数据结构考研知识点总结

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数据结构考研笔记整理(全)

数据结构考研笔记整理(全)数据结构考研笔记整理数据结构是计算机科学中非常重要的一门课程，对于计算机专业的学生来说，考研复习过程中对数据结构的准备非常关键。

因此，我们需要系统地整理数据结构的相关知识点，以便更好地理解和掌握。

一、线性表线性表是数据结构中最基本的一种数据结构，它是一种有序的数据元素的集合。

常见的线性表有顺序表和链表。

1. 顺序表顺序表是将数据元素存放在一块连续的存储空间中，通过元素的下标来访问。

具有随机访问的特点，但插入和删除操作比较麻烦。

适用于查找操作频繁的场景。

2. 链表链表是将数据元素存放在任意的存储空间中，通过指针来连接各个元素。

具有插入和删除操作方便的特点，但不支持随机访问。

适用于插入和删除操作频繁的场景。

二、栈和队列栈和队列是特殊的线性表，它们都具有先进先出的特点。

1. 栈栈是一种特殊的线性表，只能在表的一端进行插入和删除操作，即“先进后出”。

常见的应用有函数调用的过程中的参数传递、表达式求值等。

2. 队列队列也是一种特殊的线性表，只能在表的一端进行插入操作，而在另一端进行删除操作，即“先进先出”。

常见的应用有任务调度、缓冲区管理等。

三、树树是一种非常重要的非线性数据结构，它由节点和边组成。

树具有层次结构，常见的树结构有二叉树、二叉搜索树和平衡二叉树等。

1. 二叉树二叉树是每个节点最多有两个子树的树结构，包括左子树和右子树。

二叉树的遍历方式有前序遍历、中序遍历和后序遍历。

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都小于根节点，右子树中的所有节点都大于根节点。

具有快速查找和插入的特点。

3. 平衡二叉树平衡二叉树是一种特殊的二叉搜索树，它的左右子树的高度差不超过1。

通过旋转操作可以保持树的平衡性。

四、图图是一种非常复杂的非线性数据结构，它由顶点和边组成。

图可以分为有向图和无向图，常见的图算法有深度优先搜索和广度优先搜索。

1. 深度优先搜索深度优先搜索是一种用于遍历或搜索图和树的算法，它从一个节点开始，尽可能深地访问每个节点的所有子节点，直到没有子节点为止。

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。

考研《数据结构》复习知识点归纳

《数据结构》复习重点知识点归纳一．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。

所以，大家在这三章上可以不必花费过多的精力，只要知道基本的概念即可。

但是，对于报考名校特别是该校又有在试卷中对这三章进行过考核的历史，那么这部分朋友就要留意这三章了。

按照以上我们给出的章节以及对后三章的介绍，数据结构的章节比重大致为：·概论：内容很少，概念简单，分数大多只有几分，有的学校甚至不考。

·线性表：基础章节，必考内容之一。

考题多数为基本概念题，名校考题中，鲜有大型算法设计题，如果有，也是与其它章节内容相结合。

·栈和队列：基础章节，容易出基本概念题，必考内容之一。

而栈常与其它章节配合考查，也常与递归等概念相联系进行考查。

·串：基础章节，概念较为简单。

专门针对于此章的大型算法设计题很少，较常见的是根据KMP进行算法分析。

·多维数组及广义表：基础章节，基于数组的算法题也是常见的，分数比例波动较大，是出题的“可选单元”或“侯补单元”。

一般如果要出题，多数不会作为大题出。

数组常与“查找，排序”等章节结合来作为大题考查。

·树和二叉树：重点难点章节，各校必考章节。

各校在此章出题的不同之处在于，是否在本章中出一到两道大的算法设计题。

通过对多所学校的试卷分析，绝大多数学校在本章都曾有过出大型算法设计题的历史。

·图：重点难点章节，名校尤爱考。

如果作为重点来考，则多出现于分析与设计题型当中，可与树一章共同构成算法设计大题的题型设计。

·查找：重点难点章节，概念较多，联系较为紧密，容易混淆。

出题时可以作为分析型题目给出，在基本概念型题目中也较为常见。

数据结构考研复习要点

考研题型包括：简答题；方法选择（分析）；构造题；算法题。

第一章绪论1. 数据结构的基本概念：数据、数据元素、数据对象、数据结构2. 抽象数据类型：数据对象、逻辑关系、一组操作。

ADT的特点：数据抽象、信息隐蔽3. 数据结构三要素：数据元素间的逻辑关系、物理存储和一组操作。

元素间的逻辑关系：集合、线性、树、图元素在计算机内存中的存储结构：顺序、非顺序4. 算法的定义：规则的有限集合，为了解决某个特定问题而规定的一系列基本操作。

算法特性：有限性、确定性、可行性、输入、输出算法设计目标：正确性、可读性、鲁棒性、高效率低存储5. 算法性能评价：时间和空间算法时间复杂度：T(n)=O(f(n))。

它表示随问题规模n的增大，算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同，称作算法的渐近时间复杂度，简称为时间复杂度。

其中f(n)是问题规模n的某个函数。

求解算法的时间复杂度的具体步骤是：⑴找出算法中的基本语句；⑵计算基本语句的执行次数的数量级；保留基本语句执行次数的函数中的最高次幂，忽略所有低次幂和最高次幂的系数。

⑶用大Ο记号表示算法的时间性能。

将基本语句执行次数的数量级放入大Ο记号中。

O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n^2) < O(n^3) < { O(2^n) < O(n!) < O(n^n) }【例】分析下面各算法的时间复杂度算法1：int fact(int n){ if (n<=1) return 1;return n*fact(n-1);}算法2：i=l;while (i<n){for(j=l;j<=n;j++)x=x+l;i=i*2;}算法3：for(i=l;i<=n;i++){ j=l;while (j<=i){x+=l; j++;}}算法:4void sort(int b[]，int n){ int i, j, k;for (i=0; i<n-1; i++){ k = i;for (j=i+1; j<n; j++)if (b[k] > b[j]) k = j;x = b[i]; b[i] = b[k]; b[k] = x;}}算法5void add(int n){ int i = 0, s = 0;while (s<n){ i++;s = s + i;}}设while循环语句执行次数为T(n),则算法6void hanoi(int n, char a, char b, char c){ if (n==1) printf("move %d disk from %c to %c \n", n, a, c);else{ hanoi(n-1, a, c, b);printf("move %d disk from %c to %c \n", n, a, c);hanoi(n-1, b, a, c);}}算法7：void PreOrder(BiTree T){ if (T){ v isit(T->daata)PreOrder(T->lchild);PreOrder(T->rchild);}}算法空间复杂度：空间复杂度(Space Complexity)是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度。

