2013年安徽省数据结构与算法知识大全

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2013计算机二级公共基础知识完整

第一章数据结构与算法经过对部分考生的调查以及对近年真题的总结分析，笔试部分经常考查的是算法复杂度、数据结构的概念、栈、二叉树的遍历、二分法查找，读者应对此部分进行重点学习。

详细重点学习知识点：1．算法的概念、算法时间复杂度及空间复杂度的概念2．数据结构的定义、数据逻辑结构及物理结构的定义3．栈的定义及其运算、线性链表的存储方式4．树与二叉树的概念、二叉树的基本性质、完全二叉树的概念、二叉树的遍历5．二分查找法6．冒泡排序法1.1算法考点1 算法的基本概念考试链接：考点1在笔试考试中考核的几率为30%，主要是以填空题的形式出现，分值为2分，此考点为识记内容，读者还应该了解算法中对数据的基本运算。

计算机解题的过程实际上是在实施某种算法，这种算法称为计算机算法。

1．算法的基本特征：可行性、确定性、有穷性、拥有足够的情报。

2．算法的基本要素：（1）算法中对数据的运算和操作一个算法由两种基本要素组成：一是对数据对象的运算和操作；二是算法的控制结构。

在一般的计算机系统中，基本的运算和操作有以下4类：算术运算、逻辑运算、关系运算和数据传输。

（2）算法的控制结构：算法中各操作之间的执行顺序称为算法的控制结构。

描述算法的工具通常有传统流程图、N-S结构化流程图、算法描述语言等。

一个算法一般都可以用顺序、选择、循环3种基本控制结构组合而成。

考点2 算法复杂度考试链接：考点2在笔试考试中，是一个经常考查的内容，在笔试考试中出现的几率为70%，主要是以选择的形式出现，分值为2分，此考点为重点识记内容，读者还应该识记算法时间复杂度及空间复杂度的概念。

1.算法的时间复杂度算法的时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量。

同一个算法用不同的语言实现，或者用不同的编译程序进行编译，或者在不同的计算机上运行，效率均不同。

这表明使用绝对的时间单位衡量算法的效率是不合适的。

撇开这些与计算机硬件、软件有关的因素，可以认为一个特定算法"运行工作量"的大小，只依赖于问题的规模（通常用整数n表示），它是问题规模的函数。

数据结构与算法知识点必备

数据结构与算法知识点必备标题：数据结构与算法知识点必备引言概述：数据结构与算法是计算机科学中最基础、最重要的知识点之一。

掌握数据结构与算法的基本原理和常用技巧，对于提高编程能力、解决实际问题具有重要意义。

本文将介绍数据结构与算法的一些必备知识点，帮助读者更好地理解和应用这些知识。

一、数据结构的基本概念与分类：1.1 数据结构的定义：数据结构是指数据元素之间的关系，以及对这些关系进行操作的方法。

1.2 数据结构的分类：数据结构可以分为线性结构和非线性结构两大类。

1.3 常见的数据结构：数组、链表、栈、队列、树、图等。

二、算法的基本概念与分类：2.1 算法的定义：算法是解决问题的一系列有序步骤。

2.2 算法的分类：算法可以分为递归算法、贪心算法、动态规划算法、分治算法等。

2.3 常见的算法：排序算法（如冒泡排序、快速排序）、查找算法（如二分查找）、图算法（如最短路径算法）等。

三、数据结构与算法的应用场景：3.1 数据结构在数据库中的应用：数据库中的索引结构、B树等都是基于数据结构的设计。

3.2 算法在人工智能领域的应用：人工智能领域的深度学习算法、神经网络算法等都是基于算法的设计。

3.3 数据结构与算法在游戏开发中的应用：游戏中的碰撞检测、路径规划等都需要数据结构与算法的支持。

四、数据结构与算法的学习方法与技巧：4.1 多练习：通过大量的练习，掌握数据结构与算法的基本原理和应用技巧。

4.2 查阅资料：阅读相关的书籍、文章，了解数据结构与算法的最新发展和应用。

4.3 参加训练营：参加数据结构与算法的培训课程或训练营，加强实践能力和交流经验。

五、数据结构与算法的重要性与未来发展趋势：5.1 重要性：数据结构与算法是计算机科学的基石，掌握这些知识点对于提高编程能力、解决实际问题至关重要。

5.2 未来发展趋势：随着人工智能、大数据等领域的快速发展，数据结构与算法的应用范围将会越来越广泛，对于从业者来说，不断学习和掌握新的数据结构与算法知识至关重要。

