[背诵]+数据结构算法
408背诵笔记
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408背诵笔记：
1. 数据结构：
数据结构的基本概念：数据结构是数据元素的集合及定义在此集合上的基本操作。
线性结构：数组、链表、栈、队列。
非线性结构：树、图、散列表。
2. 算法：
算法的时间复杂度：描述算法运行时间随输入规模变化的规律。
算法的空间复杂度：描述算法所需存储空间随输入规模变化的规律。
3. 操作系统：
进程管理：进程的概念、状态、转换、创建与终止。
内存管理：内存的分配与回收、虚拟内存。
文件管理：文件的逻辑结构、物理结构及文件系统的功能。
4. 计算机组成原理：
CPU：指令系统、指令流水线、指令周期。
存储器层次结构：主存、高速缓存、辅存。
I/O 原理：I/O 设备分类、I/O 控制方式、设备驱动程序。
5. 计算机网络：
网络协议：TCP/IP 协议族、应用层协议（HTTP、FTP、SMTP）。
网络设备：路由器、交换机、网关。
网络安全：加密技术、数字签名、防火墙。
6. 数据库系统：
关系数据库模型：关系模型的基本概念、关系代数、关系演算。
数据库设计：需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计。
数据库管理系统：功能组件、数据字典、查询处理过程。
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。
数据结构递归算法例子
数据结构递归算法例子数据结构中的递归算法是指一个函数在其定义中调用自身的过程。
递归算法在解决一些问题时非常有效，因为它可以将复杂的问题分解为更小的子问题来解决。
在本文中，我将列举一些常见的数据结构递归算法的例子，来帮助读者更好地理解递归的概念和应用。
1. 阶乘算法：计算一个正整数的阶乘。
阶乘的定义是n! = n * (n-1) * (n-2) * ... * 1。
使用递归算法可以简洁地实现阶乘的计算，代码如下：```pythondef factorial(n):if n == 0:return 1else:return n * factorial(n-1)```2. 斐波那契数列：斐波那契数列是一个数列，其中每个数字是前两个数字之和。
使用递归算法可以很容易地计算斐波那契数列的第n 个数字，代码如下：```pythondef fibonacci(n):if n <= 1:return nelse:return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)```3. 二叉树遍历：二叉树是一种常见的数据结构，它包含一个根节点和每个节点最多有两个子节点。
使用递归算法可以实现二叉树的前序、中序和后序遍历。
下面是一个中序遍历的例子：```pythonclass TreeNode:def __init__(self, val=0, left=None, right=None):self.val = valself.left = leftself.right = rightdef inorderTraversal(root):if root:inorderTraversal(root.left)print(root.val)inorderTraversal(root.right)```4. 链表反转：链表是一种常见的数据结构，通过指针将一组节点连接在一起。
使用递归算法可以反转一个链表，即将链表的指针方向改变。
常见的数据结构与算法
常见的数据结构与算法数据结构是计算机存储、组织和管理数据的方式。
算法是解决问题的一种方法论，包括一系列解决问题的步骤和规则。
在计算机科学中，常见的数据结构和算法可以分为以下几种类型。
1. 数组数组是一种最简单的数据结构，可以通过下标来访问和操作其元素。
数组是由相同类型的元素组成的有序集合，它的大小在创建后不可更改。
数组的插入和删除操作比较耗时，因此更适合用于查找和遍历操作。
2. 链表链表是一种线性数据结构，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。
链表可以分为单向链表、双向链表和循环链表。
链表的灵活性很高，可以快速地进行插入和删除操作，但查找操作需要遍历整个链表。
3. 栈栈是一种先进后出（LIFO）的数据结构，它可以存储任意类型的数据。
栈主要用于临时存储值，例如函数调用、表达式求值等。
5. 堆堆是一种特殊的树形数据结构，它满足一定的堆序性质。
大根堆中，每个节点的值都大于或等于其子节点的值；小根堆中，每个节点的值都小于或等于其子节点的值。
堆常用于优先队列、排序算法等场景。
6. 树树是一种分层数据结构，它由一组节点和一组连接这些节点的边组成。
树的根节点没有父节点，每个其他节点都有唯一的一个父节点。
常见的树包括二叉树、平衡二叉树、红黑树等。
7. 图图是一种复杂的非线性数据结构，它由一组顶点和一组连接这些顶点的边组成。
图可以表示大量的实际问题，例如社交网络、路网规划等。
8. 排序算法排序算法是指使一组数据按照特定顺序排列的算法。