数据结构考研知识点总结

数据结构考研知识点总结数据结构是计算机科学中一门重要的课程，其是计算机科学的核心基础之一、在考研中，数据结构也是一个必考的科目，对于应试者来说，掌握数据结构的知识点是非常重要的。

下面是对数据结构考研知识点的总结。

1.数据结构的基本概念和分类。

数据结构是指一组数据的存储方式和相应的操作方法。

常见的数据结构包括线性结构、树形结构、图结构等。

线性结构包括数组、链表、栈、队列等；树形结构包括二叉树、堆、哈希树等；图结构包括有向图、无向图等。

2.线性结构。

线性结构是数据元素之间存在一对一的关系的数据结构。

常用的线性结构有数组、链表、栈和队列。

-数组是一种连续存储的线性结构，可以通过下标直接访问元素。

-链表是一种离散存储的线性结构，有单向链表、双向链表和循环链表等。

-栈是一种特殊的线性结构，只能在一端进行插入和删除操作，遵循后进先出（LIFO）的原则。

-队列也是一种特殊的线性结构，只能在一端进行插入操作，另一端进行删除操作，遵循先进先出（FIFO）的原则。

3.树形结构。

树形结构是一种非线性的数据结构，具有层次关系的集合。

常用的树形结构包括二叉树、AVL树、B树和哈夫曼树等。

-二叉树是一种每个节点最多有两个子节点的树形结构，包括满二叉树、完全二叉树和二叉树等。

-AVL树是一种自平衡的二叉树，通过维护平衡因子来保证树的平衡。

-B树是一种多路平衡查找树，用于大规模数据存储和文件系统等。

-哈夫曼树是一种用于数据压缩的最优二叉树。

4.图结构。

图结构是由顶点和边组成的一种数据结构。

常用的图结构包括有向图、无向图、带权图和图的遍历等。

-有向图是边有方向的图结构，边具有指向关系。

-无向图是边无方向的图结构，边没有指向关系。

-带权图是边具有权值的图结构。

-图的遍历有深度优先（DFS）和广度优先（BFS）两种常见方法。

5.排序算法。

排序算法是数据结构中重要的应用之一、常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序和堆排序等。

考研数据结构知识点解析

考研数据结构知识点解析数据结构是计算机科学中重要的基础学科，对于考研学生来说，掌握数据结构的知识点是必不可少的。

在这篇文章中，我们将对考研数据结构的知识点进行详细的解析，帮助考生系统地理解和掌握这一重要科目。

一、线性结构线性结构是数据结构中最基本的一种结构，它包括线性表、栈和队列。

线性表可以理解为有限数据元素的集合，元素之间存在顺序关系。

栈是一种特殊的线性表，它只能在表的一端进行插入和删除操作；队列也是一种特殊的线性表，它只能在表的一端进行插入操作，在另一端进行删除操作。

二、树形结构树形结构是指具有层次关系的数据结构，它包括二叉树和二叉搜索树。

二叉树是一种特殊的树形结构，它的每个节点最多只有两个子节点。

二叉搜索树是在二叉树的基础上进行了优化，它的左子树的节点值都小于根节点的值，右子树的节点值都大于根节点的值。

三、图形结构图形结构是具有多对多关系的数据结构，它包括有向图和无向图。

有向图中，节点之间的连接是单向的，而无向图中，节点之间的连接是双向的。

图形结构可以用邻接矩阵或邻接表来表示，邻接矩阵适用于稠密图，邻接表适用于稀疏图。

四、排序算法排序算法是数据结构中非常重要的一个内容，它包括插入排序、冒泡排序、选择排序、快速排序、归并排序等多种算法。

插入排序通过构建有序序列逐步扩大进行排序，冒泡排序通过比较相邻元素进行交换进行排序，选择排序通过选择最小的元素进行排序，快速排序通过选取一个基准元素将序列分成两部分进行排序，归并排序通过将序列拆分成较小的序列进行排序最后再合并。

五、查找算法查找算法是在数据结构中用于查找指定元素的算法，它包括顺序查找、二分查找、哈希查找等多种算法。

顺序查找是从序列的第一个元素开始逐个比较进行查找，二分查找是在有序序列中进行查找，通过比较中间元素将序列分为两部分进行查找，哈希查找通过哈希表的键值对进行查找。

六、图的遍历图的遍历是指按照某种规则依次访问图中的所有节点，它包括深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。

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。

数据结构考研笔记整理(全)

