数据结构笔记期末总结
数据结构总结期末总结报告
数据结构总结期末总结报告数据结构是计算机科学中一个非常重要的基础课程，它研究的是计算机中数据的组织方式和存储结构，为算法和程序的设计提供了基础。
本报告将对我在本学期学习数据结构课程的收获进行总结。
一、知识框架梳理本学期学习的数据结构课程主要包括线性结构、树形结构、图形结构等内容。
在学习过程中，我首先对每一种数据结构的基本原理进行了学习和理解，通过课堂讲解、教材阅读以及与同学交流，我逐渐形成了对数据结构的整体框架。
1. 线性结构（数组、链表、栈、队列）线性结构是最简单的数据结构之一，它的特点是数据元素之间只存在一对一的关系。
在本学期的学习中，我了解了数组、链表、栈和队列等线性结构的基本原理和实现方式。
数组是一种具有固定大小的数据结构，它的特点是内存连续、随机访问，但插入和删除操作比较低效。
链表是一种动态的数据结构，它的特点是内存不连续、插入和删除操作高效，但随机访问效率较低。
栈和队列都是基于线性结构的特殊形式，栈是后进先出（LIFO）的结构，而队列是先进先出（FIFO）的结构。
通过对这些线性结构的学习，我进一步提高了对数据的组织和操作的理解。
2. 树形结构（二叉树、堆、哈希表）树形结构是线性结构的扩展，它的特点是数据元素之间存在一对多的关系。
在本学期的学习中，我了解了二叉树、堆和哈希表等树形结构的基本原理和实现方式。
二叉树是一种每个节点最多有两个子节点的树形结构，它的特点是插入、删除操作高效，但查找操作效率较低。
堆是一种特殊的二叉树结构，它的特点是每个节点的值都大于等于（或小于等于）其子节点的值。
堆主要用于实现优先队列，通过堆的调整（上滤和下滤）可以实现高效的插入和删除操作。
哈希表是一种通过哈希函数将数据映射到固定大小的数组中的数据结构，它的特点是查找操作效率很高，但插入和删除操作的效率较低。
通过对这些树形结构的学习，我进一步提高了对数据的组织和操作的理解，并学到了一些高效的算法和技巧。
3. 图形结构（图、邻接表、邻接矩阵）图形结构是一种多对多的数据结构，它的特点是数据元素之间存在多对多的关系。
数据结构期末复习汇总
数据结构期末复习汇总数据结构是计算机科学中十分重要的概念之一，它是指数据对象以及数据对象之间的关系、操作和操作规则的集合。
在计算机科学的学习中，掌握数据结构是至关重要的一步。
为了帮助大家复习期末考试，以下是一些数据结构的重要知识点的总结。
一、线性表线性表是最简单的一种数据结构，它是一种有序的数据元素集合。
线性表的特点是元素之间的关系是一对一的关系，每个元素都与它的前驱和后继相连接。
1.数组：数组是最常见的线性表结构，它由相同类型的数据元素组成，这些元素通过索引来访问。
2.链表：链表是另一种常见的线性表结构，它由节点组成，每个节点包含了数据以及一个指向下一个节点的指针。
二、栈和队列栈和队列是常用的线性结构，它们在操作上有一些限制。
1.栈：栈是一种具有后进先出（LIFO）特性的线性表。
栈中的元素只能在栈顶进行插入和删除操作。
2.队列：队列是一种具有先进先出（FIFO）特性的线性表。
队列中的元素只能在队尾进行插入操作，在队头进行删除操作。
三、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。
树的一个节点可以有多个子节点，但是每个节点只能有一个父节点。
1.二叉树：二叉树是一种特殊的树结构，每个节点最多只能有两个子节点。
2.二叉树：二叉树是一种特殊的二叉树，它满足左子树的所有节点的值都小于根节点的值，右子树的所有节点的值都大于根节点的值。
四、图图是一种非常重要的非线性结构，它由节点和边组成。
图的节点之间可以有多种不同的关系。
1.有向图：有向图是一种图结构，图的边有方向，从一个节点到另一个节点。
2.无向图：无向图是一种图结构，图的边没有方向。
五、排序和算法排序算法是对一组数据进行排序的算法，算法是找到目标元素在一组数据中的位置的算法。
1.冒泡排序：冒泡排序是一种交换排序算法，其核心思想是比较相邻的元素并进行交换，将最大（或最小）元素逐渐“冒泡”到数组的末尾。
2.快速排序：快速排序是一种分治排序算法，其核心思想是通过选择一个基准元素，将数组划分为两个子数组，其中一个子数组的所有元素都小于基准元素，另一个子数组的所有元素都大于基准元素，然后对两个子数组进行递归排序。
数据结构期末复习重点知识点总结
数据结构期末复习重点知识点总结一、数据结构概述数据结构是计算机科学中一门关于数据组织、存储和管理的学科。
它涉及到各种数据类型和它们之间的关系，以及对这些数据类型进行有效操作和处理的算法。
二、基本数据结构1. 数组- 数组是一种线性数据结构，用于存储相同类型的数据元素。
- 数组的特点是随机访问和连续存储。
- 数组的插入和删除操作需要移动其他元素，时间复杂度为O(n)。
2. 链表- 链表是一种线性数据结构，通过节点之间的指针链接来组织数据。
- 链表的特点是插入和删除操作简单，时间复杂度为O(1)。
- 链表分为单链表、双向链表和循环链表等不同类型。
3. 栈- 栈是一种具有后进先出（LIFO）特性的数据结构。
- 栈的操作主要包括压栈（Push）和弹栈（Pop）两个操作。
- 栈常用于表达式求值、递归算法的实现等场景。
