2021年自学考试数据结构重点总结02331整理
【2331】数据结构各章考试复习要点(打印版)
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【2331】数据结构考试要点概论- 基本概念和术语(一)数据(Data)数据是信息的载体。
它能够被计算机识别、存储和加工处理,是计算机程序加工的"原料"。
随着计算机应用领域的扩大,数据的范畴包括:整数、实数、字符串、图像和声音等。
数据元素(Data Element)数据元素是数据的基本单位。
数据元素也称元素、结点、顶点、记录。
一个数据元素可以由若干个数据项(也可称为字段、域、属性)组成。
数据项是具有独立含义的最小标识单位。
数据结构(Data Structure)数据结构指的是数据之间的相互关系,即数据的组织形式。
1.数据结构一般包括以下三方面内容:①数据元素之间的逻辑关系,也称数据的逻辑结构(Logical Structure);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。
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。
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(Storage Structure);数据的存储结构是逻辑结构用计算机语言的实现(亦称为映象),它依赖于计算机语言。
对机器语言而言,存储结构是具体的。
一般,只在高级语言的层次上讨论存储结构。
③数据的运算,即对数据施加的操作。
数据的运算定义在数据的逻辑结构上,每种逻辑结构都有一个运算的集合。
最常用的检索、插入、删除、更新、排序等运算实际上只是在抽象的数据上所施加的一系列抽象的操作。
所谓抽象的操作,是指我们只知道这些操作是"做什么",而无须考虑"如何做"。
只有确定了存储结构之后,才考虑如何具体实现这些运算。
为了增加对数据结构的感性认识,下面举例来说明有关数据结构的概念。
【例1.1】学生成绩表,见下表。
注意:在表中指出数据元素、数据项、开始结点和终端结点等概念(1)逻辑结构表中的每一行是一个数据元素(或记录、结点),它由学号、姓名、各科成绩及平均成绩等数据项组成。
全国2021年10月数据结构试题及答案
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全国2021年10月数据结构试题及答案课程代码:02331第一部份选择题(30分)一、单项选择题(本大题共15小题,每小题2分,共30分)在每小题列出的四个选项中只有一个选项是符合题目要求的,请将正确选项前的字母填在题后的括号内。
1.算法指的是()A.计算机程序 B.解决问题的计算方式C.排序算法 D.解决问题的有限运算序列2.线性表采用链式存储时,结点的存储地址()A.必需是不持续的B.持续与否都可C.必需是持续的D.和头结点的存储地址相持续3.将长度为n的单链表链接在长度为m的单链表以后的算法的时间复杂度为() A.O(1) B.O(n) C.O(m) D.O(m+n)4.由两个栈共享一个向量空间的益处是:()A.减少存取时间,降低下溢发生的机率B.节省存储空间,降低上溢发生的机率C.减少存取时间,降低上溢发生的机率D.节省存储空间,降低下溢发生的机率5.设数组data[m]作为循环队列SQ的存储空间,front为队头指针,rear为队尾指针,则执行出队操作后其头指针front值为()A.front=front+1 B.front=(front+1)%(m-1)C.front=(front-1)%m D.front=(front+1)%m6.如下陈述中正确的是()A.串是一种特殊的线性表 B.串的长度必需大于零C.串中元素只能是字母 D.空串就是空白串7.若目标串的长度为n,模式串的长度为[n/3],则执行模式匹配算法时,在最坏情况下的时间复杂度是()A.O() B.O(n) C.O(n2) D.O(n3)8.一个非空广义表的表头()A.不可能是子表 B.只能是子表C.只能是原子 D.可以是子表或原子9.假设以带行表的三元组表表示稀疏矩阵,则和下列行表0 2 3 3 5对应的稀疏矩阵是()10.在一棵度为3的树中,度为3的结点个数为2,度为2 的结点个数为1,则度为0的结点个数为( )A.4 B.5 C.6 D.711.在含n个极点和e条边的无向图的邻接矩阵中,零元素的个数为( )A.e B.2e C.n2-e D.n2-2e12.假设一个有n个极点和e条弧的有向图用邻接表表示,则删除与某个极点vi相关的所有弧的时间复杂度是( )A.O(n) B.O(e) C.O(n+e) D.O(n*e)13.用某种排序方式对关键字序列(25,84,21,47,15,27,68,35,20)进行排序时,序列的转变情况如下:20,15,21,25,47,27,68,35,8415,20,21,25,35,27,47,68,8415,20,21,25,27,35,47,68,84则所采用的排序方式是()A.选择排序 B.希尔排序 C.归并排序 D.快速排序14.适于对动态查找表进行高效率查找的组织结构是()A.有序表 B.分块有序表 C.三叉排序树 D.线性链表15.不定长文件是指()A.文件的长度不固定 B.记录的长度不固定C.字段的长度不固定 D.关键字项的长度不固定第二部份非选择题(共70分)二、填空题(本大题共10小题,每小题2分,如有两个空格,每一个空格1分,共20分)不写解答进程,将正确的答案写在每小题的空格内。
数据结构知识点整理
