数据库结构与算法
数据库技术知识数据结构的算法
数据库技术知识数据结构的算法对于将要参加计算机等级考试的考生来说，计算机等级考试的知识点辅导是非常重要的复习资料。
以下是收集的数据库技术知识数据结构的算法，希望大家认真阅读!1、数据：数据的基本单位是数据元素。
数据元素可由一个或多个数据项组成。
数据项是数据的不可分割的最小单位2、数据结构：数据的逻辑结构、数据的存储结构、数据的运算3、主要的数据存储方式：顺序存储结构(逻辑和物理相邻，存储密度大)和链式存储结构顺序存储结构：顺序存储计算公式Li=L0+(i-1)×K顺序结构可以进行随机存取;插人、删除运算会引起相应节点的大量移动链式存储结构：a、指针域可以有多个，可以指向空，比比顺序存储结构的存储密度小b、逻辑上相邻的节点物理上不一定相邻。
c、插人、删除等不需要大量移动节点4、顺序表：一般情况下，若长度为n的顺序表，在任何位置插入或删除的概率相等，元素移动的平均次数为n/2(插入)和(n-1)/2(删除)。
5、链表：线性链表(单链表和双向链表等等)和非线性链表线性链表也称为单链表，其每个一节点中只包含一个指针域，双链表中，每个节点中设置有两个指针域。
(注意结点的插入和删除操作)6、栈：“后进先出”(LIFO)表。
栈的应用：表达式求解、二叉树对称序周游、快速排序算法、递归过程的实现等7、队列：“先进先出”线性表。
应用：树的层次遍历8、串：由零个或多个字符组成的有限序列。
9、多维数组的顺序存储：10、稀疏矩阵的存储：下三角矩阵顺序存储其他常见的存储方法还有三元组法和十字链表法11、广义表：由零个或多个单元素或子表所组成的有限序列。
广义表的元素可以是子表，而子表的元素还可以是子表12、树型结构：非线性结构。
常用的树型结构有树和二叉树。
二叉树与树的区别：二叉树不是树的特殊情况，树和二叉树之间最主要的区别是：二叉树的节点的子树要区分左子树和右子树，即使在节点只有一棵子树的情况下也要明确指出该子树是左子树还是右子树。
数据库索引底层数据结构与算法（oraclesqlServermysql）
数据库索引底层数据结构与算法（oraclesqlServermysql）要了解数据库索引的底层原理，我们就得先了解⼀种叫树的数据结构，⽽树中很经典的⼀种数据结构就是⼆叉树！所以下⾯我们就从⼆叉树到平衡⼆叉树，再到B-树，最后到B+树来⼀步⼀步了解数据库索引底层的原理！⼆叉树（Binary Search Trees） ⼆叉树是每个结点最多有两个⼦树的树结构。
通常⼦树被称作“左⼦树”（left subtree）和“右⼦树”（right subtree）。
⼆叉树常被⽤于实现⼆叉查找树和⼆叉堆。
⼆叉树有如下特性：1、每个结点都包含⼀个元素以及n个⼦树，这⾥0≤n≤2。
2、左⼦树和右⼦树是有顺序的，次序不能任意颠倒。
左⼦树的值要⼩于⽗结点，右⼦树的值要⼤于⽗结点。
光看概念有点枯燥，假设我们现在有这样⼀组数[35 28 49 13 30 37 60]，顺序的插⼊到⼀个数的结构中，步骤如下图1图2图3图4图3是错误⽰范，请⼤家在分析⼆叉树的时候不要犯这个错误。
好了，这就是⼀棵⼆叉树啦！我们能看到，经通过⼀系列的插⼊操作之后，原本⽆序的⼀组数已经变成⼀个有序的结构了，并且这个树满⾜了上⾯提到的两个⼆叉树的特性！但是如果同样是上⾯那⼀组数，我们⾃⼰升序排列后再插⼊，会怎么样呢？ 由于是升序插⼊，新插⼊的数据总是⽐已存在的结点数据都要⼤，所以每次都会往结点的右边插⼊，最终导致这棵树严重偏科上图就是最坏的情况，也就是⼀棵树退化为⼀个线性链表了，这样查找效率⾃然就低了，完全没有发挥树的优势了呢！为了较⼤发挥⼆叉树的查找效率，让⼆叉树不再偏科，保持各科平衡，所以有了平衡⼆叉树！平衡⼆叉树 (AVL Trees) 平衡⼆叉树是⼀种特殊的⼆叉树，所以他也满⾜前⾯说到的⼆叉树的两个特性，同时还有⼀个特性：它的左右两个⼦树的⾼度差的绝对值不超过1，并且左右两个⼦树都是⼀棵平衡⼆叉树。
⼤家也看到了前⾯[35 28 49 13 30 37 60]插⼊完成后的图，其实就已经是⼀颗平衡⼆叉树啦。
数据结构与算法设计
数据结构与算法设计在计算机科学领域中，数据结构与算法设计是非常重要的两个概念。
数据结构是指在计算机中储存、组织和管理数据的方式，而算法设计则是指解决问题的一系列有序步骤。
本文将讨论数据结构与算法设计的关系，以及它们在计算机科学中的应用。
一、数据结构的基本概念数据结构是计算机科学中的基础概念之一。
它主要关注数据的组织方式和操作方法。
常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树和图等。
每种数据结构都具有不同的特点和适用范围。
1. 数组：数组是最基本的数据结构之一，它可以存储多个相同类型的元素，并通过索引进行访问。
数组的优点是可以快速访问任意位置的元素，但其缺点是插入和删除元素的性能较差。
2. 链表：链表是通过指针将多个节点串联起来的数据结构。
链表的优点是插入和删除元素的性能较好，但访问任意位置的元素时需要遍历整个链表。
3. 栈：栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构。
在栈中，只能在栈顶进行插入和删除元素的操作。
栈常用于表达式求值、函数调用和括号匹配等场景。
4. 队列：队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构。
在队列中，元素的插入操作在队尾进行，删除操作在队头进行。
队列常用于广度优先搜索和缓存等应用。
5. 树：树是一种非线性的数据结构，它由节点和边组成。
树的每个节点可以有多个子节点，其中一个节点没有父节点的称为根节点。
树常用于表示层次关系，如文件系统和组织结构。
6. 图：图是一种由节点和边组成的复杂数据结构。
图的节点称为顶点，边表示节点之间的关系。
图常用于表示网络结构和社交关系等。
二、算法设计的基本原理算法设计是解决问题的一系列有序步骤。
一个好的算法应该具有正确性、效率和可读性等特点。
常见的算法设计思想包括贪心算法、动态规划、分治法和回溯法等。
1. 贪心算法：贪心算法是一种简单而高效的算法设计方法。
它通过每一步选择局部最优解，最终得到全局最优解。
贪心算法常用于问题的近似解和优化问题。
2. 动态规划：动态规划是一种自底向上的算法设计方法。
