数据结构--图重点
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)。
数据结构考研复习重点归纳
数据结构考研复习重点归纳数据结构是计算机科学中非常重要的一门基础课程,考研复习数据结构时,需要重点掌握的内容有以下几个方面。
1.线性表:线性表是数据结构中最基本的一种结构,常见的线性表有数组、链表和栈等。
考生需要掌握线性表的定义、插入、删除、查找等基本操作,并能够分析它们的时间复杂度。
2.树:树是一种非常重要且常见的数据结构,它具有分层结构和层次关系。
其中,二叉树是最简单也是最基本的一种树结构,树的遍历(如前序遍历、中序遍历和后序遍历)是树算法中的重要内容。
此外,还要了解一些特殊的树结构,如平衡树和B树等。
3.图:图是由节点和边组成的一种数据结构,它是一种非常灵活的结构,常用来表示各种实际问题中的关系。
在考研复习中,需要掌握图的基本概念(如顶点和边)、图的存储结构(如邻接矩阵和邻接表)以及图的遍历算法(如深度优先和广度优先)等。
4.查找和排序:在实际问题中,经常需要查找和排序数据。
查找算法(如顺序查找、二分查找和哈希查找)和排序算法(如冒泡排序、插入排序和快速排序)是数据结构中常见的算法,考生需要熟练掌握这些算法的原理和实现方法。
此外,还要了解一些高级的查找和排序算法,如二叉查找树和归并排序等。
5.散列表:散列表(也称哈希表)是一种特殊的数据结构,它利用散列函数将数据映射到一个固定大小的数组中。
散列表具有快速的查找和插入操作,常用于实现字典和数据库等应用。
在考研复习中,需要了解散列表的原理和实现方法,以及处理冲突的方法,如链地址法和开放地址法。
6.动态规划:动态规划是一种解决问题的数学方法,也是一种重要的算法思想。
在考研复习中,需要掌握动态规划的基本原理和解题思路,以及常见的动态规划算法,如背包问题和最长公共子序列等。
7.算法复杂度分析:在考研复习中,需要有一定的算法分析能力,能够对算法的时间复杂度和空间复杂度进行分析和估算。
此外,还要能够比较不同算法的效率,并选择合适的算法来解决实际问题。
除了以上重点内容,考生还要注意掌握一些基本的编程知识,如指针、递归和动态内存分配等。
第7章图_数据结构
v4
11
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图的概念(3)
子图——如果图G(V,E)和图G’(V’,E’),满足:V’V,E’E 则称G’为G的子图
2 1 4 3 5 6 3 5 6 1 2
v1 v2 v4 v3 v2
v1 v3 v4
v3
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图的概念(4)
路径——是顶点的序列V={Vp,Vi1,……Vin,Vq},满足(Vp,Vi1),
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本章目录
7.1 图的定义和术语 7.2 图的存储结构
7.2.1 数组表示法 7.2.2 邻接表 ( *7.2.3 十字链表 7.3.1 深度优先搜索 7.3.2 广度优先搜索 7.4.1 图的连通分量和生成树 7.4.2 最小生成树
*7.2.4 邻接多重表 )
7.3 图的遍历
连通树或无根树
无回路的图称为树或自由树 或无根树
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图的概念(8)
有向树:只有一个顶点的入度为0,其余 顶点的入度为1的有向图。
V1 V2
有向树是弱 连通的
V3
V4
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自测题
7. 下列关于无向连通图特性的叙述中,正确的是
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图的存贮结构:邻接矩阵
若顶点只是编号信息,边上信息只是有无(边),则 数组表示法可以简化为如下的邻接矩阵表示法: typedef int AdjMatrix[MAXNODE][MAXNODE];
*有n个顶点的图G=(V,{R})的邻接矩阵为n阶方阵A,其定 义如下:
1 A[i ][ j ] 0
【北方交通大学 2001 一.24 (2分)】
408数据结构重点章节
408数据结构重点章节一、线性表线性表是最基本、最常用的数据结构之一,它包括顺序表和链表两种形式。
顺序表是将数据元素连续存储在物理内存中的一种结构,它的特点是随机访问性强,但插入和删除操作较慢。
链表则是将数据元素通过指针链接起来的一种结构,它的特点是插入和删除操作快,但随机访问性较差。
在实际应用中,需要根据具体问题的要求选择合适的线性表结构。
二、栈和队列栈和队列是两种特殊的线性表结构。
