计算机科学导论数据结构与算法
第13章 数据结构与算法
第13章 数据结构与算法
13.1.2 算法复杂度 算法复杂度的评价有两个指标：时间复杂度、空间复 杂度 1．算法的时间复杂度 算法所执行的基本运算次数是问题规模的函数，即 算法工作量＝f(n) 2．算法的空间复杂度
4
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xDn
p( x)t ( x)
第13章 数据结构与算法
13.2 数 据 结 构
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第13章 数据结构与算法
2．二叉树的基本性质 性质1：在二叉树的第k层上，最多有2k-1（k≥1） 个结点。 性质2：深度为m的二叉树最多有2m-1 个结点。 性质3：任意一棵二叉树中，度数为0的结点（即叶 子结点）总比度为2的结点多一个。 性质4：具有n个结点的二叉树，其深度至少为 「log2n」+ l，其中「log2n」表示取的整数部 分。
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第13章 数据结构与算法
13.6.2 二叉树及其性质 二叉树（binary tree）是另一种重要的树形结构。 二叉树是度为2的有序树，它的特点是每个结点至 多有两棵子树。PABCHIJKDEFG 1．二叉树的概念 二叉树（binary tree）具有以下两个特点： ① 非空二叉树只有一个根结点。图13-19 二叉树的 示意图（b）深度为4的二叉树（a）只有根结点的 二叉树 ② 每一个结点最多有两棵子树，称为该结点的左子树 和右子树。
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第13章 数据结构与算法
队列的常用运算有两种：入队运算、退队运算。 （1）入队运算 入队运算是指在队列的队尾加入一个新元素。它包 含两个基本操作：首先将队尾指针rear加1，然后 将新元素插入到rear所指向的位置。当队尾指针指 向队列的存储空间的最大位置时，说明队列已满， 不能进行入队操作，这种情况称为“上溢”错误。 （2）退队运算 退队运算是指从队列的队头退出一个元素。它包含 两个基本操作：首先将队头指针front加1，然后将 front所指向的元素赋值给一个变量。当队头指针 等于队尾指针时，说明队列已空，不能进行退队操 作，这种情况称为“下溢”错误。
个人简历主修课程
个人简历主修课程一、计算机科学导论计算机科学导论是我在大学期间主修的一门基础课程。
通过学习这门课程，我了解了计算机科学的基本概念、发展历程以及相关的基本知识体系。
在这门课程中，我学习了计算机科学的基本原理、方法和技术，掌握了计算机科学的基本思维方式和解决问题的能力。
二、算法与数据结构算法与数据结构是我在大学期间主修的一门重要课程。
通过学习这门课程，我掌握了算法设计与分析的基本方法和技巧，了解了各种常用的数据结构以及它们的特点和应用场景。
在这门课程中，我学习了常见的排序算法、查找算法、图算法等，并通过实践项目加深了对算法与数据结构的理解和应用能力。
三、数据库原理与应用数据库原理与应用是我在大学期间主修的一门实践性课程。
通过学习这门课程，我掌握了数据库的基本原理、设计方法和应用技术，了解了数据库管理系统的工作原理和常见的数据库操作语言。
在这门课程中，我学习了数据库的设计与规范化、查询优化和事务管理等内容，并通过实践项目熟悉了数据库的应用开发。
四、操作系统原理操作系统原理是我在大学期间主修的一门重要课程。
通过学习这门课程，我了解了操作系统的基本概念、功能和实现原理，掌握了操作系统的基本操作和管理技能。
在这门课程中，我学习了进程管理、内存管理、文件系统等内容，并通过实践项目深入了解了操作系统的设计和实现。
五、计算机网络计算机网络是我在大学期间主修的一门重要课程。
通过学习这门课程，我了解了计算机网络的基本原理、协议和技术，掌握了网络通信的基本概念和方法。
在这门课程中，我学习了数据传输、网络层次结构、网络安全等内容，并通过实践项目提高了网络配置和故障排查的能力。
六、软件工程软件工程是我在大学期间主修的一门实践性课程。
通过学习这门课程，我了解了软件开发的基本过程和方法，掌握了软件需求分析、设计和测试的基本技能。
在这门课程中，我学习了软件生命周期、软件开发模型、软件质量保证等内容，并通过实践项目提高了软件开发和项目管理的能力。
《数据结构与算法》教学大纲
