数据结构 -第4周栈和队列第3讲-队列的定义和顺序队

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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）。

数据结构主要研究内容

数据结构主要研究内容数据结构是计算机科学中的一门基础课程，主要研究各种数据组织方式和数据操作算法。

它是计算机科学和技术领域的基础，对于编写高效的程序和解决实际问题具有重要的意义。

本文将介绍数据结构的主要研究内容，包括线性表、栈、队列、树、图等。

一、线性表线性表是数据结构中最基本的一种形式，它将一组数据元素按照线性顺序排列。

线性表的常见实现方式有顺序表和链表。

顺序表使用数组等连续的存储空间存储数据，而链表使用链式存储结构，通过节点之间的指针链接起来。

线性表的常见操作包括插入、删除、查找等。

二、栈栈是一种特殊的线性表，它的插入和删除操作只能在同一端进行，即“先入后出”。

栈的常见操作包括入栈和出栈。

入栈将元素放入栈顶，出栈将栈顶元素取出。

栈的应用非常广泛，例如函数调用栈、表达式求值等。

三、队列队列也是一种特殊的线性表，它的插入操作只能在队尾进行，删除操作只能在队首进行，即“先入先出”。

队列的应用场景包括多线程任务调度、模拟系统等。

队列的常见操作包括入队和出队。

四、树树是一种非线性的数据结构，由节点和节点之间的连接组成。

树的每个节点可以有零个或多个子节点。

树的应用非常广泛，包括文件系统、数据库索引等。

树的常见类型有二叉树、平衡树、红黑树等，每种类型都有相应的操作和算法。

五、图图是一种复杂的非线性数据结构，由节点和节点之间的边组成。

图的节点称为顶点，边表示两个顶点之间的关系。

图的应用包括社交网络分析、路径规划等。

图的常见操作包括遍历、最短路径算法等。

六、其他数据结构除了上述介绍的主要数据结构外，还有许多其他重要的数据结构，比如堆、散列表、图的邻接矩阵等。

每种数据结构都有自己的特点和应用场景，能够帮助解决各种不同类型的问题。

综上所述，数据结构主要研究包括线性表、栈、队列、树、图等各种数据组织方式和操作算法。

这些数据结构是计算机科学和技术领域中的基础，对于编写高效的程序和解决实际问题具有重要的意义。

熟练掌握各种数据结构的特点和应用能够帮助我们更好地进行程序设计和算法分析。

数据结构详细简介

数据结构详细简介数据结构是计算机科学中非常重要的概念，它是用于组织和存储数据的方法和技术。

这些数据结构可以帮助我们有效地处理和操作数据，在解决实际问题中起到关键作用。

本文将详细介绍几种常见的数据结构，并探讨它们的特点和应用场景。

一、数组（Array）数组是一种线性数据结构，它由一系列相同类型的元素组成，这些元素按照顺序存储在连续的内存空间中。

数组的访问和修改操作非常高效，可以通过下标直接定位元素。

然而，数组的大小在创建时就需要确定，并且不能方便地插入或删除元素。

二、链表（Linked List）链表是另一种常见的线性数据结构，它通过节点来存储数据，并通过指针将这些节点链接在一起。

链表允许动态地插入和删除元素，相对于数组而言更加灵活。

然而，链表的访问效率较低，需要从头节点开始逐个遍历。

三、栈（Stack）栈是一种特殊的线性数据结构，它采用“后进先出”的原则。

栈具有两个主要操作，即入栈（Push）和出栈（Pop），可以在栈的顶部插入和删除元素。

栈经常用于处理符号匹配、逆波兰表达式等问题。

四、队列（Queue）队列也是一种线性数据结构，它采用“先进先出”的原则。

队列有两个关键操作，即入队（Enqueue）和出队（Dequeue），分别用于在队尾插入元素和在队头删除元素。

队列常用于任务调度、消息传递等场景。

五、树（Tree）树是一种非线性数据结构，它由一组节点和连接这些节点的边组成。

树的最顶部节点称为根节点，每个节点可以有零个或多个子节点。

树的应用非常广泛，如二叉树用于排序和搜索，平衡树用于数据库索引等。

六、图（Graph）图是一种复杂的非线性数据结构，它由顶点（Vertex）和边（Edge）组成。

图可以用来表示现实生活中的网络结构，如社交网络、地图等。

图的分析和算法设计都具有一定难度，广度优先搜索和深度优先搜索是常用的图算法。

七、哈希表（Hash Table）哈希表是一种根据关键字直接访问存储位置的数据结构，它通过哈希函数将关键字映射为数组的索引。

数据结构设计

数据结构设计数据结构是计算机科学中非常重要的概念之一，它为存储和组织数据提供了一种框架。

在软件开发中，正确选择和设计适当的数据结构是实现高效算法和优化性能的关键步骤。

本文将讨论数据结构设计的基本原则和常见的数据结构类型。

一、数据结构设计的基本原则1. 存储和访问效率：数据结构的设计应考虑到存储和访问数据的效率。

这包括选择适当的数据结构类型以及优化存储和访问操作。

2. 数据一致性：数据结构的设计应确保数据的一致性。

这意味着对数据的增删改查操作要保持数据的正确性和完整性。

3. 简洁性和易用性：数据结构的设计应简洁明了，并易于使用和理解。

不同的数据结构类型在不同的应用场景中有其优势和劣势，应根据具体需求选择合适的数据结构。

二、常见的数据结构类型1. 数组(Array)：数组是最基本的数据结构类型之一，它可以连续存储多个相同类型的元素。

数组的访问时间复杂度为O(1)，但插入和删除操作的时间复杂度较高。

2. 链表(Linked List)：链表通过节点与节点之间的指针连接来实现数据的存储和访问。

链表的插入和删除操作时间复杂度为O(1)，但访问操作的时间复杂度较高。

3. 栈(Stack)：栈是一种后进先出(LIFO)的数据结构类型，它可以存储和访问元素。

栈的插入和删除操作时间复杂度为O(1)，但访问操作的时间复杂度较高。

4. 队列(Queue)：队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构类型，它可以存储和访问元素。

