数据结构知识点总结31573
数据结构 知识点总结
数据结构知识点总结一、基本概念数据：所有能被输入到计算机并被处理的符号的集合。
数据元素：数据的基本单位，也称为结点、节点或记录。
数据项：构成数据元素的不可分割的最小单位。
抽象数据类型：抽象数据组织和与之相关的操作，通常采用数据对象、数据关系、基本操作集这样的三元组来表示。
二、逻辑结构数据的逻辑结构是从逻辑关系上描述数据，它与数据的存储无关，是独立于计算机的。
数据元素之间的关系（逻辑结构）可分为四类：集合结构：数据元素之间除了“属于同一集合”的关系外，别无其它关系。
线性结构：数据元素之间存在一对一的关系，如数组、链表、队列和栈等。
树形结构：数据元素之间存在一对多的关系，如二叉树、多叉树等。
图结构或网状结构：数据元素之间存在多对多的关系。
三、存储结构数据对象在计算机中的存储表示称为数据的存储结构，也称物理结构。
数据元素在计算机中有两种基本的储存结构：顺序存储结构：借助元素在存储器中的相对位置来表示数据元素之间的逻辑关系，通常借助程序设计语言的数组类型来描述。
链式存储结构：无需占用一整块存储空间，数据元素的存储位置不必连续，而是通过指针链接形成逻辑关系。
四、数据结构的运算数据结构中的运算包括插入、删除、查找、遍历等，这些运算的实现依赖于具体的逻辑结构和存储结构。
五、数据结构的应用数据结构在各个领域都有广泛的应用，如数据库系统、计算机网络、图形处理等。
通过合理地选择和设计数据结构，可以提高程序的运行效率，降低存储空间的占用。
六、数据结构与算法的关系数据结构和算法是相辅相成的。
数据结构是算法的基础，算法的实现依赖于特定的数据结构。
同时，算法的优化也往往需要对数据结构进行改进和调整。
总结来说，数据结构是计算机科学中的核心概念之一，它涉及数据的组织、存储和运算等多个方面。
理解和掌握数据结构的基本知识点和原理，对于提高编程能力和解决实际问题具有重要意义。
数据结构知识总结
数据结构知识总结数据结构是计算机科学中最基本的概念之一，它研究了如何组织和管理数据，以便有效地使用和操作。
数据结构是计算机程序设计中的核心，对于解决实际问题具有重要的意义。
下面是我对数据结构的知识总结，希望对你有所帮助。
一、数据结构的定义和分类数据结构是指一种特定的组织形式，用于存储和操作数据的方法。
它可以分为线性结构和非线性结构。
线性结构包括数组、链表、栈和队列等，而非线性结构包括树和图等。
二、数组数组是最简单的数据结构之一，它将相同类型的元素按顺序存放在一段连续的内存空间中。
数组的特点是可以随机访问，但插入和删除元素的效率较低。
三、链表链表是一种基本的数据结构，它由一系列节点组成，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。
链表的特点是插入和删除元素的效率较高，但随机访问的效率较低。
四、栈栈是一种特殊的线性结构，它的插入和删除操作只能在栈的一端进行。
栈的特点是先进后出，即最后插入的元素最先出栈。
五、队列队列是一种特殊的线性结构，它的插入操作只能在队尾进行，删除操作只能在队首进行。
队列的特点是先进先出，即最先插入的元素最先出队。
六、树树是一种非线性的数据结构，它由节点和边组成。
节点之间的关系是层次结构，树的最上面的节点称为根节点，没有子节点的节点称为叶子节点。
七、图图是一种非线性的数据结构，它由节点和边组成。
图的节点可以具有任意的关系，可以是有向的或无向的。
图可以用于表示网络、地图等各种实际问题。
八、排序算法排序算法是对数据进行排序的一种方法。
常见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等。
每种排序算法都有自己的特点和适用场景。
九、查找算法查找算法是在数据集中查找特定元素的一种方法。
常见的查找算法包括线性查找、二分查找和哈希查找等。
不同的查找算法对于不同的数据集有不同的效率。
十、算法复杂度分析算法复杂度分析是研究算法效率的一种方法。
通常通过时间复杂度和空间复杂度来表示算法的效率。
数据结构大纲知识点
数据结构大纲知识点一、绪论。
1. 数据结构的基本概念。
- 数据、数据元素、数据项。
- 数据结构的定义（逻辑结构、存储结构、数据的运算）- 数据结构的三要素之间的关系。
2. 算法的基本概念。
- 算法的定义、特性（有穷性、确定性、可行性、输入、输出）- 算法的评价指标（时间复杂度、空间复杂度的计算方法）二、线性表。
1. 线性表的定义和基本操作。
- 线性表的逻辑结构特点（线性关系）- 线性表的基本操作（如初始化、插入、删除、查找等操作的定义）2. 顺序存储结构。
- 顺序表的定义（用数组实现线性表）- 顺序表的基本操作实现（插入、删除操作的时间复杂度分析）- 顺序表的优缺点。