2024年全国硕士研究生招生考试计算机学科专业基础考试大纲
2024年全国硕士研究生招生考试计算机学科专业基础考试大纲全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：一、数据结构与算法1.数据结构1.1 线性表：顺序表、链表、栈、队列1.2 树：二叉树、平衡树、B树、堆1.3 图：邻接矩阵、邻接表、图的遍历算法1.4 散列表：哈希函数、冲突解决方法1.5 查找算法：顺序查找、二分查找、哈希查找2.算法设计2.1 分治法：归并排序、快速排序2.2 动态规划：最长公共子序列、最优装载问题2.3 贪心算法：最小生成树、单源最短路径2.4 回溯算法：八皇后问题、0-1背包问题3.1 字符串匹配：KMP算法、Boyer-Moore算法3.2 图论算法：最短路径算法、最小生成树算法3.3 数值计算算法：牛顿法、梯度下降法3.4 数论算法：素数判定、快速幂运算二、操作系统1.操作系统基本概念1.1 进程与线程：进程控制块、线程同步、线程调度1.2 内存管理：地址空间、分页机制、虚拟内存1.3 文件系统：文件描述符、磁盘调度算法、文件权限控制2.操作系统实现3.1 访问控制：安全策略、权限管理、身份验证3.2 安全漏洞：缓冲区溢出、代码注入、拒绝服务攻击3.3 加密技术：对称加密、非对称加密、数字签名三、计算机网络1.网络基础1.1 OSI七层模型：物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层、应用层1.2 TCP/IP协议：IP地址、子网掩码、路由器、DNS协议1.3 网络安全：防火墙、入侵检测、安全认证2.网络协议2.1 HTTP协议：请求报文、响应报文、状态码、Cookie2.2 SMTP协议：邮件和邮件服务器的工作原理2.3 FTP协议：文件传输协议的机制和工作原理3.网络应用3.1 网络编程：Socket编程、TCP/UDP通信、多线程网络编程3.2 网络安全：SSL加密、数字证书、网络攻击与防范3.3 云计算：云服务模型、云计算安全、云计算应用案例四、数据库系统1.1 数据模型：关系模型、实体-关系模型、面向对象数据模型1.2 数据库设计：数据库范式、关系数据库设计、SQL语言1.3 事务管理：ACID特性、并发控制、恢复机制2.1 MySQL：数据库引擎、存储引擎、索引、触发器2.2 Oracle：体系结构、数据字典、分区表、视图2.3 NoSQL：Key-Value存储、文档数据库、列存储、图数据库3.1 数据仓库：数据集成、数据清洗、数据转换、数据加载3.2 数据挖掘：分类、聚类、关联规则、异常检测3.3 大数据：Hadoop、Spark、数据存储、数据处理五、软件工程1.软件开发过程1.1 需求分析：需求获取、需求确认、需求变更管理1.2 设计阶段：结构设计、详细设计、系统架构1.3 编码和测试：单元测试、集成测试、系统测试2.软件工程方法2.1 面向对象：类、对象、继承、多态2.2 敏捷开发：Scrum、XP、Kanban、迭代开发2.3 质量管理：测试计划、质量保证、缺陷管理3.1 软件版本管理：GIT、SVN、CVS3.2 软件配置管理：配置项、配置控制、配置状态管理3.3 软件项目管理：项目计划、进度管理、风险管理六、人工智能1.1 机器学习：监督学习、无监督学习、强化学习1.2 深度学习：神经网络、卷积神经网络、循环神经网络1.3 自然语言处理：文本分类、词向量、语言模型2.人工智能技术2.1 计算机视觉：目标检测、图像分割、图像生成2.2 语音处理：语音识别、语音合成、语音情感识别2.3 机器人技术：SLAM算法、机器人控制、人机协作3.1 智能搜索：搜索引擎优化、推荐系统、广告系统3.2 智能交互：智能家居、智能客服、智能医疗3.3 智能决策：风险评估、金融预测、智能投资以上是2024年全国硕士研究生招生考试计算机学科专业基础考试大纲的内容，希望广大考生能够认真复习，取得优异的成绩。
金融工程计算机大一知识点
金融工程计算机大一知识点金融工程是金融领域与计算机科学领域的交叉学科，旨在通过运用计算机技术来解决金融领域的问题。
对于金融工程专业的大一学生来说，了解并掌握一些基本的计算机知识点是非常重要的。
本文将介绍一些金融工程计算机大一知识点，包括数据结构与算法、编程语言、数据库和网络基础。
一、数据结构与算法在金融工程中，数据结构与算法是非常重要的基础知识。
学习数据结构可以帮助我们更好地组织和管理金融数据，而算法则可以帮助我们解决金融问题。
1. 数组与链表：了解数组和链表的原理、特点以及常见操作，能够根据实际需求选择合适的数据结构。
2. 栈与队列：了解栈和队列的概念及其应用场景，掌握它们的基本操作和常见算法。
3. 树与图：学习二叉树、平衡树、图等常见数据结构，并掌握它们的遍历和搜索算法。
4. 排序与查找：了解各种排序算法（如冒泡排序、插入排序、快速排序等）和查找算法（如二分查找、哈希查找等），并了解它们的优缺点及适用场景。
二、编程语言金融工程计算机大一知识点中，编程语言是必不可少的一部分。
以下是一些常见的编程语言，大一学生可以选择其中一种或多种进行学习和实践。
1. Python：Python是一门简单而强大的编程语言，广泛应用于金融领域。
掌握Python的基本语法和常用库（如numpy、pandas 等），可以进行数据分析、模型建立等工作。
2. C/C++：C/C++是一门系统级编程语言，具有较高的执行效率。
学习C/C++可以让学生更好地理解计算机底层原理，并可以进行金融模拟、算法实现等工作。
3. MATLAB：MATLAB是一种专门用于科学计算和数据可视化的高级编程语言。
在金融领域，MATLAB常用于金融衍生品定价、风险管理等方面。
三、数据库在金融领域，需要处理大量的数据，因此数据库技术的掌握十分必要。
以下是一些常见的数据库知识点。
1. 关系型数据库：学习关系型数据库的概念、范式、SQL语言等基本知识，并能够使用SQL语言进行数据库的创建、查询、更新和删除操作。
第1章 数据结构与算法
即有向线段从前件结点指向后件结点，如下页
所示前件后件方框表示 数据结点春
夏
秋
有向线段表示 前后件关系
冬
根结点
叶子结点 终端结点
父亲
儿子
女儿
1.2.3 线性结构和非线性结构
非空线性结构的特点： 有且只有一个根结点；春 夏 秋 冬
每个结点最多有一个直接前驱和一个直接后件。
