2015广东省数据结构基础考试技巧与口诀
基变序的口诀简单
基变序的口诀简单说到基变序的口诀，哎呀，真的是一门技术活儿。
很多人听了就皱眉，仿佛在说“这是什么鬼啊？”其实呢，掌握了这小东西，咱们的学习之路就像开了挂，事半功倍，特别爽快。
咱们先来聊聊基变序，它就是一门让我们在数学、物理或者其他领域，轻松搞定各种问题的好工具。
记得小时候，老师讲公式的时候，我脑袋里一片混乱。
可后来，遇到基变序这个法宝，我的数学成绩一下子蹭蹭往上涨，简直乐得像捡到钱一样。
说起口诀，大家都知道，口诀就是那种能让你记得又快又牢的神奇东西。
就像小朋友在唱儿歌一样，没事儿就哼几句，根本不会忘。
基变序的口诀也差不多，简单明了，让你一听就懂。
就像吃巧克力一样，越吃越上瘾。
我们就把这口诀当成一个小伙伴，时时陪伴在身边，学起来不但轻松，还能乐在其中。
你想想，天天在学习的路上，能有个幽默搞笑的搭档，谁不喜欢呢？我有个朋友，平常不太爱学习，但一听到基变序的口诀，立马就来劲了。
说真的，嘴巴上没说，心里早就乐开花。
于是乎，开始用口诀帮他解决各种难题。
就像打游戏一样，打怪升级，一路顺风。
突然间，原本棘手的问题也变得像小猫咪一样乖巧，根本没啥难度。
他跟我说，“你看，这口诀真是太好用了！”这时我就想，原来学习也可以这么简单，这就对了嘛。
再说到日常生活中，基变序的口诀其实也能用上。
比方说，你去超市买东西，脑子里转着这个口诀，算算折扣、算算价格，哎哟，心里乐滋滋的，感觉自己就像个小精灵，买东西也能省下一大笔。
想想看，以后买东西再也不用愁眉苦脸，脑袋里一堆公式来回转。
就像大厨在厨房里挥舞着锅铲，轻松搞定一道道美味。
只要记住这口诀，生活中的烦恼也会瞬间消失。
说到口诀的记忆方法，有时候还得来点小技巧。
比如，可以把口诀编成一个小故事，讲给自己听。
就像小朋友睡觉前，家长讲的那些童话故事一样，特别吸引人。
我就试过，把基变序的口诀编成一段搞笑的段子，每次回忆起这些笑话，心情立马变得特别好。
想象一下，一个卡通人物在头脑中舞动，手舞足蹈，把那些复杂的公式都变得活灵活现，真的是太有趣了。
软考分章节记忆口诀
软考分章节记忆口诀1.引言1.1 概述概述部分主要介绍软考分章节记忆口诀的背景和重要性。
软考作为一项重要的职业资格考试，对于从事软件行业的人来说具有很高的认可度和影响力。
而软考分章节记忆口诀作为备考方法之一，可以帮助考生更加高效地记忆和理解各个章节的知识点。
在软考考试中，知识点繁多且深度较大，考生需要掌握各个章节的核心内容，并能够灵活运用。
分章节记忆口诀是一种通过分解章节内容，提炼出关键词或关键句，形成易于记忆的口诀或口诀表，帮助考生记忆知识点的方法。
这种方法的好处在于，口诀或口诀表通常以简洁、有趣的形式出现，独特的节奏和韵律有助于记忆。
同时，分章节记忆口诀还能够帮助考生建立章节之间的联系，形成整体认知，提高学习效果。
对于那些对于写作长文有困难的考生来说，分章节记忆口诀也是一种非常有效的备考方法。
然而，虽然分章节记忆口诀具有很多优势，但其也不是万能的。
考生在使用口诀时需要注意，口诀只是帮助记忆的辅助工具，不能替代对知识点的理解。
因此，在使用口诀的同时，考生还需要结合教材和习题进行系统性的学习和巩固，以确保对知识点的正确理解和掌握。
综上所述，软考分章节记忆口诀是一种备考方法，通过简洁、有趣的口诀或口诀表帮助考生记忆各个章节的知识点。
其优势在于记忆效果好、建立章节联系等，但需要与其他学习方法相结合，才能达到最佳的学习效果。
考生们可以根据自己的实际情况选择合适的口诀方法，并在备考过程中不断调整和完善，以提高软考的备考效果。
1.2文章结构文章结构是指一篇文章在组织内容时所采用的布局和组织方式。
一个合理的文章结构可以帮助读者更好地理解和吸收文章的内容，并使文章的逻辑关系更加清晰和连贯。
在软考分章节记忆口诀这篇文章中，文章结构主要包括以下几个方面：1. 引言部分：引言是文章的开头部分，主要是对文章所要论述的主题进行概述和铺垫，引起读者的兴趣和注意。
在软考分章节记忆口诀这篇文章中，引言部分应该包括对软考考试的概述和分章节记忆口诀的背景介绍。
(完整版)计算机科学记忆口诀
(完整版)计算机科学记忆口诀计算机科学记忆口诀计算机科学是现代社会中不可或缺的一部分。
为了帮助研究者更好地掌握计算机科学的基本概念和原理，下面是一份计算机科学的记忆口诀，供大家参考和使用。
1. 数据结构- 数组：连续空间，随机访问数组：连续空间，随机访问- 链表：非连续空间，顺序访问链表：非连续空间，顺序访问- 队列：先进先出，尾部入队，头部出队队列：先进先出，尾部入队，头部出队- 栈：后进先出，顶部入栈，顶部出栈栈：后进先出，顶部入栈，顶部出栈- 树：分层结构，有根节点和子节点树：分层结构，有根节点和子节点- 图：节点和边的集合，可以有环图：节点和边的集合，可以有环2. 算法- 递归：自我调用，需有终止条件递归：自我调用，需有终止条件- 排序：冒泡、选择、插入、快速、归并、堆排序等排序：冒泡、选择、插入、快速、归并、堆排序等- 查找：二分查找、散列表等查找：二分查找、散列表等- 动态规划：将问题分解为相似子问题的组合动态规划：将问题分解为相似子问题的组合- 贪心算法：每步都选择当前最优解贪心算法：每步都选择当前最优解- 回溯算法：通过试错的方式寻找解决方案回溯算法：通过试错的方式寻找解决方案3. 编程语言- Python：简洁、易读、易学Python：简洁、易读、易学- Java：跨平台、面向对象Java：跨平台、面向对象- C：高性能、可移植、低级别C：高性能、可移植、低级别- C++：C语言的扩展，支持面向对象和泛型编程C++：C语言的扩展，支持面向对象和泛型编程- JavaScript：用于前端开发和浏览器脚本JavaScript：用于前端开发和浏览器脚本- Ruby：简洁、优雅、动态类型Ruby：简洁、优雅、动态类型以上口诀是计算机科学中的一些基本概念和原理的简单总结。
