数据结构重点整理
数据结构的重点知识点
数据结构的重点知识点数据结构是计算机科学中非常重要的基础知识，它主要研究数据的组织、存储和管理方式。
在学习数据结构的过程中，有一些重点知识点需要特别关注和理解。
本文将从以下几个方面介绍数据结构的重点知识点。
一、线性表线性表是数据结构中最基本、最简单的一种结构。
它包括顺序表和链表两种实现方式。
1. 顺序表顺序表是线性表的一种实现方式，它使用一个连续的存储空间来存储数据。
顺序表的主要操作包括插入、删除和查找等。
2. 链表链表是线性表的另一种实现方式，它使用节点来存储数据，并通过指针将这些节点连接起来。
链表的主要操作包括插入、删除和查找等。
二、栈和队列栈和队列是线性表的特殊形式，它们的主要特点是插入和删除操作只能在特定的一端进行。
1. 栈栈是一种先进后出（LIFO）的数据结构，它的插入和删除操作都在栈顶进行。
栈的主要操作包括入栈和出栈。
2. 队列队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，它的插入操作在队尾进行，删除操作在队头进行。
队列的主要操作包括入队和出队。
三、树和二叉树树是一种用来组织数据的非线性结构，它由节点和边组成。
树的重点知识点主要包括二叉树、二叉搜索树和平衡树等。
1. 二叉树二叉树是一种特殊的树结构，它的每个节点最多只能有两个子节点。
二叉树的主要操作包括遍历、插入和删除等。
2. 二叉搜索树二叉搜索树是一种特殊的二叉树，它的左子树中的所有节点的值都小于根节点的值，右子树中的所有节点的值都大于根节点的值。
二叉搜索树的主要操作包括查找、插入和删除等。
四、图图是由节点和边组成的一种复杂数据结构。
图的重点知识点主要包括有向图和无向图、图的遍历和最短路径算法等。
1. 有向图和无向图有向图和无向图是图的两种基本形式，它们的区别在于边是否有方向。
有向图的边是有方向的，而无向图的边没有方向。
2. 图的遍历图的遍历是指对图中的每个节点进行访问的过程。
常见的图遍历算法有深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。
(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）。
数据结构重点
数据结构重点1.数据结构+算法=程序设计2.数据元素是数据的基本单位，数据项是数据的不可分割的最小单位3.数据对象：性质相同的数据元素的集合，是数据的一个子集。
4.数据结构：带有某种结构的数据元素的集合。
5.数据结构的4种基本类型：（1）集合（2）线性结构（3）树形结构（4）图状结构或网状结构6.数据的物理结构(又称存储结构)：数据结构在计算机中的表示（又称映像）7.在计算机中，表示信息最小单位是二进制数的一位叫做（位）8.数据元素之间的关系在计算机中的表示方法有：（1）顺序映像（2）非顺序映像9.线性结构的特点：在数据元素的非空有限集合中（1）存在唯一的一个被称作“第一个”的数据元素（2）存在唯一的一个被称作“最后一个”的数据元素（3）除第一个外，集合中的每个元素均只有一个前驱；（4）除最后一个外，集合中每个数据元素均只有一个后继10.线性表的顺序表示用一组地址连续的存储单元依次存储线性表的数据元素。
11.线性表的第i个元素的存储位置为LOC(ai)=LOC(a1)+（i-1）*L12.队列：先进先出。
它只允许在表的一端插入，而在另一端删除元素描述以下三个概念的区别：头指针，头结点，首元结点（第一个元素结点）。
解：头指针是指向链表中第一个结点的指针。
首元结点是指链表中存储第一个数据元素的结点。
头结点是在首元结点之前附设的一个结点，该结点不存储数据元素，其指针域指向首元结点，其作用主要是为了方便对链表的操作。
它可以对空表、非空表以及首元结点的操作进行统一处理。
2.2 填空题。
解：(1) 在顺序表中插入或删除一个元素，需要平均移动表中一半元素，具体移动的元素个数与元素在表中的位置有关。
(2) 顺序表中逻辑上相邻的元素的物理位置必定紧邻。
单链表中逻辑上相邻的元素的物理位置不一定紧邻。
(3) 在单链表中，除了首元结点外，任一结点的存储位置由其前驱结点的链域的值指示。
(4) 在单链表中设置头结点的作用是插入和删除首元结点时不用进行特殊处理。
