数据结构图总结

合集下载

数据结构树知识点总结图

数据结构树知识点总结图一、树的定义树是一种抽象的数据结构，它是由n（n≥0）个节点组成的有限集合，其中一个节点被指定为根节点，其他节点被划分为m（m≥0）个互不相交的子集T1、T2、...、Tm，每个子集本身又是一棵树。

树的定义可以用递归方式来描述，即树是由一个根节点和若干颗子树组成的。

其中，根节点没有父节点，每个子树的根节点都是父节点的孩子节点。

二、树的特点1. 树是一种层次结构：树中的节点可以分层次地组织，也就是包含父子关系。

根节点是树的第一层，它的子节点是树的第二层，以此类推。

2. 树是一种非线性结构：树中的节点之间的关系是非线性的，每个节点可以有多个子节点，但只有一个父节点。

3. 树是一种递归结构：树的定义中包含了对子树的定义，因此树是一种递归结构，通过递归的方式可以方便地对树进行操作。

4. 树是一种有序结构：树中的节点之间存在明确定义的顺序关系，因此可以用来表示有序集合。

三、树的基本操作1. 树的创建：创建一棵树需要先创建根节点，然后在根节点上添加子节点，逐层递归地创建子树。

2. 树的遍历：树的遍历是指按照一定顺序访问树中的每个节点，常见的遍历方式包括前序遍历、中序遍历、后序遍历和层序遍历。

3. 树的查找：树的查找是指在树中查找指定的节点，包括广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）两种方式。

4. 树的插入：树的插入是指将新节点插入到树中的指定位置，可以在根节点或指定节点的子节点上进行插入操作。

5. 树的删除：树的删除是指将指定节点从树中删除，可以删除叶子节点、中间节点或整棵子树。

6. 树的修改：树的修改是指对树中的节点进行数值或结构的改变，包括修改节点的值、替换子树等操作。

四、常见类型的树1. 二叉树（Binary Tree）：每个节点最多含有两个子节点的树，包括普通二叉树、满二叉树和完全二叉树等。

2. 平衡二叉树（Balanced Binary Tree）：每个节点的左子树和右子树的高度差不超过1的二叉树。

数据结构_图知识总结PPT文档共139页

谢谢！
139
数据结构_图知识总结
56、死去何所道，托体同山阿。 57、春秋多佳日，登高赋新诗。 58、种豆南山下，草盛豆苗稀。晨兴理荒秽，带月荷锄归。道狭草木长，夕露沾我衣。衣沾不足惜，但使愿无违。 59、相见无杂言，但道桑麻长。 60、迢迢新秋夕，亭亭月将圆。
▪
26、要使整个人生都过得舒适、愉快，这是不可能的，因为人类必须具备一种能应付逆境的态度。——卢梭
▪
பைடு நூலகம்
27、只有把抱怨环境的心情，化为上进的力量，才是成功的保证。——罗曼·罗兰
▪
28、知之者不如好之者，好之者不如乐之者。——孔子
▪
29、勇猛、大胆和坚定的决心能够抵得上武器的精良。——达·芬奇
▪
30、意志是一个强壮的盲人，倚靠在明眼的跛子肩上。——叔本华

