数据结构的重点知识点

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数据结构的重点知识点

数据结构的重点知识点数据结构是计算机科学中非常重要的基础知识，它主要研究数据的组织、存储和管理方式。

在学习数据结构的过程中，有一些重点知识点需要特别关注和理解。

本文将从以下几个方面介绍数据结构的重点知识点。

一、线性表线性表是数据结构中最基本、最简单的一种结构。

它包括顺序表和链表两种实现方式。

1. 顺序表顺序表是线性表的一种实现方式，它使用一个连续的存储空间来存储数据。

顺序表的主要操作包括插入、删除和查找等。

2. 链表链表是线性表的另一种实现方式，它使用节点来存储数据，并通过指针将这些节点连接起来。

链表的主要操作包括插入、删除和查找等。

二、栈和队列栈和队列是线性表的特殊形式，它们的主要特点是插入和删除操作只能在特定的一端进行。

1. 栈栈是一种先进后出（LIFO）的数据结构，它的插入和删除操作都在栈顶进行。

栈的主要操作包括入栈和出栈。

2. 队列队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，它的插入操作在队尾进行，删除操作在队头进行。

队列的主要操作包括入队和出队。

三、树和二叉树树是一种用来组织数据的非线性结构，它由节点和边组成。

树的重点知识点主要包括二叉树、二叉搜索树和平衡树等。

1. 二叉树二叉树是一种特殊的树结构，它的每个节点最多只能有两个子节点。

二叉树的主要操作包括遍历、插入和删除等。

2. 二叉搜索树二叉搜索树是一种特殊的二叉树，它的左子树中的所有节点的值都小于根节点的值，右子树中的所有节点的值都大于根节点的值。

二叉搜索树的主要操作包括查找、插入和删除等。

四、图图是由节点和边组成的一种复杂数据结构。

图的重点知识点主要包括有向图和无向图、图的遍历和最短路径算法等。

1. 有向图和无向图有向图和无向图是图的两种基本形式，它们的区别在于边是否有方向。

有向图的边是有方向的，而无向图的边没有方向。

2. 图的遍历图的遍历是指对图中的每个节点进行访问的过程。

常见的图遍历算法有深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。

数据结构知识点总结

数据结构知识点总结一、基本概念数据：所有能被输入到计算机并被处理的符号的集合。

数据元素：数据的基本单位，也称为结点、节点或记录。

数据项：构成数据元素的不可分割的最小单位。

抽象数据类型：抽象数据组织和与之相关的操作，通常采用数据对象、数据关系、基本操作集这样的三元组来表示。

二、逻辑结构数据的逻辑结构是从逻辑关系上描述数据，它与数据的存储无关，是独立于计算机的。

数据元素之间的关系（逻辑结构）可分为四类：集合结构：数据元素之间除了“属于同一集合”的关系外，别无其它关系。

线性结构：数据元素之间存在一对一的关系，如数组、链表、队列和栈等。

树形结构：数据元素之间存在一对多的关系，如二叉树、多叉树等。

图结构或网状结构：数据元素之间存在多对多的关系。

三、存储结构数据对象在计算机中的存储表示称为数据的存储结构，也称物理结构。

数据元素在计算机中有两种基本的储存结构：顺序存储结构：借助元素在存储器中的相对位置来表示数据元素之间的逻辑关系，通常借助程序设计语言的数组类型来描述。

链式存储结构：无需占用一整块存储空间，数据元素的存储位置不必连续，而是通过指针链接形成逻辑关系。

四、数据结构的运算数据结构中的运算包括插入、删除、查找、遍历等，这些运算的实现依赖于具体的逻辑结构和存储结构。

