2010黑龙江省数据结构基础(必备资料)

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2010年黑龙江省学习数据库基础

2010年黑龙江省学习数据库基础
typedef struct node {int data; struct node *next;}lklist;
void intersection(lklist *ha,lklist *hb,lklist *&hc)
{
lklist *p,*q,*t;
for(p=ha,hc=0;p!=0;p=p->next)
void Translation(float *matrix,int n)
//本算法对n×n的矩阵matrix,通过行变换,使其各行元素的平均值按递增排列。
{int i,j,k,l;
float sum,min; //sum暂存各行元素之和
float *p, *pi, *pk;
for(i=0; i<n; i++)
{edge[0]=edge[i]; j=i-1;
while (edge[j].w<edge[0].w) edge[j+1]=edge[j--];
edge[j+1]=edge[0]; }//for
k=1; eg=e;
while (eg>=n) //破圈,直到边数e=n-1.
if(argc<3) exit 0;
strcpy(pred,argv[1]); strcpy(inod,argv[2]);
root=restore(pred,inod,strlen(pred));
postorder(root);
}
TNODE *restore(char *ppos,char *ipos,int n)
void Platform (int b[ ], int N)

数据结构基础知识大全

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。

数据结构必考知识点总结

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。

数据结构基础知识

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领域,它研究的是数据在计算机内部如何存储和组织,以及如何进行操作和处理。

了解数据结构基础知识对于理解计算机科学的其他方面也非常重要。

一、数据结构的定义数据结构是指一种组织和存储数据的方式,它包括数据的表示、存储方式和操作方法。

常见的数据结构有数组、链表、栈、队列、树等。

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,并按照一定顺序排列。

数组可以通过下标来访问其中的元素。

例如,int a[5] = {1, 2, 3, 4, 5}; 表示一个包含5个整数元素的数组。

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。

链表可以分为单向链表、双向链表和循环链表等类型。

与数组不同,链表中的元素可以动态地添加或删除。

四、栈栈是一种后进先出(LIFO)的线性数据结构,它只允许在栈顶进行插入和删除操作。

栈可以使用数组或链表实现。

五、队列队列是一种先进先出(FIFO)的线性数据结构,它允许在队尾插入元素,在队头删除元素。

队列也可以使用数组或链表实现。

六、树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,但只有一个父节点。

树可以用于表示层次结构和关系。

七、图图是一种非线性数据结构,它由顶点和边组成。

每个顶点可以与其他顶点相连,形成边。

图可以用于表示网络、地图等复杂的关系。

八、算法算法是解决问题的步骤和方法,它与数据结构密切相关。

常见的算法包括排序算法、查找算法、递归算法等。

九、总结以上是数据结构基础知识的介绍,了解这些内容对于学习计算机科学和编程非常重要。

在实际开发中,我们需要根据具体情况选择合适的数据结构和算法来解决问题,并不断优化代码效率。

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)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。

数据结构基础知识

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。

黑龙江省考研计算机科学与技术复习资料数据结构重要考点

黑龙江省考研计算机科学与技术复习资料数据结构重要考点

黑龙江省考研计算机科学与技术复习资料数据结构重要考点黑龙江省考研计算机科学与技术复习资料:数据结构重要考点数据结构是计算机科学与技术中的重要基础课程,对于考研学子来说,掌握数据结构的核心知识点是提高考试成绩的关键。

下面将介绍黑龙江省考研计算机科学与技术复习资料中数据结构的重要考点,以供考生参考。

一、线性表线性表是数据结构中最基本的一种数据结构,其重要考点包括顺序表和链表两部分。

1. 顺序表顺序表是用一组地址连续的存储单元依次存储线性表中的元素。

重点考查的内容包括顺序表的定义、插入和删除操作、动态变长顺序表的实现等。

2. 链表链表是用一组任意的存储单元依链相连接的方式存储线性表中的元素。

重要考点包括链表的定义、插入和删除操作、单链表、双链表和循环链表等。

二、栈和队列栈和队列是两种特殊的线性表结构,其重点考查的内容包括顺序栈和链栈、顺序队列和链队列的实现、栈和队列的应用等。

三、树与二叉树树和二叉树是非线性表结构,重要考点包括树的基本概念和性质、二叉树的遍历、二叉树的线索化、二叉排序树和平衡二叉树等。

四、图图是由顶点和边组成的一种数据结构,重点考查的内容包括图的基本概念、图的存储结构(邻接矩阵和邻接表)、图的遍历(深度优先搜索和广度优先搜索)、最小生成树和最短路径等。

