数据结构与算法知识点必备

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数据结构大纲知识点

数据结构大纲知识点一、绪论。

1. 数据结构的基本概念。

- 数据、数据元素、数据项。

- 数据结构的定义（逻辑结构、存储结构、数据的运算）- 数据结构的三要素之间的关系。

2. 算法的基本概念。

- 算法的定义、特性（有穷性、确定性、可行性、输入、输出）- 算法的评价指标（时间复杂度、空间复杂度的计算方法）二、线性表。

1. 线性表的定义和基本操作。

- 线性表的逻辑结构特点（线性关系）- 线性表的基本操作（如初始化、插入、删除、查找等操作的定义）2. 顺序存储结构。

- 顺序表的定义（用数组实现线性表）- 顺序表的基本操作实现（插入、删除操作的时间复杂度分析）- 顺序表的优缺点。

3. 链式存储结构。

- 单链表的定义（结点结构，头指针、头结点的概念）- 单链表的基本操作实现（建立单链表、插入、删除、查找等操作的代码实现及时间复杂度分析）- 循环链表（与单链表的区别，操作特点）- 双向链表（结点结构，基本操作的实现及特点）三、栈和队列。

1. 栈。

- 栈的定义（后进先出的线性表）- 栈的基本操作（入栈、出栈、取栈顶元素等操作的定义）- 顺序栈的实现（存储结构，基本操作的代码实现）- 链栈的实现（与单链表的联系，基本操作的实现）- 栈的应用（表达式求值、函数调用栈等）2. 队列。

- 队列的定义（先进先出的线性表）- 队列的基本操作（入队、出队、取队头元素等操作的定义）- 顺序队列（存在的问题，如假溢出）- 循环队列的实现（存储结构，基本操作的代码实现，队空和队满的判断条件）- 链队列的实现（结点结构，基本操作的实现）- 队列的应用（如操作系统中的进程调度等）四、串。

1. 串的定义和基本操作。

- 串的概念（字符序列）- 串的基本操作（如连接、求子串、比较等操作的定义）2. 串的存储结构。

- 顺序存储结构（定长顺序存储和堆分配存储）- 链式存储结构（块链存储结构）3. 串的模式匹配算法。

- 简单的模式匹配算法（Brute - Force算法）的实现及时间复杂度分析。

全国计算机二级c语言_公共基础_知识点总结

第1章数据结构与算法经过对部分考生的调查以及对近年真题的总结分析，笔试部分经常考查的是算法复杂度、数据结构的概念、栈、二叉树的遍历、二分法查找，读者应对此部分进行重点学习。

详细重点学习知识点：1．算法的概念、算法时间复杂度及空间复杂度的概念2．数据结构的定义、数据逻辑结构及物理结构的定义3．栈的定义及其运算、线性链表的存储方式4．树与二叉树的概念、二叉树的基本性质、完全二叉树的概念、二叉树的遍历5．二分查找法6．冒泡排序法1.1算法考点1 算法的基本概念考试链接：考点1在笔试考试中考核的几率为30%，主要是以填空题的形式出现，分值为2分，此考点为识记内容，读者还应该了解算法中对数据的基本运算。

计算机解题的过程实际上是在实施某种算法，这种算法称为计算机算法。

1．算法的基本特征：可行性、确定性、有穷性、拥有足够的情报。

2．算法的基本要素：（1）算法中对数据的运算和操作一个算法由两种基本要素组成：一是对数据对象的运算和操作；二是算法的控制结构。

在一般的计算机系统中，基本的运算和操作有以下4类：算术运算、逻辑运算、关系运算和数据传输。

（2）算法的控制结构：算法中各操作之间的执行顺序称为算法的控制结构。

描述算法的工具通常有传统流程图、N-S结构化流程图、算法描述语言等。

一个算法一般都可以用顺序、选择、循环3种基本控制结构组合而成。

3.算法：解题方案准确而完整的描述。

考点2 算法复杂度考试链接：考点2在笔试考试中，是一个经常考查的内容，在笔试考试中出现的几率为70%，主要是以选择的形式出现，分值为2分，此考点为重点识记内容，读者还应该识记算法时间复杂度及空间复杂度的概念。

