软考指南:程序员数据结构笔记

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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。

数据结构复习笔记

数据结构复习笔记

第一章概论1.数据:信息的载体,能被计算机识别、存储和加工处理;2.数据元素:数据的基本单位,可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;3.数据结构:数据之间的相互关系,即数据的组织形式;它包括:1数据的逻辑结构,从逻辑关系上描述数据,与数据存储无关,独立于计算机;2数据的存储结构,是逻辑结构用计算机语言的实现,依赖于计算机语言;3数据的运算,定义在逻辑结构上,每种逻辑结构都有一个运算集合;常用的运算:检索/插入/删除/更新/排序;4.数据的逻辑结构可以看作是从具体问题抽象出来的数学模型;数据的存储结构是逻辑结构用计算机语言的实现;5.数据类型:一个值的集合及在值上定义的一组操作的总称;分为:原子类型和结构类型;6.抽象数据类型:抽象数据的组织和与之相关的操作;优点:将数据和操作封装在一起实现了信息隐藏;7. 抽象数据类型ADT:是在概念层上描述问题;类:是在实现层上描述问题;在应用层上操作对象类的实例解决问题;8.数据的逻辑结构,简称为数据结构,有:1线性结构,若结构是非空集则仅有一个开始和终端结点,并且所有结点最多只有一个直接前趋和后继;2非线性结构,一个结点可能有多个直接前趋和后继;9.数据的存储结构有:1顺序存储,把逻辑相邻的结点存储在物理上相邻的存储单元内;2链接存储,结点间的逻辑关系由附加指针字段表示;3索引存储,存储结点信息的同时,建立附加索引表,有稠密索引和稀疏索引;4散列存储,按结点的关键字直接计算出存储地址;10.评价算法的好坏是:算法是正确的;执行算法所耗的时间;执行算法的存储空间辅助存储空间;易于理解、编码、调试;11.算法的时间复杂度Tn:是该算法的时间耗费,是求解问题规模n的函数;记为On;时间复杂度按数量级递增排列依次为:常数阶O1、对数阶Olog2n、线性阶On、线性对数阶Onlog2n、平方阶On^2、立方阶On^3、……k次方阶On^k、指数阶O2^n;13.算法的空间复杂度Sn:是该算法的空间耗费,是求解问题规模n的函数;12.算法衡量:是用时间复杂度和空间复杂度来衡量的,它们合称算法的复杂度;13. 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;第二章线性表1.线性表:是由nn≥0个数据元素组成的有限序列;3.顺序表:把线性表的结点按逻辑次序存放在一组地址连续的存储单元里;4.顺序表结点的存储地址计算公式:Locai=Loca1+i-1C;1≤i≤n5.顺序表上的基本运算public interface List {链表:只有一个链域的链表称单链表;在结点中存储结点值和结点的后继结点的地址,data next data是数据域,next是指针域;1建立单链表;时间复杂度为On;加头结点的优点:1链表第一个位置的操作无需特殊处理;2将空表和非空表的处理统一; 2查找运算;时间复杂度为On;public class SLNode implements Node {private Object element;private SLNode next;public SLNodeObject ele, SLNode next{= ele;= next;}public SLNode getNext{return next;}public void setNextSLNode next{= next;}public Object getData {return element;}public void setDataObject obj {element = obj;}}public class ListSLinked implements List {private SLNode head; etData==ereturn p;else p = ;return null;}etData;.getNext;size--;return obj;}etNext;size--;return true;}return false;}环链表:是一种首尾相连的链表;特点是无需增加存储量,仅对表的链接方式修改使表的处理灵活方便;8.空循环链表仅由一个自成循环的头结点表示;9.很多时候表的操作是在表的首尾位置上进行,此时头指针表示的单循环链表就显的不够方便,改用尾指针rear来表示单循环链表;用头指针表示的单循环链表查找开始结点的时间是O1,查找尾结点的时间是On;用尾指针表示的单循环链表查找开始结点和尾结点的时间都是O1;10.在结点中增加一个指针域,prior|data|next;形成的链表中有两条不同方向的链称为双链表;public class DLNode implements Node {private Object element;private DLNode pre;private DLNode next;public DLNodeObject ele, DLNode pre, DLNode next{= ele;= pre;= next;}public DLNode getNext{return next;}public void setNextDLNode next{= next;}public DLNode getPre{return pre;}public void setPreDLNode pre{= pre;}public Object getData {return element;}public void setDataObject obj {element = obj;}}public class LinkedListDLNode implements LinkedList {private int size; etPrenode;node;size++;return node;}etNextnode;node;size++;return node;}etNext;.setPre;size--;return obj;}序表和链表的比较1基于空间的考虑:顺序表的存储空间是静态分配的,链表的存储空间是动态分配的;顺序表的存储密度比链表大;因此,在线性表长度变化不大,易于事先确定时,宜采用顺序表作为存储结构;2基于时间的考虑:顺序表是随机存取结构,若线性表的操作主要是查找,很少有插入、删除操作时,宜用顺序表结构;对频繁进行插入、删除操作的线性表宜采用链表;若操作主要发生在表的首尾时采用尾指针表示的单循环链表;12.存储密度=结点数据本身所占的存储量/整个结点结构所占的存储总量存储密度:顺序表=1,链表<1;第三章栈和队列1.栈是限制仅在表的一端进行插入和删除运算的线性表又称为后进先出表LIFO表;插入、删除端称为栈顶,另一端称栈底;表中无元素称空栈;2.栈的基本运算有:1initstacks,构造一个空栈;2stackemptys,判栈空;3stackfulls,判栈满;4pushs,x,进栈;5pops,退栈;6stacktops,取栈顶元素;3.顺序栈:栈的顺序存储结构称顺序栈;4.当栈满时,做进栈运算必定产生空间溢出,称“上溢”;当栈空时,做退栈运算必定产生空间溢出,称“下溢”;上溢是一种错误应设法避免,下溢常用作程序控制转移的条件;5.在顺序栈上的基本运算:public interface Stack {栈:栈的链式存储结构称链栈;栈顶指针是链表的头指针;7.链栈上的基本运算:public class StackSLinked implements Stack {private SLNode top; 列是一种运算受限的线性表,允许删除的一端称队首,允许插入的一端称队尾;队列又称为先进先出线性表,FIFO表;9.队列的基本运算:1initqueueq,置空队;2queueemptyq,判队空;3queuefullq,判队满;4enqueueq,x,入队;5dequeueq,出队;6queuefrontq,返回队头元素;10.顺序队列:队列的顺序存储结构称顺序队列;设置front和rear指针表示队头和队尾元素在向量空间的位置;11.顺序队列中存在“假上溢”现象,由于入队和出队操作使头尾指针只增不减导致被删元素的空间无法利用,队尾指针超过向量空间的上界而不能入队;12.为克服“假上溢”现象,将向量空间想象为首尾相连的循环向量,存储在其中的队列称循环队列;i=i+1%queuesize13.循环队列的边界条件处理:由于无法用front==rear来判断队列的“空”和“满”;解决的方法有:1另设一个布尔变量以区别队列的空和满;2少用一个元素,在入队前测试rear在循环意义下加1是否等于front;3使用一个记数器记录元素总数;14.循环队列的基本运算:public interface Queue {队列:队列的链式存储结构称链队列,链队列由一个头指针和一个尾指针唯一确定;16.