五、数据结构的应用数据结构在各个领域都有广泛的应用，如数据库系统、计算机网络、图形处理等。

通过合理地选择和设计数据结构，可以提高程序的运行效率，降低存储空间的占用。

六、数据结构与算法的关系数据结构和算法是相辅相成的。

数据结构是算法的基础，算法的实现依赖于特定的数据结构。

同时，算法的优化也往往需要对数据结构进行改进和调整。

总结来说，数据结构是计算机科学中的核心概念之一，它涉及数据的组织、存储和运算等多个方面。

理解和掌握数据结构的基本知识点和原理，对于提高编程能力和解决实际问题具有重要意义。

(完整版)数据结构知识点总结

数据结构知识点概括第一章概论数据就是指能够被计算机识别、存储和加工处理的信息的载体。

数据元素是数据的基本单位，可以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。

数据结构的定义：·逻辑结构：从逻辑结构上描述数据，独立于计算机。

·线性结构：一对一关系。

·线性结构：多对多关系。

·存储结构：是逻辑结构用计算机语言的实现。

·顺序存储结构：如数组。

·链式存储结构：如链表。

·索引存储结构：·稠密索引：每个结点都有索引项。

·稀疏索引：每组结点都有索引项。

·散列存储结构：如散列表。

·数据运算。

·对数据的操作。

定义在逻辑结构上，每种逻辑结构都有一个运算集合。

·常用的有：检索、插入、删除、更新、排序。

数据类型：是一个值的集合以及在这些值上定义的一组操作的总称。

·结构类型：由用户借助于描述机制定义，是导出类型。

抽象数据类型ADT：·是抽象数据的组织和与之的操作。

相当于在概念层上描述问题。

·优点是将数据和操作封装在一起实现了信息隐藏。

程序设计的实质是对实际问题选择一种好的数据结构，设计一个好的算法。

算法取决于数据结构。

算法是一个良定义的计算过程，以一个或多个值输入，并以一个或多个值输出。

评价算法的好坏的因素：·算法是正确的；·执行算法的时间；·执行算法的存储空间（主要是辅助存储空间）；·算法易于理解、编码、调试。

时间复杂度：是某个算法的时间耗费，它是该算法所求解问题规模n的函数。

渐近时间复杂度：是指当问题规模趋向无穷大时，该算法时间复杂度的数量级。

评价一个算法的时间性能时，主要标准就是算法的渐近时间复杂度。

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。

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）。

数据结构重点

数据结构重点1.数据结构+算法=程序设计2.数据元素是数据的基本单位，数据项是数据的不可分割的最小单位3.数据对象：性质相同的数据元素的集合，是数据的一个子集。

4.数据结构：带有某种结构的数据元素的集合。

5.数据结构的4种基本类型：（1）集合（2）线性结构（3）树形结构（4）图状结构或网状结构6.数据的物理结构(又称存储结构)：数据结构在计算机中的表示（又称映像）7.在计算机中，表示信息最小单位是二进制数的一位叫做（位）8.数据元素之间的关系在计算机中的表示方法有：（1）顺序映像（2）非顺序映像9.线性结构的特点：在数据元素的非空有限集合中（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“最后一个”的数据元素（3）除第一个外，集合中的每个元素均只有一个前驱；（4）除最后一个外，集合中每个数据元素均只有一个后继10.线性表的顺序表示用一组地址连续的存储单元依次存储线性表的数据元素。