注意：在线性结构中插入或删除元素，仍然应该 满足线性结构的上述特点。
找到插入位臵后，将插入位臵开始的所有元素从最 后一个元素开始顺序后移。另外，在定义线性表时， 一定要定义足够的空间，否则，将不允许插入元素。
1.3.4 线性表的删除运算
找到要删除的数据元素后，从该元素位臵开始，将 后面的元素一一向前移动，在移动完成后，线性表 的长度减1。
线性表顺序存储结构即为静态存储形式，其
存在的问题：
在做插入或删除元素的操作时，会产生大量的数
据元素移动；
1.4 栈和队列
1.4.1 栈及其基本运算
栈是一种特殊的线性表，其插入与删除操作 都只能在线性表的一端进行 允许插入与删除的一端称为栈顶， 另一端称为栈底，栈底不允许插入与删除。
插入与删除端
栈底 Bottom
栈顶 Top
（2）算法的控制结构
顺序结构 选择结构 循环结构
1.1.2 算法复杂度
算法复杂度主要包括：
时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量。
空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间。
1.2.1 什么是数据结构
数据结构是指相互有关联的数据元素的集合。 即数据的组织形式。
逻辑结构 存储结构
逻辑结构
其中逻辑结构是指反映数据元素之间逻辑关系的数据
计算机行业面试题目及答案
计算机行业面试题目及答案一、数据结构与算法1. 请解释什么是数据结构？以及常见的数据结构有哪些？数据结构是计算机存储、组织和处理数据的方式。
常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图等。
2. 请介绍常见的排序算法，并分析它们的时间复杂度。
常见的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。
其中，冒泡排序和插入排序的时间复杂度为O(n^2)，选择排序的时间复杂度为O(n^2)，快速排序和归并排序的时间复杂度为O(nlogn)。
3. 解释什么是动态规划？动态规划是一种解决问题的算法思想，它通常用于解决具有重叠子问题结构和最优子结构性质的问题。
通过将问题拆解成一系列子问题，并通过保存子问题的解来避免重复计算，从而提高算法的效率。
4. 请解释什么是哈希表及其应用场景。
哈希表是一种根据关键字直接访问内存存储位置的数据结构。
它通常通过哈希函数将关键字映射为内存位置，并在该位置存储对应的值。
哈希表广泛应用于查找、插入和删除操作频繁的场景，如数据库索引、缓存等。
二、操作系统与网络1. 请解释进程和线程的区别。
进程是指一个程序在执行过程中的实体，它具有独立的内存空间和系统资源。
线程是进程的执行单元，多个线程可以共享同一进程的内存空间和系统资源。
与进程相比，线程的切换开销较小，同时线程之间的通信也更加方便。
2. 请解释什么是死锁及如何避免死锁发生。
死锁是指多个进程或线程因互相等待对方持有的资源而无法继续执行的状态。
要避免死锁，可以采取以下方法：- 避免使用多个共享资源- 使用资源分级策略，按照固定的顺序获取锁- 使用超时机制，避免长时间等待资源- 引入死锁检测机制，及时检测并解决死锁问题3. 请解释什么是虚拟内存及其作用。
虚拟内存是一种操作系统的内存管理技术，它将物理内存和磁盘空间结合起来，为每个进程提供一个逻辑上连续且私有的内存空间。
虚拟内存的作用包括：- 扩大可用的内存空间，允许运行更多的进程- 提供内存保护机制，防止进程之间的相互干扰- 管理磁盘上的内存页面，提高内存的使用效率三、数据库1. 请解释什么是事务，并介绍事务的四个特性（ACID）。
基本数据结构和算法
1.基本数据结构与算法1.1算法算法：是指解题方案的准确而完整的描述。
特征包括：（1）可行性；（2）确定性，（3）有穷性，（4）拥有足够的情报。
算法的基本要素：一是对数据对象的运算和操作；二是算法的控制结构。
指令系统：一个计算机系统能执行的所有指令的集合。
基本运算和操作包括：算术运算、逻辑运算、关系运算、数据传输。
算法的控制结构：顺序结构、选择结构、循环结构。
算法基本设计方法：列举法、归纳法、递推、递归、减斗递推技术、回溯法。
算法复杂度：算法时间复杂度和算法空间复杂度。
算法时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量。
算法空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间。
数据的存储结构有顺序、链接、索引等。
线性结构条件：（1）有且只有一个根结点；（2）每一个结点最多有一个前件，也最多有一个后件。
非线性结构：不满足线性结构条件的数据结构。
1.3线性表及其顺序存储结构非空线性表的结构特征：（1）且只有一个根结点a1，它无前件；（2）有且只有一个终端结点an，它无后件；（3）除根结点与终端结点外，其他所有结点有且只有一个前件，也有且只有一个后件。
结点个数n称为线性表的长度，当n=0时，称为空表。
线性表的顺序存储结构具有以下两个基本特点：（1）线性表中所有元素的所占的存储空间是连续的；（2）线性表中各数据元素在存储空间中是按逻辑顺序依次存放的。
顺序表的运算：插入、删除。
1.4栈和队列a）栈是限定在一端进行插入与删除的线性表，允许插入与删除的一端称为栈顶，不允许插入与删除的另一端称为栈底。
栈按照“先进后出"（FILO）或“后进先出"（LIFO）组织数据，栈具有记忆作用。
用top表示栈顶位置，用bottom表示栈底。
栈的基本运算：（1）插入元素称为入栈运算；（2）删除元素称为退栈运算；（3）读栈顶元素是将栈顶元素赋给一个指定的变量，此时指针无变化。
b）队列是指允许在一端（队尾）进入插入，而在另一端（队头）进行删除的线性表。
《数据结构与算法》教学大纲(本科64)
课程教学大纲院(系)：计算机与信息教研室：软件课程名称：数据结构与算法课程代号：适用专业：计算机科学与技术上海第二工业大学计算机科学与技术专业《数据结构与算法》教学大纲（64学时）一、课程的性质和任务性质：本课程是计算机科学与技术专业的一门主要专业技术基础课程。
任务：学会分析研究计算机的数据对象的特性，以便选择适当的数据结构和存贮结构以及相应的算法，并初步掌握算法的时间分析及空间分析的方法。