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数据结构知识点整理第一点:数据结构的基本概念与类型数据结构是计算机科学中的一个重要分支,它研究的是如何有效地存储、组织和管理数据,以便于计算机可以高效地进行数据的读取、插入、删除等操作。
数据结构的基本概念主要包括两个方面:数据的逻辑结构与数据的物理结构。
1.1 数据的逻辑结构数据的逻辑结构主要描述数据的逻辑关系,不涉及数据的存储方式。
常见的逻辑结构有:•线性结构:如线性表、栈、队列、串等。
线性结构的特点是数据元素之间存在一对一的关系,每个数据元素只有一个直接前驱和一个直接后继。
•非线性结构:如树、图等。
非线性结构的特点是数据元素之间存在一对多或者多对多的关系。
其中,树结构是一种重要的非线性结构,它具有层次性,每个数据元素(树节点)有零个或多个子节点。
1.2 数据的物理结构数据的物理结构主要描述数据在计算机内存中的存储方式,它直接影响了计算机对数据的访问效率。
常见的物理结构有:•顺序存储结构:如数组、链表等。
顺序存储结构将数据元素按照一定的顺序存放在计算机内存中,相邻的数据元素在内存中也是相邻的。
•链式存储结构:如单链表、双向链表、循环链表等。
链式存储结构通过指针将不连续的数据元素连接起来,每个数据元素只存储数据本身以及指向下一个数据元素的指针。
1.3 数据结构的应用场景不同的数据结构适用于不同的应用场景。
例如:•线性表:适用于顺序访问数据元素的场景,如学生成绩管理系统。
•栈和队列:适用于后进先出(LIFO)或先进先出(FIFO)的场景,如表达式求值、任务调度等。
•树结构:适用于具有层次关系的数据组织,如文件系统的目录结构、HTML文档的DOM树等。
•图结构:适用于表示复杂的关系,如社交网络、交通网络等。
第二点:常见数据结构算法与应用在计算机科学中,算法是解决问题的一系列清晰指令。
结合数据结构,算法可以有效地解决实际问题。
以下是一些常见的数据结构及其相关算法与应用。
2.1 线性表的算法与应用线性表是最基本的逻辑结构。
自学考试《数据结构》各章复习要点总结
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测头的测力和测针的长度
测力影响测量精度 选择适合测针长度的测头,注意测力和测针长度(重量)的协调。 自动更换测针组的校正必须成组校正
测针长度与触发角度
测量元素的分析
单击此处添加文本具体内容
PART.02
元素的测针半径补偿
点的半径补偿方向,以坐标系的轴向和测头回退方向为准。
测量元素的分析
测针校正的方法
量块、环规、球 测头校正有多种方法:可以利用量块、环规进行测量,改变测针直径直到测量出准确结果。 最好的校正是使用标准球,既可以测准直径,又可以得出测针的位置关系。
为什么测针的等效直径小于名义值
只有接触后才能触发。 触发后的计数锁存的时间。 测量机停止时惯性。 测针变形。 测针越长,等效直径越小。 校正测针的速度要与测量速度一致。
面、线的测头补偿。 圆、圆柱、圆锥的半径补偿。 曲线、曲面的半径补偿。 测量误差和测点的数量
测量元素的分析
测量距离 小平面的距离。 测孔还是测圆柱。
坐标系
单击此处添加文本具体内容
PART.03
测量公差(如:位置度)的需要。 程序测量的需要。 准确测量的需要。 辅助测量。
零件坐标系
为什么建零件坐标系
几个难题
小圆弧
小于1/4圆,会出现很大的测量误差,分辨力、重复性原因。增加测量点。 改变方法,测量轮廓。 拟合的方法。(根据具体情况,探讨)
拟合法测量小圆弧
几个难题
同轴度
基准与被测的关系。 测量方法的限制。 按照实际使用的情况处理。
同轴度测量
窄平面的平行和垂直度 窄平面对矢量方向影响大的因素。 输入参考长度的选择。 转换测面为测线。
回转体零件坐标系
单击此处添加正文,文字是您思想的提炼,为了演示发布的良好效果,请言简意赅地阐述您的观点。您的内容已经简明扼要,字字珠玑,但信息却千丝万缕、错综复杂,需要用更多的文字来表述;但请您尽可能提炼思想的精髓,否则容易造成观者的阅读压力,适得其反。
数据结构考试重点必背
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:数据结构课程的任务是:讨论数据的各种逻辑结构、在计算机中的存储结构以及各种操作的算法设计。
:数据:是客观描述事物的数字、字符以及所有的能输入到计算机中并能被计算机接收的各种集合的统称。
数据元素:表示一个事物的一组数据称作是一个数据元素,是数据的基本单位。
数据项:是数据元素中有独立含义的、不可分割的最小标识单位。
数据结构概念包含三个方面:数据的逻辑结构、数据的存储结构的数据的操作。
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定义在此集合上的若干关系来表示,数据结构可以分为三种:线性结构、树结构和图。
:数据元素及其关系在计算机中的存储表示称为数据的存储结构,也称为物理结构。
数据的存储结构基本形式有两种:顺序存储结构和链式存储结构。
:算法:一个算法是一个有穷规则的集合,其规则确定一个解决某一特定类型问题的操作序列。
算法规则需满足以下五个特性:输入——算法有零个或多个输入数据。
输出——算法有一个或多个输出数据,与输入数据有某种特定关系。
有穷性——算法必须在执行又穷步之后结束。
确定性——算法的每个步骤必须含义明确,无二义性。
可行性——算法的每步操作必须是基本的,它们的原则上都能够精确地进行,用笔和纸做有穷次就可以完成。
有穷性和可行性是算法最重要的两个特征。
:算法与数据结构:算法建立数据结构之上,对数据结构的操作需用算法来描述。
算法设计依赖数据的逻辑结构,算法实现依赖数据结构的存储结构。
:算法的设计应满足五个目标:正确性:算法应确切的满足应用问题的需求,这是算法设计的基本目标。
