出的特性。
栈和队列的实现方式有多种，包括数组和链表。
掌握栈和队列的基本操作和应用是数据结构的基本内容之一。
4. 树结构树是一种非线性的数据结构，它包括二叉树、多路树、二叉搜索树等多种形式。
了解树的基本定义和遍历算法是必考的知识点。
5. 图结构图是一种非线性的数据结构，它包括有向图和无向图两种形式。
了解图的基本概念和相关算法是非常重要的，包括图的存储方式、遍历算法、最短路径算法等。
6. 排序算法排序是一个非常重要的算法问题，掌握各种排序算法的原理和实现方式是必不可少的。
常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。
7. 查找算法查找是另一个重要的算法问题，包括顺序查找、二分查找、哈希查找、树查找等。
了解各种查找算法的原理和实现方式是必考的知识点之一。
8. 算法复杂度分析算法的时间复杂度和空间复杂度是评价算法性能的重要指标，掌握复杂度分析的方法和技巧是非常重要的。
9. 抽象数据类型ADT是数据结构的一种概念模型，它包括数据的定义和基本操作的描述。
了解ADT的概念和实现方式是非常重要的。
10. 动态存储管理动态存储管理是数据结构中一个重要的问题，包括内存分配、内存释放、内存回收等。
了解动态存储管理的基本原理和实现方式是必考的知识点之一。
数据结构知识点总结
数据结构知识点总结数据结构知识点总结内容概要：基本概念——线性表——栈与队列——树与⼆叉树——图——查找算法——排序算法⼀、基本概念1、数据元素是数据的基本单位。
2、数据项是数据不可分割的最⼩单位。
3、数据结构的逻辑结构（抽象的，与实现⽆关）物理结构（存储结构）顺序映像（顺序存储结构）位置“相邻”⾮顺序映像（链式存储结构）指针表⽰关系4、算法特性：算法具有正确性、有穷性，确定性，（可⾏性）、输⼊，输出正确性：能按设计要求解决具体问题，并得到正确的结果。
有穷性：任何⼀条指令都只能执⾏有限次，即算法必须在执⾏有限步后结束。
确定性：算法中每条指令的含义必须明确，不允许由⼆义性可⾏性：算法中待执⾏的操作都⼗分基本，算法应该在有限时间内执⾏完毕。
输⼊：⼀个算法的输⼊可以包含零个或多个数据。
输出：算法有⼀个或多个输出5、算法设计的要求：（1）正确性：算法应能满⾜设定的功能和要求。
（2）可读性：思路清晰、层次分明、易读易懂。
（3）健壮性：输⼊⾮法数据时应能作适当的反应和处理。
（4）⾼效性（时间复杂度）：解决问题时间越短，算法的效率就越⾼。
（5）低存储量（空间复杂度）：完成同⼀功能，占⽤存储空间应尽可能少。
⼆、线性表1、线性表 List：最常⽤且最简单的数据结构。
含有⼤量记录的线性表称为⽂件。
2、线性表是n个数据元素的有限序列。
线性结构的特点：①“第⼀个” ②“最后⼀个” ③前驱④后继。
3、顺序表——线性表的顺序存储结构特点a) 逻辑上相邻的元素在物理位置上相邻。
b) 随机访问。
1) typedef struct{DataType elem[MAXSIZE];int length;} SqList;2) 表长为n时，线性表进⾏插⼊和删除操作的时间复杂度为O（n）‘插⼊⼀个元素时⼤约移动表中的⼀半元素。
删除⼀个元素时⼤约移动表中的（n-1）\24、线性表的链式存储结构1) 类型定义简⽽⾔之，“数据 + 指针”。
typedef struct LNode {DataType data;struct LNode *next;} LNode, *LinkList;2) 不带头结点的空表判定为 L= =null带头结点的空表判定为 L->next= =null循环单链表为空的判定条件为 L.next= =L线性链表的最后⼀个结点的指针为NULL头结点的数据域为空，指针域指向第⼀个元素的指针。
数据结构知识点总结归纳整理
第1章绪论1.1 数据结构的基本概念数据元是数据的基本单位，一个数据元素可由若干个数据项完成，数据项是构成数据元素的不可分割的最小单位。
例如，学生记录就是一个数据元素，它由学号、姓名、性别等数据项组成。
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。
数据类型是一个值的集合和定义在此集合上一组操作的总称。
•原子类型：其值不可再分的数据类型•结构类型：其值可以再分解为若干成分（分量）的数据类型•抽象数据类型：抽象数据组织和与之相关的操作抽象数据类型（ADT）是指一个数学模型以及定义在该模型上的一组操作。