数据结构图的实验报告

数据结构图的实验报告数据结构图的实验报告引言：数据结构图是计算机科学中重要的概念之一。

它是一种用图形表示数据元素之间关系的数据结构，广泛应用于算法设计、程序开发和系统优化等领域。

本实验报告旨在介绍数据结构图的基本原理、实验过程和结果分析。

一、实验目的本次实验的主要目的是掌握数据结构图的基本概念和操作方法，以及通过实验验证其在解决实际问题中的有效性。

具体而言，我们将通过构建一个社交网络关系图，实现对用户关系的管理和分析。

二、实验方法1. 确定数据结构在本次实验中，我们选择了无向图作为数据结构图的基础。

无向图由顶点集和边集组成，每条边连接两个顶点，且没有方向性。

2. 数据输入为了模拟真实的社交网络，我们首先需要输入一组用户的基本信息，如姓名、年龄、性别等。

然后，根据用户之间的关系建立边，表示用户之间的交流和联系。

3. 数据操作基于构建好的数据结构图，我们可以进行多种操作，如添加用户、删除用户、查询用户关系等。

这些操作将通过图的遍历、搜索和排序等算法实现。

三、实验过程1. 数据输入我们首先创建一个空的无向图，并通过用户输入的方式逐步添加用户和用户关系。

例如，我们可以输入用户A和用户B的姓名、年龄和性别，并建立一条边连接这两个用户。

2. 数据操作在构建好数据结构图后，我们可以进行多种操作。

例如，我们可以通过深度优先搜索算法遍历整个图，查找与某个用户具有特定关系的用户。

我们也可以通过广度优先搜索算法计算某个用户的社交网络影响力，即与该用户直接或间接相连的其他用户数量。

3. 结果分析通过实验，我们可以观察到数据结构图在管理和分析用户关系方面的优势。

它能够快速地找到用户之间的关系，帮助我们了解用户的社交网络结构和影响力。

同时，数据结构图也为我们提供了一种可视化的方式来展示用户之间的关系，使得分析更加直观和易于理解。

四、实验结果通过实验，我们成功构建了一个社交网络关系图，并实现了多种数据操作。

我们可以根据用户的姓名、年龄和性别等信息进行查询，也可以根据用户之间的关系进行遍历和排序。

数据结构实验总结及心得体会

数据结构实验总结及心得体会引言数据结构作为计算机科学的基础课程，是理解和应用计算机编程的重要部分。

通过实验的形式，我们可以更加深入地理解不同数据结构的特点和应用场景。

本文将总结我在数据结构实验中的学习经验和心得体会。

实验一：线性表在线性表实验中，我学习了顺序表和链表两种基本的线性表结构。

顺序表使用数组来存储数据，具有随机访问的特点；链表使用指针来连接数据元素，具有插入和删除操作方便的特点。

通过这个实验，我深刻认识了线性表的存储结构和操作方法。

我遇到的难点是链表的插入和删除操作，因为涉及到指针的重新指向。

通过调试和分析代码，我逐渐理解了指针指向的含义和变化规律。

在实验结束后，我还进一步学习了循环链表和双向链表的特点和应用。

实验二：栈和队列栈和队列是两种常用的数据结构，可以用来解决很多实际问题。

在这个实验中，我学习了顺序栈、链式栈、顺序队列和链式队列四种基本实现方式。

实验中我遇到的最大困难是队列的循环队列实现，因为需要处理队列尾指针的位置变化。

我通过画图和调试发现了队列尾指针的变化规律，并在实验中成功实现了循环队列。

熟练掌握了栈和队列的操作方法后，我进一步学习了栈的应用场景，如表达式求值和括号匹配等。

队列的应用场景还有优先级队列和循环队列等。

实验三：串串是由零个或多个字符组成的有限序列，是实际应用中十分常见的数据类型。

在这个实验中，我学习了串的存储结构和常规操作。

实验中最具挑战性的部分是串的模式匹配。

模式匹配是在一个主串中查找一个子串的过程，可以使用暴力匹配、KMP 算法和BM算法等不同的匹配算法。

在实验中，我实现了KMP算法，并在实际应用中进行了测试。

从实验中我学到了使用前缀表和后缀表来提高模式匹配的效率。

同时，在应用中也了解到了串的搜索和替换等常见操作。

实验四：树和二叉树树是一种重要的非线性数据结构，应用广泛。

在这个实验中，我学习了树的基本概念、存储结构和遍历方式。

实验中最困难的部分是二叉树的遍历。

考研数据结构图的必背算法及知识点

考研数据结构图的必背算法及知识点Prepared on 22 November 20201.最小生成树：无向连通图的所有生成树中有一棵边的权值总和最小的生成树问题背景：假设要在n个城市之间建立通信联络网，则连通n个城市只需要n—1条线路。

这时，自然会考虑这样一个问题，如何在最节省经费的前提下建立这个通信网。

在每两个城市之间都可以设置一条线路，相应地都要付出一定的经济代价。

n个城市之间，最多可能设置n(n-1)/2条线路，那么，如何在这些可能的线路中选择n-1条，以使总的耗费最少呢分析问题（建立模型）：可以用连通网来表示n个城市以及n个城市间可能设置的通信线路，其中网的顶点表示城市，边表示两城市之间的线路，赋于边的权值表示相应的代价。