健壮性:即使输入数据不合适,算法也能做出适当的处理,不会导致不可控结高时间效率:算法的执行时间越短,时间效率越高。
果。
高空间效率:算法执行时占用的存储空间越少,空间效率越高。
可读性:算法的可读性有利于人们对算法的理解。
:度量算法的时间效率,时间复杂度,(课本39页)。
:递归定义:即用一个概念本身直接或间接地定义它自己。
数据结构知识点总结
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数据结构知识点总结在计算机科学中,数据结构是一门非常重要的基础学科,它研究的是数据的组织、存储和管理方式,以及如何对这些数据进行高效的操作和处理。
下面就让我们一起来梳理一下数据结构中的一些关键知识点。
一、线性表线性表是最基本的数据结构之一,它是由零个或多个数据元素组成的有限序列。
线性表有两种常见的实现方式:顺序表和链表。
顺序表是将数据元素存储在一段连续的内存空间中,通过数组来实现。
顺序表的优点是可以随机访问任意元素,时间复杂度为 O(1);缺点是插入和删除操作需要移动大量元素,时间复杂度为 O(n)。
链表则是通过指针将各个数据元素链接起来,不要求内存连续。
链表分为单链表、双链表和循环链表等。
链表的优点是插入和删除操作方便,只需修改指针,时间复杂度为 O(1);缺点是不能随机访问,需要从头开始遍历,时间复杂度为 O(n)。
二、栈和队列栈是一种特殊的线性表,它遵循“后进先出”(Last In First Out,LIFO)的原则。
可以将栈想象成一个只有一端开口的桶,先放入的元素被压在底部,后放入的元素在顶部,取出元素时只能从顶部取出。
栈的常见操作有入栈(push)和出栈(pop)。
队列则是遵循“先进先出”(First In First Out,FIFO)原则的线性表。
就像排队买票一样,先到的人先得到服务。
队列的常见操作有入队(enqueue)和出队(dequeue)。
三、数组和字符串数组是一种顺序存储的线性表,它的元素类型相同,并且存储在连续的内存空间中。
数组可以通过下标快速访问元素,但插入和删除操作的效率较低。
字符串是由字符组成的数组,在处理字符串时,常常需要进行字符串的比较、查找、拼接等操作。
常见的字符串算法有字符串匹配算法(如暴力匹配、KMP 算法等)。
四、树树是一种非线性的数据结构,它由节点和边组成。
常见的树结构有二叉树、二叉搜索树、AVL 树、红黑树等。
二叉树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。
数据结构重点整理
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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。
自考02331数据结构重点总结
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自考02331数据结构重点总结(最终修订)第一章概论1.瑞士计算机科学家沃思提出:算法+数据结构=程序。
算法是对数据运算的描述,而数据结构包括逻辑结构和存储结构。
由此可见,程序设计的实质是针对实际问题选择一种好的数据结构和设计一个好的算法,而好的算法在很大程度上取决于描述实际问题的数据结构。
2.数据是信息的载体。
数据元素是数据的基本单位。
一个数据元素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。
数据对象是具有相同性质的数据元素的集合。
3.数据结构指的是数据元素之间的相互关系,即数据的组织形式。
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数据的逻辑结构是从逻辑关系上描述数据,与数据元素的存储结构无关,是独立于计算机的。
数据的逻辑结构分类:线性结构和非线性结构。
线性表是一个典型的线性结构。
栈、队列、串等都是线性结构。
数组、广义表、树和图等数据结构都是非线性结构。
②数据元素及其关系在计算机内的存储方式,称为数据的存储结构(物理结构)。
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。
最常用的检索、插入、删除、更新、排序等。
4.数据的四种基本存储方法:顺序存储、链接存储、索引存储、散列存储(1)顺序存储:通常借助程序设计语言的数组描述。
(2)链接存储:通常借助于程序语言的指针来描述。
(3)索引存储:索引表由若干索引项组成。
关键字是能唯一标识一个元素的一个或多个数据项的组合。
(4)散列存储:该方法的基本思想是:根据元素的关键字直接计算出该元素的存储地址。
5.算法必须满足5个准则:输入,0个或多个数据作为输入;输出,产生一个或多个输出;有穷性,算法执行有限步后结束;确定性,每一条指令的含义都明确;可行性,算法是可行的。
算法与程序的区别:程序必须依赖于计算机程序语言,而一个算法可用自然语言、计算机程序语言、数学语言或约定的符号语言来描述。
数据结构重点整理
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数据结构重点整理数据结构是计算机科学中的重要基石,它对于高效地存储、组织和处理数据起着关键作用。
接下来,让我们一同深入探讨数据结构中的一些重点内容。
首先,我们来谈谈数组。
数组是一种最简单、最基本的数据结构。
它是一组相同类型元素的有序集合,通过下标可以快速访问其中的元素。
数组的优点在于访问元素的时间复杂度为 O(1),也就是说,无论数组的大小如何,只要知道元素的下标,就能在恒定的时间内获取到对应的值。
但数组的缺点也很明显,它的长度是固定的,一旦创建就无法改变,如果需要添加或删除元素,可能会比较麻烦。