五、查找和排序查找和排序是数据结构中非常重要的操作,其重要考点包括顺序查找、二分查找、哈希查找、冒泡排序、插入排序、快速排序、堆排序等。

六、高级数据结构高级数据结构是数据结构中的一些进阶知识,熟练掌握这些知识对于提升考试得分至关重要。

重点考查的内容包括红黑树、B树和B+树、哈夫曼树和哈夫曼编码、图的算法(最小生成树算法、最短路径算法)等。

七、算法复杂度分析算法复杂度分析是评估算法性能的重要指标,重要考点包括时间复杂度和空间复杂度的计算、常见算法的复杂度分析、最好情况、最坏情况和平均情况的复杂度分析等。

以上是黑龙江省考研计算机科学与技术复习资料中数据结构的重要考点,希望考生能够认真复习,掌握核心知识,以取得优异的考试成绩。

数据结构基础知识

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。

2010年黑龙江省学习数据库大纲

2010年黑龙江省学习数据库大纲

1、我们可用“破圈法”求解带权连通无向图的一棵最小代价生成树。

所谓“破圈法”就是“任取一圈,去掉圈上权最大的边”,反复执行这一步骤,直到没有圈为止。

请给出用“破圈法”求解给定的带权连通无向图的一棵最小代价生成树的详细算法,并用程序实现你所给出的算法。

注:圈就是回路。

2、假设K1,…,Kn是n个关键词,试解答:试用二叉查找树的插入算法建立一棵二叉查找树,即当关键词的插入次序为K1,K2,…,Kn时,用算法建立一棵以LLINK / RLINK 链接表示的二叉查找树。

3、冒泡排序算法是把大的元素向上移(气泡的上浮),也可以把小的元素向下移(气泡的下沉)请给出上浮和下沉过程交替的冒泡排序算法。

48.有n个记录存储在带头结点的双向链表中,现用双向起泡排序法对其按上升序进行排序,请写出这种排序的算法。

(注:双向起泡排序即相邻两趟排序向相反方向起泡)4、(1)p->rchild (2)p->lchild (3)p->lchild (4)ADDQ(Q,p->lchild)(5)ADDQ(Q,p->rchild)25. (1)t->rchild!=null (2)t->rchild!=null (3)N0++ (4)count(t->lchild) (5)count(t->rchild)26. .(1)top++ (2) stack[top]=p->rchild (3)top++ (4)stack[top]=p->lchild27. (1)*ppos // 根结点(2)rpos=ipos (3)rpos–ipos (4)ipos (5)ppos+1。

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【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。

数据结构基础知识要点说明

数据结构基础知识要点说明

数据结构基础知识要点说明第⼀章数据结构1.定义数据结构是计算机存储、组织数据的⽅式。

数据结构是抽象数据类型的物理实现。

2.数据结构包括如下⼏个⽅⾯:(1) 数据元素之间的逻辑关系,即数据的逻辑结构。

(2) 数据元素及其关系在计算机存储器中的存储⽅式,即数据的存储结构,也称为数据的物理结构。

(3) 施加在该数据上的操作,即数据的运算。

2.逻辑结构类型(1) 集合结构。

交通⼯具的集合,动物的集合(2) 线性结构。

⼀对⼀,综合素质测评产⽣的学⽣排名(3) 树形结构。

⼀对多,单位的组织结构图,族谱(4) 图形结构。

多对多,⽣产流程、施⼯计划、⽹络建设图等3.存储结构类型(1) 顺序存储⽅法。

数组(2) 链式存储⽅法。

链表(3) 索引存储⽅法(4) 散列存储⽅法4.算法通常把具体存储结构上的操作实现步骤或过程称为算法。

C语⾔⾥通常表现为解决问题的步骤程序 = 算法(加⼯数据) + 数据结构(数据的存储和组织)5.算法的五个特征(1) 有穷性:在有穷步之后结束。

(2) 确定性:⽆⼆义性。

(3) 可⾏性:可通过基本运算有限次执⾏来实现。

(4) 有输⼊:可有零个或多个。

(5) 有输出:⾄少有⼀个输出。

6.算法分析(1)时间复杂度:(算法的⼯作量⼤⼩)通常把算法中包含基本运算次数的多少称为算法的时间复杂度,也就是说,⼀个算法的时间复杂度是指该算法的基本运算次数。