链队列的基本运算:public class QueueSLinked implements Queue {private SLNode front;private SLNode rear;private int size;public QueueSLinked {front = new SLNode;rear = front;size = 0;}etData;}}第四章串1.串:是由零个或多个字符组成的有限序列;包含字符的个数称串的长度;2.空串:长度为零的串称空串;空白串:由一个或多个空格组成的串称空白串;子串:串中任意个连续字符组成的子序列称该串的子串;主串:包含子串的串称主串;子串的首字符在主串中首次出现的位置定义为子串在主串中的位置;3.空串是任意串的子串;任意串是自身的子串;串常量在程序中只能引用但不能改变其值;串变量取值可以改变;4.串的基本运算1intstrlenchars;求串长;2charstrcpycharto,charfrom;串复制;3charstrcatcharto,charfrom;串联接;4intstrcmpchars1,chars2;串比较;5charstrchrchars,charc;字符定位;5.串的存储结构:1串的顺序存储:串的顺序存储结构称顺序串;按存储分配不同分为:1静态存储分配的顺序串:直接用定长的字符数组定义,以“\0”表示串值终结;definemaxstrsize256typedefcharseqstringmaxstrsize;seqstrings;不设终结符,用串长表示;Typedefstruct{Charchmaxstrsize;Intlength;}seqstring;以上方式的缺点是:串值空间大小是静态的,难以适应插入、链接等操作;2动态存储分配的顺序串:简单定义:typedefcharstring;复杂定义:typedefstruct{charch;intlength;}hstring;2串的链式存储:串的链式存储结构称链串;链串由头指针唯一确定;类型定义:typedefstructnode{chardata;structnodenext;}linkstrnode;typedeflinkstrnodelinkstring;linkstrings;将结点数据域存放的字符个数定义为结点的大小;结点大小不为1的链串类型定义:definenodesize80typedefstructnode{chardatanodesize;structnodenext;}linkstrnode;6.串运算的实现1顺序串上的子串定位运算;1子串定位运算又称串的模式匹配或串匹配;主串称目标串;子串称模式串; 2朴素的串匹配算法;时间复杂度为On^2;比较的字符总次数为n-m+1m; Intnaivestrmatchseqstringt,seqstringp{inti,j,k;intm=;intn=;fori=0;i<=n-m;i++{j=0;k=i;whilej<m&&k==j{j++;k++;}ifj==mreturni;}return–1;}2链串上的子串定位运算;时间复杂度为On^2;比较的字符总次数为n-m+1m;LinkstrnodelilnkstrmatchlinkstringT,linkstringP {linkstrnodeshift,t,p;shift=T;t=shift;p=P;whilet&&p{ift->data==p->data{t=t->next;p=p->next;}else{shift=shift->next;t=shift;p=P;}}ifp==NULLreturnshift;elsereturnNULL;}第五章多维数组和广义表1.多维数组:一般用顺序存储的方式表示数组;2.常用方式有:1行优先顺序,将数组元素按行向量排列;2列优先顺序,将数组元素按列向量排列;3.计算地址的函数:LOCAij=LOCAc1c2+i-c1d2-c2+1+j-c2d4.矩阵的压缩存储:为多个非零元素分配一个存储空间;对零元素不分配存储空间;1对称矩阵:在一个n阶的方阵A中,元素满足Aij=Aji0<=i,j<=n-1;称为对称矩阵;元素的总数为:nn+1/2;设:I=i或j中大的一个数;J=i或j中小的一个数;则:k=II+1/2+J;地址计算:LOCAij=LOCsak=LOCsa0+kd=LOCsa0+II+1/2+Jd2三角矩阵:以主对角线划分,三角矩阵有上三角和下三角;上三角的主对角线下元素均为常数c;下三角的主对角线上元素均为常数c;元素总数为:nn+1/2+1;以行优先顺序存放的Aij与SAk的关系:上三角阵:k=i2n-i+1/2+j-i;下三角阵:k=ii+1/2+j;3对角矩阵:所有的非零元素集中在以主对角线为中心的带状区域,相邻两侧元素均为零;|i-j|>k-1/2以行优先顺序存放的Aij与SAk的关系:k=2i+j;5.稀疏矩阵:当矩阵A中有非零元素S个,且S远小于元素总数时,称为稀疏矩阵;对其压缩的方法有顺序存储和链式存储;1三元组表:将表示稀疏矩阵的非零元素的三元组行号、列号、值按行或列优先的顺序排列得到的一个结点均是三元组的线性表,将该表的线性存储结构称为三元组表;其类型定义:definemaxsize10000typedefintdatatype;typedefstruct{inti,j;datatypev;}trituplenode;typedefstruct{trituplenodedatamaxsize;intm,n,t;}tritupletable;2带行表的三元组表:在按行优先存储的三元组表中加入一个行表记录每行的非零元素在三元组表中的起始位置;类型定义:definemaxrow100typedefstruct{tritulpenodedatamaxsize;introwtabmaxrow;intm,n,t;}rtritulpetable;6.广义表:是线性表的推广,广义表是n个元素的有限序列,元素可以是原子或一个广义表,记为LS;7.若元素是广义表称它为LS的子表;若广义表非空,则第一个元素称表头,其余元素称表尾;8.表的深度是指表展开后所含括号的层数;9.把与树对应的广义表称为纯表,它限制了表中成分的共享和递归;10.允许结点共享的表称为再入表;11.允许递归的表称为递归表;12.相互关系:线性表∈纯表∈再入表∈递归表;13.广义表的特殊运算:1取表头headLS;2取表尾tailLS;第六章树1.树:是n个结点的有限集T,T为空时称空树,否则满足:1有且仅有一个特定的称为根的结点;2其余结点可分为m个互不相交的子集,每个子集本身是一棵树,并称为根的子树;2.树的表示方法:1树形表示法;2嵌套集合表示法;3凹入表表示法;4广义表表示法;3.一个结点拥有的子树数称为该结点的度;一棵树的度是指树中结点最大的度数;4.度为零的结点称叶子或终端结点;度不为零的结点称分支结点或非终端结点5.根结点称开始结点,根结点外的分支结点称内部结点;6.树中某结点的子树根称该结点的孩子;该结点称为孩子的双亲;7.树中存在一个结点序列K1,K2,…Kn,使Ki为Ki+1的双亲,则称该结点序列为K1到Kn的路径或道路;8.树中结点K到Ks间存在一条路径,则称K是Ks的祖先,Ks是K的子孙;9.结点的层数从根算起,若根的层数为1,则其余结点层数是其双亲结点层数加1;双亲在同一层的结点互为堂兄弟;树中结点最大层数称为树的高度或深度;10.树中每个结点的各个子树从左到右有次序的称有序树,否则称无序树;11.森林是m棵互不相交的树的集合;12.二叉树:是n个结点的有限集,它或为空集,或由一个根结点及两棵互不相交的、分别称为该根的左子树和右子树的二叉树组成;13.二叉树不是树的特殊情况,这是两种不同的数据结构;它与无序树和度为2的有序树不同;14.二叉树的性质:1二叉树第i层上的结点数最多为2^i-1;2深度为k的二叉树至多有2^k-1个结点;3在任意二叉树中,叶子数为n0,度为2的结点数为n2,则n0=n2+1;15.满二叉树是一棵深度为k的且有2^k-1个结点的二叉树;16.完全二叉树是至多在最下两层上结点的度数可以小于2,并且最下层的结点集中在该层最左的位置的二叉树;17.具有N个结点的完全二叉树的深度为log2N取整加1;18.二叉树的存储结构1顺序存储结构:把一棵有n个结点的完全二叉树,从树根起自上而下、从左到右对所有结点编号,然后依次存储在一个向量b0~n中,b1~n存放结点,b0存放结点总数;各个结点编号间的关系:1i=1是根结点;i>1则双亲结点是i/2取整;2左孩子是2i,右孩子是2i+1;要小于n3i>n/2取整的结点是叶子;4奇数没有右兄弟,左兄弟是i-1;5偶数没有左兄弟,右兄弟是i+1;2链式存储结构结点的结构为:lchild|data|rchild;相应的类型说明:typedefchardata;typedefstructnode{datatypedata;structnodelchild,rchild;}bintnode;typedefbintnodebintree;19.在二叉树中所有类型为bintnode的结点和一个指向开始结点的bintree类型的头指针构成二叉树的链式存储结构称二叉链表;20.二叉链表由根指针唯一确定;在n个结点的二叉链表中有2n个指针域,其中n+1个为空;21.二叉树的遍历方式有:前序遍历、中序遍历、后序遍历;时间复杂度为On;22.