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数据结构是计算机科学的重要基础学科，它研究各种数据元素之间的关系、组织和存储方式，以及在不同操作下的效率和性能。
掌握数据结构的基本概念和常见算法，对于编程和软件开发等领域都具有重要的意义。
本文将对数据结构的一些关键知识点进行总结和说明。
一、线性表线性表是数据结构中最基本和常见的一种类型，它包含了一组按顺序排列的元素。
线性表常见的表示方法有数组和链表两种。
1.1 数组数组是一段连续的内存空间，其中的元素通过索引来访问。
数组具有随机访问的特性，插入和删除元素的效率较低。
1.2 链表链表是由一系列节点构成，每个节点包含了数据和指向下一个节点的指针。
链表的插入和删除操作具有较高的效率，但随机访问的效率较低。
二、栈和队列栈和队列是两种特殊的线性表，它们限制了数据的插入和删除位置，使得操作具有明确的顺序。
2.1 栈栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，只允许在栈的顶端进行插入和删除操作。
栈的应用场景包括函数调用、表达式求值等。
2.2 队列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，在另一端删除元素。
队列可以用于实现广度优先搜索、任务调度等。
三、树树是一种非线性的数据结构，它由一系列的节点和边构成。
树的组织方式使得运算效率更高，常见的树结构包括二叉树、堆和二叉搜索树等。
3.1 二叉树二叉树是一种每个节点最多有两个子节点的树结构。
它的遍历方式包括前序、中序和后序遍历，常用于表达式求值、文件系统等的表示和操作。
3.2 堆堆是一种特殊的树结构，它满足堆序性质，即父节点的键值总是大于（或小于）子节点的键值。
堆常用于实现优先队列和排序算法。
3.3 二叉搜索树二叉搜索树是一种有序的二叉树，它的左子树中的节点键值都小于根节点的键值，右子树中的节点键值都大于根节点的键值。
二叉搜索树可用于高效地进行查找、插入和删除操作。
四、图图是一种由节点和边构成的非线性数据结构，它用于描述事物之间的相关关系。
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。
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(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。
数据结构重点整理
数据结构重点整理数据结构是计算机科学中的一个重要概念，它是指在计算机中存储、组织和管理数据的方式。
在编程中，合理选择和使用数据结构可以提高程序的效率和性能。
1. 数组（Array）：数组是数据结构中最基本也是最常用的一种类型。
它是一组具有相同数据类型的元素的集合，通过下标索引来访问和操作元素。
数组的优点是访问速度快，缺点是插入和删除元素的代价较高。
2. 链表（Linked List）：链表是一种动态的数据结构，它由一系列节点构成，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的代价低，缺点是访问速度相对较慢。
3. 栈（Stack）：栈是一种具有后进先出（Last In First Out，LIFO）特性的数据结构。
只能在栈的顶部进行添加和删除操作，栈通常用来实现递归算法、表达式求值和内存管理等。
4. 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。
只能在队列的一端（尾部）插入元素，在另一端（头部）删除元素。
队列常用于实现广度优先和缓冲区管理等。
5. 树（Tree）：树是一种非线性的数据结构，它由一组节点构成，节点之间通过边连接。
每个节点可以包含一个或多个子节点，但只有一个根节点。
树的应用广泛，例如二叉树、红黑树、AVL树和B树等。
6. 图（Graph）：图是由一组顶点和边构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。
图的应用包括社交网络分析、路由算法和最短路径问题等。