抽象数据类型的定义仅取决于它的一组逻辑特性，而与其在计算机内部如何表示和实现无关。
通常用（数据对象、数据关系、基本操作集）这样的三元组来表示。
#关键词：数据，数据元素，数据对象，数据类型，数据结构数据结构的三要素：1.逻辑结构是指数据元素之间的逻辑关系，即从逻辑关系上描述数据，独立于计算机。
分为线性结构和非线性结构，线性表、栈、队列属于线性结构，树、图、集合属于非线性结构。
2.存储结构是指数据结构在计算机中的表示（又称映像），也称物理结构，包括数据元素的表示和关系的表示，依赖于计算机语言，分为顺序存储（随机存取）、链式存储（无碎片）、索引存储（检索速度快）、散列存储（检索、增加、删除快）。
3.数据的运算：包括运算的定义和实现。
运算的定义是针对逻辑结构的，指出运算的功能；运算的实现是针对存储结构的，指出运算的具体操作步骤。
1.2 算法和算法评价算法是对特定问题求解步骤的一种描述，有五个特性：有穷性、确定性、可行性、输入、输出。
一个算法有零个或多个的输入，有一个或多个的输出。
时间复杂度是指该语句在算法中被重复执行的次数，不仅依赖于问题的规模n，也取决于待输入数据的性质。
一般指最坏情况下的时间复杂度。
空间复杂度定义为该算法所耗费的存储空间。
算法原地工作是指算法所需辅助空间是常量，即O(1)。
第2章线性表2.1 线性表的定义和基本操作线性表是具有相同数据类型的n个数据元素的有限序列。
数据结构知识点总结
数据结构知识点总结数据结构知识点总结1.数组●定义：一组相同类型的数据元素连续存储在内存中。
●特点：快速访问任意元素，但不适用于频繁的插入和删除操作。
●常见操作：访问、插入、删除、查找、排序。
2.链表●定义：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。
●特点：插入和删除效率高，但访问元素需要遍历整个链表。
●常见类型：单向链表、双向链表、循环链表。
●常见操作：插入、删除、查找、反转、合并。
3.栈●定义：先进后出的数据结构。
●特点：只允许在栈顶进行插入和删除操作。
●常见操作：入栈、出栈、获取栈顶元素、判断栈是否为空。
4.队列●定义：先进先出的数据结构。
●特点：只允许在队尾插入元素，在队头删除元素。
●常见类型：普通队列、优先队列、双端队列。
●常见操作：入队、出队、获取队头元素、获取队列长度。
5.树●定义：由节点和边组成的非线性数据结构。
●特点：每个节点最多有一个父节点和多个子节点。
●常见类型：二叉树、二叉搜索树、平衡二叉树、红黑树、B 树。
●常见操作：插入、删除、查找、遍历。
6.图●定义：由节点和边组成的非线性数据结构。
●特点：节点之间可以有多个连接，形成复杂的关系。
●常见类型：有向图、无向图、加权图、稀疏图、稠密图。
●常见操作：插入节点、插入边、删除节点、删除边、遍历。
7.哈希表●定义：根据关键码值直接进行访问的数据结构。
●特点：通过哈希函数将关键码值映射到地质，快速查找元素。
●常见操作：插入、删除、查找、冲突解决。
8.堆●定义：一种完全二叉树的数据结构。
●特点：父节点的值总是大于或小于（最大堆、最小堆）它的子节点。
●常见操作：插入、删除、堆化、合并。
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法律名词及注释：●数据结构：在法律范畴中，是指对数据进行存储和组织的方法和规则。
●数组：在法律范畴中，是指一种数据结构，被视为可进行相关操作的一种基本单位。
●链表：在法律范畴中，是指一种数据结构，可视为单个操作的集合。
数据结构 知识点总结
数据结构知识点总结一、数据结构基础概念数据结构是指数据元素之间的关系，以及对数据元素进行操作的方法的总称。
数据结构是计算机科学中非常基础的概念，它为计算机程序的设计和实现提供了基础架构。
数据结构的研究内容包括数据的逻辑结构、数据的存储结构以及对数据进行操作的算法。
1.1 数据结构的分类数据结构可以根据数据的逻辑关系和数据的物理存储方式进行分类，常见的数据结构分类包括线性结构、树形结构、图结构等。
1.2 数据结构的基本概念（1）数据元素：数据结构中的基本单位，可以是原子类型或者复合类型。
（2）数据项：数据元素中的一个组成部分，通常是基本类型。