数据结构大纲知识点

数据结构大纲知识点一、绪论。

1. 数据结构的基本概念。

- 数据、数据元素、数据项。

- 数据结构的定义（逻辑结构、存储结构、数据的运算）- 数据结构的三要素之间的关系。

2. 算法的基本概念。

- 算法的定义、特性（有穷性、确定性、可行性、输入、输出）- 算法的评价指标（时间复杂度、空间复杂度的计算方法）二、线性表。

1. 线性表的定义和基本操作。

- 线性表的逻辑结构特点（线性关系）- 线性表的基本操作（如初始化、插入、删除、查找等操作的定义）2. 顺序存储结构。

- 顺序表的定义（用数组实现线性表）- 顺序表的基本操作实现（插入、删除操作的时间复杂度分析）- 顺序表的优缺点。

3. 链式存储结构。

- 单链表的定义（结点结构，头指针、头结点的概念）- 单链表的基本操作实现（建立单链表、插入、删除、查找等操作的代码实现及时间复杂度分析）- 循环链表（与单链表的区别，操作特点）- 双向链表（结点结构，基本操作的实现及特点）三、栈和队列。

1. 栈。

- 栈的定义（后进先出的线性表）- 栈的基本操作（入栈、出栈、取栈顶元素等操作的定义）- 顺序栈的实现（存储结构，基本操作的代码实现）- 链栈的实现（与单链表的联系，基本操作的实现）- 栈的应用（表达式求值、函数调用栈等）2. 队列。

- 队列的定义（先进先出的线性表）- 队列的基本操作（入队、出队、取队头元素等操作的定义）- 顺序队列（存在的问题，如假溢出）- 循环队列的实现（存储结构，基本操作的代码实现，队空和队满的判断条件）- 链队列的实现（结点结构，基本操作的实现）- 队列的应用（如操作系统中的进程调度等）四、串。

1. 串的定义和基本操作。

- 串的概念（字符序列）- 串的基本操作（如连接、求子串、比较等操作的定义）2. 串的存储结构。

- 顺序存储结构（定长顺序存储和堆分配存储）- 链式存储结构（块链存储结构）3. 串的模式匹配算法。

- 简单的模式匹配算法（Brute - Force算法）的实现及时间复杂度分析。

数据结构与算法知识点

数据结构与算法知识点
数据结构是指组织，存储和处理数据的方式，是计算机中用于存储和管理数据的基本结构。

算法是一组有限的、按照某种特定顺序执行的指令，应对问题的最终解决方法。

数据结构与算法之间存在着很好的紧密联系，忽略任何一个都会影响计算机程序的性能。

1. 数据结构：
数据结构包括数组、线性表、栈、队列、字符串、散列表、图、树等。

树是一类特殊的数据结构，它是由节点和边组成的，可以用于解决复杂问题，比如后缀树、平衡树和三叉树等。

图是一类由点和边组成的数据结构，可以用来求解最小环路来表示节点的关系，最常用的图有有向图和无向图。

2.算法：
排序算法：排序算法是最基础的算法，主要有冒泡排序、快速排序、插入排序和归并排序。

搜索算法：搜索算法是指用来查找某个结果的算法，最常用的搜索算法包括顺序搜索和二分搜索等。

图算法：图算法用于处理和操作图，最常用的图算法有最小生成树算法、最短路径算法和连通分量算法等。

动态规划：动态规划是一类蚁穴算法，用于求解不同的最优解，其中包括最长公共子序列、最小编辑距离和背包问题等。

数据结构与算法知识点学习需要正确掌握，注重实践，以便能够灵活地运用解决现实问题。

与数据结构有关的概念、知识点和算法设计等，都是计算机科学学习过程中不可或缺的。

数据结构和算法第三章2013.ppt

//‘关系’算子，用于比较相等、大、小，例如 bool operator< (char *s）;//比较大小,本串小于标准串s则返回非0 bool operator< (String& s）;//比较大小，本串小于串s则返回非0 friend bool operator< (char *s1, String& s）； //友函数用于比较, // ,标准串s1小于串s,则返回非0 //‘输入输出’算子>>和<< 以及读子串等，例如友函数 friend istream& operator>> (isteream& istr,String& s）； friend ostream& operator<< (osteream& ostr,String& s）； // ‘子串函数’：插入子串、寻找子串、提取子串、删除子串等，例
‘实例串’
//在程序首,要#include <string.h>和#include <iostream.h>及 // 及#include <stdlib.h>，以及#include <assert.h>
{ //1.字符串的数据表示： //字符串S 通常用顺序存放，用数组S[]存储，元素的类型为
char //字符串为变长，使用变量size记录串的当前长度 // 2.使用变量访问字符串： //字符串变量能参与运算,例如S1 + S2表示两个字符串首尾
空串：长度为零的串，它不包含任何字符内容。
3.1.1.1字符串常数和变量
字符串常数例如： "\n"
字符串变量