链表则与数组不同。
链表中的元素在内存中不是连续存储的,而是通过指针相互连接。
链表分为单向链表、双向链表和循环链表等。
链表的优点是添加和删除元素相对容易,只需要修改指针即可,时间复杂度通常为 O(1)。
但访问链表中的元素就没有数组那么高效了,需要从头节点开始遍历,时间复杂度为 O(n)。
栈是一种特殊的线性表,它遵循“后进先出”的原则。
就像往一个桶里放东西,最后放进去的会最先被拿出来。
栈的应用非常广泛,比如函数调用时的栈帧、表达式求值等。
队列则是遵循“先进先出”原则的线性表,就像排队买东西,先到的先服务。
队列在很多场景中也有重要作用,比如操作系统中的任务调度、网络中的数据包传输等。
接下来是树结构。
二叉树是树结构中最常见的一种。
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。
二叉搜索树是一种特殊的二叉树,它的左子节点的值小于父节点的值,右子节点的值大于父节点的值。
这样的特性使得在二叉搜索树中查找、插入和删除元素的平均时间复杂度为 O(log n)。
平衡二叉树则是对二叉搜索树的一种优化,通过自动调整树的结构,保持树的高度平衡,从而提高操作的效率。
此外,还有堆这种数据结构。
堆分为最大堆和最小堆。
最大堆中,每个节点的值都大于或等于其子节点的值;最小堆则相反,每个节点的值都小于或等于其子节点的值。
堆常用于实现优先队列,能够快速获取到最大或最小元素。
自考数据结构重点(珍藏版)
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自考数据结构重点(珍藏版)自考数据结构重点(珍藏版)一、介绍数据结构是计算机科学中非常重要的概念,它涉及到组织、管理和存储数据的方法。
掌握数据结构的核心概念对于程序设计和算法的实现至关重要。
本文将介绍自考数据结构课程的重点内容,帮助您更好地理解和应用这些知识。
二、线性表1. 数组数组是最简单的一种数据结构,它是一种线性表的结构,其中的元素按照一定顺序排列。
我们可以通过数组下标来访问和修改对应位置的元素。
2. 链表链表是另一种常用的线性表结构,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。
链表的优点是插入和删除操作的效率较高,但访问任意位置的元素需要遍历整个链表。
三、栈和队列1. 栈栈是一种具有后进先出(LIFO)特点的数据结构,主要包含入栈和出栈两种操作。
入栈将元素压入栈顶,出栈将栈顶元素移除。
2. 队列队列是一种具有先进先出(FIFO)特点的数据结构,主要包含入队和出队两种操作。
入队将元素插入队尾,出队将队头元素移除。
四、树树是一种自然且常用的数据结构,它具有层次结构和分支结构的特点。
1. 二叉树二叉树是树结构中最简单且常见的一种形式。
每个节点最多有两个子节点,分别是左子节点和右子节点。
2. 二叉搜索树二叉搜索树是一种特殊的二叉树,它的左子树中的值都小于根节点,右子树中的值都大于根节点。
这个特点使得二叉搜索树在查找和插入操作上有较高的效率。
五、图图是一种非线性的数据结构,它由节点和边组成。
图的节点可以表示不同的实体,边表示节点之间的联系。
1. 有向图和无向图有向图中的边有方向性,而无向图中的边没有方向性。
2. 最短路径算法最短路径算法用于计算两个节点之间的最短路径长度。
常见的最短路径算法包括迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法。
六、排序算法排序算法用于将一组数据按照特定顺序进行排列。
1. 冒泡排序冒泡排序通过交换相邻的元素来进行排序。
它重复地遍历数列,每次比较相邻的两个元素,将较大的元素移动到后面。
数据结构与算法学习重点整理
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数据结构与算法学习重点整理在数据结构与算法学习中,我整理了以下重点内容:一、数据结构1. 数组:存储相同类型数据的连续内存空间。
可以快速访问任意位置的元素,但插入和删除操作效率较低。
2. 链表:通过指针将数据节点连接起来。
对于插入和删除操作效率较高,但访问元素需要遍历整个链表。
3. 栈:先进后出(LIFO)的数据结构。
适合处理需要后进先出顺序的问题,如函数调用、表达式求值等。
4. 队列:先进先出(FIFO)的数据结构。
适合处理需要按顺序处理的问题,如任务调度、消息传递等。
5. 树:由节点和指向其他节点的边组成的非线性数据结构。
包括二叉树、二叉搜索树、堆、平衡二叉树等。
6. 图:由节点和节点之间的边组成的非线性数据结构。
包括有向图和无向图,可以用来解决网络相关的问题。
7. 哈希表:通过哈希函数将关键字映射到存储位置,实现快速的查找和插入操作。
二、算法1. 排序算法:- 冒泡排序:比较相邻元素并交换位置,将较大(或较小)的元素逐渐冒泡到最后(或最前)。
- 快速排序:选择一个基准元素,将比基准小的元素移到左边,比基准大的元素移到右边,再对左右两部分进行递归排序。
- 归并排序:将待排序序列不断分割成子序列,分别进行排序后再合并。
2. 查找算法:- 二分查找:对于已排序的数组,每次通过比较中间元素与目标值,将查找范围缩小一半,直到找到目标或范围为空。
- 哈希查找:通过哈希表将关键字映射到存储位置,实现O(1)时间复杂度的查找。
- 顺序查找:逐个遍历待查找序列,直到找到目标值或遍历完所有元素。
3. 图算法:- 深度优先搜索(DFS):从起始节点出发,逐个访问其邻接节点,并递归遍历下去,直到无法继续深入为止。
- 广度优先搜索(BFS):从起始节点出发,逐层访问其邻接节点,直到找到目标节点或遍历完整个图。