对于n个顶点的连通网可以建立许多不同的生成树，每一棵生成树都可以是一个通信网。

即无向连通图的生成树不是唯一的。

连通图的一次遍历所经过的边的集合及图中所有顶点的集合就构成了该图的一棵生成树，对连通图的不同遍历，就可能得到不同的生成树。

图G5无向连通图的生成树为(a)、(b)和(c)图所示：G5G5的三棵生成树：可以证明，对于有n个顶点的无向连通图，无论其生成树的形态如何，所有生成树中都有且仅有n－1条边。

最小生成树的定义：如果无向连通图是一个网，那么，它的所有生成树中必有一棵边的权值总和最小的生成树，我们称这棵生成树为最小生成树，简称为最小生成树。

最小生成树的性质：假设N=(V,{E})是个连通网，U是顶点集合V的一个非空子集，若（u,v）是个一条具有最小权值(代价)的边，其中，则必存在一棵包含边（u,v）的最小生成树。

解决方案：两种常用的构造最小生成树的算法：普里姆（Prim）和克鲁斯卡尔（Kruskal）。

他们都利用了最小生成树的性质1.普里姆（Prim）算法：有线到点，适合边稠密。

时间复杂度O(N^2)假设G＝（V，E）为连通图，其中V为网图中所有顶点的集合，E为网图中所有带权边的集合。

数据结构实验报告总结反思

数据结构实验报告总结反思引言在本学期的数据结构实验课程中，我们学习了各种常用的数据结构和算法，并进行了相应的实验操作。

通过实验，我们巩固了理论知识，并锻炼了自己的编程能力和问题解决能力。

在本次实验报告中，我将对我所学到的内容进行总结和反思，并讨论未来的学习计划和改进方法。

总结学习内容在实验课程中，我学习了以下数据结构和算法：1. 线性表：包括顺序表和链表，学会了它们的插入、删除和查找操作。

2. 栈和队列：熟悉了它们的特性和基本操作，并应用到实际问题中。

3. 二叉树：了解了树的定义和遍历方法，熟悉了二叉搜索树的操作。

4. 图：学习了图的基本概念和表示方法，实现了图的遍历和最短路径算法。

5. 排序算法：掌握了冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序等排序算法的原理和实现。

实验操作在每次实验中，我都认真阅读了实验指导书，并按照指导书上的要求进行了实验操作。

通过自己的努力，我成功地实现了实验要求，并得到了正确的结果。

实验操作中，我尽量养成了规范的编程习惯，包括良好的命名、合理的代码结构和注释等。

这有助于提高代码的可读性和可维护性。

实验收获通过实验，我对数据结构和算法有了更深入的理解，巩固了相关知识。

在实验过程中，我遇到了一些问题，并学会了解决它们。

同时，实验也锻炼了我的编程能力和解决问题的能力。

通过不断地思考和实践，我提高了自己的代码质量和效率，并学会了如何写出更优雅的代码。

反思遇到的问题在实验过程中，我遇到了一些问题，其中包括以下几点：1. 对于一些复杂的数据结构和算法，理解起来较为困难。

我需要花费更多的时间来学习和掌握这些内容。

2. 在某些情况下，实验指导书的说明不够清晰。

我需要仔细阅读并进行补充学习，以理解实验的要求和实现思路。

3. 在编写代码时，我有时会犯一些低级错误，比如数组越界、指针错误等。

我需要更加细心和谨慎地编写代码，以避免这些错误的发生。

改进方法为了提升自己的学习效果和编程能力，我计划采取以下改进方法：1. 增加学习时间。

数据结构图知识点总结高中

数据结构图知识点总结高中一、线性结构1. 线性表线性表是数据结构中最基本的一种结构，它是由零个或多个数据元素构成的有限序列。

其中每个数据元素都只有一个前驱元素和一个后继元素，除了第一个和最后一个元素外，其他元素都有且仅有一个前驱和一个后继。