11.线性表的第i个元素的存储位置为LOC(ai)=LOC(a1)+（i-1）*L12.队列：先进先出。

它只允许在表的一端插入，而在另一端删除元素描述以下三个概念的区别：头指针，头结点，首元结点（第一个元素结点）。

解：头指针是指向链表中第一个结点的指针。

首元结点是指链表中存储第一个数据元素的结点。

头结点是在首元结点之前附设的一个结点，该结点不存储数据元素，其指针域指向首元结点，其作用主要是为了方便对链表的操作。

它可以对空表、非空表以及首元结点的操作进行统一处理。

2.2 填空题。

解：(1) 在顺序表中插入或删除一个元素，需要平均移动表中一半元素，具体移动的元素个数与元素在表中的位置有关。

(2) 顺序表中逻辑上相邻的元素的物理位置必定紧邻。

单链表中逻辑上相邻的元素的物理位置不一定紧邻。

(3) 在单链表中，除了首元结点外，任一结点的存储位置由其前驱结点的链域的值指示。

(4) 在单链表中设置头结点的作用是插入和删除首元结点时不用进行特殊处理。

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。

数据结构重点整理

数据结构重点整理简介数据结构是计算机科学中的重要概念，指的是组织和存储数据的方式。

本文整理了数据结构的重点内容，包括以下章节：1. 数组2. 链表3. 栈4. 队列5. 树6. 图7. 哈希表8. 堆9. 排序算法10. 查找算法1. 数组1.1 定义和基本操作- 数组是一种线性数据结构，用于存储一组相同类型的元素。

每个元素可以通过索引访问。

- 基本操作包括：创建数组、访问元素、修改元素、插入元素、删除元素、获取数组长度等。

1.2 复杂度分析- 时间复杂度：对于不同操作，如访问、插入、删除等，时间复杂度可能不同。

- 空间复杂度：数组的存储空间通常为固定大小，空间复杂度为O(n)。

2. 链表2.1 定义和基本操作- 链表是一种动态数据结构，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。

- 基本操作包括：创建链表、插入节点、删除节点、访问节点、反转链表等。

2.2 复杂度分析- 时间复杂度：链表的操作时间复杂度与操作位置有关，访问节点的时间复杂度为O(n)。

- 空间复杂度：链表的空间复杂度为O(n)。

3. 栈3.1 定义和基本操作- 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。

- 基本操作包括：入栈、出栈、获取栈顶元素、判断栈是否为空等。

3.2 应用场景- 括号匹配- 表达式求值- 浏览器的前进和后退功能4. 队列4.1 定义和基本操作- 队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，可以在队尾插入元素，在队头删除元素。

- 基本操作包括：入队、出队、获取队头元素、判断队列是否为空等。

4.2 应用场景- 广度优先搜索（BFS）- 缓存5. 树5.1 定义和基本操作- 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。

- 基本操作包括：创建树、插入节点、删除节点、遍历树等。

5.2 常见的树结构- 二叉树：每个节点最多有两个子节点。

- 二叉搜索树：左子树的键值小于根节点，右子树的键值大于根节点。

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1.数组●定义：一组相同类型的数据元素连续存储在内存中。

●特点：快速访问任意元素，但不适用于频繁的插入和删除操作。

●常见操作：访问、插入、删除、查找、排序。

2.链表●定义：由节点组成的数据结构，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。

●特点：插入和删除效率高，但访问元素需要遍历整个链表。

●常见类型：单向链表、双向链表、循环链表。

●常见操作：插入、删除、查找、反转、合并。

3.栈●定义：先进后出的数据结构。

●特点：只允许在栈顶进行插入和删除操作。

●常见操作：入栈、出栈、获取栈顶元素、判断栈是否为空。

4.队列●定义：先进先出的数据结构。

●特点：只允许在队尾插入元素，在队头删除元素。

●常见类型：普通队列、优先队列、双端队列。

●常见操作：入队、出队、获取队头元素、获取队列长度。

5.树●定义：由节点和边组成的非线性数据结构。

●特点：每个节点最多有一个父节点和多个子节点。

●常见类型：二叉树、二叉搜索树、平衡二叉树、红黑树、B 树。

●常见操作：插入、删除、查找、遍历。

6.图●定义：由节点和边组成的非线性数据结构。

●特点：节点之间可以有多个连接，形成复杂的关系。

●常见类型：有向图、无向图、加权图、稀疏图、稠密图。

●常见操作：插入节点、插入边、删除节点、删除边、遍历。

7.哈希表●定义：根据关键码值直接进行访问的数据结构。

●特点：通过哈希函数将关键码值映射到地质，快速查找元素。

●常见操作：插入、删除、查找、冲突解决。

8.堆●定义：一种完全二叉树的数据结构。

●特点：父节点的值总是大于或小于（最大堆、最小堆）它的子节点。

●常见操作：插入、删除、堆化、合并。

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法律名词及注释：●数据结构：在法律范畴中，是指对数据进行存储和组织的方法和规则。