常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序、快速排序、堆排序等。
9. 搜索算法搜索算法是指在一组数据中查找特定元素的算法。
常见的搜索算法包括线性搜索、二分搜索、插值搜索、哈希查找等。
10. 动态规划动态规划是一种用于优化问题的算法，在很多优化问题中都有着广泛的应用，例如最短路径、最长公共子序列等。
动态规划基本就是一个记忆化的递归，把重复计算的子问题存储起来，避免不必要的重复计算。
常用的数据结构以及算法
常用的数据结构以及算法一、关于数据的几个概念1、数据。
是对客观事物的符号表示。
在计算机科学是指所有能够输入到计算机中并能被计算机程序处理的符号集合。
包括数值、文字、图像、图像、音频、视频等形式。
2、数据项。
所谓数据项就是数据中具有独立含义的、不可再分割的最小数据单位。
是客观实体一种特征的数据表示。
3、数据元素。
是多个相关数据项的集，是一个客观实体多种特征的数据描述，是计算机程序中加工处理的基本单位。
数据元素按其组成可分为简单型数据元素和复杂型数据元素。
简单型数据元素由一个数据项组成，复杂型数据元素由多个数据项组成，它通常携带着一个概念的多方面信息。
二、数据结构的几个概念。
1、数据结构，就是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。
可以简单表示为：数据结构 = 数据 + 关系同一数据元素集合，所定一的关系不同，构成不同的数据结构。
数据结构包括逻辑结构和存储结构两个方面。
2、数据的逻辑结构。
是指对数据及其关系的抽象逻辑描述，对立与计算机，与机器实现无关。
根据定义的关系不同，数据的逻辑结构分为四种：集合结构。
数据元素之间未定义任何关的松散集合。
线性结构。
数据元素之间定义了次序关系的集合（全序集合），描述的是1对1关系。
树形结构。
数据元素之间定义了层次关系的集合（偏序集合），描述的是1对多关系。
图状结构。
数据元素之间定义了网状关系的集合，描述的是多对多关系。
3、数据的存储结构（亦成物理结构）是指数据结构在计算机存储器中的具体实现。
存储结构与孤立的数据元素表示形式不同，数据结构中的数据元素不但要表示其本身的实际内容，还要表示清楚数据元素之间的逻辑结构。
常见的存储结构有：顺序存储结构：特点是借助于数据元素的相对存储位置来表示数据元素之间的逻辑结构；链式存储结构：特点是借助于指示数据元素地址的指针表示数据元素之间的逻辑结构。
散列存储结构：顺序+算列。
索引存储结构：顺序+索引。
数据元素相互之间的关系称为结构。
数据结构与算法基础知识总结
数据结构与算法基础知识总结1 算法算法:是指解题方案的准确而完整的描述。
算法不等于程序，也不等计算机方法，程序的编制不可能优于算法的设计。
算法的基本特征：是一组严谨地定义运算顺序的规则,每一个规则都是有效的，是明确的，此顺序将在有限的次数下终止。
特征包括:（1）可行性；（2)确定性，算法中每一步骤都必须有明确定义，不充许有模棱两可的解释，不允许有多义性；（3）有穷性,算法必须能在有限的时间内做完，即能在执行有限个步骤后终止，包括合理的执行时间的含义；（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。
2 数据结构的基本基本概念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。
数据结构是指相互有关联的数据元素的集合.数据的逻辑结构包含：（1）表示数据元素的信息；（2)表示各数据元素之间的前后件关系.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。
3 线性表及其顺序存储结构线性表由一组数据元素构成，数据元素的位置只取决于自己的序号，元素之间的相对位置是线性的.在复杂线性表中，由若干项数据元素组成的数据元素称为记录，而由多个记录构成的线性表又称为文件.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。
考研数据结构图的必背算法及知识点
考研数据结构图的必背算法及知识点Prepared on 22 November 20201.最小生成树：无向连通图的所有生成树中有一棵边的权值总和最小的生成树问题背景：假设要在n个城市之间建立通信联络网，则连通n个城市只需要n—1条线路。
这时，自然会考虑这样一个问题，如何在最节省经费的前提下建立这个通信网。
在每两个城市之间都可以设置一条线路，相应地都要付出一定的经济代价。
n个城市之间，最多可能设置n(n-1)/2条线路，那么，如何在这些可能的线路中选择n-1条，以使总的耗费最少呢分析问题（建立模型）：可以用连通网来表示n个城市以及n个城市间可能设置的通信线路，其中网的顶点表示城市，边表示两城市之间的线路，赋于边的权值表示相应的代价。
对于n个顶点的连通网可以建立许多不同的生成树，每一棵生成树都可以是一个通信网。
即无向连通图的生成树不是唯一的。
连通图的一次遍历所经过的边的集合及图中所有顶点的集合就构成了该图的一棵生成树，对连通图的不同遍历，就可能得到不同的生成树。
