大数据结构与算法设计知识点
计算机四大基础知识点总结
计算机四大基础知识点总结计算机是现代社会不可或缺的一部分,它已经深入到我们的生活中的方方面面。
无论是工作、学习还是娱乐,我们都需要计算机来帮助我们处理数据、提高效率。
而要深入理解计算机,首先需要掌握计算机的四大基础知识点,包括计算机组织与体系结构、操作系统、数据结构与算法,以及编程语言。
一、计算机组织与体系结构1. 计算机的基本组成计算机主要由中央处理器(CPU)、随机存储器(RAM)、输入设备、输出设备和存储设备组成。
CPU是计算机的“大脑”,它负责执行指令、控制数据流通。
RAM是计算机的临时存储区域,用来存储数据和程序。
输入设备是用来输入数据和指令的设备,比如键盘、鼠标等。
输出设备是用来展示计算结果的设备,比如显示器、打印机等。
存储设备是用来长期存储数据和程序的设备,比如硬盘、光盘等。
2. 计算机的体系结构计算机的体系结构包括指令系统、总线结构、存储系统和输入/输出系统。
指令系统是CPU执行指令的集合,包括指令格式、寻址方式和指令执行的时序规定。
总线结构用于连接 CPU、内存和输入/输出设备,传输数据和指令。
存储系统包括RAM和存储设备,用来存储数据和程序。
输入/输出系统负责将数据从输入设备传输到存储设备或输出设备,以及从存储设备传输到输出设备。
3. 计算机的工作原理计算机工作的基本原理可以概括为:输入、处理、输出和存储。
首先,计算机通过输入设备接收数据和指令。
然后,CPU根据指令执行相应的运算和逻辑操作,得到结果。
最后,计算机将结果通过输出设备展示给用户,同时也会将数据和程序存储在存储设备里。
4. 计算机的性能指标计算机的性能指标包括速度、存储容量和可靠性。
速度是指计算机执行任务的快慢,通常用处理器的主频来表示。
存储容量是指计算机能够存储数据和程序的大小,通常用RAM和硬盘容量来表示。
可靠性是指计算机运行稳定性和故障率,通常用故障率和平均时间故障间隔来表示。
二、操作系统1. 操作系统的功能操作系统是计算机系统的核心软件,负责管理计算机的硬件资源和提供用户与计算机的接口。
第九章-数据结构与算法基础
解题思路多代入法二叉树度叶子结点就是没有孩子的结点,其度为0,度为二的结点是指有两个子数的结点。
注意树的度和图的度区别叶子结点二叉排序树完全二叉树若设二叉树的深度为h,除第h 层外,其它各层(1~h-1) 的结点数都达到最大个数,第h 层所有的结点都连续集中在最左边,这就是完全二叉树。
完全二叉树——只有最下面的两层结点度小于2,并且最下面一层的结点都集中在该层最左边的若干位置的二叉树;最优二叉树(就是哈弗曼树)平衡二叉树平衡二叉树,又称AVL树。
它或者是一棵空树,或者是具有下列性质的二叉树:它的左子树和右子树都是平衡二叉树,且左子树和右子树的高度之差之差的绝对值不超过1.。
满二叉树满二叉树——除了叶结点外每一个结点都有左右子叶且叶结点都处在最底层的二叉树,。
除最后一层无任何子节点外,每一层上的所有结点都有两个子结点(最后一层上的无子结点的结点为叶子结点)。
也可以这样理解,除叶子结点外的所有结点均有两个子结点。
节点数达到最大值。
所有叶子结点必须在同一层上.本题主要考查一些特殊二叉树的性质。
若二叉树中最多只有最下面两层的结点度数可以小于2,并且最下面一层的叶子结点都依次排列在该层最左边的位置上,则这样的二叉树称为完全二叉树,因此在完全二叉树中,任意一个结点的左、右子树的高度之差的绝对值不超过1。
二叉排序树的递归定义如下: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:(1)若左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于根结点的值;(2)若右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于根结点的值;(3)左右子树也都是二叉排序树。
在n个结点的二叉树链式存储中存在n+1个空指针,造成了巨大的空间浪费,为了充分利用存储资源,可以将这些空链域存放指向结点在遍历过程中的直接前驱或直接后继的指针,这种空链域就称为线索,含有线索的二叉树就是线索二叉树。
最优二叉树即哈夫曼树。
排序各种排序的大致思路?各种排序适用于什么情况?各种排序的时间,空间复杂度?快速排序1.快速排序(Quicksort)是对冒泡排序法的一种改进,它的基本思想是: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外一部分的所有数据都要小,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;在对一个基本有序的数组进行排序时适合采用快速排序法。
算法基本知识点总结
算法基本知识点总结一、算法的基本概念1. 算法的定义算法是用来解决特定问题的有限步骤的有序集合。
算法是一种计算方法,可以描述为一系列清晰的步骤,用来解决特定问题或执行特定任务。
2. 算法的特性(1)有穷性:算法必须在有限的步骤内结束。
(2)确定性:对于相同输入,算法应该产生相同的输出。
(3)可行性:算法必须可行,即算法中的每一步都可以通过已知的计算机能力来执行。
3. 算法的设计目标(1)正确性:算法应该能够解决给定的问题。
(2)可读性:算法应该易于理解和解释。
(3)高效性:算法应该能在合理的时间内完成任务。
二、算法的复杂度分析1. 时间复杂度算法的时间复杂度表示算法执行所需的时间长度,通常用“大O记法”表示。
时间复杂度反映了算法的运行时间与输入规模之间的关系。
常见的时间复杂度包括:(1)O(1):常数时间复杂度,表示算法的运行时间与输入规模无关。
(2)O(logn):对数时间复杂度,表示算法的运行时间与输入规模的对数成正比。
(3)O(n):线性时间复杂度,表示算法的运行时间与输入规模成正比。