队列的插入和删除操作时间复杂度为O(1)，但访问操作的时间复杂度较高。

5. 树(Tree)：树是一种具有层次结构的数据结构类型，它由节点和指向其它节点的链接组成。

树的插入、删除和访问操作时间复杂度取决于树的类型。

6. 图(Graph)：图是由节点和节点之间的连接关系组成的数据结构类型。

图中的节点称为顶点，连接关系称为边。

图的插入、删除和访问操作时间复杂度取决于图的类型。

三、数据结构设计的实际应用1. 数据库系统：数据库系统是大型软件系统中常见的应用之一。

几种常见的数据结构

几种常见的数据结构数据结构是计算机科学中一种组织和存储数据的方式，常用于解决不同类型的问题。

几种常见的数据结构包括线性数据结构、树形数据结构、图形数据结构和哈希表等。

一、线性数据结构：线性数据结构是一种按照顺序排列的数据结构，其中数据元素之间存在一对一的关系。

常见的线性数据结构有数组、链表、栈和队列等。

1.数组：数组是一种连续的内存块，可用于存储相同类型的数据元素。

它具有随机访问的优点，但插入和删除元素的效率较低。

2.链表：链表由节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。

链表可以分为单向链表、双向链表和循环链表，插入和删除元素的效率较高，但访问元素的效率较低。

3. 栈：栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，只允许在栈的顶部进行插入和删除操作。

常用的栈操作有push（入栈）和pop（出栈）。

4. 队列：队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，插入操作在队尾进行，删除操作在队头进行。

常用的队列操作有enqueue（入队）和dequeue（出队）。

二、树形数据结构：树形数据结构是一种非线性的数据结构，它由节点和边组成，用于表示具有层级关系的数据。

常见的树形数据结构有二叉树、堆和树等。

1.二叉树：二叉树是一种每个节点最多有两个子节点的树形数据结构。

它可分为二叉树、平衡二叉树和红黑树等形式，常用于进行高效和排序操作。

2.堆：堆是一种用于实现优先队列的数据结构，它是一个完全二叉树，每个节点的值都大于或小于其子节点的值。

最大堆和最小堆是常见的堆的实现方式。

3.树：树是一种层次结构的数据结构，它由一个根节点和零个或多个子树组成。

树形数据结构常用于构建层级关系，如文件系统和组织结构等。

三、图形数据结构：图形数据结构是一种由节点和边组成的非线性数据结构，用于表示多对多的关系。

常见的图形数据结构有有向图和无向图等。

1.有向图：有向图中的边具有方向性，常用于表示有向关系，如网页链接和任务依赖等。

2.无向图：无向图中的边没有方向性，常用于表示无向关系，如社交网络中的好友关系。

数据结构名词解释

数据结构名词解释数据结构名词解释1：数组：数组是一种线性数据结构，它是由一系列有序的元素组成。

数组中的元素可以根据索引来访问，索引从0开始，依次递增。

数组的大小在创建时需要预先确定，并且不能改变。

2：链表：链表也是一种线性数据结构，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。

链表中的节点可以在运行时动态地创建和删除，并且没有大小限制。

3：栈：栈是一种特殊的数据结构，它按照后进先出（LIFO）的原则进行操作。

栈可以使用数组或链表来实现。

4：队列：队列也是一种特殊的数据结构，它按照先进先出（FIFO）的原则进行操作。

队列可以使用数组或链表来实现。

5：树：树是一种非线性数据结构，它由节点和边组成。

每个节点可以有多个子节点，但只有一个父节点。

树用于表示层次结构，如文件系统和组织架构。

6：图：图是一种非线性数据结构，它由节点和边组成。

节点可以自由地与其他节点相连，形成复杂的关系网络。

图可以用于表示社交网络、路由网络等。

7：哈希表：哈希表是一种根据关键字直接访问内存中存储位置的数据结构。

它通过哈希函数将关键字映射到一个固定大小的数组中，以实现快速查找和插入。

8：树堆：树堆是一种特殊的二叉树，它满足堆的性质。

堆分为最大堆和最小堆，最大堆中每个节点的值都大于等于其子节点的值，最小堆则相反。

9：图的遍历：图的遍历是指按照一定的规则遍历图中的所有节点。

常用的遍历算法有深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。

10：排序算法：排序算法是将一组无序的数据按照某种特定的顺序进行排列的算法。

常用的排序算法有冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。

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法律名词及注释：本文档不涉及法律名词及注释。

数据结构基础知识要点

第一章数据结构1．定义数据结构是计算机存储、组织数据的方式.数据结构是抽象数据类型的物理实现.2.数据结构包括如下几个方面:(1）数据元素之间的逻辑关系，即数据的逻辑结构。