数据结构与算法知识点必备

数据结构与算法知识点必备一、数据结构知识点1. 数组数组是一种线性数据结构，用于存储一组相同类型的元素。

它具有以下特点：- 连续的内存空间，可以通过索引快速访问元素。

- 插入和删除元素的效率较低，需要移动其他元素。

- 数组的大小固定，无法动态调整。

2. 链表链表是一种非连续的数据结构，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。

它具有以下特点：- 内存空间不连续，通过指针链接各个节点。

- 插入和删除元素的效率较高，只需修改指针指向。

- 链表的大小可以动态调整。

3. 栈栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，只能在一端进行插入和删除操作。

它具有以下特点：- 插入和删除元素的效率较高。

- 可以用数组或链表实现。

4. 队列队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，只能在一端插入元素，在另一端删除元素。

它具有以下特点：- 插入和删除元素的效率较高。

- 可以用数组或链表实现。

5. 树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，但只能有一个父节点。

树具有以下特点：- 根节点是树的顶端节点，没有父节点。

- 叶子节点是没有子节点的节点。

- 二叉树是一种特殊的树结构，每个节点最多有两个子节点。

6. 图图是一种非线性数据结构，由节点和边组成。

每个节点可以与其他节点相连，边表示节点间的关系。

图具有以下特点：- 有向图中的边有方向，无向图中的边没有方向。

- 图可以有环，表示节点间存在循环关系。

7. 哈希表哈希表是一种根据关键码值（Key）直接进行访问的数据结构。

它通过散列函数将关键码值映射到表中的位置，具有以下特点：- 查找、插入和删除元素的效率较高。

- 哈希冲突可能导致性能下降，需要解决冲突问题。

二、算法知识点1. 排序算法排序算法用于将一组元素按照特定的顺序进行排列。

常见的排序算法有以下几种：- 冒泡排序：重复比较相邻的两个元素，将较大的元素逐渐移到末尾。

- 插入排序：将未排序的元素逐个插入到已排序的部分中。

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数据结构是计算机存储、组织数据的方式，涉及到数据的组织、管理和操作。