图G5无向连通图的生成树为(a)、(b)和(c)图所示：G5G5的三棵生成树：可以证明，对于有n个顶点的无向连通图，无论其生成树的形态如何，所有生成树中都有且仅有n－1条边。
最小生成树的定义：如果无向连通图是一个网，那么，它的所有生成树中必有一棵边的权值总和最小的生成树，我们称这棵生成树为最小生成树，简称为最小生成树。
最小生成树的性质：假设N=(V,{E})是个连通网，U是顶点集合V的一个非空子集，若（u,v）是个一条具有最小权值(代价)的边，其中，则必存在一棵包含边（u,v）的最小生成树。
解决方案：两种常用的构造最小生成树的算法：普里姆（Prim）和克鲁斯卡尔（Kruskal）。
他们都利用了最小生成树的性质1.普里姆（Prim）算法：有线到点，适合边稠密。
时间复杂度O(N^2)假设G＝（V，E）为连通图，其中V为网图中所有顶点的集合，E为网图中所有带权边的集合。
数据结构经典算法
数据结构经典算法
1. 排序算法：冒泡排序、插入排序、快速排序、归并排序等。
2. 树算法：二叉树遍历、二叉搜索树、平衡树、红黑树、堆等。
3. 图算法：DFS（深度优先搜索）、BFS（广度优先搜索）、拓扑排序、最短路径、最小生成树等。
4. 字符串匹配算法：朴素算法、KMP算法、Boyer-Moore算法、Rabin-Karp 算法等。
5. 动态规划算法：背包问题、最长公共子序列、最短编辑距离等。
6. 搜索算法：迭代加深搜索、A*算法、IDA*算法等。
7. 并查集算法：用于处理集合合并和划分问题。
8. 哈希算法：用于在大量数据中快速查找和插入数据。
9. 贪心算法：背包问题、活动安排问题、最小生成树等。
10. 分治算法：归并排序、快速排序、最近点对等。
数据结构算法项目
数据结构算法项目数据结构和算法项目是一个广泛的领域，有许多不同的项目可供选择。
以下是一些可能的数据结构和算法项目的示例：1.实现一个栈（Stack）：栈是一种抽象数据类型，它遵循后进先出（LIFO）原则。
你可以使用Python、Java、C++等编程语言来实现一个栈。
2.实现一个队列（Queue）：队列是一种抽象数据类型，它遵循先进先出（FIFO）原则。
你可以使用Python、Java、C++等编程语言来实现一个队列。
3.实现一个链表（Linked List）：链表是一种线性数据结构，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。
你可以使用Python、Java、C++等编程语言来实现一个链表。
4.实现一个二叉搜索树（Binary Search Tree）：二叉搜索树是一种树形数据结构，其中每个节点都有一个键值和两个子节点。
你可以使用Python、Java、C++等编程语言来实现一个二叉搜索树。
5.实现一个图（Graph）：图是由节点和边组成的数据结构，其中节点表示对象，边表示对象之间的关系。
你可以使用Python、Java、C++等编程语言来实现一个图。
6.实现一个散列表（Hash Table）：散列表是一种基于哈希函数的数据结构，它可以用于存储键值对，并能够通过键来快速访问值。
你可以使用Python、Java、C++等编程语言来实现一个散列表。
7.实现一种排序算法（Sorting Algorithm）：排序算法是一种将一组数据按照特定顺序排列的算法。
你可以实现冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序等算法。
8.实现一种搜索算法（Searching Algorithm）：搜索算法是一种在数据结构中查找特定元素的方法。
你可以实现线性搜索、二分搜索等算法。
这些项目可以帮助你深入了解数据结构和算法的工作原理，提高你的编程技能和解决问题的能力。
你可以根据自己的兴趣和需求选择适合自己的项目，并尝试使用不同的编程语言和工具来实现它们。
数据结构最基础的十大算法
数据结构最基础的十大算法数据结构是计算机科学的核心概念，它提供了存储和组织数据的方法。
而算法则是解决问题的步骤和规则。
数据结构与算法相辅相成，对计算机领域的学习和应用都具有重要意义。
本文将介绍数据结构最基础的十大算法，帮助读者深入了解和掌握这些经典算法。
一、数组(Array)数组是最基础的数据结构之一，它以连续的内存空间存储一组相同类型的元素。
数组的查询速度非常快，可以通过索引直接访问元素。
同时，数组的插入和删除操作较慢，因为需要移动元素。
二、链表(Linked List)链表是由一系列节点构成的数据结构，每个节点包含数据和指向下一个节点的引用。
链表的插入和删除操作非常高效，因为只需修改节点的引用。
但是，链表查询的速度较慢，需要从头节点开始遍历链表。
三、堆栈(Stack)堆栈是一种基于后进先出(LIFO)原则的数据结构。
它只允许在表的一端进行插入和删除操作。
堆栈的应用非常广泛，如函数调用、表达式求值和内存管理等。
四、队列(Queue)队列是一种基于先进先出(FIFO)原则的数据结构。
它允许在表的一端插入元素，在另一端删除元素。
队列常用于任务调度、消息传递等场景。