4. 队列- 队列是一种具有先进先出（FIFO）特性的数据结构。
- 队列的操作主要包括入队（Enqueue）和出队（Dequeue）两个操作。
- 队列常用于实现缓冲区、消息队列等场景。
5. 树- 树是一种非线性的数据结构，由节点和边组成。
- 树的节点具有层级关系，由根节点、子节点和叶节点等组成。
- 常见的树结构有二叉树、红黑树、B树等。
6. 图- 图是一种非线性的数据结构，由节点和边组成。
- 图的节点之间可以有多对多的关系。
- 图的遍历方式有深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。
三、常见的数据结构算法1. 排序算法- 冒泡排序、插入排序、选择排序等简单但效率较低的排序算法。
- 快速排序、归并排序、堆排序等高效的排序算法。
- 基数排序、桶排序等适用于特定场景的排序算法。
2. 查找算法- 顺序查找、二分查找等常用的查找算法。
- 树结构相关的查找算法，如二叉搜索树、红黑树等。
- 哈希查找、索引查找等高效的查找算法。
3. 图算法- Dijkstra算法、Bellman-Ford算法等最短路径算法。
数据结构期末考试精简总结
一、填空1．传统的集合“并、交、差”运算施加于两个关系时，这两个关系的属性个数必须相等，相对应的属性值必须取自同一个域。
2．指出下列缩写的含义：DBMS DBMS数据库管理系统、DBA DBA 数据库管理员。
5．数据库在运行过程中可能产生的故障有①Transaction failure②System crash③Disk failure3．关系数据库中基于数学上两类运算是关系代数和关系演算。
4．数据库设计的几个步骤是需求分析，概念设计，逻辑设计，物理设计，编码和调试、实施运行和维护。
7．关系操作的特点是集合操作。
5．在关系数据库的规范化理论中，在执行“分解”时，必须遵守规范化原则：保持原有的函数依赖和无损连接。
6．SQL语言的数据定义功能包括定义数据库、定义基本表、定义视图和定义索引。
二、判断1.view可串行化的调度(schedule)一定也是冲突(conflict)可串行化的调度。
错2.在确定关系的候选码时，如果属性X在函数依赖的左右都不出现，则候选码中必不包含X。
错三、简答2．什么是关系的外码？并举例说明。
答：关系模式R中属性或属性组X并非R的码，但X是另一个关系模式的码，则称X是R 的外部码，也称外码。
学生数据库中有关系STUDENT（SNO，SNAME，SEX，AGE）、关系COURSE（CNO，CNAME）和关系SC（SNO，CNO，GRADE），SC关系中SNO是外码，其参照关系是STUDENT；CNO也是外码，其参照关系是COURSE。
3．如何通过定义视图和存取控制保证数据库的安全性？并用SQL语言举例说明。
视图能够对机密数据提供安全保护。
有了视图机制，就可以在设计数据库应用系统时，对不同的用户定义不同的视图，使机密数据不出现在不应看到这些数据的用户视图上，这样就由视图的机制自动提供了对机密数据的安全保护功能。
例如Student表涉及三个系的学生数据，可以在其上定义三个视图，每个视图只包含一个系的学生数据，并只允许每个系的学生查询自己所在系的学生视图。
大学数据结构期末知识点重点总结
第三章认识电路（小结）一、电现象：1、物体具有吸引轻小物体的性质，叫物体带了电。
用摩擦的方法使物体带电，叫摩擦起电。
自然界中有且只有两种电荷：正电荷和负电荷。
电荷间相互作用的规律：同种电荷互相推斥、异种电荷互相吸引。
物体是否带电或带什么电，可以通过验电器进行检验，它是利用电荷间相互作用的规律制成的。
摩擦起电并是不是创造了电，而是电荷从一个物体转移到另一个物体（最常见的是带负电荷的电子从束缚电子本领弱的物体转移到束缚电子本领强的物体上）。
把带等量异种电荷的两个物体相互接触，由于电荷的转移，使它们都不带电的过程，叫电荷的中和。
电荷的多少叫电量，用“Q”表示，单位是有：库仑（C）和一个电子所带的电量（又叫元电荷，用“e”表示），换算关系为：1C=6.25ⅹ1018e 。
2、电场：带电体周围存在着一种特殊物质，叫电场。
它的基本性质是：对放入其中的电荷产生电场力的作用，电荷间的相互作用就是通过电场而产生的。
3、电荷的定向移动就形成电流，物理学中规定：正电荷定向移动的方向为电流的方向，但在绝大多数金属导体中，电流的方向跟实际电子定向移动的方向相反。
要得到持续的电流，就必须具备两个条件：一是要有持续提供电荷的电源；二是要有电荷移动路径的电路。
4、电流具有能量，电流通过用电器能够做功，电流做功的过程就是电能转化为其它形式能的过程。
二、电路：1、用导线将电源、开关、用电器等电路元件连接起来，组成的电流路径叫电路。
电路的基本组成部分及其作用：①电源：能持续提供电流的装置，常见的有干电池、蓄电池、发电机等。
②用电器：消耗电能的工作设备，将电能转化为其他形式的能。
③开关：用来接通或断开电路。
④导线：用于连接电源、开关、用电器等，形成让电荷移动的通道。
2、电路有通路、断路、短路三种状态，连通的电路叫通路，其特征是电路中有电流通过，用电器工作；断开了的电路叫断路，其特征是电路中没有电流，用电器不工作；电流不经用电器而直接从电源的正极流回负极的电路叫短路，其特征是电流很大，会烧毁电源和导线，甚至引发火灾。