（3）数据结构的逻辑结构：指数据元素之间的逻辑关系，包括线性结构、树形结构、图结构等。
（4）数据结构的存储结构：指数据元素在计算机内存中的存储方式，包括顺序存储结构和链式存储结构等。
1.3 数据结构的特点数据结构具有以下几个特点：（1）抽象性：数据结构是对现实世界中的数据进行抽象和模型化的结果。
（2）实用性：数据结构是在解决实际问题中得出的经验总结，是具有广泛应用价值的。
（3）形式化：数据结构具有精确的数学定义和描述，可以进行分析和证明。
（4）计算性：数据结构是为了使计算机程序更加高效而存在的。
二、线性结构线性结构是数据元素之间存在一对一的关系，是一种最简单的数据结构。
常见的线性结构包括数组、链表、栈和队列等。
2.1 线性表线性表是数据元素之间存在一对一的关系的数据结构，可以采用顺序存储结构或者链式存储结构实现。
（1）顺序存储结构：线性表采用数组的方式进行存储，数据元素在内存中连续存储。
（2）链式存储结构：线性表采用链表的方式进行存储，数据元素在内存中非连续存储，通过指针将它们进行连接。
2.2 栈栈是一种特殊的线性表，只允许在一端进行插入和删除操作，这一端称为栈顶。
栈的操作遵循后进先出（LIFO）的原则。
2.3 队列队列也是一种特殊的线性表，允许在一端进行插入操作，另一端进行删除操作，这两端分别称为队尾和队首。
数据结构知识点总结
第一章概述一、概念：1．学科：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等等。
2．概念：由某一数据对象及该对象中所有数据成员之间的关系组成。
具体来说，数据结构包含三个方面的内容，即数据的逻辑结构，数据的存储结构和对数据所施加的运算。
3．这三个方面的关系为：1)数据的逻辑结构独立于计算机，是数据本身所固有的。
2)存储结构也称为物理结构，是逻辑结构在计算机存储器中的映像，必须依赖于计算机。
3)运算是指所施加的一组操作总称。
运算的定义直接依赖于逻辑结构，但运算的实现必依赖于存贮结构。
4．数据（data）:信息的载体，指能够输入到计算机中，并被计算机识别和处理的符号的集合。
例如：数字、字母、汉字、图形、图像、声音都称为数据。
5．数据元素（data element）：数据元素是组成数据的基本单位。
数据元素是一个数据整体中相对独立的单位。
但它还可以分割成若干个具有不同1属性的项（字段），故不是组成数据的最小单位。
6．逻辑结构：从解决问题的需要出发，为实现必要的功能所建立的数据结构，它属于用户的视图，是面向对象的。
7．物理结构：指数据该如何在计算机中存放，是数据逻辑结构的物理存储方式，是属于具体实现的视图，是面向计算机的。
8．逻辑结构与存储结构二者关系：物理结构是逻辑结构的存储映象。
任何一个算法的设计取决于选定的数据（逻辑）结构，而算法的实现依赖于采用的存储结构。
9．从逻辑结构划分数据结构：线性结构和非线性结构（树、图）10．线性结构：1)元素之间为一对一的线性关系2)第一个元素无直接前驱3)最后一个元素无直接后继11．非线性结构231) 元素之间为一对多或多对多的非线性关系2) 每个元素有多个直接前驱或多个直接后继12．顺序存储：数据元素存储方法：所有元素存放在一片连续的存贮单元中。
数据元素之间关系表示：逻辑上有相邻关系的元素存放到计算机内存仍然相邻，即存储位置体现了数据元素之间的关系。
数据结构知识点归纳
数据结构知识点归纳数据结构知识点归纳1、线性表1.1 数组- 定义：一种连续存储数据的结构，数据在内存中占据一段连续的地质空间。
- 特点：支持随机访问，插入和删除操作效率较低。
- 使用场景：适用于读取频繁，插入和删除较少的情况。
1.2 链表- 定义：一种非连续存储数据的结构，数据在内存中的位置可以是任意的。
- 特点：插入和删除操作效率较高，但访问某个元素需要遍历链表。
- 使用场景：适用于插入和删除频繁，读取较少的情况。
2、栈和队列2.1 栈- 定义：一种先进后出（FILO）的数据结构。
- 特点：只能在栈顶进行插入和删除操作。
- 使用场景：适用于需要记录操作历史、递归等应用场景。
2.2 队列- 定义：一种先进先出（FIFO）的数据结构。
- 特点：只能在队尾插入，在队首删除。
- 使用场景：适用于任务调度、消息处理等应用场景。
3、树3.1 二叉树- 定义：每个节点最多只有两个子节点的树结构。