《数据结构与算法》教学大纲
一、数据结构与算法教学大纲
数据结构与算法是计算机科学领域的基础，在计算机工程专业的学习和实践中有着重要的地位。
本课程旨在让学生掌握基本的数据结构、算法理论和实现技术，提高其计算机应用的能力。
1.数据结构
（1）线性结构
（a）线性表：顺序表、链表、栈、队列以及相关算法的实现分析
（b）稀疏矩阵的存储及算法
（c）串的基本操作及相关算法
（2）非线性结构
（a）树与二叉树：二叉树的存储、遍历及算法
（b）图：邻接表与邻接矩阵的存储方式，最短路径、最小生成树的求解
2.算法
（1）算法概念：算法的特征、分析及评价、设计的基本方法
（2）排序算法：冒泡排序、快速排序、折半插入排序、希尔排序及其它复杂度下的排序算法比较
（3）查找算法：二叉排序树、散列表及其它查找算法比较
（4）图算法：深度优先、广度优先等图算法
（5）贪心算法及其应用
（6）分治策略及应用
（7）动态规划及应用
3.数据结构和算法的应用
（1）图像处理和计算机视觉：图像缩放和滤波、边缘提取、轮廓绘制及相关算法。
计算机科学第5章 数据结构与算法
处理步骤2
符合条件
分支条件 不符合条件 符合条件 进入循环
循环条件 不符合条件 循环结束
„
分支1
分支2
循环体
处理步骤N
处理步骤N
处理步骤N
结束
(a)顺序结构
结束
(b)分支结构
结束
(c)循环结构
图 5-3 算法基本结构示意图
5.1 数据结构概述
5.1.2 算法
在大多数情况下，时间和空间因素可以进行相应转换，具体选择时可根
据实际需要和成本因素确定选择什么策略。 另外，需要提醒一点，不是时间复杂度高，算法的数学复杂程序就高。
使用更高级的数学方法，能够以更少的时间和空间代价获取处理结果。
这时，用于算法执行的时间虽然少了，但是用于算法设计的时间会大大 增加。如果设计出的程序有足够多的使用率，代价总体上是值得的。
5.1 数据结构概述
5.1.2 算法
用计算机解决一个复杂的实际问题，大体需要如下的步骤。 （1）将实际问题数学化，即把实际问题抽象为一个带有一般性的数学 问题。这一步要引入一些数学概念，精确地阐述数学问题，弄清问题的 已知条件、所要求的结果、以及在已知条件和所要求的结果之间存在着 的隐式或显式的联系。 （2）对于确定的数学问题，设计其求解的方法，即所谓的算法设计。 这一步要建立问题的求解模型，即确定问题的数据模型并在此模型上定 义一组运算，然后借助于对这组运算的调用和控制，从已知数据出发导 向所要求的结果，形成算法并用自然语言来表述。这种语言还不是程序 设计语言，不能被计算机所接受。 （3）用计算机上的一种程序设计语言来表达已设计好的算法。换句话 说，将非形式自然语言表达的算法转变为一种程序设计语言表达的算法。 这一步叫程序设计或程序编制。 （4）在计算机上编辑、调试和测试编制好的程序，直到输出所要求的 结果。
第一章数据结构与算法概述
本课程学习的是什么？
学习在思考问题时， 不仅按人的逻辑方式思考，也按计 算机的逻辑思维方式思考
学习在解决问题时， 不仅考虑人的处理方式，也要考 虑计算机的处理方式
第一章 概论
为什么要学数据结构？ 数据结构研究什么？ 重新理解算法。 如何分析算法的优劣？
第一问题： 为什么要学数据结构
Data Structure
元素之间存在什么关系？ 行的次序关系:
a4 a5 a6
row = {<a1,a2>,<a2,a3>,<a4,a5>,<a5,a6>}
列的次序关系:
col = {<a1,a4>,<a2,a5>,<a3,a6>}
a1 a3 a5 a2 a4 a6
a1 a2 a3 a4 a5 a6
5.分类
从关系或结构分，数据结构可归结为 以下四类:
4. 数据结构：
对于一个有相同特性的数据元素的集合， 如果在数据元素之间存在一种或多种特定 的关系，则称为一个数据结构。
带结构的数据元素的集合
指的是数据元素之间存在的关系 不同的“关系”构成不同的“结构”
例如，IP地址（IPv4）是一个用四个 3 位 的十进制数表示一个数据结构。
166,111,102,2 ─ a1(166),a2(111),a3(102),a4(2)
1．有穷性 2．确定性 3．可行性 4．有输入 5．有输出
1．有穷性 对于任意一组合法输入值，在 执行有穷步骤之后一定能结束，即：算法 中的每个步骤都能在有限时间内完成；
2．确定性 对于每种情况下所应执行的操 作，在算法中都有确切的规定，使算法的 执行者或阅读者都能明确其含义及如何执 行。并且在任何条件下，算法都只有一条 执行路径；
计算机科学导论