数据结构期末复习总结
第1章绪论1.数据(Data) ：是描述客观事物的数字、字符以及所有能输入到计算机中并能被计算机接受的各种符号集合的统称。
包括数值数据和非数值数据（字符串、图形、图像、音频、视频）。
2.数据元素(Data Element) ：表示一个事物的一组数据称为一个数据元素（结点顶点、记录）；数据元素是数据的基本单位。
3.数据项（Data Item）：是数据元素中有独立含义的、不可分割的最小标识单位（字段、域、属性）。
一个数据元素可由若干个数据项组成。
4.数据对象(Data Object)：是性质相同的数据元素的集合，是数据的一个子集。
如字符集合C ={A,B,C,…} 。
数据(Data) ：是描述客观事物的数字、字符以及所有能输入到计算机中并能被计算机接受的各种符号集合的统称。
包括数值数据和非数值数据（字符串、图形、图像、音频、视频）。
数据元素(Data Element) ：表示一个事物的一组数据称为一个数据元素（结点、顶点、记录）；数据元素是数据的基本单位。
数据项（Data Item）：是数据元素中有独立含义的、不可分割的最小标识单位（字段、域、属性）。
一个数据元素可由若干个数据项组成。
数据对象(Data Object)：是性质相同的数据元素的集合，是数据的一个子集。
如字符集合C ={A,B,C,…} 。
●数据的逻辑结构指数据元素之间的逻辑关系，用一个数据元素的集合和定义在此集合上的若干关系来表示。
●四种逻辑结构：集合、线性结构、树型结构、图状结构。
●数据结构的形式定义是一个二元组：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。
例1：设数据逻辑结构B=（K，R）K={k1, k2, …, k9}R={ <k1, k3>，<k1, k8>，<k2, k3>，<k2, k4>，<k2, k5>，<k3, k9>，<k5, k6>，<k8, k9>，<k9, k7>，<k4, k7>，<k4, k6>有时候关系图不唯一（一般是无向图）●数据结构在计算机内存中的存储包括数据元素的存储和元素之间的关系的表示。
数据结构期末概念总结
数据结构期末概念总结第一部分：基本概念和算法复杂度分析1. 数据结构的定义和分类2. 算法的定义和特性3. 算法复杂度分析的方法和技巧4. 时间复杂度和空间复杂度的计算和比较5. 最坏情况、平均情况和最好情况的复杂度分析6. Big-O符号和渐进记号法的使用和解读第二部分：线性数据结构1. 数组和链表的定义、特性和比较2. 栈和队列的定义、特性和应用3. 双向链表和循环链表的定义、特性和应用4. 线性数据结构的遍历和操作算法5. 线性数据结构的实现和优化技巧第三部分：树和二叉树1. 树的定义、特性和应用2. 二叉树的定义、特性和分类3. 二叉树的遍历算法（前序、中序、后序、层序）4. 二叉搜索树的定义、特性和操作算法5. 平衡二叉树和AVL树的定义、特性和操作算法6. 堆和二叉堆的定义、特性和应用第四部分：图1. 图的定义、特性和分类2. 图的表示方法（邻接矩阵、邻接表、哈希表）3. 图的遍历算法（深度优先搜索、广度优先搜索）4. 最短路径算法（Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法）5. 最小生成树算法（Prim算法、Kruskal算法）第五部分：高级数据结构1. 哈希表的定义、特性和应用2. 字典树的定义、特性和应用3. 线段树的定义、特性和应用4. 并查集的定义、特性和应用第六部分：高级算法思想1. 分治算法和递归思想2. 动态规划算法和状态转移方程3. 贪心算法和贪心选择策略4. 回溯算法和剪枝技巧在本篇文章中，我从基本概念和算法复杂度分析开始，系统地总结了数据结构课程的内容。
通过对线性数据结构（数组、链表、栈、队列）、树和二叉树、图、高级数据结构（哈希表、字典树、线段树、并查集）以及高级算法思想的介绍，读者们可以对数据结构的主要概念有一个全面的了解。
当然，数据结构不仅仅是掌握概念，更重要的是能够灵活运用这些概念解决实际问题。
因此，读者们在学习数据结构的过程中，一定要多做练习和实践，深入理解每种数据结构的应用场景和实现细节。
期末数据结构复习总结
数据结构第一章1、数据是描述客观事物的数和字符的集合2、数据项：是具有独立含义的数据最小单位，也称为字段或域3、数据对象：指性质相同的数据元数的集合，是数据的一个子集4、数据结构：指所有数据元素以及数据元素之间的关系5、数据的逻辑结构：由数据元素之间的逻辑关系构成6、数据的存储结构：数据元素及其关系在计算机存储器中的存储表示，称为物理结构逻辑结构的表达方式：1、图表表示：采用表格或图形直接描述数据的逻辑关系。
2、二元组表示：通用的数据逻辑结构表示方式：R={r},r={<010,021>,<021,027>,<027,029>}逻辑结构的类型：1、集合：指数据元素之间除了“同属于一个集合”的关系以外别无其他关系。
2、线性结构：一对一关系，只有一个前驱和一个后继元素。
3、树形结构：多对多关系，除了开始元素以外，都只有一个前驱和多个后继元素。
什么是算法：是问题求解步骤的描述，是指令的有限序列。