- 特点：可以快速搜索、插入和删除数据。
- 使用场景：适用于需要快速查找数据的情况。
3.2 平衡二叉树- 定义：左右子树的高度差不超过1的二叉树。
- 特点：可以提高二叉树的操作效率。
- 使用场景：适用于需要频繁插入和删除数据的情况。
3.3 B树- 定义：多路平衡查找树。
- 特点：适用于大规模数据存储和高效查找的场景。
- 使用场景：适用于数据库索引和文件系统的实现。
4、图4.1 有向图- 定义：边有方向的图结构。
- 特点：可以表示有向关系和依赖关系。
- 使用场景：适用于拓扑排序、关系网络等问题。
4.2 无向图- 定义：边无方向的图结构。
- 特点：可以表示无向关系和社交网络。
- 使用场景：适用于最短路径、连通性等问题。
附件：无法律名词及注释：无。
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一个非常关键的概念，它涵盖了一系列组织和管理数据的方法和技巧。
在计算机科学领域中，数据结构是构建和优化算法的基础，对于解决复杂问题以及实现高效的计算和存储非常重要。
这篇文章将总结数据结构的一些关键知识点。
一、基本概念1.数据和数据元素：数据是对客观事物的符号表示，数据元素时数据的基本单位。
2.数据类型：数据类型是一组值和定义在这组值上的操作的集合。
常见的数据类型包括整型、浮点型、字符型等。
3.逻辑结构：逻辑结构描述数据元素之间的关系，包括线性结构、树形结构、图形结构等。
二、线性表1. 单链表：单链表是一种线性表的链式实现方式，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。
2. 双链表：双链表是在单链表的基础上每个节点增加一个指向上一个节点的指针。
3. 循环链表：循环链表是一种特殊的链表，尾节点的指针指向头节点，形成一个环。
4. 静态链表：静态链表使用数组来实现链表的结构，通过指针来连接数组中的元素。
三、栈和队列1. 栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，只能在一端进行插入和删除操作。
2. 队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，可以在一端插入元素，在另一端删除元素。
3. 双端队列：双端队列支持在队列的两端插入和删除操作。
4. 优先队列：优先队列中的元素按照一定的优先级进行排列，插入和删除操作都会考虑元素的优先级。
四、树和二叉树1. 树是一种非线性的数据结构，由节点和边组成，每个节点可能有零个或多个子节点。
2. 二叉树是一种特殊的树结构，每个节点最多有两个子节点。
3. 二叉搜索树：二叉搜索树的左子树的值都小于根节点的值，右子树的值都大于根节点的值。
4. 平衡二叉树：平衡二叉树是一种高度平衡的二叉搜索树，左右子树的高度差不超过1。
5. 堆：堆是一种特殊的二叉树，具有一定的顺序特性，常用来实现优先队列。
五、图1. 图是一种非线性的数据结构，由节点和边组成，用来表示多对多的关系。
数据结构基础知识总结详细带图
数据结构【基础知识点总结】一、数据数据（Data）是信息的载体，它能够被计算机识别、存储和加工处理。
它是计算机程序加工的原料，应用程序处理各种各样的数据。
计算机科学中，所谓数据就是计算机加工处理的对象，它可以是数值数据，也可以是非数值数据。
数值数据是一些整数、实数或复数，主要用于工程计算、科学计算和商务处理等；非数值数据包括字符、文字、图形、图像、语音等。
二、数据元素复制代码数据元素（Data Element）是数据的基本单位。
在不同的条件下，数据元素又可称为元素、结点、顶点、记录等。
例如，学生信息检索系统中学生信息表中的一个记录、八皇后问题中状态树的一个状态、教学计划编排问题中的一个顶点等，都被称为一个数据元素。
有时，一个数据元素可由若干个数据项（Data Item）组成，例如，学籍管理系统中学生信息表的每一个数据元素就是一个学生记录。
它包括学生的学号、姓名、性别、籍贯、出生年月、成绩等数据项。
这些数据项可以分为两种：一种叫做初等项，如学生的性别、籍贯等，这些数据项是在数据处理时不能再分割的最小单位；另一种叫做组合项，如学生的成绩，它可以再划分为数学、物理、化学等更小的项。
通常，在解决实际应用问题时是把每个学生记录当作一个基本单位进行访问和处理的。