计算机科学导论计算机科学作为一门研究计算机系统、算法、数据处理和程序设计的学科，已经成为现代社会不可或缺的重要领域。
本文将介绍计算机科学的基础知识，包括计算机的发展历史、数据结构、算法设计等方面的内容。
计算机的发展历史计算机的发展可以追溯到古代的算盘和阿拉伯数字的发明，但现代计算机的起源可以追溯到二十世纪上半叶的电子计算机。
第一台电子计算机是由美国的ENIAC团队于1946年研制成功的。
随后，计算机技术迅速发展，从大型的主机系统到个人电脑，再到今天的移动设备和云计算系统，计算机已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
数据结构在计算机科学中，数据结构是指数据对象之间的关系。
常用的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树和图等。
数据结构的选择会影响到程序的性能和复杂度。
例如，合适的数据结构可以提高数据的访问效率和处理速度，而不当的选择可能导致程序运行时间增加和资源占用过多。
算法设计算法是解决问题的一种方法和步骤。
在计算机科学中，算法设计是指设计并实现有效的算法来解决各种问题。
算法的好坏影响着程序的运行效率和性能。
常见的算法设计技术包括贪心算法、分治算法、动态规划和回溯算法等，不同的问题需要选择合适的算法来解决。
计算机科学的应用领域计算机科学广泛应用于各个领域，如人工智能、计算机网络、数据库系统、软件工程等。
人工智能是计算机科学中的一个重要分支，它研究如何使计算机系统能够模拟人类智能的行为。
计算机网络是指将多台计算机通过通信设备连接起来，使它们之间可以相互传输数据和共享资源。
数据库系统是一种管理和存储大量数据的系统，软件工程则是关于如何有效地开发和维护软件系统的学科。
结语计算机科学作为一门复杂且不断发展的学科，为我们提供了解决问题的有效手段和方法。
通过了解计算机的基本原理和相关知识，我们可以更好地理解计算机科学的重要性，并在日常生活和工作中充分利用计算机技术。
希望本文能够帮助读者对计算机科学有更深入的理解。
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
数据结构与算法数据结构和算法是计算机科学中最基本的两个概念之一。
它们是计算机科学的核心，并影响着信息技术的发展进程。
数据结构是存储和组织数据的方法。
算法是解决问题的方法。
数据结构和算法是两个紧密相关的概念，因为在编写程序时，必须考虑数据的组织和我们如何处理数据以得到正确的结果。
数据结构和算法是程序员必须掌握的基本概念。
在编写程序时，我们通常要使用一些数据类型，比如整数、浮点数、字符串、数组和列表等。
这些数据类型都有它们自己的特点和限制。
我们要根据问题的需要，选择合适的数据类型，并将它们组织成数据结构，以便利用它们来解决问题。
而算法，则是用来处理和操作这些数据结构的方法。
数据结构和算法的重要性数据结构和算法是计算机科学中极为重要的概念。
在编写程序时，我们必须考虑使用合适的数据结构和算法来解决问题。
如果我们选择了不合适的数据结构，或是没有正确地实现算法，那么程序可能会运行缓慢或者产生错误。
因此，掌握数据结构和算法可以帮助程序员更有效地编写程序，从而提高程序的性能和准确性。
数据结构和算法的种类数据结构和算法各有多种类型。
以下是几种常用的数据结构和算法：数组(Array)：数组是一组相同类型的数据，通过下标访问数组中的元素。
在编写程序时，数组是最常用的数据结构之一。
链表(LinkedList)：链表是一组通过指针(引用)相连的节点集合。
每个节点包含一个值和一个指向下一个节点的指针。
堆(heap)：堆是一种完全二叉树，它满足一定的堆性质。
堆常用于实现优先队列和排序。
树(Tree)：树是一种数据结构，它由若干个节点和边组成。
每个节点有零个或多个子节点，最顶层的节点称为根节点。
哈希表(HashTable)：哈希表是一种数据结构，它可以在 O(1)时间内查找和修改数据。
二分查找(Binary Search)：二分查找是一种查找算法，它通过递归或迭代的方式在有序数组中查找指定元素。
快速排序(Quick Sort)：快速排序是一种排序算法，它采用分治思想，将原始数据分成较小的、更易排序的子序列，再对子序列进行排序，最终得到有序序列。
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。
计算机 数据结构与算法