●数组：在法律范畴中，是指一种数据结构，被视为可进行相关操作的一种基本单位。

●链表：在法律范畴中，是指一种数据结构，可视为单个操作的集合。

数据结构基础知识要点

第一章数据结构1．定义数据结构是计算机存储、组织数据的方式.数据结构是抽象数据类型的物理实现.2.数据结构包括如下几个方面:(1）数据元素之间的逻辑关系，即数据的逻辑结构。

(2) 数据元素及其关系在计算机存储器中的存储方式，即数据的存储结构，也称为数据的物理结构。

（3) 施加在该数据上的操作,即数据的运算。

2。

逻辑结构类型(1）集合结构。

交通工具的集合，动物的集合(2) 线性结构。

一对一，综合素质测评产生的学生排名(3）树形结构。

一对多，单位的组织结构图，族谱（4）图形结构.多对多,生产流程、施工计划、网络建设图等3.存储结构类型(1) 顺序存储方法。

数组(2) 链式存储方法。

链表（3) 索引存储方法(4) 散列存储方法4.算法通常把具体存储结构上的操作实现步骤或过程称为算法。

C语言里通常表现为解决问题的步骤程序= 算法（加工数据）+ 数据结构(数据的存储和组织）5.算法的五个特征（1) 有穷性:在有穷步之后结束。

(2）确定性:无二义性.（3）可行性：可通过基本运算有限次执行来实现。

（4）有输入：可有零个或多个.(5）有输出:至少有一个输出。

6.算法分析(1)时间复杂度：（算法的工作量大小）通常把算法中包含基本运算次数的多少称为算法的时间复杂度,也就是说,一个算法的时间复杂度是指该算法的基本运算次数.算法中基本运算次数T（n）是问题规模n的某个函数f（n）,记作：T(n）=O(f(n))（2) 空间复杂度：实现算法所需的存储单元多少第二章线性表1.线性表的基本概念线性表是具有相同特性的数据元素的一个有限序列.该序列中所含元素的个数叫做线性表的长度,用n 表示，n≥0。

2。

线性结构的基本特征为:(1）集合中必存在唯一的一个“第一元素"； (2）集合中必存在唯一的一个“最后元素”;（3）除最后一个元素之外，均有唯一的后继（后件）；（4）除第一个元素之外，均有唯一的前驱（前件)。

数据结构复习要点(整理版)

第一章数据结构概述基本概念与术语1．数据:数据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所处理的符号的总称。

2。

数据元素:数据元素是数据的基本单位,是数据这个集合中的个体,也称之为元素，结点，顶点记录。

（补充:一个数据元素可由若干个数据项组成。

数据项是数据的不可分割的最小单位。

）3．数据对象:数据对象是具有相同性质的数据元素的集合，是数据的一个子集。

（有时候也叫做属性。

)4．数据结构：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。

（1）数据的逻辑结构：数据的逻辑结构是指数据元素之间存在的固有逻辑关系，常称为数据结构。

数据的逻辑结构是从数据元素之间存在的逻辑关系上描述数据与数据的存储无关,是独立于计算机的。

依据数据元素之间的关系，可以把数据的逻辑结构分成以下几种：1.集合：数据中的数据元素之间除了“同属于一个集合“的关系以外，没有其他关系.2.线性结构:结构中的数据元素之间存在“一对一“的关系。

若结构为非空集合，则除了第一个元素之外，和最后一个元素之外,其他每个元素都只有一个直接前驱和一个直接后继。

3。

树形结构：结构中的数据元素之间存在“一对多“的关系.若数据为非空集，则除了第一个元素（根）之外，其它每个数据元素都只有一个直接前驱,以及多个或零个直接后继。

4.图状结构:结构中的数据元素存在“多对多"的关系.若结构为非空集，折每个数据可有多个（或零个）直接后继.(2）数据的存储结构：数据元素及其关系在计算机内的表示称为数据的存储结构。