数据结构考研笔记整理（全）一、第二章线性表●考纲内容●一、线性表的基本概念●线性表是具有相同数据结构类型的n个数据元素的有限序列；线性表为逻辑结构，实现线性表的存储结构为顺序表或者链表●二、线性表的实现●1、顺序表●定义(静态分配)●#define MaxSize 50 \\ typedef struct{ \\ ElemType data[MaxSize];\\ intlength;\\ }SqList;●定义(动态分配)●#define MaxSize 50\\ typedef strcut{\\ EleType *data; //指示动态非配数组的指针\\ int MaxSize,length;\\ }SqList;●c的动态分配语句为L.data=(ElemType*)malloc(sizeof(ElemType)*InitSize);●c++动态分配语句为L.data=new ElemType[InitSize];●插入操作●删除操作●按值寻找●2、链表●单链表●单链表的定义●●头插法建立单链表●●尾插法建立单链表●●按序号查找getElem(LinkList L,int i)和按值查找locateElem(LinkListL,ElemType e)●插入结点（后插）●p=getElem(L,i-1); //查找插入位置的前驱结点\\ s.next=p.next;\\p.next=s;●将前插操作转化为后插操作,即先将s插入的p的后面然后调换s和p的数据域●s.next=p.next;\\ p.next=s.next;\\ temp=p.data;\\ p.data=s.data;\\s.data=temp;●删除结点●p.getElem(L,i-1);\\ q=p.next;\\ p.next=q.next;\\ free(q);●双链表（结点中有prior指针和next指针）●循环链表●静态链表●借助数组来描述线性表的链式存储结构，结点中的指针域next为下一个元素的数组下标●三、线性表的应用●使用的时候如何选择链表还是顺序表？●表长难以估计，经常需要增加、删除操作——链表;表长可以估计，查询比较多——顺序表●链表的头插法，尾插法，逆置法，归并法，双指针法；顺序表结合排序算法和查找算法的应用●小知识点（选择题）二、第三章栈，队列和数组●考纲内容●一、栈和队列的基本概念●栈：后进先出，LIFO，逻辑结构上是一种操作受限的线性表●队列：先进先出，FIFO，逻辑结构上也是一种操作受限的线性表●二、栈和队列的顺序存储结构●栈的顺序存储●●队列的顺序存储●进队：队不满时，送值到队尾元素，再将队尾指针加一●出队：队不空时，取队头元素值，再将队头指针加一●判断队空：Q.front==Q.rear==0;●循环队列（牺牲一个单元来区分队空和队满，尾指针指向队尾元素的后一个位置，也就是即将要插入的位置）●初始：Q.front==Q.rear●队满：(Q.rear+1)%MaxSize=Q.front●出队，队首指针进1:Q.front=(Q.front+1)%MaxSize●入队，队尾指针进1:Q.rear=(Q.rear+1)%MaxSize●队列长度：(Q.rear+MaxSize-Q.front)%MaxSize●三、栈和队列的链式存储结构●栈的链式存储●●队列的链式存储●实际是上一个同时带有头指针和尾指针的单链表，尾指针指向单链表的最后一个结点，与顺序存储不同,通常带有头结点●四、多维数组的存储●行优先：00，01，02，10，11，12●列优先：00，10，01，11，02，12●五、特殊矩阵的压缩存储●对称矩阵●三角矩阵●三对角矩阵（带状矩阵）●稀疏矩阵●将非零元素及其相应的行和列构成一个三元组存储●十字链表法●六、栈、队列、数组的应用●栈在括号匹配中的应用●栈在递归中的应用●函数在递归调用过程中的特点：最后被调用的函数最先执行结束●队列在层次遍历中的应用●二叉树的层次遍历●1跟结点入队●2若队空，则结束遍历，否则重复3操作●3队列中的第一个结点出队并访问，若有左孩子，则左孩子入队；若有右孩子，则右孩子入队●重点为栈的(出入栈过程、出栈序列的合法性)和队列的操作及其特征●小知识点(选择题)●n个不同元素进栈，出栈元素不同排列的个数为{2n\choose n }/(n+1)●共享栈是指让两个顺序栈共享一个存储空间，将两个栈的栈底分别设置在共享空间的两端，两个栈顶向共享空间的中间延伸，可以更有效的利用存储空间，同时对存储效率没有什么影响●双端队列是指允许两端都可以进行入队和出队操作的队列●输出受限的双端队列：允许两端插入，只允许一端删除●输入受限的双端队列：允许两端删除，只允许一端插入三、第四章串●考纲内容●字符串模式匹配●暴力算法●注意指针回退时的操作是i=i-j+2;j=j+1;●kmp算法●手工求next数组时，next[j]=s的最长相等前后缀长度+1，其中s为1到j-1个字符组成的串●在实际kmp算法中，为了使公式更简洁、计算简单，如果串的位序是从1开始的，则next数组需要整体加一；如果串的位序是从0开始的，则next数组不需要加一●根据next数组求解nextval数组：如果p[j]==p[next[j]]，则nextval[j]=nextval[next[j]]，否则nextval[j]=next[j];●小知识点●串和线性表的区别：1线性表的数据元素可以不同，但串的数据元素一般是字符；2串的操作对象通常是子串而不是某一个字符四、第五章树与二叉树●考纲内容●一、树的基本概念●定义●树是一种递归的数据结构，是一种逻辑结构●树的性质●结点数为n，则边的数量为n-1●树中的结点数等于所有结点的度数之和加1（一个结点的孩子个数称为该结点的度，树中结点的最大度数称为树的度，每一条边表示一个结点，对应一个度，只有根结点上面无边，故结点树=度数之和+1）●度为m的树中第i层至多有m^{i-1}个结点（i\geq1）（m叉树的第i层最多有m^{i-1}个结点）●高度为h的m叉树至多有(m^h-1)/(m-1)个结点（假设每一个结点都有m个孩子，则由等比数列的求和公式可以推导出该式子）●具有n个结点的m叉树的最小高度是\lceil log_m(n(m-1)+1)\rceil（由高度为h的m叉树的最大结点树公式有，n满足式子(m^{h-1}-1)/(m-1) \leq n\leq (m^h-1)/(m-1)）●高度为h的m叉树至少有h个结点；高为h，度为m的树至少有h+m-1个结点（m叉树并不等于度为m的树，m叉树可以为空树，要求所有结点的度小于等于m，而度为m的树一定有一个结点的度数为m）●二、二叉树●二叉树的定义及其主要特征●定义●特点●每个结点至多只有两颗子树●二叉树是有序树，其子树有左右之分，次序不能颠倒，否则将成为另一颗二叉树，即使树中结点只有一颗子树，也要区分他是左子树还是右子树●特殊的二叉树●满二叉树：高度为h，结点数为2^h-1，所有叶子结点都集中在二叉树的最下面一层，除叶子结点外的所有结点度数都为2，从根结点为1开始编号，对于编号为i的结点，其父结点为\lfloor i/2 \rfloor，左孩子(若有)编号为2i，右孩子(若有)编号为2i+1，所以编号为偶数的结点只可能是左孩子，编号为奇数的结点只可能是右孩子●完全二叉树：删除了满二叉树中编号更大的结点，高为h，结点数为n的完全二叉树的每个结点的编号都与高度为h的满二叉树中编号为1到n的结点相同。