复制代码三、数据对象数据对象（Data Object）或数据元素类（Data Element Class）是具有相同性质的数据元素的集合。
在某个具体问题中，数据元素都具有相同的性质（元素值不一定相等），属于同一数据对象（数据元素类），数据元素是数据元素类的一个实例。
例如，在交通咨询系统的交通网中，所有的顶点是一个数据元素类，顶点A 和顶点B 各自代表一个城市，是该数据元素类中的两个实例，其数据元素的值分别为A 和B。
四、数据结构复制代码数据结构研究的三个方面：（1）数据集合中各数据元素之间所固有的逻辑关系，即数据的逻辑结构；（2）在对数据进行处理时，各数据元素在计算机中的存储关系，即数据的存储结构；（3）对各种数据结构进行的运算。
数据机构知识点总结
数据机构知识点总结数据结构是计算机科学中的重要概念，它涉及数据的组织、存储和管理。
正确的数据结构设计对于解决各种计算机科学问题至关重要。
本文将介绍数据结构的基本知识点，包括数据结构的类型、常见的数据结构及其应用，以及数据结构的性能分析。
一、数据结构的类型数据结构可以分为线性结构和非线性结构两种类型。
1.线性结构线性结构是指数据元素之间存在一对一的关系，每个数据元素最多只有一个直接前驱和一个直接后继。
常见的线性结构包括数组、链表、栈和队列。
- 数组：数组是最基本的数据结构，它使用连续的存储空间存储相同类型的数据元素。
数组具有随机访问的特点，但插入和删除操作的效率较低。
- 链表：链表使用指针将数据元素连接起来，它可以分为单向链表、双向链表和循环链表。
链表具有插入和删除操作效率较高的特点，但访问数据元素的效率较低。
- 栈：栈是一种具有后进先出（LIFO）特性的线性结构，它只允许在栈顶进行插入和删除操作。
- 队列：队列是一种具有先进先出（FIFO）特性的线性结构，它只允许在队首进行删除操作，在队尾进行插入操作。
2.非线性结构非线性结构是指数据元素之间存在一对多或多对多的关系。
常见的非线性结构包括树、图和集合。
- 树：树是一种层级关系的数据结构，它包括根节点、子节点和叶子节点。
树可以分为二叉树、平衡树、红黑树等。
- 图：图是由节点和边组成的数据结构，它可以分为有向图和无向图。
图可以用来表示各种实际问题中的关系。
- 集合：集合是一种数据元素的无序集合，其中每个元素都是独一无二的。
常见的集合操作包括并集、交集、补集等。
二、常见的数据结构及其应用1. 数组数组是最基本的数据结构之一，它可以用来存储一组相同类型的数据元素。
数组的应用包括：- 在排序算法中使用数组存储需要排序的数据。
- 在搜索算法中使用数组存储需要搜索的数据。
- 在图像处理中使用数组存储像素数据。
2. 链表链表是一种用指针连接的数据结构，它可以用来存储数据集合。
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)。
数据结构知识点归纳
数据结构知识点归纳一、引言在计算机科学领域，数据结构是指组织和存储数据的方式。
通过合理地选择和设计数据结构，可以提高算法的效率和程序的性能。
本文将归纳总结常见的数据结构知识点，包括线性结构、树结构和图结构。
二、线性结构1. 数组(Array)- 特点：采用连续的存储空间来存储相同类型的数据。
- 常用操作：插入、删除、查找、更新。
- 应用场景：适用于元素个数固定且需要频繁访问的情况。
2. 链表(Linked List)- 特点：采用离散的存储单元来存储元素，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。
- 常用操作：插入、删除、查找。
- 应用场景：适用于元素个数不固定且频繁插入和删除的情况。
3. 栈(Stack)- 特点：采用后进先出(LIFO)的原则，只能在栈的顶部进行插入和删除操作。
- 常用操作：压栈、弹栈、查看栈顶元素。
- 应用场景：适用于需要按照先后顺序进行操作的情况，如括号匹配、表达式求值等。
4. 队列(Queue)- 特点：采用先进先出(FIFO)的原则，只能在队列的一端插入元素，另一端删除元素。
- 常用操作：入队、出队、查看队首元素。
- 应用场景：适用于需要按照先后顺序进行操作的情况，如任务调度、消息传递等。
三、树结构1. 二叉树(Binary Tree)- 特点：每个节点最多有两个子节点，左子节点和右子节点。