7. 堆（Heap）：堆是一种特殊的树形数据结构，它满足堆性质（任意节点的值都大于（或小于）它的所有子节点的值）。
堆主要用于实现优先队列和堆排序等。
8. 哈希表（Hash Table）：哈希表是一种以键-值（key-value）对形式存储数据的数据结构。
它通过哈希函数将键映射到存储位置，实现快速的插入、删除和查找操作。
9. 字典树（Trie）：字典树是一种高效的字符串查找数据结构。
408数据结构重点难点笔记
408数据结构重点难点笔记一、线性表。
1. 顺序表。
- 重点。
- 顺序表的定义和存储结构，理解数组如何表示顺序表。
例如，在C语言中，可以用一个结构体来定义顺序表，结构体中包含一个数组和表示当前表长的变量。
- 顺序表的基本操作实现，如插入、删除、查找操作。
插入操作需要注意移动元素的顺序，平均时间复杂度为O(n)；删除操作类似，也要移动元素；查找操作根据不同的查找算法（如顺序查找时间复杂度为O(n)，如果表是有序的可以采用二分查找，时间复杂度为O(log n)）。
- 难点。
- 顺序表的动态分配内存，涉及到内存管理的知识。
当顺序表空间不足时，如何重新分配更大的空间并将原数据正确地复制到新空间中。
例如，采用倍增策略重新分配内存时，要确保数据的完整性和操作的正确性。
- 顺序表操作中的边界条件处理。
例如，在插入操作时，插入位置的合法性检查（是否在有效范围内），以及表满时的处理；在删除操作时，删除位置不存在的情况处理等。
2. 链表。
- 重点。
- 单链表、双链表和循环链表的结构定义。
单链表每个节点包含数据域和指向下一个节点的指针域；双链表节点有两个指针域，分别指向前一个和后一个节点；循环链表的尾节点指向头节点（单循环链表）或尾节点的下一个节点指向头节点（双循环链表）。
- 链表的基本操作，如创建链表（头插法、尾插法）、插入节点、删除节点、查找节点等。
链表插入和删除操作的时间复杂度为O(1)（如果已知操作位置的指针），但查找操作时间复杂度为O(n)。
- 难点。
- 链表操作中的指针操作。
例如，在双链表中插入节点时，需要正确修改四个指针（前驱节点的后继指针、后继节点的前驱指针、新节点的前驱和后继指针），任何一个指针修改错误都可能导致链表结构破坏。
- 带环链表的相关问题，如判断链表是否带环（可以使用快慢指针法，快指针每次移动两步，慢指针每次移动一步，如果存在环，快慢指针最终会相遇），以及带环链表的环入口点查找等。
二、栈和队列。
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)。
数据结构重点
第一章：绪论1.1：数据结构课程的任务是：讨论数据的各种逻辑结构、在计算机中的存储结构以及各种操作的算法设计。
1。
2:数据：是客观描述事物的数字、字符以及所有的能输入到计算机中并能被计算机接收的各种集合的统称。
数据元素：表示一个事物的一组数据称作是一个数据元素,是数据的基本单位。
数据项：是数据元素中有独立含义的、不可分割的最小标识单位。
数据结构概念包含三个方面：数据的逻辑结构、数据的存储结构的数据的操作。
1.3数据的逻辑结构指数据元素之间的逻辑关系，用一个数据元素的集合定义在此集合上的若干关系来表示，数据结构可以分为三种：线性结构、树结构和图。
1.4:数据元素及其关系在计算机中的存储表示称为数据的存储结构,也称为物理结构。
数据的存储结构基本形式有两种：顺序存储结构和链式存储结构。
2.1：算法：一个算法是一个有穷规则的集合，其规则确定一个解决某一特定类型问题的操作序列。
算法规则需满足以下五个特性：输入——算法有零个或多个输入数据。
输出-—算法有一个或多个输出数据,与输入数据有某种特定关系。
有穷性——算法必须在执行又穷步之后结束。
确定性—-算法的每个步骤必须含义明确，无二义性。
可行性—-算法的每步操作必须是基本的，它们的原则上都能够精确地进行，用笔和纸做有穷次就可以完成。
有穷性和可行性是算法最重要的两个特征。
2.2：算法与数据结构：算法建立数据结构之上,对数据结构的操作需用算法来描述。
算法设计依赖数据的逻辑结构，算法实现依赖数据结构的存储结构。
2。
3:算法的设计应满足五个目标:正确性：算法应确切的满足应用问题的需求，这是算法设计的基本目标.健壮性：即使输入数据不合适,算法也能做出适当的处理，不会导致不可控结高时间效率：算法的执行时间越短,时间效率越高。