(4)O(nlogn):线性对数时间复杂度,表示算法的运行时间与输入规模和对数成正比。
(5)O(n^2):平方时间复杂度,表示算法的运行时间与输入规模的平方成正比。
(6)O(2^n):指数时间复杂度,表示算法的运行时间与输入规模的指数成正比。
2. 空间复杂度算法的空间复杂度表示算法执行所需的内存空间大小。
常见的空间复杂度包括:(1)O(1):常数空间复杂度,表示算法的内存空间与输入规模无关。
(2)O(n):线性空间复杂度,表示算法的内存空间与输入规模成正比。
三、常见的算法设计思想1. 贪心算法贪心算法是一种选取当前最优解来解决问题的算法。
贪心算法的核心思想是从问题的某一初始解出发,通过一系列的局部最优选择,找到全局最优解。
2. 动态规划动态规划是一种将原问题分解成子问题来求解的方法。
动态规划通常适用于具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。
《数据结构与算法》第四章-学习指导材料
《数据结构与算法》第四章串知识点及例题精选串(即字符串)是一种特殊的线性表,它的数据元素仅由一个字符组成。
4.1 串及其基本运算4.1.1 串的基本概念1.串的定义串是由零个或多个任意字符组成的字符序列。
一般记作:s="s1 s2 … s n""其中s 是串名;在本书中,用双引号作为串的定界符,引号引起来的字符序列为串值,引号本身不属于串的内容;a i(1<=i<=n)是一个任意字符,它称为串的元素,是构成串的基本单位,i是它在整个串中的序号; n为串的长度,表示串中所包含的字符个数,当n=0时,称为空串,通常记为Ф。
2.几个术语子串与主串:串中任意连续的字符组成的子序列称为该串的子串。
包含子串的串相应地称为主串。
子串的位置:子串的第一个字符在主串中的序号称为子串的位置。
串相等:称两个串是相等的,是指两个串的长度相等且对应字符都相等。
4.2 串的定长顺序存储及基本运算因为串是数据元素类型为字符型的线性表,所以线性表的存储方式仍适用于串,也因为字符的特殊性和字符串经常作为一个整体来处理的特点,串在存储时还有一些与一般线性表不同之处。
4.2.1 串的定长顺序存储类似于顺序表,用一组地址连续的存储单元存储串值中的字符序列,所谓定长是指按预定义的大小,为每一个串变量分配一个固定长度的存储区,如:#define MAXSIZE 256char s[MAXSIZE];则串的最大长度不能超过256。
如何标识实际长度?1. 类似顺序表,用一个指针来指向最后一个字符,这样表示的串描述如下:typedef struct{ char data[MAXSIZE];int curlen;} SeqString;定义一个串变量:SeqString s;这种存储方式可以直接得到串的长度:s.curlen+1。
如图4.1所示。
s.dataMAXSIZE-1图4.1 串的顺序存储方式12. 在串尾存储一个不会在串中出现的特殊字符作为串的终结符,以此表示串的结尾。
数据结构总结知识点
第一章数据结构概念——数据结构,数据元素,数据项,数据类型,抽象数据类型,算法,等。
数据结构定义——指互相有关联的数据元素的集合,用D_S=( D, S ) 或S=( D, R) 表示。
数据结构内容——数据的逻辑结构、存储结构和运算算法效率指标——时间效率(时间复杂度)和空间效率(空间复杂度)总结:数据的逻辑结构和存储结构数据的逻辑结构是数据的机外表示,数据的存储结构是数据的机内表示。
(2) 一种数据的逻辑结构可以用多种存储结构来存储。
(3) 数据结构的基本操作是定义(存在)于逻辑结构,计算机程序设计过程中实现于存储结构。
(4) 采用不同的存储结构,其数据处理的效率往往是不同的。
数据结构?有限个同构数据元素的集合,存在着一定的结构关系,可进行一定的运算。
算法--是对特定问题求解步骤的一种描述,是指令的有限序列。
算法有5个基本特性:有穷性、确定性、可行性、输入和输出第二章1. 数据的逻辑结构是指数据元素之间的逻辑关系,是用户按使用需要建立的。
对2. 线性表的逻辑结构定义是唯一的,不依赖于计算机。
对3. 线性结构反映结点间的逻辑关系是一对一的。
对4. 一维向量是线性表,但二维或N维数组不是。
错5. “同一数据逻辑结构中的所有数据元素都具有相同的 特性”是指数据元素所包含的数据项的个数都相等。
错 插入概率p(i)=1/(n+1) ,删除概率q(i)=1/n插入操作时间效率(平均移动次数)2)1(11)1(1111ni n n i n p E n i n i i is =+-+=+-=∑∑+=+=删除操作时间效率(平均移动次数)21)(1)(11-=-=-=∑∑==n i n n i n q E ni n i i dl 线性表顺序存储结构特点:逻辑关系上相邻的两个元素在物理存储位置上也相邻; 优点:可以随机存取表中任一元素;无需为表示表中元素 之间的逻辑关系而增加额外的存储空间;缺点:在插入、删除某一元素时,需要移动大量元素;表的容量难以确定,表的容量难以扩充。
算法与设计的知识点
算法与设计的知识点在计算机科学的领域中,算法和设计是两个核心的知识点。
算法是解决问题的步骤和指令的集合,而设计则是将这些算法应用于实际的软件开发中。
本文将介绍一些与算法和设计相关的知识点。
一、算法分析与评估1. 时间复杂度:衡量算法执行时间的度量,用大O符号表示。
2. 空间复杂度:衡量算法所需内存空间的度量,也用大O符号表示。
3. 最优算法:指在特定问题下执行时间或空间复杂度最低的算法。
4. 近似算法:指在可接受范围内近似解决问题的算法。
二、常见算法1. 排序算法:- 冒泡排序:重复比较相邻的两个元素,较大的元素向后移动。
- 快速排序:选择一个中心点元素,将小于它的元素放在左边,大于它的元素放在右边,递归执行。
- 归并排序:将数组分成两个子数组,分别排序后再合并。
2. 查找算法:- 顺序查找:逐个比较元素,直到找到目标元素。