- 最短路径算法:如Dijkstra算法、Bellman-Ford算法等,用于找到图中两个节点之间的最短路径。
10月自考数据结构02331试题及答案解析
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10月自考数据结构02331试题及答案解析10月自考数据结构02331试题及答案解析lO月高等教育自学考试全国统一命题考试数据结构试卷(课程代码02331)本试卷共8页。
满分l00分。
考试时间l50分钟。
考生答题注意事项:1.本卷所有试题必须在答题卡上作答。
答在试卷上无效,试卷空白处和背面均可作草稿纸. 2.第一部分为选择题。
必须对应试卷上的题号使用2B铅笔将“答题卡”的相应代码涂黑。
3.第二部分为非选择题。
必须注明大、小题号,使用0.5毫米黑色字迹签字笔作答。
4.合理安排答题空间.超出答题区域无效。
第一部分选择题一、单项选择题(本大题共l5小题,每小题2分,共30分)在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的,请将其选出并将“答题卡”的相应代码涂黑。
未涂、错涂或多涂均无分。
1.下列选项中,不属于线性结构的是A.网 B.栈 C.队列D.线性表2.长度为n的顺序表,删除位置i上的元素(0≤i≤n一1),需要移动的元素个数为A.n—i B.n—i—l C.i D.i+13.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C.顺序栈不需要判定栈空,而链栈需要判定D.顺序栈不需要判定栈空,链栈也不需要判定4.若一个栈以数组V[0..n-1]存储,初始栈顶指针top为n,则x入栈的正确操作是A.top=top+1;V[top]=x B.V[top]=x;top=top+1 C.top=top一1;V[mp]=x D.V[top]=x;top=top—l 5.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+2556.广义表A=(x,((y),((a)),A))的深度是A.2 B.3 C.4 D.∞7.一棵左子树为空的二叉树在前序线索化后,其空指针域个数为A.0 B.1 C.2 D.不确定8.下列关于哈夫曼树的叙述中,错误的是A.用n个结点构造的哈夫曼树是唯一的B.哈夫曼树中只有度为0或度为2的结点C.树中两个权值最小的结点可能是兄弟结点D.同一结点集构造的二叉树中,哈夫曼树的WPL最小9.6个顶点的强连通图中,含有的边数至少是A.4 B.5 C.6 D.710.对题l0图进行深度优先搜索遍历,下列选项中,正确的遍历序列是12.有向图采用邻接矩阵存储,某一行中非零元素的个数等于A.对应顶点v的度B.对应顶点v的出度C.对应顶点v的入度D.依附于对应顶点v的边数13.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}C.{102,93,55,60,89,24}D.{102,60。
数据结构必考知识点归纳
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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)。
最新全国自考数据结构(02331)试题及答案
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最新全国自考数据结构(02331)试题及答案全国2012年10月高等教育自学考试数据结构试题课程代码:02331请考生按规定用笔将所有试题的答案涂、写在答题纸上。
选择题部分注意事项:1. 答题前,考生务必将自己的考试课程名称、姓名、准考证号用黑色字迹的签字笔或钢笔填写在答题纸规定的位置上。
2. 每小题选出答案后,用2B铅笔把答题纸上对应题目的答案标号涂黑。
如需改动,用橡皮擦干净后,再选涂其他答案标号。
不能答在试题卷上。
一、单项选择题(本大题共l5小题,每小题2分,共30分)在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的,请将其选出并将“答题纸”的相应代码涂黑。
错涂、多涂或未涂均无分。
1.一个算法的时间耗费的数量级称为该算法的A.效率B.难度C.可实现性D.时间复杂度2.顺序表便于A.插入结点B.删除结点C.按值查找结点D.按序号查找结点3.设带头结点的单循环链表的头指针为head,指针变量P指向尾结点的条件是A.p->next->next==head B.p->next==headC.p->next->next==NULL D.p->next==NULL4.设以数组A[0..m-1]存放循环队列,front指向队头元素,rear 指向队尾元素的下一个位置,则当前队列中的元素个数为A.(rear-front+m)%m B.rear-front+1C.(front-rear+m)%m D.(rear-front)%m5.下列关于顺序栈的叙述中,正确的是A.入栈操作需要判断栈满,出栈操作需要判断栈空B.入栈操作不需要判断栈满,出栈操作需要判断栈空C.入栈操作需要判断栈满,出栈操作不需要判断栈空D.入栈操作不需要判断栈满,出栈操作不需要判断栈空6.A是一个10×10的对称矩阵,若采用行优先的下三角压缩存储,第一个元素a0,0的存储地址为1,每个元素占一个存储单元,则a7,5的地址为A.25 B.26C.33 D.347.树的后序遍历等价于该树对应二叉树的A.层次遍历B.前序遍历C.中序遍历D.后序遍历8.使用二叉线索树的目的是便于A.二叉树中结点的插入与删除B.在二叉树中查找双亲C.确定二叉树的高度D.