欢迎阅读第一章数据结构与算法1.1 算法1*：2（1（2（3（4*：3(1计③关系运算：主要包括大于、小于、等于、不等于等运算④数据传输：主要包括赋值、输入、输出等操作。
(2)算法的控制结构顺序、选择和循环。
4、算法的基本方法（计算机解题的过程实际上是在实施某种算法）（1）列举法（列举所有解决方案）根据提出的问题，列举所有可能的情况，并用问题中给定的条件检验哪些是需要的，哪些是不需要的。
（2）归纳法（特殊->一般）适合于列举量为无限的情况通过列举少量的特殊情况，经过分析，最后找出一般的关系。
（3）递推法（已知->未知）从已知的初始条件出发，逐次推出所要求的各中间结果和最后结果。
（4）递归法（逐层分解）将一个复杂的问题归结为若干个较简单的问题，然后将这些较简单的每一个问题再归结为更简单的问题（5）减半递推法“减半”是指将问题的规模减半，而问题的性质不变，所谓“递推”是指重复“减半”的过程。
（6）回溯法复杂应用，找出解决问题的线索，然后沿着这个线索逐步多次“探”、“试”。
5、算法复杂度主要包括时间复杂度和空间复杂度。
算法的复杂度是衡量算法好坏的量度。
（1）算法时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量，可以用执行算法的过程中所需基本运算的执行次数来度量。
（2261（A（B（C（D2（A（B（C（D3（A（B（C（D）以上三种说法都不对4）算法的空间复杂度是指（）（A）算法程序中变量的个数（B）算法程序中的指令条数（C）算法程序中各控制变量所占的额外空间（D）算法执行过程中所需要的存储空间1.2 数据结构的基本概念1、基本概念：1）数据：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的总称。
2）数据元素：数据的基本单位，在计算机程序中通常作为一个整体进行考虑和处理。
3）数据结构：是指相互有关联的数据元素的集合。
线性表栈线性结构 队列数据的逻辑结构 树形结构非线性结构图形结构顺序存储数据的存储结构链式存储数据的运算：检索、排序、插入、删除、修改2、逻辑结构的。
计算机科学导论数据结构与算法
1. 数据结构概述 1.4 算法及其描述和算法分析
5、算法与数据结构的关系: • 计算机科学家沃斯（N.Wirth）提出的:
“算法+数据结构=程序” 揭示了程序设计的本质：对实际问题选择一种好的数据结构，加上设计一个好的算法，而好的算法很大 程度上取决于描述实际问题的数据结构。算法与数据结构是互相依赖、互相联系的。 • 一个算法总是建立在一定数据结构上的；反之，算法不确定，就无法决定如何构造数据。
2020/12/8
1. 数据结构概述
1.4 算法及其描述和算法分析 2、算法的描述: 1）流程图 2）伪代码——类程序设计语言 3、算法的基本结构 : 1）顺序结构 2）分支结构 3）循环结构
2020/12/8
1. 数据结构概述
开始
开始
开始
处理步骤1
处理步骤1
处理步骤1
处理步骤2
…
符合条件
分支条件
链表是通过一组任意的存储单元来存储线性表中的数据元素的，为建立起数据元素之间的关 系，对每个数据元素ai，除了存放数据元素的自身的信息ai之外，还需要和ai一起存放其后继ai+1所 在的存贮单元的地址，这两部分信息组成一个“节点”。
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2. 线性结构
2.1 线性表
3.线性表的链式表示和实现
– (1) 对所加工的对象进行逻辑组织 – (2) 如何把加工对象存储到计算机中去 – (3) 数据运算 数据结构正是讨论非数值类问题的对象描述、信息组织方法及其相应的操作 [例5-1] 设有一个电话号码薄，有N个人的姓名和电话号码。要求设计一个程序，按人名查找号码， 若不存在则给出不存在的信息。
Data-Structure=(D,R) 其中，D是数据元素的有限集，R是D上关系的有限集。
《数据结构与算法 》课件
自然语言处理中，数据结构用于表示句子、单词之间的关系，如依 存句法树。
计算机视觉
计算机视觉中的图像处理和识别使用数据结构来存储和操作图像信 息，如链表和二叉树。
算法在计算机科学中的应用
加密算法
加密算法用于保护数据的机密性和完整性，如 RSA算法用于公钥加密。
排序算法
排序算法用于对数据进行排序，如快速排序和归 并排序广泛应用于数据库和搜索引擎中。
归并排序
将两个或两个以上的有序表组合成一个新的有序表。
查找算法
线性查找：从数据结构的一端开始逐 个检查每个元素，直到找到所查找的 元素或检查完所有元素为止。