3. 链式存储结构。
- 单链表的定义（结点结构，头指针、头结点的概念）- 单链表的基本操作实现（建立单链表、插入、删除、查找等操作的代码实现及时间复杂度分析）- 循环链表（与单链表的区别，操作特点）- 双向链表（结点结构，基本操作的实现及特点）三、栈和队列。
1. 栈。
- 栈的定义（后进先出的线性表）- 栈的基本操作（入栈、出栈、取栈顶元素等操作的定义）- 顺序栈的实现（存储结构，基本操作的代码实现）- 链栈的实现（与单链表的联系，基本操作的实现）- 栈的应用（表达式求值、函数调用栈等）2. 队列。
- 队列的定义（先进先出的线性表）- 队列的基本操作（入队、出队、取队头元素等操作的定义）- 顺序队列（存在的问题，如假溢出）- 循环队列的实现（存储结构，基本操作的代码实现，队空和队满的判断条件）- 链队列的实现（结点结构，基本操作的实现）- 队列的应用（如操作系统中的进程调度等）四、串。
1. 串的定义和基本操作。
- 串的概念（字符序列）- 串的基本操作（如连接、求子串、比较等操作的定义）2. 串的存储结构。
- 顺序存储结构（定长顺序存储和堆分配存储）- 链式存储结构（块链存储结构）3. 串的模式匹配算法。
- 简单的模式匹配算法（Brute - Force算法）的实现及时间复杂度分析。
数据结构知识点整理
数据结构知识点整理第一点：数据结构的基本概念与类型数据结构是计算机科学中的一个重要分支，它研究的是如何有效地存储、组织和管理数据，以便于计算机可以高效地进行数据的读取、插入、删除等操作。
数据结构的基本概念主要包括两个方面：数据的逻辑结构与数据的物理结构。
1.1 数据的逻辑结构数据的逻辑结构主要描述数据的逻辑关系，不涉及数据的存储方式。
常见的逻辑结构有：•线性结构：如线性表、栈、队列、串等。
线性结构的特点是数据元素之间存在一对一的关系，每个数据元素只有一个直接前驱和一个直接后继。
•非线性结构：如树、图等。
非线性结构的特点是数据元素之间存在一对多或者多对多的关系。
其中，树结构是一种重要的非线性结构，它具有层次性，每个数据元素（树节点）有零个或多个子节点。
1.2 数据的物理结构数据的物理结构主要描述数据在计算机内存中的存储方式，它直接影响了计算机对数据的访问效率。
常见的物理结构有：•顺序存储结构：如数组、链表等。
顺序存储结构将数据元素按照一定的顺序存放在计算机内存中，相邻的数据元素在内存中也是相邻的。
•链式存储结构：如单链表、双向链表、循环链表等。
链式存储结构通过指针将不连续的数据元素连接起来，每个数据元素只存储数据本身以及指向下一个数据元素的指针。
1.3 数据结构的应用场景不同的数据结构适用于不同的应用场景。
例如：•线性表：适用于顺序访问数据元素的场景，如学生成绩管理系统。
•栈和队列：适用于后进先出（LIFO）或先进先出（FIFO）的场景，如表达式求值、任务调度等。
•树结构：适用于具有层次关系的数据组织，如文件系统的目录结构、HTML文档的DOM树等。
•图结构：适用于表示复杂的关系，如社交网络、交通网络等。
第二点：常见数据结构算法与应用在计算机科学中，算法是解决问题的一系列清晰指令。
结合数据结构，算法可以有效地解决实际问题。
以下是一些常见的数据结构及其相关算法与应用。
2.1 线性表的算法与应用线性表是最基本的逻辑结构。
数据结构知识点总结(2023版)
数据结构知识点总结数据结构知识点总结：一、数据结构概述数据结构定义及分类●线性结构●非线性结构●数组●链表●栈●队列●树●图●散列表二、线性结构⒈数组●定义●数组的操作：插入、删除、查找、更新●二维数组⒉链表●定义●特点●单链表●双链表●循环链表●链表的操作：插入、删除、查找、更新⒊栈●定义●特点●栈的顺序存储结构●栈的链式存储结构●栈的应用⒋队列●特点●队列的顺序存储结构●队列的链式存储结构●队列的应用三、非线性结构⒈树●定义●结点●树的类型：二叉树，多叉树，满二叉树，完全二叉树●二叉树的存储结构：顺序存储，链式存储●二叉树的遍历：先序遍历，中序遍历，后序遍历●二叉树的应用：赫夫曼树，二叉搜索树⒉图●定义●图的存储结构：邻接矩阵，邻接表●图的遍历：深度优先搜索，广度优先搜索●最短路径算法四、散列表（哈希表）●定义●散列函数●冲突解决方法：拉链法，开放地质法附件：无法律名词及注释：⒈数据结构：指在计算机科学中，数据组织、管理和存储的方式。
⒉线性结构：数据元素之间存在一对一关系的结构。
⒊非线性结构：数据元素之间存在一对多或多对多关系的结构。
⒋数组：一种线性结构，由相同数据类型的元素组成，通过下标进行访问。
⒌链表：一种线性结构，由一系列结点构成，每个结点中包含数据和指向下一个结点的指针。
⒍栈：一种特殊的线性结构，只能在一端进行插入和删除操作的数据结构。