算法中基本运算次数T(n)是问题规模n的某个函数f(n),记作:T(n)=O(f(n))(2) 空间复杂度:实现算法所需的存储单元多少第⼆章线性表1.线性表的基本概念线性表是具有相同特性的数据元素的⼀个有限序列。

该序列中所含元素的个数叫做线性表的长度,⽤n表⽰,n≥0。

2.线性结构的基本特征为:(1) 集合中必存在唯⼀的⼀个“第⼀元素”;(2) 集合中必存在唯⼀的⼀个“最后元素”;(3) 除最后⼀个元素之外,均有唯⼀的后继(后件);(4) 除第⼀个元素之外,均有唯⼀的前驱(前件)。

2010年黑龙江省重要数据高级

2010年黑龙江省重要数据高级
typedef char datatype;
typedef struct node{
datatype data;
struct node * next;
8、已知有向图G=(V,E),其中V={V1,V2,V3,V4,V5,V6,V7},E={<V1,V2>,<V1,V3>,<V1,V4>,<V2,V5>,<V3,V5>,<V3,V6>,<V4,V6>,<V5,V7>,<V6,V7>}
写出G的拓扑排序的结果。
G拓扑排序的结果是:V1、V2、V4、V3、V5、V6、V7
else if (2)___ NR++; else (3)__ ;
if(t->lchild!=NULL)(4)____; if (t->rchild!=NULL) (5)____;
}
26.树的先序非递归算法。
void example(b)
btree *b;
{ btree *stack[20], *p;
if(i==start) printf(“\n”); else Print(i,start);break;}//if
}//Print
void dfs(int v)
{visited[v]=1;
for(j=1;j<=n;j++ )
if (g[v][j]!=0) //存在边(v,j)
InOrder(bt->rchild); //中序遍历左子树
pre->rchiห้องสมุดไป่ตู้d=null; //设置链表尾

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)。

2010黑龙江省数据结构基础必过技巧

2010黑龙江省数据结构基础必过技巧
A)数据的逻辑结构 B)数据的存储结构
C)建立在相应逻辑结构和存储结构上的算法 D)包括以上三个方面
27、以下属于顺序存储结构优点的是( A )。
A) 存储密度大 B) 插入运算方便
C)删除运算方便 D)可方便地用于各种逻辑结构的存储表示
A)(a,b) B)(c,d)
C)空表 D)((a,b),(c,d))
16、向一个栈顶指针为hs的链栈中插入一个s结点时,应执行( D )。
A) hs->next=s; B) s->next=hs->next; hs->next=s;
C) [g,a,e,c,b]f[d,h] D) [a,b,c,d,]f[e,g,h]
37、采用链结构存储线性表时,其地址( B )。
A)必须是连续的 B)连续不连续都可以
C)部分地址必须是连续 D)必须是不连续的
38、某线性表中最常用的操作是在最后一个元素之后插入一个元素和删除第一个元素,则采用( D )存储方式最节省运算时间。
C) s->next=hs; hs=s; D) s->next=hs; hs=hs->next;
17、设单链表中指针p指向结点m,若要删除m之后的结点(若存在),则需修改指针的操作为( A )。
A)p->next=p->next->next; B) p=p->next;
A) 5,4,3,2,1,6 B) 2,3,5,6,1,4
C) 3,2,5,4,1,6 D) 1,4,6,5,2,3
36、下列序列中,执行第一趟快速排序后得到的序列是( A )。
A)[d,a,e,d,b]f[h,g] B) [c,e,a,d]f[h,g,b]