线索二叉树:利用二叉链表中的n+1个空指针域存放指向某种遍历次序下的前趋和后继结点的指针,这种指针称线索;加线索的二叉链表称线索链表;相应二叉树称线索二叉树;23.线索链表结点结构:lchild|ltag|data|rtag|rchild;ltag=0,lchild是指向左孩子的指针;ltag=1,lchild是指向前趋的线索;rtag=0,rchild是指向右孩子的指针;rtag=1,rchild是指向后继的线索;24.查找p在指定次序下的前趋和后继结点;算法的时间复杂度为Oh;线索对查找前序前趋和后序后继帮助不大;25.遍历线索二叉树;时间复杂度为On;26.树、森林与二叉树的转换1树、森林与二叉树的转换1树与二叉树的转换:1}所有兄弟间连线;2}保留与长子的连线,去除其它连线;该二叉树的根结点的右子树必为空;2森林与二叉树的转换:1}将所有树转换成二叉树;2}将所有树根连线;2二叉树与树、森林的转换;是以上的逆过程;27.树的存储结构1双亲链表表示法:为每个结点设置一个parent指针,就可唯一表示任何一棵树;Data|parent2孩子链表表示法:为每个结点设置一个firstchild指针,指向孩子链表头指针,链表中存放孩子结点序号;Data|firstchild;3双亲孩子链表表示法:将以上方法结合;Data|parent|firstchild4孩子兄弟链表表示法:附加两个指向左孩子和右兄弟的指针;Leftmostchild|data|rightsibling28.树和森林的遍历:前序遍历一棵树等价于前序遍历对应二叉树;后序遍历等价于中序遍历对应二叉树;29.最优二叉树哈夫曼树:树的路径长度是从树根到每一结点的路径长度之和;将树中的结点赋予实数称为结点的权;30.结点的带权路径是该结点的路径长度与权的乘积;树的带权路径长度又称树的代价,是所有叶子的带权路径长度之和;31.带权路径长度最小的二叉树称最优二叉树哈夫曼树;32.具有2n-1个结点其中有n个叶子,并且没有度为1的分支结点的树称为严格二叉树;33.哈夫曼编码34.对字符集编码时,要求字符集中任一字符的编码都不是其它字符的编码前缀,这种编码称前缀码;35.字符出现频度与码长乘积之和称文件总长;字符出现概率与码长乘积之和称平均码长;36.使文件总长或平均码长最小的前缀码称最优前缀码37.利用哈夫曼树求最优前缀码,左为0,右为1;编码平均码长最小;没有叶子是其它叶子的祖先,不可能出现重复前缀;第七章图1.图:图G是由顶点集V和边集E组成,顶点集是有穷非空集,边集是有穷集;中每条边都有方向称有向图;有向边称弧;边的始点称弧尾;边的终点称弧头;G中每条边都没有方向的称无向图;3.顶点n与边数e的关系:无向图的边数e介于0~nn-1/2之间,有nn-1/2条边的称无向完全图;有向图的边数e介于0~nn-1之间,有nn-1条边的称有向完全图;4.无向图中顶点的度是关联与顶点的边数;有向图中顶点的度是入度与出度的和;所有图均满足:所有顶点的度数和的一半为边数;5.图GV,E,如V’是V的子集,E’是E的子集,且E’中关联的顶点均在V’中,则G’V’,E’是G的子图;6.在有向图中,从顶点出发都有路径到达其它顶点的图称有根图;7.在无向图中,任意两个顶点都有路径连通称连通图;极大连通子图称连通分量;8.在有向图中,任意顺序两个顶点都有路径连通称强连通图;极大连通子图称强连通分量;9.将图中每条边赋上权,则称带权图为网络;10.图的存储结构:1邻接矩阵表示法:邻接矩阵是表示顶点间相邻关系的矩阵;n个顶点就是n阶方阵;无向图是对称矩阵;有向图行是出度,列是入度;2邻接表表示法:对图中所有顶点,把与该顶点相邻接的顶点组成一个单链表,称为邻接表,adjvex|next,如要保存顶点信息加入data;对所有顶点设立头结点,vertex|firstedge,并顺序存储在一个向量中;vertex保存顶点信息,firstedge保存邻接表头指针;11.邻接矩阵表示法与邻接表表示法的比较:1邻接矩阵是唯一的,邻接表不唯一;2存储稀疏图用邻接表,存储稠密图用邻接矩阵;3求无向图顶点的度都容易,求有向图顶点的度邻接矩阵较方便;4判断是否是图中的边,邻接矩阵容易,邻接表最坏时间为On;5求边数e,邻接矩阵耗时为On^2,与e无关,邻接表的耗时为Oe+n;12.图的遍历:1图的深度优先遍历:类似与树的前序遍历;按访问顶点次序得到的序列称DFS序列;对邻接表表示的图深度遍历称DFS,时间复杂度为On+e;对邻接矩阵表示的图深度遍历称DFSM,时间复杂度为On^2;2图的广度优先遍历:类似与树的层次遍历;按访问顶点次序得到的序列称BFS序列;对邻接表表示的图广度遍历称BFS,时间复杂度为On+e;对邻接矩阵表示的图广度遍历称BFSM,时间复杂度为On^2;13.将没有回路的连通图定义为树称自由树;14.生成树:连通图G的一个子图若是一棵包含G中所有顶点的树,该子图称生成树;有DFS生成树和BFS生成树,BFS生成树的高度最小;非连通图生成的是森林;15.最小生成树:将权最小的生成树称最小生成树;是无向图的算法1普里姆算法:1确定顶点S、初始化候选边集T0~n-2;formvex|tovex|lenght2选权值最小的Ti与第1条记录交换;3从T1中将tovex取出替换以下记录的fromvex计算权;若权小则替换,否则不变;4选权值最小的Ti与第2条记录交换;5从T2中将tovex取出替换以下记录的fromvex计算权;若权小则替换,否则不变;6重复n-1次;初始化时间是On,选轻边的循环执行n-1-k次,调整轻边的循环执行n-2-k;算法的时间复杂度为On^2,适合于稠密图;2克鲁斯卡尔算法:1初始化确定顶点集和空边集;对原边集按权值递增顺序排序;2取第1条边,判断边的2个顶点是不同的树,加入空边集,否则删除;3重复e次;对边的排序时间是Oelog2e;初始化时间为On;执行时间是Olog2e;算法的时间复杂度为Oelog2e,适合于稀疏图;16.路径的开始顶点称源点,路径的最后一个顶点称终点;17.单源最短路径问题:已知有向带权图,求从某个源点出发到其余各个顶点的最短路径;18.单目标最短路径问题:将图中每条边反向,转换为单源最短路径问题;19.单顶点对间最短路径问题:以分别对不同顶点转换为单源最短路径问题;20.所有顶点对间最短路径问题:分别对图中不同顶点对转换为单源最短路径问题;21.迪杰斯特拉算法:1初始化顶点集Si,路径权集Di,前趋集Pi;2设置Ss为真,Ds为0;3选取Di最小的顶点加入顶点集;4计算非顶点集中顶点的路径权集;5重复3n-1次;算法的时间复杂度为On^2;22.拓扑排序:对一个有向无环图进行拓扑排序,是将图中所有顶点排成一个线性序列,满足弧尾在弧头之前;这样的线性序列称拓扑序列;1无前趋的顶点优先:总是选择入度为0的结点输出并删除该顶点的所有边;设置各个顶点入度时间是On+e,设置栈或队列的时间是On,算法时间复杂度为On+e;2无后继的顶点优先:总是选择出度为0的结点输出并删除该顶点的所有边;设置各个顶点出度时间是On+e,设置栈或队列的时间是On,算法时间复杂度为On+e;求得的是逆拓扑序列;第八章排序1.文件:由一组记录组成,记录有若干数据项组成,唯一标识记录的数据项称关键字;2.排序是将文件按关键字的递增减顺序排列;3.排序文件中有相同的关键字时,若排序后相对次序保持不变的称稳定排序,否则称不稳定排序;4.在排序过程中,文件放在内存中处理不涉及数据的内、外存交换的称内排序,反之称外排序;5.排序算法的基本操作:1比较关键字的大小;2改变指向记录的指针或移动记录本身;6.评价排序方法的标准:1执行时间;2所需辅助空间,辅助空间为O1称就地排序;另要注意算法的复杂程度;7.若关键字类型没有比较运算符,可事先定义宏或函数表示比较运算;8.插入排序1直接插入排序算法中引入监视哨R0的作用是:1保存Ri的副本;2简化边界条件,防止循环下标越界;关键字比较次数最大为n+2n-1/2;记录移动次数最大为n+4n-1/2;算法的最好时间是On;最坏时间是On^2;平均时间是On^2;是一种就地的稳定的排序;2希尔排序实现过程:是将直接插入排序的间隔变为d;d的取值要注意:1最后一次必为1;2避免d 值互为倍数;关键字比较次数最大为n^;记录移动次数最大为^;算法的平均时间是On^;是一种就地的不稳定的排序;9.交换排序1冒泡排序实现过程:从下到上相邻两个比较,按小在上原则扫描一次,确定最小值,重复n-1次;关键字比较次数最小为n-1、最大为nn-1/2;记录移动次数最小为0,最大为3nn-1/2;算法的最好时间是On;最坏时间是On^2;平均时间是On^2;是一种就地的稳定的排序;2快速排序实现过程:将第一个值作为基准,设置i,j指针交替从两头与基准比较,有交换后,交换j,i;i=j时确定基准,并以其为界限将序列分为两段;重复以上步骤;关键字比较次数最好为nlog2n+nC1、最坏为nn-1/2;算法的最好时间是Onlog2n;最坏时间是On^2;平均时间是Onlog2n;辅助空间为Olog2n;是一种不稳定排序;10.选择排序1直接选择排序实现过程:选择序列中最小的插入第一位,在剩余的序列中重复上一步,共重复n-1次;关键字比较次数为nn-1/2;记录移动次数最小为0,最大为3n-1;算法的最好时间是On^2;最坏时间是On^2;平均时间是On^2;是一种就地的不稳定的排序;2堆排序。