⒎队列：一种特殊的线性结构，只能在一端进行插入操作，在另一端进行删除操作的数据结构。
⒏树：一种非线性结构，由结点和边组成，每个结点可以有多个子结点。
⒐图：一种非线性结构，由一组顶点和一组边组成，顶点之间可以有多种关系。
⒑散列表：一种根据关键字直接访问数据的数据结构，通过散列函数将关键字映射到相应的存储位置。
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。
数据结构知识点总结
数据结构知识点总结在计算机科学中，数据结构是一门非常重要的基础学科，它研究的是数据的组织、存储和管理方式，以及如何对这些数据进行高效的操作和处理。
下面就让我们一起来梳理一下数据结构中的一些关键知识点。
一、线性表线性表是最基本的数据结构之一，它是由零个或多个数据元素组成的有限序列。
线性表有两种常见的实现方式：顺序表和链表。
顺序表是将数据元素存储在一段连续的内存空间中，通过数组来实现。
顺序表的优点是可以随机访问任意元素，时间复杂度为 O(1)；缺点是插入和删除操作需要移动大量元素，时间复杂度为 O(n)。
链表则是通过指针将各个数据元素链接起来，不要求内存连续。
链表分为单链表、双链表和循环链表等。
链表的优点是插入和删除操作方便，只需修改指针，时间复杂度为 O(1)；缺点是不能随机访问，需要从头开始遍历，时间复杂度为 O(n)。
二、栈和队列栈是一种特殊的线性表，它遵循“后进先出”（Last In First Out，LIFO）的原则。
可以将栈想象成一个只有一端开口的桶，先放入的元素被压在底部，后放入的元素在顶部，取出元素时只能从顶部取出。
栈的常见操作有入栈（push）和出栈（pop）。
队列则是遵循“先进先出”（First In First Out，FIFO）原则的线性表。
就像排队买票一样，先到的人先得到服务。
队列的常见操作有入队（enqueue）和出队（dequeue）。
三、数组和字符串数组是一种顺序存储的线性表，它的元素类型相同，并且存储在连续的内存空间中。
数组可以通过下标快速访问元素，但插入和删除操作的效率较低。
字符串是由字符组成的数组，在处理字符串时，常常需要进行字符串的比较、查找、拼接等操作。
常见的字符串算法有字符串匹配算法（如暴力匹配、KMP 算法等）。
四、树树是一种非线性的数据结构，它由节点和边组成。
常见的树结构有二叉树、二叉搜索树、AVL 树、红黑树等。
二叉树每个节点最多有两个子节点，分别称为左子节点和右子节点。
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。
《数据结构》知识点总结
《数据结构》知识点总结数据结构知识点总结数据结构是计算机科学的重要基础学科，它研究各种数据元素之间的关系、组织和存储方式，以及在不同操作下的效率和性能。
掌握数据结构的基本概念和常见算法，对于编程和软件开发等领域都具有重要的意义。
本文将对数据结构的一些关键知识点进行总结和说明。
一、线性表线性表是数据结构中最基本和常见的一种类型，它包含了一组按顺序排列的元素。
线性表常见的表示方法有数组和链表两种。
1.1 数组数组是一段连续的内存空间，其中的元素通过索引来访问。
数组具有随机访问的特性，插入和删除元素的效率较低。
1.2 链表链表是由一系列节点构成，每个节点包含了数据和指向下一个节点的指针。
链表的插入和删除操作具有较高的效率，但随机访问的效率较低。
二、栈和队列栈和队列是两种特殊的线性表，它们限制了数据的插入和删除位置，使得操作具有明确的顺序。
2.1 栈栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，只允许在栈的顶端进行插入和删除操作。
栈的应用场景包括函数调用、表达式求值等。
2.2 队列队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，只允许在队列的一端插入元素，在另一端删除元素。
队列可以用于实现广度优先搜索、任务调度等。
三、树树是一种非线性的数据结构，它由一系列的节点和边构成。
树的组织方式使得运算效率更高，常见的树结构包括二叉树、堆和二叉搜索树等。
3.1 二叉树二叉树是一种每个节点最多有两个子节点的树结构。
它的遍历方式包括前序、中序和后序遍历，常用于表达式求值、文件系统等的表示和操作。
3.2 堆堆是一种特殊的树结构，它满足堆序性质，即父节点的键值总是大于（或小于）子节点的键值。
堆常用于实现优先队列和排序算法。
3.3 二叉搜索树二叉搜索树是一种有序的二叉树，它的左子树中的节点键值都小于根节点的键值，右子树中的节点键值都大于根节点的键值。
二叉搜索树可用于高效地进行查找、插入和删除操作。