1.算法的时间复杂度算法的时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量。

同一个算法用不同的语言实现，或者用不同的编译程序进行编译，或者在不同的计算机上运行，效率均不同。

这表明使用绝对的时间单位衡量算法的效率是不合适的。

撇开这些与计算机硬件、软件有关的因素，可以认为一个特定算法"运行工作量"的大小，只依赖于问题的规模（通常用整数n表示），它是问题规模的函数。

常用的数据结构以及算法

常用的数据结构以及算法一、关于数据的几个概念1、数据。

是对客观事物的符号表示。

在计算机科学是指所有能够输入到计算机中并能被计算机程序处理的符号集合。

包括数值、文字、图像、图像、音频、视频等形式。

2、数据项。

所谓数据项就是数据中具有独立含义的、不可再分割的最小数据单位。

是客观实体一种特征的数据表示。

3、数据元素。

是多个相关数据项的集，是一个客观实体多种特征的数据描述，是计算机程序中加工处理的基本单位。

数据元素按其组成可分为简单型数据元素和复杂型数据元素。

简单型数据元素由一个数据项组成，复杂型数据元素由多个数据项组成，它通常携带着一个概念的多方面信息。

二、数据结构的几个概念。

1、数据结构，就是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。

可以简单表示为：数据结构 = 数据 + 关系同一数据元素集合，所定一的关系不同，构成不同的数据结构。

数据结构包括逻辑结构和存储结构两个方面。

2、数据的逻辑结构。

是指对数据及其关系的抽象逻辑描述，对立与计算机，与机器实现无关。

根据定义的关系不同，数据的逻辑结构分为四种：集合结构。

数据元素之间未定义任何关的松散集合。

线性结构。

数据元素之间定义了次序关系的集合（全序集合），描述的是1对1关系。

树形结构。

数据元素之间定义了层次关系的集合（偏序集合），描述的是1对多关系。

图状结构。

数据元素之间定义了网状关系的集合，描述的是多对多关系。

3、数据的存储结构（亦成物理结构）是指数据结构在计算机存储器中的具体实现。

存储结构与孤立的数据元素表示形式不同，数据结构中的数据元素不但要表示其本身的实际内容，还要表示清楚数据元素之间的逻辑结构。

常见的存储结构有：顺序存储结构：特点是借助于数据元素的相对存储位置来表示数据元素之间的逻辑结构；链式存储结构：特点是借助于指示数据元素地址的指针表示数据元素之间的逻辑结构。

散列存储结构：顺序+算列。

索引存储结构：顺序+索引。

数据元素相互之间的关系称为结构。

考研数据结构图的必背算法及知识点

考研数据结构图的必背算法及知识点Prepared on 22 November 20201.最小生成树：无向连通图的所有生成树中有一棵边的权值总和最小的生成树问题背景：假设要在n个城市之间建立通信联络网，则连通n个城市只需要n—1条线路。

这时，自然会考虑这样一个问题，如何在最节省经费的前提下建立这个通信网。

在每两个城市之间都可以设置一条线路，相应地都要付出一定的经济代价。

n个城市之间，最多可能设置n(n-1)/2条线路，那么，如何在这些可能的线路中选择n-1条，以使总的耗费最少呢分析问题（建立模型）：可以用连通网来表示n个城市以及n个城市间可能设置的通信线路，其中网的顶点表示城市，边表示两城市之间的线路，赋于边的权值表示相应的代价。

对于n个顶点的连通网可以建立许多不同的生成树，每一棵生成树都可以是一个通信网。

即无向连通图的生成树不是唯一的。

连通图的一次遍历所经过的边的集合及图中所有顶点的集合就构成了该图的一棵生成树，对连通图的不同遍历，就可能得到不同的生成树。

图G5无向连通图的生成树为(a)、(b)和(c)图所示：G5G5的三棵生成树：可以证明，对于有n个顶点的无向连通图，无论其生成树的形态如何，所有生成树中都有且仅有n－1条边。

最小生成树的定义：如果无向连通图是一个网，那么，它的所有生成树中必有一棵边的权值总和最小的生成树，我们称这棵生成树为最小生成树，简称为最小生成树。

最小生成树的性质：假设N=(V,{E})是个连通网，U是顶点集合V的一个非空子集，若（u,v）是个一条具有最小权值(代价)的边，其中，则必存在一棵包含边（u,v）的最小生成树。