软考初级程序员知识点汇总

软考初级程序员知识点汇总

软考初级程序员知识点汇总作为一名初级程序员,掌握一定的专业知识是非常重要的。

以下是一些软考初级程序员常见的知识点汇总,希望对广大初级程序员有所帮助。

一、编程语言基础1.了解常见的编程语言,如C、Java、Python等,掌握其基本语法和特性。

2.理解变量、常量、数据类型等基本概念。

3.掌握条件语句、循环语句和函数的使用方法。

二、面向对象程序设计1.了解面向对象的基本概念,如类、对象、继承、封装、多态等。

2.掌握面向对象的编程思想和方法,能够使用面向对象的方式解决问题。

三、数据结构与算法1.了解常见的数据结构,如数组、链表、栈、队列、树、图等。

2.掌握常见的算法,如排序、查找、递归等。

3.能够根据实际问题选择合适的数据结构和算法,并进行优化。

四、数据库基础1.了解关系型数据库和非关系型数据库的基本概念和特点。

2.掌握SQL语言的基本语法,能够进行数据库的增删改查操作。

3.了解数据库的设计原则和范式。

五、网络基础1.了解计算机网络的基本概念,如TCP/IP协议、HTTP协议等。

2.掌握网络编程的基本方法,能够使用Socket进行网络通信。

3.了解常见的网络安全问题和防护措施。

六、操作系统基础1.了解操作系统的基本概念,如进程、线程、内存管理、文件系统等。

2.了解常见的操作系统,如Windows、Linux等。

3.掌握操作系统的基本操作和管理方法。

七、软件工程基础1.了解软件开发的基本流程和模型,如瀑布模型、敏捷开发等。

2.了解软件测试的基本方法和工具,如单元测试、集成测试、性能测试等。

3.了解软件质量管理和配置管理的基本方法。

八、前端开发基础1.了解HTML、CSS和JavaScript等前端技术的基本概念和用法。

2.掌握常见的前端框架和工具,如Bootstrap、Vue.js等。

3.能够进行简单的前端页面设计和开发。

九、软件开发工具1.掌握常见的集成开发环境(IDE),如Eclipse、Visual Studio等。

数据结构详细笔记

数据结构详细笔记

第1章绪论◆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。

for ( i = 1 , i < = 10 , i++ ) x=x+c; =>O(1)for ( i = 1 , i < = n , i++ ) x=x+n; =>O(n)多嵌套一个for,则为=>O(n^2) 以此类推真题难点:i = 1,while(i < = n)i = i * 3;=>O(log3^n)i = i * 2;=>O(log2^n) 以此类推数据的逻辑结构有以下两大类:线性结构:有且仅有一个开始结点和一个终端结点,且所有结点都最多只有一个直接前驱和一个直接后继。

软考程序员初级笔记

软考程序员初级笔记

软考程序员初级笔记软考程序员初级,感觉就像是一个神秘又有趣的小世界呢。

(一)基础知识部分1. 计算机基础知识•计算机的组成可太重要啦。

计算机有硬件和软件两大部分哦。

硬件就像人的身体,软件就像人的灵魂。

硬件里面有CPU,那可是计算机的大脑呢,它负责处理各种数据。

还有内存,就像是计算机的临时记忆库,数据在里面进进出出可快啦。

硬盘呢,是长期存储数据的地方,就像一个大仓库。

•计算机的进制转换也很有趣。

十进制我们最熟悉啦,但是计算机更喜欢二进制。

二进制就只有0和1两个数字,要把十进制转换成二进制,有个小窍门哦。

比如十进制的10,不断除以2取余数,最后把余数倒过来就是二进制的1010啦。

2. 编程语言基础•对于我们程序员初级来说,C语言是个必须要掌握的基础。

C语言的语法很严谨呢。

像定义一个变量,得先告诉计算机这个变量是什么类型的,是整型int呢,还是浮点型float。

比如说int a = 10;这就是定义了一个整型变量a并且给它赋了初值10。

•还有数据结构,数组是个很常用的数据结构。

它就像一排小盒子,可以把相同类型的数据放在里面。

比如说int arr[5];这就定义了一个能放5个整型数据的数组。

(二)程序设计部分1. 算法设计•算法就像是解决问题的步骤。

比如说要在一个数组里找一个特定的数字,我们可以用顺序查找算法。

从数组的第一个元素开始,一个一个地比较,直到找到那个数字或者找完整个数组。

这虽然简单,但是很实用呢。

•还有冒泡排序算法。

它的原理就像是气泡往上冒一样。

比较相邻的两个元素,如果顺序不对就交换它们。

这样经过多轮比较,数组就会按照从小到大或者从大到小的顺序排好啦。

2. 程序编写•在写程序的时候,注释是个很贴心的东西。

就像我们在给代码写小纸条一样。

比如说//这是一个注释,告诉别人这段代码是做什么的。

如果是多行注释,就可以用/注释内容/这样的形式。

•函数也是很重要的。

函数就像是一个小工具,我们可以把一些重复使用的代码放在函数里面。

《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。

2024年软考系统分析师重要考点笔记

2024年软考系统分析师重要考点笔记

考点:数据流图,UML图(用例图,状态图,类图,活动图,时序图),需求获取,需求分析,需求定义(需求规格说明书SRS),需求验证,需求管理和跟踪,需求变更(流程),逆向工程,软件重构。

解题技巧:先看问题,再看题目描述。

快速浏览所有题目的问题。

总论:1需求开发—主线,目标1.1需求获取(6种方法)1.2需求分析(7个任务、3个方法)1.3需求定义(需求规格说明书)1.4需求验证2需求管理—支持,保障2.1变更控制2.2版本控制2.3需求跟踪(正向、反向)2.4需求状态跟踪需求的层次:业务需求(抽象层次高,跟企业战略目标相关)用户需求系统需求(功能需求、非功能需求[性能][质量属性]、设计约束)质量功能部署QFD:常规需求期望需求意外需求一、需求获取的方法1、用户访谈:1对1-3,有代表性的用户。