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;队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构,只能在队列的一端进行插入操作,另一端进行删除操作。
栈和队列在实际应用中广泛使用,如计算机的函数调用、表达式求值、缓冲区管理等。
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。
树的特点是具有层次结构、一个节点可以有多个子节点、没有前驱节点等。
二叉树是一种特殊的树,每个节点最多有两个子节点。
在二叉树中,有许多重要的概念和操作,如遍历(前序、中序、后序)、查找、插入、删除等。
树和二叉树在计算机科学领域有着广泛的应用,如文件系统、数据库索引、网络路由等。
四、图图是由顶点和边构成的一种非线性数据结构。
图的特点是顶点之间可以有多条边,边可以有权重。
图分为有向图和无向图两种形式。
在图的表示和遍历中,常用的方法有邻接矩阵和邻接表。
图的算法有许多经典问题,如最短路径问题、最小生成树问题、拓扑排序等。
图的应用非常广泛,如社交网络、交通规划、电路设计等。
五、查找和排序查找和排序是数据处理中常用的操作。
查找是根据给定的关键字在数据集合中寻找目标元素的过程,常用的查找算法有顺序查找、二分查找、哈希查找等。
排序是将数据集合按照某种规则重新排列的过程,常用的排序算法有冒泡排序、插入排序、快速排序、归并排序等。
查找和排序在各种应用场景中都有广泛的应用,如数据库查询、搜索引擎、数据分析等。
六、哈希表哈希表是一种根据关键字直接访问数据的数据结构,它通过哈希函数将关键字映射到哈希表的索引位置。
数据结构重点难点
数据结构重点难点数据结构是计算机科学中非常重要的一门基础课程,它为我们理解和应用计算机中的数据提供了基础。
然而,由于其抽象性和概念性较强,学习数据结构往往是许多学生的一个挑战。
本文将介绍数据结构的几个重点难点,帮助读者更好地理解和掌握这门学科。
一、数组和链表数组和链表是数据结构中最基本的两种形式。
数组是一种连续的存储结构,可以通过索引访问元素,而链表是一种非连续的存储结构,每个节点都包含一个元素和一个指向下一个节点的指针。
数组的插入和删除操作比较麻烦,而链表的访问操作比较耗时。
在实际应用中,需要根据具体的场景选择数组还是链表。
二、栈和队列栈和队列是经常用到的数据结构。
栈是一种后进先出(LIFO)的结构,只允许在栈顶进行插入和删除操作,类似于堆叠盘子。
而队列是一种先进先出(FIFO)的结构,允许在队尾进行插入操作,在队头进行删除操作,类似于排队。
在实际应用中,栈和队列经常用于解决问题的算法设计。
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,而每个节点都有一个父节点,除了根节点外。
特殊的一种树结构是二叉树,它每个节点最多有两个子节点。
树和二叉树在很多应用中被广泛使用,如文件系统、数据库索引等。
四、图图是由节点和边构成的非线性数据结构,它可以用来表示复杂的关系和网络。
图由顶点集合和边集合组成,顶点表示图中的元素,边表示顶点之间的关系。
图可以是有向的或无向的,带权重的或不带权重的。
图的遍历算法和最短路径算法是图的重点难点,它们在图的应用中具有重要的作用。
五、排序和查找算法排序和查找是数据结构中常用的操作。
排序算法的目的是将一个无序的数据序列按照一定的规则进行整理,使其按照升序或降序排列。
常见的排序算法有冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序等。
查找算法的目的是在一个有序的数据序列中寻找指定的元素,常见的查找算法有顺序查找、二分查找、哈希查找等。
综上所述,数据结构是计算机科学中非常重要的一门课程,也是许多学生的挑战。
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。
数据结构重点知识
数据结构重点知识一、数组数组可是数据结构里的老熟人啦。
它就像是住在公寓里的居民,每个元素都住在固定的小房间里,有自己的编号。
数组的优点呢,就是访问速度特别快,就像你知道朋友住几零几房间,一下子就能找到他。
但是它的缺点也很明显哦,要是想在中间插入或者删除一个元素,那就像在公寓里突然要加一个房间或者拆一个房间一样麻烦,得把后面的元素都挪一挪。
二、链表链表就比较灵活啦。
它像是一群手拉手的小伙伴,每个元素都只知道自己下一个小伙伴是谁。
链表分为单向链表和双向链表。
单向链表只能顺着一个方向找下一个元素,双向链表就厉害啦,它既能找到下一个元素,还能找到前一个元素呢。
链表在插入和删除元素的时候就比较方便,就像小伙伴们手拉手,想加入或者离开这个小队伍都比较容易,不用像数组那样大动干戈。
三、栈栈这个东西很有趣哦。
它就像一个只能从一头进出的小盒子,先进去的元素要最后才能出来,这就是所谓的“后进先出”。
就好比你往一个细口瓶子里放东西,先放进去的东西被压在下面,最后才能拿出来。
栈在函数调用、表达式求值等方面可是大有用处的呢。
四、队列队列和栈有点相反,它是“先进先出”的。
