数据结构与算法设计知识点
数据结构与算法基础知识总结
数据结构与算法基础知识总结1 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。
2 数据结构的基本基本概念数据结构研究的三个方面:(1)数据集合中各数据元素之间所固有的逻辑关系,即数据的逻辑结构;(2)在对数据进行处理时,各数据元素在计算机中的存储关系,即数据的存储结构;(3)对各种数据结构进行的运算。
数据结构是指相互有关联的数据元素的集合.数据的逻辑结构包含:(1)表示数据元素的信息;(2)表示各数据元素之间的前后件关系.数据的存储结构有顺序、链接、索引等.线性结构条件:(1)有且只有一个根结点;(2)每一个结点最多有一个前件,也最多有一个后件。
非线性结构:不满足线性结构条件的数据结构。
3 线性表及其顺序存储结构线性表由一组数据元素构成,数据元素的位置只取决于自己的序号,元素之间的相对位置是线性的.在复杂线性表中,由若干项数据元素组成的数据元素称为记录,而由多个记录构成的线性表又称为文件.非空线性表的结构特征:(1)且只有一个根结点a1,它无前件;(2)有且只有一个终端结点an,它无后件;(3)除根结点与终端结点外,其他所有结点有且只有一个前件,也有且只有一个后件.结点个数n称为线性表的长度,当n=0时,称为空表。
算法设计与第三章2算法与数据结构
算法如下:
vote( ) { int i,xp,a[6]; print(“input data until input -1 ”); input(xp ); while(xp!=-1)
{if (xp>=1 and xp<=5 )
a[xp]=a[xp]+1;
main( )
{int a[10],i,xh;
for(i =1;i<=21;i=i+1) {input(xh);
a[xh]=a[xh]+1;}
for(xh =1;xh<=9;xh=xh+1)
if(a[xh] =3 )
print(xh); }
【例4】统计找数字对的出现频率
算法说明: 输入N(2≤N≤100)个数字(在0与9之间),然后统计出这组数中相邻两 数字组成的链环数字对出现的次数。例如: 输入:N=20 {表示要输入数的数目}
算法如下:
main( )
{ int i,xp,a[8];
print(“input height data until input -1 ”);
input(sg );
while (sg<>-1)
{if (sg>179)
a[7]=a[7]+1
;
else
if (sg<150) a[0]=a[0]+1
;
else a[sg/5-29]=a[sg/5-29]+1
{input(k1); a[k0][k1]=a[k0][k1]+1; k0
for (i=0;i<=9;i=i+1) for (j=0;j<=9;j=j+1)
程序设计基础(知识点)
程序设计基础(知识点)程序设计是计算机科学的核心技术之一,它主要涉及算法、数据结构和编程语言等方面的基础知识。
掌握程序设计基础知识对于想要成为一名优秀的程序员来说是至关重要的。
本文将介绍程序设计的基础知识点,包括算法与数据结构、编程语言和开发环境等内容。
一、算法与数据结构算法是程序设计的核心,它是解决问题的一系列步骤或指令。
在程序设计中,我们需要选择合适的算法来解决不同的问题。
常见的算法包括排序算法、查找算法、图算法等。
同时,数据结构也是算法的基础,它是一种组织和管理数据的方式。
常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树和图等。
掌握不同的算法和数据结构,可以提升程序的效率和性能。
二、编程语言编程语言是实现程序设计的工具,常见的编程语言有C、C++、Java、Python等。
每种编程语言都有自己的语法和特点,选择合适的编程语言可以提高程序开发的效率和可读性。
此外,熟练掌握一种编程语言后,可以更好地理解和学习其他编程语言。
三、开发环境开发环境是进行程序开发的工具和系统环境。
常见的开发环境包括集成开发环境(IDE)和命令行界面。
IDE提供了编译、调试和代码编辑等功能,能够方便地进行程序开发。
例如,Eclipse、Visual Studio和PyCharm等是常用的IDE。
命令行界面则更加灵活,可以通过命令行输入指令来编译和执行程序。
四、程序设计实践除了理论知识,实践也是掌握程序设计基础的关键。
通过编写实际的程序,我们可以将理论知识应用到实际问题中。
在实践中,我们可以学习到如何分析和解决问题、如何优化程序等技巧。
同时,我们还可以参与开源项目和程序设计竞赛等活动,与其他程序员共同学习和进步。
五、学习资源1. 书籍:《算法导论》、《数据结构与算法分析》、《C程序设计语言》等是经典的程序设计教材,可以帮助我们深入理解程序设计的基础知识。
2. 在线教育平台:Coursera、edX、慕课网等提供了丰富的程序设计课程,包括算法与数据结构、编程语言和程序设计实践等方面的内容。
算法与设计的知识点
算法与设计的知识点在计算机科学的领域中,算法和设计是两个核心的知识点。
算法是解决问题的步骤和指令的集合,而设计则是将这些算法应用于实际的软件开发中。
本文将介绍一些与算法和设计相关的知识点。
一、算法分析与评估1. 时间复杂度:衡量算法执行时间的度量,用大O符号表示。
2. 空间复杂度:衡量算法所需内存空间的度量,也用大O符号表示。
3. 最优算法:指在特定问题下执行时间或空间复杂度最低的算法。
4. 近似算法:指在可接受范围内近似解决问题的算法。
二、常见算法1. 排序算法:- 冒泡排序:重复比较相邻的两个元素,较大的元素向后移动。
- 快速排序:选择一个中心点元素,将小于它的元素放在左边,大于它的元素放在右边,递归执行。
- 归并排序:将数组分成两个子数组,分别排序后再合并。
2. 查找算法:- 顺序查找:逐个比较元素,直到找到目标元素。
- 二分查找:对有序数组进行折半查找,提高查找效率。