考研数据结构常见知识点总结与复习方法

考研数据结构常见知识点总结与复习方法数据结构是计算机科学中的重要基础课程，也是考研的必考科目之一。

掌握好数据结构的知识点，不仅对于考研复习有帮助，也对于日后从事相关领域的工作有着重要意义。

本文将对考研数据结构常见的知识点进行总结，并分享一些复习方法，希望对考研学子有所帮助。

一、数据结构的基本概念数据结构是指数据元素及其之间的关系的集合，它是计算机存储、组织数据的方式。

在考研中，常见的数据结构包括线性表、树、图等。

线性表包括顺序表和链表，顺序表是一种连续存储的线性表，链表是一种离散存储的线性表。

树分为二叉树、平衡二叉树、树的遍历等。

图是由顶点集合和边集合组成的一种数据结构。

二、常见的数据结构算法1. 线性表的算法：包括插入、删除、查找等操作，如顺序表的插入和删除、链表的插入和删除。

2. 树的算法：如创建一个二叉树、二叉树的遍历（前序、中序、后序）等。

3. 图的算法：图的遍历、最短路径算法、最小生成树算法等。

三、复习方法1. 理清知识框架：首先要理清数据结构的知识框架，明确各个部分的概念和关系。

可以通过查阅教材、课堂笔记等资料，梳理出一个清晰的知识结构框架。

2. 看懂教材：仔细阅读教材，将重点、难点的内容标注出来，并理解其原理和实现方式。

可以做一些笔记、总结，帮助记忆和理解。

3. 做题巩固：在复习的过程中，要注重做题巩固。

可以从历年考研真题、习题集等找到一些与知识点相关的题目，多做一些练习，把知识点运用到实际中。

做题能够帮助巩固理论知识，提高解题能力。

4. 制定学习计划：根据自己的实际情况，合理安排学习时间和任务，制定一个科学合理的学习计划。

划分好每天、每周的学习内容，按部就班地进行学习，保持持续性和系统性。

四、总结与展望数据结构是考研中的一门重要课程，对于计算机专业的学生来说尤为重要。

通过对数据结构常见知识点的总结和复习方法的分享，希望能够帮助考研学子更好地掌握数据结构这门课程。

在备考过程中，持之以恒，通过理论学习和实践练习相结合，相信大家一定能够取得优异的成绩，实现自己的考研梦想。

考研866数据结构

考研866数据结构摘要：1.考研866 数据结构简介2.数据结构的重要性3.数据结构知识点梳理4.备考建议与策略正文：考研866 数据结构是我国研究生入学考试中的一门科目，主要考察学生对数据结构的理解和应用能力。

