计算机考研核心考点精讲丨数据结构
计算机考研数据结构的复习要点
计算机考研数据结构的复习要点计算机考研数据结构的复习要点考生们在进行计算机考研的复习阶段时，需要把数据结构的复习要点了解清楚。
店铺为大家精心准备了计算机考研数据结构的复习重点，欢迎大家前来阅读。
计算机考研数据结构重点：二叉树二叉树是数据结构中的重点内容，在这两年的考试中也将二叉树作为重点内容来考查。
二叉树这部分内容要求大家掌握二叉树的定义、性质、存储结构、遍历、线索化、森林和二叉树的转换等内容。
算法的重点是二叉树的遍历及其应用，这也是二叉树这部分的重点和难点。
遍历是二叉树各种操作的基础，可以在遍历过程中对结点进行各种操作。
例如：求二叉树结点总数，建立二叉树，建立二叉树的存储结构等。
二叉树的很多算法是在遍历算法基础上改造完成的，这就要求大家在复习时，熟练掌握二叉树遍历的递归和非递归算法。
下面为大家介绍一下二叉树的几种遍历方法：由二叉树的定义可知，一颗二叉树由根节点及左、右子树三个基本部分组成，因此，只要依次遍历这三部分，就可以遍历整个二叉树。
1.先序遍历先序遍历的递归过程为：若二叉树为空，遍历结束。
(1)访问根节点;(2)先序遍历根节点的左子树;(3)先序遍历根节点的右子树。
2.中序遍历中序遍历的递归过程为：若二叉树为空，遍历结束。
否则，(1)中序遍历根节点的左子树;(2)访问根节点;(3)中序遍历根节点的右子树。
3.后序遍历后序遍历的递归过程为：若二叉树为空，遍历结束。
否则，同济大学四平路(1)后序遍历根节点的左子树;(2)后序遍历根节点的右子树;(3)访问根节点。
层次遍历二叉树的层次遍历，是指从二叉树的第一层(根结点)开始，从上至下逐层遍历，在同一层中，则按从左到右的顺序对结点逐个访问。
在进行层次遍历时，对一层结点访问完后，再按照它们的访问次序对各个结点的左孩子和右孩子顺序访问，这样一层一层进行，先遇到的结点先访问，这与队列的操作原则比较吻合。
因此，在进行层次遍历时，可设置一个队列结构，遍历从二叉树的根结点开始，首先将根结点指针入队列，然后从对头取出一个元素，每取一个元素，执行下面两个操作：(1)访问该元素所指结点;(2)若该元素所指结点的左、右孩子结点非空，则将该元素所指结点的左孩子指针和右孩子指针顺序入队。
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。
数据结构科目考研大纲
数据结构科目考研大纲
数据结构是计算机科学与技术专业考研的重要科目之一，其大纲主要包括以下内容：
一、基本概念。
1. 数据结构的基本概念和术语。
2. 算法的基本概念和特性。
3. 算法复杂度分析。
二、线性表。
1. 线性表的顺序存储结构和链式存储结构。
2. 线性表的基本操作及实现。
3. 线性表的应用。
三、栈和队列。
1. 栈和队列的定义和基本操作。
2. 栈和队列的顺序存储结构和链式存储结构。
3. 栈和队列的应用。
四、树与二叉树。
1. 树的基本概念和性质。
2. 二叉树的基本概念和性质。
3. 二叉树的存储结构和基本操作。
4. 树和二叉树的遍历。
五、图。
1. 图的基本概念和性质。
2. 图的存储结构和基本操作。
3. 图的遍历和最小生成树。
4. 图的最短路径和拓扑排序。
六、查找。
1. 查找的基本概念和分类。
2. 顺序查找和折半查找。
3. 散列查找和二叉排序树。
七、排序。
1. 排序的基本概念和分类。
2. 插入排序、交换排序、选择排序。
3. 快速排序、堆排序、归并排序。
4. 外部排序。
以上是数据结构科目考研大纲的主要内容，考生在备考过程中需要深入理解各个知识点，并能够灵活应用到实际问题中。
希望对你有所帮助。
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。
数据结构考研
数据结构考研数据结构考研数据结构考研是计算机科学与技术专业考研的重要科目之一。
它是计算机科学与技术领域的基础课程和核心技术，对于进一步深入学习和应用计算机科学与技术知识具有重要意义。
数据结构考研包含了大量的基本概念，涉及到各种数据的存储、处理和操作方法，通过学习数据结构，可以帮助我们更好地理解和解决实际问题。
数据结构考研的内容主要包括线性表、树、图、堆、哈希表等基本数据结构，以及相关的算法和问题求解方法。
线性表是最基本的数据结构之一，包括顺序表和链表。
顺序表是将数据按照一定顺序排列在一块连续的存储空间中，通过下标或位置来访问数据；链表是将数据按照节点的方式存储在内存中，通过指针链接各个节点，可以动态地插入和删除数据。
树是一种特殊的数据结构，它具有分层结构和递归等特性。