- 主要类型：二叉搜索树、平衡二叉树、完全二叉树、满二叉树等。
- 常用操作：插入、删除、查找、遍历。
- 应用场景：适用于需要按照自然排序进行操作的情况，如字典、数据库索引等。
2. 堆(Heap)- 特点：通过完全二叉树来实现，分为最大堆和最小堆两种形式。
- 常用操作：插入、删除、获取最值。
- 应用场景：适用于需要快速获取最值的情况，如优先级队列等。
3. 并查集(Disjoint Set)- 特点：用于判断元素是否属于同一集合的数据结构。
- 常用操作：合并集合、查找元素所属集合。
- 应用场景：适用于判断网络连通性、社交关系等。
数据结构导论考点知识总结
数据结构导论考点知识总结第一章概论1、程序设计的实质是数据表示和数据处理。
2、数据表示：将是数据从机外表示转向机内表示。
3、数据处理：有适当的可执行语句编制程序，以便让计算机去执行对数据的机内表示的各种操作，从而实现处理要求，得到所需的结果的工作。
4、凡是被计算机存储加工的对象通常称为数据。
5、数据元素：是数据的基本单位，在程序中作为一个整体而加以考虑和处理。
数据元素通常是数据项组成的。
6、数据的三个层次：数据项---数据元素---数据7、逻辑关系：是指数据元素之间的关联方式或称“邻接关系”。
8、数据元素之间逻辑关系的整体称为逻辑结构。
9、数据的四类基本组成形式：①集合中任何两个结点之间都没有逻辑关系，组成形式松散。
②线性结构中结点按逻辑关系一次排列形成一条“锁链”。
③树形结构具有分支、层次特性，其形态有点像自然界中的树。
④图状结构最复杂，其中的各个结点按逻辑关系互相缠绕，任何两个结点都可以邻接。
10、运算分成一下两种类型：1、加工型运算如：删除、更新2、引用型运算如：查找、读取、插入11、四种基本存储方式：顺序存储方式（每个存储结点只含有一个数据元素。
按这种表示方式表示逻辑关系的存储结构叫顺序存储结构）、链式存储方式（每个存储结点不仅含有一个数据元素，还包含已组指针。
）、索引存储方式（每个存储结点只含一个数据元素，所有存储结点连续存放。
按这种方式组织起来的存储结构称为索引存储结构。
）、散列存储方式（每个结点含有一个数据元素，各个结点均匀分布在存储区里，用散列函数指示各结点的存储位置或位置区间端点。
相应的存储结构称为散列存储结构）。
12、算法可分为以下三类：1、运行终止的程序可执行部分。
2、伪语言算法。
3、非形式算法。
13、评价算法的质量：①正确性②易读性③健壮性④高效性14、以算法在所有输入下的计算量的最大值作为算法的计算量，这种计算量称为算法的最坏时间复杂性或最坏时间复杂度。
15、以算法在所有输入下的计算量的加权平均值作为算法的计算量，这种计算量称为算法的平均时间复杂性或者平均时间复杂度。
数据结构重点知识点
数据结构重点知识点第一章概论1. 数据是信息的载体。
2. 数据元素是数据的基本单位。
3. 一个数据元素可以由若干个数据项组成。
4. 数据结构指的是数据之间的相互关系，即数据的组织形式。
5. 数据结构一般包括以下三方面内容：数据的逻辑结构、数据的存储结构、数据的运算①数据元素之间的逻辑关系，也称数据的逻辑结构，数据的逻辑结构是从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。
②数据元素及其关系在计算机存储器内的表示，称为数据的存储结构。
数据的存储结构是逻辑结构用计算机语言的实现，它依赖于计算机语言。
③数据的运算，即对数据施加的操作。
最常用的检索、插入、删除、更新、排序等。
6. 数据的逻辑结构分类: 线性结构和非线性结构①线性结构：若结构是非空集，则有且仅有一个开始结点和一个终端结点，并且所有结点都最多只有一个直接前趋和一个直接后继。
线性表是一个典型的线性结构。
栈、队列、串等都是线性结构。
②非线性结构：一个结点可能有多个直接前趋和直接后继。
数组、广义表、树和图等数据结构都是非线性结构。
7.数据的四种基本存储方法: 顺序存储方法、链接存储方法、索引存储方法、散列存储方法（1）顺序存储方法：该方法把逻辑上相邻的结点存储在物理位置上相邻的存储单元里，结点间的逻辑关系由存储单元的邻接关系来体现。
通常借助程序语言的数组描述。
（2）链接存储方法：该方法不要求逻辑上相邻的结点在物理位置上亦相邻，结点间的逻辑关系由附加的指针字段表示。
通常借助于程序语言的指针类型描述。