数据结构是计算机科学与技术专业的基础课程，对于程序设计和软件开发具有重要意义。

掌握数据结构知识不仅有助于提高编程水平，还能为以后的研究和工作奠定基础。

数据结构知识点梳理：1.线性表：包括栈、队列、链表等基本数据结构，以及它们的操作和应用。

2.栈与队列：涉及进栈、出栈、入队、出队等基本操作，以及栈与队列的应用，如广度优先搜索、深度优先搜索等。

3.树与二叉树：包括树的定义、性质、遍历、存储结构等，以及二叉树的相关概念和操作，如插入、删除、遍历等。

4.图：图的基本概念、存储结构、遍历方法、最短路径算法、最小生成树算法等。

5.排序算法：冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等常用排序算法及其时间复杂度分析。

6.查找算法：顺序查找、二分查找、哈希查找等常用查找算法及其应用。

备考建议与策略：1.制定学习计划：根据个人基础和时间安排制定合理的复习计划，确保每个知识点都能得到充分的复习。

2.理解为主，记忆为辅：数据结构的学习重点在于理解概念和原理，而不仅仅是死记硬背。

通过大量练习加深对知识点的理解。

3.动手实践：编程实现各种数据结构和算法，加深对知识点的理解，提高实际应用能力。

4.总结与反思：定期对学习过程进行总结和反思，找出自己的不足之处，及时调整学习方法。

5.模拟考试：参加模拟考试，熟悉考试环境，检验自己的学习成果，查漏补缺。

总之，考研866 数据结构是一门需要投入时间和精力去学习的科目。

江苏省考研计算机专业数据结构重点知识点梳理

江苏省考研计算机专业数据结构重点知识点梳理在江苏省考研计算机专业中，数据结构是一个非常重要的课程，它为学生提供了构建和组织数据的基础知识。

掌握数据结构的重点知识点对于考研的成功至关重要。

本文将对江苏省考研计算机专业数据结构的重点知识点进行梳理和总结。

一、线性表线性表是数据结构中最基本的一种数据结构，它包括数组、链表、堆栈和队列等。

在考研中，对线性表的掌握至关重要。

1.1 数组数组是一种连续存储结构，它的元素类型相同，并按一定的顺序排列。

在数据结构中，数组的重点知识点包括数组的定义、初始化、访问和遍历等操作。

此外，还需要了解动态数组的概念以及如何实现。

1.2 链表链表是一种非连续的存储结构，它的每个节点包含数据和指针。

链表的重点知识点包括单链表、双向链表和循环链表的定义、插入、删除和遍历等操作。

此外，还需要了解链表的存储结构以及如何实现。

1.3 堆栈堆栈是一种特殊的数据结构，它的特点是先进后出。

堆栈的重点知识点包括堆栈的定义、初始化、入栈和出栈等操作。

此外，还需要了解堆栈的应用场景以及如何实现。

1.4 队列队列是一种特殊的数据结构，它的特点是先进先出。

队列的重点知识点包括队列的定义、初始化、入队和出队等操作。

此外，还需要了解队列的应用场景以及如何实现。

二、树与二叉树树是一种非线性结构，它的节点之间存在一对多的关系。

二叉树是一种特殊的树，它的每个节点最多有两个孩子节点。

2.1 树树的重点知识点包括树的定义、节点的度和层次、树的遍历和树的表示等操作。

此外，还需要了解树的应用场景以及如何实现。

2.2 二叉树二叉树的重点知识点包括二叉树的定义、遍历方式（前序、中序和后序遍历）、线索二叉树和哈夫曼树等操作。

此外，还需要了解二叉树的应用场景以及如何实现。

三、图图是一种非线性结构，它由节点和边组成。

图可以分为有向图和无向图。

图的重点知识点包括图的定义、存储方式（邻接矩阵和邻接表）、图的遍历方式（深度优先搜索和广度优先搜索）以及最短路径算法和最小生成树算法等操作。

考研计算机掌握数据结构的核心知识点

考研计算机掌握数据结构的核心知识点计算机领域的发展迅猛，数据结构作为计算机科学的一门核心课程，扮演着至关重要的角色。

无论是在学术研究还是在实际工作中，掌握数据结构的核心知识点对于考研计算机的学习至关重要。

本文将从基本概念、常用数据结构以及常见算法等方面，概括地介绍考研计算机中必须掌握的数据结构的核心知识点。

一、基本概念1. 数据结构的定义及分类数据结构是指计算机中存储、组织数据的方式。

按照数据的逻辑关系，数据结构可以分为线性结构和非线性结构。

线性结构包括线性表、栈、队列等，非线性结构包括树、图等。

2. 常用术语解释（1）元素：数据结构中的基本单位，可以是一个数字、一个字符或者一个记录等；（2）节点：数据结构中的一个元素，可以包含多个数据项；（3）链表：由节点组成的数据结构，每个节点都有一个指向下一个节点的指针；（4）树：由节点组成，每个节点可以有多个子节点，节点之间存在特定的层次关系；（5）图：由顶点和边组成的数据结构，顶点表示元素，边表示顶点之间的关系。

二、常用数据结构1. 数组数组是一种线性结构，内存中一段连续的存储空间来存储相同类型的数据。

数组的特点是随机存取和固定大小。

2. 链表链表是一种线性结构，由若干节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。

链表的特点是插入和删除的效率比较高，但随机访问的效率比较低。

3. 栈栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，只能在栈顶进行插入和删除操作。

栈常用于表达式求值、递归等场景。

4. 队列队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，可以在队尾插入元素，在队首删除元素。

队列常用于模拟客户排队、任务调度等场景。

5. 树树是一种非线性结构，由节点和边组成，节点之间存在特定的层次关系。

树的常见应用有二叉树、平衡二叉树、红黑树等。

6. 图图是一种非线性结构，由顶点和边组成，顶点表示元素，边表示元素之间的关系。

图常用于路径搜索、最短路径、网络分析等。

三、常见算法1. 查找算法（1）顺序查找：从第一个元素开始，逐个比较查找目标；（2）二分查找：对有序列表，通过比较中间元素和查找目标，将查找范围缩小一半；（3）哈希查找：通过计算关键字的哈希值，将数据存放在对应的位置上。