就像排队买东西一样,先来的人先被服务。
在计算机里,比如打印机的任务队列,先提交的打印任务就会先被打印出来。
队列可以用数组或者链表来实现。
五、树树这个结构可复杂也可有趣啦。
它有根节点、叶子节点等。
二叉树是树结构里比较常见的一种,每个节点最多有两个子节点。
就像家族的族谱一样,有一个祖宗节点,下面有子孙节点。
树结构在文件系统、查找算法等方面都有很多应用。
比如二叉查找树,它可以让查找元素的效率提高很多。
六、图图是由顶点和边组成的。
它可以用来表示很多实际的关系,比如城市之间的交通路线。
图有有向图和无向图之分。
有向图的边是有方向的,就像单行道一样,只能按照规定的方向走;无向图的边就没有方向,就像普通的马路,两个方向都能走。
图的遍历算法也是数据结构里的重点内容,像深度优先遍历和广度优先遍历。
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。
数据结构复习资料 第4章
第4章栈和队列一、复习要点本章主要讨论3种线性结构:栈、队列与优先级队列。
这3种结构都是顺序存取的表,而且都是限制存取点的表。
栈限定只能在表的一端(栈顶)插入与删除,其特点是先进后出。
队列和优先级队列限定只能在表的一端(队尾)插入在另一端(队头)删除,不过优先级队列在插入和删除时需要根据数据对象的优先级做适当的调整,令优先级最高的对象调整到队头,其特点是优先级高的先出。
而队列不调整,其特点是先进先出。
这几种结构在开发各种软件时非常有用。
本章复习的要点:1、基本知识点要求理解栈的定义和特点,栈的抽象数据类型和在递归和表达式计算中的使用,在栈式铁路调车线上当进栈序列为1, 2, 3, , n时,可能的出栈序列计数,栈的顺序存储表示和链接存储表示,特别要注意,链式栈的栈顶应在链头,插入与删除都在链头进行。
另外,需要理解队列的定义和特点,队列的抽象数据类型和在分层处理中的使用,队列的顺序存储表示(循环队列)和链接存储表示,需要注意的是,链式队列的队头应在链头,队尾应在链尾。
还需要理解优先级队列的定义和特点。
优先级队列的最佳存储表示是堆(heap),本章介绍的表示看懂即可。
2、算法设计➢栈的5种操作(进栈、退栈、取栈顶元素、判栈空、置空栈)的在顺序存储表示下的实现,以及在链接存储表示下的实现。
➢使用栈的后缀表达式计算算法➢循环队列的进队列、出队列、取队头元素、判队列空、置空队列操作的实现➢链式队列的进队列、出队列、取队头元素、判队列空、置空队列操作的实现二、难点和重点1、栈:栈的特性、栈的基本运算➢栈的数组实现、栈的链表实现➢栈满及栈空条件、抽象数据类型中的先决条件与后置条件2、栈的应用:用后缀表示计算表达式,中缀表示改后缀表示3、队列:队列的特性、队列的基本运算➢队列的数组实现:循环队列中队头与队尾指针的表示,队满及队空条件➢队列的链表实现:链式队列中的队头与队尾指针的表示、三、习题的解析4-2 铁路进行列车调度时, 常把站台设计成栈式结构的站台,如右图所示。
自考数据结构重点(珍藏版)
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。
数据结构知识点归纳
一、数据结构的章节结构及重点构成数据结构学科的章节划分基本上为:概论,线性表,栈和队列,串,多维数组和广义表,树和二叉树,图,查找,内排,外排,文件,动态存储分配。
对于绝大多数的学校而言,“外排,文件,动态存储分配”三章基本上是不考的,在大多数高校的计算机本科教学过程中,这三章也是基本上不作讲授的。
数据结构的章节比重大致为:1.概论:概念,时间复杂度。
2.线性表:基础章节,必考内容之一。
概念,算法设计题。
3.栈和队列:基本概念。
4.串:基本概念。
5.多维数组及广义表: 基本概念。
6.树和二叉树:重点难点章节,各校必考章节。
概念,问答,算法设计题。
7.图:重点难点章节,各校必考章节。
概念,问答,算法设计题。
8.查找:重点难点章节,概念,问答。
9.排序:重点难点章节,问答各种排序算法的排序过程二、各章节的主要内容:第一章概述主要内容:本章主要起到总领作用,为读者进行数据结构的学习进行了一些先期铺垫。
大家主要注意以下几点: (1)数据结构的基本概念。
(数据;数据元素;数据项;数据结构;数据的逻辑结构:线性和非线性,具体分为集合、线性结构、树形结构和图状结构;数据的存储结构:顺序存储和链式存储;运算)(2)算法的度量:时间效率和空间效率,分别用时间复杂度和空间复杂度度量,掌握时间复杂度的度量方法量方法。
(大O表示法)参考题目:填空题:1、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,它包括三方面的内容,分别是数据的逻辑结构、()和()。
2、数据结构按逻辑结构可分为两大类,它们分别是()和()3. 数据的物理结构主要包括()和()两种情况。
4.线性表,栈,队列和二叉树四种数据结构中()是非线性结构,()是线性结构。