果。
高空间效率：算法执行时占用的存储空间越少，空间效率越高。
可读性:算法的可读性有利于人们对算法的理解.2.4:度量算法的时间效率，时间复杂度，（课本39页）。
数据结构重点整理
数据结构重点整理第一点：数据结构的基本概念与类型数据结构是计算机科学中用于存储、组织和管理数据的一种方式。
它涉及多种不同的技术和算法，旨在提高数据处理的效率和可靠性。
数据结构可以根据其组织和操作方式的不同，分为多种基本类型，包括但不限于：1.1 线性结构线性结构是最常见的数据结构类型，其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：一种固定大小的数据集合，元素按顺序存储，可以通过索引快速访问。
•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。
•栈：遵循后进先出（LIFO）原则的线性结构，主要用于解决递归和深度优先搜索等问题。
•队列：遵循先进先出（FIFO）原则的线性结构，常用于广度优先搜索和任务调度等场景。
1.2 非线性结构非线性结构的数据元素之间存在一对多或多对多的关系，可以更有效地模拟现实世界中的复杂关系。
常见的非线性结构有：•树：由节点组成的层次结构，每个节点包含数据部分和指向子节点的指针。
•图：由顶点（节点）和边组成的结构，用于模拟实体之间的复杂关系和网络结构。
第二点：数据结构在实际应用中的重要性数据结构在现代计算机科学和软件开发中扮演着至关重要的角色。
掌握和应用合适的数据结构可以大幅提高程序的性能、可维护性和可扩展性。
2.1 性能优化选择合适的数据结构对于优化程序性能至关重要。
例如，使用哈希表可以实现对数据的快速查找和插入，而使用平衡树可以实现更高效的数据更新和删除操作。
对于大规模数据处理，合适的数据结构可以显著降低计算复杂度，提高程序的响应速度。
2.2 代码可读性和可维护性良好的数据结构设计可以提高代码的可读性和可维护性。
清晰的数据结构使代码更易于理解和修改，降低出现bug的风险，并提高开发效率。
此外，合理的结构设计可以避免不必要的数据冗余和耦合，使得系统更加模块化和灵活。
2.3 算法实现数据结构是算法实现的基础。
许多高效的算法，如排序、搜索、动态规划等，都依赖于特定的数据结构。
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。
数据结构期末复习重点知识点总结
第一章绪论一、数据结构包括：逻辑结构、存储结构、运算（操作）三方面内容。
二、线性结构特点是一对一。
树特点是一对多图特点是多对多三、数据结构的四种存储结构：顺序存储、链式存储、索引存储、散列存储顺序存储结构和链式存储结构的区别？线性结构的顺序存储结构是一种随机存取的存储结构。
线性结构的链式存储是一种顺序存取的存储结构。
逻辑结构分类：集合线性树图，各自的特点。
或者分为线性结构和非线性结构。
四、算法的特征P13五、时间复杂度(1) i=1; k=0;while(i<n){ k=k+10*i;i++;}分析：i=1; //1k=0; //1while(i<n) //n{ k=k+10*i; //n-1i++; //n-1}由以上列出的各语句的频度，可得该程序段的时间消耗：T(n)=1+1+n+(n-1)+(n-1)=3n可表示为T(n)=O(n)六、数据项和数据元素的概念。
第二章线性表一、线性表有两种存储结构：顺序存储和链式存储，各自的优、缺点。
二、线性表的特点。
三、顺序表的插入、思想、时间复杂度o(n)、理解算法中每条语句的含义。
（1）插入的条件：不管是静态实现还是动态实现，插入的过程都是从最后一个元素往后挪动，腾位置。
静态是利用数组实现，动态是利用指针实现。
不管静态还是动态，在表中第i个位置插入，移动次数都是n-i+1。
四、顺序表的删除、思想、时间复杂度o(n)、理解算法中每条语句的含义。
（1）删除的条件：不管是静态实现还是动态实现，删除的过程都是从被删元素的下一位置向前挪动。
静态是利用数组实现，动态是利用指针实现。
不管静态还是动态，删除表中第i个元素，移动次数都是n-i。
五、顺序表的优缺点？为什么要引入链表？答：顺序表的优点是可以随机存取，缺点是前提必须开辟连续的存储空间且在第一位置做插入和删除操作时，数据的移动量特别大。