3. 图算法:- 广度优先搜索:从起始顶点开始,逐层遍历邻接顶点。
- 深度优先搜索:从起始顶点开始,沿着一条路径遍历直到无法继续为止,在回溯到上一个顶点。
三、常见数据结构1. 数组:一组连续的内存空间存储相同类型的数据。
2. 链表:由一系列节点组成,每个节点包含元素和指向下一节点的指针。
3. 栈:后进先出的数据结构,只能在栈顶进行插入和删除操作。
4. 队列:先进先出的数据结构,头部进行删除操作,尾部进行插入操作。
5. 树:由节点和边组成的非线性数据结构,每个节点可以有多个子节点。
四、设计原则与模式1. SOLID原则:指设计原则的五个基本原则,包括单一职责原则、开放封闭原则、里式替换原则、接口隔离原则和依赖倒置原则。
2. MVC模式:将应用程序分为模型、视图和控制器,实现解耦和可维护性。
3. 单例模式:确保一个类只有一个实例,并提供全局访问点,常用于创建日志类、线程池等对象。
五、性能优化与调试技巧1. 代码复用:通过函数或类的封装实现代码的复用,减少冗余代码。
程序与设计知识点汇总
程序与设计知识点汇总在计算机科学与软件工程领域中,程序与设计是两个非常重要的概念。
程序是一系列指令的集合,用于实现特定的任务。
而设计则是指在解决问题或实现目标的过程中,通过规划和组织来确定程序的整体结构和功能。
本文将对程序与设计的一些核心知识点进行汇总和概述,从基础概念到高级技术,为读者提供全面的了解与参考。
一、算法与数据结构1. 算法:算法是解决问题的一系列步骤或规则。
在程序设计中,算法的效率和正确性都是至关重要的。
常见的算法包括排序算法、搜索算法等。
2. 数据结构:数据结构是组织和存储数据的方式。
常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、二叉树等。
选择适当的数据结构可以提高程序的执行效率和空间利用率。
二、编程语言与范式1. 编程语言:编程语言是程序员与计算机交互的工具。
常见的编程语言有C、Java、Python等。
每种编程语言都有自己的特点和适用场景。
2. 范式:编程范式是程序设计的方法论,指导程序员按照特定的规范和思维方式来解决问题。
常见的编程范式有面向对象编程(OOP)、函数式编程(FP)等。
三、软件工程与开发方法1. 软件生命周期:软件生命周期是软件从规划到退役的整个过程,包括需求分析、设计、编码、测试、部署和维护等阶段。
2. 开发方法:开发方法是完成软件开发任务的一套规范和流程。
常见的开发方法有瀑布模型、敏捷开发等。
选择适合的开发方法可以提高软件开发的效率和质量。
四、用户界面与用户体验1. 用户界面设计:用户界面是用户与软件交互的窗口,好的界面设计可以提高用户的使用体验。
常见的界面设计原则包括简洁、一致性、易用性等。
2. 用户体验设计:用户体验是用户在使用软件时的整体感受,涉及到用户的情感、行为和态度等。
良好的用户体验设计可以提高用户对软件的满意度和忠诚度。
五、测试与调试1. 软件测试:软件测试是验证软件是否满足需求和质量标准的过程。
常见的测试方法包括单元测试、集成测试、系统测试等。
2. 调试:调试是排除程序中的错误和问题的过程。
数据结构与算法
数据结构与算法第一节数据结构及算法概述一、数据结构图、四类基本结构的示意图【要点】 1 .数据元素是数据的基本单位。
2 .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。
3 .4类基本的规律结构:集合、线性结构、树形结构和网状结构。
4 .4种数据存储方式:挨次、链式、索引和散列。
【例题•单选题】(2022年义省信用社聘请考试真题)下列说法不正确的是()OA.数据元素是数据的基本单位B.数据项是数据中不行分割的最小标志单位 C.数据可由若干个数据元素构成D.数据项可由若干个数据元素构成『正确答案』D『答案解析』数据元素是数据的基本单位,在计算机程序中通常被作为一个整体进 行考虑和处理。
一个数据元素可由若干个数据项组成。
数据项是不行分割的、含有独立 意义的最小数据单位。
因此D 选项不正确。
二、算法O ——O ——O ——O ——O ⑹树型结构⑹线性结构 (d)图形结构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,其中每条指令表示一个或多个操作。
算法的特性:有穷性、确定性、可行性、输入和输出。
【要点】评价算法优劣标准:正确性、可读性、健壮性、高效率与低存储量需求。
其次节线性表线性表是n (n≥0)个数据元素al, a2,…,an组成的有限序列,n=0时称为空表。
非空的线性表,有以下特征:L有且仅有一个开头结点al,没有直接前趋,有且仅有一个直接后继a2。
2.有且仅有一个终结结点an,没有直接后继,有且仅有一个直接前趋a-。
3.其余的内部结点ai (2WiWnT)都有且仅有一个直接前趋a-和一个直接后继3i+ι o线性表的链式存储包括单链表、循环链表和双链表。
head 头结点百结点尾结点【留意】与单链表的插入和删除操作不同的是,在双链表中插入和删除须同时修改两个方向上的指针。
第三节栈和队列一、栈栈是一种“特别的”线性表,这种线性表中的插入和删除运算限定在表的某一端进行。
不含任何数据元素的栈称为空栈。
数据结构与算法基础
数据结构与算法基础作为计算机科学中最基础的核心理论学科之一,数据结构与算法几乎涵盖了所有计算机科学的领域。
随着科技的不断发展和计算机的越来越普及,数据结构与算法的重要性也越来越被人们所认识并广泛应用于各个领域。
因此,作为一名计算机专业学生,在数据结构与算法这门学科的学习中必须掌握其基本概念和算法实现,并且应该在学习过程中注重理解算法的精髓和内涵。
一、数据结构数据结构,指数据之间的关系,包括数据的存储和组织方式。
对于计算机程序员来说数据结构是非常重要的,因为理解数据结构的本质意义,创造出合适的数据结构来满足实际应用需求并可以提高程序执行效率,而这点又可以极大地影响整个计算机的工作效率。