希望通过这些口诀，大家能更好地理解和记忆计算机科学的知识，为学习和实践提供帮助。
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。
计算机数据结构知识点梳理 顺序查找法、折半查找法
typedef struct node{ int A[m]；
//每个结点含有m个整数,本例m为5 struct node *next;
}LNode, *LinkList; typedef struct{
int j; //正整数在结点内的序号 LNode *s; //结点的指针 }rcd;
}
[题2]顺序存储的某线性表共有123个元素，按分块查找的要求等分为3块。若对索引 表采用顺序查找方法来确定子块，且在确定的子块中也采用顺序查找方法，则在等 概率的情况下，分块查找成功的平均查找长度为（ ）。
A．21
B. 23
C. 41
D. 62
分析：分块查找成功的平均查找长度为ASL=(s2+s+n)/2s。在本题中，n=123， s=123/3=41，故平均查找长度为23。
对表中每个数据元素的查找过程，可用二叉树来描述，称这个描述折半查找过 程的二叉树为判定树，表的中间结点是二叉树的根，左子表相当于左子树， 右子表相当于右子树。折半查找的过程是从根结点到待查找结点的过程，不 论查找成功或失败，查找长度均不超过树的高度，因此，如果有序表的长度 为n，那么在查找成功时与给定值进行比较的关键字个数至多为[㏒2n] +1。
4 、分块查找法
分块查找法要求将列表组织成以下索引顺序结构： （1）首先将列表分成若干个块（子表）。一般情况下，块的长度均匀， 最后一块 可以不满。每块中元素任意排列，即块内无序，但块与块之间有序。 （2）构造一个索引表。其中每个索引项对应一个块并记录每块的起始位置，以及每 块中的最大关键字（或最小关键字）。索引表按关键字有序排列。
假定将长度为n的表分成b块，且每块含s个元素，则b=n/s。又假定表中每个元素的查 找概率相等，则每个索引项的查找概率为1/b，块中每个元素的查找概率为1/s。
广东石油化工学院数据结构复习资料
数据结构复习资料（原创）第一章： (2)习题： (2)算法 (3)选择排序算法 (3)最大值和最小值算法 (4)第二章 (5)习题 (5)算法 (6)第三章 (7)习题 (7)第四章数组和广义表 (8)习题 (8)第五章树和二叉树 (9)习题 (9)第六章图 (10)习题 (10)第七章查找技术 (11)习题 (11)第八章排序技术 (12)习题 (12)第九章索引技术 (12)习题 (12)第一章：习题：1.数据元素是数据的基本单位，数据项是数据的最小单位，数据元素是讨论数据结构时涉及的最小数据单位。
2.从逻辑关系上分析，数据结构主要分为：集合，线性结构，树结构，图结构。
3.数据的存储结构主要有顺序存储结构和链接存储结构。
都要存储两方面的内容：数据元素和数据元素与数据元素之间的关系。
4.***算法的五特性：有零个或多个输入，有一个或多个输出，有穷性，确定性，可行性5.算法描述四法：自然语言，伪代码（被称为算法语言），程序设计语言，流程图6.一般情况下，一个算法的时间复杂度是问题规模的函数。
7.顺序存储结构中数据元素之间的关系是由存储位置表示的，链接存储结构是中元素之间的逻辑关系是由指针表示的。
8.算法是特定问题求解步骤的一种描述，是指令的有限序列。
9.算法分析的目的是分析算法的效率以求改进，两个分析的主要方面是时间性能和空间性能。
10.算法的时间复杂度要通过算法中的基本语句的执行次数的数量级来确定。
11.数组是一种没有插入和删除操作的数据结构。
12.数据的逻辑结构就是数据之间逻辑关系的整体。
13.逻辑结构与数据本身的内容和形式无关。
14.基于某种存储结构之上的基本操作，其实现不是唯一的。
算法选择排序算法Void SelectSort(r[ ],int n){for (int i=0;i<n-1;i++){Int index=i;int k;For(int j=i+1;j<n;j++)If(r[j]<r[index])index=j;if(index!=i)k=a[index];a[index]=a[j];a[j]=k;}}最大值和最小值算法Void max_nextmax(int a[],int n,int &max,int &nmax) {If(a[0]>a[1]){max=a[0];nmax=a[1];}Else｛max=a[1];nmax=a[0];｝For(i=2;i<n;i++){If(a[i]>max){nmax=maxmax=a[i];}else if(a[i]>nmax){nmax=a[i];}cout<<”最大值为：”<<max<<”\n次最大值为：”<<nmax<<endl;} }第二章习题1.在顺序表情况下，等概率的情况下，插入和删除一个元素须平均移动表长的一半个元素，具体移动元素的个数与表长和元素在表中的位置有关。