四、图图是一种由节点和边构成的非线性数据结构，它用于描述事物之间的相关关系。
数据结构知识点总结
理解和掌握
数据和数据结构的基本概念 数据的逻辑结构和物理结构 算法的定义和质量要求 算法的渐进时间复杂度分析
需要掌握的知识点
数据与数据结构的基本概念
➢ 数据元素是数据处理的基本单位，数 据项是数据处理的最小单位。
➢ 数据结构是数据对象中元素之间的关 系的表示。
➢ 数据类型是数据结构的使用方式。 ➢ 基本数据类型是计算机中已经实现了
6F H
I
89
广度优先生成树
最小生成树 Kruskal算法构造生成树的方法
0
10
28 14
1
16
（Vi, Vj, Cost） ( ) （0 , 5 , 10 ） (05) （2 , 3 , 12 ） (05)(23)
5
25
6
24 18
2
12
（1 , 6 , （1 , 2 ,
14 ） (05)(23)(16) 16 ） (05)(1236)
数组与顺序表的异同
顺序表是线性表的顺序存储表示。 其逻 放, 顺序表中非零元素必须连续存放。
数组与顺序表可以随机存取和顺序 存取。
顺序表的存储可以借助一维数组。
特殊矩阵的压缩存储
对称矩阵的下三角压缩存储时的地址 转换公式。
一维、二维数组元素地址的计算。 ❖ 按行存储计算 ❖ 按列存储计算
循环队列的结构与特点
其存储表示是顺序的环形结构。 队尾指针指示实际队尾的前一位置。 队头指针指示实际队头位置。 ➢ 判断循环队列队空与队满的算法。 ➢ 循环队列：将一个新元素进队的算法。 ➢ 循环队列：从队列退出元素的算法。 ➢ 循环链表表示队列时的进队列和出队 列的算法。
第四章：串
掌握串的定义、长度、子串、空串、空格串和 位置等概念 串的表示，串与线性表的区别。 串的定长顺序存储表示、堆分配存储表示、块 链存储表示的存储结构及特点。 串的连接、求子串、串的复制、插入等算法。
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_精华版数据结构是计算机科学中的重要概念，它涉及到如何有效地存储和组织数据，以便于程序的操作和管理。
在本文中，我将全面总结数据结构的核心知识点，以帮助读者深入理解和掌握这一领域的基础概念和算法。
一、线性结构1. 数组（Array）数组是一种线性结构，它由相同类型的元素组成，通过索引访问。
数组的特点是随机访问快，但插入和删除操作较慢。
2. 链表（LinkedList）链表由一系列节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。
链表的特点是插入和删除操作快，但访问元素需要遍历整个链表。
3. 栈（Stack）栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，只允许在栈顶进行插入和删除操作。
栈的应用场景包括表达式求值、函数调用和递归等。
4. 队列（Queue）队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，只允许在队尾插入元素，在队头删除元素。
队列的应用场景包括任务调度和缓冲区管理等。
二、树形结构1. 二叉树（Binary Tree）二叉树是一种每个节点最多只有两个子节点的树形结构，它可以为空树。
二叉树的遍历方式包括前序、中序和后序遍历。
2. 堆（Heap）堆是一种完全二叉树，其中每个节点的值都大于等于（或小于等于）其子节点的值。
堆常用于实现优先队列和排序算法。
3. 平衡二叉树（Balanced Binary Tree）平衡二叉树是一种高度平衡的二叉树，它的左右子树的高度差不超过1。
平衡二叉树的例子包括AVL树和红黑树。
4. B树（B-Tree）B树是一种多路搜索树，它在一个节点中可以存储多个元素。
B树常用于数据库索引和文件系统等。
三、图形结构1. 图（Graph）图由节点和边组成，节点表示数据元素，边表示节点之间的关系。
图分为有向图和无向图，常用的表示方式有邻接矩阵和邻接表。
2. 深度优先搜索（DFS）深度优先搜索是一种用于图的遍历算法，它从起始节点开始，沿着一条路径尽可能深入，直到不能继续为止，然后回溯到前一个节点继续搜索。
数据结构知识点总结归纳整理
第1章绪论1.1 数据结构的基本概念数据元是数据的基本单位，一个数据元素可由若干个数据项完成，数据项是构成数据元素的不可分割的最小单位。
例如，学生记录就是一个数据元素，它由学号、姓名、性别等数据项组成。
数据对象是具有相同性质的数据元素的集合，是数据的一个子集。
数据类型是一个值的集合和定义在此集合上一组操作的总称。
•原子类型：其值不可再分的数据类型•结构类型：其值可以再分解为若干成分（分量）的数据类型•抽象数据类型：抽象数据组织和与之相关的操作抽象数据类型（ADT）是指一个数学模型以及定义在该模型上的一组操作。