(2) 数据元素及其关系在计算机存储器中的存储方式，即数据的存储结构，也称为数据的物理结构。

（3) 施加在该数据上的操作,即数据的运算。

2。

逻辑结构类型(1）集合结构。

交通工具的集合，动物的集合(2) 线性结构。

一对一，综合素质测评产生的学生排名(3）树形结构。

一对多，单位的组织结构图，族谱（4）图形结构.多对多,生产流程、施工计划、网络建设图等3.存储结构类型(1) 顺序存储方法。

数组(2) 链式存储方法。

链表（3) 索引存储方法(4) 散列存储方法4.算法通常把具体存储结构上的操作实现步骤或过程称为算法。

C语言里通常表现为解决问题的步骤程序= 算法（加工数据）+ 数据结构(数据的存储和组织）5.算法的五个特征（1) 有穷性:在有穷步之后结束。

(2）确定性:无二义性.（3）可行性：可通过基本运算有限次执行来实现。

（4）有输入：可有零个或多个.(5）有输出:至少有一个输出。

6.算法分析(1)时间复杂度：（算法的工作量大小）通常把算法中包含基本运算次数的多少称为算法的时间复杂度,也就是说,一个算法的时间复杂度是指该算法的基本运算次数.算法中基本运算次数T（n）是问题规模n的某个函数f（n）,记作：T(n）=O(f(n))（2) 空间复杂度：实现算法所需的存储单元多少第二章线性表1.线性表的基本概念线性表是具有相同特性的数据元素的一个有限序列.该序列中所含元素的个数叫做线性表的长度,用n 表示，n≥0。

2。

线性结构的基本特征为:(1）集合中必存在唯一的一个“第一元素"； (2）集合中必存在唯一的一个“最后元素”;（3）除最后一个元素之外，均有唯一的后继（后件）；（4）除第一个元素之外，均有唯一的前驱（前件)。

(完整版)数据结构知识点总结

数据结构知识点概括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。

·索引存储结构：·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。

·数据运算。

·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。

·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）。

数据结构的名词解释

数据结构的名词解释第一点：数据结构的基本概念与类型数据结构是计算机科学中研究数据组织和存储方式的重要分支，它涉及到如何在计算机中有效地存储、访问和处理数据。

数据结构不仅为程序设计提供了算法和程序设计语言的基础，而且是计算机科学中的核心概念之一。

数据结构主要包括两大类：线性结构和非线性结构。

线性结构指的是数据元素之间存在一对一的关系，非线性结构则指的是数据元素之间存在一对多或多对多的关系。

线性结构主要包括：数组、链表、栈、队列、串等。

数组是最基本的数据结构，它将数据元素按照一定的顺序排列在一片连续的存储空间中。

链表是由一系列节点组成的数据结构，每个节点包含数据域和指针域。

栈和队列是特殊的线性表，栈是后进先出（LIFO）的数据结构，而队列是先进先出（FIFO）的数据结构。

串是由零个或多个字符组成的有限序列。

非线性结构主要包括：树、图、哈希表等。

树是一种非常重要的非线性结构，它是由节点组成的数据结构，每个节点包含数据域和指针域，节点之间的关系是一对多的关系。

图是由顶点集合和边集合组成的非线性结构，顶点之间通过边相连。

哈希表是通过哈希函数将关键字映射到表中的位置来访问数据的数据结构，它可以在对数时间复杂度内完成插入、删除和查找操作。

数据结构在计算机科学中的应用非常广泛，它不仅在算法设计、程序开发、系统设计等领域中有着重要的应用，而且在数据库、网络、人工智能等领域中也扮演着重要的角色。

第二点：数据结构的重要性质与算法数据结构的性质是指数据结构在存储、访问和处理数据方面所具有的特点和性质。

数据结构的性质直接影响到算法的设计和效率，因此在研究数据结构时，我们需要关注其重要的性质。

数据结构的重要性质主要包括：连续性、顺序性、随机性、独立性、可扩展性等。

连续性指的是数据元素在物理存储空间上的连续性；顺序性指的是数据元素在逻辑上的有序性；随机性指的是数据元素在逻辑上的无序性；独立性指的是数据元素之间的相互独立性；可扩展性指的是数据结构在元素数量变化时的灵活性。

数据结构----名词解释

数据结构----名词解释数据结构——名词解释1·数组（Array）：是一种连续存储数据元素的线性数据结构。

它可以通过索引来快速访问元素，但插入和删除元素的操作通常比较耗时。

2·链表（Linked List）：是一种非连续存储数据元素的线性数据结构。

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，通过指针可以遍历整个链表。

3·栈（Stack）：是一种先进后出（LIFO）的数据结构。

它只允许在栈顶进行插入和删除操作，并且只能访问栈顶的元素。

4·队列（Queue）：是一种先进先出（FIFO）的数据结构。

它在队尾进行插入操作，在队头进行删除操作，类似于排队的行为。

5·树（Tree）：是一种非线性的数据结构，由一组节点组成，其中一个节点为根节点，其余节点形成子树。

树结构常见的有二叉树、AVL树、红黑树等。

6·图（Graph）：是一种由节点和边组成的数据结构。

节点表示实体，边表示节点之间的关系，图中的节点可以是有向的或无向的。

7·哈希表（Hash Table）：是一种基于哈希函数来进行快速查找的数据结构。

它将关键字映射到哈希表中的位置，可以实现常数时间的查找、插入和删除操作。

8·堆（Heap）：是一种特殊的树形数据结构，满足堆性质。

堆分为最大堆和最小堆，最大堆中每个节点的值都大于等于其子节点的值，最小堆则相反。

9·图算法（Graph Algorithm）：是一种用于解决图相关问题的算法，如最短路径算法、最小树算法和图遍历算法等。

10·排序算法（Sorting Algorithm）：是一种将一组数据按照特定顺序进行排列的算法，如冒泡排序、插入排序、快速排序和归并排序等。

11·搜索算法（Searching Algorithm）：是一种在一组数据中查找特定元素或满足特定条件的元素的算法，如线性搜索、二分搜索和哈希搜索等。

数据结构名词解释

数据结构名词解释数据结构是计算机科学的一门基础课程，它研究数据元素之间的关系以及数据元素的组织方式。

数据结构包括线性结构、树结构、图结构等不同类型，每种结构都有其独特的特点和应用场景。

下面是一些常见的数据结构名词的解释。

1. 数组（Array）：是一种线性结构，元素在连续的内存位置上存储，可以通过下标直接访问元素。

2. 链表（Linked List）：由一组零散的节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针，可以实现动态插入和删除操作。