考研数据结构常考知识点

考研数据结构常考知识点一、知识概述《线性表》①基本定义：线性表就是数据像一条线似的排开的结构。

就好比班级里同学们站成一排，每个同学就是一个数据元素，前后顺序是明确的。

②重要程度：在数据结构中非常重要，是好多其他复杂结构的基础。

很多东西都是基于线性表来构建、理解的。

③前置知识：需要对变量、基本数据类型这些有了解。

像你得知道整数、字符这些基本的东西，就像盖楼之前得知道砖头是啥样的。

④应用价值：在存储数据顺序的时候非常有用。

比如图书馆按编号存书，每一本书就像线性表的一个元素。

《栈和队列》①基本定义：栈就像一个桶，东西只能从一头进出，先进后出。

而队列呢，像排队买东西，从一头进，另一头出，先进先出。

②重要程度：也是数据结构里常见的保存数据的方式，在程序运行中存储一些临时数据很有用。

③前置知识：线性表的知识，因为栈和队列可以看作是特殊的线性表。

④应用价值：在操作系统里任务调度可以用到队列，栈在表达式求值的时候可以用，像计算器计算式子的时候在后台可能就是用栈的方式去处理父子运算顺序的。

二、知识体系①知识图谱：线性表在数据结构里是基础中的基础，栈和队列是线性表的衍生。

②关联知识：树和图的一些遍历算法可能会用到栈或者队列辅助实现，比如树的深度优先遍历用栈方便，广度优先遍历用队列合适。

③重难点分析：线性表理解不难，但是运用起来要熟练有点难。

栈和队列重点是搞清楚它们进出数据的规则，难点是在不同问题里选择合适的结构。

④考点分析：线性表会考操作、存储结构之类的，栈和队列会考查入栈出栈、入队出队的操作顺序，还会结合一些应用题考查。

三、详细讲解【线性表- 理论概念类】①概念辨析：线性表就是n个数据元素的有限序列。

这里面每个元素都是单个数据，而且有顺序。

②特征分析：顺序性，每个元素都有固定的顺序位置。

还有有限性，元素个数是有限的。

③分类说明：可以分为顺序表，就是元素存在连续的存储单元里；还有链表，元素分布在不同的存储单元，通过指针联系起来。

408-数据结构考研知识点整理

408-数据结构考研知识点整理一.绪论(一)数据结构1.基本概念a)数据●信息的载体b)数据元素●描述一个个体●是数据的基本单位c)组合项●构成数据元素的单位d)数据项●构成数据元素或组合项的不可分割的最小单位e)数据对象●具有相同性质的数据元素的集合f)数据类型●一个值的集合和定义在此集合上的一组操作的总称●原子类型●不可再分的数据类型●结构类型●其值可以再分解的数据类型●抽象数据类型●抽象数据组织及与之相关的操作●定义了数据结构的逻辑结构和运算g)数据结构●相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的的集合2.逻辑结构a)定义：数据元素之间的逻辑关系b)线性结构●线性表c)非线性结构●集合●树形结构●网状结构3.存储结构a)定义：数据结构在计算机中的表示（又称映像），也称物理结构b)顺序存储●逻辑上相邻的元素存储在物理位置也相邻的存储单元中●优点：可以实现随机存储，每个元素占用最少的存储空间●缺点：只能使用相邻的一整块的存储单元，可能产生较多的外部碎片c)链式存储●不要求物理位置相邻，借助指示元素存储位置的指针来表示元素之间的逻辑关系●优点：不会出现碎片现象，能充分利用所有存储单元●缺点：因存储位置指针而占用额外的存储空间，且只能实现顺序存储d)索引存储●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：附加的索引表额外占用存储空间，增加和删除数据时因修改索引表而耗时较长e)散列存储●根据元素关键字直接计算出元素的存储位置，又称哈希（Hash）存储●优点：检索、增加、删除结点速度都很快●缺点：可能出现元素单元冲突，处理冲突会增加时间和空间开销4.运算a)运算的定义●针对逻辑结构，指出运算的功能b)运算的实现●针对物理结构，指出运算的具体操作步骤(二)算法与算法评价1.基本概念出入穷定行a)定义：对特定问题求解步骤的一种描述b)5个特性●有穷性●一个算法可以在有穷时间内完成●确定性●算法中每条指令有其确定的含义，对于相同的输入有相同的输出●可行性●算法可以实现●输入●一个算法有0个或多个输入●输出●一个算法有1个或多个输出c)好的算法应达到的目标●正确性●正确求解问题●可读性●可读性高，易于理解●健壮性●合理处理非法输入，不易崩溃●效率和低存储量需求●时间复杂度低●空间复杂度低2.算法效率评价a)时间复杂度●一般不考虑最好时间复杂度●两个复杂度相加即取高阶●两个复杂度相乘即相乘●常见时间复杂度：常对幂指阶b)空间复杂度●算法所需的辅助空间，不包括指令、常数、变量和输入数据占用空间，即局部变量●算法原地工作指的是算法所需的辅助空间为常量二.线性表(一)逻辑结构1.具有相同数据类型的n (n≥0)个数据元素的有限序列2.表中元素具有逻辑上的顺序性，表中元素有其先后次序即线性有序3.次序从1开始，数组下标从0开始(二)线性表的顺序表示（顺序表）1.定义a)用一组地址连续的存储单元一次存储线性表中的数据元素，一个变量存储当前线性表长度b)支持随机存储的存储结构c)特点：表中元素的逻辑顺序与物理顺序相同d)静态分配●一旦空间占满，再加入新的数据就会产生溢出e)动态分配●一旦空间占满，就另外开辟一块更大的存储空间，用以替换原来的存储空间f)优点：支持随机存取，存储密度高g)缺点：插入删除操作需要大量移动元素2.实现a)插入●在顺序表L第i个位置插入新元素，第i个元素及其后所有元素依次往后移动一个位置●平均时间复杂度O(n)b)删除●删除顺序表L中第i个位置的元素，第i个元素之后的所有元素依次往前移动一个位置●平均时间复杂度O(n)c)查找●依次遍历所有值●平均时间复杂度O(n)(三)线性表的链式表示（链表）1.单链表a)定义●结点结构分为数据域和指针域●分为带头结点的单链表和不带头结点的单链表●头结点不存储数据b)操作●利用头插法建立单链表●读入数据的顺序和生成的链表的顺序是相反的●时间复杂度为O(1)●利用尾插法建立单链表●增加一个指向当前链表的尾指针r，使时间复杂度为O(1)2.双链表a)单链表中只有一个指向其后继结点的指针，双链表增加了一个指向其前驱结点的指针3.循环链表a)最后一个结点指向头结点b)判空条件：头结点的指针是否指向头结点4.循环双链表a)判空条件：头结点的前驱结点后驱结点是否指向头结点5.静态链表a)借助数组来描述线性表的链式存储结构b)结点的指针是结点的相对地址（数组下标）又称游标c)需要预先分配一块连续的内存空间d)主要用于不支持指针的高级语言中实现链表(四)顺序表和链表的比较1.存储（读写）方式a)顺序表：可顺序存取也可随机存取b)链表：只能从表头顺序存取元素2.逻辑结构与物理结构a)顺序表：逻辑结构相邻的元素，物理结构也相邻b)链表：不一定相邻，对应的逻辑关系通过指针链接来表示3.查找、插入和删除操作a)按值查找●顺序表无序时，两者的时间复杂度均为O(n)●顺序表有序时，可采用折半查找，时间复杂度为O(log2n)b)按序号查找●顺序表：O(1)●链表：O(n)c)插入、删除●顺序表：O(n)●链表：O(n)4.空间分配a)顺序表●静态分配：不能扩充●动态分配：空间可以扩充，但需移动大量元素b)链表●只要有内存可分配就可扩充(五)如何选取存储结构1.基于存储考虑a)难以估计数据规模时，不宜采用顺序表2.基于运算考虑a)顺序表适用于访问频繁的场景b)链表适用于插入、删除频繁的场景3.基于环境考虑a)高级语言中顺序表易于实现三.栈、队列和数组(一)栈1.后入后出2.操作受限的线性表3.n个不同元素进栈，出栈元素不同排列的个数为\frac{1}{n+1}C^{n}_{2n}（卡特兰数）4.出栈入栈注意栈顶指针的初值5.存储结构a)顺序栈●共享栈：两个顺序栈共享一个一维数组空间（为了更有效地利用存储空间）b)链栈●优点：便于多个栈共享存储空间和提高其效率，且不存在栈上溢的情况(二)队列1.先进先出2.假溢出-->循环队列3.判断循环队列是否队满a)牺牲一个单元b)设置变量：元素个数c)设置变量：tag，最近一次操作入队为true，出队为false4.链队列5.双端队列(三)栈和队列的应用1.栈a)括号匹配b)中缀表达式转后缀表达式c)计算后缀表达式d)递归、函数调用2.队列a)树的层次遍历b)数据缓冲区c)操作系统调度算法3.数组和特殊矩阵a)数组●定长的线性表，一经初始化即不可改变长度●按行优先和按列优先b)特殊矩阵的压缩存储●对称矩阵●特征：关于主对角线对称●三角矩阵●特征：只有主对角线以上或以下的位置有值，其他位置为同一常量●三对角矩阵●也称带状矩阵●特征：主对角线两侧有值，其余位置为0●稀疏矩阵●矩阵中非零元素个数远远小于矩阵大小●存储方式●三元组●十字链表●稀疏矩阵压缩存储后失去了随机存储的特性四.串(一)由零个或多个字符构成的有限序列(二)存储结构1.定长顺序存储，即静态数组2.堆分配存储，即动态数组3.块链存储，即以链表形式存储，每个结点由一个或多个字符组成(三)模式匹配1.朴素模式匹配2.K MP算法a)求next数组b)求nextval数组（改进KMP）五.树与二叉树(一)树1.基本概念和术语a)n个结点的优先集。