解决方案：两种常用的构造最小生成树的算法：普里姆（Prim）和克鲁斯卡尔（Kruskal）。

他们都利用了最小生成树的性质1.普里姆（Prim）算法：有线到点，适合边稠密。

时间复杂度O(N^2)假设G＝（V，E）为连通图，其中V为网图中所有顶点的集合，E为网图中所有带权边的集合。

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。

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》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。

算法工程师需要掌握的重点知识点

算法工程师需要掌握的重点知识点一、知识概述《数据结构》①基本定义：数据结构就是数据的组织方式，就好比你整理衣服，不同的折叠和摆放方法就是不同的数据结构。

比如说数组就像是把衣服排成一排，链表就像是用绳子把衣服串起来每个都可以单独解开。

②重要程度：在算法工程师知识体系里是基石，就像盖房子的砖头一样重要。

好的算法很多时候取决于选择合适的数据结构来存储和操作数据。

③前置知识：基本的数学运算和逻辑思维能力，就像你要知道一减一等于零这种简单数学，还有基本的因果关系判断。

④应用价值：在搜索引擎优化里，数据结构可以让搜索结果更快呈现。

比如网页搜索，用合适的数据结构存储网页信息，能让搜索速度大大提升。

《算法分析》①基本定义：评估算法好坏的手段，就如同给运动员的表现打分一样，从时间和空间等方面去衡量算法的优劣。

②重要程度：是算法工程师检验自己工作成果的重要依据，能找出改进算法的方向。

③前置知识：首先要熟悉数据结构，就像你得知道比赛规则才能给运动员打分，还得有点数学基础。

④应用价值：在设计交通流量控制系统中，好的算法能更快处理数据，减少交通阻塞。

二、知识体系①知识图谱：数据结构和算法分析是算法工程师知识的底层基础，各种高级算法和应用都是建立在这之上的。

②关联知识：算法分析和数据结构相互依存，然后它们又和其他高级算法如机器学习算法紧密相连。

举个例子，在机器学习里用的数据很多时候就是用一定的数据结构存储起来，然后通过算法分析来优化机器学习算法。

③重难点分析：数据结构里复杂的结构理解起来困难，比如图结构。

算法分析中像时间复杂度的计算很容易出错。

④考点分析：在公司的算法面试或者校园里的数据结构和算法课程考试中经常考。

考查方式可能是让你计算算法的时间复杂度，或者写一个特定数据结构相关的代码。

三、详细讲解【数据结构- 理论概念类】①概念辨析：数组是一组连续存储的数据元素，在内存里就像住在一排紧密相连的房子里的人；链表则是由节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针，它就像用线串起来的珠子，可以轻松增减珠子。

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。

数据结构必看算法

数据结构算法背诵一、线性表1. 逆转顺序表中的所有元素算法思想：第一个元素和最后一个元素对调，第二个元素和倒数第二个元素对调，……，依此类推。

void Reverse(int A[], int n){int i, t;for (i=0; i < n/2; i++){t = A[i];A[i] = A[n-i-1];A[n-i-1] = t;}}2. 删除线性链表中数据域为item 的所有结点算法思想：先从链表的第2 个结点开始，从前往后依次判断链表中的所有结点是否满足条件，若某个结点的数据域为item，则删除该结点。