- 二分查找:对有序数组进行折半查找,提高查找效率。
3. 图算法:- 广度优先搜索:从起始顶点开始,逐层遍历邻接顶点。
- 深度优先搜索:从起始顶点开始,沿着一条路径遍历直到无法继续为止,在回溯到上一个顶点。
三、常见数据结构1. 数组:一组连续的内存空间存储相同类型的数据。
2. 链表:由一系列节点组成,每个节点包含元素和指向下一节点的指针。
3. 栈:后进先出的数据结构,只能在栈顶进行插入和删除操作。
4. 队列:先进先出的数据结构,头部进行删除操作,尾部进行插入操作。
5. 树:由节点和边组成的非线性数据结构,每个节点可以有多个子节点。
四、设计原则与模式1. SOLID原则:指设计原则的五个基本原则,包括单一职责原则、开放封闭原则、里式替换原则、接口隔离原则和依赖倒置原则。
2. MVC模式:将应用程序分为模型、视图和控制器,实现解耦和可维护性。
3. 单例模式:确保一个类只有一个实例,并提供全局访问点,常用于创建日志类、线程池等对象。
五、性能优化与调试技巧1. 代码复用:通过函数或类的封装实现代码的复用,减少冗余代码。
数据结构知识点全面总结—精华版
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。
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。
数据结构基本知识点
第一章1、什么是数据结构①数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中计算机的操作对象以及它们之间的关系和操作等的学科。
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。
③4类基本结构:⑴集合;⑵线性(一个前驱,一个后继)结构;⑶树形结构;⑷图状结构或网状结构。
2、数据结构的二元组表示:Data_Structure=(D,S)//D是数据元素的有限集,S是D上关系的有限集。
3、算法的5大特性:⑴有穷性;4、衡量算法的标准:时间复杂度和空间复杂度5、数据的逻辑结构分四类6、数据结构写出逻辑结构,反之。
第二章0、线性表的基本概念。
1、线性表的顺序存储的基本操作:Insert, E Is=n/2 Delete. E dl=(n-1)/22、线性表的顺序存储的特点:连续地址,随机查找。
3、线性表的链式存储的特点:地址不保证连续,顺序查找。
(1)重点1:结构类型P28Typedef struct LNode{ElemType data;Struct LNode *next;}LNode,*LinkList;(2)重点2:基本方法Status GetElem_L(LinkList L,int i,ElemType &e); Status ListInsert_L(LinkList &L,int i,ElemType e); Status ListDelete_L(LinkList &L,int i,ElemType &e); void CreateList_L(LinkList &L,int n);void Print(LinkList L){ LinkList p=L->next;(有头结点)if(!p) printf(“this link is empty!\n”);else{ printf(“%d,”,p->data);while(p->next){p=p->next; printf(“%d,”,p->data); } printf(“\n”);}}void CountNodes(LinkList L,int &nd){ nd=0;//LinkList p=L->next;(有头结点)if(!p) printf(“this link is empty!\n”);else{ nd++;//while(p->next){p=p->next; nd++;}//}}voidCountAve(LinkList L,int &av){ int n=0,s=0//av=0;LinkList p=L->next;(有头结点)if(!p) printf(“this link is empty!\n”);else{ s=s+p->data; n++;//while(p->next){p=p->next;s=s+p->data; n++;}// av=s/n;}return av;//}void PrintMax(LinkList L,){ int max;LinkList p=L->next;(有头结点)if(!p) printf(“this link is empty!\n”);else{ max=p->data;while(p->next){p=p->next; if(p->data>max) max=p->data;}//printf(“max=%d\n”,max);}}void DeletaMaxNode(LinkList L,){ int max;LinkList q,t;//q---记录p的前驱结点指针,t-----保存最大结点的前驱指针。
数据结构知识点总结
第一章概述一、概念:1.学科:数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中计算机的操作对象以及它们之间的关系和操作等等。
2.概念:由某一数据对象及该对象中所有数据成员之间的关系组成。
具体来说,数据结构包含三个方面的内容,即数据的逻辑结构,数据的存储结构和对数据所施加的运算。
3.这三个方面的关系为:1)数据的逻辑结构独立于计算机,是数据本身所固有的。
2)存储结构也称为物理结构,是逻辑结构在计算机存储器中的映像,必须依赖于计算机。
3)运算是指所施加的一组操作总称。
运算的定义直接依赖于逻辑结构,但运算的实现必依赖于存贮结构。
4.数据(data):信息的载体,指能够输入到计算机中,并被计算机识别和处理的符号的集合。