二叉树是最简单的树结构，每个节点最多有两个子节点；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；红黑树是一种自平衡的二叉查找树，它可以保证查找、插入和删除的时间复杂度都是O(logn)。
图是由节点和边构成的一种复杂数据结构，图的表示方法有邻接表和邻接矩阵等。
堆是一种特殊的完全二叉树，它可以用来实现优先队列等数据结构。
堆分为最大堆和最小堆，最大堆的每个节点的值都大于等于其子节点的值，最小堆的每个节点的值都小于等于其子节点的值。
哈希表是一种根据关键字直接访问内存位置的数据结构，它常用于查找和插入操作。
数据结构考研的学习需要掌握各种数据结构的基本概念、性质和实现方法，以及它们之间的相互转换和应用。
同时还需要能够分析和设计算法，解决实际问题。
在考试中，除了要熟练掌握每个数据结构的定义、性质和操作，还需要能够灵活运用它们解决复杂问题。
总之，数据结构考研是计算机科学与技术专业考研的重要科目，它是计算机科学与技术领域的基础课程和核心技术。
通过学习数据结构，可以帮助我们更好地理解和解决实际问题，提升计算机科学与技术的应用能力和创新能力。
数据结构与程序设计考研
数据结构与程序设计考研数据结构与程序设计是计算机科学与技术领域的核心课程之一，也是许多高校计算机专业考研的重点内容。
掌握数据结构与程序设计的相关知识，对于提高编程能力、理解算法原理以及解决实际问题具有重要意义。
一、数据结构概述数据结构是计算机存储、组织数据的方式。
它不仅影响数据的存储效率，也直接影响到算法的执行效率。
常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图等。
- 数组：一种线性数据结构，可以存储具有相同类型的元素。
- 链表：由一系列节点组成，每个节点包含数据部分和指向下一个节点的指针。
- 栈：一种后进先出（LIFO）的数据结构，只能在一端进行数据的插入和删除。
- 队列：一种先进先出（FIFO）的数据结构，数据从一端进入，从另一端离开。
- 树：由节点组成的层次结构，每个节点有零个或多个子节点，但只有一个父节点。
- 图：由顶点（或称为节点）和边组成，可以表示复杂的关系。
二、程序设计基础程序设计是使用编程语言来解决特定问题的过程。
程序设计的基础包括：- 算法：解决问题的步骤和方法，是程序设计的核心。
- 控制结构：包括顺序结构、选择结构和循环结构，是程序设计的基本逻辑。
- 函数：封装一段代码，可以重复使用，提高代码的可读性和重用性。
- 面向对象编程：一种编程范式，强调使用“对象”来设计和构建程序。
三、数据结构与算法的关系数据结构与算法是相辅相成的。
数据结构提供了数据存储的方式，而算法则是在这些数据上执行操作的方法。
例如：- 排序算法：如快速排序、归并排序等，依赖于数据的存储方式。
- 搜索算法：如二分搜索、深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），它们的效率与数据结构紧密相关。
四、程序设计中的常见问题在程序设计过程中，常见的问题包括：- 时间复杂度：算法执行所需时间的度量，通常用大O表示法。
- 空间复杂度：算法执行过程中所需的存储空间。
- 递归与迭代：递归是一种调用自身的函数，而迭代是重复执行的循环结构。
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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。
新疆维吾尔自治区考研计算机复习资料数据结构与算法重点题型解析
新疆维吾尔自治区考研计算机复习资料数据结构与算法重点题型解析数据结构与算法是计算机考研中的一门重要科目，也是考生们备战的重点之一。
掌握数据结构与算法的基本理论和经典题型，对于顺利通过考试至关重要。
在本文中，我们将对新疆维吾尔自治区考研计算机专业的数据结构与算法重点题型进行解析，帮助考生更好地备考和复习，顺利应对考试。
一、线性表线性表是数据结构中最基本的一种数据结构，它在考研中也是一个重点考查的部分。
在线性表的题型中，常见的有顺序表、链表和栈的相关题目。
考生需要掌握线性表的概念、结构和常见操作，并能够灵活运用。
以链表为例，考生需要了解链表的基本概念和特点，包括单链表、双向链表和循环链表等。
在解题中，考生需要掌握链表的插入、删除和遍历等操作，还需要熟悉链表的常见问题，如链表的反转、链表的环检测等。
二、树与二叉树树和二叉树也是数据结构与算法中的重要内容。
在考研中，常见的树与二叉树相关的题型有二叉树的遍历、构建二叉树、判断二叉树相似性等。