二分查找：在有序数据结构中查找某 一特定元素，从中间开始比较，如果 中间元素正好是要查找的元素，则搜 索过程结束；如果某一特定元素大于 或者小于中间元素，则在数组大于或 小于中间元素的那一半中查找，而且 跟开始一样从中间元素开始比较。如 果在某一步骤数组为空，则代表找不 到。这种搜索算法每一次比较都使搜 索范围缩小一半。
04
常见算法实现
排序算法
冒泡排序
通过重复地遍历待排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。遍历数列的工作是重复 地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。
快速排序
通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另一部分的所有数据要小，然后再按 此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。
数据结构在计算机科学中的应用
1 2
数据库系统
数据结构是数据库系统的基础，用于存储、检索 和管理大量数据。例如，B树和哈希表在数据库 索引中广泛应用。
计算机科学导论
计算机科学导论计算机科学是研究计算机及其周围各种现象和规律的科学，亦即研究计算机系统结构、程序系统、以及计算本身的性质和问题的学科。
在过去的几十年里，计算机科学已经成为了科学技术领域中的一股强大力量，推动了社会的快速发展和进步。
如今，计算机科学已经渗透到了人类生活的各个领域，从改变人们的工作方式、学习方式，到提升医疗技术、推动科学研究，都发挥了重要作用。
计算机科学可以大致分为几个主要分支：计算机系统结构、计算机程序系统、人工智能和计算理论。
计算机系统结构：主要研究如何设计和构建计算机硬件和软件系统，以提高系统的性能和效率。
计算机程序系统：主要的是软件开发和程序设计，包括程序设计语言、程序设计和算法等。
人工智能：人工智能是研究如何让计算机能够像人一样思考、学习、推理和决策的学科。
计算理论：计算理论是研究计算的本质和性质的学科，包括算法理论、密码学、图灵机等。
计算机科学的应用已经深入到了各个领域。
在医疗领域，计算机科学的应用已经使得医疗诊断更加准确、治疗更加有效。
在教育领域，计算机科学的应用改变了传统的教学方式，使得学习更加高效、有趣。
在商业领域，计算机科学的应用提高了工作效率、降低了成本。
在科研领域，计算机科学的应用使得科研人员能够更加高效地进行科研工作。
随着技术的不断进步和发展，计算机科学也在不断发展和创新。
未来，计算机科学将会朝着更加智能化、网络化、安全化和绿色化的方向发展。
随着物联网、云计算、大数据等技术的不断发展，计算机科学将会在更多的领域发挥重要作用。
计算机科学是一门重要的学科，它已经改变了人们的生活方式和工作方式，成为了推动社会进步的重要力量。
未来，随着技术的不断发展和进步，计算机科学将会发挥更加重要的作用。
计算机科学导论是计算机科学的一门基础课程，它涵盖了计算机科学的各个方面，包括计算机体系结构、操作系统、编程语言、数据结构与算法、数据库系统等。
下面是对这门课程的一些重点内容的回答，以帮助读者更好地理解计算机科学的基本概念和知识。
软件工程专业的核心课程
软件工程专业通常包含一系列核心课程，这些课程旨在为学生提供深厚的计算机科学和软件工程知识，培养其在软件开发和工程实践中的技能。
以下是软件工程专业的一些核心课程：1. 计算机科学导论（Introduction to Computer Science）： 介绍计算机科学的基本概念、算法和编程技术。
2. 离散数学 （Discrete Mathematics）： 提供数学基础，特别是对于在算法设计和分析中起关键作用的离散结构的理解。
3. 数据结构与算法（Data Structures and Algorithms）： 学习常见数据结构（如树、图、队列、栈等）和算法设计与分析。
4. 数据库系统 （Database Systems）： 掌握数据库设计、管理和查询语言，了解数据库系统的原理和实践。
5. 操作系统 （Operating Systems）： 理解操作系统的基本原理，包括进程管理、内存管理、文件系统等。
6. 软件工程导论（Introduction to Software Engineering）： 介绍软件工程的基本概念、原理和方法，包括软件开发生命周期、需求分析、设计、测试等。