5、线性结构中元素之间存在()关系,树形结构中元素之间存在()关系,图形结构中元素之间存在()关系。
6、程序段的时间复杂度是_______。
for(i=1;i<=n;i++){ k++;for(j=1;j<=n;j++)x=x+k;}7.下列算法的时间复杂度是_____。
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。
6.图6.1 定义和基本操作-图是由节点和边组成的一种非线性数据结构,节点之间可以有多个连接。
数据结构重点
第一章:绪论1.1: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。
1。
2: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。
1.3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。
1.4: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。
2.1: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。
2.2: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。
2。
3: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.2.4:度量算法的时间效率,时间复杂度,(课本39页)。
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。
先交通大学考研数据结构重点
寄语18考研结束,很幸运能考上理想的大学。
在这里想给学弟学妹们一点的建议(纯属个人建议),都听过考研最重要的是数学和专业课,毕竟150分,但是我想说政治英语一样重要,不过在这里我想说下专业课的事情,前期主要是定下学校(很重要),不要急于买专业课资料,当然如果很确定自己的选择,早点买资料当然是好事(能够定下心来学习),作为一个大孩子,我希望每个人都能够慎重的做出选择,然后全力以赴。
今年专业课代码有变之前的820变为了915,而且多了夏令营,所以西交软件专硕今年的名额比去年少,不过今年名额会更少一点,相对来说是一年比一年难的,综合起来,今年350+是稳的(综合复试);今年的专业课总体上看和16年风格很像,含有40分程序设计,题量还可以。
专业课没有想象的那么难,把c或c++的基础打一下,多看几遍王道,做些综合性的题就可以了,下面大概梳理下数据结构的知识点,个人经验,仅供参考。
数据结构重点第一章绪论●数据结构三要素●五个特征(时间复杂度重要)第二章线性表(考题主要在选择填空上)●概念,这个只能考自己记了●单链表的插入,删除节点操作●双链表的插入,删除节点操作(比单链表还重要)●静态链表(了解下)●顺序表和链表的比较第三章栈和队列(基础考题)●栈的概念●栈的顺序存储(关注几个条件,初始化,空,进、出栈等)●栈的链式存储(重要)●队列定义●循环队列(进、出队操作,队满,队空操作)●队列的链式存储(注意图)●栈在表达式中的应用●队列在层次遍历的应用●栈与队列的基本操作,(会有大题)第四章树与二叉树●树的定义(注意分清结点深度,结点高度,树高度几个概念)●树的性质●二叉树(重点啊)●二叉树的遍历(层次遍历可以和队列在一起出题)●线索二叉树定义,构造●树、森林(树转换成二叉树,二叉树转换成树,树和森林的遍历与二叉树遍历的关系)●二叉排序树定义,插入,删除●平衡二叉树(重要)●哈夫曼树与哈夫曼编码(重要)第五章图●图的基本概念●图的存储方式●图的遍历●图的应用(非常重要)第六章查找●基本概念(静态/动态)●线性结构●树形结构●散列结构●效率指标(这个一般会问到)第七章排序(重要)●基本概念●内部排序(重中之重,各种排序比较)●外排。
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DFSTree(G, w, q, visited);
生成森林:不完全图中的各个连通分量的生成树,构成图的生成森林
二、存储结构
顶点:可采用链表或数组存储顶点列表,一般采用链表存储
边:1.邻接矩阵(数组)
a.无向图:对称阵,可采用矩阵压缩存储方式。A[i][j] = 0表示 和 没有连接;A[i][j]= 1表示 和 有边连接;第i行的和表示顶点 的度
b.有向图:不对称阵。 表示顶点 到 的有向弧的权值; 表示表示顶点 到 没有弧连接或者i = j
enQueue(Q, w);
}
w = getNextNeighbor(G, v, w);
}
}
delete[] visited;
}
四、图的连通性问题(无向图)
1.深度优先生成树(深度优先搜索形成),广度优先生成树(广度优先搜索形成)
深度优先生成森林算法:
void DFSForest(Graph G, CSTree& T) {
CSTree q=null;