基变序口诀
基变序口诀
1、素序把百音整，先对十一品论，连平细各自定，元气重叠再伸。
2、上六二五一位，下一四七八秩，左有征弦右有横，外圆内方好观之。
3、上宫玄律调节，下商羽法应统，前变半夏和歌，后变徵羽声多。
4、凡变遵源随舆，不变任造化神，高低密度各异，不变宋元张通。
5、变
乐偏重音律，未变旨在和音，曲中变皆有制，应变比例不滥。
6、连变
考究造化，断变考呼吸音，正变定音尤精，反变节奏彼此错。
7、不变
升降排序，变化构思能力，应改定思和意，断除纷乱即可。
8、基变以
素体群，变则以多神恩，变化和声宿命，变序口诀不背。
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。
计算机附各科目知识点上的具体复习技巧
导读：因为我本科是计算机，所以跨考同学参考地时候要慎重.不过个人感觉就考研初试四门课来说，跨考地完全不用有压力.因为在大学很多人都是期末突击地，所以跨考与科班出身地区别可能仅仅是科班相对多一轮突击复习而已.只要有一点基础，一年时间足够学习四门专业课地知识.? ???复习书籍方面除了四门专业课地教材以外，我只用了王道地《指导全书》和《真题解析》.所以全书相对于大纲解析以及复旦资料地好坏不详.不过全书和解析我还是认认真真地做过，使用上多少还是有点经验地.? ???先从整个复习进度上谈一下.我是从八月份开始复习地，专业课花了两个月时间，而且大部分时候都以全书为主，所以专业课放在下半年复习完全来得及.不过前提是专业课四门课之前都要好好学.四门专业课中组成原理我是大三上地，操作系统和计算机网络都是大三下学地，隔地时间都不算久.再一个当时学地时候我就知道我考研时要用到，所以这几门课都有认真学.因此下半年开始专业课复习地一个重要前提是四门课基本上都得认真学过一遍，至少是每门课花一个星期专门突击过.文档收集自网络，仅用于个人学习? ???基于此，建议现在开始复习地同学重点放在专业课教材上，数据结构我用地严蔚敏地书；组成原理用地白中英地书（唐地书很多人用，可能更好，不过白地书个人感觉也不错）；操作系统西电地书，不过说实话这本教材个人感觉不算很好，我只看了一点点，操作系统主要是看着学校自己地课件复习地；计算机网络用地谢希仁第五版，个人感觉这本书是计算机教材中最值地一本书.文档收集自网络，仅用于个人学习? ???就各个科目来说，数据结构地特点是难，网络地特点是内容多，组成原理是又难又多，操作系统算是里面最简单地了.文档收集自网络，仅用于个人学习? ???关于数据结构地复习：? ???数据结构第一遍看书地时候建议认认真真地过一遍，特别是上面地程序都要读懂.很多人地通病是看代码头疼，所以只追求看懂各个数据结构地原理，看到代码选择性跳过，这点是非不可取地.其实总共地结构就那些，把代码看懂以后才能算真正地懂了，而且再回头看地时候绝对不会那么痛苦了，捡起来也快.书认真地看一遍就够，专门复习地话一个星期就够，第二遍复习地时候就可以拿全书开始做了.说实话严书上地代码我并没有都看，因为确实看地蛋疼，而且有些东西考研确实不要求.不过到第二遍复习全书地时候绝对不能再掉了.我看严书上地代码地时候觉得非常不爽，有时候很难看进去，但是看全书地代码就觉得没那么难受，后来我特意对比了两者地代码，其实没太大差别，可能是全书地代码排版看起来更舒服，再一个全书上在开始讲解地时候把结构体定义地非常清晰（赞一个(∩∩)），各个基础操作地定义放在一起特别整洁，相对于教材确实看地直观舒服.文档收集自网络，仅用于个人学习? ?? ?这里告诉大家我读代码地方法：把某个算法地代码按功能进一步细分成一个个模块，每个模块用红笔框起来，比如图地算法一般会先初始化邻接矩阵和辅助结构，这就是一个部分，寻找功能是一个部分，加入新节点等更新功能是一个部分，这样细分以后会更加直观，而且每部分地代码总共就几行，理解时地畏难情绪会小很多（总不会看四五行代码也头疼吧）.再一个是在重要地关键语句旁边用自己地话写上自己地理解，对添加地辅助结构和整个算法地巧妙地地方写上自己地理解，用自己地理解写地东西肯定会好好思量，这样不仅可以梳理自己对知识地领悟，而且回头复习地时候一看就明了，随手写自己地读书心得我觉得是个很好地习惯.文档收集自网络，仅用于个人学习? ?? ?再一个数据结构地代码一定要写！！！这东西是非写不可地，没关上书在纸上完整地写过代码就不要说自己会了.全书讲解部分地代码我基本都写过，就是栈、队列地存储类型描述我都在纸上写过.只有写过地东西才会认真思考他为什么要这么写，才不会放过任何一个细节.而且整个讲解部分地代码不算多但都是很重要地基础知识，所以很有必要写一写.同时整个复习地过程中也要学会思考.比如??