形式包括结构化和非结构化2种。

结构化是指事先准备好一系列问题,有针对的进行;非结构化只是列出一个粗略的想法,根据访谈的具体情况发挥。

最有效的访谈是结合这2种方法进行。

优点:良好的灵活性、应用范围广。

缺点:信息量大记录困难,时间有限,对系统分析师要求高(具有足够的领域知识,丰富的经验,较强的沟通能力)。

2、问卷调查:用户多,无法一一访谈。

关键在于精心设计并制作好的调查表。

优点:广撒网,代价小,信息真实,好统计缺点:缺乏灵活性,无法了解细节3、采样:从种群中系统的选出有代表性的样本集的过程,通过认真研究所选出的样本集,可以从整体上揭示种群的有用信息。

样本数量=0.25x(可信度系数/可接受的错误)^2优点:提高了效率,降低了成本,使用数理统计原理,减少数据收集的偏差缺点:依赖系统分析师主观因素,要求高4、情节串联板:一系列图片,通过图片来讲故事。

优点:给用户直观的演示,交互性强,最生动缺点:花费时间多,效率低。

5、联合需求计划JRP:通过联合各个关键用户代表,系统分析师,开发团队代表一起,通过高度组织的群体会议来讨论需求。

软考教材分享:程序员考试考点分析与真题详解(第4版)

软考教材分享:程序员考试考点分析与真题详解(第4版)

程序员考试考点分析与真题详解(第4版)第 1 章数据结构与算法数据结构是指数据对象及其彼此关系和构造方式,一个数据结构S可以用一个二元组表示为S=(D,R)。

其中,D是数据结构中的数据的非空有限集合,R是概念在D上的关系的非空有限集合。

在数据结构中,结点与结点间的彼此关系称为数据的逻辑结构,数据在计算机中的存储形式称为数据的存储结构。

数据结构按逻辑结构不同分为线性结构和非线性结构两大类,其中非线性结构又可分为树形结构和图结构,而树形结构又可分为树结构和二叉树结构。

依照考试大纲的要求,在数据结构与算法方面,要求考生掌握以下知识点。

1.常常利用数据结构数组(一维数组、二维数组、静态数组、动态数组)、线性表、链表(单向链表、双向链表、环形链表)、队列、栈、树(二叉树、查找树)和图(邻接矩阵、邻接表)等的概念、存储和操作。

2.常常利用算法(1)排序算法、查找算法、数值计算算法、字符串处置算法、递归算法、最小生成树、拓扑排序和单源点最短路径求解算法、图的相关算法。

(2)算法与数据结构的关系、算法效率、算法设计、算法描述(流程图、伪代码、决策表)、算法的复杂性。

1.1 算法设计概述算法是在有限步骤内求解某一问题所利用的一组概念明确的规则。

通俗地说,就是计算机解题的进程。

在这个进程中,无论是形成解题思路仍是编写程序,都是在实施某种算法。

前者是推理实现的算法,后者是操作实现的算法。

一个算法应该具有以下5个重要的特征。

(1)有穷性:一个算法(对任何合法的输入值)必需老是在执行有穷步以后结束,且每一步都可在有穷时间内完成。

(2)肯定性:算法中每一条指令必需有确切的含义,读者理解时不会产生二义性。

在任何条件下,算法只有唯一的一条执行路径,即对于相同的输入只能得出相同的输出。

(3)输入:一个算法有零个或多个输入,以肯定运算对象的初始情况。

所谓零个输入是指算法本身定出了初始条件。

这些输入取自于某个特定对象的集合。

(4)输出:一个算法有一个或多个输出,以反映对输入数据加工后的结果。

计算机软考程序员知识点5

计算机软考程序员知识点5

计算机软考程序员常考知识点(5)判定树形式简单,是判定表的变种,关系一目了然,但是没有判定表简洁。

判定表是详细设计的表格描述工具,当算法中含有多重嵌套的条件选择时,能够将所有的条件组合表达出来,建立过程较为复杂,表达方式也不够简便。

系统总线是计算机系统的一个重要组成部分,能实现部件与部件之间的信息传输。

SELECT语句的基本框架是:SELECT-FROM-WHERE.链表适用于数据元素个数不定、插入、删除频繁的情形。

详细设计阶段的工作内容包括:确定模块接口的细节,包括模块的输入、输出数据及局部数据的全部细节;确定每个模块所采用的算法和数据结构;写出详细设计说明书。

在选择程序设计语言方面应考虑多个方面,如:可以得到的软件工具和编译系统;工程规模;软件的可移植性。

关于“鼠标属性”窗口的叙述,可设置鼠标指针的外观,可设置鼠标的移动方式(指针的移动轨迹),可设置鼠标的移动方式(指针的轨迹显示)编码的目的是把软件设计的结果转换成某种程序设计语言书写的程序。

VB通过图形方法在窗体或图形框上输出文字或直接绘制图形。

VB中有3个调试窗口:“立即”、“本地”和“监视”窗口计算机程序设计员的职业道德是计算机程序设计员在职业活动中所遵守的行为规范。

如果在模块的顶层声明中,使用了语句:“public Const PI=3.14”,则在整个应用程序的各个过程中,都可使用PI代替3.14.有关“兢兢业业、吃苦耐劳”的职业道德规范:能够脚踏实地、埋头苦干、任劳任怨;不计较个人得失,具有吃苦耐劳、脚踏实地的精神;不仅要在理论上有一定的造诣,还要有实干精神。

在单元测试方法中,测试软件是根据详细设计的过程设计测试用例,然后按照设计好的测试用例逐一进行测试。

ActiveX控件不是VB的标准控件,要将它们添加到控件箱中才能使用。

在逻辑运算中,若两数相同为1,两数不同为0,则这种运算称为异或运算。

现代计算机的网络编程一般指利用操作系统在不同通讯协议层次上提供的接口实现网络进程安全通讯。

数据结构笔记

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。

程序员软考知识点

程序员软考知识点

程序员软考知识点一、知识概述《算法复杂度分析》①基本定义:算法复杂度分析呢,就是看一个算法运行时需要多少资源,主要就是时间资源和空间资源。

说直白点,就是这个算法跑起来费多长时间,占多大地方。

②重要程度:在程序设计和算法研究里这可太重要了。

就好比做一件事,你得知道大概要花多少成本一样。

它能帮助我们选更高效的算法,优化程序的性能。

③前置知识:得懂一些基本的算法知识,像排序算法之类的。

要是连基本的算法都不知道是啥,那分析复杂度就无从说起了。

④应用价值:在开发软件时,如果一个程序跑得太慢或者占用太多空间,那通过复杂度分析就能找原因改进。

像开发一个大型网络游戏,要是某个算法复杂度太高,游戏可能就会卡顿。

二、知识体系①知识图谱:它在算法知识体系里就像一个评估标准,是衡量算法优劣的重要手段。

②关联知识:与数据结构紧密相关。

不同的数据结构适合不同的算法,然后算法的复杂度又会根据数据结构变化。

③重难点分析:难点就在于准确的分析复杂的算法。

有时候算法嵌套好几个循环、递归啥的,就很容易晕。

重点是要分清最好情况、最坏情况和平均情况的复杂度。

④考点分析:软考里常以选择题或者简答题形式出现。

比如给你个算法让你求时间复杂度,或者比较两个算法复杂度的高低。

三、详细讲解【理论概念类】①概念辨析:时间复杂度就是执行算法所需要的计算工作量。

空间复杂度就是算法需要消耗的内存空间。

②特征分析:时间复杂度主要看循环的次数和递归的深度等。

空间复杂度可能和存储的数据量、临时变量的数量等有关。

③分类说明:从增长速度分,可以分为常数级、对数级、线性级、多项式级、指数级等复杂度。

像常数级O(1)就是不管输入规模多大,运行时间基本不变;对数级O(logn)增长比较慢,线性级O(n)就随着输入规模n 线性增长。

④应用范围:适用于整个算法设计和优化领域。

但局限性在于,有时候理论复杂度和实际运行时间可能会有偏差,因为受硬件、操作系统等因素影响。

四、典型例题例题一《简单算法复杂度分析》①题目内容:计算下面这个简单循环算法的时间复杂度:for (int i = 0;i < n; i++) { (i); }②解题思路:这个循环里,循环体就执行了n次,所以直接看循环的次数。