想要计算机处理数据，就必须把数据的逻辑结构映射为数据的存储结构。

逻辑结构可以映射为以下两种存储结构：1.顺序存储结构：把逻辑上相邻的数据元素存储在物理位置也相邻的存储单元中，借助元素在存储器中的相对位置来表示数据之间的逻辑关系.2.链式存储结构：借助指针表达数据元素之间的逻辑关系。

不要求逻辑上相邻的数据元素物理位置上也相邻。

数据结构知识点归纳

数据结构知识点归纳数据结构知识点归纳1、线性表1.1 数组- 定义：一种连续存储数据的结构，数据在内存中占据一段连续的地质空间。

- 特点：支持随机访问，插入和删除操作效率较低。

- 使用场景：适用于读取频繁，插入和删除较少的情况。

1.2 链表- 定义：一种非连续存储数据的结构，数据在内存中的位置可以是任意的。

- 特点：插入和删除操作效率较高，但访问某个元素需要遍历链表。

- 使用场景：适用于插入和删除频繁，读取较少的情况。

2、栈和队列2.1 栈- 定义：一种先进后出（FILO）的数据结构。

- 特点：只能在栈顶进行插入和删除操作。

- 使用场景：适用于需要记录操作历史、递归等应用场景。

2.2 队列- 定义：一种先进先出（FIFO）的数据结构。

- 特点：只能在队尾插入，在队首删除。

- 使用场景：适用于任务调度、消息处理等应用场景。

3、树3.1 二叉树- 定义：每个节点最多只有两个子节点的树结构。

- 特点：可以快速搜索、插入和删除数据。

- 使用场景：适用于需要快速查找数据的情况。

3.2 平衡二叉树- 定义：左右子树的高度差不超过1的二叉树。

- 特点：可以提高二叉树的操作效率。

- 使用场景：适用于需要频繁插入和删除数据的情况。

3.3 B树- 定义：多路平衡查找树。

- 特点：适用于大规模数据存储和高效查找的场景。

- 使用场景：适用于数据库索引和文件系统的实现。

4、图4.1 有向图- 定义：边有方向的图结构。

- 特点：可以表示有向关系和依赖关系。

- 使用场景：适用于拓扑排序、关系网络等问题。

4.2 无向图- 定义：边无方向的图结构。

- 特点：可以表示无向关系和社交网络。

- 使用场景：适用于最短路径、连通性等问题。

附件：无法律名词及注释：无。

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。

考研数据结构常考知识点

考研数据结构常考知识点一、知识概述《线性表》①基本定义：线性表就是数据像一条线似的排开的结构。

就好比班级里同学们站成一排，每个同学就是一个数据元素，前后顺序是明确的。

②重要程度：在数据结构中非常重要，是好多其他复杂结构的基础。

很多东西都是基于线性表来构建、理解的。

③前置知识：需要对变量、基本数据类型这些有了解。

像你得知道整数、字符这些基本的东西，就像盖楼之前得知道砖头是啥样的。

④应用价值：在存储数据顺序的时候非常有用。

比如图书馆按编号存书，每一本书就像线性表的一个元素。

《栈和队列》①基本定义：栈就像一个桶，东西只能从一头进出，先进后出。