考生需要掌握树和二叉树的定义、性质和基本操作，并能够运用到解题过程中。
以二叉树的遍历为例，考生需要了解先序遍历、中序遍历和后序遍历的概念和算法实现。
在解题中，考生还需要熟悉二叉树的镜像、重建二叉树和判断二叉树是否是平衡二叉树等问题。
三、图图是数据结构与算法中的一种复杂结构，也是考研中的难点之一。
在图的相关题型中，常见的有图的遍历、最短路径、拓扑排序等。
考生需要了解图的基本概念、性质和常见操作，并能够掌握图遍历和图算法的实现方法。
以最短路径为例，考生需要掌握迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法的原理和实现过程。
在解题中，考生需要熟悉最短路径问题的建模和求解方法，并能够应用到实际问题中。
四、排序算法排序算法是数据结构与算法中的一个重要部分，也是考研中常见的题型之一。
在排序算法的题型中，常见的有冒泡排序、快速排序、堆排序等。
考生需要了解各种排序算法的基本原理、时间复杂度和空间复杂度，并能够灵活应用到解题中。
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。
408计算机考试考点
408计算机考试考点一、数据结构。
（一）线性表。
1. 顺序存储结构。
- 定义：用一组地址连续的存储单元依次存储线性表的数据元素。
- 特点：- 逻辑上相邻的元素在物理位置上也相邻。
- 可以随机存取表中任一元素，时间复杂度为O(1)。
- 插入和删除操作需要移动大量元素，平均时间复杂度为O(n)。
例如，在顺序表的表头插入一个元素，需要将原表头后的所有元素向后移动一位。
2. 链式存储结构。
- 单链表。
- 定义：通过一组任意的存储单元存储线性表的数据元素，每个节点包含数据域和指针域，指针域指向下一个节点。
- 特点：- 逻辑上相邻的元素在物理位置上不一定相邻。
- 插入和删除操作不需要移动元素，只需要修改指针，时间复杂度为O(1)（如果已知插入或删除位置的前驱节点）。
但是查找一个元素的平均时间复杂度为O(n)。
- 循环链表。
- 定义：是一种首尾相接的单链表，最后一个节点的指针域指向头节点。
- 优点：从表中任一节点出发都能遍历整个链表。
在某些算法中，如约瑟夫环问题的解决，使用循环链表比普通单链表更方便。
- 双向链表。
- 定义：每个节点有两个指针域，一个指向前驱节点，一个指向后继节点。
- 特点：在双向链表中，查找前驱节点的时间复杂度为O(1)，而在单链表中查找前驱节点需要从表头开始遍历，时间复杂度为O(n)。
这使得双向链表在某些需要频繁操作前驱节点的算法中更具优势，例如在对线性表进行删除操作时，如果知道要删除的节点，在双向链表中可以直接修改其前驱和后继节点的指针，而不需要像单链表那样先找到前驱节点。
（二）栈和队列。
1. 栈。
- 定义：是一种只能在一端进行插入和删除操作的线性表，允许插入和删除的一端称为栈顶，另一端称为栈底。
- 操作特性：后进先出（LIFO）。
例如，在函数调用时，系统会使用栈来保存函数的调用信息，当函数返回时，按照后进先出的顺序恢复调用现场。
- 存储结构：- 顺序栈：用顺序存储结构实现的栈。
其栈顶指针top指向栈顶元素的下一个位置（初始时top = 0），入栈操作时先将元素放入top指向的位置，然后top加1；出栈操作时先将top减1，然后取出top指向的元素。
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。
考研计算机数据结构与算法复习攻略
考研计算机数据结构与算法复习攻略考研计算机专业是近年来备受学子关注的热门专业之一，而其中的数据结构与算法是考研复习的重中之重。
本文将为大家提供一份数据结构与算法的复习攻略，希望能对考研计算机专业的同学有所帮助。
一、概述数据结构与算法作为计算机科学的核心内容，对于计算机专业来说至关重要。
它是计算机程序设计的基础，也是软件工程、编译原理等课程的先修知识。
在考研中，数据结构与算法通常占据较大的比重，因此复习这门课程尤为重要。
二、复习方法1. 完整复习教材首先，要全面复习教材。
常见的教材有《数据结构（C语言版）》、《算法导论》等。
通读教材，理解概念和思想，同时进行适量的笔记整理，有助于记忆和理解。
2. 刷题训练刷题是数据结构与算法复习的重要环节。
通过大量的题目练习，可以巩固知识点，提高解题能力。
可以选择一些经典的考研专用题库，如《数据结构与算法分析（C语言版）》、《剑指Offer》等。
3. 多做笔记和总结复习过程中，适当做笔记和总结对于记忆知识点和强化记忆效果非常有帮助。