线性表有两种基本的存储结构，分别是顺序存储结构和链式存储结构。

顺序存储结构是利用一组地址连续的存储单元来存放线性表的数据元素，而链式存储结构是通过指针来表示数据元素之间的逻辑关系。

2. 栈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。

栈有一个被称为栈顶的元素，只能在栈顶进行插入和删除操作。

栈有两种经典的存储结构，分别是顺序栈和链式栈。

顺序栈是利用数组来实现栈的存储和操作，而链式栈则是利用链表来实现栈的存储和操作。

3. 队列队列也是一种特殊的线性表，它只能在表的两端进行插入和删除操作。

队列有一个被称为队头和队尾的元素，只能在队头进行删除操作，只能在队尾进行插入操作。

队列也有两种经典的存储结构，分别是顺序队列和链式队列。

顺序队列是利用数组来实现队列的存储和操作，而链式队列则是利用链表来实现队列的存储和操作。

4. 串串是线性表的一种特殊形式，它是由零个或多个字符构成的有限序列。

串的存储结构有两种常见的形式，分别是顺序存储结构和链式存储结构。

顺序存储结构是利用数组来存储串的字符序列，而链式存储结构是利用链表来存储串的字符序列。

二、非线性结构1. 树树是一种非线性结构，它是由n (n ≥ 1) 个节点组成的有限集合，这些节点之间存在着明确的层次关系。

树的存储结构通常有两种形式，分别是双亲表示法和孩子表示法。

双亲表示法通过数组来存储树的节点和节点之间的关系，而孩子表示法则通过链表来存储树的节点和节点之间的关系。

树有许多种特殊形式，如二叉树、平衡二叉树、多路查找树等。

其中，二叉树是一种特殊的树，它的每个节点最多有两个子节点，这两个子节点被称为左子树和右子树。

2. 图图是一种非线性结构，它是由一组顶点和一组边组成的数据结构。

数据结构实训总结

数据结构实训总结1. 引言数据结构是计算机科学中最基础、最重要的课程之一。

通过实训课程的学习和实践，我对数据结构的理论知识有了更深入的了解，并且在实际项目中应用这些知识，提高了我的编程能力和问题解决能力。

本文将总结我在数据结构实训中的学习经验和收获。

2. 实训内容2.1 实训目标本次数据结构实训的目标是通过实践掌握常见的数据结构，包括线性表、栈、队列、树和图等，并能够灵便运用这些数据结构解决实际问题。

2.2 实训任务在实训过程中，我们完成为了以下任务：- 实现线性表的顺序存储结构和链式存储结构，并比较它们的优缺点。

- 实现栈和队列的顺序存储结构和链式存储结构，并掌握它们的应用场景。

- 实现二叉树的链式存储结构和遍历算法，包括前序遍历、中序遍历和后序遍历。

- 实现图的邻接矩阵表示和邻接表表示，并掌握图的遍历算法，如深度优先搜索和广度优先搜索。

3. 实训经验和收获3.1 理论知识与实践结合通过实训课程，我深刻体味到理论知识与实践的结合是学习数据结构的有效途径。

在实际项目中应用数据结构，我更加理解了数据结构的本质和作用，加深了对数据结构的理解。

3.2 问题解决能力的提升在实训过程中，我们遇到了许多问题，如算法设计、数据结构选择和程序调试等。

通过解决这些问题，我提高了自己的问题解决能力和调试技巧，学会了从多个角度思量和分析问题，并找到最优的解决方案。

3.3 团队合作意识的培养在实训项目中，我们需要与同学合作完成任务，包括代码编写、测试和调试等。

通过团队合作，我学会了与他人沟通、协调和分工合作，培养了团队合作意识和能力。

4. 实训成果展示在实训过程中，我完成为了以下成果：- 实现了线性表的顺序存储结构和链式存储结构，并比较了它们的优缺点。