例如:数字、字母、汉字、图形、图像、声音都称为数据。
5.数据元素(data element):数据元素是组成数据的基本单位。
数据元素是一个数据整体中相对独立的单位。
但它还可以分割成若干个具有不同1属性的项(字段),故不是组成数据的最小单位。
6.逻辑结构:从解决问题的需要出发,为实现必要的功能所建立的数据结构,它属于用户的视图,是面向对象的。
7.物理结构:指数据该如何在计算机中存放,是数据逻辑结构的物理存储方式,是属于具体实现的视图,是面向计算机的。
8.逻辑结构与存储结构二者关系:物理结构是逻辑结构的存储映象。
任何一个算法的设计取决于选定的数据(逻辑)结构,而算法的实现依赖于采用的存储结构。
9.从逻辑结构划分数据结构:线性结构和非线性结构(树、图)10.线性结构:1)元素之间为一对一的线性关系2)第一个元素无直接前驱3)最后一个元素无直接后继11.非线性结构231) 元素之间为一对多或多对多的非线性关系2) 每个元素有多个直接前驱或多个直接后继12.顺序存储:数据元素存储方法:所有元素存放在一片连续的存贮单元中。
数据元素之间关系表示:逻辑上有相邻关系的元素存放到计算机内存仍然相邻,即存储位置体现了数据元素之间的关系。
(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)。
算法与程序设计知识点
算法与程序设计知识点1.数据结构1.1 数组数组是一种线性数据结构,用于存储固定大小的相同类型的数据元素。
1.2 链表链表是一种线性数据结构,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。
1.3 栈栈是一种先进后出(LIFO)的数据结构,只能在栈顶进行插入和删除操作。
1.4 队列队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构,只能在队首进行删除操作,在队尾进行插入操作。
1.5 树树是一种非线性的数据结构,由一组以层次关系存储的节点组成。
1.6 图图是一种非线性的数据结构,由一组节点和边组成,用于表示事物之间的关系。
2.排序算法2.1 冒泡排序冒泡排序是一种简单的排序算法,重复地比较相邻的两个元素,若顺序错误则交换位置。
2.2 插入排序插入排序是一种简单直观的排序算法,将未排序序列中的元素依次插入到已排序序列的适当位置。
2.3 选择排序选择排序是一种简单的排序算法,每次从未排序序列中选择最小(或最大)的元素放到已排序序列的末尾。
2.4 快速排序快速排序是一种常用的排序算法,通过递归地分解问题,然后组合结果得到有序序列。
2.5 归并排序归并排序是一种分治法排序算法,将序列分成两个子序列,分别排序,然后再合并结果。
3.编程基础3.1 变量和表达式变量是用于存储数据的占位符,表达式是由操作符和操作数组成的计算式。
3.2 控制结构控制结构用于控制程序的执行流程,包括条件语句(if-else)、循环语句(for、while)、跳转语句(break、continue)等。
3.3 函数和过程函数是一段封装了特定功能的代码,过程是一段没有返回值的函数。
3.4 异常处理异常处理用于捕获和处理程序中出现的异常情况,以保证程序的正常执行。
4.算法设计4.1 递归和迭代递归是一种通过调用自身解决问题的方法,迭代是通过循环解决问题。
4.2 动态规划动态规划是一种通过将问题分解为子问题的方法来解决复杂问题。
4.3 贪心算法贪心算法是一种通过每一步选择最优解来求解整体最优解的方法。
数据结构与算法设计期末考试复习题
数据结构与算法设计期末考试复习题1. 数据结构1.1 线性数据结构1. 什么是线性数据结构?请举例说明。
- 线性数据结构是一种数据元素之间存在一对一关系的数据结构,其中数据元素之间是有顺序的。
- 例子:数组、链表、栈、队列。
2. 数组和链表的区别是什么?- 数组是一段连续的存储空间,可以通过索引直接访问任意元素,但插入和删除元素的开销较大。
- 链表是由节点组成的链式存储结构,每个节点存储数据和指向下一个节点的指针,插入和删除元素的开销较小,但访问元素需要遍历链表。
1.2 非线性数据结构1. 什么是非线性数据结构?请举例说明。
- 非线性数据结构是一种数据元素之间存在一对多或多对多关系的数据结构,其中数据元素之间没有固定的顺序。
- 例子:树、图。
2. 二叉树和平衡二叉树有什么区别?- 二叉树是一种每个节点最多有两个子节点的树结构,没有任何平衡性要求。
- 平衡二叉树是一种二叉树,它的左子树和右子树的高度差不超过1,以保持树的平衡性。
2. 算法设计2.1 排序算法1. 冒泡排序是如何工作的?请给出示例。
- 冒泡排序通过不断比较相邻元素并交换位置,将最大(或最小)的元素逐渐“冒泡”到末尾。
- 示例:初始数组:[5, 3, 8, 2, 1]第一轮冒泡:[3, 5, 2, 1, 8]第二轮冒泡:[3, 2, 1, 5, 8]第三轮冒泡:[2, 1, 3, 5, 8]第四轮冒泡:[1, 2, 3, 5, 8]2. 快速排序是如何工作的?请给出示例。
- 快速排序通过选择一个基准元素,将数组分割为两个子数组,其中一个子数组的元素都小于基准元素,另一个子数组的元素都大于基准元素,然后递归地对子数组进行排序。
- 示例:初始数组:[5, 3, 8, 2, 1]选择基准元素:5子数组划分:[3, 2, 1] 5 [8]对左侧子数组递归排序:[1, 2, 3]对右侧子数组递归排序:[8]排序结果:[1, 2, 3, 5, 8]2.2 查找算法1. 二分查找是如何工作的?请给出示例。
数据结构与算法的联系与区别
数据结构与算法的联系与区别
(1)数据结构与算法的联系:
程序=算法+数据结构。
数据结构是算法实现的基础,算法总是要依赖于某种数据结构来实现的。
往往是在发展一种算法的时候,构建了适合于这种算法的数据结构。
算法的操作对象是数据结构。