二、课程的基本要求（通过本课程学习应使学生了解、理解、掌握、熟练掌握的知识和技能）熟练掌握几种典型的数据结构：（表、树、图），熟炼掌握各类数据结构的基本操作及其应用。
在此基础上，着重理解查找和内部排序。
初步掌握算法的时间分析及空间分析的方法。
进一步提高程序设计和实现能力。
三、课程内容（含实验内容和各章的教学要求、重点、难点和教学建议）1.绪论了解数据结构的发展及所处的地位，并掌握数据结构的基本概念和术语、算法的描述及算法分析的方法。
2.线性表熟练掌握线性数据结构的基本操作所对应的算法并能灵活使用线性表这类基本数据结构。
线性表及其基本操作。
线性表的顺序存贮结构顺序存贮结构、类型描述、插入、删除、查找操作的实现算法描述。
线性表的链式存贮结构顺序存贮的优缺点，线性链表、循环链表、双向链表、静态链表及其基本操作的算法。
重点：单链表实验：单链表的建立、插入及删除等基本操作的算法3.堆栈和队列掌握栈和队列的基本概念及其应用。
注意这类数据结构与线性表的异同点。
栈：定义及其在两种存贮结构下的进栈出栈算法栈的应用：进制转换、表达式的求值队列：定义及进队出队算法，链队列、循环队列重点：栈及其操作4.串了解串的概念、定义及存贮结构5.数组和广义表掌握数组的定义及地址公式，掌握特殊矩阵的存贮方式，了解广义表的概念数组的定义及运算存贮结构：地址计算公式矩阵的压缩存贮：特殊矩阵：对称矩阵、三角矩阵、对角矩阵、稀疏矩阵、三元组表、十字链表广义表的基本概念重点：特殊矩阵的存贮方式难点：矩阵转置6.树和二叉树掌握树及二叉树的基本概念，掌握二叉树的遍历、线索化及其应用树的定义二叉树：定义、性质、存贮结构遍历二叉树及线索二叉树：先序、中序、后序遍历，线索二叉树树和森林：存贮结构、森林与二叉树的转换、树的遍历、哈夫曼树、哈夫曼编码重点：二叉树的遍历及其应用难点：线索二叉树、哈夫曼树的算法7.图掌握图的有关术语、存贮结构、及图的各类应用图的定义及术语存贮结构：数组表示法、邻接表图的遍历：深度优先搜索、广度优先搜索最小生成树：掌握普里姆算法有向无环图及其应用：拓扑排序、关键路径、最短路径（Dijkstra, Floyd 算法）重点：存贮结构难点：无向图的遍历、最短路径、拓扑排序算法8.查找掌握各类查找方法，掌握一般查找方法及树表查找的概念及算法，了解哈希表的特点顺序表的查找：顺序、折半及分块查找树表查找：二叉排序树哈希表：定义、函数构造、冲突处理方法重点：一般查找方法及树表查找的概念及算法难点：二叉排序树算法9.排序掌握内排序的概念，掌握内部排序各种方法的算法思想，了解各种不同排序方法的适用场合。
数据结构与算法的应用场景
数据结构与算法的应用场景数据结构与算法在现代计算机科学中起着至关重要的作用。
它们不仅是计算机科学的基础，也是许多技术领域的核心。
本文将介绍数据结构与算法的一些重要应用场景。
一、搜索引擎搜索引擎是我们在日常生活中频繁使用的工具，它需要快速地从海量的网页数据中找到用户所需的信息。
搜索引擎的核心就是利用数据结构与算法来实现高效的搜索和排序。
其中，最常用的算法是哈希表和倒排索引。
哈希表能够实现快速的数据查找，而倒排索引则能够高效地按照关键词来搜索文档。
二、网络路由在网络通信中，路由器起着关键的作用，它决定了数据包如何从源地址传输到目标地址。
为了能够实现快速而准确的路由，网络路由器使用了一系列的算法，如最短路径算法、拓扑排序算法等。
这些算法能够帮助路由器选择最佳的路径，同时保证网络的稳定性和安全性。
三、图像处理图像处理在计算机视觉、图形学等领域中得到了广泛的应用。
计算机通过对图像数据进行处理和分析，可以实现人脸识别、图像压缩、图像增强等功能。
在图像处理中，数据结构与算法被用于实现图像的存储、处理和分析。
例如，图像的像素可以组织成二维数组，然后利用图像处理算法对数组进行操作，提取出有用的信息。
四、数据库管理系统数据库管理系统（DBMS）能够高效地管理大规模的数据集合。
为了实现数据的快速存储和检索，DBMS使用了许多数据结构与算法。
其中，B树和哈希表是常用的数据结构，它们能够帮助DBMS实现快速的数据存储和索引。
另外，数据库的查询操作也需要借助算法，如关系代数、SQL查询优化等。
五、人工智能人工智能（AI）是现代技术的热门领域，它包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。
在AI领域，数据结构与算法被广泛应用于模型的训练和优化过程中。
例如，在机器学习中，常用的算法有决策树、支持向量机、神经网络等，这些算法能够帮助AI系统学习和理解数据。
总结：数据结构与算法在现代科技的发展中发挥着重要的作用。
从搜索引擎到路由器，从图像处理到数据库管理系统，再到人工智能，数据结构与算法无处不在。
数据结构与算法习题含参考答案
数据结构与算法习题含参考答案一、单选题（共100题，每题1分，共100分）1、要为 Word 2010 格式的论文添加索引，如果索引项已经以表格形式保存在另一个 Word文档中，最快捷的操作方法是：A、在 Word 格式论文中，逐一标记索引项，然后插入索引B、直接将以表格形式保存在另一个 Word 文档中的索引项复制到 Word 格式论文中C、在 Word 格式论文中，使用自动插入索引功能，从另外保存 Word 索引项的文件中插D、在 Word 格式论文中，使用自动标记功能批量标记索引项，然后插入索引正确答案：D2、下面不属于计算机软件构成要素的是A、文档B、程序C、数据D、开发方法正确答案：D3、JAVA 属于：A、操作系统B、办公软件C、数据库系统D、计算机语言正确答案：D4、在 PowerPoint 演示文稿中,不可以使用的对象是：A、图片B、超链接C、视频D、书签第 6 组正确答案：D5、下列叙述中正确的是A、软件过程是软件开发过程和软件维护过程B、软件过程是软件开发过程C、软件过程是把输入转化为输出的一组彼此相关的资源和活动D、软件过程是软件维护过程正确答案：C6、在 Word 中，不能作为文本转换为表格的分隔符的是：A、@B、制表符C、段落标记D、##正确答案：D7、某企业为了建设一个可供客户在互联网上浏览的网站，需要申请一个：A、密码B、门牌号C、域名D、邮编正确答案：C8、面向对象方法中，将数据和操作置于对象的统一体中的实现方式是A、隐藏第 42 组B、抽象C、结合D、封装正确答案：D9、下面属于整数类 I 实例的是A、-919B、0.919C、919E+3D、919D-2正确答案：A10、定义课程的关系模式如下：Course (C#, Cn, Cr，prC1#, prC2#)（其属性分别为课程号、课程名、学分、先修课程号 1和先修课程号 2），并且不同课程可以同名，则该关系最高是A、BCNFB、2NFC、1NFD、3NF正确答案：A11、循环队列的存储空间为 Q(1:100)，初始状态为 front=rear=100。