抽象数据类型的定义仅取决于它的一组逻辑特性，而与其在计算机内部如何表示和实现无关。
通常用（数据对象、数据关系、基本操作集）这样的三元组来表示。
#关键词：数据，数据元素，数据对象，数据类型，数据结构数据结构的三要素：1.逻辑结构是指数据元素之间的逻辑关系，即从逻辑关系上描述数据，独立于计算机。
分为线性结构和非线性结构，线性表、栈、队列属于线性结构，树、图、集合属于非线性结构。
2.存储结构是指数据结构在计算机中的表示（又称映像），也称物理结构，包括数据元素的表示和关系的表示，依赖于计算机语言，分为顺序存储（随机存取）、链式存储（无碎片）、索引存储（检索速度快）、散列存储（检索、增加、删除快）。
3.数据的运算：包括运算的定义和实现。
运算的定义是针对逻辑结构的，指出运算的功能；运算的实现是针对存储结构的，指出运算的具体操作步骤。
1.2 算法和算法评价算法是对特定问题求解步骤的一种描述，有五个特性：有穷性、确定性、可行性、输入、输出。
一个算法有零个或多个的输入，有一个或多个的输出。
时间复杂度是指该语句在算法中被重复执行的次数，不仅依赖于问题的规模n，也取决于待输入数据的性质。
一般指最坏情况下的时间复杂度。
空间复杂度定义为该算法所耗费的存储空间。
算法原地工作是指算法所需辅助空间是常量，即O(1)。
第2章线性表2.1 线性表的定义和基本操作线性表是具有相同数据类型的n个数据元素的有限序列。
数据结构知识点总结(详细无题目)
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（抽象的，与实现无关）物理结构（存储结构）顺序映像（顺序存储结构）位置“相邻”非顺序映像（链式存储结构）指针表示关系4、算法特性：算法具有正确性、有穷性，确定性，（可行性）、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，不允许由二义性可行性：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者多个数据。
输出：算法有一个或者多个输出5、算法设计的要求：（1）正确性：算法应能满足设定的功能和要求。
（2）可读性：思路清晰、层次分明、易读易懂。
（3）健壮性：输入非法数据时应能作适当的反应和处理。
（4）高效性（时间复杂度）：解决问题时间越短，算法的效率就越高。
（5）低存储量（空间复杂度）：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 Lis：t 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) typedefstrucDataType elem[MAXSIZE];int l ength;} SqList;0 1L.elem[]L.elem[]L.elem[]...MAXSIZE-1L.length==0L.length==MAXSIZE0<L.length<MAXSIZE2) 表长为n时，线性表进行插入和删除操作的时间复杂度为O（n）‘插入一个元素时大约挪移表中的一半元素。
数据结构 知识点总结
数据结构知识点总结一、数据结构基础概念数据结构是指数据元素之间的关系，以及对数据元素进行操作的方法的总称。
数据结构是计算机科学中非常基础的概念，它为计算机程序的设计和实现提供了基础架构。
数据结构的研究内容包括数据的逻辑结构、数据的存储结构以及对数据进行操作的算法。
1.1 数据结构的分类数据结构可以根据数据的逻辑关系和数据的物理存储方式进行分类，常见的数据结构分类包括线性结构、树形结构、图结构等。
1.2 数据结构的基本概念（1）数据元素：数据结构中的基本单位，可以是原子类型或者复合类型。
（2）数据项：数据元素中的一个组成部分，通常是基本类型。
（3）数据结构的逻辑结构：指数据元素之间的逻辑关系，包括线性结构、树形结构、图结构等。
（4）数据结构的存储结构：指数据元素在计算机内存中的存储方式，包括顺序存储结构和链式存储结构等。
1.3 数据结构的特点数据结构具有以下几个特点：（1）抽象性：数据结构是对现实世界中的数据进行抽象和模型化的结果。
（2）实用性：数据结构是在解决实际问题中得出的经验总结，是具有广泛应用价值的。
（3）形式化：数据结构具有精确的数学定义和描述，可以进行分析和证明。
（4）计算性：数据结构是为了使计算机程序更加高效而存在的。
二、线性结构线性结构是数据元素之间存在一对一的关系，是一种最简单的数据结构。
常见的线性结构包括数组、链表、栈和队列等。