算法是指解决问题的一系列步骤或过程。

常见的数据结构包括：数组、链表、栈、队列、树、图等。

每种数据结构都有不同的特点和应用场景。

数据结构的选择取决于问题的需求和特点。

算法是指解决特定问题的步骤或过程。

算法的设计和分析是计算机科学的核心内容之一、常见的算法设计技巧包括：穷举法、贪心法、分治法、动态规划等。

算法的效率通常使用时间复杂度和空间复杂度来衡量。

数据结构和算法密不可分。

好的数据结构能够为算法提供高效的操作接口，而高效的算法能够提升数据结构的性能。

因此，学习数据结构和算法是每个程序员必不可少的基础技能。

以下是数据结构和算法的基础知识总结：一、数据结构1.数组：连续存储的相同类型元素的集合。

支持随机访问和插入、删除操作的时间复杂度均为O(1)。

2.链表：通过指针连接的节点集合。

支持动态插入、删除操作，但随机访问的时间复杂度为O(n)。

3.栈：一种特殊的线性表，只允许在栈顶进行插入、删除操作。

遵循先进后出的原则。

4.队列：一种特殊的线性表，只允许在队尾插入、在队首删除操作。

遵循先进先出的原则。

5.树：一种非线性数据结构，由节点和边组成。

常见的树结构有二叉树、平衡树、堆等。

6.图：由节点和边组成的一种网络结构。

可以表示各种实际问题，如社交网络、地图等。

二、算法设计和分析1.穷举法：通过枚举所有可能的解，找到问题的最优解。

时间复杂度通常较高，不适用于大规模问题。

2.贪心法：在每一步都选择当前最优解，以期望得到全局最优解。

适用于一些问题，如霍夫曼编码、最小生成树等。

3.分治法：将问题划分为多个子问题，递归求解。

适用于可分解为子问题且子问题相对独立的问题，如快速排序、归并排序等。

4.动态规划：将复杂问题分解为更小的子问题，利用子问题的解来构造解决方案。

适用于具有最优子结构的问题，如背包问题、最短路径等。

三、时间复杂度和空间复杂度1. 时间复杂度：算法执行所需的时间，通常用大O表示法表示。

2013安徽省数据结构基础考资料

C）快速排序 D）取任一指定序号的元素和在最后进行插入和删除运算，则利用（ D ）存储方式最节省时间。
A）顺序表 B）双链表 C）带头结点的双循环链表 D）单循环链表
17、如果结点A有3个兄弟，而且B为A的双亲，则B的度为（ B ）。
C) D->Rchild=Null D) D->ltag=0
15、对待排序的元素序列进行划分，将其分为左、右两个子序列，再对两个子序列施加同样的排序操作，直到子序列为空或只剩一个元素为止。这样的排序方法是（ A ）。
A）直接选择排序 B）直接插入排序
C) 广义表 D) 图
39、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
A）强连通图 B）入度
C）路径 D）弧
24、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
A）3 B）4 C）5 D）1
18、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
A) rear=rear->next; B) front=front->next;
C) rear=front->next; D) front=rear->next ;
14、线索二叉树中某结点D，没有左孩子的条件是（ B ）。

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。

数据结构与算法基础知识

数据结构与算法基础知识数据结构和算法是计算机科学中极其重要的基础知识，对于编程和算法设计的理解至关重要。

本文将介绍数据结构和算法的基础知识，以帮助读者了解和掌握这一重要领域。

一、数据结构的概念和分类数据结构是一种组织和管理数据的方式，是一组相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。

数据结构可以分为以下几种类型：1. 线性结构：线性结构是最简单也是最常用的一种数据结构。

它的特点是数据元素之间存在一对一的关系，例如数组和链表。

2. 树形结构：树形结构是一种非线性的数据结构，它的特点是数据元素之间存在一对多的关系，例如二叉树和堆。

3. 图形结构：图形结构是一种非线性的数据结构，它的特点是数据元素之间存在多对多的关系，例如有向图和无向图。

二、常见的数据结构1. 数组：数组是一种线性结构，它由一组连续的内存空间组成，用于存储相同类型的数据元素。

数组的特点是可以通过下标快速访问元素，但插入和删除元素的效率较低。

2. 链表：链表也是一种线性结构，它由一组通过指针连接的节点组成。

链表的特点是插入和删除元素的效率较高，但访问元素的效率较低。

3. 栈：栈是一种具有特定操作规则的线性结构，它的特点是后进先出（LIFO）。

栈可以通过两个基本操作，即入栈和出栈，来实现数据的存储和读取。

4. 队列：队列也是一种具有特定操作规则的线性结构，它的特点是先进先出（FIFO）。

队列可以通过入队和出队的操作来实现数据的存储和读取。

5. 树：树是一种非线性结构，它由一组具有层次关系的节点组成。

树的特点是每个节点可以有多个子节点，其中一个节点被称为根节点。

6. 图：图是一种非线性结构，它由一组节点和节点之间的边组成。

图可以分为有向图和无向图，其中有向图的边有方向，无向图的边没有方向。

三、算法的概念和分类算法是解决特定问题的步骤和方法的描述，它是计算机程序的基础。

算法可以分为以下几种类型：1. 递归算法：递归算法是一种通过调用自身来解决问题的方法。

2013年安徽省数据统计入门

（1）．建立有向图G的邻接表存储结构；
（2）．判断有向图G是否有根，若有，则打印出所有根结点的值。
14、在有向图G中，如果r到G中的每个结点都有路径可达，则称结点r为G的根结点。编写一个算法完成下列功能：
（1）．建立有向图G的邻接表存储结构；
（2）．判断有向图G是否有根，若有，则打印出所有根结点的值。
typedef struct node
{int data; struct node *lchild,*rchild;}node;
int N2,NL,NR,N0;
void count(node *t)
{if (t->lchild!=NULL) if (1)___ N2++; else NL++;
//保留当前最长路径到l栈，记住最高栈顶指针，退栈
}
else if(top>0) {tag[top]=1; p=s[top].Rc;} //沿右子分枝向下
7、若第n件物品能放入背包，则问题变为能否再从n-1件物品中选出若干件放入背包（这时背包可放入物品的重量变为s-w[n]）。若第n件物品不能放入背包，则考虑从n-1件物品选若干件放入背包（这时背包可放入物品仍为s）。若最终s=0,则有一解；否则，若s<0或虽然s>0但物品数n<1,则无解。
（1）s-w[n],n-1 //Knap(s-w[n],n-1)=true
int top;
if (b!=null)
{ top=1; stack[top]=b;
while (top>0)
{ p=stack[top]; top--;
printf(“%d”,p->data);