五、树(Tree)树是一种非常常见的数据结构，它由节点和边组成。
树的每个节点可以有多个子节点，其中一个节点被称为根节点。
树的应用包括文件系统、数据库索引和组织结构等。
六、图(Graph)图是一种复杂的数据结构，它由节点和边组成。
节点之间的连接关系称为边。
图的应用非常广泛，如社交网络、路由算法和搜索引擎等。
七、排序算法(Sorting)排序算法是对一组数据进行排序的算法。
常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序和快速排序等。
排序算法的效率对计算机的性能至关重要。
八、查找算法(Searching)查找算法是在一组数据中查找特定元素的算法。
常用的查找算法包括线性查找和二分查找等。
查找算法的效率也对计算机的性能有重要影响。
九、哈希表(Hash Table)哈希表是一种高效的数据结构，它使用哈希函数将键映射到存储桶。
计算机考研408 数据结构算法总结及二叉树三种遍历算法的源码背诵版
数据结构算法背诵一、线性表1.逆转顺序表中的所有元素算法思想：第一个元素和最后一个元素对调，第二个元素和倒数第二个元素对调，……，依此类推。
void Reverse(int A[], int n){int i, t;for (i=0; i < n/2; i++){t = A[i];A[i] = A[n-i-1];A[n-i-1] = t;}}2.删除线性链表中数据域为item的所有结点算法思想：先从链表的第2个结点开始，从前往后依次判断链表中的所有结点是否满足条件，若某个结点的数据域为item，则删除该结点。
最后再回过头来判断链表中的第1个结点是否满足条件，若满足则将其删除。
void PurgeItem(LinkList &list){LinkList p, q = list;p = list->next;while (p != NULL){if (p->data == item) {q->next = p->next;free(p);p = q->next;} else {q = p;p = p->next;}}if (list->data == item){q = list;list = list->next;free(q);}}3.逆转线性链表void Reverse(LinkList &list){LinkList p, q, r;p = list;q = NULL;while (p != NULL){r = q;q = p;p = p->next;q->next = r;}list = q;}4.复制线性链表（递归）LinkList Copy(LinkList lista){LinkList listb;if (lista == NULL)return NULL;else {listb = (LinkList)malloc(sizeof(LNode));listb->data = lista->data;listb->next = Copy(lista->next);return listb;}}5.将两个按值有序排列的非空线性链表合并为一个按值有序的线性链表LinkList MergeList(LinkList lista, LinkList listb){LinkList listc, p = lista, q = listb, r;// listc 指向 lista 和 listb 所指结点中较小者if (lista->data <= listb->data) {listc = lista;r = lista;p = lista->next;} else {listc = listb;r = listb;q = listb->next;}while (p != NULL && q != NULL){if (p->data <= q->data) {r->next = p;r = p;p = p->next;} else {r->next = q;r = q;q = q->next;}}// 将剩余结点（即未参加比较的且已按升序排列的结点）链接到整个链表后面 r->next = (p != NULL) ? p : q;return listc;}二、树1.二叉树的先序遍历（非递归算法）算法思想：若p所指结点不为空，则访问该结点，然后将该结点的地址入栈，然后再将p指向其左孩子结点；若p所指向的结点为空，则从堆栈中退出栈顶元素（某个结点的地址），将p指向其右孩子结点。
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。
《数据结构与算法》知识点整理