可以将重要的概念、算法、题目解法等整理成知识框架，方便复习时查阅和记忆。
4. 刷题顺序在进行刷题训练时，可以根据题目的难度选择合适的顺序。
可以从基础的数据结构（如数组、链表、栈、队列等）开始，逐渐深入到树、图等复杂的数据结构，再进一步学习常见的算法思想（如递归、动态规划等）。
5. 多种学习资源结合使用除了教材和题目集，还可以结合其他学习资源进行复习。
如参加线上或线下的培训班、观看网络教学视频或课程等。
多种学习资源的结合使用，能够更好地理解和掌握数据结构与算法。
三、常见考点1. 数据结构在数据结构中，常见的考点有线性表、栈、队列、树等。
对于这些数据结构，要掌握其定义、基本操作和常见的应用场景。
2. 算法算法作为数据结构的一部分，是数据结构与算法学习的重点内容。
要熟悉基本的算法思想，如递归、分治、贪心、动态规划等。
同时要熟悉各种排序算法、查找算法等常见的算法实现。
408考点题 总结
408考点题总结一、引言408考点题作为国内计算机专业考研的热门考试科目之一，其重要性不言而喻。
为了帮助广大考生更好地备考408考点题，本文将总结其中的重点和难点，以便考生有针对性地进行复习。
二、考点总结1. 数据结构（1）线性结构：包括栈、队列、链表等，掌握其基本操作实现。
（2）树：包括二叉树、多叉树等，掌握其遍历方法（前序、中序、后序）和层次遍历。
（3）图：包括无向图、有向图等，掌握最短路径、最小生成树等算法。
（4）排序：掌握基本的排序算法（如冒泡排序、插入排序、快速排序等）的实现和优缺点。
2. 计算机网络（1）TCP/IP协议：了解TCP、UDP、IP等协议的作用和原理。
（2）网络接口层：掌握MAC地址和IP地址的作用和分配方式。
（3）传输层：掌握TCP和UDP协议的使用方法和常见应用。
（4）无线网络：了解无线局域网、蓝牙等技术的基本原理和应用。
3. 操作系统（1）进程管理：掌握进程、线程等基本概念，了解进程调度算法。
（2）内存管理：掌握虚拟内存、分区内存等基本概念和实现方式。
（3）文件系统：了解文件、目录等基本概念，掌握文件系统的组织和管理方式。
（4）输入/输出：掌握I/O控制模型和常见I/O操作方法。
4. 数据库系统（1）关系数据库：掌握关系数据库的基本概念和SQL语言的使用。
（2）数据库设计：了解数据库设计的基本原则和方法。
（3）数据库索引：掌握B树、哈希等索引技术的原理和应用。
（4）数据库事务处理：了解事务的概念和实现方式，保证数据的一致性和可靠性。
三、重点总结1. 数据结构中的线性结构、树、图的遍历算法，排序算法是重点；2. 计算机网络中的TCP/IP协议、网络接口层、传输层协议是基础也是重点；3. 操作系统中的进程管理、内存管理、文件系统是核心；4. 数据库系统中的关系数据库、SQL语言使用是基础也是重点；5. 数据库索引和事务处理也是考试中常考的内容。
四、难点总结1. 数据结构中的树和图遍历算法，特别是深度优先搜索和广度优先搜索，需要考生有较好的空间和时间概念；2. 计算机网络中的IP地址和MAC地址的分配方式，需要考生有较好的网络基础；3. 操作系统中的进程调度算法，需要考生有较好的数学基础和理解能力；4. 数据库系统中的事务处理，需要考生有较好的逻辑思维能力，能够理解事务的概念和实现方式，并能够应用到实际中。
2023年考研计算机专业数据结构各考试题型内容解析
2023年考研计算机专业数据结构各考试题型内容解析在计算机专业的考研复习过程中，《数据结构》作为考试的重点考察项目，往往使得考生在复习时吃尽苦头，抽象的知识点概念和庞大的知识体系导致复习的难度相当大，接下来就快和小编一起来看看2023年考研计算机专业数据结构各考试题型内容解析吧！A、试题：1，2，3，4是入栈顺序，请问一共有多少种可能的出栈顺序B、解析：此题考查的是栈的后进先出的特性，也是栈这一部分内容常出的考题形式（已知入栈顺序，问出栈顺序的题型）。
最简单的方式就是分为4种情况，1打头，2打头，3打头，4打头，在固定了第一个出栈的元素后，实际上就是考虑其他三个元素的组合情况，具体写出来后，发现共有14种情况。
C、难度分析：此题的难度属于中等偏下，本身就只有4个数，考查的也是最基础的栈的特性，非常直接清楚，做题也不需要拐弯抹角。
A、试题：编写程序判断一棵二叉树是否是一棵完全二叉树？B、解析：此题首先需要了解的是完全二叉树的定义，即与深度相同的满二叉树对应位置的编号相同。
所以可以从定义出发，编号是按照从上到下，从左到右的层次编号，所以可以使用层序遍历，利用队列，若左右孩子不空直接入队，否则对于空指针给一个特殊的标记，如“#”，也入队，输出出队顺序，若中间出现“#”则判断不是完全二叉树，否则判断是一棵完全二叉树。