数据结构与算法的实际应用案例
数据结构与算法的实际应用案例如今，数据结构与算法在各个领域都扮演着重要的角色。
它们不仅可以提高程序的效率和性能，还能解决各种实际问题。
在本文中，我们将介绍几个有代表性的数据结构与算法实际应用案例，以展示它们的广泛应用和巨大潜力。
案例一：最短路径算法在导航系统中的应用导航系统已经成为我们日常生活中不可或缺的工具之一。
其中，最短路径算法被广泛应用于导航系统中的路线规划。
最著名的最短路径算法之一是Dijkstra算法，它能够找到两个地点之间的最短路径。
通过有向加权图的建模，Dijkstra算法根据各个路段的权重（比如道路长度或者交通拥堵程度），确定最优路径，从而为用户提供最佳的导航路线。
案例二：哈希表在数据库中的应用在数据库中，存储和检索数据是一项核心任务。
为了提高查找速度，哈希表经常被用于索引数据。
哈希表将数据存储在键-值对的形式下，并通过哈希函数将键映射到相应的位置。
这样一来，我们可以以常数时间复杂度进行数据的存取。
哈希表在大型数据库中的应用十分广泛，如索引管理、关系查询等。
案例三：图算法在社交网络分析中的应用随着社交网络的兴起，图算法也开始在社交网络分析中扮演重要角色。
以Facebook为例，它使用图算法来分析用户之间的关系和相似性，从而提供个性化的推荐和广告定向投放。
其中，深度学习算法和图嵌入技术常常与图算法相结合，使得社交网络分析更加精准和高效。
案例四：贪心算法在排课问题中的应用在学校的课程安排中，如何合理地排课是一项复杂而困难的任务。
贪心算法可以用来解决这个问题。
它从某个起点开始，逐步做出局部最优选择，最终得到全局最优解。
在排课问题中，贪心算法可以根据教室、教师和学生的时间限制，合理地安排课程表，使得时间冲突最小化，从而提高学校的教学效率和资源利用率。
结论综上所述，数据结构与算法在实际应用中发挥着巨大的作用。
从导航系统的路径规划到社交网络分析的个性化推荐，从数据库的快速检索到学校排课的优化安排，数据结构与算法的实际应用案例层出不穷。
计算机答辩面试题目及答案
计算机答辩面试题目及答案一. 操作系统：1. 什么是进程和线程？进程是操作系统中执行的一个程序实例，它包括了程序的代码、数据以及执行时的状态。
线程是进程中的一个单一单位，它是进程中的执行流，用于完成各种操作。
2. 进程间通信有哪些方式？进程间通信的方式包括管道、命名管道、消息队列、共享内存、套接字等。
3. 请简要说明操作系统的内存管理。
内存管理是操作系统的重要功能，它负责管理和分配计算机的内存资源，包括内存的分配、回收和保护等。
常见的内存管理技术有连续内存分配、非连续内存分配、虚拟内存等。
4. 解释死锁的概念以及如何预防死锁？死锁是指在并发系统中，若干进程互相等待对方占有的资源而无法继续执行的状态。
预防死锁可以采取多种策略，如资源预分配、避免加剧死锁、破坏循环等。
二. 数据结构与算法：1. 请解释什么是栈和队列？栈（Stack）是一种后进先出（LIFO）的数据结构，只允许在顶部进行插入和删除操作。
队列（Queue）是一种先进先出（FIFO）的数据结构，允许在队列尾部插入元素，在队列头部删除元素。
2. 简要说明常见的排序算法及其时间复杂度。
常见的排序算法有冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。
冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，插入排序的时间复杂度为O(n^2)，选择排序的时间复杂度为O(n^2)，快速排序的时间复杂度为O(nlogn)，归并排序的时间复杂度为O(nlogn)。
3. 请解释什么是哈希表（散列表）？哈希表是一种基于哈希函数进行快速查找的数据结构。
它通过将关键字映射到哈希表的索引上，实现快速访问。
4. 请简述图的深度优先搜索和广度优先搜索算法。
深度优先搜索（DFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法，它沿着树的深度遍历树的节点，直到找到目标节点或遍历完整个树。
广度优先搜索（BFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法，它先访问树的根节点，然后访问根节点的所有子节点，再依次访问每个子节点的所有子节点。
数据库第一章数据结构与算法
数据库第一章数据结构与算法数据库第一章数据结构与算法数据结构与算法在数据库中扮演着重要的角色。
它们不仅决定了数据库的性能和效率，还影响着数据的组织和存储方式。
本章将介绍数据库中常用的数据结构和算法，并探讨它们在数据库中的应用。
一、树形数据结构在数据库中，树形结构常用于表示层次关系。
例如，组织结构、文件系统和索引等都可以用树形结构进行表示。
数据库中常见的树形结构包括二叉树、B树和B+树等。
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。
在数据库中，二叉树广泛应用于索引结构。
例如，二叉搜索树（BST）是一种利用二叉树实现的高效的查询结构，它可以快速地进行数据的查找和插入操作。
2. B树B树是一种自平衡的树结构，其中每个节点可以包含多个子节点。
B树常用于数据库中的索引结构，特别是在磁盘存储系统中，B树可以有效地减少磁盘I/O操作次数，提高数据的查询效率。
3. B+树B+树是在B树基础上进行改进的一种树结构。
相比于B树，B+树的内部节点不保存数据，只用于索引，而所有的数据都存储在叶子节点中。
这样可以提高范围查询的效率，并且可以更好地支持顺序访问。
二、排序算法排序算法是数据库中常用的算法之一，它可以对数据进行排序，提高查询和统计的效率。
常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序和快速排序等。