数据结构整理笔记

数据结构整理笔记

数据结构整理笔记数据结构与算法数据结构:数据的组成形式(数据是以什么样的形式组织起来的,数组、链表、队列、树、图等)算法(注:强调的是数据结构与算法中的算法,狭义算法):对所存储数据的操作(操作指的是对于所存数据有关问题,求解最终答案的过程)的⽅法,例:[1、2、3、4、5]中的最⼤值,求得最⼤值的⽅法(⼀系列操作)就是算法书籍推荐数据结构概述(教材选⽤严蔚敏、吴伟民,该书程序是伪算法具体的程序是⾼⼀凡,西电的,⼤⽜,只有程序。

还有⼀本书,台湾的黄国瑜⾃⼰写的只有思路,程序是另外⼀个合作的清华的写的,可惜很多错的。

)学完数据结构之后会对⾯向过程的函数有⼀个更深的了解,有本通俗易懂的数据结构的书《⼤话数据结构》⽤来⼊门很不错。

数据结构的概述定义我们如何把现实中⼤量⽽反复的问题以特定的数据类型(个体的数据类型)和特定的存储结构(个体间的相互关系)保存到主存储器(内存)中,以及在此基础上为实现某个功能(⽐如查找某个元素,删除某个元素,对所有元素进⾏排序)⽽执⾏的相应的操作,这个相应的操作也叫做算法。

数据结构=个体+个体的关系算法=对存储数据的操作狭义:数据结构是专门研究数据存储的问题数据的存储包含两⽅⾯:个体的存储 + 个体关系的存储⼴义:数据结构既包含数据的存储也包含数据的操作对存储数据的操作就是算法算法狭义:算法是和数据的存储⽅式密切相关⼴义:算法和数据的存储⽅式⽆关,这就是泛型思想算法的真正学法:很多算法你根本解决不了因为很多都属于数学上的东西,所以我们把答案找出来,如果能看懂就⾏,但是⼤部分⼈⼜看不懂,分三步,按照流程,语句,试数。

这个过程肯定会不断地出错,所以不断出错,不断改错,这样反复敲很多次,才能有个提⾼。

实在看不懂就先背会。

衡量算法的标准:(1) 时间复杂度⼤概程序要执⾏的次数,⽽并⾮是执⾏的时间(因为同⼀程序在不同机器上执⾏的时间是不⼀样的,有差异)(2) 空间复杂度算法执⾏过程中⼤概所占⽤的最⼤内存(3) 难易程度(主要是应⽤⽅⾯看重)(4) 健壮性(不能别⼈给⼀个⾮法的输⼊就挂掉)数据结构的地位:数据结构是软件中最核⼼的课程程序 = 数据的存储 + 数据的操作 + 可以被计算机执⾏的语⾔泛型对于同⼀种逻辑结构,⽆论该逻辑结构的物理存储是什么样⼦的,我们可以对它执⾏相同的操作。

软考初级程序员笔记

软考初级程序员笔记

软考初级程序员笔记一、软考初级程序员笔记开篇软考初级程序员的考试可不容易呢,但咱不怕,笔记搞起来就完事儿啦。

二、编程语言部分(一)C语言C语言是基础中的基础呀。

它的基本数据类型有整型、浮点型这些。

整型就像整数一样,比如1、2、3啥的。

浮点型呢,就是有小数点的数啦,像3.14。

变量的定义也很重要哦,得先声明类型,然后才能使用,就像int num;这样,这里的num就是一个整型变量啦。

函数也是C语言的大头。

函数就像是一个小盒子,你把数据放进去,它给你处理好了再吐出来。

比如说一个简单的加法函数:cint add(int a, int b) {return a + b;}这个函数就可以把传进去的两个整数加起来然后返回结果。

(二)Java语言Java就比较高级一点啦。

它有面向对象的特性呢。

类和对象的概念要搞清楚哦。

类就像是一个模板,对象就是根据这个模板做出来的具体东西。

比如说我们定义一个简单的类:javaclass Dog {String name;int age;public Dog(String name, int age) { = name;this. this.age = age;}}这里的Dog就是一个类,我们可以根据这个类创建很多个不同名字和年龄的狗狗对象。

三、数据结构部分(一)数组数组是一种很常用的数据结构呢。

它就像是一排小格子,每个格子里可以放东西。

比如说我们定义一个整型数组:int[] arr = {1, 2, 3};这个数组就有三个元素,分别是1、2、3。

通过下标可以访问数组里的元素,要注意下标是从0开始的哦,所以arr[0]就是1啦。

(二)链表链表就和数组不太一样啦。

链表的每个元素都包含数据和指向下一个元素的指针。

链表在插入和删除元素的时候比较方便。

比如说我们有一个简单的单向链表的节点定义:javaclass ListNode {int val;ListNode next;ListNode(int val) {this.val = val;}}四、算法部分(一)排序算法1. 冒泡排序冒泡排序就像是水里的泡泡一样,大的泡泡会慢慢浮到上面。

计算机软考初级程序员考试大纲 信息系统软考

计算机软考初级程序员考试大纲 信息系统软考

计算机软考初级程序员考试大纲信息系统软考
计算机软考初级程序员考试大纲通常包括以下几个主要部分:
1. 程序设计基础:包括数据结构、算法基础、面向对象思想等内容。

考生需要掌握常见的数据结构(如栈、队列、链表、树等)和基本的算法(如排序、查找等),了解面向对象的基本概念和特性。

2. 编程语言基础知识:考生需要掌握一门常用的编程语言(如Java、C++、Python等)的基本语法和常用的数据类型、控制结构、函数、类和对象等概念。

要求考生能够运用所学的编程语言进行程序设计和开发。

3. 数据库基础知识:包括关系数据库基本概念、SQL语言基础、数据库设计原则和范式等内容。

考生需要了解关系数据库的基本概念和特性,掌握SQL语言的基本语法、查询、更新和连接等操作。

4. 网络和操作系统基础知识:包括计算机网络基本概念、TCP/IP协议栈、网络安全和操作系统基本原理等内容。

考生需要了解计算机网络的基本结构、通信协议和网络安全的基本措施,了解操作系统的基本原理和功能。

5. 软件工程基础知识:包括软件生命周期、需求分析和设计、软件测试和维护等内容。

考生需要了解软件开发的基本过程和方法,掌握需求分析和设计的基本技术和方法,了解软件测试和维护的基本原则和方法。

此外,考试大纲还可能包括一些其他的相关内容,如软件项目管理、软件质量保证和软件工具等。

具体的考试大纲可以参考相关考试机构发布的文件。

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、数据结构知识点1. 数组(Array)数组是一种线性数据结构,它由相同类型的元素组成,通过索引访问。

数组的特点是随机访问速度快,但插入和删除操作较慢。

常见的数组操作包括创建、访问、插入、删除和遍历。

2. 链表(Linked List)链表是一种动态数据结构,它由节点组成,每一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快,但访问速度较慢。

常见的链表类型包括单向链表、双向链表和循环链表。

3. 栈(Stack)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。

常见的栈操作包括入栈(push)和出栈(pop)。

4. 队列(Queue)队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构,只能在队尾插入元素,在队头删除元素。