数据结构基础

数据结构基础

数据结构基础数据结构是计算机科学中的基础概念,它用来组织和管理计算机中的数据,以提高数据的存储和检索效率。

在这篇文章中,我们将介绍一些常见的数据结构以及它们的基本概念和特点。

1. 数组数组是最简单也是最常用的数据结构之一。

它由一组相同类型的元素组成,可以通过索引访问每个元素。

数组的特点是在内存中占据连续的空间,因此可以通过索引快速访问和修改元素。

然而,数组的大小是固定的,无法动态改变。

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指向下一个节点的指针。

链表的特点是可以在任意位置插入或删除节点,但是访问节点的效率较低,需要从链表的头节点开始遍历。

3. 栈栈是一种后进先出(LIFO)的数据结构。

它的特点是只能在栈顶插入和删除元素。

栈常用于实现函数调用、表达式求值等场景,例如当一个函数调用另一个函数时,当前函数的信息会被压入栈中,等待被调用的函数执行完毕后再弹出。

4. 队列队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构。

它的特点是只能在队尾插入元素,在队头删除元素。

队列常用于实现任务调度、消息传递等场景,例如当多个任务同时到达时,它们会按照先后顺序排队等待执行。

5. 树树是一种非线性的数据结构,它由一组节点和连接这些节点的边组成。

树的特点是每个节点都只有一个父节点,除根节点外每个节点可以有多个子节点。

树被广泛应用于各个领域,例如文件系统、数据库索引等。

6. 图图是一种复杂的数据结构,它由一组节点和连接这些节点的边组成。

与树不同,图中的节点之间的连接可以是任意的。

图常用于描述网络、社交关系等场景,例如互联网中的网页和链接。

7. 哈希表哈希表是一种根据键(Key)直接访问值(Value)的数据结构。

它通过将键映射到具有唯一索引的数组位置来实现快速的数据检索。

哈希表的特点是插入、删除和查找的时间复杂度都是常数级别(O(1))。

8. 图论算法图论算法是解决图相关问题的方法和技巧。

其中最著名的算法是深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS),它们用于图的遍历和连通性判断。

数据结构基础知识要点

数据结构基础知识要点

数据结构基础知识要点数据结构是计算机科学中非常重要的一个概念,它是指数据对象及其关系的集合,是计算机存储、组织数据的方式。

掌握数据结构的基础知识是学习编程和算法设计的关键,下面将介绍一些数据结构的基本要点。

一、线性结构线性结构是最简单的数据结构之一,它的特点是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、队列和栈。

1. 数组数组是一种顺序存储结构,它将相同类型的元素按照一定的顺序排列在一块连续的存储空间中。

数组的特点是随机访问速度快,但插入和删除操作需要移动大量元素。

2. 链表链表是一种动态存储结构,它通过指针相互连接数据元素。

链表的特点是插入和删除操作方便,但查找元素时需要遍历链表。

3. 队列队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构,在队列的一端插入元素,在另一端删除元素。