C、难度分析：此题难度属于中等偏上，因为很多同学可能本身能够认识一棵完全二叉树，但是对于最原始的定义并不是很清晰，所以可能会把问题想得复杂，不一定能往层序遍历靠，难点在于切入角度这里，一旦想到使用队列实现层序遍历，代码层面其实非常容易。
A、试题：已知一个无向带权图，请你利用克鲁斯卡尔（或者普利姆）算法，画出该图的最小生成树，并且写出选边的顺序。
B、解析：此题就是单纯直接考察的最小生成树的算法，以克鲁斯卡尔为例，用三个字总结就是“只看边”，每次在未选择的所有边中选择权值最小的，在选择的过程中注意出现多条权值相同的边的情况，在不构成环的前提下，都可以选择，即最小生成树不一定唯一，直到选出n-1条边，把所有的结点都连接起来。
408计算机考研核心记点
408计算机考研核心记点一、数据结构：1.数组：是一种线性表结构，具有一段连续的存储空间来存储同类型的数据元素。
2.栈：是一种特殊的线性表结构，具有先进后出的特点，主要包括进栈和出栈两种基本操作。
3.队列：是一种特殊的线性表结构，具有先进先出的特点，主要包括入队和出队两种基本操作。
4.链表：是一种动态数据结构，它通过指针将一组零散的节点串联起来。
5.树：是一种非线性数据结构，具有层次关系。
6.图：是一种非线性数据结构，由节点和节点之间的边组成。
二、操作系统：1.进程管理：包括进程的创建、销毁、调度和同步与通信。
2.内存管理：包括内存的分配与回收、地址映射和页表管理等。
3.文件系统：包括文件的存储、管理和保护。
4.设备管理：包括设备的分配、访问和控制。
5.进程调度算法：包括先来先服务、短作业优先、高响应比优先等。
6.死锁：指两个或多个进程因争夺系统资源造成的一种无限等待的状态。
三、计算机网络：1.TCP/IP协议：是互联网最基本的协议，包括IP协议、TCP协议和UDP协议。
2.网络安全：包括防火墙、入侵检测系统和虚拟专用网等，用于保障网络的安全性。
3.网络拓扑结构：包括星型、总线型、环形和网状等。
4.网络传输技术：包括以太网、令牌环、ATM和光纤通信等。
四、数据库系统：1.关系数据库：是由二维表组成的数据库，采用关系模型进行管理和操作。
2.关系代数：包括选择、投影、并、差、交和笛卡尔积等操作。
3.SQL语言：是用于管理和操作关系数据库的标准语言，包括数据定义语言和数据操作语言。
4.数据库事务：是数据库中一组数据库操作的逻辑单位，具有原子性、一致性、隔离性和持久性特点。
5.数据库索引：用于加快数据库查询速度的技术，包括B+树索引和哈希索引等。
五、编译原理：1.词法分析：将源代码划分为词素，生成词法记号序列。
2.语法分析：通过语法分析器生成语法树，对代码的结构进行分析。
3.语义分析：对语法树进行语义检查，确保代码语义的正确性。
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。
计算机考研819数据结构与832计算机基础综合
计算机考研819数据结构与832计算机基础综合（原创版）目录一、计算机考研 819 数据结构1.数据结构的重要性2.数据结构的基本概念3.逻辑结构和存储结构4.常见数据结构及其操作5.时间复杂度和空间复杂度6.编程实现能力要求二、832 计算机基础综合1.计算机组成原理2.操作系统3.计算机网络4.数据库5.编程语言6.软件工程正文一、计算机考研 819 数据结构数据结构是计算机考研中的一门重要科目，它涉及到计算机程序的运行和数据的组织与存储。
在考研中，数据结构的知识点主要集中在以下几个方面：1.数据结构的重要性数据结构是计算机科学的基础，它涉及到计算机程序的设计和实现。
在学习数据结构时，需要掌握数据结构的基本概念、原理和方法，以便能够对问题进行分析和求解。
2.数据结构的基本概念数据结构的基本概念包括数据元素、数据项、数据集合、数据结构等。
在考研中，需要对这些概念有清晰的理解，并能够运用它们进行问题的分析和求解。
3.逻辑结构和存储结构数据结构的逻辑结构指的是数据元素之间的关系，而存储结构指的是数据元素在计算机中的存储方式。
常见的逻辑结构有顺序结构、链式结构、树形结构和图形结构等，而常见的存储结构有顺序存储和链式存储等。
4.常见数据结构及其操作常见的数据结构有数组、链表、栈、队列、树、图等，而常见的操作有插入、删除、查找、排序等。
在学习数据结构时，需要熟练掌握这些数据结构及其操作，并能够运用它们解决实际问题。
5.时间复杂度和空间复杂度时间复杂度和空间复杂度是衡量算法效率的重要指标。
在学习数据结构时，需要掌握如何分析算法的时间复杂度和空间复杂度，并能够根据这些指标选择合适的算法。