常见的数据结构有线性结构、树形结构、图形结构等。
这里主要介绍一些常见的数据结构:1. 线性结构:常见的有数组、链表、队列、栈等。
- 数组:数组是由相同类型的元素所组成的一组连续内存储单元,并按序号索引组成的,称为线性结构。
在数组中,查找元素的效率较高,但其插入和删除的效率非常低。
- 链表:由若干个结点组成,每个结点包含具有相同数据类型的数据元素和指向下一结点的指针(或称链),最后一个节点不指向任何结构称为空结点。
单向链表仅有一个指向下一结点的指针。
双向链表每个结点都有两个指针,均指向前后两个结点。
链表的时间效率优于数组,在插入和删除操作中,链表可以很快的完成。
- 队列:队列是一种操作受限的线性结构,它具有先进先出(FIFO)的特点。
队列有两个指针,即队首指针和队尾指针。
从队首插入和删除一个元素,从队尾删除一个元素。
插入恒等于入队操作,删除等于出队操作。
- 栈:栈是一种操作受限的线性结构,它具有先进后出(LIFO)的特点。
栈有两个主要操作:压入和弹出。
压入元素即入栈操作,弹出元素即出栈操作。
栈的应用非常广泛,比如从栈中打印寻址路径和存储路径,栈在很多算法的实现中被广泛地应用。
2. 树形结构:由结点和连接结点的边组成。
- 二叉树:二叉树是一个树形结构,它满足每个节点最多有两个子节点。
数据结构与算法总结
《数据结构与算法》课程学习总结报告1004012005 10计本(4)班章兴春本学期所学习的《数据结构与算法》课程已经告一段落,就其知识点及其掌握情况、学习体会以及对该门课程的教学建议等方面进行学习总结。
以便在所学习知识有更深刻的认识。
一、《数据结构与算法》知识点:学习数据结构之前、一直以为数据结构是一门新的语言、后来才知道学习数据结构是为了更加高效的的组织数据、设计出良好的算法,而算法则是一个程序的灵魂。
经过了一学期的数据结构了,在期末之际对其进行总结。
首先,学完数据结构我们应该知道数据结构讲的是什么,数据结构课程主要是研究非数值计算的研究的程序设计问题中所出现的计算机处理对象以及它们之间关系和操作的学科。
第一章主要介绍了相关概念,如数据、数据元素、数据类型以及数据结构的定义。
其中,数据结构包括逻辑结构、存储结构和运算集合。
逻辑结构分为四类:集合型、线性、树形和图形结构,数据元素的存储结构分为:顺序存储、链接存储、索引存储和散列存储四类。
最后着重介绍算法性能分析,包括算法的时间性能分析以及算法的空间性能分析。
第二章具体地介绍了顺序表的定义、特点及其主要操作,如查找、插入和删除的实现。
需要掌握对它们的性能估计。
包括查找算法的平均查找长度,插入与删除算法中的对象平均移动次数。
链表中数据元素的存储不一定是连续的,还可以占用任意的、不连续的物理存储区域。
与顺序表相比,链表的插入、删除不需要移动元素,给算法的效率带来较大的提高。
链表这一章中介绍了链表的节点结构、静态与动态链表的概念、链表的基本运算(如求表长、插入、查找、删除等)、单链表的建立(头插法和尾插法)以及双向循环链表的定义、结构、功能和基本算法。
第三章介绍了堆栈与队列这两种运算受限制的线性结构。
其基本运算方法与顺序表和链表运算方法基本相同,不同的是堆栈须遵循“先进后出”的规则,对堆栈的操作只能在栈顶进行;而队列要遵循“先进先出”的规则,教材中列出了两种结构的相应算法,如入栈、出栈、入队、出队等。
数据结构与算法(共11张PPT)
(b)入队3个元素(c)出队3个元素
(b) d, e, b, g入队
利用一组连续的存储单元(一维数组)依次存放从队 在循环队列中进行出队、入队操作时,队首、队尾指
队列示意图
在非空队列里,队首指针始终指向队头元素,而队
(b) d, e, b, g入队
8
Q.rear
a5
a4
Q.front
(d)入队2个元素
a1, a2, … , an
的指修针改 和是队依列先中进元先素出的Q的变.re原化a则情r 进况行。的,如图所示。
a3
Q.front
a2
a1
首到队尾的各个元素,称为顺序队列。
(c)
d, e出队Q.front
Q.front
◆出队:首先删去front所指的元素,然后将队首指针front+1,并
◆rear所指的单元始终为空(a。)空队列
i
i, j, k入队
(e)
1
2
3
k
r
01
j5
2
front
43
i
b, g出队
(f )
r, p,
p rear
s, t入队
循环队列操作及指针变化情况
入队时尾指针向前追赶头指针,出队时头指针向前追赶尾指针 ,故队空和队满时头尾指针均相等。因此,无法通过front=rear来 判断队列“空”还是“满”。解决此问题的方法是:约定入队前,
数据结构与算法
1算法基础 2数据结构
3栈
4队列
5链表 6树和二叉树
7查找
4队列
✓队列的基本概念 ✓队列运算
✓循环队列及其运算
4队列
1.队列的基本概念
算法与程序设计知识点
算法与程序设计知识点1.数据结构1.1 数组数组是一种线性数据结构,用于存储固定大小的相同类型的数据元素。
1.2 链表链表是一种线性数据结构,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。
1.3 栈栈是一种先进后出(LIFO)的数据结构,只能在栈顶进行插入和删除操作。
1.4 队列队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构,只能在队首进行删除操作,在队尾进行插入操作。
1.5 树树是一种非线性的数据结构,由一组以层次关系存储的节点组成。
1.6 图图是一种非线性的数据结构,由一组节点和边组成,用于表示事物之间的关系。
2.排序算法2.1 冒泡排序冒泡排序是一种简单的排序算法,重复地比较相邻的两个元素,若顺序错误则交换位置。
2.2 插入排序插入排序是一种简单直观的排序算法,将未排序序列中的元素依次插入到已排序序列的适当位置。
2.3 选择排序选择排序是一种简单的排序算法,每次从未排序序列中选择最小(或最大)的元素放到已排序序列的末尾。