1. 冒泡排序冒泡排序是一种简单直观的排序算法，它通过比较相邻的元素并交换位置来进行排序。
尽管冒泡排序的时间复杂度较高，但对于小规模的数据排序是比较高效的。
2. 插入排序插入排序是一种逐步构建有序序列的排序算法。
它通过将未排序的元素逐个插入到已排序的序列中，并保持有序性。
插入排序的时间复杂度取决于输入数据的有序程度，对于近乎有序的数据，插入排序具有较高的效率。
3. 快速排序快速排序是一种高效的排序算法，它通过选择一个基准元素，将数据分为左右两个部分，并递归地对每个部分进行排序。
快速排序的时间复杂度为O(nlogn)，是目前排序算法中比较快速的一种方法。
数据库技术知识数据结构的算法
数据库技术知识数据结构的算法数据库技术在现代社会中扮演着至关重要的角色。
数据库的设计和管理需要理解数据结构和算法的基本原理与方法。
本文将深入探讨数据库技术中数据结构和算法的应用，帮助读者更好地理解和应用数据库技术。
一、数据库技术简介数据库技术是指用来管理和处理大量数据的计算机软件系统。
它主要包括数据的存储、管理、查询、修改和删除等功能。
数据库技术的发展为各行各业的数据管理带来了便利和高效性。
二、数据结构在数据库技术中的应用数据结构是数据库中存储和组织数据的方式。
它是数据库中底层的基础支撑，直接关系到数据库的性能和应用效果。
以下是几种常见的数据结构在数据库技术中的应用：1. 数组(Array)数组是一种最基本的数据结构，可以在数据库中用来存储一组具有相同类型的数据。
在数据库查询中，通过数组可以快速访问和操作数据，提高查询效率。
2. 链表(Linked List)链表是由若干节点组成的线性数据结构，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。
在数据库中，链表可以用于解决数据的插入和删除操作，提高数据的动态性和灵活性。
3. 栈(Stack)栈是一种具有“先进后出”特点的数据结构，它在数据库中常用于事务处理和异常处理。
通过栈，我们可以实现对数据库操作的回滚和恢复，保证数据的一致性和完整性。
4. 队列(Queue)队列是一种具有“先进先出”特点的数据结构，数据库中的任务队列经常使用队列结构。
通过队列，可以按照顺序执行任务，提高数据库操作的效率和可靠性。
5. 树(Tree)树是一种分层次的数据结构，常见的有二叉搜索树、平衡二叉树等。
在数据库中，使用树结构可以实现对数据的快速检索和排序，提高数据库查询效率。
三、算法在数据库技术中的应用算法是数据库技术中实现各种功能的关键步骤，它决定了数据库的性能和效率。
以下是几种常见的算法在数据库技术中的应用：1. 查找算法在数据库中，查找算法用于根据特定条件查询数据。
常见的查找算法有二分查找、哈希查找等，它们可以快速定位和获取所需数据，提高查询效率。
什么是数据库数据库的结构
什么是数据库数据库的结构什么是数据库——数据库的结构数据库是现代信息技术中被广泛应用的一种数据管理系统，它被用于存储、管理和操作大量结构化数据。
数据库中的数据以一种有组织的方式进行存储和访问，以满足用户对数据的需求。
数据库的结构是指数据库中数据的组织和组成方式，它决定了数据的存储和访问方式。
本文将详细介绍数据库的结构及其重要组件。
1. 数据库的结构组成数据库的结构主要由以下几个组成部分构成：1.1 数据库管理系统（DBMS）：数据库管理系统是指用于管理和操作数据库的软件系统。
它提供了一系列的功能和工具，用于创建、维护、备份和恢复数据库，以及进行数据检索、排序、过滤、更新和删除等操作。
常见的数据库管理系统包括Oracle、MySQL、SQL Server 等。
1.2 数据库模式（Database Schema）：数据库模式定义了数据库中数据的逻辑结构和组织方式。
它包括数据库中的表、字段、关系及其约束等信息。
数据库模式的设计需要考虑数据的完整性、一致性和有效性。
1.3 数据表（Table）：数据表是数据库中最基本的组成单位，它用于存储实际的数据记录。
数据表由多个行（Record）和列（Column）组成，每一行代表一条记录，每一列代表一个属性。
数据表通过主键和外键的关系进行连接和关联。
1.4 数据字段（Field）：数据字段是数据表中的一个列，用于存储某个属性的值。
每个数据字段都有一个字段名和数据类型，如整数、字符、日期等。
数据字段还可以设置约束条件，如唯一、非空、默认值等。
1.5 数据记录（Record）：数据记录是数据表中的一行，代表了数据库中的一个数据实例。
每一条数据记录都包含了不同数据字段的具体数值。
数据记录通过主键与其他表中的记录进行关联，以建立数据之间的关系。
1.6 数据索引（Index）：数据索引是一种数据结构，用于加快数据的检索和查询速度。
它通过对数据表中的某列或多列进行排序和搜索，以减少数据访问的时间。
全国计算机三级数据处理考点
全国计算机三级数据处理考点在当今数字化时代，数据处理能力成为了一项至关重要的技能。
全国计算机三级考试中的数据处理部分，旨在检验考生对数据处理相关知识和技术的掌握程度。
接下来，让我们一起深入了解一下全国计算机三级数据处理的主要考点。
一、数据结构与算法基础这是数据处理的基石。
考生需要理解常见的数据结构，如数组、链表、栈、队列、树和图等。
对于每种数据结构，要清楚其特点、存储方式以及基本操作。
比如数组，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元素，但插入和删除操作较为复杂。
链表则是通过指针将元素链接起来，插入和删除操作相对简单，但访问元素需要遍历。
算法方面，考生要熟悉排序算法（如冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序等）和查找算法（如顺序查找、二分查找）的原理和实现过程，并能够分析其时间复杂度和空间复杂度。
二、数据库应用数据库是数据处理的重要工具。
考生需要掌握数据库的基本概念，如关系模型、关系代数、范式等。
能够熟练使用SQL 语言进行数据的查询、插入、更新和删除操作。
比如，通过 SELECT 语句从表中获取所需数据，使用 WHERE 子句进行条件筛选，使用 ORDER BY 子句对结果进行排序。
此外，还需了解数据库的设计原则，能够根据实际需求设计合理的数据库结构，包括表的创建、字段的定义、主键和外键的设置等。
三、数据仓库与数据挖掘数据仓库是为了支持决策分析而构建的数据集合。