1、有穷性：执行有穷步后结束2、确定性：不能有二义性3、可行性：算法可以通过有限次的操作完成其功能，能够被重复地执行4、有输入：一个算法有0个或多个输入5、有输出：一个算法有一个或多个输出算法设计的目标：正确性(算法能正确执行)、可使用性(方便地使用)、可读性(算法易于理解)、健壮性(有好的容错性，不会异常中断或死机)、高效率与低存储量需求(算法的执行时间和存储空间)算法时间性分析方法：事后统计法(缺点:必须执行、存在很多因素掩盖算法本质)、事前估算法(仅考虑算法本身的效率高低、只依赖于问题的规模)第二章线性表：具有相同特性的数据元素的一个有限序列有序表：指线性表中的所有元素按递增或剃减方式有序排列顺序表：线性表的顺序存储结构简称为顺序表(下标从0开始)，从逻辑上相邻的元素对应的物理存储位置也相邻，当进行插入或删除的操作时要平均移动半个表的元素，相当费时。
链表：线性表的链式存储结构称为链表，拥有唯一的标识头指针(head pointer),相应的指向开始结点(first pointer)，指向尾结点的称为尾指针(tail pointer)。
数据结构期末复习总结
采用静态分配时的构造空线性表算法
# define ListSize 100 typedef int DataType; typedef struct { DataType data[ListSize]; int length; } Sqlist; Status InitList(Sqlist *L) { /*按静态分配空间方式，构造空线性表L*/ L->length=0; return OK; }
例、在链表上实现将两个单循环带头节点的线性表(a1，a2，a3，…an)和(b1， b2，b3，…bn)链接成一个线性表的运算。 linklist connect(linklist heada，linklist headb) { linknode *p=heada->next; linknode *q=headb->next; while (q->next!=headb) q=q->next; /*找到表b的尾结点*/ q->next=p; /*将表a接到表b的后面*/ while (p->next!=heada) p=p->next; /*找到表a的尾结点*/ p->next=headb; /*将表a的尾结点指向表b的头结点*/ free(heada); return(headb); }
顺序表—把线性表的结点按逻辑顺序依次存放在一组 地址连续的存储单元里. 这组连续的存储单元称为向量。 假设线性表的每个元素需占用L个存储单元，并以 所占的第一个单元的存储地址作为数据元素的存储位 置。 线性表中第i+1个数据元素的存储位置LOC( a i+1) ： LOC(a i+1)=LOC(a 1)+L*i 线性表的第i个数据元素ai的存储位置为： LOC(ai)=LOC(a1)+(i-1)*L 通常称LOC(a 1)为线性表的开始地址。
数据结构总结复习笔记
欢迎阅读第一章概论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/排序。
4.现。
5.6.7.8.（1（29.1234）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T(n)：是该算法的时间耗费，是求解问题规模n的函数。
记为O(n)。
时间复杂度按数量级递增排列依次为：常数阶O(1)、对数阶O(log2n)、线性阶O(n)、线性对数阶O(nlog2n)、平方阶O(n^2)、立方阶O(n^3)、……k次方阶O(n^k)、指数阶O(2^n)。
13.算法的空间复杂度S(n)：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n(n≥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：Loc(ai)=Loc(a1)+(i-1)*C；1≤i≤n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：1）2）3）4）5）6）3.4.“下溢”。
5.////public boolean isEmpty();//数据元素e 入栈public void push(Object e);//栈顶元素出栈public Object pop() throws StackEmptyException;//取栈顶元素public Object peek() throws StackEmptyException; }public class StackArray implements Stack { private final int LEN = 8; //数组的默认大小private Object[] elements; //数据元素数组top = -1;}//}//}//数据元素e 入栈public void push(Object e) {if (getSize()>=elements.length)expandSpace();elements[++top] = e;}private void expandSpace(){Object[] a = new Object[elements.length*2];for (int i=0; i<elements.length; i++)a[i] = elements[i];elements = a;}//}//return elements[top];}}6.链栈：栈的链式存储结构称链栈。