2.4 快速排序快速排序是一种常用的排序算法,通过递归地分解问题,然后组合结果得到有序序列。
2.5 归并排序归并排序是一种分治法排序算法,将序列分成两个子序列,分别排序,然后再合并结果。
3.编程基础3.1 变量和表达式变量是用于存储数据的占位符,表达式是由操作符和操作数组成的计算式。
3.2 控制结构控制结构用于控制程序的执行流程,包括条件语句(if-else)、循环语句(for、while)、跳转语句(break、continue)等。
3.3 函数和过程函数是一段封装了特定功能的代码,过程是一段没有返回值的函数。
3.4 异常处理异常处理用于捕获和处理程序中出现的异常情况,以保证程序的正常执行。
4.算法设计4.1 递归和迭代递归是一种通过调用自身解决问题的方法,迭代是通过循环解决问题。
4.2 动态规划动态规划是一种通过将问题分解为子问题的方法来解决复杂问题。
4.3 贪心算法贪心算法是一种通过每一步选择最优解来求解整体最优解的方法。
《数据结构与算法》知识点整理
《数据结构与算法》知识点整理《数据结构与算法》知识点整理1:数据结构概述1.1 什么是数据结构1.2 数据结构的作用1.3 数据结构的分类1.4 数据结构的存储方式2:线性表2.1 顺序表2.1.1 顺序表的定义2.1.2 顺序表的基本操作2.2 链表2.2.1 链表的定义2.2.2 链表的基本操作2.3 栈2.3.1 栈的定义2.3.2 栈的基本操作2.4 队列2.4.1 队列的定义2.4.2 队列的基本操作3:树3.1 树的基本概念3.1.1 结点3.1.2 父节点、子节点、兄弟节点 3.2 二叉树3.2.1 二叉树的定义3.2.2 二叉树的遍历方式3.3 平衡二叉树3.3.1 平衡二叉树的定义3.3.2 平衡二叉树的实现4:图4.1 图的基本概念4.1.1 顶点4.1.2 边4.1.3 权重4.2 图的表示方式4.2.1 邻接矩阵4.2.2 邻接表4.3 图的搜索算法4.3.1 深度优先搜索 4.3.2 广度优先搜索5:排序算法5.1 冒泡排序5.2 插入排序5.3 选择排序5.4 快速排序5.5 归并排序6:查找算法6.1 顺序查找6.2 二分查找6.3 哈希查找7:字符串匹配算法7.1 暴力匹配算法7.2 KMP算法7.3 Boyer-Moore算法8:动态规划算法8.1 动态规划的基本概念8.2 0-1背包问题8.3 最长公共子序列问题9:附件9.1 Examples:docx - 包含各章节示例代码的附件文件10:法律名词及注释10:1 数据结构 - 在计算机科学中,数据结构是计算机中存储、组织数据的方式。
10:2 线性表 - 线性表是数据元素的有限序列,元素之间具有线性关系。
10:3 顺序表 - 顺序表是用一组地址连续的存储单元依次存储线性表的元素。
10:4 链表 - 链表是一种数据元素按照顺序存放,元素之间通过指针进行关联的数据结构。
10:5 栈 - 栈是一种特殊的线性表,只能在一端进行插入和删除操作。
数据结构与算法的哪些知识点最容易考察
数据结构与算法的哪些知识点最容易考察在计算机科学领域,数据结构与算法是至关重要的基础知识。
无论是在学术研究还是实际的软件开发中,对于数据结构和算法的理解与掌握程度都有着很高的要求。
当我们面临各种考试或者技术面试时,了解哪些知识点最容易被考察,能够帮助我们更有针对性地进行学习和准备。
首先,链表(Linked List)是经常被考察的一个重要知识点。
链表是一种常见的数据结构,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。
对于链表的操作,如链表的创建、遍历、插入、删除节点等,都是常见的考察点。
特别是在处理链表的循环、链表的反转等问题时,需要我们对指针的操作有清晰的理解和熟练的运用能力。
栈(Stack)和队列(Queue)也是容易考察的内容。
栈遵循后进先出(Last In First Out,LIFO)的原则,而队列遵循先进先出(First In First Out,FIFO)的原则。
理解这两种数据结构的特点以及它们的基本操作,如入栈、出栈、入队、出队等,是很关键的。
此外,利用栈来解决表达式求值、括号匹配等问题,以及使用队列来实现广度优先搜索(BreadthFirst Search,BFS)等算法,也是常见的考察形式。
树(Tree)结构在数据结构与算法中占据着重要地位。
二叉树(Binary Tree)是其中的基础,包括二叉树的遍历(前序、中序、后序遍历)、二叉搜索树(Binary Search Tree)的特性和操作,以及平衡二叉树(如 AVL 树、红黑树)的概念和调整算法等,都是容易被考察的知识点。
此外,树的层次遍历、构建二叉树等问题也经常出现在考题中。
图(Graph)的相关知识也是考察的重点之一。
图的表示方法(邻接矩阵、邻接表)、图的遍历算法(深度优先搜索(DepthFirst Search,DFS)和广度优先搜索(BreadthFirst Search,BFS))、最短路径算法(如迪杰斯特拉算法(Dijkstra's Algorithm)和弗洛伊德算法(FloydWarshall Algorithm))以及最小生成树算法(如普里姆算法(Prim's Algorithm)和克鲁斯卡尔算法(Kruskal's Algorithm))等,都是需要我们熟练掌握的内容。
第1章数据结构与算法笔试题考点分析
1算法考试的内容:1.1 算法的基本概念1.算法的概念(必记):算法是指解题方案的准确而完整的描述。
分析:要用计算机实现某一任务时,先应设计出一整套解决问题的指导方案,然后具体实现。
整套的指导方案称之为算法,而具体的实现称之为程序。
并且在设计指导方案时,可不用过多考虑到实现程序的具体细节(即可以一点点的理想化),但在程序实现时,必须受到具体环境的约束(现实不同于理想)。
结论:算法不等于程序,也不等于计算方法,程序的编制不可能优于算法的设计。