常见的队列操作包括入队(enqueue)和出队(dequeue)。

5. 树(Tree)树是一种非线性数据结构,由节点和边组成。

树的特点是层次结构、惟一根节点、每一个节点最多有一个父节点和多个子节点。

常见的树类型包括二叉树、二叉搜索树、平衡二叉树和堆。

6. 图(Graph)图是一种非线性数据结构,由节点和边组成。

图的特点是节点之间的关系可以是任意的,可以有环。

常见的图类型包括有向图、无向图、加权图和连通图。

7. 哈希表(Hash Table)哈希表是一种根据键(key)直接访问值(value)的数据结构,通过哈希函数将键映射到数组中的一个位置。

哈希表的特点是查找速度快,但内存消耗较大。

常见的哈希表操作包括插入、删除和查找。

二、算法知识点1. 排序算法(Sorting Algorithms)排序算法是将一组元素按照特定顺序罗列的算法。

常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序和堆排序。

2. 查找算法(Search Algorithms)查找算法是在一组元素中寻觅特定元素的算法。

常见的查找算法包括线性查找、二分查找和哈希查找。

软考架构案例分析-重点回顾笔记2

软考架构案例分析-重点回顾笔记2

1. 架构定义了一个词汇表和一组约束词汇表:包含一些构件和连接件类型约束:指出系统是如何将这些构件和连接件组合起来的。

软件工程过程: P 软件规格说明 D 软件开发 C 软件确认 A 软件演进SAAM 的输入:问题描述、需求声明、架构描述使用ABSD的3个基础:功能分解、选择架构风格、软件模块的使用DSSA的3个基本活动:领域分析:领域模型领域设计:获得DSSA特定领域的软件架构领域实现:开发和组织可重用信息可靠性:持续无故障运行的能力。

容错、健壮性刺激源:生成刺激的实体刺激:当刺激到达系统时,需要考虑的条件环境:刺激在某些条件内发生制品:某个制品被刺激,被刺激的客体响应:在刺激到达后所采取的行动响应度量:当响应发生时,应当能够以某种方式对其进行度量。

净室工程:形式化、盒结构规约、正确性验证。

用例建模的步骤:识别参与者合并需求获得用例细化用例描述调整用例模型建立分析模型的步骤:定义概念类确定类之间的关系为类添加职责建立交互图。

JWT(JSON Web Tokens):用于双方之间安全传输信息的简洁的、URL安全的令牌标准。

特点:紧凑型、自包含性、安全性、跨域验证JWT的基本结构由三部分组成:Header 头部:令牌的元数据、(令牌的类型、使用的签名算法)Payload 载荷:实际传输的数据(用户表示、权限信息)Signature 签名: 对Header和Payload的编码后的字符串进行加密的结果,用于验证JWT 的真实性和完整性。

JWT工作流程:1. 客户端向服务端发送请求,请求中包含用户名和密码等认证信息。

2. 服务端验证客户端的认证信息,如果验证通过,则使用用户名等信息和密钥生成JWT。

3. 服务端将生成的JWT发送给客户端,客户端在后续的请求中携带JWT进行身份验证。

4. 服务端接收到客户端的请求后,对JWT进行验证,包括验证签名和检查Payload中的信息等。

5. 如果JWT验证通过,则服务端处理请求并返回相应的响应;如果验证失败,则拒绝请求并返回错误信息。

数据结构笔记

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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。

数据结构与算法读书笔记

数据结构与算法读书笔记

数据结构与算法读书笔记数据结构和算法是计算机科学中非常重要的领域,它们对于解决问题和优化代码性能至关重要。

以下是一些关于数据结构和算法的读书笔记:1.掌握基本数据结构:了解常见的数据结构,如数组、链表、栈、队列、散列表、树和图等。

理解它们的特点、操作和适用场景。

2.理解时间复杂度和空间复杂度:学习如何分析算法的时间和空间复杂度。

了解最坏情况、平均情况和最好情况下的复杂度分析方法。

3.掌握常见算法:学习基本的排序算法(如冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序),搜索算法(如线性搜索、二分搜索),以及常见的图算法(如深度优先搜索、广度优先搜索)等。

4.解决实际问题:将学到的数据结构和算法应用到解决实际问题中。

通过练习编写代码来加深对数据结构和算法的理解和应用能力。

5.阅读经典教材:阅读经典的数据结构和算法教材,如《算法导论》(Introduction to Algorithms)、《数据结构与算法分析》(Data Structures and Algorithm Analysis in C++)等。

这些教材系统地介绍了各种数据结构和算法的原理和实现。

6.刷题实践:参加在线编程竞赛,刷LeetCode、HackerRank等网站上的算法题目。

这样可以锻炼自己的解题思路和编码能力,同时熟悉常见算法的应用场景。

7.学习高级数据结构和算法:在掌握基本的数据结构和算法后,可以进一步学习高级的数据结构和算法,如红黑树、A VL树、动态规划、贪心算法等。

8.追踪最新发展:关注数据结构和算法领域的最新研究和发展,了解新的数据结构和算法模型,如布隆过滤器、哈希图等。

以上是一些关于数据结构和算法的读书笔记。

通过系统学习和实践,不断提升自己的数据结构和算法能力,可以在编程领域中取得更好的成果。

(软考软件设计师)专题九:数据结构知识

(软考软件设计师)专题九:数据结构知识

专题九:数据结构知识数据结构是计算机软件的一门基础课程,计算机科学各个领域及有关的应用软件都要用到各种数据结构.语言编译要使用栈、散列表及语法树;操作系统中用队列、存储管理表及目录树等;数据库系统运用线性表、多链表及索引树等进行数据管理;而在人工智能领域,依求解问题性质的差异将涉及到各种不同的数据结构,如广义表、集合、搜索树及各种有向图等等。

学习数据结构目的是要熟悉一些最常用的数据结构,明确数据结构内在的逻辑关系,知道它们在计算机中的存储表示,并结合各种典型应用说明它们在进行各种操作时的动态性质及实际的执行算法,进一步提高软件计和编程水平。

通过对不同存储结构和相应算法的对比,增强我们根据求解问题的性质选择合理的数据结构,并将问题求解算法的空间、时间及复杂性控制在一定范围的能力。

软件设计师考试大纲对数据结构部分的要求是熟练掌握常用数据结构和常用算法,因此,本专题从数据结构的概述出发,对基本的概念引出常用的数据结构类型的介绍和讲解,同时在讲解各种数据结构中间采用算法与数据结构相结合的方式,在算法步骤中使用数据结构,对数据结构的重点、难点进行了分析,最后讲解了与数据结构紧密相关的排序和查找算法,以及一些以往考试卷的分析。

1. 数据结构概述数据结构研究了计算机需要处理的数据对象和对象之间的关系;刻画了应用中涉及到的数据的逻辑组织;也描述了数据在计算机中如何存储、传送、转换。

学习数据结构注意的问题:⏹系统掌握基本数据结构的特点及其不同实现。

⏹了解并掌握各种数据结构上主要操作的实现及其性能<时间、空间)的分析。

⏹掌握各种数据结构的使用特性,在算法设计中能够进行选择。

⏹掌握常用的递归、回溯、迭代、递推等方法的设计⏹掌握自顶向下、逐步求精的程序设计方法。

⏹掌握自顶向下、逐步求精的程序设计方法。

在学习数据结构的知识之前,我们要了解一下数据结构中的基本概念。

数据:对客观事物的符号表示,在计算机中就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。

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软考指南:程序员数据结构笔记1.数据结构中对象的定义,存储的表示及操作的实现.2.线性:线性表、栈、队列、数组、字符串(广义表不考)树:二叉树集合:查找,排序图(不考)能力:分析,解决问题的能力过程:●确定问题的数据。

●确定数据间的关系。

●确定存储结构(顺序-数组、链表-指针)●确定算法●编程●算法评价(时间和空间复杂度,主要考时间复杂度)一、数组1、存放于一个连续的空间2、一维~多维数组的地址计算方式已知data[0][0]的内存地址,且已知一个元素所占内存空间s求data[i][j]在内存中的地址。

公式:(add+(i*12+j)*S)(假设此数组为data[10][12])注意:起始地址不是data[0][0]时候的情况。

起始地址为data[-3][8]和情况;3、顺序表的定义存储表示及相关操作4、顺序表操作中时间复杂度估计5、字符串的定义(字符串就是线性表),存储表示模式匹配算法(简单和KMP(不考))6、特殊矩阵:存储方法(压缩存储(按行,按列))三对角:存储于一维数组三对角问题:已知Aij能求出在一维数组中的下标k;已知下标k求Aij。