《数据结构与算法》知识点整理《数据结构与算法》知识点整理1：数据结构概述1.1 什么是数据结构1.2 数据结构的作用1.3 数据结构的分类1.4 数据结构的存储方式2：线性表2.1 顺序表2.1.1 顺序表的定义2.1.2 顺序表的基本操作2.2 链表2.2.1 链表的定义2.2.2 链表的基本操作2.3 栈2.3.1 栈的定义2.3.2 栈的基本操作2.4 队列2.4.1 队列的定义2.4.2 队列的基本操作3：树3.1 树的基本概念3.1.1 结点3.1.2 父节点、子节点、兄弟节点 3.2 二叉树3.2.1 二叉树的定义3.2.2 二叉树的遍历方式3.3 平衡二叉树3.3.1 平衡二叉树的定义3.3.2 平衡二叉树的实现4：图4.1 图的基本概念4.1.1 顶点4.1.2 边4.1.3 权重4.2 图的表示方式4.2.1 邻接矩阵4.2.2 邻接表4.3 图的搜索算法4.3.1 深度优先搜索 4.3.2 广度优先搜索5：排序算法5.1 冒泡排序5.2 插入排序5.3 选择排序5.4 快速排序5.5 归并排序6：查找算法6.1 顺序查找6.2 二分查找6.3 哈希查找7：字符串匹配算法7.1 暴力匹配算法7.2 KMP算法7.3 Boyer-Moore算法8：动态规划算法8.1 动态规划的基本概念8.2 0-1背包问题8.3 最长公共子序列问题9：附件9.1 Examples：docx - 包含各章节示例代码的附件文件10：法律名词及注释10：1 数据结构 - 在计算机科学中，数据结构是计算机中存储、组织数据的方式。
10：2 线性表 - 线性表是数据元素的有限序列，元素之间具有线性关系。
10：3 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的元素。
10：4 链表 - 链表是一种数据元素按照顺序存放，元素之间通过指针进行关联的数据结构。
10：5 栈 - 栈是一种特殊的线性表，只能在一端进行插入和删除操作。
信息学奥赛数据结构知识点归纳最新背诵版
40]，[34，58]，[20，90]，[18，98]}
e.快速排序，被认为是在所有同数量级 O(nlogn)
的排序方法中，其平均性能是最好的。f. 堆排
序，g.基数排序
排序方法
比较次数
移动次数
最好 最差 最好
最差
稳 附加存储
定
最好
பைடு நூலகம்最差
直接插入排序 n
n2
0
n2
是
1
折半插入排序 冒泡排序 快速排序 简单选择排序 锦标赛排序 堆排序 归并排序
信息学奥赛数据结构知识点归纳
数据结构知识点归纳 数据结构的定义：数据在计算机中的组织。包 括逻辑结构（ 数据之间的逻辑关系），存储结 构（数据之间关系的计算机表示），数据运算。 注意逻辑结构与具体的计算机无关。 算法基本特性：1．有穷性(有限时间)2．确定 性(算法确切)3．可行性(存在基本操作)4．有输 入(0++)5．有输出(1++) 一、顺序表： 线性表(a1,a2…,an)有唯一的第一个和最后一 个元素(n≥0)。其余的有唯一的前驱和后继。 在顺序表的第 i 个位置前插入一个数据元素， 需要向后移动 n － i +1 个元素，删除第 i 个 位置的元素需要向前移动 n－ i 个元素。双链 表：例如在 q 所指结点的后面插入一个值为 x 的 新 结 点 方 法 (1) p->rlink=q->rlink; (2) p->llink=q; (3) q->rlink->llink=p; (4) q->rlink=p; 例 如 删 除 q 所 指 结 点 后 的 结 点 方 法 (1) q->llink->rlink=q->rlink;(2) q->rlink->llink=q->llink; 二、栈和队列 1、栈：允许在表的一端插入和删除的线性表。 栈底，不允许操作，栈顶，允许操作。原则： LIFO 后进先出。【例】设进栈顺序是（a,b,c,d）， 不可能的出栈序列是：（ C ） A. (a,b,c,d) B.(a,c,b,d) C. (a,d,b,c) D. (d,c,b,a) 2、队列：允许在表的一端插入，另一端删除 的线性表，队尾：插入端 队首：删除端；原 则：FIFO 先进先出，顺序队列空： front= rear, 队满：rear=MAX，循环队列空：rear=front， 队满为：(rear + 1)%MAX = front 三、数组： 四、树和二叉树 1．树的定义和术语 定义：是由 n (n≥0)个结点构成的有限集合，n=0 的树称为空树；当 n≠0 时，树中的结点应该满 足以下两个条件：(1) 有且仅有一个特定的结 点称之为根；(2) 其余结点分成 m(m≥0)个互不 相交的有限集合 T1, T2,……Tm，其中每一个集合 又都是一棵树，称 T1, T2,……Tm 为根结点的子 树。 结点：数据元素 + 若干指向子树的分支 结点的度：分支的个数
数据结构必看算法
数据结构算法背诵一、线性表1. 逆转顺序表中的所有元素算法思想：第一个元素和最后一个元素对调，第二个元素和倒数第二个元素对调，……，依此类推。
void Reverse(int A[], int n){int i, t;for (i=0; i < n/2; i++){t = A[i];A[i] = A[n-i-1];A[n-i-1] = t;}}2. 删除线性链表中数据域为item 的所有结点算法思想：先从链表的第2 个结点开始，从前往后依次判断链表中的所有结点是否满足条件，若某个结点的数据域为item，则删除该结点。
最后再回过头来判断链表中的第1 个结点是否满足条件，若满足则将其删除。