6.编程实现能力要求考研对数据结构的编程实现能力有较高的要求，需要掌握 C 或 C++语言，并能够用这两种语言实现各种数据结构和算法。
二、832 计算机基础综合计算机基础综合是计算机考研的另一门重要科目，它涉及到计算机的硬件、软件和网络等方面。
24计算机考研数学二英语二数据结构
标题：24计算机考研数学二英语二数据结构全面解析导语：在当今信息化的社会中，计算机科学与技术的发展日新月异，计算机考研已成为众多理工类学子们追逐的梦想。
其中，数学二、英语二和数据结构是考研计算机科学与技术专业的重点科目，也是考生们备战考研的重中之重。
本文从深度和广度的角度对这三门科目进行全面解析，帮助考生们更好地掌握这些关键知识点。
一、数学二：1. 笔者认为数学二是计算机考研中最为重要的一门科目之一，它涉及到高等数学、概率论与数理统计、线性代数和离散数学等内容。
考生在备考数学二时，需要注重各个知识点之间的内在联系和逻辑推理。
2. 高等数学是数学二中的基础部分，考生应该掌握微积分、多元函数微分学和积分学、无穷级数与级数收敛性等内容，这些内容不仅在考研中经常出现，而且在计算机科学与技术专业的学习中也有着重要的应用。
3. 另外，概率论与数理统计是数学二中的难点之一，考生需要深入理解随机变量、概率分布、大数定律和中心极限定理等内容，这些知识点对于理解计算机算法和数据处理有着很大的帮助。
4. 线性代数和离散数学也是数学二中的重要组成部分，考生需要掌握矩阵、向量空间、线性变换、图论和对数学归纳法的应用等内容，这些内容对于计算机图形学和算法设计有着重要的意义。
5. 总结来说，数学二需要考生掌握的知识点很广泛，需要考生在备考过程中强化基础、拓展知识面，并注重数学思维和解题技巧的培养。
二、英语二：1. 英语二作为计算机考研的必修科目，对考生的英语水平要求较高。
考生在备考英语二时，需注重英语的听、说、读、写各个方面，并且要关注写作和翻译技巧的提高。
2. 在听力方面，考生需要通过大量的听力训练来提高听力理解能力，熟悉各种听力题型和常见的听力材料，提高听力答题的准确率。
3. 在阅读方面，考生需要扩大阅读量，提高阅读速度和理解能力，同时要关注英语词汇和常见句型的积累，以便更好地理解和翻译阅读材料。
4. 在写作和翻译方面，考生需要多练习写作和翻译，注重语法和词汇的准确使用，提高书面表达和翻译的能力，这对于备考英语二和未来的学术写作都有着重要的意义。
考研知识点核心考点解析
考研知识点核心考点解析考研，即研究生入学考试，是中国高等教育系统中对研究生入学进行选拔的一种考试制度。
考研的知识点众多，但每个学科都存在一些核心的考点。
在本文中，我们将对一些常见的考研知识点核心考点进行解析。
一、数学1. 高等数学：极限与连续、一元函数微分学、一元函数积分学、多元函数微分学、多重积分学等。
2. 线性代数：矩阵与行列式、向量空间、线性变换、特征值与特征向量等。
3. 概率论与数理统计：随机事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、大数定律与中心极限定理等。
二、英语1. 阅读理解：主旨题、细节题、推理题、态度题等。
2. 完形填空：词汇理解、句意理解、修辞手法、语法结构等。
3. 翻译：中译英和英译中。
4. 写作：议论文、图表作文、应用文等。
三、政治1. 马克思主义基本原理：辩证唯物主义、历史唯物主义、唯物辩证法等。
2. 毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系：中国共产党的历史使命、党和国家机构、社会主义建设等。
3. 政治经济学：生产力、生产关系、商品经济、经济发展阶段等。
四、外国语言文学1. 英美文学史：中世纪文学、文艺复兴时期、十七世纪、十八世纪、十九世纪、二十世纪等。
2. 中国古代文学史：先秦文学、两汉文学、魏晋文学、南北朝文学、唐代文学、宋代文学、元代文学等。
3. 文学批评：文学理论、文学流派、文学评论方法、文学批评与创作等。
五、计算机科学与技术1. 数据结构与算法：线性表、栈和队列、树和二叉树、图等。
2. 操作系统：进程管理、存储管理、文件系统等。
3. 数据库原理与应用：关系数据库理论、数据库设计与规范化、数据库查询处理等。
以上仅为一些常见考研学科的核心知识点和考点，具体的考纲和考点还需要考生自行查阅相关资料。
通过对核心考点的深入理解和掌握，考生将能够提高复习效率，更有针对性地备考考研。
正文到此结束。
考生们在备考过程中，需根据自己所报考的学科，系统地学习相应的知识点，并通过做题、总结、归纳等方式进行复习。