查找一个结点的前趋和后继9.设无向图的顶点个数为n,则该图边的数目最多为A.n-l B.n(n-1)/2C.n(n+1)/2 D.n210.可进行拓扑排序的图只能是A.有向图B.无向图C.有向无环图D.无向连通图11.下列排序方法中稳定的是A.直接插入排序B.直接选择排序C.堆排序D.快速排序12.下列序列不为..堆的是A.75,45,65,30,15,25 B.75,65,45,30,25,15C.75,65,30,l5,25,45 D.75,45,65,25,30,1513.对线性表进行二分查找时,要求线性表必须是A.顺序存储B.链式存储C.顺序存储且按关键字有序D.链式存储且按关键字有序14.分别用以下序列生成二叉排序树,其中三个序列生成的二叉排序树是相同的,不同..的序列是A.(4,1,2,3,5) B.(4,2,3,l,5)C.(4,5,2,1,3) D.(4,2,1,5,3)15.下列关于m阶B树的叙述中,错误..的是A.每个结点至多有m个关键字B.每个结点至多有m棵子树C.插入关键字时,通过结点分裂使树高增加D.删除关键字时通过结点合并使树高降低非选择题部分注意事项:用黑色字迹的签字笔或钢笔将答案写在答题纸上,不能答在试题卷上。
自考数据结构02331知识点
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1、二叉树并非是树的特殊情形,它们是两种不同的数据结构。
2、在有序树中,虽然一个结点的孩子之间是有左右次序的,但是若该结点只有一个孩子,就无须区分其左右次序。
而在二叉树中,即使是一个孩子也有左右之分。
3、在直接插入排序中,每次取出的未排序数字是从后往前依次比较的。
如:对于记录(54,38,96,23,15,72,60,45,83),当把第7个记录60插入时,需比较3 次。
解:前6个已排序好记录15,23,38,54,72,96,所以从后往前要比较96,72和54。
在快速排序中,前后的i和j是从后面的j开始比较的,比较者不动,被替换者后(前)移如:对于记录(51,22,83,46,75,18,68,30)解:第一趟划分:哨兵R[0]=i=51,先从j=30比较,30<51,30替换51,i=22,i≯51,后移i=83,83>51,83替换30,j=68,依次继续。
冒泡排序中,最好与最坏时间复杂度不相同。
无论待排序列是否有序(即不受数据初始状态影响),时间复杂度都是O(n2)的排序算法是直接选择排序。
记录关键字比较次数与记录的初始排列次序无关的是直接选择排序。
在待排序的记录关键字序列基本有序的前提下,效率最高的排序方法是直接插入排序,效率最低的是快速排序。
2013.1.23对同一个基本有序的待排序序列分别进行堆排序、快速排序和冒泡排序,最省时间的是4、对于哈夫曼编码,应该先构造哈夫曼树:每次取权值最小的两个结点(包含新生成的结点)放一起生成新结点。
至于左右孩子之分,按照编码字出现的先后顺序去决定(还是左小右大)。
关于哈夫曼树的一些解释:哈夫曼树不唯一,和你左右子树的编码有关。
但最小带权路径长度唯一。
你记住每次都是从集合中寻找两个最小元素,权值相加之后形成的那个元素得重新放入集合参与新的比较。
递归下去生成的树才没有问题,否则弄不好就是一个单枝树上去了。
你最好采取我建议的规则,自己设置一个优先级。
02331数据结构自考——各章要点
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自考《数据结构》各章要点一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。
·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。
·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。
·原子类型:由语言提供。
·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)。
数据结构重点整理
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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。
数据结构考试要点
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数据结构考试要点一、概述数据结构是计算机科学的重要基础学科,研究的是数据元素和数据元素之间的关系,以及数据在计算机内存中的存储和组织方式。
数据结构的掌握对于计算机专业的学生来说至关重要。
下面将介绍数据结构考试的要点,帮助大家更好地备考。
二、线性表线性表是数据结构中最基本的概念之一,它是一种有序的数据元素集合。
线性表的常见类型包括顺序表和链表。
考试中常涉及到线性表的建立、插入、删除、查找和遍历等操作,掌握这些基本操作是非常重要的。
三、栈和队列栈和队列是线性表的特殊形式,它们分别具有后进先出和先进先出的特性。
栈的基本操作包括入栈和出栈,而队列的基本操作包括入队和出队。
在考试中,需要了解它们的实现方式,以及如何利用栈和队列解决实际问题。
四、树结构树是一种非线性结构,它由若干个节点组成,每个节点可以有若干个子节点。
树的常见类型有二叉树、二叉搜索树和平衡二叉树等。
在数据结构考试中,需要了解这些树的基本概念、特性以及它们的遍历方式。
五、图结构图是一种非线性结构,它由若干个节点和边组成,节点表示实体,边表示节点之间的关系。
图可以分为有向图和无向图。
在考试中,常常涉及到图的遍历、最短路径算法和最小生成树算法等内容。