2013年-数据结构-复习题

第一部分：数据结构——线性结构(顺序表、链表、栈、队列、数组、串)考点：1、时间复杂度2、数据的逻辑结构与存储结构相关知识——分类、与存储结构之间的关系3、顺序表的知识——特点4、链表的知识——编程求单链表中结点的个数、插入、删除。

5、栈与队列知识——特点、循环队列、基本术语、链队列6、数组与矩阵——求元素的地址、稀疏矩阵行优先存储:下标从1开始:Loc(A i,j) = Loc(A1,1)+[(i-1)*n+j-1]*b下标从0开始:Loc(A i,j) = Loc(A0,0)+(i*n+j)*b 列优先存储:下标从1开始:Loc(A i,j) = Loc(A1,1)+[(j-1)*m+i-1]*b下标从0开始:Loc(A i,j) = Loc(A0,0)+(j*m+i)*b1. 设顺序线性表中有n个数据元素，则第i个位置上插入一个数据元素需要移动表中___________个数据元素；删除第i个位置上的数据元素需要移动表中___________个元素。

2.数据的逻辑结构通常有集合、线性结构、_________ 和 _________ 四类结构。

3.若进栈序列为a、b、c ，且进栈和出栈可以穿插进行，则可能出现_________个不同的出栈序列。

4.在栈结构中，允许插入的一端称为 _________；在队列结构中，允许删除的一端称为 _________。

5. 下列程序段的时间复杂度为_____________s=0;for(i=1;i<n;i++)for(j=1;j<n;j++)s+=i*j;6. 假设某个带头结点的单链表的头指针为head，则判定该表为空表的条件（）A、head= =NULLB、head->next= =NULLC、head!=NULLD、head->next= =head7. 栈是一种操作受限的线性结构，其操作的主要特点是（）A、先进先出B、后进先出C、进优于出D、出优于进8. 假设以数组A[n]存放循环队列的元素，其头、尾指针分别为front和rear。

数据结构与算法知识点必备

数据结构与算法知识点必备数据结构与算法知识点必备一：数据结构1. 线性表1.1 数组数组是一种连续存储数据的线性表结构，具有随机访问的特点，时间复杂度为O(1)。

但插入和删除操作需要移动元素，时间复杂度为O(n)。

1.2 链表链表是一种通过指针将一组零散的内存块串联起来的数据结构，分为单链表、双向链表和循环链表。

插入和删除操作只需要修改指针，时间复杂度为O(1)，但访问元素需要遍历链表，时间复杂度为O(n)。

1.3 栈栈是一种具有后进先出（LIFO）特性的线性表，只能在一端进行插入和删除操作，分为顺序栈和链式栈。

时间复杂度为O(1)。

1.4 队列队列是一种具有先进先出（FIFO）特性的线性表，只能在一端进行插入操作，在另一端进行删除操作，分为顺序队列和链式队列。

时间复杂度为O(1)。

2. 树结构2.1 二叉树二叉树是每个节点最多有两个子节点的树结构，包括二叉搜索树、平衡二叉树、完全二叉树等。

2.2 堆堆是一种完全二叉树的特殊形式，分为最大堆和最小堆。

最大堆的每个节点的值都大于（或等于）其子节点的值，最小堆则相反。

2.3 并查集并查集是一种用于处理组团和查找问题的数据结构，常用于解决图的最小树、图的连通性等问题。

3. 图结构3.1 图的表示方式图通过邻接矩阵和邻接表两种方式进行表示，分别适用于稠密图和稀疏图。

3.2 图的遍历深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）是常用的图遍历算法，用于查找图中特定节点或路径。

3.3 最短路径算法最短路径算法包括迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法，用于求解图中两个节点之间的最短路径。

二：算法1. 排序算法1.1 冒泡排序1.2 插入排序1.3 快速排序1.4 归并排序1.5 堆排序1.6 计数排序1.7 桶排序1.8 基数排序2. 查找算法2.1 顺序查找2.2 二分查找2.3 哈希表3. 动态规划动态规划是一种通过将问题拆分成子问题的方式来求解复杂问题的方法，常用于求解最优解、最长公共子序列等问题。