2.算法的基本特征(必记):a.可行性:由于算法总是在某个特定的计算工具上实现并执行的,因而受到计算工具的限制,所以在设计算法时,要考虑到设计的算法是否是可性的。
b.确定性:算法中的每一个步骤都必须是有明确定义的,不允许有模棱两可的解释,也不允许有多义性。
c.有穷性:算法必须能在有限的时间内做完,即算法必须能在执行有限个步骤之后终止。
d.拥有足够的情报:算法有相应的初始数据。
3.算法的基本要素:一个算法通常由两个基本要素所组成:一是对数据对象的运算和操作,二是算法的控制结构。
基本运算和操作分为四类:a. 算术运算: (加、减、乘、除等运算)b. 逻辑运算: (与、或、非等运算)c. 关系运算: (大于、小于、等于、不等于等运算)d. 数据传输: (赋值、输入、输出等操作)算法的控制结构:算法中各操作之间的执行顺序称之为算法的控制结构。
一个算法一般都可以用顺序、选择、循环三种基本控制结构组合而成。
注意:一个计算机系统能执行的所有指令的集合,称为该计算机系统的指令系统。
4.算法设计基本方法:列举法、归纳法、递推、递归、减半递推技术、回溯法。
1.2 算法的复杂度(必记)算法的复杂度主要包括时间复杂度和空间复杂度。
1.算法的时间复杂度:是指执行算法所需要的计算工作量,是由算法所执行的基本运算次数来度量。
可用平均性态和最坏情况两种分析方法。
其中平均性态分析是指用各种特定输入下的基本运算次数的加权平均值来度量算法的工作量;而最坏情况分析是指在所有特定输入下的基本运算次数据的最大次数。
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.算法效率的度量:(1)事后统计:程序运行结束后借助计算机内部计时功能,缺点一是必须先运行依据算法编制的程序,二是受限于计算机软硬件,导致掩盖了算法本身的优劣(2)事前分析估计:消耗时间影响因素:算法策略、问题规模、编程语言、编译程序产生的机器码质量、机器执行指令的速度撇开各种影响因素只考虑问题的规模(通常用整数量n表示),记为问题规模的函数算法时间取决于控制结构(顺序,分支,循环)和固有数据类型操作的综合效果书写格式:T(n)= O(f(n))f(n)为n的某个函数时间复杂度:算法的渐近时间复杂度(asymptotic time complexity),它表示随问题规模的增大,算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同以循环最深层原操作为度量基准频度:该语句重复执行的次数算法的存储空间需求:空间复杂度(space complexity):算法所需存储空间度量,记作S(n)= O(f(n)),其中n为问题规模的大小一、线性表(一)线性表基本概念线性表(linear_list):n个数据元素的有限序列结构特点:存在唯一的被称作“第一个”、“最后一个"的数据元素,且除了第一个以外每个元素都有唯一前驱,除最后一个以外都有唯一后继在复杂线性表中存在:数据项-〉记录-〉文件,例如每个学生情况为一个记录,它由学号、性别。
数据结构与算法
数据结构与算法1. 数据结构数据结构是带结构的数据元素的集合。
(结构是指数据元素之间的关系)数据结构包含:逻辑结构:数据之间的逻辑关系物理结构(存储结构):数据元素及其关系在计算机内部的表示数据的运算和实现2. 逻辑结构线性结构:有且只有一个开始和一个终端结点,并且所有结点最多只有一个直接前驱和一个直接后继。
非线性结构:一个结点可能有多个直接前驱和直接后继;具体有集合结构,树形结构,图状结构。
3. 存储结构顺序存储结构:用一组连续的存储单元依次存储数据元素,数据元素之间的逻辑关系由元素的存储位置来表示。
优点:随机存取;缺点:只能使用相邻的一整块存储单元,可能产生较多外部水片。
链式存储结构:用一组任意的存储单元存储数据元素,数据元素之间的逻辑关系用指针来表示。
优点:不会产生碎片现象,能充分利用所有存储单元;缺点:每个元素因指针而占用额外的存储空间,只能实现顺序存储。
索引存储结构:在存储元素信息的同时,还建立附加的索引表。
优点:检索速度快;缺点:索引表占用额外的存储空间,增加和删除数据会修改索引表,耗时较多。
散列存储结构:根据元素的关键字直接计算出该元素的存储地址。
优点:检索、增加、删除结点操作很快;缺点:可能出现冲突,解决冲突会增加时间和空间开销。
4. 数据类型数据类型是一组性质相同的值的集合,以及定义于这个集合上的一组操作的总称。
在C语言中,声明了某个数据类型的变量,意味着规定了该变量的存储空间大小,以及能够执行的运算。
5. 抽象数据类型(A bstract D ata T ype, ADT)三要素<D, S, P>数据对象数据对象的关系集数据对象的操作集6. 算法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,其中每条指令表示一个或多个操作。
此外算法具有如下5个重要特性:有穷性:一个算法必须总在执行有穷不之后结束,且每一步都可在有穷时间内完成;确定性:算法中每条指令必须有确切的含义,对于相同的输入只得得到相同的输出;可行性:算法中描述的操作都可以通过已经实现的基本运算执行有限次来实现;输入输出7. 算法效率的度量时间复杂度时间复杂度是指算法中基本运算的执行次数的数量级。
算法与程序设计复习知识点