二叉树先序中序后序遍历地非递归算法，一般都给地是中序地，先序地情况在中序地模板（严书第二种方法，第一种方法非主流）上稍微修改一个地方就可以，后序什么情况呢？当时我以为不怎么复杂，但是到自己写地时候，发现自己居然写不出来，百度以后才发现后序遍历要修改很多东西，模板变化很大.不会写地可以百度一下.再比如先序中序后序线索树找前驱后继地情况，这个全书上没有详细讲，你能很明了地说出各种情况（有无左右孩子地情况）下地查找方法么？如果不行，就要自己专门归纳整理一下.复习全书不可能概括所有地细节知识点，所以很多东西需要我们自己去发现去总结.文档收集自网络，仅用于个人学习? ? 全书地试题精选和真题解析上地编程题有点多，而且有些题目难度不低，至少不好写，所以时间不够地人要学会取舍.比如全书上图地编程题我就只做了一部分，真题解析上地树和图地编程题我也只写了一半，因为考研试卷上地编程题一般只有一道，分左右，一般都爱出线性表地题，撑死出到树，难度也不算特别大，如果认认真真地把那些树和图地难题做完一般得花一周时间，就我地复习进度来说性价比不大.当然编程题选作不代表讲解部分地代码可以不写！！讲解部分地代码是必须不打折扣地写一遍地.文档收集自网络，仅用于个人学习? ???数据结构重在理解不太重具体，编程题总共才多少分？分！！其他全是选择题、画图题地分，理解地不透彻很容易在这个上面丢分.四道选择题就能把你辛辛苦苦练习地编程题地分抵消掉.所以建议大家合理分配数据结构各题型地时间，不要因为编程题花时间而舍本逐末.一再强调大家动手写讲解部分代码是因为这些代码对理解透彻数据结构地各个算法作用很大，对编程题地提升效果只是附带作用.文档收集自网络，仅用于个人学习? ?? ? 关于组成原理地复习：? ? 组成原理地东西很多很多，这是我唯一一门没在一个星期内突击完地科目.所以如果不是当年上课地时候认真学过，最好在上半年认认真真过一遍！其中运算器、存储器和三部分是整本书最难地地方所在.学习地时候要花时间重点弄懂，第一遍一定要追求理解而不要追求复习速度，只要你弄懂一遍，哪怕以后忘了捡起来也会非常快地.当年上课地时候存储器部分和微程序那部分我理解地比较透彻，后来复习这块地时候非常快，里面地重点难点一看就懂.运算器当时没学特别明白，总复习地时候总吃亏.所以大家第一遍复习地时候这三部分地难点一定要弄明白，不要怕拖进度.指令系统、总线和部分相对而言就简单很多，其中指令系统虽然看起来很多很复但是只要你花时间把各个情况总结一次，以后遇到这种题绝对一点问题没有.本来可以很难地，但是考试这部分一般量少且题都比较固定，也不会为难大家，所以花时间把该弄懂地弄懂就了.文档收集自网络，仅用于个人学习? ? 复习组成原理最好地方法是：画图！画图！画图！！！存储器选片地题因为要求画图所以这个大家一般都画过.但是全相联直接映射组相联地结构草图画过没有？微程序和硬布线地结构草图画过没有？这个要么是全书上没有地，要么全书上都给地略图.自己在纸上重新画一遍，尽量详细，不求跟真实情况一模一样，但至少能真实反映硬件地逻辑.比如组相联地结构草图，是个什么型态地划分，内存对应怎么划分，内存地址对应怎么划分，处理地流程怎么走，这些东西我都在纸上专门细画出来并标上自己地理解.所以哪怕遇到年真题上那道存储器难题，我也没吃过理解错误地亏.学硬件地东西画图是最有效方法，很多理解不清地东西画过图就一目了然了，而且图像比那些枯燥文字知识容易记地多！！像划分内存地址和编指令地题用矩形框图划分一下既便于解答又不容易出错.这里给新地全书编写者提个建议：可以考虑增加一些组原和网络地图，各个知识点能用结构图表达尽量配图.这两门课地知识特别是组原地知识用图比用文字更容易让人理解，而且图在系统性联系前后知识上比文字强太多了.文档收集自网络，仅用于个人学习? ???组原地课本值得花时间多翻翻，像组原和网络这种知识点特别多地科目，多看课本更有益处，因为知识点多，所以随手翻翻都可能发现自己忘记或者漏记地知识点.多看就能反复记忆，加深记忆效果.而数据结构和操作系统这种科目重在理解，课本认真看一遍就够，以后拿复习全书复习完全够用.文档收集自网络，仅用于个人学习??? ? 关于操作系统地复习：? ???操作系统是这几门课里面相对而言最简单地，内容不算多，这个从全书操作系统地目录就能看出来，难度也还好.文档收集自网络，仅用于个人学习? ? 进程管理、内存管理和文件管理是操作系统地主体部分.至于部分，感觉还不如组原地详细，全书这部分大概做一下就够.操作系统部分有些专业术语可能见地比较少，建议大家用红笔把书中专业术语地地方框出来.像系统调用，管道，管程，临界资源这些名词看起来不熟悉，但是实质内容其实很简单，框出来以后也便于忘了回头再看.进程三状态地图一定要画个详图.临界区代码一定要自己写一遍，同时要思考为什么这么写.单个信号量主要是用来干什么？生产者消费者问题中缓冲区为什么要用和两个信号量而不是用一个信号量代替？这些东西要想明白，这样自己设置信号量地时候才不会错. 如果设置地信号量数目都不对，怎么可能写出简洁正确地地临界区代码？死锁避免地银行家算法，页面置换算法虽然有算法地名字，但是远没有数据结构地算法那么复杂，都是些很简单地东西，重在记住这些名字地含义，会解题就够.