算法的设计和选择要同时结合数据结构,简单地说数据结构的设计就是选择存储方式,如确定问题中的信息是用数组存储还是用普通的变量存储或其他更加复杂的数据结构。
算法设计的实质就是对实际问题要处理的数据选择一种恰当的存储结构,并在选定的存储结构上设计一个好的算法。
不同的数据结构的设计将导致差异很大的算法。
数据结构是算法设计的基础。
用一个形象的比喻来解释:开采煤矿过程中,煤矿以各种形式深埋于地下。
矿体的结构就像相当于计算机领域的数据结构,而煤就相当于一个个数据元素。
开采煤矿然后运输、加工这些“操作”技术就相当于算法。
显然,如何开采,如何运输必须考虑到煤矿的存储(物理)结构,只拥有开采技术而没有煤矿是没有任何意义的。
算法设计必须考虑到数据结构,算法设计是不可能独立于数据结构的。
另外,数据结构的设计和选择需要为算法服务。
如果某种数据结构不利于算法实现它将没有太大的实际意义。
知道某种数据结构的典型操作才能设计出好的算法。
总之,算法的设计同时伴有数据结构的设计,两者都是为最终解决问题服务的。
(2)数据结构与算法的区别:
数据结构关注的是数据的逻辑结构、存储结构以及基本操作,而算法更多的是关注如何在数据结构的基础上解决实际问题。
算法是编程思想,数据结构则是这些思想的逻辑基础。
数据结构基础知识总结详细带图
数据结构【基础知识点总结】一、数据数据(Data)是信息的载体,它能够被计算机识别、存储和加工处理。
它是计算机程序加工的原料,应用程序处理各种各样的数据。
计算机科学中,所谓数据就是计算机加工处理的对象,它可以是数值数据,也可以是非数值数据。
数值数据是一些整数、实数或复数,主要用于工程计算、科学计算和商务处理等;非数值数据包括字符、文字、图形、图像、语音等。
二、数据元素复制代码数据元素(Data Element)是数据的基本单位。
在不同的条件下,数据元素又可称为元素、结点、顶点、记录等。
例如,学生信息检索系统中学生信息表中的一个记录、八皇后问题中状态树的一个状态、教学计划编排问题中的一个顶点等,都被称为一个数据元素。
有时,一个数据元素可由若干个数据项(Data Item)组成,例如,学籍管理系统中学生信息表的每一个数据元素就是一个学生记录。
它包括学生的学号、姓名、性别、籍贯、出生年月、成绩等数据项。
这些数据项可以分为两种:一种叫做初等项,如学生的性别、籍贯等,这些数据项是在数据处理时不能再分割的最小单位;另一种叫做组合项,如学生的成绩,它可以再划分为数学、物理、化学等更小的项。
通常,在解决实际应用问题时是把每个学生记录当作一个基本单位进行访问和处理的。
复制代码三、数据对象数据对象(Data Object)或数据元素类(Data Element Class)是具有相同性质的数据元素的集合。
在某个具体问题中,数据元素都具有相同的性质(元素值不一定相等),属于同一数据对象(数据元素类),数据元素是数据元素类的一个实例。
例如,在交通咨询系统的交通网中,所有的顶点是一个数据元素类,顶点A 和顶点B 各自代表一个城市,是该数据元素类中的两个实例,其数据元素的值分别为A 和B。
四、数据结构复制代码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。
数据结构知识点归纳
数据结构知识点归纳数据结构知识点归纳1.线性数据结构1.1 数组①基本操作②时间复杂度③动态数组④多维数组1.2 链表①单向链表②双向链表③循环链表④基本操作⑤时间复杂度1.3 栈①基本操作1.4 队列①基本操作②队列的实现方式③阻塞队列④并发队列2.树形数据结构2.1 二叉树①基本概念②二叉树的遍历③二叉树的构建方式2.2 堆①最大堆和最小堆②堆的实现方式③堆的应用场景2.3 平衡二叉树① AVL树2.4 B树和B+树①基本概念② B树的插入和删除操作③ B+树的优势和应用场景3.图形数据结构3.1 无向图和有向图3.2 图的遍历①深度优先搜索(DFS)②广度优先搜索(BFS)3.3 最短路径算法① Dijkstra算法② Floyd-Warshall算法3.4 最小树算法① Prim算法② Kruskal算法4.散列数据结构4.1 散列表①基本概念②散列函数的设计与应用③碰撞解决方法4.2 布隆过滤器①基本原理②应用场景4.3 哈希算法①基本概念②常见的哈希算法5.高级数据结构5.1 树状数组(BIT)①基本原理②树状数组的应用5.2 线段树①基本原理②线段树的构建和查询操作5.3 Trie树①基本概念② Trie树的构建与查询5.4 并查集①基本操作②应用场景6.本文档涉及附件。
7.本文所涉及的法律名词及注释:7.1 数据结构:指在计算机科学中,用于存储和组织数据的方式和方式的方法。
7.2 数组:是一个线性数据结构,由一组相同类型的元素组成。
7.3 链表:是一个线性数据结构,由一组节点组成,每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。
7.4 栈:是一种线性数据结构,具有后进先出(Last-In-First-Out)的特性。
7.5 队列:是一种线性数据结构,具有先进先出(First-In-First-Out)的特性。
7.6 二叉树:是一种树形数据结构,每个节点最多有两个子节点。
7.7 图:是由一组节点和一组边构成的数据结构。
数据结构知识点归纳
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。
数据结构的章节比重大致为:1.概论:概念,时间复杂度。
2.线性表:基础章节,必考内容之一。
概念,算法设计题。
3.栈和队列:基本概念。
4.串:基本概念。
5.多维数组及广义表: 基本概念。
6.树和二叉树:重点难点章节,各校必考章节。
概念,问答,算法设计题。
7.图:重点难点章节,各校必考章节。
概念,问答,算法设计题。
8.查找:重点难点章节,概念,问答。