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/计算机考研核心考点精讲丨数据结构数据结构是计算机专业考研中比较重要的考点，文都考研dudu汇总了数据结构和核心知识点，有需要的小伙伴快来学习一下吧。
▶队列和栈结构的概念理解栈是仅限制在表的一端进行插入和删除运算的线性表，称插入、删除这一端为栈顶。
表中无元素时为空栈。
栈的修改是按后进先出的原则进行的。
通常栈有顺序栈和链栈两种存储结构。
队列是一种运算受限的线性表，插入在表的一端进行，而删除在表的另一端进行，允许删除的一端称为队头，允许插入的一端称为队尾，队列的操作原则是先进先出的。
队列也有顺序存储和链式存储两种存储结构。
▶线性表中单链表相关算法设计与实现一些基础但又重要的单链表相关算法，如：1.打印单链表，void PrintList(List list); 使用一个指针遍历所有链表节点。
2.两个升序链表,打印tarList中的相应元素，这些元素的序号由SeqList指定，void PrintLots(List tarList, List seqList); 使用两个指针分别遍历两个链表，每次取出序列链表的一个序号后，根据该序号，到达目标链表指定节点。
3.两个升序链表的交集，List Intersect(List l1, List l2);4.两个升序链表的并集，List Join(List l1, List l2);5.单链表就地置逆，void Reverse(List l); 使用三个指针表示前驱，当前和后继节点，每次将当前节点的Next指向前驱节点，然后向后遍历直到链表/末尾。
▶二叉树的遍历遍历的过程就是把非线性结构的二叉树中的结点排成一个线性序列的过程。
二叉树遍历方法可分为两大类，一类是“宽度优先”法，即从根结点开始，由上到下，从左往右一层一层的遍历;另一类是“深度优先法”，即一棵子树一棵子树的遍历。
从二叉树结构的整体看，二叉树可以分为根结点，左子树和右子树三部分，只要遍历了这三部分，就算遍历了二叉树。
设D表示根结点，L表示左子树，R表示右子树，则DLR的组合共有6种，即DLR，DRL，LDR，LRD，RDL，RLD。
若限定先左后右，则只有DLR，LDR，LRD三种，分别称为先(前)序法(先根次序法)，中序法(中根次序法，对称法)，后序法(后根次序法)。
三种遍历的递归算法如下：1.先序法(DLR)若二叉树为空，则空操作，否则：访问根结点，先序遍历左子树，先序遍历右子树。
2.中序法(LDR)若二叉树为空，则空操作，否则：中序遍历左子树，访问根结点，中序遍历右子树.3.后序法(LRD)若二叉树为空，则空操作，否则：后序遍历左子树，后序遍历右子树，访/问根结点。
▶完全二叉树中有关结点个数计算完全二叉树的定义：深度为k，有n个结点的二叉树当且仅当其每一个结点都与深度为k的满二叉树中编号从1至n的结点一一对应时，称为完全二叉树。
完全二叉树的叶子数为(n + 1) / 2取下整。
▶森林与二叉树之间的转换以及转换过程中结点之间的关系将一棵树转换为二叉树的方法是：1.树中所有相邻兄弟之间加一条连线。
2.对树中的每个结点，只保留其与第一个孩子结点之间的连线，删去其与其它孩子结点之间的连线。
3.以树的根结点为轴心，将整棵树顺时针旋转一定的角度，使之结构层次分明。
森林转换为二叉树的方法如下：1.将森林中的每棵树转换成相应的二叉树。
2.第一棵二叉树不动，从第二棵二叉树开始，依次把后一棵二叉树的根结点作为前一棵二叉树根结点的右孩子，当所有二叉树连在一起后，所得到的二叉树就是由森林转换得到的二叉树。
树和森林都可以转换为二叉树，二者的不同是:树转换成的二叉树,其根结点必然无右孩子，而森林转换后的二叉树，其根结点有右孩子。
将一棵二叉树还原为树或森林，具体方法如下：/1.若某结点是其双亲的左孩子，则把该结点的右孩子、右孩子的右孩子、……都与该结点的双亲结点用线连起来。
2.删掉原二叉树中所有双亲结点与右孩子结点的连线。
3.整理由1、2两步所得到的树或森林，使之结构层次分明。
▶对无向连通图特性的理解无向图的每条边，在顶点计算度的过程中，都要两次参与计算(与边两关联的2个顶点)，因此所有顶点的度之和为偶数。
具有n个顶点的无向连通图，其边数大于或等于n-1。
在无向连通图中，所有顶点的度数都有可能大于1。
▶对m阶B树定义的理解一棵m阶的B树满足下列条件：1. 每个结点至多有m棵子树。
2. 除根结点外，其它每个分支至少有m/2棵子树。
3. 根结点至少有两棵子树(除非B树只有一个结点)。
4. 所有叶结点在同一层上。
B树的叶结点可以看成一种外部结点，不包含任何信息。
5. 有j个孩子的非叶结点恰好有j-1个关键码，关键码按递增次序排列。