数据结构期末考试复习笔记
判断：1.线性表的链式存储结构优于顺序存储错误2.单链表的每个节点都恰好包含一个指针域错误3.线性表中的元素都可以是各种各样的，但同一线性表中的数据元素具有相同的特性，因此属于同一数据对象正确4.在线性表的顺序存储结构中，逻辑上相邻的两个元素在屋里位置上并不一定紧邻。
错误5.在线性表的数据结构中，插入和删除元素时，移动元素的个数和该元素的位置有关。
正确6.顺序存储的线性表可以实现随机存取正确7.栈一定是顺序存储的线性结构错误8.一个栈的输入序列为A，B,C,D，可以得到输入序列为C,A,B,D 错误9.队列是一种后进先出的线性表错误10.树结构中每个节点最多只有一个直接前驱正确11.二叉树的前序遍历中，任意一个节点均处于其子树节点的前面正确12.在栈空的情况下，不能做出出栈操作，否则产生溢出正确13.在前序遍历二叉树的序列中，任何节点的子树的所有节点都是直接跟在该节点之后正确填空：1.在N个节点的顺序表中删除一个节点平均需要移动（（N-1）/2）个节点，具体的移动次数取决于（表长N和删除位置）2.在单链表中除首节点外，任意节点的存储位置都由（直接前驱）节点中的指针指示3.树中节点的最大层次称为树的（度）4.由一颗二叉树的前序序列和（中）序列可唯一确定这棵二叉树5.哈弗曼树的带权路径长度（最小）的二叉树6.二插排序树任意节点的关键字值（大于）其左子树中各节点的关键字值（小于）其右子树中的各节点关键字值7.二分查找法，表中元素必须按（关键字有序）存放选择：1.用单链表方式存储的线性表，储存每个节点需要两个域，一个数据域，另一个是（B指针域）2.设A1，A2，A3为三个节点；P，10，,2代表地址，则如下的链表存储结构称为（B单链表）3.单链表的存储密度（C 小于1）4.在线性表中（B 中间元素）只有一个直接前驱和一个直接后续5.两个指针P和Q，分别指向单链表的两个元素P所指元素时Q所指元素前驱的条件是（D P==Q）6.在栈中存取数据的原则是（B 后进先出）7.顺序栈判空的条件是（C top==-1）8.串是一种特殊的线性表，其特殊性体现在（B 数据元素是一个字符）9.求字符串T和字符串S中首次出现的位置的操作为（C 串的模式匹配）10.深度为H的二叉树至多有（B 2H-1）个节点11.对于二叉树来说第K层至多有（C 2K-1）个节点12.节点前序为ABC的不同二叉树有（C 5）种形态13.具有35个节点的完全二叉树的深度为（B 6）14.一棵N个节点的二叉树，其空指针域的个数为（B N+1）15.顺序查找法适用于存储结构为（B 顺序存储或链式存储）的线性表16.如果要求一个线性表技能较快地查找没有能试用动态变化的要求，可以采用（分块）查找的方法。
数据结构(C语言版)期末复习汇总
数据结构（C语言版）期末复习汇总第一章绪论数据结构：是一门研究非数值计算程序设计中的操作对象，以及这些对象之间的关系和操作的学科。
数据结构是一门综合性的专业课程，是一门介于数学、计算机硬件、计算机软件之间的一门核心课程。
是设计和实现编译系统、操作系统、数据库系统及其他系统程序和大型应用程序的基础。
数据：是客观事物的符号表示，是所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的总称。
如数学计算中用到的整数和实数，文本编辑中用到的字符串，多媒体程序处理的图形、图像、声音及动画等通过特殊编码定义后的数据。
数据的逻辑结构划分：线、树、图算法的定义及特性算法：是为了解决某类问题而规定的一个有限长的操作序列。
五个特性：有穷性、确定性、可行性、输入、输出评价算法优劣的基本标准（4个）：正确性、可读性、健壮性、高效性及低存储量第二章线性表线性表的定义和特点：线性表：由n(n≥0)个数据特性相同的元素构成的有限序列。
线性表中元素个数n(n≥0)定义为线性表的长度，n=0时称为空表。
非空线性表或线性结构，其特点：（1）存在唯一的一个被称作“第一个”的数据元素；（2）存在唯一的一个被称作“最有一个”的数据元素；（3）除第一个之外，结构中的每个数据元素均只有一个前驱；（4）除最后一个之外，结构中的每个数据元素均只有一个后继。
顺序表的插入：n个元素在i位插入，应移动（n-i+1）位元素。
顺序表存储结构的优缺点：优点：逻辑相邻，物理相邻；可随机存取任一元素；存储空间使用紧凑；缺点：插入、删除操作需要移动大量的元素；预先分配空间需按最大空间分配，利用不充分；表容量难以扩充；线性表的应用：一般线性表的合并：★★★算法2.1：LA=(7,5,3,11) LB=(2,6,3)合并后LA=(7,5,3,11,2,6)算法思想：扩大线性表LA，将存在于线性表LB中而不存在于线性表LA中的数据元素插入到线性表LA中去。
只要从线性表LB中依次取得每个数据元素，并依值在线性表LA中进行查访，若不存在，则插入之。
数据结构期末总结
E
J
L
树形表示法
树的基本术语 5.