9.排序:重点难点章节,问答各种排序算法的排序过程二、各章节的主要内容:第一章概述主要内容:本章主要起到总领作用,为读者进行数据结构的学习进行了一些先期铺垫。
大家主要注意以下几点: (1)数据结构的基本概念。
(数据;数据元素;数据项;数据结构;数据的逻辑结构:线性和非线性,具体分为集合、线性结构、树形结构和图状结构;数据的存储结构:顺序存储和链式存储;运算)(2)算法的度量:时间效率和空间效率,分别用时间复杂度和空间复杂度度量,掌握时间复杂度的度量方法量方法。
(大O表示法)参考题目:填空题:1、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,它包括三方面的内容,分别是数据的逻辑结构、()和()。
2、数据结构按逻辑结构可分为两大类,它们分别是()和()3. 数据的物理结构主要包括()和()两种情况。
4.线性表,栈,队列和二叉树四种数据结构中()是非线性结构,()是线性结构。
5、线性结构中元素之间存在()关系,树形结构中元素之间存在()关系,图形结构中元素之间存在()关系。
6、程序段的时间复杂度是_______。
for(i=1;i<=n;i++){ k++;for(j=1;j<=n;j++)x=x+k;}7.下列算法的时间复杂度是_____。
算法与程序设计复习知识点
算法与程序设计复习知识点算法与程序设计复习知识点一、算法基础1.1 算法的定义与特点1.2 算法的描述方式:伪代码、流程图1.3 算法的复杂度分析:时间复杂度、空间复杂度1.4 常见的算法设计策略:分治法、动态规划、贪心法、回溯法、分支限界法二、基本数据结构2.1 线性表:数组、链表、栈、队列2.2 树与二叉树:二叉树的遍历、线索二叉树2.3 图:图的存储方式、图的遍历算法、最短路径算法、最小树算法三、排序算法3.1 插入排序:直接插入排序、希尔排序3.2 交换排序:冒泡排序、快速排序3.3 选择排序:简单选择排序、堆排序3.4 归并排序3.5 基数排序四、查找算法4.1 顺序查找4.2 折半查找4.3 哈希查找五、字符串匹配算法5.1 朴素的模式匹配算法5.2 KMP算法5.3 Boyer-Moore算法5.4 Rabin-Karp算法六、动态规划6.1 背包问题:0-1背包、完全背包6.2 最长公共子序列问题6.3 最短路径问题七、图算法7.1 深度优先搜索(DFS)7.2 广度优先搜索(BFS)7.3 最小树算法:Prim算法、Kruskal算法7.4 最短路径算法:Dijkstra算法、Floyd算法7.5 拓扑排序算法附件:附件一:算法复杂度分析表附件二:常用数据结构图示法律名词及注释:1.算法:根据一定规则解决特定问题的步骤和方法。
2.伪代码:一种介于自然语言和编程语言之间的描述方式,用于表示算法的思路和流程。
3.流程图:用图形化的方式表示算法的执行流程和控制结构。
4.复杂度分析:对算法运行时间和所需空间的量化评估。
5.时间复杂度:表示算法运行时间与输入规模之间的关系。
6.空间复杂度:表示算法所需内存空间与输入规模之间的关系。
7.分治法:将原问题划分为多个相互独立且具有相同结构的子问题来求解的方法。
8.动态规划:将一个复杂问题分解为多个简单的子问题来求解,并将结果保存以供重复使用的方法。
计算机二级公共基础知识(数据结构与算法)
插入类排序,选择类排序)。
1.1 算法
1.1.1 算法(algorithm)基本概念
算法 对解题方案准确而完整的描述称为算法。
它是指令的有限序列,其中每一条指令表示一个或多个操作。 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。
数据的逻辑结构简称数据结构。
数据结构可描述为 Group=(D,R)
有限个数据元素的集合
有限个数据元素间关系的集合
数据元素(Data Element)
数据元素是数据的基本单位,即数据 集合中的个体。
有时一个数据元素可由若干数据项 (Data Item)组成。数据项是数据的最小 单位。
数据元素亦称结点记录。
2、链式存储 例:线性表(zhao,qian,sun,li,zhou,wu,zheng,wang)
链式存储结构:
存储地址
1
7
头指针 13
31
19
25
31
37
43
数据
li qian sun wang wu zhao zheng zhou
指针
43 13 1
null
37 7 19 25
每个节点都由两部分组成: 数据域和指针域。
数据元素在 计算机中的表示
对数据结构中的节点进行 操作处理
(插入、删除、修改、查找、排序)
数据结构是一门研究数据组织、 存储和运算的一般方法的学科。
如何将0,1,2,3,4,5,6,7,8,9这10个数存放在 计算机中能最快地达到你所需要的目的? 目的不同,最佳的存储方方法就不同。
从大到小排列:9,8,7,6,5,4,3,2,1,0 输出偶数:0,2,4,6,8,1,3,5,7,9
数据结构知识点总结(详细无题目)综述
数据结构知识点总结(详细无题目)综述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物理结构顺序映像位置“相邻”非顺序映像指针表示关系4、算法特性:算法具有正确性、有穷性,确定性,、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:正确性:算法应能满足设定的功能和要求。
可读性:思路清晰、层次分明、易读易懂。
健壮性:输入非法数据时应能作适当的反应和处理。
高效性:解决问题时间越短,算法的效率就越高。
低存储量: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;1...MAXSIZE-1==0==MAXSIZE0 4、线性表的链式存储结构1) 类型定义简而言之,“数据 + 指针”。