2013年安徽省数据分析摘要

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
3、设一棵二叉树的结点结构为 (LLINK,INFO,RLINK),ROOT为指向该二叉树根结点的指针，p和q分别为指向该二叉树中任意两个结点的指针，试编写一算法ANCESTOR（ROOT，p,q,r）,该算法找到p和q的最近共同祖先结点r。
//判断字符数组A中的输i=0; //i为下标。
j=k=0; //j和k分别为I和字母O的的个数。
while(A[i]!=‘\0’) //当未到字符数组尾就作。
{switch(A[i])
{case‘I’: j++; break; //入栈次数增1。
case‘O’: k++; if(k>j){printf(“序列非法\n”)；exit(0);}
}
i++; //不论A[i]是‘I’或‘O’，指针i均后移。}
1、假设以I和O分别表示入栈和出栈操作。栈的初态和终态均为空，入栈和出栈的操作序列可表示为仅由I和O组成的序列，称可以操作的序列为合法序列，否则称为非法序列。（15分）
（1）A和D是合法序列，B和C 是非法序列。
（2）设被判定的操作序列已存入一维数组A中。
int Judge(char A[])
if(j!=k) {printf(“序列非法\n”)；return(false);}
else {printf(“序列合法\n”)；return(true);}
}//算法结束。
2、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>}

《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是计算机科学的基础课程之一，是计算机程序设计的基础知识。