最后再回过头来判断链表中的第1 个结点是否满足条件，若满足则将其删除。

void PurgeItem(LinkList &list){LinkList p, q = list;p = list->next;while (p != NULL){if (p->data == item) {q->next = p->next;free(p);p = q->next;} else {q = p;p = p->next;}}if (list->data == item){q = list;list = list->next;free(q);}}3. 逆转线性链表void Reverse(LinkList &list){LinkList p, q, r;p = list;q = NULL;while (p != NULL){r = q;q = p;p = p->next;q->next = r;}list = q;}4. 复制线性链表（递归）LinkList Copy(LinkList lista){LinkList listb;if (lista == NULL)return NULL;else {listb = (LinkList)malloc(sizeof(LNode));listb->data = lista->data;listb->next = Copy(lista->next);return listb;}}5. 将两个按值有序排列的非空线性链表合并为一个按值有序的线性链表LinkList MergeList(LinkList lista, LinkList listb){LinkList listc, p = lista, q = listb, r;// listc 指向lista 和listb 所指结点中较小者if (lista->data <= listb->data) {listc = lista;r = lista;p = lista->next;} else {listc = listb;r = listb;q = listb->next;}while (p != NULL && q != NULL)if (p->data <= q->data) {r->next = p;r = p;p = p->next;} else {r->next = q;r = q;q = q->next;}}// 将剩余结点（即未参加比较的且已按升序排列的结点）链接到整个链表后面r->next = (p != NULL) ? p : q;return listc;}3二、树1. 二叉树的先序遍历（非递归算法）算法思想：若p 所指结点不为空，则访问该结点，然后将该结点的地址入栈，然后再将p 指向其左孩子结点；若p 所指向的结点为空，则从堆栈中退出栈顶元素（某个结点的地址），将p 指向其右孩子结点。