3. 栈（Stack）：是一种后进先出（LIFO）的线性结构，只能在栈顶进行插入和删除操作。

4. 队列（Queue）：是一种先进先出（FIFO）的线性结构，只能在队尾插入元素，在队头删除元素。

5. 树（Tree）：是一种非线性的数据结构，由节点和边组成，每个节点可以有零个或多个子节点。

6. 二叉树（Binary Tree）：一种特殊的树结构，每个节点至多有两个子节点。

7. 图（Graph）：是由节点和边组成的非线性结构，节点之间的关系可以是任意的。

8. 堆（Heap）：是一种完全二叉树，且满足堆特性，可以分为最大堆和最小堆。

9. 哈希表（Hash Table）：利用哈希函数将关键字映射到一个固定的位置，提高数据的查找效率。

10. 图的搜索算法（Graph Search Algorithms）：如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），用于在图中查找特定节点。

11. 排序算法（Sorting Algorithms）：如冒泡排序、插入排序、选择排序等，用于对数据进行排序。

12. 查找算法（Searching Algorithms）：如线性查找、二分查找等，用于在已排序或未排序的数据中查找特定元素。

13. 树的遍历（Tree Traversal）：如前序遍历、中序遍历、后序遍历等，用于按照特定顺序访问树中的节点。

14. 图的最短路径算法（Shortest Path Algorithms）：如Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法，用于找到图中两个节点之间的最短路径。