结点中包含的信息为∶(p0,k1,p1,k2,p2, …,kj-1,pj-1)。
其中，ki为关键码，且满足ki▶带权图的最短路径算法及应用迪杰斯特拉(Dijkstra)算法求单源最短路径，算法思想：/设S为最短距离已确定的顶点集(看作红点集)，V-S是最短距离尚未确定的顶点集(看作蓝点集)。
1.初始化：初始化时，只有源点s的最短距离是已知的(SD(s)=0)，故红点集S={s}，蓝点集为空。
2.重复以下工作，按路径长度递增次序产生各顶点最短路径，在当前蓝点集中选择一个最短距离最小的蓝点来扩充红点集，以保证算法按路径长度递增的次序产生各顶点的最短路径。
当蓝点集中仅剩下最短距离为∞的蓝点，或者所有蓝点已扩充到红点集时，s到所有顶点的最短路径就求出来了。
注意：①若从源点到蓝点的路径不存在，则可假设该蓝点的最短路径是一条长度为无穷大的虚拟路径。
②从源点s到终点v的最短路径简称为v的最短路径;s到v的最短路径长度简称为v的最短距离，并记为SD(v)。
▶堆排序大根堆的定义：完全二叉树，任一非叶子结点都大于等于它的孩子，也就是说根结点是最大的。
而且显然大根堆的任一棵子树也是大根堆。
堆排序的基本思想：记录区的分为无序区和有序区前后两部分;用无序区的数建大根堆，得到的根(最大的数)和无序区的最后一个数交换，也就是将该根归入有序区的最前端;如此重复下去，直至有序区扩展至整个记录区。
具体操作可按下面步骤实现：1.建大根堆2.交换根和无序区最后一个数3.重建大根堆，因为交换只是使根改变了，所以左右子树依然分别是大根堆。
/4.比较根，左子树的根和右子树的根，如果根最大，则无须再作调整，树已经是大根堆了;如果左子树的根最大，交换它与根，再递归调整左子树;如果右子树的根最大，交换它与根，再递归调整右子数。
5.递归调整到叶子的时候，树就是大根堆了。
▶各类排序算法的特点及比较几种主要的排序算法：冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、Shell排序、堆排序等。
冒泡排序算法思想：将待排序的元素看作是竖着排列的“气泡”，较小的元素比较轻，从而要往上浮。
在冒泡排序算法中我们要对这个“气泡”序列处理若干遍。
所谓一遍处理，就是自底向上检查一遍这个序列，并时刻注意两个相邻的元素的顺序是否正确。
如果发现两个相邻元素的顺序不对，即“轻”的元素在下面，就交换它们的位置。
选择排序算法思想：选择排序的基本思想是对待排序的记录序列进行n-1遍的处理，第i遍处理是将L[i..n]中最小者与L[i]交换位置。
这样，经过i 遍处理之后，前i个记录的位置已经是正确的了。
插入排序算法思想：经过i-1遍处理后,L[1..i-1]己排好序。
第i遍处理仅将L[i]插入L[1..i-1]的适当位置，使得L[1..i]又是排好序的序列。
快速排序算法思想：快速排序的基本思想是基于分治策略的。
对于输入的子序列L[p..r]，如果规模足够小则直接进行排序，否则分三步处理：1. 分解(Divide)：将输入的序列L[p..r]划分成两个非空子序列L[p..q]和L[q+1..r]，使L[p..q]中任一元素的值不大于L[q+1..r]中任一元素的值。
2./递归求解(Conquer)：通过递归调用快速排序算法分别对L[p..q]和L[q+1..r]进行排序。
3. 合并(Merge)：由于对分解出的两个子序列的排序是就地进行的，所以在L[p..q]和L[q+1..r]都排好序后不需要执行任何计算L[p..r]就已排好序。
归并排序算法思想：分而治之(divide - conquer)。
每个递归过程涉及三个步骤：1.分解，把待排序的n个元素的序列分解成两个子序列，每个子序列包括n/2 个元素。
2. 治理，对每个子序列分别调用归并排序MergeSort，进行递归操作。
3. 合并，合并两个排好序的子序列,生成排序结果。
Shell排序算法思想：算法先将要排序的一组数按某个增量d分成若干组，每组中记录的下标相差d.对每组中全部元素进行排序，然后再用一个较小的增量对它进行，在每组中再进行排序。
当增量减到1时，整个要排序的数被分成一组，排序完成。
堆排序算法思想：用大根堆排序的基本思想：1.先将初始文件R[1..n]建成一个大根堆，此堆为初始的无序区。
2.再将关键字最大的记录R[1](即堆顶)和无序区的最后一个记录R[n]交换，由此得到新的无序区R[1..n-1]和有序区R[n]，且满足R[1..n-1].keys≤R[n].key。
3. 由于交换后新的根R[1]可能违反堆性质，故应将当前无序区R[1..n-1]调整为堆。
考研选文都不当陪考族。