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。

考研408数据结构必背算法

考研408数据结构必背算法数据结构是计算机科学中非常重要的一门课程，也是考研408计算机专业的必修课之一。

在考研408数据结构中，有一些算法是必须要背诵的，因为它们是解决各种问题的基础。

下面我将介绍一些考研408数据结构必背算法。

首先是线性表的顺序存储结构。

线性表是最基本的数据结构之一，它包括顺序表和链表两种存储方式。

顺序表是将元素按照顺序存放在一块连续的存储空间中，通过下标来访问元素。

顺序表的插入和删除操作比较耗时，但是查找操作比较快速。

链表是将元素存放在一系列的节点中，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。

链表的插入和删除操作比较方便，但是查找操作比较耗时。

掌握线性表的顺序存储结构对于理解其他数据结构非常重要。

其次是栈和队列。

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。

栈的应用非常广泛，比如函数调用、表达式求值等。

队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，只能在队尾进行插入操作，在队头进行删除操作。

队列的应用也非常广泛，比如进程调度、打印任务等。

掌握栈和队列的实现和应用对于理解其他数据结构和算法非常重要。

再次是树和二叉树。

树是一种非线性的数据结构，它由节点和边组成。

树的每个节点可以有多个子节点，但是每个节点只有一个父节点。

二叉树是一种特殊的树，每个节点最多有两个子节点。

二叉树的遍历有前序遍历、中序遍历和后序遍历三种方式。

掌握树和二叉树的遍历算法对于理解其他高级数据结构和算法非常重要。

最后是图的遍历和最短路径算法。

图是一种非线性的数据结构，它由节点和边组成。

图的遍历有深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）两种方式。

深度优先搜索是一种先访问子节点再访问兄弟节点的方式，广度优先搜索是一种先访问兄弟节点再访问子节点的方式。

最短路径算法是解决图中两个节点之间最短路径问题的算法，常用的算法有Dijkstra算法和Floyd算法。

掌握图的遍历和最短路径算法对于解决实际问题非常重要。

常用数据结构和算法

常用数据结构和算法在计算机科学领域，数据结构和算法是构建高效程序的基石。

无论是开发软件应用，还是进行系统优化，都离不开对数据结构和算法的研究和应用。

本文将介绍一些常用的数据结构和算法，并讨论它们的特点和应用场景。

一、数组（Array）数组是最基本的数据结构之一，它由一系列连续的内存空间组成，可以存储相同类型的数据。

数组的特点是随机存取，即可以通过索引直接访问指定位置的元素。

数组在存取数据时效率非常高，但插入和删除操作则比较低效。

它的应用场景包括存储一组有序的数据、快速查找等。

二、链表（Linked List）链表是一种非连续的数据结构，由多个节点组成，每个节点包含一个数据元素和指向下一个节点的指针。

链表的特点是插入和删除操作效率高，但查找操作则比较低效，需要遍历整个链表。

链表适用于频繁插入和删除元素的场景，比如实现队列、栈等。

三、栈（Stack）栈是一种特殊的数据结构，它遵循先入后出（LIFO）的原则。

栈可以用数组或链表来实现，常见的操作包括入栈（push）和出栈（pop）。

栈的应用场景很广，比如表达式求值、函数调用等。

四、队列（Queue）队列是一种遵循先入先出（FIFO）原则的数据结构。

队列可以用数组或链表来实现，常见的操作包括入队（enqueue）和出队（dequeue）。

队列的应用包括任务调度、消息传递等。

五、树（Tree）树是一种层次结构的数据结构，由节点和边组成。

树的结构使得在其中进行搜索、插入和删除等操作非常高效。

常见的树结构包括二叉树、二叉搜索树、平衡二叉树、红黑树等。

树的应用非常广泛，比如文件系统、数据库索引等。

六、图（Graph）图是一种由节点和边组成的非线性数据结构，它包括有向图和无向图。

图的表示方式有邻接矩阵和邻接表两种，它的应用场景包括网络拓扑分析、搜索算法等。

七、排序算法排序算法是数据处理中非常重要的一类算法，主要用于将一组无序的数据按照某种规则进行排序。

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、归并排序等。

计算机期末必考知识点归纳

计算机期末必考知识点归纳计算机科学是一个广泛而深奥的学科，它涉及到许多不同的领域，从基础理论到实际应用。

在计算机科学的学习过程中，有一些知识点是非常重要且必须掌握的。

本文将从程序设计、数据结构、算法和计算机网络等方面归纳计算机期末必考的知识点。

1.程序设计程序设计是计算机科学的基础，它涉及到如何编写和组织代码以实现特定功能。

在程序设计的学习中，以下几个知识点是必不可少的：•语言基础：掌握至少一种编程语言的基本语法和语义，如C++、Java 或Python等。

•数据类型与变量：了解不同的数据类型和变量的概念与用法，如整数、浮点数、字符和布尔类型等。

•控制流程：理解条件语句（如if-else和switch）和循环语句（如for 循环和while循环）的用法，以实现程序的流程控制。

•函数与模块：学习如何定义和调用函数，以及如何使用模块或库来扩展程序的功能。

2.数据结构数据结构是计算机存储、组织和管理数据的方式和原则。

在数据结构的学习中，以下几个知识点是必考的：•数组与链表：了解数组和链表的特点、优劣和应用场景，以及它们的实现原理和基本操作。

•栈与队列：掌握栈和队列的定义和基本操作，包括入栈、出栈、入队和出队等。

•树与图：理解树和图的概念、特点和基本操作，如遍历、搜索和插入等。

•哈希表：了解哈希表的原理和应用，包括哈希函数、冲突解决方法和查找等。

3.算法算法是解决问题的方法和步骤的描述。

在算法的学习中，以下几个知识点是必不可少的：•排序算法：掌握常见的排序算法，如冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序和归并排序等。

•搜索算法：了解常用的搜索算法，如线性搜索、二分搜索和广度优先搜索等。

•动态规划：理解动态规划的原理和应用，以解决具有重叠子问题特性的问题。

•图算法：学习图的遍历算法，如深度优先搜索和广度优先搜索，以及最短路径算法，如Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法等。