算法与程序设计复习知识点算法与程序设计复习知识点一、算法基础1.1 算法的定义与特点1.2 算法的描述方式:伪代码、流程图1.3 算法的复杂度分析:时间复杂度、空间复杂度1.4 常见的算法设计策略:分治法、动态规划、贪心法、回溯法、分支限界法二、基本数据结构2.1 线性表:数组、链表、栈、队列2.2 树与二叉树:二叉树的遍历、线索二叉树2.3 图:图的存储方式、图的遍历算法、最短路径算法、最小树算法三、排序算法3.1 插入排序:直接插入排序、希尔排序3.2 交换排序:冒泡排序、快速排序3.3 选择排序:简单选择排序、堆排序3.4 归并排序3.5 基数排序四、查找算法4.1 顺序查找4.2 折半查找4.3 哈希查找五、字符串匹配算法5.1 朴素的模式匹配算法5.2 KMP算法5.3 Boyer-Moore算法5.4 Rabin-Karp算法六、动态规划6.1 背包问题:0-1背包、完全背包6.2 最长公共子序列问题6.3 最短路径问题七、图算法7.1 深度优先搜索(DFS)7.2 广度优先搜索(BFS)7.3 最小树算法:Prim算法、Kruskal算法7.4 最短路径算法:Dijkstra算法、Floyd算法7.5 拓扑排序算法附件:附件一:算法复杂度分析表附件二:常用数据结构图示法律名词及注释:1.算法:根据一定规则解决特定问题的步骤和方法。
2.伪代码:一种介于自然语言和编程语言之间的描述方式,用于表示算法的思路和流程。
3.流程图:用图形化的方式表示算法的执行流程和控制结构。
4.复杂度分析:对算法运行时间和所需空间的量化评估。
5.时间复杂度:表示算法运行时间与输入规模之间的关系。
6.空间复杂度:表示算法所需内存空间与输入规模之间的关系。
7.分治法:将原问题划分为多个相互独立且具有相同结构的子问题来求解的方法。
8.动态规划:将一个复杂问题分解为多个简单的子问题来求解,并将结果保存以供重复使用的方法。
数据结构与算法
引言:数据结构与算法是计算机科学的核心领域,它们在现代计算机科学中起着至关重要的作用。
数据结构是组织和管理数据的方式,而算法则是解决问题的具体步骤。
本文将介绍数据结构与算法的基本概念、常见的数据结构和算法、它们的应用以及优化技巧。
概述:数据结构是计算机中组织和存储数据的方式。
它们可以是线性的,如数组和链表,也可以是非线性的,如树和图。
而算法则是解决问题的具体步骤和方法。
好的数据结构和算法可以提高程序的效率和性能,并节省计算机资源的使用。
正文内容:一、基本概念1.数据结构的定义和分类数据结构的定义和特点数据结构的分类:线性结构、非线性结构、存储结构2.算法的定义和特性算法的定义和特点算法的可行性和正确性二、常见的数据结构1.数组数组的定义和特点数组的操作和应用2.链表链表的定义和特点链表的种类和应用3.栈和队列栈和队列的定义和特点栈和队列的操作和应用4.树树的定义和特点常见的树结构:二叉树、平衡二叉树、B树、红黑树5.图图的定义和特点图的存储方法和常见的图算法三、常见的算法1.查找算法顺序查找二分查找散列表查找2.排序算法冒泡排序插入排序快速排序归并排序堆排序3.图算法广度优先搜索深度优先搜索最短路径算法最小树算法4.动态规划算法动态规划的定义和基本思想最优子结构和重叠子问题动态规划的应用领域5.贪心算法贪心算法的定义和基本思想贪心算法的一般步骤贪心算法的应用领域四、应用和优化1.数据结构和算法在数据库中的应用数据库索引的优化与算法选择数据库查询的优化和算法选择2.数据结构和算法在图形学中的应用三维图形的表示和渲染算法图形编辑和变换的算法3.数据结构和算法在网络和分布式系统中的应用网络协议的设计与实现分布式算法和数据分片的应用五、优化技巧1.空间复杂度和时间复杂度的优化空间复杂度的优化时间复杂度的优化2.常见的算法优化技巧剪枝技巧模拟退火算法遗传算法分支限界法近似算法总结:数据结构与算法是计算机科学中至关重要的领域。
军队文职 计算机类计算机类-数据结构与算法知识点总结
数据结构知识点总结内容概要:基本概念——线性表——栈与队列——树与二叉树——图——查找算法——排序算法一、基本概念1、数据元素是数据的基本单位。
2、数据项是数据不可分割的最小单位。
3、数据结构的逻辑结构(抽象的,与实现无关)物理结构(存储结构)顺序映像(顺序存储结构)位置“相邻”非顺序映像(链式存储结构)指针表示关系4、算法特性:算法具有正确性、有穷性,确定性,(可行性)、输入,输出正确性:能按设计要求解决具体问题,并得到正确的结果。
有穷性:任何一条指令都只能执行有限次,即算法必须在执行有限步后结束。
确定性:算法中每条指令的含义必须明确,不允许由二义性可行性:算法中待执行的操作都十分基本,算法应该在有限时间内执行完毕。
输入:一个算法的输入可以包含零个或多个数据。
输出:算法有一个或多个输出 5、算法设计的要求:(1)正 确 性:算法应能满足设定的功能和要求 。
(2)可 读 性:思路清晰、层次分明、易读易懂 。
(3)健 壮 性:输入非法数据时应能作适当的反应和处理。
(4)高 效 性(时间复杂度):解决问题时间越短,算法的效率就越高。
(5)低存储量(空间复杂度):完成同一功能,占用存储空间应尽可能少。
二、 线性表1、线性表 List :最常用且最简单的数据结构。
含有大量记录的线性表称为文件。
2、线性表是n 个数据元素的有限序列。
线性结构的特点: ①“第一个” ②“最后一个” ③前驱 ④后继。
3、顺序表——线性表的顺序存储结构 特点a) 逻辑上相邻的元素在物理位置上相邻。
b) 随机访问。
1) typedef struct { DataType elem[MAXSIZE];int length;} SqList; 2) 表长为n 时,线性表进行插入和删除操作的时间复杂度为O (n )‘插入一个元素时大约移动表中的一半元素。
删除一个元素时大约移动表中的(n-1)\2 4、线性表的链式存储结构 1) 类型定义 简而言之,“数据 + 指针”。
专升本计算机超全知识点
专升本计算机超全知识点计算机是现代社会不可或缺的工具,计算机专业的知识点涉及范围广泛,无法一一详尽。