2.1 线性表线性表是数据元素之间存在一对一的关系的数据结构，可以采用顺序存储结构或者链式存储结构实现。
（1）顺序存储结构：线性表采用数组的方式进行存储，数据元素在内存中连续存储。
（2）链式存储结构：线性表采用链表的方式进行存储，数据元素在内存中非连续存储，通过指针将它们进行连接。
2.2 栈栈是一种特殊的线性表，只允许在一端进行插入和删除操作，这一端称为栈顶。
栈的操作遵循后进先出（LIFO）的原则。
2.3 队列队列也是一种特殊的线性表，允许在一端进行插入操作，另一端进行删除操作，这两端分别称为队尾和队首。
数据结构知识点总结
数据结构知识点总结数据结构知识点总结：一、线性表：⒈数组：定义、初始化、访问元素、插入和删除元素、扩容和缩容、数组的应用⒉链表：定义、单链表、双链表、循环链表、链表的插入和删除操作、链表的反转、链表的应用⒊栈：定义、基本操作（入栈、出栈、获取栈顶元素、判断栈是否为空）、应用场景（递归、表达式求值、括号匹配）⒋队列：定义、基本操作（入队、出队、获取队首元素、判断队列是否为空）、队列的分类（普通队列、双端队列、优先级队列）、队列的应用二、树结构：⒈二叉树：定义、遍历方式（前序遍历、中序遍历、后序遍历）、二叉树的应用（表达式求值、二叉搜索树）⒉堆：定义、堆的插入操作、堆的删除操作、堆的应用（优先级队列、Top K 问题）⒊平衡二叉树：定义、AVL 树、红黑树、平衡二叉树的应用⒋ B 树：定义、B+ 树、B 树、B 树的应用三、图结构：⒈图的存储方式（邻接矩阵、邻接表、十字链表、邻接多重表）⒉图的遍历方式（深度优先搜索、广度优先搜索）⒊最短路径算法（Dijkstra 算法、Bellman-Ford 算法、Floyd-Warshall 算法）⒋最小树算法（Prim 算法、Kruskal 算法）四、查找算法：⒈顺序查找⒉二分查找⒊散列查找（哈希表）⒋平衡查找树（红黑树）五、排序算法：⒈冒泡排序⒉插入排序⒊选择排序⒋快速排序⒌归并排序⒍堆排序⒎希尔排序⒏计数排序⒐桶排序⒑基数排序六、高级数据结构：⒈ Trie 树⒉哈夫曼树⒊并查集⒋线段树⒌ AVL 树附件：⒈相关实例代码⒉数据结构相关的练习题法律名词及注释：⒈版权：指作品的著作权人依照一定的法定条件所享有的权利。
⒉知识产权：指人们创作、发明的智力成果所享有的财产权或相关权益。
⒊法律保护：通过法律手段对知识产权进行保护和维护的行为。
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。
数据机构知识点总结
数据机构知识点总结数据结构是计算机科学中的重要概念，它涉及数据的组织、存储和管理。
正确的数据结构设计对于解决各种计算机科学问题至关重要。
本文将介绍数据结构的基本知识点，包括数据结构的类型、常见的数据结构及其应用，以及数据结构的性能分析。
一、数据结构的类型数据结构可以分为线性结构和非线性结构两种类型。
1.线性结构线性结构是指数据元素之间存在一对一的关系，每个数据元素最多只有一个直接前驱和一个直接后继。
常见的线性结构包括数组、链表、栈和队列。
- 数组：数组是最基本的数据结构，它使用连续的存储空间存储相同类型的数据元素。
数组具有随机访问的特点，但插入和删除操作的效率较低。
- 链表：链表使用指针将数据元素连接起来，它可以分为单向链表、双向链表和循环链表。
链表具有插入和删除操作效率较高的特点，但访问数据元素的效率较低。
- 栈：栈是一种具有后进先出（LIFO）特性的线性结构，它只允许在栈顶进行插入和删除操作。
- 队列：队列是一种具有先进先出（FIFO）特性的线性结构，它只允许在队首进行删除操作，在队尾进行插入操作。
2.非线性结构非线性结构是指数据元素之间存在一对多或多对多的关系。
常见的非线性结构包括树、图和集合。
- 树：树是一种层级关系的数据结构，它包括根节点、子节点和叶子节点。
树可以分为二叉树、平衡树、红黑树等。
- 图：图是由节点和边组成的数据结构，它可以分为有向图和无向图。
图可以用来表示各种实际问题中的关系。
- 集合：集合是一种数据元素的无序集合，其中每个元素都是独一无二的。
常见的集合操作包括并集、交集、补集等。
二、常见的数据结构及其应用1. 数组数组是最基本的数据结构之一，它可以用来存储一组相同类型的数据元素。
数组的应用包括：- 在排序算法中使用数组存储需要排序的数据。
- 在搜索算法中使用数组存储需要搜索的数据。
- 在图像处理中使用数组存储像素数据。
2. 链表链表是一种用指针连接的数据结构，它可以用来存储数据集合。
数据结构知识点总结有工大老师多经验编写
数据结构在计算机科学中的应用
数据结构是计算机科学领 域的基础知识，广泛应用 于各种软件和应用程序中 。
在数据库中，数据结构用 于组织和管理数据，如关 系型数据库中的表、索引 等。
ABCD