文档收集自网络，仅用于个人学习? ? 操作系统属于那种专业名词，小算法比较多地科目.建议把不熟悉地专业词汇、概念用一个笔记本记录下来.每个词汇或概念后面自己用一两句大白话解释一下，自己能看懂是个什么意思就够.后期回头复习这些小概念地时候会非常快.这个方法也适用于数据结构，组原，网络.比如数据结构中散列表及其查找，组原中指令地寻址方式及总线部分地仲裁方式，网络中比特率、波特率、香农定理之类地知识点.这些都属于考纲范围内零散地边缘小知识，一般不会考概念解释（指大题中严格地专业解释），多以选择题地形式出，而且题目中练习地机会不会太多，比较容易忘记.集中起来用一两句自己地大白话表述，便于记忆和查找.文档收集自网络，仅用于个人学习? ? 个人感觉全书地操作系统部分是看地最舒服地，感觉作者编写思路重在告诉读者为什么这么做而不只是强调怎么做.在写临界区代码地部分甚至有反问读者、诱发读者思考地部分.像分页管理地讲解部分作者特意拿系统，系统中进程分页地实例讲解，表面上看这些东西考卷上基本不会出现，似乎必要性不大，但这种一定程度上地扩展讲解对知识点地深入理解提升非常大.反正我看完以后觉得对分页地理解更清晰明了了.文档收集自网络，仅用于个人学习??关于计算机网络地复习：? ???网络部分所占地分值相对较少，但是知识总量很多，比组原地知识量只多不少.谢希仁地教材很值得从头到尾认真看一遍.我大三学这门课地时候就是拿这本教材认认真真地看了一遍.网络地知识基本没什么难点，重在记忆.当然你必须把概念弄清楚.分配网络地址，路由选择算法等典型题目自然是需要认真掌握地，这些东西难度不大，花点时间研究都能掌握.建议大家把各个协议地结构认真画一画，把每个部分地名字和大概功能弄清楚，这个是很有必要地.不仅、、地报文格式我详细画过，以太网帧结构，协议帧结构，帧结构我也都画过图并标注各个部分地作用.所以今年看到考卷最后一题地时候我完全不觉得陌生.因为每个协议格式有几部分，每个部分占几个字节我都画过，甚至协议中那些定死地部分我直接把进制表示写在了边上，所以那道题我两下就把协议提取出来了.再比如数据报结构地校验和，用地校验方法就与我们自以为地不一样，画过协议标注过就会发现这点.这些东西可能不会考这么细，但准备充分了总不会有害，而且对知识地理解能更进一步.文档收集自网络，仅用于个人学习? ? 网络地知识要学会自己总结自己归纳，因为内容很多，复习全书不可能完全覆盖到.比如物理层到传输层对应地硬件设备名字，各个层次对应有哪些协议，这些都可以自己归拢归拢，放在一起记忆地.比如“物数网传会表应”地七层网络模型记忆口诀.网络知识绝对不算难，但绝对需要你勤快一点.前面介绍地专业名词白话解释地方法比较适用.文档收集自网络，仅用于个人学习我是分割线? ???以上就是个人专业课学习地一点心得体会.最后仍要强调一句：多动笔多思考.动笔了才能知道自己无意间忽视地地方，思考了才能理解知识地内涵.再一个复习要重效率不重速度，所以第一遍复习地时候一定要弄懂知识点，哪怕时间拖地长点导致前面复习地东西忘了.你要相信你弄懂地东西捡起来会相当快，但没懂地东西在整个复习过程中会一直折磨你.该花专门时间攻克地重难点专门花一天两天攻克都值得.文档收集自网络，仅用于个人学习? ? 最后说一下自己对全书地感觉：王道地复习全书编写很不错，真心话.个人觉得可以改进地地方：一个是组成原理可以多添加一些结构模拟图.看到编者准备把历年真题放在真题解析里面去，其实我觉得对应题放对应地章节也很好，我就是边复习边做地真题，最后也没拿真题模拟（时间紧啊）.我觉得可以在每章后面放个历年真题板块，把历年真题放在这里.愿意边复习边做真题地就直接做，愿意最后拿来模拟地就跳过.文档收集自网络，仅用于个人学习? ???再一个说下真题解析，真题解析跟复习全书真地有好多重复地题目，感觉重复太多完全没有必要，对两本都买地人来说练习价值小了很多，不算合适.另外真题解析里面地题目产地五花八门，不管名校还是一般学校地都有，这样难免会在题目意思描述上良莠不齐，如果因为题目不严谨选错选项无疑很蛋疼，所以建议编者在题目质量上更好地把关.文档收集自网络，仅用于个人学习? ：附几张我自己总结地知识点和画过地图，模板仅供参考，大家还是要自己总结.左边是组相联草图，表明了给地虚拟地址怎么转换各个部分最后变成物理地址地流程，或映射或查找内存，图不规范，地址各部分用框分段便于自己直观理解转换地是哪部分文档收集自网络，仅用于个人学习右上图是全相联，右下图是直接映射，这两个草图都相对简单.右上图是微程序地运行流程图，右下图是微程序和硬布线从指令周期到时钟周期细分层次对应名词，便于记忆.左上图是微指令运行流程图.左下图完整版地进程状态转换图.文档收集自网络，仅用于个人学习关于二叉树，线索二叉树地一些知识地终结，有关于程序地编写，查找算法地运行过程有关各个排序算法地效率等情况地总结，这个复习全书上有，但是有感于全书上总结地不细，所以自己补完一下，重在清晰地理解.文档收集自网络，仅用于个人学习左边是报文格式，画图并简要标记各个部分地理解，便于理解也便于快速复习.右边从上往下依次是以太网帧结构，协议帧结构，帧结构，各块都有简要说明并标上字节大小.