结点所在层数：根结点的层数为1；对其余任何结点， 若某结点在第k层，则其孩子结点在第k+1层。 树的深度：树中所有结点的最大层数，也称高度。 C 1层 D H I J
B
E F L
C
G
2层
3层 4层
高度＝4
K
M
7.2.1
二叉树概念
二叉树也称为二次树或二分树，它是结点数为 0
1 3
6
7
在完全二叉树中，结点的层序编号反映了结点之间 的逻辑关系。
思考题：二叉树和树的区别有哪些？
7.8 哈夫曼树与哈夫曼编码
• 哈夫曼(Huffman)树，又称最优二叉树， 是一类带权路径长度最短的树。 • 概念：
• 两结点间的路径：从一结点到另一结点所经过的结点序列。 • 路径长度：从树中一个结点到另一个结点之间路径上的分支 数。 • 树的路径长度：树根到每一个结点的路径长度之和称为。 1 2 4 5 结点1到5之间的路径：（1）（2）（5）
append job2 append job3 Pop job1 append job4 append job5
1 2 3 4 5 6 7 8 9
10
job4
空队： front=rear
front job5
【0】
job6
job7 job1 job2 job8 job3
rear
队满：
front=rear
[log2n]
log2n
[log2n]+1
log2n + 1
由于k是整数，故必有k＝ log2n +1。
完全二叉树的基本性质
数据结构期末复习总结知识点归纳
数据结构期末复习总结知识点归纳数据结构是计算机科学中非常重要的一门课程，它研究数据的组织、存储和访问方式，以及处理各种复杂问题的算法。
以下是数据结构期末复习的一些重要知识点的归纳总结：1.基本概念：-数据结构：数据元素之间的关系的集合。
-数据元素：数据的基本单位，可以是一个字符、一个整数或一个结构体。
-数据对象：具有相同性质的元素的集合。
-数据项：数据不可分割的最小单位。
2.数据结构的分类：-线性结构：数据元素之间存在一对一的关系，如数组、链表、堆栈和队列。
-非线性结构：数据元素之间存在一对多或多对多的关系，如树和图。
3.常见的数据结构：-数组：一组连续的内存空间，用于存储相同类型的数据。
-链表：由节点组成，每个节点包含数据元素和指向下一个节点的指针。
-栈：一种具有先进后出（LIFO）特点的线性数据结构。
-队列：一种具有先进先出（FIFO）特点的线性数据结构。
-树：由节点和边组成，每个节点可以有多个子节点。
-图：由顶点和边组成，顶点可以有多个边连接到其他顶点。
4.常见的算法：-查找算法：包括顺序查找和二分查找。
-排序算法：包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序和归并排序。
-遍历算法：包括深度优先（DFS）和广度优先（BFS）。
5.运算特性：-空间复杂度：算法在执行过程中所需的存储空间。
-时间复杂度：算法执行所需的时间量度，通常用大O表示法表示。
6.数据结构的应用：-图的应用：用于解决路径规划、社交网络分析等问题。
-树的应用：用于解决、排序等问题。
-队列的应用：用于解决任务调度、消息传递等问题。
7.数据结构的存储方式：-顺序存储：使用连续的内存空间存储数据。
-链式存储：使用节点和指针存储数据。
8.数据结构的性能评价：-空间效率：衡量数据结构存储空间的利用率。
-时间效率：衡量数据结构执行运算所需的时间。
-算法复杂度：衡量算法执行过程中所需的计算资源。
以上是数据结构期末复习的一些重要知识点的归纳总结。
大二数据结构期末考点总结
大二数据结构期末考点总结一、线性表1. 线性表的定义、特点及实现方式2. 线性表的顺序存储结构a. 顺序存储结构的定义和特点b. 顺序存储结构的插入、删除和获取元素操作c. 顺序存储结构的动态扩容和缩容d. 顺序存储结构的应用以及时间复杂度分析3. 线性表的链式存储结构a. 链式存储结构的定义和特点b. 链式存储结构的插入、删除和获取元素操作c. 单链表的反转和中间节点查找d. 单链表的应用以及时间复杂度分析4. 静态链表的概念和实现方式5. 循环链表的概念和实现方式6. 双向链表的概念和实现方式7. 线性表的应用实例及其代码实现二、栈和队列1. 栈的定义、特点及实现方式a. 栈的顺序存储结构b. 栈的链式存储结构c. 栈的入栈、出栈和获取栈顶元素操作d. 栈的应用以及时间复杂度分析2. 队列的定义、特点及实现方式a. 队列的顺序存储结构b. 队列的链式存储结构c. 队列的入队、出队和获取队头元素操作d. 队列的应用以及时间复杂度分析3. 循环队列的定义、特点及实现方式4. 栈和队列的应用实例及其代码实现三、串1. 串的定义、特点及实现方式2. 串的顺序存储结构a. 顺序存储结构的定义和特点b. 顺序存储结构的插入、删除和获取子串操作c. 顺序存储结构的应用以及时间复杂度分析3. 串的链式存储结构a. 链式存储结构的定义和特点b. 链式存储结构的插入、删除和获取子串操作c. 链式存储结构的应用以及时间复杂度分析4. 串的模式匹配算法a. 朴素模式匹配算法b. KMP模式匹配算法5. 串的应用实例及其代码实现四、树与二叉树1. 树的定义、特点及实现方式2. 树的存储结构a. 双亲表示法b. 孩子表示法c. 孩子兄弟表示法（二叉树的存储结构）3. 二叉树的定义、特点及实现方式a. 二叉树的遍历（前序、中序、后序）b. 二叉树的插入、删除和搜索操作c. 二叉树的线索化d. 二叉树的应用以及时间复杂度分析4. 二叉搜索树的定义、特点及实现方式a. 二叉搜索树的插入、删除和搜索操作b. 二叉搜索树的查找最大值和最小值c. 二叉搜索树的平衡操作（LL、RR、LR、RL）d. 二叉搜索树的应用以及时间复杂度分析5. 平衡二叉树（AVL树）的定义、特点及实现方式a. 平衡二叉树的插入、删除和搜索操作b. 