int n = G.vexnum;
bool* visited = new bool[n];
for(int i = 0; i < n; i++)visited[i] = false;
for (int v = 0; v < n; v++) {
if (!visited[v]) {
}
}
}
深度优先生成树算法:
void DFSTree(Graph G, int v, CSTree T, bool& visited[]){
visited[v] = true;
bool first = true;
CSTree q = null;
for (int w = getFirstNeighbor(G,v);w != -1; w = getNextNeighbor(G, v, w))
w = getNextNeighbor(G, v, w);
}
}
2.广度优先搜索(类似于树的层次遍历)
基本思想:假设从图中某顶点v出发,在访问了v之后依次访问v的各个未曾访问过的邻接点,然后分别从这些邻接点出发依次访问它们的邻接点,并使“先被访问的顶点的邻接点”先于“后被访问的顶点的邻接点”被访问,直至图中所有已被访问的顶点的邻接点都被访问到。若此时图中尚有顶点未被访问(非连通图),则另选图中一个未曾被访问的顶点作起始点,重复上述过程,直至图中所有顶点都被访问到为止。
Quwhile(!isEmpty(Q)){
deQueue(Q, v);
w = getFirstNeighbor(G, v);
while(w != -1) {
if (!visited[w]) {
visit(getValue(G, w));
顶点结点:data(顶点数据),firstin(第一条入弧),firstout(第一条出弧)
三、图的遍历(每个顶点只被访问一次)
1.深度优先遍历(类似树的先根遍历)
基本思想:假设初始状态是图中所有顶点未曾被访问,则深度优先搜索可从图中某个顶点v出发,访问此结点,然后依次从v的未被访问的邻接点出发深度优先遍历图,直至图中所有和v有路径相通的顶点都被访问到;若此时图中尚有顶点未被访问(非连通图),则另选图中一个未曾被访问的顶点作起始点,重复上述过程,直至图中所有顶点都被访问到为止。
代码:
viod BFS(Graph& G, int v) {
int i, w, n = G.vexnum;
bool*visited = new bool[n];
for(i = 0; i < n; i++) visited[i] =false;
visit(getValue(G, v));
visited[v] = true;
CSTree p = (CSTree) malloc(sizeof(CSNode));
*p = {getValue(G, v), null, null};
if(T == null) T = p;
else q->nextSibling = p;
q = p;
DFSTree(G, v, p, visited);
if (!visited[w]) {
CSTree p = (CSTree) malloc(sizeof(CSNode));
*p = {getValue(G, w), null, null};
if (first) {
T->lchild = p;
first = false;
}
else q->nextSibling = p;
一、定义与术语
图:无序数据结构
基本构成:1.边集(Edge):a.有向图,有向边<v, w>,弧,弧头,弧尾,权值
b.无向图,无向边(v, w),权值
2.顶点集(Vertices):a.无向图:度(TD(v))
b.有向图:出度(ID(v)),入度(OD(v)),度(TD(v) = ID(v) + OD(v))
2.邻接表(链表,有向无向都可用)
边结点:adjvex(邻接点),nextarc(下一条边),info(权值)
顶点结点:data(顶点数据),firstarc(第一条边)
3.十字链表(Othogonal List)
弧结点:tailvex(弧尾结点),headvex(弧头结点),tlink(弧尾相同的下一条弧),hlink(弧头相同的下一条弧),info(权值)
无向完全图:n个顶点, 条边
有向完全图:n个顶点, 条边
网:带权图
连通分量:无向图中的极大连通子图(多个),无向完全图的连通分量就是本身(一个)
强连通分量:有向图中的极大连通子图,其中 到 以及 到 都有路径
生成树:图的极小连通子图,含有图的全部n个顶点,只有n-1条边,少一条则不能连通,多一条则形成回路
代码:
void DFS(Graph&G, int v, bool first, bool visited[]) {
visit(getValue(G, v));
visited[v] = true;
int = getFirstNeighbor(G, v);
while(w != -1) {
if(!visited[w]) DFS(G, w, visited);