队列可以用数组或链表实现。

4. 栈栈是一种后进先出(LIFO)的数据结构,在栈的一端插入和删除元素。

栈可以用数组或链表实现。

二、树形结构树形结构是一种分层存储结构,它的特点是一个节点可以拥有多个子节点。

常见的树形结构有二叉树和二叉搜索树。

1. 二叉树二叉树是一种每个节点最多有两个子节点的树形结构。

二叉树的特点是查找和插入操作的时间复杂度为O(logn),但存在极端情况下二叉树可能退化成链表,时间复杂度为O(n)。

2. 二叉搜索树二叉搜索树是一种有序二叉树,左子树的节点值小于根节点,右子树的节点值大于根节点。

二叉搜索树的特点是插入、删除和查找操作的时间复杂度为O(logn),但存在极端情况下可能退化成链表。

三、图形结构图形结构是一种多对多的数据关系,它由节点和边组成。

常见的图形结构有有向图和无向图。

1. 有向图有向图中,节点之间的连接是有方向的,边从一个节点指向另一个节点。

有向图可以用邻接矩阵或邻接表来表示。

2. 无向图无向图中,节点之间的连接是无方向的,边没有箭头。

无向图也可以用邻接矩阵或邻接表来表示。

四、排序和搜索算法排序和搜索算法是应用数据结构的常见算法。

数据结构基础知识1

数据结构基础知识1

数据结构基础知识基本概念数据:是信息的载体,它能够被计算机识别,存储和加工处理数据元素:是数据的基本单位。

数据元素也称为元素,结点,顶点,记录。

一个数据元素可以由若干个数据项(也可称为字段,域,属性)组成,数据项是有独立含义的最小识别单位。

数据结构:数据之间的相互关系,即数据的组织形式。

包括以下三个方面的内容:1.数据元素之间的逻辑关系,也称为数据的逻辑结构。

2.数据元素的存储结构。

3.数据的运算。

例如:最常用的运算有:检索,插入,删除,更新,排序等。

数据类型:一个值的集合以及在这些值上定义的一组操作的总称。

数据类型分为两类:1.原子类型,其值不可分解。

2.结构类型:其值可分解成若干个成分。

如:C的数组,结构等类型抽象数据类型(Abstract Data Type 简称ADT):指抽象数据的组织和与之相关的操作。

可看作数据的逻辑结构及其在逻辑结构上定义的操作。

抽象数据类型可以看作是描述问题的模型,它独立于具体实现。

它的优点是将数据和操作封装在一起,使得用户只能通过在ADT里定义的某些念操作来访问其中的数据,从而实现了数据隐藏。

ADT和类的概念实际上反映了程序或软件设计的两层抽象:ADT相当于是在概念层上描述问题。

而雷相当于是在实现层上描述问题。

C++中的类只是一个有用户定义的普通类型,可用它来定义变量。

因此,在C++中,最终使通过操作对象来解决实际问题的,因此我们可将该层次看作是应用层。

数据的逻辑结构:我们常常将数据的逻辑结构简称为数据结构。

数据的逻辑结构有两大类:一.线形结构若结构三非空集,则由且仅有一个开始结点和中段节点,并且所有结点都最多只有一个直接前趋和直接后继。

二.非线性结构:一个结点可能有多个直接前趋和直接后继。

数据的存储结构:一.顺序存储方法: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,结点之间的逻辑关系有存储单元的邻接关系来体现。

由此得到的存储表示称为顺序存储结构。

二.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,结点之间的逻辑关系是由附加的指针字段表示的。

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1、数据结构中,在逻辑上可以把数据结构分成( B )。

A)动态结构和静态结构
B)线性结构和非线性结构
C)紧凑结构和非紧凑结构
D)内部结构和外部结构
2、设一数列的顺序为1,2,3,4,5,6,通过栈结构不可能排成的顺序数列为( B )。

A)3,2,5,6,4,1 B)1,5,4,6,2,3
C)2,4,3,5,1,6 D)4,5,3,6,2,1
3、与无向图相关的术语有( C )。

A)强连通图 B)入度
C)路径 D)弧
4、串的逻辑结构与( D )的逻辑结构不相同。

A)线性表 B)栈
C)队列 D)集合
5、下列各种数据结构中属于线性结构的有( A )。

A)栈 B) 二叉树
C) 广义表 D) 图
6、设有一个10阶的对称矩阵A,采用压缩存储方式,以行序为主存储,a??11为第一个元素,其存储地址为1,每元素占1个地址空间,则a85的地址为( B )。

A)13 B)33 C)18 D)40
7、在一棵度为3的树中,度为3的结点个数为2,度为2的结点个数为1,则度为0的结点个数为( C )。

A)4 B)5
C)6 D)7
8、下面关于线性表的叙述中,错误的是哪一个?( D )
A)线性表采用顺序存储,必须占用一片连续的存储单元。

B)线性表采用链接存储,便于插入和删除操作。

C)线性表采用链接存储,不必占用一片连续的存储单元。

D)线性表采用顺序存储,便于进行插入和删除操作。

9、向一个栈顶指针为hs的链栈中插入一个s结点时,应执行( D )。

A) hs->next=s; B) s->next=hs->next; hs->next=s;
C) s->next=hs; hs=s; D) s->next=hs; hs=hs->next;
10、用一维数组A进行顺序存储时,若起始地址为loc(A1),元素长度为c,则A的第i个数组单元在存放地址loc(Ai),等于( B )。

A)loc(A1)+i*c B)loc(A1)+(i-1)*c
C)loc(A1)+i*c+1 D)loc(A1)+(i+1)*c
11、采用链结构存储线性表时,其地址( B )。

A)必须是连续的 B)连续不连续都可以
C)部分地址必须是连续 D)必须是不连续的
12、线索二叉树中某结点D,没有左孩子的条件是( B )。

A)D->Lchild=Null B) D->ltag=1
C) D->Rchild=Null D) D->ltag=0
13、与无向图相关的术语有( C )。

A)强连通图 B)入度
C)路径 D)弧
14、某线性表中最常用的操作是在最后一个元素之后插入一个元素和删除第一个元素,则采用( D )存储方式最节省运算时间。

A) 单链表 B) 仅有头指针的单循环链表
C) 双链表 D) 仅有尾指针的单循环链表
15、向一个栈顶指针为hs的链栈中插入一个s结点时,应执行( D )。

A) hs->next=s; B) s->next=hs->next; hs->next=s;
C) s->next=hs; hs=s; D) s->next=hs; hs=hs->next;。

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