void PurgeItem(LinkList &list){LinkList p, q = list;p = list->next;while (p != NULL){if (p->data == item) {q->next = p->next;free(p);p = q->next;} else {q = p;p = p->next;}}if (list->data == item){q = list;list = list->next;free(q);}}3. 逆转线性链表void Reverse(LinkList &list){LinkList p, q, r;p = list;q = NULL;while (p != NULL){r = q;q = p;p = p->next;q->next = r;}list = q;}4. 复制线性链表（递归）LinkList Copy(LinkList lista){LinkList listb;if (lista == NULL)return NULL;else {listb = (LinkList)malloc(sizeof(LNode));listb->data = lista->data;listb->next = Copy(lista->next);return listb;}}5. 将两个按值有序排列的非空线性链表合并为一个按值有序的线性链表LinkList MergeList(LinkList lista, LinkList listb){LinkList listc, p = lista, q = listb, r;// listc 指向lista 和listb 所指结点中较小者if (lista->data <= listb->data) {listc = lista;r = lista;p = lista->next;} else {listc = listb;r = listb;q = listb->next;}while (p != NULL && q != NULL)if (p->data <= q->data) {r->next = p;r = p;p = p->next;} else {r->next = q;r = q;q = q->next;}}// 将剩余结点（即未参加比较的且已按升序排列的结点）链接到整个链表后面r->next = (p != NULL) ? p : q;return listc;}3二、树1. 二叉树的先序遍历（非递归算法）算法思想：若p 所指结点不为空，则访问该结点，然后将该结点的地址入栈，然后再将p 指向其左孩子结点；若p 所指向的结点为空，则从堆栈中退出栈顶元素（某个结点的地址），将p 指向其右孩子结点。
数据结构笔记
数据结构笔记基础:数据结构与算法（一）数据结构基本概念数据（data)：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处理的符号总称数据元素(data element）：是数据的基本单位，在计算机中通常被当做一个整体进行考虑和处理数据对象(data object）：性质相同的数据元素的集合，是数据的一个子集数据结构(data structure)：相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合4类基本结构：集合、线性结构、树形结构、图形（网状)结构数据结构的形式定义为数据结构是一个二元组Data Structure = （D,S），其中D是数据元素的有限集，S是D上关系的有限集数据结构定义中的“关系"描述的是数据元素之间的逻辑关系，因此又称为数据的逻辑结构数据结构在计算机中的表示（映像)称为物理结构（存储结构）计算机中表示信息的最小单位是二进制中的一位，叫做位（bit），一到若干位组成一个位串表示一个数据元素，这个位串称为元素或结点数据结构之间关系在计算机中的表示有两种：顺序映像、非顺序映像，并由此得到两种存储结构：顺序存储、链式存储,前者运用相对位置表示数据元素间的逻辑结构，后者借助指针任何一个算法的设计取决于数据（逻辑）结构，而实现依赖于存储结构数据类型是一个值的集合和定义在这个值集上的一组操作的总称数据类型分两种:原子类型、结构类型，前者不可分解（例如int、char、float、void ），后者结构类型由若干成分按某种结构组成,可分解，成分既可以是非结构的也可以是结构的（例：数组）抽象数据类型（Abstract Data Type )：是指一个数学模型及定义在该模型上的一组操作（P8）抽象数据类型格式如下:ADT抽象数据类型名｛数据对象：<数据对象的定义>数据关系：<数据关系的定义>数据操作：〈数据操作的定义>｝ADT抽象数据类型名基本操作格式如下：基本操作名（参数表）初始条件：〈初始条件描述〉操作结果：〈操作结果描述>多形数据类型（polymorphic data type）:是指其值得成分不确定的数据类型(P9）抽象数据类型可由固有数据类型来表示和实现（二）算法（概念）和算法分析（时、空性能）算法（algorithm）：对特定问题求解步骤的一种描述算法5特性：有穷、确定、可行、输入、输出1、有穷性:算法必须在可接受的时间内执行有穷步后结束2、确定性:每条指令必须要有确切含义，无二义性,并且只有唯一执行路径，即对相同的输入只能得相同输出3、可行性：算法中的操作都可通过已实现的基本运算执行有限次来完成4、输入：一个算法有一到多个输入，并取自某个特定对象合集5、输出：一个算法有一到多个输出，这些输出与输入有着某些特定关系的量算法设计要求(好算法）：正确性、可读性、健壮性、效率与低存储需求健壮性是指对于规范要求以外的输入能够判断出这个输入不符合规范要求，并能有合理的处理方式.