（3）索引存储方法：该方法通常在储存结点信息的同时，还建立附加的索引表。
索引表由若干索引项组成。
若每个结点在索引表中都有一个索引项，则该索引表称之为稠密索引，稠密索引中索引项的地址指示结点所在的存储位置。
若一组结点在索引表中只对应一个索引项，则该索引表称为稀疏索引稀疏索引中索引项的地址指示一组结点的起始存储位置。
索引项的一般形式是：(关键字、地址)关键字是能唯一标识一个结点的那些数据项。
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数据结构知识点概括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。
·索引存储结构：·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。
·数据运算。
·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。
·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）。
空间复杂度：是某个算法的空间耗费，它是该算法所求解问题规模n的函数。
算法的时间复杂度和空间复杂度合称算法复杂度。
第二章线性表线性表是由n≥0个数据元素组成的有限序列。
n=0是空表；非空表，只能有一个开始结点，有且只能有一个终端结点。
线性表上定义的基本运算：·构造空表：Initlist（L）·求表长：Listlength（L）·取结点：GetNode（L，i）·查找：LocateNode（L，x）·插入：InsertList（L，x，i）·删除：Delete（L，i）顺序表是按线性表的逻辑结构次序依次存放在一组地址连续的存储单元中。
在存储单元中的各元素的物理位置和逻辑结构中各结点相邻关系是一致的。
地址计算：LOCa（i）=LOCa（1）+（i-1）*d；（首地址为1）在顺序表中实现的基本运算：·插入：平均移动结点次数为n/2；平均时间复杂度均为O（n）。
·删除：平均移动结点次数为（n-1）/2；平均时间复杂度均为O（n）。
线性表的链式存储结构中结点的逻辑次序和物理次序不一定相同，为了能正确表示结点间的逻辑关系，在存储每个结点值的同时，还存储了其后继结点的地址信息（即指针或链）。
这两部分信息组成链表中的结点结构。
一个单链表由头指针的名字来命名。
单链表运算：·建立单链表·头插法：s->next=head；head=s；生成的顺序与输入顺序相反。
平均时间复杂度均为O（n）。
·尾插法：head=rear=null；if（head=null）head=s；else r->next=s；r=s；平均时间复杂度均为O（n）·加头结点的算法：对开始结点的操作无需特殊处理，统一了空表和非空表。
·查找·按序号：与查找位置有关，平均时间复杂度均为O（n）。
·按值：与输入实例有关，平均时间复杂度均为O（n）。
·插入运算：p=GetNode（L，i-1）；s->next=p->next；p->next=s；平均时间复杂度均为O（n）·删除运算：p=GetNode（L，i-1）；r=p->next；p->next=r->next；free（r）；平均时间复杂度均为O（n）单循环链表是一种首尾相接的单链表，终端结点的指针域指向开始结点或头结点。
链表终止条件是以指针等于头指针或尾指针。
采用单循环链表在实用中多采用尾指针表示单循环链表。
优点是查找头指针和尾指针的时间都是O（1），不用遍历整个链表。
双链表就是双向链表，就是在单链表的每个结点里再增加一个指向其直接前趋的指针域prior，形成两条不同方向的链。
由头指针head惟一确定。
双链表也可以头尾相链接构成双（向）循环链表。
双链表上的插入和删除时间复杂度均为O （1）。
顺序表和链表的比较：·基于空间：·顺序表的存储空间是静态分配，存储密度为1；适于线性表事先确定其大小时采用。
·链表的存储空间是动态分配，存储密度＜1；适于线性表长度变化大时采用。
·基于时间：·顺序表是随机存储结构，当线性表的操作主要是查找时，宜采用。
·以插入和删除操作为主的线性表宜采用链表做存储结构。
·若插入和删除主要发生在表的首尾两端，则宜采用尾指针表示的单循环链表。
第三章栈和队列栈（Stack）是仅限制在表的一端进行插入和删除运算的线性表，称插入、删除这一端为栈顶，另一端称为栈底。