如果有一个作业是100k，但是内存最大的连续存储空间是99K，那么这个作业就不能采用顺序存储方式，必须采用链式存储方式。
数据结构重点整理
数据结构重点整理简介数据结构是计算机科学中的重要概念，指的是组织和存储数据的方式。
本文整理了数据结构的重点内容，包括以下章节：1. 数组2. 链表3. 栈4. 队列5. 树6. 图7. 哈希表8. 堆9. 排序算法10. 查找算法1. 数组1.1 定义和基本操作- 数组是一种线性数据结构，用于存储一组相同类型的元素。
每个元素可以通过索引访问。
- 基本操作包括：创建数组、访问元素、修改元素、插入元素、删除元素、获取数组长度等。
1.2 复杂度分析- 时间复杂度：对于不同操作，如访问、插入、删除等，时间复杂度可能不同。
- 空间复杂度：数组的存储空间通常为固定大小，空间复杂度为O(n)。
2. 链表2.1 定义和基本操作- 链表是一种动态数据结构，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。
- 基本操作包括：创建链表、插入节点、删除节点、访问节点、反转链表等。
2.2 复杂度分析- 时间复杂度：链表的操作时间复杂度与操作位置有关，访问节点的时间复杂度为O(n)。
- 空间复杂度：链表的空间复杂度为O(n)。
3. 栈3.1 定义和基本操作- 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。
- 基本操作包括：入栈、出栈、获取栈顶元素、判断栈是否为空等。
3.2 应用场景- 括号匹配- 表达式求值- 浏览器的前进和后退功能4. 队列4.1 定义和基本操作- 队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，可以在队尾插入元素，在队头删除元素。
- 基本操作包括：入队、出队、获取队头元素、判断队列是否为空等。
4.2 应用场景- 广度优先搜索（BFS）- 缓存5. 树5.1 定义和基本操作- 树是一种非线性数据结构，由节点和边组成，每个节点可以有多个子节点。
- 基本操作包括：创建树、插入节点、删除节点、遍历树等。
5.2 常见的树结构- 二叉树：每个节点最多有两个子节点。
- 二叉搜索树：左子树的键值小于根节点，右子树的键值大于根节点。
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。
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1 算法的时间复杂度(不会出简单的for循环)例题.1下面程序段的时间复杂度为 D O(n*log2n) 。
for (k=1;k<=j;k++)｛int i=1;while (i<=n)i=i*2; ｝O(1)初始化线性表检查线性表是否为空O(n)删除线性表中的所有元素；得到线性表的长度；得到线性表中指定序号为pos的元素；遍历一个线性表；从线性表中查找具有给定值的第一个元素；更新线性表中具有给定值的第一个元素；向线性表中按给定条件插入一个元素；从线性表中删除符合给定条件的第一个元素O(n^2)对线性表进行排序2几种数据结构（数据结构定义：具有结构的数据元素的集合）逻辑结构：集合、线性结构（线性表、广义表、堆栈和队列）非线性结构（树、图）存储结构：顺序存储结构、链式存储结构、索引结构、散列结构等集合和线性结构：1 ：1 树形结构：1 ：N 图形结构：N : N3 线性表顺序存储和链接存储的特点顺序存储：随机存取，预先定义表长；插入删除时有大量元素的移动（当下标为1开始的实话移动n-i+1，当下标为0开始的实话移动n-i），查找方便。
链式存储：非随机存取，表长不需要预先定义是动态分配，插入删除不需要大量的元素移动，查找时从第一个元素开始查找。
4 根据线性表的常用操作，选择最合适的存储方式顺序表和链表的比较：空间方面：a当表长难估较大时，选择链式存储b当表长较小时，选择顺序存储时间方面：a插入与删除较多时选择链式存储b查找方面较多时用顺序存储语言方面：当语言没有指针，选用链式存储时选用静态链表（静态链表需要预先设定空间）某线性链表最常用的操作是在最后一个结点之后插入一个结点或删除第一个结点, 用仅有尾指针的单循环链表存储方式实现这两种操作6 链表的特点例题：链表不具有的特点是（A）。