海南省考研数据结构复习重点总结

海南省考研数据结构复习重点总结数据结构是计算机科学与技术专业中一门重要的基础课程，对于海南省考研的学生来说，掌握数据结构的知识是非常关键的。

本文将对海南省考研数据结构中的重点内容进行总结，帮助考生进行复习。

一、线性表线性表是最基本的数据结构之一，它是n个数据元素的有限序列。

线性表的实现方式有顺序存储和链式存储两种。

1. 顺序表顺序表是使用数组来实现的线性表。

顺序表的特点是内存中的数据元素是连续存储的，可以通过下标直接访问元素，插入和删除元素需要移动后续元素。

2. 链表链表是使用指针来实现的线性表。

链表的特点是内存中的数据元素可以是不连续存储的，每个元素包含一个指针，指向下一个元素。

插入和删除元素只需要改变指针的指向，不需要移动其他元素。

二、栈和队列栈和队列是两种常用的线性表，它们都具有特殊的插入和删除操作。

1. 栈栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，它只允许在栈顶进行插入和删除操作。

栈的实现可以使用数组或链表。

2. 队列队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，它允许在队尾插入新元素，在队头删除元素。

队列的实现可以使用数组或链表。

三、树和二叉树树是由n个节点组成的集合，节点之间存在一种或多种特定关系。

树的一种特殊形式是二叉树，每个节点最多有两个子节点。

1. 二叉树的遍历二叉树的遍历有三种方式：前序遍历、中序遍历和后序遍历。

其中，前序遍历先访问根节点，然后遍历左子树和右子树；中序遍历先遍历左子树，然后访问根节点和右子树；后序遍历先遍历左子树和右子树，然后访问根节点。

2. 二叉查找树二叉查找树（BST）是一种特殊的二叉树，它要求对于任意节点，它的左子树中的所有节点值都小于根节点的值，而右子树中的所有节点值都大于根节点的值。

四、图图是由n个顶点和m条边组成的集合，顶点之间的关系可以用边来表示。

图可以分为有向图和无向图，其中有向图的边有方向，无向图的边没有方向。

1. 图的表示和遍历图可以使用邻接矩阵或邻接表来表示。

西藏自治区考研计算机学科数据结构重点知识点汇总

西藏自治区考研计算机学科数据结构重点知识点汇总数据结构是计算机科学中的一门基础课程，它研究的是数据的组织、存储和管理方式，旨在培养学生的数据处理和分析能力。

对于准备参加西藏自治区考研计算机学科考试的同学来说，掌握数据结构的重点知识点是非常重要的。

本文将对数据结构的一些核心知识进行汇总，希望能够帮助到考生。

一、线性表线性表是数据结构中最基础的数据结构之一，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单元中，通过元素的物理位置顺序来表示元素之间的逻辑关系；链表是通过指针将数据元素存放在不同的存储单元中，通过指针的链接来表示元素之间的逻辑关系。

顺序表适用于查找操作频繁的情况，而链表适用于插入和删除操作频繁的情况。

二、栈和队列栈和队列是线性表的特殊应用，它们都具有“先进后出”的特点。

栈是一种只能在一端进行插入和删除操作的线性表，插入操作称为进栈，删除操作称为出栈；队列是一种只能在一端进行插入操作，另一端进行删除操作的线性表，插入操作称为入队，删除操作称为出队。

栈和队列的具体实现可以通过顺序表或链表来完成。

三、树和二叉树树是一种非线性的数据结构，它由节点和节点之间的连接构成。

树中最重要的概念是根节点、子树和叶子节点。

树的一种特殊形式是二叉树，二叉树是每个节点最多有两个子节点的树结构。

二叉树的遍历方式包括前序遍历、中序遍历和后序遍历，这三种遍历方式分别表示先处理根节点、先处理左子树和先处理右子树。

四、查找和排序查找和排序是数据结构中常见的操作。

查找是根据给定的某个值，确定该值在数据结构中的位置或者是否存在的过程；排序是将一组无序的数据元素按照某个规则进行排序的过程。

常用的查找算法包括顺序查找、二分查找和哈希查找；常用的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序和归并排序。

五、图图是一种非线性的数据结构，它由一组节点和节点之间的边构成。

图的表示方式有邻接矩阵和邻接链表两种形式，其中邻接矩阵适用于边数相对节点数较多的情况，而邻接链表适用于边数相对节点数较少的情况。

河北省考研计算机复习资料数据结构常考知识点梳理

河北省考研计算机复习资料数据结构常考知识点梳理一、数据结构简介数据结构是计算机科学的一门基础课程，它研究的是数据元素之间的关系、数据如何存储以及如何进行操作和组织。