- 实现了栈和队列的顺序存储结构和链式存储结构，并了解了它们的应用场景。

- 实现了二叉树的链式存储结构和遍历算法，包括前序遍历、中序遍历和后序遍历。

- 实现了图的邻接矩阵表示和邻接表表示，并掌握了图的遍历算法，如深度优先搜索和广度优先搜索。

图的知识点总结归纳

图的知识点总结归纳图是计算机科学中常用的数据结构之一，它由节点和边组成。

在图论中，图被用于描述各种实际问题，如社交网络、路线规划、电子电路等。

本文将对图的基本概念、表示方法、遍历算法和常见应用进行总结和归纳。

一、基本概念1. 节点（Vertex）：图中最基本的元素，也称为顶点。

每个节点可以有零个或多个与之相连的边。

2. 边（Edge）：连接节点的线段，表示节点之间的关系。

边可以有方向，即有向边，也可以无方向，即无向边。

3. 路径（Path）：通过一系列节点和边依次连接起来的序列，用于描述节点间的连通性。

4. 路径长度（Path Length）：路径上经过的边的数量。

若路径上没有重复节点，则路径长度即为路径经过的节点数量减一。

5. 环（Cycle）：起点和终点相同的路径，也称为回路。

6. 连通图（Connected Graph）：图中任意两个节点之间都存在路径的图。

7. 强连通图（Strongly Connected Graph）：有向图中，任意两个节点之间都存在双向路径的图。

8. 网络（Network）：带有权值的图，边上的权值代表节点间的相关程度或距离。

二、表示方法1. 邻接矩阵（Adjacency Matrix）：使用二维数组来表示节点之间的关系。

矩阵中的元素表示边的存在与否，可以是布尔值或权值。

2. 邻接表（Adjacency List）：使用链表等数据结构来表示每个节点相邻节点的集合。

每个节点存储一个指向相邻节点的指针。

三、遍历算法1. 深度优先搜索（Depth First Search，DFS）：从起始节点开始，不断沿着一条路径探索直到无法继续，然后回溯到前一个节点继续探索其他路径。

2. 广度优先搜索（Breadth First Search，BFS）：从起始节点开始，逐层遍历相邻节点，保证先访问离起始节点近的节点。

四、常见应用1. 最短路径算法：用于寻找两个节点之间路径长度最短的算法，如迪杰斯特拉算法（Dijkstra's Algorithm）和弗洛伊德算法（Floyd's Algorithm）。

《数据结构之图》相关知识点总结

第5章图●图的定义①图由顶点集V和边集E组成，记为G=（V，E），V(G)是图G中顶点的有穷非空集合，E(G)是图G中顶点之间变得关系集合，|V|表示顶点个数，也称图的阶，|E|表示边数（线性表和树都可以是空的，但图可以只有一个顶点没有边）②有向图：弧是顶点的有序对，记为<v,w>，v,w是顶点,v是弧尾，w是弧头，从顶点v到顶点w的弧。

无向图：边是顶点的无序对，记为(v,w)③简单图：一个图满足：不存在重复边；不存在顶点到自身的边。

多重图相对于简单图定义④完全图：无向图中，任意两顶点之间存在边，称为完全无向图。

N个顶点的无向完全图有n(n-1)/2条边。

在有向图中，任意两顶点之间存在方向相反的两条弧，称为有向完全图，N 个顶点的有向完全图有n(n-1)条边。

⑤连通图：在无向图中任意两顶点都是连通的。

无向图中的极大连通子图称为连通分量。

极大要求连通子图包含其所有的边和顶点，极小连通子图既要保持图连通，又要保持边数最少⑥在有向图中任意两顶点v,w，存在从顶点v到顶点w和从顶点w到顶点v两条路径，这种图称为强连通图。