7. 软件项目管理（Software Project Management）： 学习项目管理的基本原理和技能，特别是在软件开发项目中的应用。
8. 计算机网络（Computer Networks）： 理解计算机网络的基本原理、协议和技术，包括网络通信、传输层协议等。
9. 人机交互 （Human-Computer Interaction）： 学习设计用户友好的软件界面和用户体验，了解人机交互的基本原理。
10. 软件测试与质量保障（Software Testing and Quality Assurance）： 学习软件测试的方法、工具和策略，以确保软件质量。
11. 编程语言原理（Principles of Programming Languages）： 理解不同编程语言的设计原理和语法结构。
计算机专业课程
计算机专业课程引言计算机专业的课程是计算机科学与技术专业学生所必修的课程。
这些课程旨在培养学生在计算机领域具备扎实的基础知识和全面的技能，以应对现代计算机行业的挑战。
本文将介绍几个常见的计算机专业课程，包括计算机科学导论、数据结构与算法、数据库设计与管理、操作系统等。
计算机科学导论计算机科学导论是计算机专业的入门课程，旨在为学生介绍计算机科学领域的基础概念和原则。
该课程包括计算机科学的历史发展、计算机科学的基本概念、计算机硬件和软件的组成以及计算机科学的应用领域等内容。
学生通过学习计算机科学导论，可以建立起对计算机领域的整体认识，为后续的专业课程打下坚实的基础。
数据结构与算法数据结构与算法是计算机科学与技术专业中最重要的课程之一。
该课程介绍了计算机中常用的数据结构和算法，包括数组、链表、栈、队列、树、图等数据结构，以及排序、搜索、图算法等常见的算法。
学生通过学习数据结构与算法，可以掌握有效地组织和处理数据的方法，提高程序的效率和质量。
数据库设计与管理数据库设计与管理是计算机专业中涉及数据库技术的核心课程。
数据库是计算机领域中用于存储和管理大量结构化数据的工具。
该课程介绍了数据库的概念、关系数据库模型、SQL语言、数据库设计原则等内容。
学生通过学习数据库设计与管理，可以掌握数据库的基本原理和操作技巧，能够设计和管理大型的数据库系统。
操作系统操作系统是计算机专业中非常重要的一门课程，它介绍了计算机系统的核心组成部分——操作系统。
操作系统是管理计算机硬件和软件资源的系统软件，它为应用程序提供了一个执行环境。
该课程包括操作系统的基本概念、进程管理、内存管理、文件系统等内容。
学生通过学习操作系统，可以了解操作系统的原理和实现，能够理解和管理计算机系统的各种资源。
总结计算机专业课程是计算机科学与技术专业学生必修的课程之一，旨在培养学生在计算机领域的基础知识和技能。
本文介绍了几个常见的计算机专业课程，包括计算机科学导论、数据结构与算法、数据库设计与管理、操作系统等。
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。
计算机统考408科目参考书
计算机统考408科目参考书计算机统考408科目是指计算机专业考试中的一门重要科目。
该科目涵盖了计算机基础知识、算法与数据结构、编程语言和软件工程等内容。
对于考生来说，选择适合自己的参考书籍是备考过程中的重要一环。
一、计算机基础知识计算机基础知识是计算机统考408科目的基础，对于全面理解计算机技术和应用非常重要。
在选择参考书时，可以考虑以下几本经典教材：1.《计算机科学导论》：这本教材是计算机科学与技术领域的经典之作，涵盖了计算机的起源、发展、工作原理等方面的知识。
2.《计算机组成原理》：这本书重点介绍计算机硬件的组成和工作原理，对于理解计算机体系结构和指令执行有很大帮助。
二、算法与数据结构算法与数据结构是计算机统考408科目中的难点，它们是计算机程序设计和优化的基础。
下面是一些常用的参考书籍：1.《算法导论》：这本书是算法与数据结构领域的经典教材，全面介绍了各种重要算法的设计与分析方法。
2.《数据结构与算法分析》：这本书从理论和实践两个方面介绍了常见的数据结构和算法。
特别适合初学者。
三、编程语言编程语言是计算机统考408科目必备的知识点，根据个人的兴趣和需求选择不同的编程语言。
以下是几本常用的编程语言参考书：1.《C++ Primer》：这是一本经典的C++语言教材，适合有编程基础的人学习。
通过该书的学习，可以全面了解C++语言的特性和应用。
2.《Python编程从入门到实践》：对于初学者来说，Python是一门简单易学的编程语言。
这本书将Python的基础知识和实践应用结合在一起，非常适合入门学习。