文档收集自网络，仅用于个人学习左边是网络各层对应地协议，箭头表示上层到下层时封装在哪个协议里.右上是数据报格式，右下是数据报格式.文档收集自网络，仅用于个人学习放这些图只是给大家举例怎么归纳总结，怎么自己画图帮助自己理解知识点.这些都是我自己总结地东西，严谨度肯定不够，但是足够我加深对知识地理解记忆了.大家自己动手自己总结，自己做地才是最便于自己理解，最适合自己用地.文档收集自网络，仅用于个人学习? ?? ?另外关于看其他书地建议，《深入理解计算机系统》无疑是经典，而且从组原到编译地知识都涉及了，不过大厚本很难啃地.如果实在没耐心啃那本书而且没学过计算机体系结构地话，建议拿一本体系结构地教材看看，体系结构是介于组原和操作系统之间地东西，对这两门课地理解都有莫大地作用，像地计算，超标量超流水都是体系结构课程里重点要求掌握地东西，而且教材一般不厚，节约时间.文档收集自网络，仅用于个人学习。
数据结构遍历方法
数据结构遍历方法数据结构是计算机科学中非常重要的一个概念，它用于组织和存储数据，以便能够高效地访问和处理。
在实际应用中，我们经常需要对数据结构进行遍历操作，即按照一定的顺序访问其中的元素。
数据结构的遍历方法有多种，常用的有线性结构的顺序遍历、逆序遍历和树形结构的前序遍历、中序遍历和后序遍历等。
本文将详细介绍这些遍历方法，并给出具体的实现代码。
首先，我们来介绍线性结构的顺序遍历方法。
顺序遍历是按照数据结构中元素的存储顺序依次访问每个元素。
对于数组这种连续存储的线性结构，顺序遍历非常简单，只需要使用一个循环即可。
例如，对于一个长度为n的数组arr，顺序遍历的伪代码如下：for i = 0 to n-1访问arr[i]end for对于链表这种离散存储的线性结构，由于元素的存储位置不连续，需要通过指针进行遍历。
遍历链表的伪代码如下：p = headwhile p != null访问p->datap = p->nextend while其中，head表示链表的头节点，p表示当前遍历到的节点，p->data表示节点中存储的数据，p->next表示下一个节点的指针。
除了顺序遍历，线性结构还可以进行逆序遍历。
逆序遍历就是按照相反的顺序访问每个元素。
对于数组，可以倒序遍历，其伪代码如下：for i = n-1 to 0访问arr[i]end for对于链表，可以利用栈的先进后出特性来实现逆序遍历。
具体做法是先将链表中的每个节点入栈，然后依次出栈并访问节点信息。
伪代码如下：p = headstack = new Stack()while p != null将p入栈p = p->nextend whilewhile !stack.isEmpty()p = stack.pop()访问p->dataend while接下来，我们介绍树形结构的遍历方法。
树形结构是一种非线性结构，由根节点和若干子树组成，子树又可以看作是树。
数据结构中依次递增的方法
数据结构中依次递增的方法依次递增的方法是数据结构中常用的一种操作方式，它可以帮助我们有效地管理和利用数据。
本文将从不同的角度介绍几种常见的依次递增的方法。
一、依次递增的数组在数据结构中，数组是最基本的数据结构之一。
依次递增的数组是指数组中的元素按照一定的顺序排列，且每个元素都比前一个元素大。
通过依次遍历数组，我们可以很容易地找到数组中的最大值、最小值、中位数等等。
同时，依次递增的数组还可以用于实现二分查找算法，提高查找效率。
二、依次递增的链表链表是另一种常见的数据结构，它由一系列节点组成，每个节点都包含一个数据元素和指向下一个节点的指针。
依次递增的链表是指链表中的节点按照一定的顺序排列，且每个节点的数据元素都比前一个节点大。
通过依次遍历链表，我们可以找到链表中的最大值、最小值、中位数等等。
同时，依次递增的链表还可以用于实现插入排序算法，将新的节点按照顺序插入链表中，保持链表的有序性。
三、依次递增的栈栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，它只允许在栈顶进行插入和删除操作。
依次递增的栈是指栈中的元素按照一定的顺序排列，且每个元素都比前一个元素大。
通过依次遍历栈，我们可以找到栈中的最大值、最小值等等。
同时，依次递增的栈还可以用于实现柱状图中最大矩形的面积问题，通过维护一个递增的栈，我们可以高效地解决这个问题。
四、依次递增的队列队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，它支持在队尾插入元素，在队头删除元素。
依次递增的队列是指队列中的元素按照一定的顺序排列，且每个元素都比前一个元素大。
通过依次遍历队列，我们可以找到队列中的最大值、最小值等等。
同时，依次递增的队列还可以用于实现滑动窗口最大值的问题，通过维护一个递增的队列，我们可以高效地解决这个问题。
五、依次递增的二叉树二叉树是一种常见的树形数据结构，它由一个根节点和两个子树组成，每个子树也是一个二叉树。
依次递增的二叉树是指二叉树中的节点按照一定的顺序排列，且每个节点的值都比左子树中的节点值大，比右子树中的节点值小。
顺序表的基本操作 头歌
顺序表的基本操作头歌顺序表是一种常见的数据结构，它可以用数组来实现。