平衡二叉树的平衡操作（LL、RR、LR、RL）c. 平衡二叉树的应用以及时间复杂度分析6. B树的定义、特点及实现方式a. B树的插入、删除和搜索操作b. B树的应用以及时间复杂度分析7. 树和二叉树的应用实例及其代码实现五、图1. 图的定义、特点及实现方式a. 图的存储结构（邻接矩阵、邻接表）b. 图的遍历（深度优先搜索、广度优先搜索）c. 图的生成树（连通图的最小生成树）d. 图的应用以及时间复杂度分析2. 最短路径算法a. Dijkstra算法b. Floyd-Warshall算法c. Bellman-Ford算法d. 最短路径算法的应用以及时间复杂度分析3. 最小生成树算法a. Prim算法b. Kruskal算法c. 最小生成树算法的应用以及时间复杂度分析4. 拓扑排序算法5. 关键路径算法6. 图的应用实例及其代码实现总结：本次期末考试的考点主要涵盖了线性表、栈和队列、串、树与二叉树以及图等数据结构相关的知识点。
数据结构总结期末总结分析
数据结构总结期末总结分析在本学期的学习中，我通过课堂学习和课后的实践实践，对数据结构有了更深入的了解和掌握。
在这篇总结中，我将总结我在学习数据结构过程中的收获和心得体会。
首先，我学习了数据结构的基本概念和基本操作。
数据结构的基本概念包括线性结构、树形结构和图形结构等；基本操作包括插入、删除和查找等。
这些基本概念和操作对于理解和操作数据结构非常重要，我通过实践编写了相关的代码，并通过调试和运行验证了其正确性和效率。
其次，我学习了常见的数据结构，例如数组、链表、栈、队列、树和图等。
这些数据结构在实际的应用中非常常见，掌握它们的原理和操作方法对于解决实际问题非常重要。
我通过编写代码实现了这些数据结构，并通过实例进行了测试和验证。
此外，我还学习了数据结构的应用和高级主题。
数据结构的应用非常广泛，例如，栈和队列可以用于模拟计算机的处理过程；树和图可以用于构建网络和搜索算法。
在学习过程中，我还了解了一些高级主题，例如红黑树、哈希表和堆等。
这些高级主题扩展了我的知识面，使我对数据结构的理解更为深入。
在学习数据结构的过程中，我也遇到了一些困难和挑战。
首先，对于某些抽象的数据结构，例如树和图，我很难理解它们的原理和操作方法。
为了克服这个困难，我阅读了相关的书籍和文章，并通过多次实践编写代码来加深理解。
其次，对于某些复杂的数据结构，例如红黑树和哈希表，我在实现过程中遇到了一些问题，例如指针操作和算法逻辑等。
为了解决这些问题，我参考了相关的资料和网上的讨论，并通过调试和测试不断修正和改进。
通过这学期的学习，我对数据结构有了更深入的了解和掌握。
我了解了数据结构的基本概念和基本操作，掌握了常见的数据结构和它们的应用，还学习了一些高级主题和算法。
通过实践编写代码，我对数据结构的理解和应用能力得到了提高。
同时，我也提高了代码的效率和可读性，学会了代码的调试和测试技巧。
在以后的学习和工作中，我将继续加强对数据结构的学习和应用。
数据结构期末复习重点知识点总结
第一章绪论一、数据结构包括：逻辑结构、存储结构、运算（操作）三方面内容。
二、线性结构特点是一对一。
树特点是一对多图特点是多对多三、数据结构的四种存储结构：顺序存储、链式存储、索引存储、散列存储顺序存储结构和链式存储结构的区别？线性结构的顺序存储结构是一种随机存取的存储结构。
线性结构的链式存储是一种顺序存取的存储结构。
逻辑结构分类：集合线性树图，各自的特点。
或者分为线性结构和非线性结构。
四、算法的特征P13五、时间复杂度(1) i=1; k=0;while(i<n){ k=k+10*i;i++;}分析：i=1; //1k=0; //1while(i<n) //n{ k=k+10*i; //n-1i++; //n-1}由以上列出的各语句的频度，可得该程序段的时间消耗：T(n)=1+1+n+(n-1)+(n-1)=3n可表示为T(n)=O(n)六、数据项和数据元素的概念。
第二章线性表一、线性表有两种存储结构：顺序存储和链式存储，各自的优、缺点。
二、线性表的特点。
三、顺序表的插入、思想、时间复杂度o(n)、理解算法中每条语句的含义。
（1）插入的条件：不管是静态实现还是动态实现，插入的过程都是从最后一个元素往后挪动，腾位置。
静态是利用数组实现，动态是利用指针实现。
不管静态还是动态，在表中第i个位置插入，移动次数都是n-i+1。
四、顺序表的删除、思想、时间复杂度o(n)、理解算法中每条语句的含义。
（1）删除的条件：不管是静态实现还是动态实现，删除的过程都是从被删元素的下一位置向前挪动。
静态是利用数组实现，动态是利用指针实现。
不管静态还是动态，删除表中第i个元素，移动次数都是n-i。
五、顺序表的优缺点？为什么要引入链表？答：顺序表的优点是可以随机存取，缺点是前提必须开辟连续的存储空间且在第一位置做插入和删除操作时，数据的移动量特别大。
如果有一个作业是100k，但是内存最大的连续存储空间是99K，那么这个作业就不能采用顺序存储方式，必须采用链式存储方式。
数据结构的期末总结
数据结构的期末总结首先，我学习了数据结构的基本概念和定义。
数据结构是计算机科学中用来组织和管理数据的方法和技术。
它定义了数据对象之间的关系，以及对数据对象进行操作和处理的方法。
通过学习数据结构的基本概念和定义，我能够准确地理解不同数据结构之间的差异和联系，以及它们各自的适用场景和优缺点。
其次，我学习了不同类型的数据结构。
在课程中，我学习了数组、链表、栈、队列、树、图等各种不同类型的数据结构。
每种数据结构都有不同的特点和用途。
例如，数组是一种有序的数据结构，它可以快速访问和修改任意位置的元素；链表是一种动态的数据结构，它可以提供高效的插入和删除操作；树是一种有层次结构的数据结构，它能够高效地进行搜索和排序等操作。