typedef struct LNode {DataType data; struct LNode *next; } LNode, *LinkList;data next 2) 不带头结点的空表判定为 L= =null 带头结点的空表判定为 L->next= =null 循环单链表为空的判定条件为 = =L 线性链表的最后一个结点的指针为NULL头结点的数据域为空,指针域指向第一个元素的指针。
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数据结构与算法设计知识点试题类型:本课程为考试科目(闭卷笔试),试题类型包括:概念填空题(10 %),是非判断题(10 %),单项选择题(40 %),算法填空题(10%),算法应用题(20 %),算法设计题(10 %)。
第一章绪论重点容及要求:1、了解与数据结构相关的概念(集合、数据、数据元素、数据项、关键字、元素之间的关系等)。
数据:所有能被输入到计算机中,且能被计算机处理的符号的集合。
是计算机操作的对象的总称。
是计算机处理的信息的某种特定的符号表示形式。
数据元素:是数据(集合)中的一个“个体”,数据结构中的基本单位,在计算机程序常作为一个整体来考虑和处理。
数据项:是数据结构中讨论的最小单位,数据元素可以是一个或多个数据项的组合关键码:也叫关键字(Key),是数据元素中能起标识作用的数据项。
其中能起到唯一标识作用的关键码称为主关键码(简称主码);否则称为次关键码。
通常,一个数据元素只有一个主码,但可以有多个次码。
关系:指一个数据集合中数据元素之间的某种相关性。
数据结构:带“结构”的数据元素的集合。
这里的结构指元素之间存在的关系。
数据类型:是一个值的集合和定义在此集合上的一组操作的总称。
2、掌握数据结构的基本概念、数据的逻辑结构(四种)和物理结构(数据元素的表示与关系的表示、两类存储结构:顺序存储结构和链式存储结构)。
数据结构包括逻辑结构和物理结构两个层次。
数据的逻辑结构:是对数据元素之间存在的逻辑关系的一种抽象的描述,可以用一个数据元素的集合和定义在此集合上的若干关系来表示逻辑结构有四种:线性结构、树形结构、图状结构、集合结构数据的物理结构:是其逻辑结构在计算机中的表示或实现,因此又称其为存储结构。
存储结构:顺序存储结构和链式存储结构顺序存储结构:利用数据元素在存储器中相对位置之间的某种特定的关系来表示数据元素之间的逻辑关系;链式存储结构:除数据元素本身外,采用附加的“指针”表示数据元素之间的逻辑关系。
3、了解算法分析的基本方法,掌握算法时间复杂度相关的概念。
算法:是为了解决某类问题而规定的一个有限长的操作序列或处理问题的策略一个算法必须满足以下五个重要特性:1.有穷性2.确定性3.可行性4.有输入 5.有输出设计算法时,通常还应考虑满足以下目标:1.正确性,2.可读性,3.健壮性4.高效率与低存储量需求如何估算算法的时间复杂度?算法 = 控制结构 + 原操作(固有数据类型的操作)∑算法的执行时间 = 原操作(i)的执行次数×原操作(i)的执行时间算法的执行时间与原操作执行次数之和成正比算法的空间复杂度定义为:S(n) = O(g(n))表示随着问题规模n的增大,算法运行所需存储量的增长率与g(n)的增长率相同。
算法的存储量包括:1.输入数据所占空间2.程序本身所占空间3.辅助变量所占空间第二章线性表重点容及要求:1、掌握线性表的顺序存储结构,了解顺序表的存储特点(数据元素在存中依次顺序存储),优点:可随机存取访问;缺点:结点的插入/删除操作不方便。
线性表:是一种最简单的数据结构,也是构造其它各类复杂数据结构的基础。
一个数据元素的有序(次序)集。
它有顺序和链式两种存储表示方法。
线性表必有: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.除最后元素在外,均有唯一的后继;4.除第一元素之外,均有唯一的前驱定义如下:typedef int ElemType;typedef struct{ElemType*elem; //存储数据元素的一维数组;int length; //线性表当前长度;int listsize; //当前分配数组容量;}SqList;Void InitSqList(SqList A,int maxsize)//初始化线性表{A.elem = (ElemType*)malloc(LIST_INIT_SIZE*sizeof(ElemType));if(!A.elem){exit(0);}A.length = 0;A.listsize = LIST_INIT_SIZE;return ;}2、了解线性表的链式存储结构,重点掌握带头结点的单链表的基本操作(结点的插入与删除运算),了解单向循环链表和双向链表存储表示方法。
单链表:用一组地址任意的存储单元存放线性表中的数据元素。
以元素(数据元素的映象) + 指针(指示后继元素存储位置) = 结点(表示数据元素或数据元素的映象)单链表是一种顺序存取的结构,求以此为存储表示的线性表长度,可设置一个计数器3、了解有序线性表的特点(顺序有序表、有序链表)。
有序线性表:线性表中的数据元素相互之间可以比较,并且数据元素在线性表中依值非递减或非递增有序排列,即 a i≥a i-1或 a i≤a i-1(i = 2,3,…, n),则称该线性表为有序表(Ordered List)4、学会对线性表设计相关的算法进行相应的处理。
第三章排序重点容及要求:1、掌握对顺序表数据记录进行排序的基本思路和常规操作(比较、移动),了解排序算法的稳定性问题。
2、掌握简单选择排序、直接插入排序、冒泡排序算法,了解各种排序算法的特点及时间复杂度。
排序:将一组“无序”的记录序列按某一关键字调整为“有序”的记录序列。
若整个排序过程不需要访问外存便能完成,则称此类排序问题为部排序;反之则为外部排序。