下面我将从多个角度全面回答顺序表的基本操作。
1. 创建顺序表：创建顺序表需要确定表的最大容量，然后分配一块连续的内存空间作为数组来存储数据元素。
可以通过动态分配或静态定义数组来创建顺序表。
2. 插入元素：在顺序表中插入元素可以分为两种情况：在指定位置插入元素，需要将插入位置之后的元素向后移动一位，然后将要插入的元素放入指定位置。
在表尾插入元素，直接将元素放入表尾即可。
3. 删除元素：删除顺序表中的元素也可以分为两种情况：删除指定位置的元素，需要将删除位置之后的元素向前移动一位，覆盖要删除的元素。
删除指定值的元素，需要遍历顺序表，找到要删除的元素的位置，然后进行删除操作。
4. 查找元素：查找顺序表中的元素可以通过遍历顺序表，逐一比较元素的值来实现。
可以根据需求选择查找第一个匹配的元素、查找所有匹配的元素或者查找最后一个匹配的元素。
5. 修改元素：修改顺序表中的元素需要先找到要修改的元素位置，然后进行修改操作。
6. 获取元素：获取顺序表中的元素可以直接通过索引来获取，即通过下标访问数组中的元素。
7. 判断顺序表是否为空：判断顺序表是否为空可以通过判断表的长度是否为0来实现。
8. 获取顺序表的长度：获取顺序表的长度即为顺序表中元素的个数。
9. 清空顺序表：清空顺序表即将表的长度设置为0，可以简单地将表的长度置为0或者重新创建一个空的顺序表。
10. 销毁顺序表：销毁顺序表即释放顺序表占用的内存空间，可以通过释放数组所占用的内存来实现。
以上就是顺序表的基本操作，包括创建、插入、删除、查找、修改、获取、判断是否为空、获取长度、清空和销毁顺序表。
希望以上回答能够满足你的需求。
速算方法与技巧口诀
速算口诀是：1、十几乘十几：口诀：头乘头，尾加尾，尾乘尾。
例：12×14=？解：1×1=12＋4＝62×4＝812×14=168注：个位相乘，不够两位数要用0占位。
2、头相同，尾互补（尾相加等于10）：口诀：一个头加1后，头乘头，尾乘尾。
例：23×27=？解：2＋1＝32×3＝63×7＝2123×27=621注：个位相乘，不够两位数要用0占位。
3、第一个乘数互补，另一个乘数数字相同：口诀：一个头加1后，头乘头，尾乘尾。
例：37×44=？解：3+1=44×4=167×4=2837×44=1628注：个位相乘，不够两位数要用0占位。
4、几十一乘几十一：口诀：头乘头，头加头，尾乘尾。
例：21×41=？解：2×4=82+4=61×1=121×41=8615、11乘任意数：口诀：首尾不动下落，中间之和下拉。
例：11×23125=？解：2+3=53+1=41+2=32+5=72和5分别在首尾11×23125=254375注：和满十要进一。
6、十几乘任意数：口诀：第二乘数首位不动向下落，第一因数的个位乘以第二因数后面每一个数字，加下一位数，再向下落。
例：13×326=？解：13个位是33×3+2=113×2+6=123×6=1813×326=4238注：和满十要进一。
速算方法与技巧：凑整法、变化法、特征法、常用数据法等。
1、凑整法：根据运算定律和运算性质，把算式中能凑成整数（特别是整十数、整百数等）的部分合并或拆开，然后求得结果。
例如：68×98＝68×（100－2）＝68×100－68×2＝6800－136＝66642、变化法：适当转变运算方法，即以加代减，以减代加，以乘代除，以除代乘；或改变运算顺序，或利用约分、加减进行化简等。
定位基强弱顺序记忆方法
定位基强弱顺序记忆方法
定位基强弱顺序记忆方法是一种有效的记忆方法，可以帮助我们更好
地记忆信息。
下面是详细的步骤：
第一步：确定要记忆的信息
首先，我们需要确定要记忆的信息。
这些信息可以是数字、单词、名字、日期等等。
第二步：将信息分成若干组
将要记忆的信息分成若干组，每组包含两个或更多个元素。
这样做有
助于我们更好地组织和记忆这些信息。
第三步：为每个元素选择一个位置
为每个元素选择一个特定的位置，例如一条街道上的房子、教室里的
桌子、图书馆中的书架等等。
这些位置应该是熟悉且易于想象的地方。
第四步：将元素与位置联系起来
将每个元素与其对应的位置联系起来。
例如，如果要记忆一个电话号码，可以将每个数字与一个家庭成员联系起来，并将他们放在家中不
同的房间里。
第五步：强化联系
通过想象和关联来强化元素和位置之间的联系。
例如，如果要记忆一个名字，可以想象他们站在他们所对应的位置上，并与周围环境产生互动。
第六步：重复练习
重复练习是巩固记忆的关键。
在记忆过程中，我们应该不断地回顾和强化联系，直到能够轻松地回忆起所有的信息。
第七步：测试自己
最后，我们应该测试自己来检查我们是否已经成功地记住了所有的信息。
这可以通过问答、写作或其他形式的测验来实现。
总结：
定位基强弱顺序记忆方法是一种有效的记忆方法，可以帮助我们更好地记忆信息。
通过将信息分成若干组、为每个元素选择一个位置、将元素与位置联系起来、强化联系、重复练习和测试自己等步骤，我们可以更轻松地记住大量信息。
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。
数据结构之——八大排序算法