7、稀疏矩阵:定义,存储方式:三元组表、十字链表(属于图部分,不考)算法●数组中元素的原地逆置;对换●在顺序表中搜索值为X的元素;●在有序表中搜索值为X的元素;(折半查找)●在顺序表中的第i个位置插入元素X;●在顺序表中的第i个位置删除元素X;●两个有序表的合并;算法?线性表数据结构定义:Typedef struct {int data[max_size];int len;}linear_list;●模式匹配●字符串相加●求子串●(i,j)<=>K 注意:不同矩阵所用的公式不同;●稀疏矩阵的转置(两种方式,后种为妙)●和数组有关的算法--------------------------------------------------------------------------------例程:求两个长整数之和。

a=130********b=87081299数组:a[]:1 3 0 5 6 9 5 2 1 6 8b[]:8 7 0 8 1 2 9 9由于以上的结构不够直观(一般越是直观越容易解决) 将其改为:a[]:118 6 1 2 5 9 6 5 0 3 1 a[0]=11(位数)b[]: 89 9 2 1 8 0 7 8 0 0 0 b[0]=8c进位0 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0c[]:117 6 4 3 3 0 4 4 2 3 1 c[0]的值(C位数)由c[max_s+1]决定!注意:在求C前应该将C(max_s+1)位赋0.否则为随机数; 较小的整数高位赋0.算法:已知a,b两个长整数,结果:c=a+b;总共相加次数: max_s=max(a[],b[])程序:for(i=1;i<=max_s;i++) {k=a[i]+b[i]+c[i];c[i]=k%10;c[i+1]=k/10;}求c位数:if(c[max_s+1]==0)c[0]=max_s;elsec[0]=max_s+1;以下代码是我编的(毕竟是初学者.不太简洁大家不要见怪!):/*两长整数相加*/#include<stdio.h>#include<string.h>#define PRIN printf(" ");int flag=0; /*a[0]>b[0]?1:0*//* max(a[],b[]) {}*/change(char da[],char db[],int a[],int b[],int c[]) {int i;if(a[0]>b[0]) {for(i=1;i<=a[0];a[i]=da[a[0]-i]-'0',i++); /*a[0]-'0' so good!*/ for(i=1;i<=b[0];b[i]=db[b[0]-i]-'0',i++);for(i=b[0]+1;i<=a[0];b[i]=0,i++);for(i=1;i<=a[0]+1;c[i]=0,i++);flag=1;}else {for(i=1;i<=b[0];b[i]=db[b[0]-i]-'0',i++);for(i=1;i<=a[0];a[i]=da[a[0]-i]-'0',i++);for(i=a[0]+1;i<=b[0];a[i]=0,i++);for(i=1;i<=b[0]+1;c[i]=0,i++);}}add(int a[],int b[],int c[]) {int i,sum;if(flag==1) {for(i=1;i<=a[0];i++) {sum=a[i]+b[i]+c[i];c[i+1]=sum/10;c[i]=sum%10;}if(c[a[0]+1]==0)c[0]=a[0];elsec[0]=a[0]+1;}else {for(i=1;i<=b[0];i++) {sum=a[i]+b[i]+c[i];c[i+1]=sum/10;c[i]=sum%10;}if(c[b[0]+1]==0)c[0]=b[0];elsec[0]=b[0]+1;}}void print(int m[]) {int i;for(i=m[0];i>=1;i--)printf("%d,",m[i]); PRIN}main(){int s;int a[20],b[20],c[20];char da[]={"123456789"};char db[]={"12344443"};a[0]=strlen(da);b[0]=strlen(db);printf("a[0]=%d ",a[0]);printf("b[0]=%d",b[0]); PRINchange(da,db,a,b,c);printf("flag=%d ",flag); PRINprintf("----------------- ");if(flag==1) {print(a); PRINs=abs(a[0]-b[0]);printf("+");for(s=s*2-1;s>0;s--)printf(" ");print(b); PRIN}else {s=abs(a[0]-b[0]);printf("+");for(s=s*2-1;s>0;s--)printf(" ");print(a); PRINprint(b); PRIN}add(a,b,c);printf("----------------- ");print(c);}时间复杂度计算:● 确定基本操作● 计算基本操作次数● 选择T(n)● lim(F(n)/T(n))=c● 0(T(n))为时间复杂度上例子的时间复杂度为O(max_s);-------------------------------------------------------------------------------- 二:链表1、知识点●逻辑次序与物理次序不一致存储方法;●单链表的定义:术语(头结点、头指针等)●注意带头结点的单链表与不带头结点的单链表区别。

(程序员考试一般不考带头结点,因为稍难理解)●插入、删除、遍历(p==NULL表明操作完成)等操作● 循环链表:定义,存储表示,操作;● 双向链表:定义,存储方法,操作;单链表和循环链表区别在最后一个指针域值不同。

2、操作●单链表:插入X,删除X,查找X,计算结点个数●单链表的逆置(中程曾考)head->NULL/p->a1/p->a2/p->a3/p……an/NULL 注:p代表指针;NULL/p代表头结点=》head->NULL/p->an/p->an-1/p->an-2/p……a1/NULL●循环链表的操作:插入X,删除X,查找X,计算结点个数;用p=head->next来判断一次计算结点个数完成;程序段如下:k=0;do{k++;p=p->next;}while(p!=head->next);● 双向链表●多项式相加● 有序链表合并--------------------------------------------------------------------------------例程:已知两个字符串S,T,求S和T的最长公子串;1、逻辑结构:字符串2、存储结构:数组3、算法:精化(精细化工)**老顽童注:此处“精细化工”说明好像不对!s="abaabcacb"t="abdcabcaabcda"当循环到s.len-1时,有两种情况:s="abaabcacb"、s="abaabcacb"s.len-2时,有三种情况:s="abaabcacb"、s="abaabcacb"、s="abaabcacb"...1 s.len种情况程序思路:tag=0 //没有找到for(l=s.len;l>0&&!tag;l--) {判断长度为l的s中的子串是否为t的子串;若是:tag=1;}长度为l的s的子串在s中有(s.len-l+1)个。

子串0:0~l-11:1~l2:2~l+13:3~l+2…………s.len-l:s.len-l~s.len-1由上面可得:第j个子串为j~l+j-1。

判断长度为l的s中的子串是否为t的子串:for(j=0;j<S.LEN-L+1&&!TAG;J++){判断s中长度为l的第j个子串是否为t的子串;如果是:tag=1;}模式结构:tag=0;for(l=s.len;l>0&&tag==0;l--) {for(j=0;j<S.LEN-L+1&&!TAG;J++) {?? 用模式匹配方法确定s[j]~s[l+j-1]这个字符串是否为t的子串;//好好想想若是,tag=1;}}在前面笔者编了一些程序:链表,长整型数相加,三元组表转置以及一些简单的函数.其实有些算法想想是很简单,不过写起来还是需要一定耐心和C基础的,如果你自己觉得各算法都很懂了,不妨开机编编试试.或许会有一些新的发现与体会.栈和队列1、知识点:● 栈的定义:操作受限的线性表● 特点:后进先出● 栈的存储结构:顺序,链接/ push(s,d)● 栈的基本操作:pop(s)栈定义:struct {datatype data[max_num];int top;};●队列定义特点:先进先出/入队列in_queue(Q,x)●队列的操作:出队列del_queue(Q)●队列存储结构:链队列:Typedef struct node{Datatype data;Struct node *next;}NODE;Typedef struct {NODE *front;NODE *rear;}Queue;顺序队列:struct {datatype data[max_num];int front,rear;};问题:队列ó线性表假溢出<=循環队列队列满,队列空条件一样<=浪费一个存储空间递归定义:问题规模为N的解依赖于小规模问题的解。

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