在计算机考研中，数据结构占据了重要的位置。

本文将对河北省考研计算机复习资料中的数据结构常考知识点进行梳理，帮助考生有针对性地复习。

二、线性表1. 线性表的定义和基本操作线性表是n个数据元素的有限序列，其中元素之间的关系是一对一的关系。

数据结构中常见的线性表有顺序表、链表和栈。

2. 顺序表顺序表采用一段连续的存储单元存储数据元素，通过元素在存储单元中的相对位置来表示元素之间的逻辑关系。

顺序表支持的基本操作有插入、删除、查找和修改等。

3. 链表链表采用一系列存储单元存储数据元素，每个存储单元包含一个元素和一个指针，通过指针来表示元素之间的逻辑关系。

链表分为单链表、双链表和循环链表三种基本形式。

4. 栈栈是一种特殊的线性表，它的插入和删除操作只能在表的一端进行。

栈采用的是后进先出（LIFO）的原则，常用的操作有入栈和出栈。

5. 队列队列与栈相似，都是一种限制线性表中元素插入和删除操作的数据结构。

队列的插入操作在表的一端进行，删除操作在表的另一端进行。

队列采用的是先进先出（FIFO）的原则。

三、树和二叉树1. 树的定义和基本概念树是n个结点的有限集合，结点之间的关系是一对多的关系。

树包含一个根结点，除根结点外的所有结点被划分为m个互不相交的子树。

2. 二叉树的定义和基本操作二叉树是树的一种特殊形式，每个结点最多有两个子结点。

二叉树的基本操作有遍历操作、插入操作和删除操作等。

3. 二叉搜索树二叉搜索树是一种特殊的二叉树，它的左子树上的所有结点的值小于根结点的值，右子树上的所有结点的值大于根结点的值。

二叉搜索树支持插入、删除和查找等操作。

四、图1. 图的定义和基本概念图是由结点和边组成的一种数据结构，结点表示实体，边表示结点间的关系。

图一般包含有向图和无向图两种形式。

山东省考研计算机科学与技术复习资料数据结构重点知识点解析

山东省考研计算机科学与技术复习资料数据结构重点知识点解析数据结构是计算机科学与技术中非常重要的一门学科，它研究的是通过各种数据组织方式和算法来存储和操作数据的方法和原则。

在山东省考研计算机科学与技术的复习中，数据结构是一个重要的考点。

本文将对数据结构的重点知识点进行解析，帮助考生加深对该领域的理解。

一、线性表1. 顺序表：顺序存储结构是一种使用一段连续的存储单元依次存储线性表中的元素的方式。

顺序表的优点是随机访问速度快，缺点是插入和删除操作需要移动大量元素。

2. 链表：链表是一种动态存储结构，通过指针将一组零散的存储单元串联起来。

链表的优点是插入和删除操作简便，缺点是访问元素需要遍历整个链表。

二、栈和队列1. 栈：栈是一种特殊的线性表，具有“先进后出”的特性。

栈的主要操作包括入栈（push）和出栈（pop）。

2. 队列：队列也是一种特殊的线性表，具有“先进先出”的特性。

队列的主要操作包括入队（enqueue）和出队（dequeue）。

三、树1. 二叉树：二叉树是一种特殊的树结构，每个节点最多有两个子节点。

二叉树的遍历方式包括前序遍历、中序遍历和后序遍历。

2. 平衡二叉树：平衡二叉树是一种特殊的二叉树，它的左右子树高度差不超过1，可以保证插入、删除和查找操作的时间复杂度为O(logn)。

3. B树：B树是一种自平衡的搜索树，适用于大规模数据的存储和检索。

4. 红黑树：红黑树是一种平衡二叉搜索树，它的插入、删除和查找操作的时间复杂度为O(logn)，并且具有较好的性能。

四、图1. 邻接矩阵表示：邻接矩阵是一种通过矩阵来表示图的方法，其中矩阵元素表示节点之间的连通性。

邻接矩阵的优点是判断两个节点之间是否有边的时间复杂度为O(1)，缺点是存储空间占用较大。

2. 邻接表表示：邻接表是一种通过链表来表示图的方法，其中链表节点存储节点之间的关系。

邻接表的优点是存储空间占用较小，缺点是判断两个节点之间是否有边的时间复杂度较高。

[专业课]数据结构考研知识点总结

[专业课]数据结构考研知识点总结数据结构考研真题及知识点解析考察目标1. 掌握数据结构的基本概念、基本原理和基本方法。

2. 掌握数据的逻辑结构、存储结构及基本操作的实现，能够对算法进行基本的时间复杂度与空间复杂度的分析。

3. 能够运用数据结构的基本原理和方法进行问题的分析与求解;具备采用C、C++或Java语言设计与实现算法的能力。

第2章线性表一、考研知识点(一)线性表的定义和基本操作(二)线性表的实现1.顺序存储2.链式存储3.线性表的应用二、考查重点1(线性结构的特点;2(线性表在顺序存储及链式存储方式下的基本操作及其应用;3(线性表的顺序存储及链式存储情况下，其不同和优缺点比较，及其各自适用的场合。

单链表中设置头指针、循环链表中设置尾指针而不设置头指针的各自好处;4(能分析所写算法的时间和空间复杂度。

分析:线性表是一种最简单的数据结构，在线性表方面，主要考查线性表的定义和基本操作、线性表的实现。

在线性表实现方面，要掌握的是线性表的存储结构，包括顺序存储结构和链式存储结构，特别是链式存储结构，是考查的重点。

另外，还要掌握线性表的基本应用。

线性表一章在线性结构的学习乃至整个数据结构学科的学习中，其作用都是不可低估的。

线性表一章小的知识点比较少，一般会出一个综合题，并且容易和第三章、第九章和第十章的内容结合来考，注意对基本知识的理解，能够利用书上的理论解决具体问题。

学习过程中要注意多积累，多看、多写一些相关算法。

三、考研真题(一)选择题近几年第2章没有考选择题，只有两个计算时间复杂度的题目，因为此章主要是线性表的操作，而且又是这门课的一个基础，考综合题的可能性比较大，可以和第3章、第9章和第10章的内容结合来出题。

1((11年)设n是描述问题规模的非负整数，下面程序片段的时间复杂度是( A )。

x=2;while(x<n/2) x=2*x;2A.O(logn) B.O(n) C.O(nlogn) D.O(n)2.(12年)求整数n(n>=0)的阶乘的算法如下，其时间复杂度是( B )。