六、排序算法排序算法是数据结构中非常重要的内容,常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序和归并排序等。
在考试中,需要了解这些排序算法的原理、实现和时间复杂度等。
七、查找算法查找算法是在数据集合中寻找特定元素的算法,常见的查找算法包括顺序查找和二分查找。
在数据结构考试中,需要熟悉这些查找算法的过程、复杂度以及它们的应用场景。
八、图算法图算法是对图进行各种操作和分析的算法,常见的图算法包括深度优先搜索和广度优先搜索等。
在考试中,需要了解这些图算法的原理、实现和应用。
九、高级数据结构除了基本数据结构外,考试中还可能涉及到高级数据结构的内容,比如哈希表、堆、红黑树等。
了解这些高级数据结构的特点和使用场景对于备考非常重要。
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自考数据构造重点(整顿)第一章概论1.瑞士计算机科学家沃思提出:算法+数据构造=程序。
算法是对数据运算描述,而数据构造涉及逻辑构造和存储构造。
由此可见,程序设计实质是针对实际问题选取一种好数据构造和设计一种好算法,而好算法在很大限度上取决于描述实际问题数据构造。
2.数据是信息载体。
数据元素是数据基本单位。
一种数据元素可以由若干个数据项构成,数据项是具备独立含义最小标记单位。
数据对象是具备相似性质数据元素集合。
3.数据构造指是数据元素之间互有关系,即数据组织形式。
数据构造普通涉及如下三方面内容:数据逻辑构造、数据存储构造、数据运算①数据逻辑构造是从逻辑关系上描述数据,与数据元素存储构造无关,是独立于计算机。
数据逻辑构造分类:线性构造和非线性构造②数据元素及其关系在计算机内存储方式,称为数据存储构造(物理构造)。
数据存储构造是逻辑构造用计算机语言实现,它依赖于计算机语言。
③数据运算。
最惯用检索、插入、删除、更新、排序等。
4.数据四种基本存储办法:顺序存储、链接存储、索引存储、散列存储(1)顺序存储:普通借助程序设计语言数组描述。
(2)链接存储:普通借助于程序语言指针来描述。
(3)索引存储:索引表由若干索引项构成。
核心字是能唯一标记一种元素一种或各种数据项组合。
(4)散列存储:该办法基本思想是:依照元素核心字直接计算出该元素存储地址。
5.算法必要满足5个准则:输入,0个或各种数据作为输入;输出,产生一种或各种输出;有穷性,算法执行有限步后结束;拟定性,每一条指令含义都明确;可行性,算法是可行。
算法与程序区别:程序必要依赖于计算机程序语言,而一种算法可用自然语言、计算机程序语言、数学语言或商定符号语言来描述。
当前惯用描述算法语言有两类:类Pascal和类C。
6.评价算法优劣:算法"对的性"是一方面要考虑。
此外,重要考虑如下三点:①执行算法所耗费时间,即时间复杂性;②执行算法所耗费存储空间,重要是辅助空间,即空间复杂性;③算法应易于理解、易于编程,易于调试等,即可读性和可操作性。
以上几点最重要是时间复杂性,时间复杂度惯用渐进时间复杂度表达。
7.算法求解问题输入量称为问题规模,用一种正整数n表达。
8.常用时间复杂度按数量级递增排列依次为:常数阶0(1)、对数阶0(log2n)、线性阶0(n)、线性对数阶0(nlog2n)、平方阶0(n2)立方阶0(n3)、…、k次方阶0(n k)、指数阶0(2n)和阶乘阶0(n!)。
9.一种算法空间复杂度S(n)定义为该算法所耗费存储空间,它是问题规模n函数,它涉及存储算法自身所占存储空间、算法输入输出数据所占存储空间和算法在运营过程中暂时占用存储空间。
第二章线性表1.数据运算是定义在逻辑构造上,而运算详细实现是在存储构造上进行。
2.只要拟定了线性表存储起始位置,线性表中任意一种元素都可随机存取,因此顺序表是一种随机存取构造。
3.常用线性表基本运算:(1)置空表InitList(L)构造一种空线性表L。
(2)求表长ListLength(L)求线性表L中结点个数,即求表长。
(3)GetNode(L,i)取线性表L中第i个元素。
(4)LocateNode(L,x)在L中查找第一种值为x 元素,并返回该元素在L中位置。
若L中没有元素值为x ,则返回0值。
(5)InsertList(L,i,x)在线性表L第i个元素之前插入一种值为x 新元素,表L长度加1。
(6)DeleteList(L,i)删除线性表L第i个元素,删除后表L长度减1。
4.顺序存储办法:把线性表数据元素按逻辑顺序依次存储在一组地址持续存储单元里办法。
顺序表(Sequential List):用顺序存储办法存储线性表称为顺序表。
顺序表是一种随机存取构造,顺序表特点是逻辑上相邻结点其物理位置亦相邻。
5.顺序表上实现基本运算:(1)插入:该算法平均时间复杂度是O(n),即在顺序表上进行插入运算,平均要移动一半结点(n/2)。
(2)删除:顺序表上做删除运算,平均要移动表中约一半结点(n-1)/2,平均时间复杂度也是O(n)。
6.采用链式存储构造可以避免频繁移动大量元素。
一种单链表可由头指针唯一拟定,因而单链表可以用头指针名字来命名。
①生成结点变量原则函数p=( ListNode *)malloc(sizeof(ListNode)); //函数malloc分派一种类型为ListNode结点变量空间,并将其首地址放入指针变量p中②释放结点变量空间原则函数free(p);//释放p所指结点变量空间③结点分量访问办法二:p-﹥data和p-﹥next④指针变量p和结点变量*p关系:指针变量p值——结点地址,结点变量*p值——结点内容7.建立单链表:(1)头插法建表:算法: p=(ListNode *)malloc(sizeof(ListNode));①//生成新结点p->data=ch; ② //将读入数据放入新结点数据域中p->next=head;③head=p;④(2)尾插法建表:算法: p=(ListNode *)malloc(sizeof(ListNode));①//生成新结点p->data=ch; ② //将读入数据放入新结点数据域中if (head==NULL)head=p;//新结点插入空表elserear->next=p;③//将新结点插到*r之后rear=p;④//尾指针指向新表尾(3)尾插法建带头结点单链表:头结点及作用:头结点是在链表开始结点之前附加一种结点。