A、可随机访问任意元素B、插入删除不需要移动元素C、不必事先估计存储空间D、所需空间与线性表长度成正比7 链表的插入删除8 链表各操作的时间复杂度O(1)初始化链表检查链表是否为空O(n)删除链表中的所有元素；得到链表的长度；得到链表中指定序号为pos的元素；遍历一个链表；从链表中查找具有给定值的第一个元素；更新线性表中具有给定值的第一个元素；向链表中按给定条件插入一个元素；从链表中删除符合给定条件的第一个元素O(n2)对链表进行排序例题：在一个长度为n单链表；在表头插入元素的时间复杂度为O(1) ；在表尾插入元素的时间复杂度为O(n)。
9 栈的特点：先进后出，后进先出。
10 栈的顺序存储、链式存储的出栈入栈时间复杂度：O(1)13 根据给定递归算法和输入求输出（读递归程序）14 数组上的循环队列的进队出队操作（参考期中考试最后大题）判空：rear == front 满：(rear+1)%MaxSize == front进队操作：rear = (rear+1)%MaxSize; Q(rear)=x出队操作：front = (front+1)%MaxSize; X=Q(front)入队时需先修改入队指针（队尾指针）rear = = (rear +1)% QueueMaxSize出队时需要修改队头指针front == (front +1)% QueueMaxSize15 链队的插入O(1)void EnQueue (LinkQueue& HQ,const ElemType& item){ LNode* newptr=new LNode;if (newptr ==NULL) {cerr<<“Memory alocation failure."<<endl;exit(1); }newptr->data=item;newptr->next =NULL;if (HQ.rear==NULL)HQ.front=HQ.rear=newptr;else HQ.rear=HQ.rear->next=newptr; }17 稀疏矩阵的定义：其非零元素的个数远远小于零元素的个数。
稀疏矩阵的严格定义：稀疏因子δ=非零元素/所有元素个数通常认为δ≤ 0.3 的矩阵为稀疏矩阵三元组表示形式：( i, j, value ) i为第i行，j为第j列，value为非0元素的值18 广义表的特点规定：大写字母表示广义表名称，小写字母表示原子，广义表非空时：a是广义表的表头head。
其余元素组成表尾tail；广义表中的数据元素有相对次序;广义表的长度定义为所含元素的个数;广义表的深度定义为括号嵌套的最大次数;注意:“空表”的深度为 1 ; 广义表可以共享;广义表可以是一个递归的表;递归表的深度是无穷值，长度是有限值。
例：D=(E, F) E=(a, (b, c), D) , F=(d, (e)) D的长度为2，深度为无穷19 求广义表的长度深度广义表的深度=Max {子表的深度} +1；空表的深度= 1；仅由单元素组成的表的深度= 1例LS=((),(e),(a,(b,c,d)))长度为3深度为3； LD=(((a),((),b),(c)))长度1深度420 树的性质1树中结点个数等于所有结点的度数加121 二叉树的性质4 P185书中性质4：若对具有n个结点的完全二叉树按照层次从上到下,每层从左到右的顺序进行编号, 则编号为i 的结点具有以下性质:(1) 若编号为i的结点有左孩子,则左孩子结点的编号为2i;若编号为i的结点有右孩子,则右孩子结点的编号为2i+1.(2) 除树根结点外,若一个结点的标号为i,则它的双亲结点的编号为i/2,也就是说,当i为偶数时,其双亲结点的编号为i/2,它是双亲结点的左孩子,当i为奇数时,其双亲结点的编号为(i-1)/2,它是双亲结点的右孩子.(3) 若i≦|_n/2_|,即2i ≦n,则编号为i的结点为分支结点,否则为叶子结点.(4) 若n为奇数,则每个分支结点都既有左孩子,又有右孩子;若n为偶数,则编号最大的分支结点(编号为n/2)只有左孩子,没有右孩子,其余分支结点左、右孩子都有.22 给定权值构造哈夫曼树求带权路径长度（参考作业题）例题1：如右图：WPL=7*1+5*2+2*3+4*3=3523 哈夫曼树的特点又称最优树，是一种带权路径长度WPL最小的二叉树。