考生要明白数据仓库与传统数据库的区别，以及数据仓库的体系结构和建模方法。
数据挖掘则是从大量数据中发现潜在的有用信息和知识。
常见的数据挖掘技术包括关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析等。
考生需要了解这些技术的基本原理和应用场景。
四、数据可视化将处理后的数据以直观的图形、图表等形式展示出来，有助于更好地理解和分析数据。
考生需要掌握常见的数据可视化工具和技术，如Excel 中的图表功能、Python 中的 matplotlib 库等。
数据库结构与算法
数据库结构与算法1、什么是算法： 计算机解决解决某个问题特定任务的具体实现步骤。
算法是独⽴解决问题的⼀种⽅法和解决思路2、算法特性： 输⼊：有0个或者多个参数 输出：⾄少有⼀个以上的计算结果， 有穷性：算法在有限的步骤内会⾃动结束，不会⽆限循环，并且每⼀个执⾏步骤是需要的时间是可接受的 确定性：算法的每⼀个步骤必须要有确定的含义，不能出现⼆义性 可⾏性：算法执⾏的没⼀个步骤都是可性的，每⼀步骤都会在有限的执⾏次数完成3、时间复杂度 实现算法的执⾏时间可以反应出 算法的时间效率称为时间复杂度 可以⽤这段程序的最终要发挥的基本步骤来描述他的算法优略性，哪这个描述基本运算数量的总和叫做时间复杂度 总执⾏时间 = 基本运算数量 * 每⼀个基本运算时间4、时间复杂度表达式 eg:for i in range(0,1000):for ii in range(1000):for iii in range range(1000):if i+ii+iii==12345 and i+ii=100:print(i,ii,ii) T = 1000 * 1000 * 1000 * 2 T = n * n * n * 2 T(n) = n^3 * 2 T(n) = k*g(n) + c g(n) = n*3 T(n) = n^3 k：常数 c：系数可以为 0 n：解决问题的规模 g(n)： g(n)是T(n)的渐进函数，也就是g(n)能够表达出T(n)时间复杂度的⼀个特征【g(n)是T(n)去除旁⽀末节(常熟项、系数)，只留下最主要的特征部分】 T(n)：时间复杂度【对于某个问题解决步骤的统⼀标识】 ⼤O表⽰法：g(n)就叫做⼀个时间复杂度T(n) 的⼤O表⽰法5、最坏时间复杂度 最优时间复杂度：算法完成任务最少需要多少基本操作。
最乐观的情况，没有参考价值。
最坏时间复杂度：算法完成任务最多需要多少基本操作。
提供⼀种保障，在最坏的情况下也能完成任务*** 平均时间复杂度：算法完成任务平均需要多少基本操作。
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1、在一个长度为n的顺序表中，向第i个元素(1≤i≤n+1)之前插入一个新元素时，需向后移动_____个元素。
A. n-1B. n-i+ 1C. n-i-1D. i2、从一个具有n个节点的单链表中查找其值等于x结点时，在查找成功的情况下，需平均比较_____个结点。
A. nB. n/2C. (n-1)/2D. (n+1)/23、在一个单链表中，已知*q结点是*p结点的前驱结点，若在*q和*p之间插入*s结点，则执行_____。
A. s->next=p->next; p->next=s;B. p->next=s->next; s->next=p;C. q->next=s; s->next=p;D. p->next=s; s->next=q;4、线性表是_____ 。
A. 一个有限序列，可以为空。
B. 一个有限序列，不能为空。
C. 一个无限序列，可以为空。
D. 一个无限序列，不能为空。
5、对顺序存储的线性表，设其长度为n，在任何位置上插入或删除操作都是等概率的，删除一个元素时大约要移动表中的_____个元素。
A. n+1B. n-1C. (n-1)/2D. n6、线性表采用链式存储时，其地址_____。
A. 必须是连续的。
B. 部分地址必须是连续的。
C. 一定是不连续的。
D. 连续与否均可以。
7、设单链表中指针p指着结点m，指针f指着将要插入的新结点x，当x插在链表中最后一个结点m之后时，只要先修改_____后修改p->link=f即可。
A. f->link=p;B. f->link=p->link;C. p->link=f->link;D. f=nil;8、在双向链表存储结构中，删除p所指的结点时需修改指针_____。
A. (p->rlink) ->rlink) ->link=p;p->rlink=(p->rlink) ->rlink;B. (p->llink) ->rlink=p->rlink;(p->rlink) ->llink=p->llink;C. p->llink=(p->llink) ->llink;((p->llink) ->llink) ->rlink=p;D. ((p->llink) ->llink) ->rlink=p;p->llink=(p->llink) ->llink;9、在双向链表存储结构中，删除p所指的结点的前趋结点（若存在）时需修改指针_____。
A. ((p->llink) ->llink) ->rlink=p;p->llink=(p->llink) ->llink;B. ((p->rlink) ->rlink) ->llink=p;p->rlink=(p->rlink) ->rlink;C. (p->llink) ->rlink=p->rlink;(p->rlink) ->llink=p->llink;D. p->llink=(p->llink) ->llink;((p->llink) ->llink) ->rlink=p;10、根据线性表的链式存储结构，每个结点所含指针的个数，链表分为单链表和_____。
A. 循环链表B. 多重链表C. 普通链表D. 无头结点链表11、在线性表的链式存储结构中，逻辑上相邻的元素在物理位置上_____。
A. 一定相邻B. 不一定相邻C. 有时相邻12、链表不具备的特点是_______。
A. 可随机访问任一结点B. 插入删除不需要移动元素C. 不必事先估计存储空间D. 所需空间与其长度成正比13、不带头结点的单链表head为空的判定条件是______。