而队列呢，像排队买东西，从一头进，另一头出，先进先出。

②重要程度：也是数据结构里常见的保存数据的方式，在程序运行中存储一些临时数据很有用。

③前置知识：线性表的知识，因为栈和队列可以看作是特殊的线性表。

④应用价值：在操作系统里任务调度可以用到队列，栈在表达式求值的时候可以用，像计算器计算式子的时候在后台可能就是用栈的方式去处理父子运算顺序的。

二、知识体系①知识图谱：线性表在数据结构里是基础中的基础，栈和队列是线性表的衍生。

②关联知识：树和图的一些遍历算法可能会用到栈或者队列辅助实现，比如树的深度优先遍历用栈方便，广度优先遍历用队列合适。

③重难点分析：线性表理解不难，但是运用起来要熟练有点难。

栈和队列重点是搞清楚它们进出数据的规则，难点是在不同问题里选择合适的结构。

④考点分析：线性表会考操作、存储结构之类的，栈和队列会考查入栈出栈、入队出队的操作顺序，还会结合一些应用题考查。

三、详细讲解【线性表- 理论概念类】①概念辨析：线性表就是n个数据元素的有限序列。

这里面每个元素都是单个数据，而且有顺序。

②特征分析：顺序性，每个元素都有固定的顺序位置。

还有有限性，元素个数是有限的。

③分类说明：可以分为顺序表，就是元素存在连续的存储单元里；还有链表，元素分布在不同的存储单元，通过指针联系起来。

数据结构知识点全面总结—精华版

第1章绪论内容提要：◆数据结构研究的内容。

针对非数值计算的程序设计问题，研究计算机的操作对象以及它们之间的关系和操作。

数据结构涵盖的内容：◆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。

◆算法的定义及五个特征。

算法——是对特定问题求解步骤的一种描述，它是指令的有限序列，是一系列输入转换为输出的计算步骤。

算法的基本特性：输入、输出、有穷性、确定性、可行性◆算法设计要求。

①正确性、②可读性、③健壮性、④效率与低存储量需求◆算法分析。

时间复杂度、空间复杂度、稳定性学习重点：◆数据结构的“三要素”：逻辑结构、物理（存储）结构及在这种结构上所定义的操作（运算）。

◆用计算语句频度来估算算法的时间复杂度。

第二章线性表内容提要：◆线性表的逻辑结构定义，对线性表定义的操作。

线性表的定义：用数据元素的有限序列表示◆线性表的存储结构：顺序存储结构和链式存储结构。

顺序存储定义：把逻辑上相邻的数据元素存储在物理上相邻的存储单元中的存储结构。

链式存储结构: 其结点在存储器中的位置是随意的，即逻辑上相邻的数据元素在物理上不一定相邻。

通过指针来实现！◆线性表的操作在两种存储结构中的实现。

数据结构的基本运算：修改、插入、删除、查找、排序1)修改——通过数组的下标便可访问某个特定元素并修改之。

核心语句:V[i]=x;顺序表修改操作的时间效率是O(1)2)插入——在线性表的第i个位置前插入一个元素实现步骤：①将第n至第i 位的元素向后移动一个位置；②将要插入的元素写到第i个位置；③表长加1。