数据结构与算法主要涉及如何组织和存储数据以及如何设计和分析算法，它们对于程序的执行效率和空间利用率起着重要的作用。

在这篇文章中，我将对数据结构与算法的基本概念、分类和常见算法进行整理和总结。

一、数据结构的基本概念1.数据结构是指数据元素之间存在的一种或多种特定的关系，它们可以用于描述数据元素之间的关系、组织数据元素的存储方式和操作数据元素的方法。

常见的数据结构有线性结构（如数组、链表、栈、队列）、树结构（如二叉树、堆、AVL树）、图结构（如邻接矩阵、邻接表）等。

2.数据元素是指构成数据的基本单位，它可以是一个数字、一个字符、一段文本等。

数据元素可以有多个属性，每个属性都可以保存一个具体的值。

3.数据结构的基本操作包括插入、删除、查找和修改。

通过这些基本操作，可以实现对数据的存储、检索和修改。

二、数据结构的分类根据数据元素之间的关系，数据结构可以分为线性结构和非线性结构。

1.线性结构是指数据元素之间存在一对一的关系，采用顺序存储结构或链式存储结构存储一组相同类型的数据元素。

常见的线性结构有数组、链表、栈和队列。

-数组是一种顺序存储结构，它将数据元素存储在连续的内存空间中，可以通过下标访问数组中的元素。

-链表是一种链式存储结构，它由一系列节点组成，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。

- 栈是一种特殊的线性结构，它只允许在表的一端进行插入和删除操作。

栈的特点是先进后出（LIFO，Last In First Out）。

- 队列是一种特殊的线性结构，它只允许在表的一端进行插入操作，在另一端进行删除操作。

队列的特点是先进先出（FIFO，First In First Out）。

2.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，它可以用树和图来描述。

-树是一种由节点和边组成的层次结构，起始节点称为根节点，除根节点之外的其他节点都有且只有一个父节点。

数据结构与算法知识点必备

数据结构与算法知识点必备(总2页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--数据结构与方法1、算法的基本特征：可行性、确定性、有穷性、拥有足够的情报2、算法的基本运算和操作：算术运算、逻辑运算、关系运算、数据传输3、算法的基本控制结构：顺序结构、选择结构、循环（重复）结构4、算法设计的基本方法：列举法、归纳法、递推、递归、减半递推技术、回溯法5、算法的复杂度主要包括：时间复杂度、空间复杂度6、算法的时间复杂度：指执行算法所需要的计算工作量7、算法的空间复杂度：指执行这个算法所需要的内存空间8、数据结构主要研究：数据的逻辑结构、数据的存储结构、对各种数据结构进行的运算9、数据结构研究的目的：提高数据处理的效率10、数据处理的效率：数据处理的速度、减少处理过程中占用计算机的存储空间11、数据处理：指对数据集合中的各元素以各种方式进行运算12、数据元素：指在数据处理中，每一个需要处理的对象都可以抽象成数据元素13、数据结构：指反映数据元素之间关系的数据元素集合的表示14、数据的逻辑结构：指反映数据元素之间逻辑关系的数据结构，两要素：数据元素的集合、数据元素在集合上的关系15、数据的存储结构：指数据的逻辑结构在计算机存储空间的存放形式，常用的存储结构有：顺序、链接、索引等16、数据结构的图形表示中每个元素加上方框成为结点17、数据结构一般分为：线性结构、非线性结构18、线性结构满足：有且仅有一个根结点、每个结点最多有一个前件和后件、在一个线性结构中插入和删除任何一个结点后还是线性结构19、线性表定义：线性表是由n个数据元素a1、a2、a3、a4……an组成的一个有限序列，表中每一个数据元素，除了第一个外，有且仅有一个前件，除了最后一个外，有且仅有一个后件20、非线性表的特征：有且只有一个根节点a1，它无前件、有且只有一个终结点an，它无后件、除了第一个和最后一个外，其他所有结点只有一个前件和一个后件21、线性表的长度：线性表中的结点的个数n成为线性表的长度，当n=0时，成为空表22、线性表的顺序存储的特点：所有元素所占的存储空间是连续的、各数据元素在存储空间中是按逻辑顺序一次存放的23、线性表的随机存取地址计算公式：ADD(ai)=ADD(a1)+(i-1)*k24、线性表的主要操作：插入、删除、查找、排序、分解、合并、复制、逆转25、栈的定义：栈是限定在一端进行插入和删除的线性表，它按照“先进后出，后进先出”的原则组织数据26、栈的顺序存储：在程序设计语言中，一般一维数组S（1：m）作为栈的顺序存储空间，其中m为栈的最大容量27、栈的基本运算：入栈、退栈、读栈顶元素28、入栈运算：首先将栈顶指针（top）加1，然后将新元素插入到栈顶指针指向的位置。

2013年安徽省数据结构基础必过技巧

连续存放，则元素a[8][5]的起始地址是
A．SA+141 B．SA+144 C．SA+222 D．SA+255
12、栈采用不同的存储方式时，下列关于出栈过程的叙述中，正确的是
A．顺序栈需要判定栈空，链栈也需要判定
B．顺序栈需要判定栈空，而链栈不需要判定
25、对于图1所示的二叉树，其后序序列为（C ）。
A）ABDECFG B）DBEAFCG
C）DEBFGCA D）GFCEBDA
26、下列选项中，其平均查找性能与基于二叉排序树的查找相当的是
A．二分查找 B．顺序查找 C．分块查找 D．索引顺序查找
4、在循环双链表的p所指的结点之前插入s所指结点的操作是 D 。
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
9、数据结构在计算机内存中的表示是指 A 。
A．数据的存储结构 B．数据结构 C．数据的逻辑结构 D．数据元素之间的关系
10、深度为k的完全二叉树所含叶结点的个数最多为（ B）。
A）2k B） 2k-1 C）k D） 2k
11、在二维数组a[9][10]中：每个数组元素占用3个存储空间，从首地址SA开始按行优先
36、下列选项中，符合堆定义的是
A．{102，24，55，60，89，93}
B．{24，89，55，60，93，102}