以下是一个计算机专升本考试中常见的超全知识点概览,供参考:一、计算机体系结构与硬件知识点:1.计算机硬件基础知识(CPU、内存、硬盘、显卡等)2.计算机的工作原理与指令执行过程3.计算机的存储结构(寻址方式、内存分层等)4.CPU组成、主频、超线程、流水线技术等5.输入输出设备的基本知识(键盘、鼠标、显示器等)6.中断机制与外设控制(DMA、中断向量、总线等)二、操作系统与网络知识点:1.操作系统的基本概念与功能(进程管理、内存管理、文件系统等)2.操作系统的分类与特性(批处理系统、分时系统等)3.进程与线程的概念与调度算法(FCFS、SJF、RR等)4.内存管理与虚拟内存技术(分页、分段、虚拟存储器等)5.文件系统的基本概念与实现(索引节点、FAT、NTFS等)6.网络通信协议与体系结构(TCP/IP、ISO/OSI等)7.网络拓扑结构与传输介质(局域网、广域网、以太网、无线网络等)8.网络安全与防护策略(防火墙、IDS、IPS等)三、数据结构与算法知识点:1.数据结构的基本概念与存储方式(线性结构、树形结构、图等)2.线性表的实现与应用(顺序表、链表、堆栈、队列等)3.树与图的基本知识(二叉树、平衡树、最小生成树等)4.排序算法与算法(冒泡排序、快速排序、二分查找等)5.动态规划与贪心算法的概念与应用6.算法时间与空间复杂度的计算与分析方法四、数据库与SQL知识点:1.数据库的基本概念与三层结构(外模式、概念模式、内模式)2. 关系数据库管理系统(RDBMS)的概念与常见系统(Oracle、MySQL等)3.SQL语言的基本结构与使用方法(数据查询、数据操作、数据定义等)4.数据库事务与并发控制(ACID特性、锁机制、并发安全性等)5.数据库索引的原理与设计策略(B树、哈希索引等)6.数据库设计与规范化的基本原则(函数依赖、范式等)五、程序设计与开发知识点:1.面向对象编程的基本概念与特点(封装、继承、多态等)2.面向对象的设计原则(单一职责、开闭原则、依赖倒置等)3. 常见的编程语言(C、C++、Java、Python等)的语法与特性4.数据类型与变量的定义与使用(整型、浮点型、字符型、数组等)5.程序控制结构与循环算法(顺序结构、分支结构、循环结构等)6.常见的数据结构与算法的实现与应用(链表、栈、队列、排序等)7.软件开发过程与方法论(瀑布模型、敏捷开发、测试驱动等)总之,计算机专升本考试的知识点广泛且深入,需要全面掌握计算机体系结构、操作系统与网络、数据结构与算法、数据库与SQL、程序设计与开发等方面的知识。
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。
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内部排序;反之则为外部排序。
选择排序:从记录的无序子序列中“选择”关键字最小或最大的记 录,并将它加入到有序子序列中,以此方法增加记录的有序子序列的
长度
基本代码如下
for(i=0;i<n-1;i++)/*外循环控制趟数,n 个数选 n-1 趟*/ { k=i;/*假设当前趟的第一个数为最值,记在 k 中 */ for(j=i+1;j<n;j++)/*从下一个数到最后一个数之间找最值*/ if(a[k]<a[j])/*若其后有比最值更大的*/ k=j;/*则将其下标记在 k 中*/ if(k!=i)/*若 k 不为最初的 i 值,说明在其后找到比其更大的数*/ { t=a[k];a[k]=a[i];a[i]=t;}/*则交换最值和当前序列的第一个数*/ }
线性表必有: 1.集合中必存在唯一的一个“第一元素”
3
2.集合中必存在唯一的一个 “最后元素”
3.除最后元素在外,均有 唯一的后继;
4.除第一元素之外,均有 唯一的前驱
定义如下:
typedef int ElemType;
typedef struct{ ElemType*elem;
//存储数据元素的一维数组;
4、学会对线性表设计相关的算法进行相应的处理。
第三章 排序
重点内容及要求: 1、掌握对顺序表数据记录进行排序的基本思路和常规操作(比较、移动),了解排序算 法的稳定性问题。 2、掌握简单选择排序、直接插入排序、冒泡排序算法,了解各种排序算法的特点及时 间复杂度。
排序:将一组“无序”的记录序列按某一关键字调整为“有序”的记 录序列。
关键码:也叫关键字(Key),是数据元素中能起标识作用的数 据项。
其中能起到唯一标识作用的关键码称为主关键码(简称主码); 否则称为次关键码。通常,一个数据元素只有一个主码,但可以有多 个次码。
关系:指一个数据集合中数据元素之间的某种相关性。 数据结构:带“结构”的数据元素的集合。这里的结构指元素之 间存在的关系。 数据类型:是一个值的集合和定义在此集合上的一组操作的总
int length; int listsize;
//线性表当前长度; //当前分配数组容量;
}SqList; Void InitSqList(SqList A,int maxsize)//初始化线性表
{
A.elem = (ElemType*)malloc(LIST_INIT_SIZE*sizeof(ElemType));
以元素(数据元素的映象) + 指针(指示后继元素存储位置) = 结点
(表示数据元素 或 数据元素的映象) 单链表是一种顺序存取的结构,求以此为存储表示的线性表长
度,可设置一个计数器
3、了解有序线性表的特点(顺序有序表、有序链表)。
有序线性表:线性表中的数据元素相互之间可以比较,并且数据
4
元素在线性表中依值非递减或非递增有序排列,即 ai≥ai-1 或 ai≤ai-1(i = 2,3,…, n),则称该线性表为有序表(Ordered List)
相邻的记录的关键字进行比较,若前面记录的关键字大于后面记录的
关键字,则将它们交换,否则不交换。或者反过来,使较大关键字的
记录后移,像水中的气泡一样,较小的记录向前冒出,较大的记录
像石头沉入后部。故称此方法为冒泡排序法
代码如下:
void BubbleSort( SqList &L )
{ RcdType W;
}
7
2、对于顺序栈,熟悉栈空和栈满的条件;对于链栈,掌握其栈空的条件。 #include <iostream> using namespace std; #define INITSIZE 100 #define RESIZE 20 typedef struct {