四、软件工程软件工程是计算机统考408科目中的重要内容，它涉及到软件开发的整个流程和方法。
以下是一些常用的软件工程参考书：1.《软件工程导论》：这本书系统介绍了软件工程的基本概念、原理和方法，特别适合初学者。
2.《代码大全》：这本书从编码规范、代码设计到可维护性等方面，提供了大量实践经验和案例，对于提高编程水平有很好的帮助。
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。
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。
(829)计算机专业基础大纲
一、导言计算机专业基础是计算机专业学生的入门课程，是其学习和发展的基础。
本文旨在对计算机专业基础大纲进行阐述，帮助广大计算机专业学生了解该专业基础课程的内容和要求，有助于他们在学习过程中明确方向，提高学习效率。
二、课程简介1. 计算机专业基础是计算机专业学生的必修课程，旨在为学生提供计算机科学的基本理论和基础知识，为后续学习打好基础。
2. 该课程包括计算机科学导论、数据结构、算法设计与分析、操作系统原理、计算机网络等内容，涵盖计算机专业的核心知识领域。
三、课程内容1. 计算机科学导论1) 介绍计算机科学的基本概念和发展历程2) 探讨计算机科学的主要研究领域和应用领域3) 分析计算机科学在现代社会中的重要意义和作用2. 数据结构1) 数据的逻辑结构、存储结构和运算2) 线性表、树、图等常见数据结构的表示和操作3) 数据结构在计算机科学中的应用3. 算法设计与分析1) 基本算法的设计思想和方法2) 常见算法的时间复杂度和空间复杂度分析3) 解决实际问题的算法设计和优化4. 操作系统原理1) 操作系统的基本概念和功能2) 进程管理、内存管理、文件系统等核心原理3) 操作系统与应用软件的交互与协作5. 计算机网络1) 计算机网络的基本概念和发展历程2) 网络协议、网络结构、网络安全等内容3) 互联网的发展和未来趋势四、考核方式1. 平时成绩：包括课堂表现、作业完成情况等。
2. 期中考试：对课程前半部分内容进行笔试考核。
3. 期末考试：对全年课程内容进行综合测试。
五、学习建议1. 多加理论学习：理论知识是计算机专业的基础，要多花时间去理解各种概念和原理。
2. 多动手实践：通过编程和实际操作，加深对知识的理解和掌握。
3. 多思考实际应用：计算机专业基础课程不仅仅是为了学好考试，更应该明确将来的职业发展方向，将理论知识应用到实际中。
六、结语计算机专业基础大纲是计算机专业学生学习的基础，了解和掌握该基础课程的内容和要求对于学生未来的学习和发展至关重要。
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方法及其相应的操作
[例5-1] 设有一个电话号码薄，有N个人的姓名和电话号码 。要求设计一个程序，按人名查找号码，若不存在则给出 不存在的信息。
1. 数据结构概述
1. 数据结构概述
1.2 数据结构相关概念 1.基本概念和术语 数据元素、结点、数据项、关键字或主关键字、 次关键字 、数据对象、数据结构 2.数据结构
3、按数据结构在计算机内的存储方式来划分
顺序存储结构——借助元素在存储器的相对位置来表示数据元素之
的逻辑关系。 链式存储结构——借助指示元素存储地址的指针表示数据元素之间
的逻辑关系
索引存储结构——在存储结点的同时，建立附加 的索引表，索引表 中的每一项称为索引项，形式为：关键字，地址。
散列存储结构——根据结点的关键字直接计算出该结点的存储地址。
学 习 重 点
• 数据结构的基本概念 • 算法的描述、流程图的使用以及算法的复杂度的 衡量 • 顺序存储和链式存储的方法 • 栈、队列、串和数组的概念和用法 • 二叉树数据结构 • 查询、排序和递归算法
第一节 数据结构概述
1. 数据结构概述
1.1《数据结构》研究的对象 – (1) 对所加工的对象进行逻辑组织 – (2) 如何把加工对象存储到计算机中去 – (3) 数据运算 数据结构正是讨论非数值类问题的对象描述、信息组织
1 2 3 4 5 6
1. 数据结构概述
[例5-2] 线性数据结构=(D,S) D={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}
S={<1,2>,<2,3>,<3,4>,<4,5>,<5,6>,<6,7>,<7,8>, <8,9>,<9,10>}
1. 数据结构概述
[例5-3] 图形数据结构=(D,R)