数据结构必考知识点归纳

数据结构必考知识点归纳数据结构是计算机科学中的核心概念之一，它涉及到数据的组织、存储、管理和访问方式。

以下是数据结构必考知识点的归纳：1. 基本概念：- 数据结构的定义：数据结构是数据元素的集合，这些数据元素之间的关系，以及在这个集合上定义的操作。

- 数据类型：基本数据类型和抽象数据类型（ADT）。

2. 线性结构：- 数组：固定大小的元素集合，支持随机访问。

- 链表：由一系列节点组成，每个节点包含数据部分和指向下一个节点的指针。

- 单链表：每个节点指向下一个节点。

- 双链表：每个节点同时指向前一个和下一个节点。

- 循环链表：最后一个节点指向第一个节点或第一个节点指向最后一个节点。

3. 栈（Stack）：- 后进先出（LIFO）的数据结构。

- 主要操作：push（入栈）、pop（出栈）、peek（查看栈顶元素）。

4. 队列（Queue）：- 先进先出（FIFO）的数据结构。

- 主要操作：enqueue（入队）、dequeue（出队）、peek（查看队首元素）。

- 特殊类型：循环队列、优先队列。

5. 递归：- 递归函数：一个函数直接或间接地调用自身。

- 递归的三要素：递归终止条件、递归工作量、递归调用。

6. 树（Tree）：- 树是节点的集合，其中有一个特定的节点称为根，其余节点称为子节点。

- 二叉树：每个节点最多有两个子节点的树。

- 二叉搜索树（BST）：左子树的所有节点的值小于或等于节点的值，右子树的所有节点的值大于或等于节点的值。

7. 图（Graph）：- 图是由顶点（节点）和边（连接顶点的线）组成的。

- 图的表示：邻接矩阵、邻接表。

- 图的遍历：深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）。

8. 排序算法：- 基本排序：选择排序、冒泡排序、插入排序。

- 效率较高的排序：快速排序、归并排序、堆排序。

9. 查找算法：- 线性查找：在数据结构中顺序查找。

- 二分查找：在有序数组中查找，时间复杂度为O(log n)。

数据结构导论考点知识总结

数据结构导论考点知识总结第一章概论1、程序设计的实质是数据表示和数据处理。

2、数据表示：将是数据从机外表示转向机内表示。

3、数据处理：有适当的可执行语句编制程序，以便让计算机去执行对数据的机内表示的各种操作，从而实现处理要求，得到所需的结果的工作。

4、凡是被计算机存储加工的对象通常称为数据。

5、数据元素：是数据的基本单位，在程序中作为一个整体而加以考虑和处理。

数据元素通常是数据项组成的。

6、数据的三个层次：数据项---数据元素---数据7、逻辑关系：是指数据元素之间的关联方式或称“邻接关系”。

8、数据元素之间逻辑关系的整体称为逻辑结构。

9、数据的四类基本组成形式：①集合中任何两个结点之间都没有逻辑关系，组成形式松散。

②线性结构中结点按逻辑关系一次排列形成一条“锁链”。

③树形结构具有分支、层次特性，其形态有点像自然界中的树。

④图状结构最复杂，其中的各个结点按逻辑关系互相缠绕，任何两个结点都可以邻接。

10、运算分成一下两种类型：1、加工型运算如：删除、更新2、引用型运算如：查找、读取、插入11、四种基本存储方式：顺序存储方式（每个存储结点只含有一个数据元素。

按这种表示方式表示逻辑关系的存储结构叫顺序存储结构）、链式存储方式（每个存储结点不仅含有一个数据元素，还包含已组指针。

）、索引存储方式（每个存储结点只含一个数据元素，所有存储结点连续存放。

按这种方式组织起来的存储结构称为索引存储结构。

）、散列存储方式（每个结点含有一个数据元素，各个结点均匀分布在存储区里，用散列函数指示各结点的存储位置或位置区间端点。

相应的存储结构称为散列存储结构）。

12、算法可分为以下三类：1、运行终止的程序可执行部分。

2、伪语言算法。

3、非形式算法。

13、评价算法的质量：①正确性②易读性③健壮性④高效性14、以算法在所有输入下的计算量的最大值作为算法的计算量，这种计算量称为算法的最坏时间复杂性或最坏时间复杂度。