算法效率的度量:（1）事后统计：程序运行结束后借助计算机内部计时功能,缺点一是必须先运行依据算法编制的程序,二是受限于计算机软硬件，导致掩盖了算法本身的优劣（2）事前分析估计：消耗时间影响因素：算法策略、问题规模、编程语言、编译程序产生的机器码质量、机器执行指令的速度撇开各种影响因素只考虑问题的规模（通常用整数量n表示），记为问题规模的函数算法时间取决于控制结构（顺序,分支，循环)和固有数据类型操作的综合效果书写格式:T（n)= O(f(n））f（n）为n的某个函数时间复杂度：算法的渐近时间复杂度(asymptotic time complexity),它表示随问题规模的增大，算法执行时间的增长率和f（n）的增长率相同以循环最深层原操作为度量基准频度：该语句重复执行的次数算法的存储空间需求：空间复杂度（space complexity）：算法所需存储空间度量，记作S（n）= O（f（n）），其中n为问题规模的大小一、线性表（一）线性表基本概念线性表（linear_list）：n个数据元素的有限序列结构特点：存在唯一的被称作“第一个”、“最后一个"的数据元素，且除了第一个以外每个元素都有唯一前驱,除最后一个以外都有唯一后继在复杂线性表中存在:数据项-〉记录-〉文件，例如每个学生情况为一个记录，它由学号、性别。
考研408数据结构必背算法
考研408数据结构必背算法数据结构是计算机科学中非常重要的一门课程，也是考研408计算机专业的必修课之一。
在考研408数据结构中，有一些算法是必须要背诵的，因为它们是解决各种问题的基础。
下面我将介绍一些考研408数据结构必背算法。
首先是线性表的顺序存储结构。
线性表是最基本的数据结构之一，它包括顺序表和链表两种存储方式。
顺序表是将元素按照顺序存放在一块连续的存储空间中，通过下标来访问元素。
顺序表的插入和删除操作比较耗时，但是查找操作比较快速。
链表是将元素存放在一系列的节点中，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。
链表的插入和删除操作比较方便，但是查找操作比较耗时。
掌握线性表的顺序存储结构对于理解其他数据结构非常重要。
其次是栈和队列。
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。
栈的应用非常广泛，比如函数调用、表达式求值等。
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。
队列的应用也非常广泛，比如进程调度、打印任务等。
掌握栈和队列的实现和应用对于理解其他数据结构和算法非常重要。
再次是树和二叉树。
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，但是每个节点只有一个父节点。
二叉树是一种特殊的树，每个节点最多有两个子节点。
二叉树的遍历有前序遍历、中序遍历和后序遍历三种方式。
掌握树和二叉树的遍历算法对于理解其他高级数据结构和算法非常重要。
最后是图的遍历和最短路径算法。
图是一种非线性的数据结构，它由节点和边组成。
图的遍历有深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）两种方式。
深度优先搜索是一种先访问子节点再访问兄弟节点的方式，广度优先搜索是一种先访问兄弟节点再访问子节点的方式。
最短路径算法是解决图中两个节点之间最短路径问题的算法，常用的算法有Dijkstra算法和Floyd算法。
掌握图的遍历和最短路径算法对于解决实际问题非常重要。
常用数据结构和算法
常用数据结构和算法在计算机科学领域，数据结构和算法是构建高效程序的基石。
无论是开发软件应用，还是进行系统优化，都离不开对数据结构和算法的研究和应用。
本文将介绍一些常用的数据结构和算法，并讨论它们的特点和应用场景。
一、数组（Array）数组是最基本的数据结构之一，它由一系列连续的内存空间组成，可以存储相同类型的数据。
数组的特点是随机存取，即可以通过索引直接访问指定位置的元素。
数组在存取数据时效率非常高，但插入和删除操作则比较低效。
它的应用场景包括存储一组有序的数据、快速查找等。
二、链表（Linked List）链表是一种非连续的数据结构，由多个节点组成，每个节点包含一个数据元素和指向下一个节点的指针。
链表的特点是插入和删除操作效率高，但查找操作则比较低效，需要遍历整个链表。
链表适用于频繁插入和删除元素的场景，比如实现队列、栈等。
三、栈（Stack）栈是一种特殊的数据结构，它遵循先入后出（LIFO）的原则。
栈可以用数组或链表来实现，常见的操作包括入栈（push）和出栈（pop）。