1. 数据结构概述
1.4 算法及其描述和算法分析 2、算法的描述: 1）流程图 2）伪代码——类程序设计语言 3、算法的基本结构 :
1）顺序结构
2）分支结构 3）循环结构
1. 数据结构概述
开始 开始 开始 处理步骤1 处理步骤1 处理步骤1
处理步骤2
符合条件
分支条件 不符合条件 符合条件 进入循环
（存储结构，算法的实现） 2、按数据结构的操作来划分
静态结构——经过操作后，数据的结构特征保持不变（如数组）。
半静态结构——经过操作后，数据的结构特性只允许很小变迁（如栈 、队列）。
动态结构——经过操作后，数据的结构特性变化比较灵活，可随机地 重新组织结构的分类
特性相同的数据元素构成的集合中，如果在数据元素之
间存在一种或多种特定的关系，则称之为数据结构 。 Data-Structure=(D,R) 其中，D是数据元素的有限集，R是D上关系的有限集。
1. 数据结构概述
3. 四类基本的数据结构 • 集合结构。在集合结构中，数据元素间的关系是 “属于同一个集合”。集合是元素关系极为松散 的一种结构，各元素间没有直接的关联。 • 线性结构。该结构的数据元素之间存在着一对一 的关系。 • 树型结构。该结构的数据元素之间存在着一对多 的关系。 • 图形结构。该结构的数据元素之间存在着多对多 的关系，图形结构也称作网状结构。
1. 数据结构概述
1.4 算法及其描述和算法分析
5、算法与数据结构的关系:
• 计算机科学家沃斯（N.Wirth）提出的: “算法+数据结构=程序” 揭示了程序设计的本质：对实际问题选择一种好的数据结构 ，加上设计一个好的算法，而好的算法很大程度上取决于描
– R={<a,b>,<a,c>,<a,d>,<b,e>,<b,f>,<b,g>,<c,h>,<c,i>,<c,j>,
<d,k>,<d,l>}
1. 数据结构概述
1.3 数据结构的分类
1、按数据结构的性质划分
数据的逻辑结构——数据元素之间的逻辑关系 （设计算法—— 数学模型）
数据的物理结构——数据结构在计算机中的映像
教 学 目 的
• 理解数据结构的概念，理解数据结构的逻辑和存储结构； • 理解算法的概念和算法的基本特性，了解算法复杂度的度 量方法； • 理解线性数据结构，理解顺序存储和链式存储的存储方法 ； • 描述栈和队列、串和数组这几个线性数据结构的概念； • 了解非线性的数据结构，了解树、二叉树以及图的概念和 数据结构； • 理解排序的概念，描述插入、选择、气泡和快速排序的算 法； • 理解查找的概念，描述顺序查找和折半查找的算法，并能 够比较它们 • 理解递归的概念，能够在实践中了解递归的应用。
– D={1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
– R={<1,2>,<1,3>,<2,4>,<2,5>,<2,6>,<2,8>,<3,2>,<3,4>,
<4,5>,<5,7>,<6,7>,<6,9>,<7,9>,<8,9>}
1. 数据结构概述
[例5-4] 树形结构 =（D,R）
– D={a, b, c, d, e, f, g, h, i, j, k, l}
循环条件 不符合条件 循环结束
…
分支1
分支2
循环体
处理步骤N
处理步骤N
处理步骤N
结束
(a)顺序结构
结束
(b)分支结构
结束
(c)循环结构
算法基本结构示意图
1. 数据结构概述
1.4 算法及其描述和算法分析 4、算法效率衡量方法与准则 : 时间复杂度：指算法从开始执行到处理结束所需要的 总时间。 T（n）= O（f(n)） 空间复杂度：指算法从开始执行到处理结束所需的存 储量空间的总和。 S（n）= O（g(n)）
说明：四种存储方法可结合起来对数据结构进行存储映像。
1. 数据结构概述
1.4 算法及其描述和算法分析 1、算法的概念及特征
算法: 对问题求解的描述，为解决问题给出的一个确定的、有限长的 操作序列。 算法具有以下五个重要的特征： 1）有穷性：一个算法必须保证执行有限步之后结束。 2）确切性：算法的每一步骤必须有确切的定义。 3）输入：一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况 ，所谓0个输入是指算法本身定除了初始条件。 4）输出：一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的 结果。没有输出的算法没有实际意义。 5）可行性：算法原则上能够精确地运行，而且人们用笔和纸做有限 次运算后即可完成。