4.计算机网络计算机网络是计算机之间进行通信和交互的基础设施。

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”。

计算机科学考研必备数据结构与算法题型解析

计算机科学考研必备数据结构与算法题型解析数据结构和算法是计算机科学考研的重要内容，掌握好这些知识对于提高考试成绩至关重要。

本文将对计算机科学考研必备的数据结构和算法题型进行解析，帮助考生更好地理解和应对考试中的这些题目。

一、线性表线性表是最基本的数据结构之一，常见的线性表包括数组、链表和栈等。

考研中常出现与线性表相关的题目，要求考生熟练掌握线性表的基本操作和应用。

1. 数组数组是一种连续存储数据的线性表，具有随机访问的特性。

考研中可能出现与数组相关的题目，如数组的逆序、元素的插入和删除等操作。

2. 链表链表是一种动态存储数据的线性表，通过节点之间的指针链接起来。

考研中可能出现与链表相关的题目，如链表的逆序、节点的插入和删除等操作。

3. 栈栈是一种特殊的线性表，具有后进先出的特性。

考研中可能出现与栈相关的题目，如栈的应用、栈的实现等。

二、树与图树和图是常见的非线性数据结构，具有丰富的应用场景。

考研中涉及树与图的题目较多，要求考生掌握树和图的基本操作和相关算法。

1. 二叉树二叉树是一种特殊的树结构，每个节点最多只有两个子节点。

考研中可能出现与二叉树相关的题目，如二叉树的遍历、节点的插入和删除等操作。

2. 图图是由节点（顶点）和边组成的数据结构，用于描述各种实际问题的模型。

考研中可能出现与图相关的题目，如最短路径、最小生成树等算法的应用。

三、排序与查找排序和查找是算法中的经典问题，也是考研中常见的题型。

考生需要熟练掌握各种排序和查找算法，并能够分析其时间复杂度和空间复杂度。

1. 排序算法考研中常考察各种排序算法，如冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序等。

考生需要理解这些算法的原理和步骤，并能够分析其时间复杂度和空间复杂度。

2. 查找算法考研中可能出现与查找算法相关的题目，如二分查找、哈希查找、二叉查找树等。

考生需要了解这些算法的原理和应用场景，并能够分析其时间复杂度和空间复杂度。

四、动态规划与贪心算法动态规划和贪心算法是算法设计中的重要方法，也是考研中常见的题型。

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。

通用技术会考知识点

通用技术会考知识点1. 数据结构和算法在通用技术会考中，数据结构和算法是重要的考察内容之一。

以下是一些常见的数据结构和算法知识点：1.1 数据结构•数组：对应于内存中一段连续的存储空间，可以根据下标进行访问。

•链表：由节点组成，每个节点包含一个数据项和一个指向下一个节点的指针。

•栈：一种先进后出的数据结构，只能在栈顶进行插入和删除操作。

•队列：一种先进先出的数据结构，可以在队尾插入元素，在队头删除元素。

•树：由节点和边组成的数据结构，每个节点都只有一个父节点，可以有多个子节点。

•图：由节点和边组成的数据结构，节点之间的关系可以是任意的。

1.2 算法•排序算法：包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。

•查找算法：包括顺序查找、二分查找、散列查找等。

•动态规划：通过将问题分解为子问题来解决复杂问题的方法。

•回溯算法：一种通过逐步构建解决方案的方法，当没有更多选择时，会回溯并尝试其他选择。

•图算法：包括最短路径算法、最小生成树算法、拓扑排序等。

2. 编程语言在通用技术会考中，编程语言的知识点也是非常重要的一部分。

以下是一些常见的编程语言知识点：•基础语法：包括变量、常量、数据类型、运算符、控制语句等。

•函数和模块：如何定义函数、调用函数、引入和使用模块。

•面向对象编程：如何定义类、创建对象、继承和多态等。

•异常处理：如何捕获和处理异常。

•文件处理：如何读写文件、文件指针的使用等。

•并发编程：如何创建线程、进程和协程，并进行同步和通信。

3. 数据库数据库是通用技术会考中的另一个重要内容，以下是一些常见的数据库知识点：•数据库管理系统：如何安装、配置和启动数据库管理系统。

•关系型数据库：如何创建数据库、表、索引，以及使用SQL语句进行数据操作。

•非关系型数据库：如何使用key-value、文档型和列族型数据库进行数据存储。

•数据库连接和事务：如何连接数据库，以及如何启动和提交事务。

•数据库优化和调优：如何对数据库进行性能优化、索引优化和查询优化。

数据结构与算法知识点必备

数据结构大纲知识点

全国计算机二级c语言_公共基础_知识点总结

常用的数据结构以及算法

考研数据结构图的必背算法及知识点

数据结构必考知识点总结

数据结构与算法基础知识总结

数据结构与算法基础

《数据结构与算法》知识点整理

算法工程师需要掌握的重点知识点

数据结构与算法的哪些知识点最容易考察

数据结构必看算法

数据结构笔记

考研408数据结构必背算法

常用数据结构和算法

计算机期末必考知识点归纳

数据结构与算法

军队文职 计算机类计算机类-数据结构与算法知识点总结

计算机科学考研必备数据结构与算法题型解析

数据结构笔记

通用技术会考知识点

军队文职计算机类计算机类-数据结构与算法知识点总结