通过学习这些不同类型的数据结构，我能够更好地选择和应用适合问题的数据结构，提高程序的效率和性能。
此外，我学习了数据结构的操作和算法。
在课程中，我学习了各种不同类型的数据结构的基本操作和算法，例如插入、删除、查找、排序等。
通过学习这些操作和算法，我能够更好地理解和设计适合问题的算法，提高程序的效率和性能。
此外，我还学习了一些高级的数据结构和算法，例如平衡树、堆、散列表等。
通过学习这些高级的数据结构和算法，我能够解决更复杂的问题，提高程序的效率和性能。
最后，我学习了数据结构的应用和实践。
在课程中，我学习了数据结构在实际问题中的应用和实践。
例如，我学习了如何使用栈来实现字符匹配和括号匹配，以及如何使用队列来实现进程调度和任务管理等。
通过学习这些应用和实践，我能够更好地应用和使用数据结构解决实际问题。
综上所述，通过学习数据结构，我不仅掌握了数据结构的基本概念和定义，还学习了不同类型的数据结构、数据结构的操作和算法，以及数据结构的应用和实践。
这些知识和技能对于我在计算机科学领域的进一步学习和研究具有重要的意义和作用。
在今后的学习和工作中，我将继续深入研究和应用数据结构，提高程序的效率和性能，为计算机科学的发展做出贡献。
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数据结构笔记期末总结
一、概述
在本学期的学习中，我们主要学习了数据结构及其相关的算法。
数据结构是计算机科学的基础，是任何程序设计的基础。
它研究如何组织和存储数据，以及如何高效地访问和操作数据。
在学习过程中，我们通过理论讲解、实验操作、编程实践等方式加深了对数据结构的理解和应用能力的提升。
本文将对本学期所学的内容进行总结，以期对数据结构的学习有一个全面的回顾与总结。
二、线性结构
1. 数组
数组是一种线性结构，它将相同数据类型的元素按照一定的顺序排列，并按照一定的规则访问这些元素。
在数组中，每个元素都有一个索引，通过索引可以快速地访问数组中的元素。
数组的优点是存储效率高，支持随机访问；缺点是插入和删除操作比较低效。
2. 链表
链表是由一系列节点组成的线性结构，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。
链表分为单向链表和双向链表，单向链表的每个节点只有一个指针，指向下一个节点；双向链表的每个节点有两个指针，一个指向前一个节点，一个指向后一个节点。
链表的优点是插入和删除操作高效，支持动态扩容；缺点是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，它的特点是先进后出。
栈有两个基本操作：入栈和出栈。
入栈操作将一个元素放入栈顶，出栈操作将栈顶元素移除。
栈的应用场景很多，比如函数调用栈、表达式求值等。
4. 队列
队列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。
队列有两个基本操作：入队和出队。
入队操作将一个元素放入队尾，出队操作将队头元素移除。
队列的应用场景很多，比如任务调度、消息传递等。
三、非线性结构
1. 树
树是一种非线性结构，它由节点组成，节点之间存在一对多的层次关系。
树的基本概念包括根节点、叶子节点、父节点、子节点等。
树的应用场景很多，比如文件系统、数据库索引等。
2. 二叉树
二叉树是一种特殊的树，它的每个节点最多有两个子节点，分别称为左子节点和右子节点。
二叉树的遍历方式有前序遍历、中序遍历和后序遍历。
二叉树的应用场景很多，比如排序
算法、哈夫曼编码等。
3. 堆
堆是一种特殊的二叉树，它满足堆性质：对于任意节点i，节点i的值不大于（或不小于）其父节点的值。
堆一般用数组实现，可以高效地进行插入和删除操作。
堆的应用场景很多，比如优先队列、求Top K元素等。
4. 图
图是一种非线性结构，它由一组节点和一组边组成。
图的节点称为顶点，边连接两个顶点。
图的表示方法有邻接矩阵和邻接表两种。
图的应用场景很多，比如社交网络、路由算法等。
四、算法
1. 查找算法
查找算法用于在数据集中查找指定的元素。
常见的查找算法有顺序查找、二分查找和哈希
查找。
顺序查找逐个比对元素，时间复杂度为O(n)；二分查找针对有序数组，通过逐渐缩小查找范围，时间复杂度为O(log n)；哈希查找通过哈希函数将元素映射到数组中的位置，时间复杂度为O(1)。
2. 排序算法
排序算法用于将数据集按照一定的顺序排列。
常见的排序算法有冒泡排序、插入排序、选
择排序、归并排序和快速排序。
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)；归并排序和快速排序的时间复杂度为O(nlog n)。
3. 图算法
图算法用于在图中解决各种问题。
常见的图算法有深度优先遍历（DFS）和广度优先遍历（BFS）。
DFS通过递归或栈实现，可以找到图中所有连通的节点；BFS通过队列实现，
可以找到图中最短路径。
五、总结
数据结构是计算机科学的基础，对程序设计至关重要。
本学期我们学习了线性结构、非线
性结构和相关的算法。
线性结构包括数组、链表、栈和队列；非线性结构包括树和图。
算
法包括查找算法、排序算法和图算法。
通过学习数据结构和算法，我们可以提高程序设计
的效率和质量，解决各种问题。
在学习过程中，我意识到数据结构和算法是相辅相成的，只有深入理解数据结构的特性，才能选择合适的算法来解决问题。
同时，通过编程实践，我也发现了数据结构和算法的应用场景，加深了对它们的理解和掌握。
总的来说，数据结构是计算机科学中的基础知识，对程序设计非常重要。
通过本学期的学习，我对数据结构有了更深入的理解，并通过实践应用来提高了实际编程能力。
希望在今后的学习和工作中能够更好地运用数据结构和算法来解决问题。