数据结构的基本概念

数据结构的基本概念数据结构的基本概念一、概述数据结构是计算机科学中研究数据在计算机存储器中的组织方式和操作规则的一门学科。

它关注如何组织和存储数据以便于高效地访问和操作。

本文将介绍数据结构的基本概念，包括线性结构、树形结构和图形结构。

二、线性结构⒈线性结构的定义：线性结构是一种简单的数据结构，其中的数据元素之间存在一对一的关系。

常见的线性结构有数组、链表和栈等。

⒉数组：数组是一种线性结构，它由一组具有相同类型的元素组成，通过数组下标可以随机访问和修改元素。

⒊链表：链表也是一种线性结构，它由节点组成，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。

链表分为单链表、双链表和循环链表等。

⒋栈：栈是一种先进后出（LIFO）的数据结构，只允许在栈顶进行插入和删除操作。

常见的栈操作有入栈和出栈操作。

三、树形结构⒈树的定义：树是一种非线性的数据结构，它由一组节点组成，节点之间存在一对多的关系。

树由根节点、子节点和叶节点组成。

⒉二叉树：二叉树是一种特殊的树形结构，每个节点最多有两个子节点。

二叉树的常见操作有遍历、查找和插入等。

⒊平衡二叉树：平衡二叉树是一种特殊的二叉树，它的左子树和右子树的高度差不超过1.平衡二叉树的插入和删除操作需要保持树的平衡。

⒋堆：堆是一种特殊的二叉树，它满足堆的性质，即父节点的值大于或小于它的子节点的值。

堆常用于实现优先队列。

四、图形结构⒈图的定义：图是一种非线性的数据结构，它由一组节点和边组成，节点之间存在任意的关系。

图分为有向图和无向图。

⒉邻接表和邻接矩阵：邻接表和邻接矩阵是表示图的常用方法。

邻接表使用链表来存储节点和边的关系，邻接矩阵使用二维数组来表示图的关系。

⒊深度优先搜索（DFS）：DFS是一种图的遍历算法，它从起始节点开始，沿着一条路径遍历到最后一个节点，然后回溯到前一个节点，直到遍历完所有节点。

⒋广度优先搜索（BFS）：BFS是一种图的遍历算法，它从起始节点开始，先访问起始节点的所有邻居节点，然后再依次访问它们的邻居节点，直到遍历完所有节点。

数据结构重点

第一章：绪论：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;递归定义有两个条件：至少有一条初始定义是非递归的,如1=1.由已知函数值逐步递推计算出未知函数值,如用n-1定义n;第二章：线性表线性表：线性表是由nn>=0个类型相同的数据元素a0,a1,a2,…an-1,组成的有限序列,记作：Linear List = a0,a1,a2,…an-1其中,元素ai可以是整数、浮点数、字符、也可以是对象;n是线性表的元素个数,成为线性表长度;若n=0,则LinearList为空表;若n>0,则a0没有前驱元素,an-1没有后继元素,ai0<i<n-1有且仅有一个直接前驱元素ai-1和一个直接后继元素ai+1;线性表的顺序存储是用一组连续的内存单元依次存放线性表的数据元素,元素在内存的物理存储次序与它们在线性表中的逻辑次序相同;线性表的数据元素数据同一种数据类型,设每个元素占用c字节,a0的存储地址为Loca0,则ai的存储地址Locai为：Locai = Loca0+ ic数组是顺序存储的随机存储结构,它占用一组连续的存储单元,通过下标识别元素,元素地址是下标的线性函数;：顺序表的插入和删除操作要移动数据元素;平均移动次数是属数据表长度的一半;课本第50页：线性表的链式存储是用若干地址分散的存储单元存储数据元素,逻辑上相邻的数据元素在物理位置上不一定相邻,必须采用附加信息表示数据元素之间的顺序关系;它有两个域组成：数据域和地址域;通常成为节点;课本第55页及56页单链表课本56页单链表的遍历：Node<E> p = head; whilep=null{ 访问p节点；p = ;}单链表的插入和删除操作非常简便,只要改变节点间的链接关系,不需移动数据元素;单链表的插入操作：1：空表插入/头插入2中间插入/尾插入ifhead == null Node<E> q = new Node<E>x;{ head = new Node<E>x; = ;}else{ = q;Node<E> q=new Node<E>x; 中间插入或尾插入都不会改变单表= head; 的头指针head;head = q;}单链表的删除操作：头删除：head = ;中间/尾删除：if=null{ =循环单链表：如果单链表最后一个节点的next链保存单链表的头指针head值,则该单链表成为环形结构,称为循环单链表;课本67若rear是单链表的尾指针,则执行=head;语句,使单链表成为一条循环单链表;当==head时,循环单链表为空;：双链表结构：双链表的每个结点有两个链域,分别指向它的前驱和后继结点,当==null时,双链表为空;设p指向双链表中非两端的某个结点,则成立下列关系：p=;双链表的插入和删除：1插入2删除q=new DLinkNodex；= ;=; =p; if=null{= q;=q; .prev = ;}循环双链表：当==head且==head时,循环双链表为空;第三章：栈和队列栈：栈是一种特殊的线性表,其中插入和删除操作只允许在线性表的一端进行;允许操作的一端称为栈顶,不允许操作的一端称为栈底;栈有顺序栈和链式栈;栈中插入元素的操作称为入栈,删除元素的操作称为出栈;没有元素的中称为空栈;栈的进出栈顺序：后进先出,先进后出;及75页的思考题;：队列：队列是一种特殊的线性表,其中插入和删除操作分别在线性表的两端进行;向队列中插入元素的过程称为入队,删除元素的过程称为出对,允许入队的一端称为队尾,允许出队的一端称为对头;没有元素的队列称为空队列;队列是先进先出;第四章：串：串是一种特殊的线性表,其特殊性在于线性表中的每个元素是一个字符;一个串记为：s=“s0s1s2…sn-1” 其中n>=0,s是串名,一对双引号括起来的字符序列s0s1s2…sn-1是串值,sii=0,1,2,…n-1为特定字符集合中的一个字符;一个串中包含的字符个数称为串的长度;长度为0的串称为空串,记作“”,而由一个或多个空格字符构成的字符串称为空格串;子串：由串s中任意连续字符组成的一个子序列sub称为s的子串,s称为sub 的主串;子串的序号是指该子串的第一个字符在主串中的序号;串比较：两个串可比较是否相等,也可比较大小;两个串子串相等的充要条件是两个串子串的长度相同,并且各对应位置上的字符也相同;两个串的大小由对应位置的第一个不同字符的大小决定,字符比较次序是从头开始依次向后;当两个串长度不等而对应位置的字符都相同时,较长的串定义为较“大”;第五章：数组和广义表：数组是一种数据结构,数据元素具有相同的数据类型;一维数组的逻辑结构是线性表,多维数组是线性表的扩展;：一维数组：一维数组采用顺序存储结构;一个一维数组占用一组连续的存储单元;设数组第一个元素a0的存储地址为Loca0,每个元素占用c字节,则数组其他元素ai的存储地址Locai为：Locai= Loca0+ic数组通过下标识别元素,元素地址是下标的线性函数;一个下标能够唯一确定一个元素,所划给的时间是O1;因此数组是随机存取结构,这是数组最大的优点;：多维数组的遍历：有两种次序：行主序和列主序;行主序：以行为主序,按行递增访问数组元素,访问完第i行的所有元素之后再访问第i+1行的元素,同一行上按列递增访问数组元素;a00,a01,…a0n-1, a10,a11,…a1n-1,…am-10,am-11,…,am-1n-12列主序：以列为主序,按列递增访问数组元素,访问完第j列的所有元素之后再访问第j+1列的元素,同一列上按列递增访问数组元素;多维数组的存储结构：多维数组也是由多个一维数组组合而成,组合方式有一下两种;静态多维数组的顺序存储结构：可按行主序和列主序进行顺序存储;按行主序存储时,元素aij的地址为：Locaij= Loca00+in+jc按列主序存储时,Locaij= Loca00+jm+ic动态多维数组的存储结构;二维数组元素地址就是两个下标的线性函数;无论采用哪种存储结构,多维数组都是基于一维数组的,因此也只能进行赋值、取值两种存取操作,不能进行插入,删除操作;第六章：树是数据元素结点之间具有层次关系的非线性结构;在树结构中,除根以外的结点只有一个直接前驱结点,可以有零至多个直接后继结点;根没有前驱结点;树是由nn>=0个结点组成的有限集合树中元素通常称为结点;N=0的树称为空树；n>0大的树T；有一个特殊的结点称为根结点,它只有后继结点,没有前驱结点;除根结点之外的其他结点分为mm>=0个互不相交的集合T0,T1,T3……..,Tm-1,其中每个集合Ti0<=i<m本身又是一棵树,称为根的子树;树是递归定义的;结点是树大的基本单位,若干个结点组成一棵子树,若干棵互不相交的子树组成一棵树;树的每个结点都是该树中某一棵子树的根;因此,树是由结点组成的、结点之间具有层次关系大的非线性结构;结点的前驱结点称为其父母结点,反之,结点大的后继结点称为其孩子结点;一棵树中,只有根结点没有父母结点,其他结点有且仅有一个父母结点;拥有同一个父母结点的多个结点之间称为兄弟结点;结点的祖先是指从根结点到其父母结点所经过大的所有结点;结点的后代是指该结点的所有孩子结点,以及孩子的孩子等;结点的度是结点所拥有子树的棵数;度为0的结点称为叶子结点,又叫终端结点；树中除叶子结点之外的其他结点称为分支结点,又叫非叶子结点或非终端结点;树的度是指树中各结点度的最大值;结点的层次属性反应结点处于树中的层次位置;约定根结点的层次为1,其他结点的层次是其父母结点的层次加1;显然,兄弟结点的层次相同;树的高度或深度是树中结点的最大层次树;设树中x结点是y结点的父母结点,有序对x,y称为连接这两个结点的分支,也称为边;设X0,X1,….,Xk-1是由树中结点组成的一个序列,且Xi,Xi+10<=i<k-1都是树中的边,则该序列称为从X0到Xk-1的一条路径;路径长度为路径上的边数;在树的定义中,结点的子树T0,T1…..,Tm-1之间没有次序,可以交换位置,称为无序树,简称树;如果结点的子树T0,T1……,Tm-1从左到右是有次序的,不能交换位置,则称该树为有序树;森林是mm>=0棵互不相干的树的集合;给森林加上一个根结点就变成一棵树,将树的根节点删除就变成森林;二叉树的性质1：若根结点的层次为1,则二叉树第i层最多有2 的i-1次方i>=1个结点;二叉树的性质2：在高度为k的二叉树中,最多有2的k次方减一个结点;二叉树的性质3：设一棵二叉树的叶子结点数为n0,2度结点数为n2,则n0=n2+1;一棵高度为k的满二叉树是具有2的k次方减一个结点的二叉树;满二叉树中每一层的结点数目都达到最大值;对满二叉树的结点进行连续编号,约定根节点的序号为0,从根节点开始,自上而下,每层自左至右编号;一棵具有n个结点高度为k的二叉树,如果他的每个节点都与高度为k的满二叉树中序号为0~n-1的结点一一对应,则这棵二叉树为为完全二叉树;满二叉树是完全二叉树,而完全二叉树不一定是满二叉树;完全二叉树的第1~k-1层是满二叉树第k层不满,并且该层所有结点必须集中在该层左边的若干位置上;二叉树的性质4：一棵具有n个结点的完全二叉树,其高度k=log2n的绝对值+1二叉树的性质5：一棵具有n个结点的完全二叉树,对序号为i的结点,有若i=0,则i为根节点,无父母结点；若i>0,则i的父母结点的序号为i-1/2;若2i+1<n,则i的左孩子结点序号为2i+1；否则i无左孩子;若2i+2<n,则i的右孩子结点的序号为2i+2,否则i无右孩子;二叉树的遍历二叉树的遍历是按照一定规则和次序访问二叉树中的所有结点,并且每个结点仅被访问一次;二叉树的三种次序遍历1：先根次序；访问根节点,遍历左子树,遍历右子树;2：中根次序；遍历左子树,访问右子树,遍历右子树;3：后根次序；遍历左子树,遍历右子树,访问根节点;先根次序遍历时,最先访问根节点；后根次序遍历时,最后访问根节点；中根次序遍历时,左子树上的结点在根节点之前访问,右子树上的结点在根节点之后访问;二叉树的插入和删除操作P147二叉树的层次遍历P149习题P167 6—10,6—19第七章图是由定点集合及顶点间的关系集合组成的一种数据关边系;顶点之间的关系成为边;一个图G记为G=V,E,V是顶点A的有限集合,E是边的有限集合;即V={A|A属于某个数据元素集合}E={A,B|A,B属于V}或E={<A,B>|A,B属于V且PathA,B}其中PathA,B表示从顶点A到B的一条单向通路,即PathA,B是有方向的;无向图中的边事没有方向,每条边用两个顶点的无序对表示;有向图中的边是有方向,每条边用两个顶点的有序对表示;完全图指图的边数达到最大值;n个顶点的完全图记为Kn;无向完全图Kn的边数为nn-1/2,有向完全图Kn的边数为nn-1;子图：设图G==V,E,G’=V’,E’,若V’包含于V且E’包含于E,则称图G’是G的子图;若G’是G的真子图;连通图：在无向图G中,若从顶点VI到Vj有路径,则称Vi和Vj是联通的;若图G 中任意一对顶点Vi和VjVi不等于Vj都是联通的,则称G为连通图;非连通图的极大联通子图称为该图的联通分量;强连通图：在有向图中,若在每一对顶点Vi和VjVi不等于Vj之间都存在一条从Vi到Vj的路径,也存在一条从Vi到Vj的路径,也存在一条从Vi到Vj的路径,则称该图的强连通图;非强连通图的极大强连通子图称为该图的强连通图分量;图的遍历遍历图是指从图G中任意一个顶点V出发,沿着图中的边前行,到达并访问图中的所有顶点,且每个顶点仅被访问一次;遍历图要考虑一下三个问题：指定遍历的第一个访问顶点由于一个顶点可能与多个顶点相邻,因此要在多个邻接顶点之间约定一种访问次序;由于图中可能存在回路,在访问某个顶点之后,可能沿着某条路径又回到该顶点;深度优先搜索图的深度优先搜索策略是,访问某个顶点v,接着寻找v的另一个未被访问的邻接顶点w访问,如此反复执行,走过一条较长路径到达最远顶点；若顶点v没有未被访问的其他邻接顶点,则回到前一个被访问顶点,再寻找其他访问路径;图的深度优先搜索遍历算法P188联通的无回路的无向图,简称树;树中的悬挂点又成为树叶,其他顶点称为分支点;各连通分量均为树的图称为森林,树是森林;由于树中无回路,因此树中必定无自身环也无重边否则他有回路若去掉树中的任意一条边,则变成森林,成为非联通图；若给树加上一条边,形成图中的一条回路,则不是树;P191生成树和生成森林：一个连通无向图的生成树是该图的一个极小联通生成子图,它包含原图中所有顶点n个以及足以构成一棵树的n-1条边;一个非联通的无向图,其各连通图分量的生成图组成该图的生成森林;图的生成图或生成森林不是唯一的,从不同顶点开始、采用不同遍历可以得到不同的生成树或森林;在生成树中,任何树中,任何两个顶点之间只有唯一的一条路径;第八章折半查找算法描述P206,P207二叉排序树及其查找：二叉排序树或者是一棵空树；或者是具有下列性质的二叉树：每个结点都有一个作为查找依据的关键字,所有结点的关键字互不相同;若一个结点的左子树不空,则左子树上所有结点的关键字均小于这个节点的关键字；每个结点的左右子树也分别为二叉排序树;在一棵二叉排序树中,查找值为value的结点,算法描述如下：从根结点开始,设p指向根结点将value与p结点的关键字进行比较,若两者相等,则查找成功；若value值较小,则在p的左子树中继续查找；若value值较大,则在p的右子树中继续查找;重复执行上一步,直到查找成功或p为空,若p为空,则查找不成功;习题8-6第九章直接插入排序算法描述：p228冒泡排序算法的描述：p232快速排序算法描述p233直接选择排序算法描述p236直接选择排序算法实现如下：Public static void selectSortinttable{forint i=0;i<;i++{int min=I;forint j=i+1;j<;j++{iftablej<tableminmin=j;ifmin=i{int temp=tablei;tablei==tablemin;tablemin=temp;}}}}堆排序是完全二叉树的应用,是充分利用完全二叉树特性的一种选择排序;堆定义：设n个元素的数据序列{k0,k1,;;;;kn-1},当且仅当满足下列关系k1<=k2i+1且ki<=k2i+2 i=0,1,2,3,….,n/2-1或ki>==k2i+1且ki>=2i+2i=0,1,2,3,…..n/2-1时,序列{k0,k1…….kn-1}称为最小堆或最大堆;将最小大堆看成是一颗完全二叉树的层次遍历序列,则任意一个结点的关键字都小于等于大于等于它的孩子节点的关键字值,由此可知,根结点值最小大;根据二叉树的性质5,完全二叉树中的第i0<=i<n个结点,如果有孩子,则左孩子为第2i+1个结点,右孩子为第2i+2个结点;。