表中无元素时为空栈。
栈的修改是按后进先出的原则进行的，我们又称栈为LIFO表（Last In First Out）。
通常栈有顺序栈和链栈两种存储结构。
栈的基本运算有六种：·构造空栈：InitStack（S）·判栈空：StackEmpty（S）·判栈满：StackFull（S）·进栈：Push（S，x）·退栈：Pop（S）·取栈顶元素：StackTop（S）在顺序栈中有“上溢”和“下溢”的现象。
·“上溢”是栈顶指针指出栈的外面是出错状态。
·“下溢”可以表示栈为空栈，因此用来作为控制转移的条件。
顺序栈中的基本操作有六种：·构造空栈·判栈空·判栈满·进栈·退栈·取栈顶元素链栈则没有上溢的限制，因此进栈不要判栈满。
链栈不需要在头部附加头结点，只要有链表的头指针就可以了。
链栈中的基本操作有五种：·构造空栈·判栈空·进栈·退栈·取栈顶元素队列（Queue）是一种运算受限的线性表，插入在表的一端进行，而删除在表的另一端进行，允许删除的一端称为队头（front），允许插入的一端称为队尾（rear），队列的操作原则是先进先出的，又称作FIFO表（First InFirst Out）.队列也有顺序存储和链式存储两种存储结构。
队列的基本运算有六种：·置空队：InitQueue（Q）·判队空：QueueEmpty（Q）·判队满：QueueFull（Q）·入队：EnQueue（Q，x）·出队：DeQueue（Q）·取队头元素：QueueFront（Q）顺序队列的“假上溢”现象：由于头尾指针不断前移，超出向量空间。
这时整个向量空间及队列是空的却产生了“上溢”现象。
为了克服“假上溢”现象引入循环向量的概念，是把向量空间形成一个头尾相接的环形，这时队列称循环队列。
判定循环队列是空还是满，方法有三种：·一种是另设一个布尔变量来判断；·第二种是少用一个元素空间，入队时先测试（（rear+1）%m = front）？满：空；·第三种就是用一个计数器记录队列中的元素的总数。
队列的链式存储结构称为链队列，一个链队列就是一个操作受限的单链表。
为了便于在表尾进行插入（入队）的操作，在表尾增加一个尾指针，一个链队列就由一个头指针和一个尾指针唯一地确定。
链队列不存在队满和上溢的问题。
在链队列的出队算法中，要注意当原队中只有一个结点时，出队后要同进修改头尾指针并使队列变空。
第四章串串是零个或多个字符组成的有限序列。
·空串：是指长度为零的串，也就是串中不包含任何字符（结点）。
·空白串：指串中包含一个或多个空格字符的串。
·在一个串中任意个连续字符组成的子序列称为该串的子串，包含子串的串就称为主串。
·子串在主串中的序号就是指子串在主串中首次出现的位置。
·空串是任意串的子串，任意串是自身的子串。
串分为两种：·串常量在程序中只能引用不能改变；·串变量的值可以改变。
串的基本运算有：·求串长strlen（char*s）·串复制strcpy（char*to，char*from）·串联接strcat（char*to，char*from）·串比较charcmp（char*s1，char*s2）·字符定位strchr（char*s，charc）串是特殊的线性表（结点是字符），所以串的存储结构与线性表的存储结构类似。
串的顺序存储结构简称为顺序串。
顺序串又可按存储分配的不同分为：·静态存储分配：直接用定长的字符数组来定义。
优点是涉及串长的操作速度快，但不适合插入、链接操作。
·动态存储分配：是在定义串时不分配存储空间，需要使用时按所需串的长度分配存储单元。
串的链式存储就是用单链表的方式存储串值，串的这种链式存储结构简称为链串。
链串与单链表的差异只是它的结点数据域为单个字符。
为了解决“存储密度”低的状况，可以让一个结点存储多个字符，即结点的大小。
顺序串上子串定位的运算：又称串的“模式匹配”或“串匹配”，是在主串中查找出子串出现的位置。
在串匹配中，将主串称为目标（串），子串称为模式（串）。
这是比较容易理解的，串匹配问题就是找出给定模式串P在给定目标串T中首次出现的有效位移或者是全部有效位移。
最坏的情况下时间复杂度是O（（n-m+1）m），假如m与n同阶的话则它是O（n^2）。
链串上的子串定位运算位移是结点地址而不是整数第五章多维数组数组一般用顺序存储的方式表示。
存储的方式有：·行优先顺序，也就是把数组逐行依次排列。