它具备两个长处:⒈由于开始结点位置被存储在头结点指针域中,因此在链表第一种位置上操作就和在表其他位置上操作一致,不必进行特殊解决;⒉无论链表与否为空,其头指针都是指向头结点非空指针(空表中头结点指针域空),因而空表和非空表解决也就统一了。
头结点数据域阴影表达该某些不存储信息。
在有应用中可用于存储表长等附加信息。
详细算法:r=head; // 尾指针初值也指向头结点while((ch=getchar())!='\n'){s=(ListNode *)malloc(sizeof(ListNode));//生成新结点s->data=ch; //将读入数据放入新结点数据域中r->next=s;r=s;}r->next=NULL;//终端结点指针域置空,或空表头结点指针域置空以上三个算法时间复杂度均为O(n)。
8.单链表上查找:(带头结点)(1)按结点序号查找:序号为0是头结点。
算法:p=head;j=0;//从头结点开始扫描while(p->next&&j<i){//顺指针向后扫描,直到p->next为NULL或i=j为止p=p->next;j++;}if(i==j)return p;//找到了第i个结点else return NULL;//当i<0或i>0时,找不到第i个结点时间复杂度:在等概率假设下,平均时间复杂度为:为n/2=O(n)(2)按结点值查找:详细算法:ListNode *p=head->next;//从开始结点比较。
表非空,p初始值指向开始结点 while(p&&p->data!=key)//直到p为NULL或p->data为key为止p=p->next;//扫描下一结点return p;//若p=NULL,则查找失败,否则p指向值为key结点时间复杂度为:O(n)9.插入运算:插入运算是将值为x新结点插入到表第i个结点位置上,即插入到a i-1与a i之间。
s=(ListNode *)malloc(sizeof(ListNode));②s->data=x;③s->next=p->next④;p->next=s;⑤算法时间重要耗费在查找结点上,故时间复杂度亦为O(n)。
10.删除运算r=p->next;②//使r指向被删除结点a ip->next=r->next③;//将a i从链上摘下free(r);④//释放结点a i空间给存储池算法时间复杂度也是O(n)。
p指向被删除前一种结点。
链表上实现插入和删除运算,不必移动结点,仅需修改指针。
11.单循环链表—在单链表中,将终端结点指针域NULL改为指向表头结点或开始结点即可。
判断空链表条件是head==head->next;12.仅设尾指针单循环链表:用尾指针rear表达单循环链表对开始结点a1和终端结点a n查找时间都是O(1)。
而表操作经常是在表首尾位置上进行,因而,实用中多采用尾指针表达单循环链表。
判断空链表条件为rear==rear->next;13.循环链表:循环链表特点是不必增长存储量,仅对表链接方式稍作变化,即可使得表解决更加以便灵活。
若在尾指针表达单循环链表上实现,则只需修改指针,不必遍历,其执行时间是O(1)。
详细算法:LinkList Connect(LinkList A,LinkList B) {//假设A,B为非空循环链表尾指针LinkList p=A->next;//①保存A表头结点位置A->next=B->next->next;//②B表开始结点链接到A表尾free(B->next);//③释放B表头结点B->next=p;//④return B;//返回新循环链表尾指针循环链表中没有NULL指针。
涉及遍历操作时,其终结条件就不再是像非循环链表那样鉴别p或p->next与否为空,而是鉴别它们与否等于某一指定指针,如头指针或尾指针等。
在单链表中,从一已知结点出发,只能访问到该结点及其后续结点,无法找到该结点之前其他结点。
而在单循环链表中,从任一结点出发都可访问到表中所有结点,这一长处使某些运算在单循环链表上易于实现。
14.双向链表:双(向)链表中有两条方向不同链,即每个结点中除next域存储后继结点地址外,还增长一种指向其直接前趋指针域prior。
①双链表由头指针head惟一拟定。
②带头结点双链表某些运算变得以便。
③将头结点和尾结点链接起来,为双(向)循环链表。
15.双向链表前插和删除本结点操作①双链表前插操作void DInsertBefore(DListNode *p,DataType x){//在带头结点双链表中,将值为x新结点插入*p之前,设p≠NULL DListNode *s=malloc(sizeof(DListNode));//①s->data=x;//②s->prior=p->prior;//③s->next=p;//④p->prior->next=s;//⑤p->prior=s;//⑥}②双链表上删除结点*p自身操作void DDeleteNode(DListNode *p){//在带头结点双链表中,删除结点*p,设*p为非终端结点p->prior->next=p->next;//①p->next->prior=p->prior;//②free(p);//③}与单链表上插入和删除操作不同是,在双链表中插入和删除必要同步修改两个方向上指针。