A. head==NULLB. head->next==NULLC. head->next==headD. head!=NULL14、带头结点的单链表的head为空的判定条件是______。
A. head==NULLB. head->next==NULLC. L->prior==NULLD. L->next==L15、带头结点的双循环表L为空表的条件是______。
A. L=NULLB. L->next==NULLC. L->prior==NULLD. L->next==L16、非空的循环单链表head的尾结点(由p所指向)满足_______。
A. p->next==NULLB. p==NULLC. p->next==headD. p==head17、在循环双链表的p所指结点之前插入s所指结点的操作是_______。
A. p->prior=s;s->next=p;p->prior->next=s;s->prior=p->prior;B. p->prior=s;p->prior->next=s;s->next=p;s->prior=p->prior;C. s->next=p;s->prior=p->prior;p->prior=s;p->right->next=s;D. s->next=p;s->prior=p->prior;p->prior->next=s;p->prior=s;18、若某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最后一个结点，则采用______存储方式最节省运算时间。
A. 单链表B. 给出表头指针的单循环链表C. 双链表D. 带头结点的双循环链表19、某线性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，故采用_____存储方式最节省运算时间。
A. 单链表B. 仅有头结点的单循环链表C. 双链表D. 仅有尾指针的单循环链表20、需要分配较大空间，插入和删除不需要移动元素的线性表，其存储结构是_______。
A. 单链表B. 静态链表C. 线性链表D. 顺序存储结构21、如果最常用的操作是取第i个结点及其前驱，则采用______存储方式最节省时间。
A. 单链表B. 双链表C. 单循环链表D. 顺序表22、在一个具有n个结点的有序单链表中插入一个新结点并仍然保持有序的时间复杂度是______。
A. O(1)B. O(n)C. O(n2)D. O(nlog2n)23、在一个长度为n(n>1)的单链表上，设有头和尾两个指针，执行________操作与链表的长度有关。
A. 删除单链表中的第一个元素B. 删除单链表中的最后一个元素C. 在单链表第一个元素前插入一个新元素D. 在单链表最后一个元素后插入一个新元素24、设线性表有n个元素，以下算法中，_______在顺序表上实现比在链表上实现效率更高。
A 输出第i(0<=i<=n-1)个元素值B 交换第0个元素与第1个元素的值C 顺序输出这n个元素的值D 输出与给定值x相等的元素在线性表中的序号25、设线性表中有2n个元素，算法_______，在单链表上实现要比在顺序表上实现效率更高。
A 删除所有值为x的元素B 在最后一个元素的后面插入一个新元素C 顺序输出前k个元素D 交换第i个元素和第2n-i-1个元素的值(i=0,i,…,n-1)26、与单链表相比，双链表的优点之一是________。
A 插入、删除操作更简单B 可以进行随机访问C 可以省略表头指针或表尾指针D顺序访问相邻结点更灵活27、如果对线性表的运算只有4种，即删除第一个元素，删除最后一个元素，在第一个元素前面插入新元素，在最后一个元素的后面插入新元素，则最后使用________。
A 只有表尾指针没有头指针的循环单链表B 只有表尾指针没有表头指针的非循环双链表C 只有表头指针没有表尾指针的循环双链表D 既有表头指针也有表尾指针的循环单链表28、如果对线性表的运算只有两种，即删除第一个元素，在最后一个元素的后面插入新元素，则最好使用_______。
A 只有表头指针没有表尾指针的循环单链表B 只有表尾指针没有表头指针的循环单链表C 非循环双链表D 循环双链表29、设有两个长度为n的单链表，结点类型相同。
若以h1为表头指针的链表是非循环的，以h2为表头指针的链表是循环的，则_______。
A 对于两个链表来说，删除第一个结点的操作，其时间复杂度都是O(1)B 对于两个链表来说，删除最后一个结点的操作，其时间复杂度都是O(n)C 循环链表要比非循环链表占用更多的内存空间D h1和h2是不同类型的变量30、在长度为n的______上，删除第一个结点，其算法的时间复度为O(n)。
A 只有表头指针的不带表头结点的循环单链表B 只有表尾指针的不带表头结点的循环单链表C 只有表尾指针的带表头结点的循环单链表D只有表头指针的带表头结点的循环单链表31、将两个各有n个元素的有序顺序表归并成一个有序顺序表，其最少的比较次数是_____。
A nB 2n-1C 2nD n-132、带头结点的单链表L为空的判定条件是______。
A L==NULLB L->next==NULLC L->next==LD L!=NULL33、在一个具有n个结点的有序单链表中插入一个新结点并仍然保持有序的时间复杂度是_______。
A O(1)B O(n)C O(n^2)D O(nlog2n)34、在一个长度为n(n>1)的带头结点的单链表h上，，另设有尾指针r(指向尾结点)，执行_______操作与链表的长度有关。
A 删除单链表中的第一个元素B 删除单链表中的最后一个元素C 在单链表第一个元素前插入一个新元素D 在单链表最后一个元素后插入一个新元素35、在一个双链表中，在*p结点之后插入结点*q的操作是______。
A: q->prior=p;p->next=q;p->next->prior=q;q->next=p->next;B: q->next=p->next;p->next->prior=q;p->next=q;q->prior=p;C: p->next=q;q->prior=p;q->next=p->next;p->next->prior=q;D: p->next->prior=q;q->next=p->next;q->prior=p;p->next=q;36、在一个双链表中，在*p结点之前插入*q结点的操作是______。