在操作系统中，数据结构 用于实现文件系统、内存 管理等。
在网络通信中，数据结构 用于协议的设计和实现， 如TCP/IP协议栈中的数据 包格式。
图中的节点和边可以 带有权重，表示对象 之间的关系强度或距 离。
图中的边可以是无向 的或有向的，表示对 象之间的联系或方向 。
04
CATALOGUE
数据结构的算法
算法的复杂度分析
算法的时间复杂度
01
描述算法运行时间随输入规模变化的规律，通常用O(n)、
O(n^2)、O(log n)等表示。
算法的空间复杂度
插入排序
将待排序元素逐个插入到已排序序列中，保持已 排序序列的有序性。
查找算法
线性查找
从序列的第一个元素开始逐个比较， 直到找到目标元素或遍历完整个序列 。
二分查找
在有序序列中，通过将待查找元素与 中间元素比较，缩小查找范围，直到 找到目标元素或查找范围为空。
05
CATALOGUE
数据结构的应用
顺序存储是指将线性表中的元素按照 一定的顺序存储在一片连续的存储空 间中，每个元素占用一个固定大小的 存储单元。顺序存储具有以下优点： 存取速度快，因为可以通过下标直接 访问任意元素；空间利用率高，因为 所有元素都存储在连续的存储空间中 。
线性表的链式存储
链式存储是指将线性表中的元素按照 一定的顺序存储在若干个节点中，每 个节点包含数据域和指针域两部分。 指针域用于指向下一个节点，从而形 成一个链式结构。链式存储具有以下 优点：空间利用率高，因为可以灵活 地分配存储空间给各个节点；插入和 删除操作方便，因为只需要改变指针 即可。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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）。
空间复杂度：是某个算法的空间耗费，它是该算法所求解问题规模n的函数。
算法的时间复杂度和空间复杂度合称算法复杂度。
第二章线性表线性表是由n≥0个数据元素组成的有限序列。
n=0是空表；非空表，只能有一个开始结点，有且只能有一个终端结点。
线性表上定义的基本运算：·构造空表：Initlist（L）·求表长：Listlength（L）·取结点：GetNode（L，i）·查找：LocateNode（L，x）·插入：InsertList（L，x，i）·删除：Delete（L，i）顺序表是按线性表的逻辑结构次序依次存放在一组地址连续的存储单元中。
在存储单元中的各元素的物理位置和逻辑结构中各结点相邻关系是一致的。
地址计算：LOCa（i）=LOCa（1）+（i-1）*d；（首地址为1）在顺序表中实现的基本运算：·插入：平均移动结点次数为n/2；平均时间复杂度均为O（n）。
·删除：平均移动结点次数为（n-1）/2；平均时间复杂度均为O（n）。
线性表的链式存储结构中结点的逻辑次序和物理次序不一定相同，为了能正确表示结点间的逻辑关系，在存储每个结点值的同时，还存储了其后继结点的地址信息（即指针或链）。
这两部分信息组成链表中的结点结构。
一个单链表由头指针的名字来命名。
单链表运算：·建立单链表·头插法：s->next=head；head=s；生成的顺序与输入顺序相反。
平均时间复杂度均为O（n）。
·尾插法：head=rear=null；if（head=null）head=s；else r->next=s；r=s；平均时间复杂度均为O（n）·加头结点的算法：对开始结点的操作无需特殊处理，统一了空表和非空表。
·查找·按序号：与查找位置有关，平均时间复杂度均为O（n）。
·按值：与输入实例有关，平均时间复杂度均为O（n）。
·插入运算：p=GetNode（L，i-1）；s->next=p->next；p->next=s；平均时间复杂度均为O（n）·删除运算：p=GetNode（L，i-1）；r=p->next；p->next=r->next；free（r）；平均时间复杂度均为O（n）单循环链表是一种首尾相接的单链表，终端结点的指针域指向开始结点或头结点。
链表终止条件是以指针等于头指针或尾指针。
采用单循环链表在实用中多采用尾指针表示单循环链表。
优点是查找头指针和尾指针的时间都是O（1），不用遍历整个链表。
双链表就是双向链表，就是在单链表的每个结点里再增加一个指向其直接前趋的指针域prior，形成两条不同方向的链。
由头指针head惟一确定。
双链表也可以头尾相链接构成双（向）循环链表。
双链表上的插入和删除时间复杂度均为O （1）。
顺序表和链表的比较：·基于空间：·顺序表的存储空间是静态分配，存储密度为1；适于线性表事先确定其大小时采用。
·链表的存储空间是动态分配，存储密度＜1；适于线性表长度变化大时采用。
·基于时间：·顺序表是随机存储结构，当线性表的操作主要是查找时，宜采用。