栈的应用场景很广，比如表达式求值、函数调用等。
四、队列（Queue）队列是一种遵循先入先出（FIFO）原则的数据结构。
队列可以用数组或链表来实现，常见的操作包括入队（enqueue）和出队（dequeue）。
队列的应用包括任务调度、消息传递等。
五、树（Tree）树是一种层次结构的数据结构，由节点和边组成。
树的结构使得在其中进行搜索、插入和删除等操作非常高效。
常见的树结构包括二叉树、二叉搜索树、平衡二叉树、红黑树等。
树的应用非常广泛，比如文件系统、数据库索引等。
六、图（Graph）图是一种由节点和边组成的非线性数据结构，它包括有向图和无向图。
图的表示方式有邻接矩阵和邻接表两种，它的应用场景包括网络拓扑分析、搜索算法等。
七、排序算法排序算法是数据处理中非常重要的一类算法，主要用于将一组无序的数据按照某种规则进行排序。
常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。
公共基础知识常识速记口诀
公共基础知识常识速记口诀公共基础知识是各类考试中常见的考察内容，涉及的知识面广泛，内容丰富。
为了方便记忆和掌握，本文整理了一些常见的基础知识常识速记口诀，帮助大家快速记忆。
一、政治类口诀1、马哲理论：唯物辩证，对立统一，质量互变，否定之否定的哲学理论。
2、社会主义核心价值观：富强、民主、文明、和谐；自由、平等、公正、法治；爱国、敬业、诚信、友善。
3、中国特色社会主义：五位一体，全面深化改革，依法治国，全面建成小康社会。
4、四个全面：全面建设社会主义现代化国家、全面深化改革、全面依法治国、全面从严治党。
二、经济类口诀1、市场经济：市场调节，市场体系，市场主体，市场监管。
2、宏观调控：财政政策，货币政策，产业政策，价格政策。
3、国际贸易：贸易顺差，贸易逆差，出口创汇，进口付汇。
4、税法知识：增值税，营业税，消费税，个人所得税。
三、法律类口诀1、法律体系：宪法，刑法，民法，商法，行政法，经济法。
2、法律制度：法制，法治，法律渊源，法律适用。
3、法律关系：权利，义务，责任，法律后果。
4、法律程序：起诉，审判，执行，申诉。
四、管理类口诀1、管理学：计划，组织，指挥，协调，控制。
2、领导科学：领导权威，领导方式，领导艺术，领导团队。
3、人力资源管理：招聘，培训，考核，薪酬，福利。
4、行政管理：政府职能，行政机构，行政法规，行政效率。
五、历史类口诀1、中国历史：炎黄子孙，夏商西周，春秋战国，秦汉魏晋。
2、世界历史：古希腊罗马，中世纪欧洲，文艺复兴，资产阶级革命。
3、近现代史：鸦片战争，洋务运动，戊戌变法，辛亥革命。
4、历史人物：秦始皇，汉武帝，唐太宗，成吉思汗。
六、文化类口诀1、中国文化：儒家思想，道家思想，墨家思想，法家思想。
2、世界文化：西方文艺复兴，启蒙运动，浪漫主义，现实主义。
3、文学常识：唐诗，宋词，元曲，明清小说。
4、艺术知识：绘画，音乐，舞蹈，雕塑。
七、科技类口诀1、物理学：力学，电磁学，热学，光学，量子力学。
计算机科学考研必备数据结构与算法题型解析
计算机科学考研必备数据结构与算法题型解析数据结构和算法是计算机科学考研的重要内容，掌握好这些知识对于提高考试成绩至关重要。
本文将对计算机科学考研必备的数据结构和算法题型进行解析，帮助考生更好地理解和应对考试中的这些题目。
一、线性表线性表是最基本的数据结构之一，常见的线性表包括数组、链表和栈等。
考研中常出现与线性表相关的题目，要求考生熟练掌握线性表的基本操作和应用。
1. 数组数组是一种连续存储数据的线性表，具有随机访问的特性。
考研中可能出现与数组相关的题目，如数组的逆序、元素的插入和删除等操作。
2. 链表链表是一种动态存储数据的线性表，通过节点之间的指针链接起来。
考研中可能出现与链表相关的题目，如链表的逆序、节点的插入和删除等操作。
3. 栈栈是一种特殊的线性表，具有后进先出的特性。
考研中可能出现与栈相关的题目，如栈的应用、栈的实现等。
二、树与图树和图是常见的非线性数据结构，具有丰富的应用场景。
考研中涉及树与图的题目较多，要求考生掌握树和图的基本操作和相关算法。
1. 二叉树二叉树是一种特殊的树结构，每个节点最多只有两个子节点。
考研中可能出现与二叉树相关的题目，如二叉树的遍历、节点的插入和删除等操作。
2. 图图是由节点（顶点）和边组成的数据结构，用于描述各种实际问题的模型。
考研中可能出现与图相关的题目，如最短路径、最小生成树等算法的应用。
三、排序与查找排序和查找是算法中的经典问题，也是考研中常见的题型。
考生需要熟练掌握各种排序和查找算法，并能够分析其时间复杂度和空间复杂度。
1. 排序算法考研中常考察各种排序算法，如冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序等。
考生需要理解这些算法的原理和步骤，并能够分析其时间复杂度和空间复杂度。
2. 查找算法考研中可能出现与查找算法相关的题目，如二分查找、哈希查找、二叉查找树等。
考生需要了解这些算法的原理和应用场景，并能够分析其时间复杂度和空间复杂度。
四、动态规划与贪心算法动态规划和贪心算法是算法设计中的重要方法，也是考研中常见的题型。