选择排序:从记录的无序子序列中“选择”关键字最小或最大的记录,并将它加入到有序子序列中,以此方法增加记录的有序子序列的长度基本代码如下for(i=0;i<n-1;i++)/*外循环控制趟数,n个数选n-1趟*/{k=i;/*假设当前趟的第一个数为最值,记在k中 */for(j=i+1;j<n;j++)/*从下一个数到最后一个数之间找最值*/if(a[k]<a[j])/*若其后有比最值更大的*/k=j;/*则将其下标记在k中*/if(k!=i)/*若k不为最初的i值,说明在其后找到比其更大的数*/{t=a[k];a[k]=a[i];a[i]=t;}/*则交换最值和当前序列的第一个数*/}插入排序:插入排序是将一个数据插入到已经排好序的有序数据中,从而得到一个新的、个数加一的有序数据。
代码如下:void InsertSort ( SqList &L) // 对顺序表L作插入排序{for ( i=2; i<=L.length; ++i )if ( L.r[i].key < L.r[i-1].key ){L.r[0] = L.r[i]; // 复制为哨兵for ( j=i-1; L.r[0].key < L.r[j].key; --j )L.r[j+1] = L.r[j]; // 记录后移L.r[j+1] = L.r[0]; // 插入到正确位置}}冒泡排序:泡排序是一种最直观的排序方法,在排序过程中,将相邻的记录的关键字进行比较,若前面记录的关键字大于后面记录的关键字,则将它们交换,否则不交换。
或者反过来,使较大关键字的记录后移,像水中的气泡一样,较小的记录向前冒出,较大的记录像石头沉入后部。
故称此方法为冒泡排序法代码如下:void BubbleSort( SqList &L ){ RcdType W;i = L.length;while (i >1) { // i>1 表明上一趟曾进行过记录的交换lastExchangeIndex = 1;for (j = 1; j < i; j++){if (L.r[j+1].key < L.r[j].key) {W=L.r[j];L.r[j] =L.r[j+1];L.r[j+1] = W; // 互换记录lastExchangeIndex = j;}}i = lastExchangeIndex; // 一趟排序中无序序列中最后一个记录的位置}}3、了解什么是堆?堆是满足下列性质的数列{r1, r2, …,r n}:(小顶堆) (大顶堆)第四章 栈和队列重点容及要求:1、掌握栈和队列的结构特点及基本操作(入栈、出栈/入队、出队)。
栈(后进先出),队列(先进先出)构造空栈:void InitStack_Sq (SqStack &S){ // 构造一个空栈SS.elem = new SElemType[maxsize];S.top =-1;S.stacksize = maxsize;S.incrementsize=incresize;}栈:(入栈)void Push_Sq (SqStack &S, SElemType e) {if (S.top == S.stacksize-1)incrementStacksize (S);// 如果顺序栈的空间已满,应为栈扩容S.elem[++S. top] = e;// 在栈顶插入数据元素}栈:(入栈)bool Pop_Sq (SqStack &S, SElemType &e) {// 若栈不空,则删除S 的栈顶元素,// 用e 返回其值,并返回TRUE ;// 否则返回FALSE 。
if (S.top == -1) return FALSE;e = S.elem[S.top - -];return TRUE;}⎩⎨⎧≤≤+122i i i i r r r r ⎩⎨⎧≥≥+122i i i i r r r r2、对于顺序栈,熟悉栈空和栈满的条件;对于链栈,掌握其栈空的条件。
#include <iostream>using namespace std;#define INITSIZE 100#define RESIZE 20typedef struct {int *base;int *top;int stacksize;}Sqstack;int Initstack(Sqstack S){S.base=(int *)malloc(INITSIZE*sizeof(int));if(!S.base) return false;S.top=S.base;S.stacksize=INITSIZE;return true;}int Clearstack(Sqstack &S){free(S.base);S.base=(int *)malloc(INITSIZE*sizeof(int));S.top=S.base;return true;}int Stackempty(Sqstack S){if(S.base==S.top) return true;else return false;}int Push(Sqstack &S,int e){if(S.top-S.base>=S.stacksize){S.base=(int *)realloc(S.base,(RESIZE+INITSIZE)*sizeof(int));if(!S.base) return false;S.top=S.base+S.stacksize;S.stacksize+=RESIZE;}*S.top++=e;return true;}int Pop(Sqstack &S,int &e){if(S.base==S.top) return false;e=*--S.top;return true;}int main()Sqstack S;int t,e;Initstack(S);cin>>t; //需要输入元素的个数while(t--){cin>>e;Push(S,e);} //进栈while(S.top!=S.base){Pop(S,e);cout<<e<<" ";}// 出栈}链栈栈空的判断判断链栈是否为空很简单,还记得结构体定义时的那个count 吗?如果那个count 为0,就说明链栈为空。