·以插入和删除操作为主的线性表宜采用链表做存储结构。
·若插入和删除主要发生在表的首尾两端，则宜采用尾指针表示的单循环链表。
第三章栈和队列栈（Stack）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，另一端称为栈底。
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，我们又称栈为LIFO表（Last In First Out）。
通常栈有顺序栈和链栈两种存储结构。
栈的基本运算有六种：·构造空栈：InitStack（S）·判栈空：StackEmpty（S）·判栈满：StackFull（S）·进栈：Push（S，x）·退栈：Pop（S）·取栈顶元素：StackTop（S）在顺序栈中有“上溢”和“下溢”的现象。
·“上溢”是栈顶指针指出栈的外面是出错状态。
·“下溢”可以表示栈为空栈，因此用来作为控制转移的条件。
顺序栈中的基本操作有六种：·构造空栈·判栈空·判栈满·进栈·退栈·取栈顶元素链栈则没有上溢的限制，因此进栈不要判栈满。
链栈不需要在头部附加头结点，只要有链表的头指针就可以了。
链栈中的基本操作有五种：·构造空栈·判栈空·进栈·退栈·取栈顶元素队列（Queue）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（front），允许插入的一端称为队尾（rear），队列的操作原则是先进先出的，又称作FIFO表（First InFirst Out）.队列也有顺序存储和链式存储两种存储结构。
队列的基本运算有六种：·置空队：InitQueue（Q）·判队空：QueueEmpty（Q）·判队满：QueueFull（Q）·入队：EnQueue（Q，x）·出队：DeQueue（Q）·取队头元素：QueueFront（Q）顺序队列的“假上溢”现象：由于头尾指针不断前移，超出向量空间。
这时整个向量空间及队列是空的却产生了“上溢”现象。
为了克服“假上溢”现象引入循环向量的概念，是把向量空间形成一个头尾相接的环形，这时队列称循环队列。
判定循环队列是空还是满，方法有三种：·一种是另设一个布尔变量来判断；·第二种是少用一个元素空间，入队时先测试（（rear+1）%m = front）？满：空；·第三种就是用一个计数器记录队列中的元素的总数。
队列的链式存储结构称为链队列，一个链队列就是一个操作受限的单链表。
为了便于在表尾进行插入（入队）的操作，在表尾增加一个尾指针，一个链队列就由一个头指针和一个尾指针唯一地确定。
链队列不存在队满和上溢的问题。
在链队列的出队算法中，要注意当原队中只有一个结点时，出队后要同进修改头尾指针并使队列变空。
第四章串串是零个或多个字符组成的有限序列。
·空串：是指长度为零的串，也就是串中不包含任何字符（结点）。
·空白串：指串中包含一个或多个空格字符的串。
·在一个串中任意个连续字符组成的子序列称为该串的子串，包含子串的串就称为主串。
·子串在主串中的序号就是指子串在主串中首次出现的位置。
·空串是任意串的子串，任意串是自身的子串。
串分为两种：·串常量在程序中只能引用不能改变；·串变量的值可以改变。
串的基本运算有：·求串长strlen（char*s）·串复制strcpy（char*to，char*from）·串联接strcat（char*to，char*from）·串比较charcmp（char*s1，char*s2）·字符定位strchr（char*s，charc）串是特殊的线性表（结点是字符），所以串的存储结构与线性表的存储结构类似。
串的顺序存储结构简称为顺序串。
顺序串又可按存储分配的不同分为：·静态存储分配：直接用定长的字符数组来定义。
优点是涉及串长的操作速度快，但不适合插入、链接操作。
·动态存储分配：是在定义串时不分配存储空间，需要使用时按所需串的长度分配存储单元。
串的链式存储就是用单链表的方式存储串值，串的这种链式存储结构简称为链串。
链串与单链表的差异只是它的结点数据域为单个字符。
为了解决“存储密度”低的状况，可以让一个结点存储多个字符，即结点的大小。
顺序串上子串定位的运算：又称串的“模式匹配”或“串匹配”，是在主串中查找出子串出现的位置。
在串匹配中，将主串称为目标（串），子串称为模式（串）。
这是比较容易理解的，串匹配问题就是找出给定模式串P在给定目标串T 中首次出现的有效位移或者是全部有效位移。
最坏的情况下时间复杂度是O（（n-m+1）m），假如m与n同阶的话则它是O（n^2）。
链串上的子串定位运算位移是结点地址而不是整数第五章多维数组数组一般用顺序存储的方式表示。
存储的方式有：·行优先顺序，也就是把数组逐行依次排列。