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（c语言版）课后习题答案完整版

第1章绪论5．选择题：CCBDCA6．试分析下面各程序段的时间复杂度。

．试分析下面各程序段的时间复杂度。

（1）O （1）（2）O （m*n ）（3）O （n 2）（4）O （log 3n ）（5）因为x++共执行了n-1+n-2+……＋1= n(n-1)/2，所以执行时间为O （n 2）（6）O(n )第2章线性表1．选择题．选择题babadbcabdcddac 2．算法设计题．算法设计题（6）设计一个算法，通过一趟遍历在单链表中确定值最大的结点。

）设计一个算法，通过一趟遍历在单链表中确定值最大的结点。

ElemType Max (LinkList L ){if(L->next==NULL) return NULL; pmax=L->next; //假定第一个结点中数据具有最大值假定第一个结点中数据具有最大值 p=L->next->next;while(p != NULL ){//如果下一个结点存在if(p->data > pmax->data) pmax=p; p=p->next; }return pmax->data;（7）设计一个算法，通过遍历一趟，将链表中所有结点的链接方向逆转，仍利用原表的存储空间。

的存储空间。

void inverse(LinkList &L) { // 逆置带头结点的单链表 Lp=L->next; L->next=NULL; while ( p) {q=p->next; // q 指向*p 的后继 p->next=L->next;L->next=p; // *p 插入在头结点之后 p = q; }}、空间(n)、空间（10）已知长度为n的线性表A采用顺序存储结构，请写一时间复杂度为O(n)的数据元素。

复杂度为O(1)的算法，该算法删除线性表中所有值为item的数据元素。

什么是数据结构请举例说明

什么是数据结构请举例说明数据结构是计算机科学中的一个重要概念，它用于存储和组织数据，以便有效地访问和操作。

数据结构是计算机程序设计的基础，它可以帮助我们解决各种问题并优化程序的性能。

本文将介绍数据结构的定义和常见的几种类型，同时举例说明它们的应用。

一、数据结构的定义数据结构是指一组数据元素及它们之间的关系。

它包括数据元素的逻辑结构和存储结构。

逻辑结构是指数据元素之间的逻辑关系，常见的逻辑结构有线性结构、树形结构和图形结构。

存储结构是指数据元素在计算机内存中的组织方式，包括顺序存储和链式存储。

二、常见的数据结构类型1. 数组(Array)：数组是一种线性结构，它将相同类型的元素按顺序存储在一块连续的内存空间中。

数组的访问速度快，但插入和删除操作较慢。

例如，我们可以使用数组来存储学生的成绩。

2. 链表(Linked List)：链表也是一种线性结构，它通过每个元素中保存下一个元素的地址来实现元素之间的关联。

链表的插入和删除操作效率高，但访问某个元素需要遍历整个链表。

例如，我们可以使用链表来实现队列和栈。

3. 栈(Stack)：栈是一种先进后出(LIFO)的数据结构，它只允许在栈的一端进行插入和删除操作。

栈的应用场景包括函数调用、表达式求值和浏览器的访问历史记录。

4. 队列(Queue)：队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构，它允许在一端进行插入操作，另一端进行删除操作。