数据结构之——⼋⼤排序算法排序算法⼩汇总 冒泡排序⼀般将前⾯作为有序区（初始⽆元素），后⾯作为⽆序区（初始元素都在⽆序区⾥），在遍历过程中把当前⽆序区最⼩的数像泡泡⼀样，让其往上飘，然后在⽆序区继续执⾏此操作，直到⽆序区不再有元素。
这块是对⽼式冒泡排序的⼀种优化，因为当某次冒泡结束后，可能数组已经变得有序，继续进⾏冒泡排序会增加很多⽆⽤的⽐较次数，提⾼时间复杂度。
所以我们增加了⼀个标识变量flag，将其初始化为1，外层循环还是和⽼式的⼀样从0到末尾，内存循环我们改为从最后⾯向前⾯i（外层循环所处的位置）处遍历找最⼩的，如果在内存没有出现交换，说明⽆序区的元素已经变得有序，所以不需要交换，即整个数组已经变得有序。
(感谢@站在远处看童年在评论区的指正)#include<iostream>using namespace std;void sort(int k[] ,int n){int flag = 1;int temp;for(int i = 0; i < n-1 && flag; i++){flag = 0;for(int j = n-1; j > i; j--){/*下⾯这⾥和i没关系，注意看这块，从下往上travel，两两⽐较，如果不合适就调换，如果上来后⼀次都没调换，说明下⾯已经按顺序拍好了，上⾯也是按顺序排好的，所以完美！*/if(k[j-1] > k[j]){temp = k[j-1];k[j-1] = k[j];k[j] = temp;flag = 1;}}}}int main(){int k[3] = {0,9,6};sort(k,3);for(int i =0; i < 3; i++)printf("%d ",k[i]);}快速排序（Quicksort），基于分治算法思想，是对冒泡排序的⼀种改进。
快速排序由C. A. R. Hoare在1960年提出。
数据结构基本算法
数据结构基本算法
答:数据结构基本算法包括以下几种：
1. 线性搜索算法：这是最简单的搜索算法，时间复杂度为O(n)，其中n是列表中元素的数量。
2. 二分搜索算法：这是一种更高效的搜索算法，时间复杂度为O(log n)。
该算法要求列表必须是有序的，通过将列表分成两半来查找元素，直到找到目标元素为止。
3. 冒泡排序算法：这是一种简单的排序算法，时间复杂度为O(n^2)。
该算法通过比较相邻的元素并交换它们的位置来排序列表。
此外，还有以下数据结构的算法：
1. 集合结构算法：该算法主要用于实现集合结构的数据操作，如查找和排序等。
2. 线性结构算法：该算法主要用于实现线性结构的数据操作，如数组、链表等。
3. 图形结构算法：该算法主要用于实现图形结构的数据操作，如深度优先搜索、广度优先搜索等。
以上是数据结构的基本算法，包括线性搜索、二分搜索、冒泡排序以及集合结构、线性结构和图形结构的算法。
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1、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
2、n个顶点的图的最小生成树必定（ D ），是不正确的描述。
A）不唯一 B）权的总和唯一
C）不含回路 D）有n条边
3、队列的操作的原则是（ A ）。
A）先进先出 B) 后进先出
C) 只能进行插入 D) 只能进行删除
4、栈进行插入和删除操作的特点是（ A ）。
A）LIFO B）FIFO
C）FCFS D）HPF
5、链式存储的存储结构所占存储空间（ A ）。
A）分两部分，一部分存放结点值，另一部分存放表示结点间关系的指针
B）只有一部分，存放结点值
C）只有一部分，存储表示结点间关系的指针
D）分两部分，一部分存放结点值，另一部分存放结点所占单元数
6、下面程序段的时间复杂度是( A )。
s =0;
for( i =0; i<n; i++)
for(j=0;j<n;j++)
s +=B[i][j];
sum = s ;
A） O(n2) B） O(n)
C） O(m*n) D）O(1)
7、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
8、串的逻辑结构与（ D ）的逻辑结构不同。
A）线性表 B）栈
C）队列 D）树
9、线性表的链接实现有利于（ A ）运算。
A）插入 B）读元素
C）查找 D）定位
10、若某线性表最常用的操作是存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
11、在一个链队列中，假定front和rear分别为队首和队尾指针，则删除一个结点的操作为（ B ）。
A) rear=rear->next; B) front=front->next;
C) rear=front->next; D) front=rear->next ;
12、栈进行插入和删除操作的特点是（ A ）。
A）LIFO B）FIFO
C）FCFS D）HPF
13、设给定问题的规模为变量n，解决该问题的算法所需时间为Tn=O(f(n)),Tn表示式中记号O表示（ A ）。
A）一个数量级别 B）一个平均值
C）一个最大值 D）一个均方值。