int *base; int *top; int stacksize; }Sqstack; int Initstack(Sqstack S){ S.base=(int *)malloc(INITSIZE*sizeof(int)); if(!S.base) return false; S.top=S.base; S.stacksize=INITSIZE; return true; } int Clearstack(Sqstack &S){ free(S.base); S.base=(int *)malloc(INITSIZE*sizeof(int)); S.top=S.base; return true; } int Stackempty(Sqstack S){ if(S.base==S.top) return true; else return false; } int Push(Sqstack &S,int e){ if(S.top-S.base>=S.stacksize){ S.base=(int *)realloc(S.base,(RESIZE+INITSIZE)*sizeof(int)); if(!S.base) return false; S.top=S.base+S.stacksize; S.stacksize+=RESIZE; } *S.top++=e; return true; } int Pop(Sqstack &S,int &e){ if(S.base==S.top) return false; e=*--S.top; return true; } int main()
if(!A.elem)
{
exit(0);
}
A.length = 0;
A.listsize = LIST_INIT_SIZE;
return ;
}
2、 了解线性表的链式存储结构,重点掌握带头结点的单链表的基本操作(结点 的插入与删除运算),了解单向循环链表和双向链表存储表示方法。
单链表:用一组地址任意的存储单元存放线性表中的数据元素。
g(n) 的增长率相同。 算法的存储量包括: 1. 输入数据所占空间 2. 程序本身所占空间 3. 辅助变量所占空间
第二章 线性表
重点内容及要求: 1、 掌握线性表的顺序存储结构,了解顺序表的存储特点(数据元素在内存中依次
顺序存储),优点:可随机存取访问;缺点:结点的插入/删除操作不方便。
线性表:是一种最简单的数据结构,也是构造其它各类复杂 数据结构的基础。一个数据元素的有序(次序)集。它有顺序和 链式两种存储表示方法。
栈(后进先出),队列(先进先出)
构造空栈:
void InitStack_Sq (SqStack &S) { // 构造一个空栈 S
S.elem = new SElemType[maxsizபைடு நூலகம்]; S.top =-1; S.stacksize = maxsize; S.incrementsize=incresize; }
数据结构与算法设计知识点
试题类型:
本课程为考试科目(闭卷笔试),试题类型包括:概念填空题(10 %),是非判断题(10 %), 单项选择题(40 %),算法填空题(10%),算法应用题(20 %),算法设计题(10 %)。
第一章 绪论
重点内容及要求: 1、 了解与数据结构相关的概念(集合、数据、数据元素、数据项、关键字、元
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{ Sqstack S; int t,e; Initstack(S); cin>>t; //需要输入元素的个数 while(t--) { cin>>e; Push(S,e); } //进栈 while(S.top!=S.base) { Pop(S,e); cout<<e<<" "; }// 出栈
i = L.length;
while (i >1) {
// i>1 表明上一趟曾进行过记录的交换
lastExchangeIndex = 1;
for (j = 1; j < i; j++){
if (L.r[j+1].key < L.r[j].key) {
W=L.r[j];L.r[j] =L.r[j+1];L.r[j+1] = W; // 互换记录
3、 了解算法分析的基本方法,掌握算法时间复杂度相关的概念。
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 或处理问题的策略 一个算法必须满足以下五个重要特性:1.有穷性 2.确定性 3.可行性 4.有输入 5.有输出 设计算法时,通常还应考虑满足以下目标:
1.正确性,2.可读性, 3.健壮性 4.高效率与低存储量需求
lastExchangeIndex = j;
}
}
i = lastExchangeIndex; // 一趟排序中无序序列中最后一个记录的位置
}
}
3、 了解什么是堆?
堆是满足下列性质的数列{r1, r2, …,rn}:
6
rrii(小顶堆rr2)i2i1
rri(i大顶堆rr2)i2i1
第四章 栈和队列
重点内容及要求: 1、掌握栈和队列的结构特点及基本操作(入栈、出栈/入队、出队)。
1
称。
2、 掌握数据结构的基本概念、数据的逻辑结构(四种)和物理结构(数据元素 的表示与关系的表示、两类存储结构:顺序存储结构和链式存储结构)。
数据结构包括逻辑结构和物理结构两个层次。 数据的逻辑结构:是对数据元素之间存在的逻辑关系的一种 抽象的描述,可以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 逻辑结构有四种:线性结构、树形结构、图状结构、集合结构 数据的物理结构:是其逻辑结构在计算机中的表示或实现, 因此又称其为存储结构。 存储结构:顺序存储结构和链式存储结构 顺序存储结构:利用数据元素在存储器中相对位置之间的某种 特定的关系来表示数据元素之间的逻辑关系; 链式存储结构:除数据元素本身外,采用附加的“指针”表示数 据元素之间的逻辑关系。