队列的应用场景包括任务调度和缓冲区管理。

5. 树(Tree)：树是一种非线性结构，它由若干个节点组成，节点之间通过边连接。

树的应用场景包括文件系统、数据库索引和哈夫曼编码。

6. 图(Graph)：图是一种包含节点和边的数据结构，节点之间的关系不限于父子关系。

图的应用场景包括社交网络、路由算法和最短路径算法。

三、数据结构的应用举例1. 数组的应用：假设我们需要存储一组学生的成绩，我们可以使用一个数组来存储这些数据。

例如，int scores[10];可以用来存储10个学生的成绩。

数据结构的几种基本结构

数据结构的几种基本结构数据结构是计算机科学中非常重要的概念，它是一种组织和存储数据的方式。

在计算机编程领域，我们经常需要使用各种数据结构来解决问题，并提高算法的效率。

本文将介绍数据结构的几种基本结构，包括数组、链表、栈和队列。

1. 数组数组是一种线性数据结构，它可以存储相同类型的多个元素。

数组的特点是连续的内存空间和固定大小。

我们可以通过下标来访问数组中的元素，这使得数组具有高效的随机访问能力。

然而，由于数组的大小固定，插入和删除操作比较耗时。

2. 链表链表也是一种线性数据结构，它由一系列节点（Node）组成。

每个节点都包含数据和指向下一个节点的指针。

链表的特点是动态分配内存和插入删除操作的高效性。

由于链表中的元素可以存储在不同的内存块中，因此它们的相对位置可以根据需要进行改变。

然而，链表的缺点是无法实现随机访问。

3. 栈栈是一种特殊的线性数据结构，遵循先进后出（LIFO）的原则。

栈的操作包括入栈和出栈。

当我们需要按照特定顺序处理数据时，栈是一个很有用的数据结构。

例如，我们可以使用栈来实现递归函数、表达式求值等操作。

4. 队列队列也是一种线性数据结构，遵循先进先出（FIFO）的原则。

队列的操作包括入队和出队。

队列可以用于模拟现实生活中的排队场景，例如处理请求、消息传递等。

在计算机领域中，队列广泛应用于操作系统和计算机网络中。

除了上述提到的基本结构，还有其他数据结构，如树、图、堆等。

它们在不同的场景下具有特定的应用和性能优势。

在实际编程中，我们需要根据问题的特性和需求选择合适的数据结构。

总结：数据结构是计算机科学中非常重要的概念，它帮助我们组织和存储数据，提高算法的效率。

本文介绍了数据结构的几种基本结构，包括数组、链表、栈和队列。

每种结构都有自己的特点和适用场景，我们需要根据实际需求选择合适的数据结构来解决问题。

理解和掌握这些基本结构对于成为一名优秀的程序员至关重要。

数据结构名词解释

数据结构名词解释数据结构名词解释第一章栈（Stack）栈是一种线性数据结构，具有后进先出（Last In First Out，简称LIFO）的特点。

栈通常包括两个基本操作：________压入（Push）和弹出（Pop），分别表示将元素添加到栈顶和从栈顶删除元素。

栈还可以用于实现函数调用的过程。

1.1 压入（Push）将一个元素添加到栈的顶部。

1.2 弹出（Pop）从栈的顶部删除一个元素。

第二章队列（Queue）队列是一种线性数据结构，具有先进先出（First In First Out，简称FIFO）的特点。

队列通常包括两个基本操作：________入队（Enqueue）和出队（Dequeue），分别表示将元素添加到队尾和从队头删除元素。

2.1 入队（Enqueue）将一个元素添加到队列的末尾。

2.2 出队（Dequeue）从队列的头部删除一个元素。

第三章链表（Linked List）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。

链表中的节点不必在内存中连续存储，可以灵活地插入、删除节点。

3.1 单向链表（Singly Linked List）每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。

3.2 双向链表（Doubly Linked List）每个节点包含数据，指向前一个节点的指针和指向下一个节点的指针。

第四章树（Tree）树是一种非线性数据结构，由节点和边组成。

树的节点可以有零个或多个子节点，最顶部的节点称为根节点。

常见的树结构包括二叉树、二叉搜索树和平衡树等。

4.1 二叉树（Binary Tree）每个节点最多有两个子节点的树。

4.2 二叉搜索树（Binary Search Tree）一种特殊的二叉树，它满足左子节点的值小于等于当前节点的值，右子节点的值大于等于当前节点的值。

4.3 平衡树（Balanced Tree）一种高度平衡的二叉搜索树，能够保持左子树和右子树的高度差不超过1。

数据结构名词解释

数据结构名词解释数据结构名词解释1.数据结构概述数据结构是计算机科学中研究数据组织、管理和存储的一门学科。

它涉及到数据的表示方式、存储方式和操作方式，是算法设计和程序开发的基础。

2.线性数据结构2.1 数组数组是一种线性数据结构，它由相同类型的元素组成，通过索引来访问和操作元素。

数组有固定的大小，在内存中分配连续的存储空间。

2.2 链表链表是一种动态数据结构，由节点组成，每个节点保存元素和指向下一个节点的指针。

链表可以实现高效的插入和删除操作，但访问元素的效率较低。

2.3 栈栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，可以通过push（入栈）和pop（出栈）操作实现元素的添加和删除。

栈通常用于实现函数调用、表达式求值等场景。

2.4 队列队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，可以通过enqueue （入队）和dequeue（出队）操作实现元素的添加和删除。

队列通常用于处理排队、任务调度等场景。

3.树形数据结构3.1 二叉树二叉树是一种每个节点最多只有两个子节点的树形数据结构。

它具有左子树和右子树的分支。

二叉树可以用于实现排序、搜索等算法。

3.2 二叉搜索树二叉搜索树是一种二叉树，其中左子树中的所有节点都小于根节点，右子树中的所有节点都大于根节点。

二叉搜索树可以实现快速的插入、删除和搜索操作。

3.3 堆堆是一种特殊的树形数据结构，它满足父节点的值总是大于等于（或小于等于）它的子节点的值。

堆通常用于实现优先队列、堆排序等算法。

3.4 平衡树平衡树是一种高度平衡的二叉搜索树，它的左右子树的高度差不超过一个固定的常数。

常见的平衡树有AVL树、红黑树等。

4.图形数据结构4.1 图图是由顶点和边组成的非线性数据结构。

顶点表示实体，边表示实体之间的关系。

图可以用于模拟网络、社交关系等。

4.2 有向图有向图是一种图，其中边是有方向的。

每条边有一个起点和一个终点。

有向图可以用于建模依赖关系、工作流程等。

4.3 无向图无向图是一种图，其中边是无方向的。

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。