数据结构与算法的基础知识

数据结构与算法的基础知识数据结构和算法是计算机科学的核心概念，对于编程和问题解决至关重要。

理解和掌握数据结构与算法的基础知识，对于开发高效的程序和解决复杂的问题至关重要。

本文将介绍数据结构与算法的基础概念，包括其定义、特点和应用。

一、数据结构的定义和特点数据结构是一种组织和存储数据的方式，它描述了数据之间的关系和操作。

常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图等。

每种数据结构都有其特点和适用场景。

1. 数组：是最简单的数据结构，可以随机访问元素，但插入和删除操作效率较低。

2. 链表：通过指针链接节点，插入和删除操作效率高，但访问元素需要遍历链表。

3. 栈：先进后出的数据结构，常用于实现函数调用、表达式求值等。

4. 队列：先进先出的数据结构，常用于任务调度、消息传递等。

5. 树：层次结构的数据结构，适用于组织和查找大量数据。

6. 图：由节点和边组成的数据结构，适用于描述网络、关系等复杂结构。

二、算法的定义和特点算法是解决问题的一系列步骤和规则，它可以操作数据结构以达到特定目的。

一个好的算法应具备以下特点：1. 正确性：算法能够得到正确的结果。

2. 易读性：算法易于理解和实现，便于他人理解和维护。

3. 效率：算法能够在合理的时间内解决问题，不浪费过多的时间、空间资源。

4. 通用性：算法可以适用于多种输入数据，并能给出正确的输出结果。

三、数据结构与算法的应用数据结构和算法在计算机科学的各个领域都有广泛应用。

以下是一些常见的应用领域：1. 搜索和排序：通过合适的数据结构和算法，可以高效地实现搜索和排序操作。

2. 图形和图像处理：图结构常用于描述图形和图像，算法用于处理和分析图形数据。

3. 数据库：数据结构和算法用于设计和优化数据库的存储和检索方式。

4. 人工智能与机器学习：数据结构和算法是构建智能系统的基础，用于处理和分析大量数据。

5. 游戏开发：大型游戏常需要高效的数据结构和算法来处理游戏逻辑和渲染操作。

《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一、数据结构⒈数组⑴一维数组⑵二维数组⑶多维数组⒉链表⑴单链表⑵双链表⑶循环链表⒊栈⑴栈的实现⑵栈的应用⒋队列⑴队列的实现⑶优先队列⒌树⑴二叉树⑵高级树结构（AVL树、红黑树）⑶堆（最大堆、最小堆）⒍图⑴图的表示方法⑵图的遍历算法（深度优先搜索、广度优先搜索）⑶最短路径算法（Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法）⑷最小树算法（Prim算法、Kruskal算法）⒎哈希表二、算法⒈排序算法⑴冒泡排序⑵插入排序⑶选择排序⑸归并排序⑹堆排序⑺基数排序⑻桶排序⒉搜索算法⑴顺序搜索⑵二分搜索⑶广度优先搜索⑷深度优先搜索⒊动态规划⒋贪心算法⒌回溯算法⒍分治算法⒎字符串匹配算法⑴朴素字符串匹配算法⑵ KMP算法⑶ Boyer-Moore算法⑷ Rabin-Karp算法⒏图算法⑴最短路径算法（Dijkstra算法、Bellman-Ford算法）⑵最小树算法（Prim算法、Kruskal算法）⑶网络流算法（最大流最小割定理、Edmonds-Karp算法）⒐数论算法⑴素数判定⑵最大公约数与最小公倍数⑶欧拉函数与费马小定理⑷快速幂算法⒑动态规划⑴背包问题⑵最长公共子序列问题⑶最长递增子序列问题附件：⒈数据结构与算法示例代码⒉数据结构与算法练习题⒊数据结构与算法参考资料法律名词及注释：⒈数据结构：数据元素之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。

⒉算法：指令的有限序列，可用于解决特定问题或完成特定任务的计算机实现。

⒊数组：具有相同数据类型的数据元素的有序集合。

⒋链表：由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。

⒌栈：一种遵循后进先出顺序的数据结构。

⒍队列：一种遵循先进先出顺序的数据结构。

⒎树：一种非线性数据结构，由节点和边组成。

⒏图：由节点和边组成的非线性数据结构，用于表示各种关系。

⒐哈希表：一种数据结构，用于快速存储和检索数据的键值对。

数据结构与算法知识点必备

数据结构与算法知识点必备一、数据结构知识点1. 数组数组是一种线性数据结构，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下标直接访问元素，具有快速的随机访问能力。

常见的数组操作包括插入、删除和查找。

2. 链表链表是一种非连续存储的数据结构，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。

链表的特点是插入和删除操作效率高，但随机访问效率较低。

常见的链表类型有单链表、双向链表和循环链表。

3. 栈栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，只允许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。

4. 队列队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，只允许在队尾插入元素，在队首删除元素。

队列的应用场景包括任务调度、消息传递和广度优先搜索等。

5. 树树是一种非线性的数据结构，它由一组节点组成，节点之间通过边连接。

树的特点是具有层次结构，每个节点可以有多个子节点。

常见的树结构包括二叉树、二叉搜索树和平衡二叉树。

6. 图图是一种非线性的数据结构，它由一组节点和节点之间的边组成。

图的特点是节点之间可以有多个连接关系，可以表示复杂的关系网络。

常见的图算法包括深度优先搜索和广度优先搜索。

二、算法知识点1. 排序算法排序算法是将一组数据按照指定的顺序进行排列的算法。

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、归并排序和堆排序等。

这些算法的时间复杂度和空间复杂度各有不同，选择适合具体场景的排序算法可以提高效率。

2. 查找算法查找算法是在一组数据中查找指定元素的算法。

常见的查找算法包括线性查找、二分查找和哈希查找等。

线性查找适用于无序数据，二分查找适用于有序数据，哈希查找适用于大规模数据。

3. 动态规划动态规划是一种通过将问题分解为子问题并保存子问题的解来求解复杂问题的方法。

动态规划常用于求解最优化问题，例如最长递增子序列、背包问题和最短路径等。