15、以算法在所有输入下的计算量的加权平均值作为算法的计算量，这种计算量称为算法的平均时间复杂性或者平均时间复杂度。

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。

数据结构重点整理

数据结构重点整理第一点：数据结构的基本概念与类型数据结构是计算机科学中用于存储、组织和管理数据的一种方式。

它涉及多种不同的技术和算法，旨在提高数据处理的效率和可靠性。

数据结构可以根据其组织和操作方式的不同，分为多种基本类型，包括但不限于：1.1 线性结构线性结构是最常见的数据结构类型，其特点是数据元素之间存在一对一的关系。

常见的线性结构有：•数组：一种固定大小的数据集合，元素按顺序存储，可以通过索引快速访问。

•链表：由一系列节点组成，每个节点包含数据部分和指向下一个节点的指针。

•栈：遵循后进先出（LIFO）原则的线性结构，主要用于解决递归和深度优先搜索等问题。

•队列：遵循先进先出（FIFO）原则的线性结构，常用于广度优先搜索和任务调度等场景。

1.2 非线性结构非线性结构的数据元素之间存在一对多或多对多的关系，可以更有效地模拟现实世界中的复杂关系。

常见的非线性结构有：•树：由节点组成的层次结构，每个节点包含数据部分和指向子节点的指针。

•图：由顶点（节点）和边组成的结构，用于模拟实体之间的复杂关系和网络结构。

第二点：数据结构在实际应用中的重要性数据结构在现代计算机科学和软件开发中扮演着至关重要的角色。

掌握和应用合适的数据结构可以大幅提高程序的性能、可维护性和可扩展性。

2.1 性能优化选择合适的数据结构对于优化程序性能至关重要。

例如，使用哈希表可以实现对数据的快速查找和插入，而使用平衡树可以实现更高效的数据更新和删除操作。

对于大规模数据处理，合适的数据结构可以显著降低计算复杂度，提高程序的响应速度。

2.2 代码可读性和可维护性良好的数据结构设计可以提高代码的可读性和可维护性。

清晰的数据结构使代码更易于理解和修改，降低出现bug的风险，并提高开发效率。

此外，合理的结构设计可以避免不必要的数据冗余和耦合，使得系统更加模块化和灵活。

2.3 算法实现数据结构是算法实现的基础。

许多高效的算法，如排序、搜索、动态规划等，都依赖于特定的数据结构。

数据结构重点知识点

数据结构重点知识点第一章概论1. 数据是信息的载体。

2. 数据元素是数据的基本单位。

3. 一个数据元素可以由若干个数据项组成。

4. 数据结构指的是数据之间的相互关系，即数据的组织形式。

5. 数据结构一般包括以下三方面内容：数据的逻辑结构、数据的存储结构、数据的运算①数据元素之间的逻辑关系，也称数据的逻辑结构，数据的逻辑结构是从逻辑关系上描述数据，与数据的存储无关，是独立于计算机的。

②数据元素及其关系在计算机存储器内的表示，称为数据的存储结构。

数据的存储结构是逻辑结构用计算机语言的实现，它依赖于计算机语言。

③数据的运算，即对数据施加的操作。

最常用的检索、插入、删除、更新、排序等。

6. 数据的逻辑结构分类: 线性结构和非线性结构①线性结构：若结构是非空集，则有且仅有一个开始结点和一个终端结点，并且所有结点都最多只有一个直接前趋和一个直接后继。

线性表是一个典型的线性结构。

栈、队列、串等都是线性结构。

②非线性结构：一个结点可能有多个直接前趋和直接后继。

数组、广义表、树和图等数据结构都是非线性结构。

7.数据的四种基本存储方法: 顺序存储方法、链接存储方法、索引存储方法、散列存储方法（1）顺序存储方法：该方法把逻辑上相邻的结点存储在物理位置上相邻的存储单元里，结点间的逻辑关系由存储单元的邻接关系来体现。

通常借助程序语言的数组描述。

（2）链接存储方法：该方法不要求逻辑上相邻的结点在物理位置上亦相邻，结点间的逻辑关系由附加的指针字段表示。

通常借助于程序语言的指针类型描述。

（3）索引存储方法：该方法通常在储存结点信息的同时，还建立附加的索引表。

索引表由若干索引项组成。

若每个结点在索引表中都有一个索引项，则该索引表称之为稠密索引，稠密索引中索引项的地址指示结点所在的存储位置。

若一组结点在索引表中只对应一个索引项，则该索引表称为稀疏索引稀疏索引中索引项的地址指示一组结点的起始存储位置。

索引项的一般形式是：(关键字、地址)关键字是能唯一标识一个结点的那些数据项。

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。

数据结构的重点知识点