由0和1组成，用哈夫曼编码传送的电文长度；传输速率最快。
叶子结点的度为零；除叶子结点外的所有结点的度都为224 二叉排序树求平均查找长度:K为层数，n表示最大层数，m（k）表示第k层有m结点个数， M表示所有结点个数。
/（M）25 有向图边数和顶点入度出度关系在有向图的邻接表中，从一顶点出发的弧链接在同一链表中，邻接表中结点的个数恰为图中弧的数目，所以顶点入度之和为弧数和的一倍；在一个有向图中，所有顶点的入度之和等于所有顶点的出度之和的1倍；无向图的邻接表中结点个数的边数的2倍。
向图边数=所有度之和/226 无向图顶点数和最小生成树的边数关系无向图顶点数n：最小生成树的边数n-127 图的邻接表P258邻接表:是图的一种链式存储结构。
在邻接表中，对图中每个顶点建一个单链表，第i个单链表中的结点表示依附于顶点vi的边（对于有向图是以顶点vi为尾的弧）。
图的邻接表是存放什么的：无权无向图：列存放所有节点，横向为结点对应邻接结点和指针指向结点对应的下一邻接点带权有向图：列存放所有节点，横向为结点的出度的所有邻接点，其中第一项为结点名称，第二项为与该结点名称对应的权值，第三项为指针指向结点对应的下一出度邻接点。
28 求最短路径长度P281两个顶点间可能存在多条路径，其中有一条是长度最短的路径，即最短路径若带权值要i到j中所经过边权值之和最小的路径称为最短路径，其权值称为最短路径长度。
29 图的边数与顶点数的关系301）布里姆算法依次在G中选择一条一个顶点仅在V中,另一个顶点在U中,并且权值最小的边加入集合TE,同时将该边仅在V 中的那个顶点加入集合U. 重复上述过程n-1次,使得U=V,此时T为G的最小生成树.2）克鲁斯卡尔算法将图Ｇ中的边按权值从小到大的顺序依次选取，若选取的边使生成树Ｔ形成回路，则将其舍弃，如此进行下去，直到TE中包含有n-1条边为止,此时T为G的最小生成树.31 顺序查找的平均查找长度:（1+2+3……n）/N32 构造二叉排序树求平均查找长度平均查找长度为：（1*1+2*2+3*4+4*1）/8=21/833二分查找给定有序表和待查元素求依次与哪些元素进行比较将数据元素2,4,6,8,10,12,14,16,18,20依次存放于一维数组A[0..9]中，然后采用二分查找方法查找元素12，被比较过的数组元素的下标依次为4，7，5 _。
34冒泡排序每趟需要进行的比较次数，最多进行多少趟n-1趟35 快速排序第一次划分结果快速排序（Quick Sorting），又称划分排序.是目前所有排序方法中速度最快的一种（从排序区间选取一个元素为基准,从区间两端向中间顺序进行比较和交换,使得前面单元只保留比基准小的元素,后面单元保留比基准大的元素.然后把基准放到前后两部分之间.）36 各排序算法空间复杂度排序方法时间复杂度空间复杂度稳定性复杂性平均情况最坏情况最好情况直接插入O(n2)O(n2)O(n)O(1) 稳定简单希尔排序O(n*n1/2)O(n2)O(nlog2n)O(1) 不稳定较复杂冒泡排序O(n2)O(n2)O(n)O(1) 稳定简单快速排序O(nlog2n)O(n2)O(nlog2n)O(log2n)不稳定较复杂直接选择O(n2)O(n2)O(n2)O(1) 不稳定简单堆排序O(nlog2n)O(nlog2n)O(nlog2n)O(1) 不稳定较复杂归并排序O(nlog2n)O(nlog2n)O(nlog2n)O(n) 稳定较复杂基数排序O(d(n+rd))O(d(n+rd))O(d(n+rd))O(rd) 稳定较复杂37 二叉排序树的特点二叉排序树的中序是有序的；左孩子比根小，右孩子大于等于根38 顺序查找适合的存储结构顺序查找方法既适用于线性表的顺序存储结构，也适用于线性表的链式存储结构（使用单链表作存储结构时，扫描必须从第一个结点开始）。
39排序算法时间复杂度(见36知识点图)40 双循环链表（老师忘记出什么样的了）41 图连通需要的边数在n个顶点的无向图中，若边数>=n-1，则该图必是连通图。
42 排序的稳定性(见36知识点图)稳定的有：直接插入、归并排序、基数排序、冒泡排序不稳定的有：快速排序、希尔排序、直接选择、堆排序43 树的性质3课件：性质3 深度为h的k叉树中至多有(k h-1)/(k-1) 结点。