有向图的极大强连通子图称为有向图的强连通分量。

⑦生成树：①包含图中所有顶点n，②生成树有n-1条边, ③任意两点连通。

对生成树而言，砍去一条边变成非连通图，加上一条边形成一个回路。

在非连通图中，连通分量的生成树构成了非连通图的生成森林。

⑧顶点的度：以该顶点为端点的边的数目。

无向图的全部顶点的度之和等于边数的两倍。

有向图的度等于出度和入度之和，入度是以该顶点为终点的有向边的数目，出度是以该顶点为起点的有向边的数目。

有向图的全部顶点的入度之和和出度之和相等且等于边数。

⑨图中每条边可以标上具有某种含义的数值，该数值称为边的权值。

带有权值的图称为网。

○10对于无向图G=(V, {E})，如果边(v，v’)∈E，则称顶点v，v’互为邻接点，即v，v’相邻接。

边(v，v’)依附于顶点v 和v’，或者说边(v, v’)与顶点v 和v’相关联。

数据结构的图知识点总结

数据结构的图知识点总结图是一种重要的数据结构，它在计算机科学中有着广泛的应用。

图是由节点和边组成的一种数据结构，用来表示各种复杂的关系和网络结构。

在图中，节点表示实体或对象，而边表示节点之间的关系。

图可以表示各种复杂的关系，比如社交网络中的朋友关系、交通网络中的路径、电子电路中的连接等等。

图的基本概念图是由节点和边组成的一种数据结构。

节点是图中的基本单位，它表示实体或对象。

边是节点之间的连接关系，它表示节点之间的关系。

图可以分为有向图和无向图两种。

在有向图中，边有方向，表示一个节点指向另一个节点的关系；在无向图中，边没有方向，表示两个节点之间的相互关系。

图的表示方法图可以用多种方法来表示。

最常见的表示方法是邻接表和邻接矩阵。

邻接表是一种以链表的形式存储图的表示方法，对于每个节点，用一个链表来存储与其相邻的节点。

邻接矩阵是一种用二维数组来表示图的方法，对于每一对节点，用一个矩阵元素来表示它们之间的边。

图的遍历图的遍历是指从图中的一个节点出发，按照一定规则依次访问图中的所有节点。

图的遍历有两种常见的方式，深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。

深度优先搜索是一种递归的方式，从起始节点开始，依次访问其相邻的节点，直到所有可达的节点都被访问到为止。

广度优先搜索是一种迭代的方式，从起始节点开始，依次访问其所有相邻的节点，直到所有可达的节点都被访问到为止。

图的最短路径算法图的最短路径算法是解决图中节点之间最短路径的问题。

最短路径算法包括迪杰斯特拉算法（Dijkstra算法）和弗洛伊德算法（Floyd算法）。

迪杰斯特拉算法是一种用于解决单源最短路径的算法，它采用贪心策略，逐步确定所有节点的最短路径。

弗洛伊德算法是一种用于解决所有节点之间最短路径的算法，它采用动态规划的策略，逐步确定所有节点之间的最短路径。

图的最小生成树算法图的最小生成树算法是解决图中最小生成树的问题。

最小生成树是指包含图中所有节点的树，并且具有最小的权值和。

数据结构实践周心得体会

一、前言时光荏苒，转眼间数据结构实践周已经结束。

在这段时间里，我们深入学习了数据结构的基本概念、原理和应用，通过实践操作，提高了自己的编程能力和解决问题的能力。

以下是我对本次实践周的心得体会。

二、实践周收获1. 理论知识与实践相结合在实践周之前，我对数据结构只有一些初步的了解。

通过老师的讲解和自学，我掌握了数据结构的基本概念和原理。

但在实际操作中，我发现理论知识与实际应用之间还存在一定的差距。

通过实践，我学会了如何将理论知识运用到实际编程中，提高了自己的编程能力。

2. 提高编程能力在实践周中，我们完成了多个数据结构的实现，如线性表、栈、队列、链表、树、图等。

在实现这些数据结构的过程中，我学会了如何编写代码，如何调试程序，如何优化算法。

这些经验对我今后的学习和工作都具有很大的帮助。

3. 培养解决问题的能力在实践周中，我们遇到了许多问题，如算法设计、代码优化、数据结构应用等。

通过查阅资料、与同学讨论、请教老师等方式，我们逐渐解决了这些问题。

这个过程锻炼了我们的思维能力和解决问题的能力。

4. 团队合作精神在实践周中，我们分组进行项目开发。

在团队合作过程中，我们学会了如何与队友沟通、协作，共同完成任务。

这种团队合作精神对我们的未来发展具有重要意义。

三、实践周感悟1. 勤奋学习，不断提高数据结构是计算机科学的基础课程，学好数据结构对我们的未来发展至关重要。

在今后的学习中，我要继续努力，不断提高自己的编程能力和解决问题的能力。

2. 注重实践，理论联系实际理论知识是基础，但只有将理论知识运用到实际中，才能真正掌握。

在今后的学习中，我要注重实践，将所学知识应用到实际项目中。

3. 培养良好的编程习惯在实践周中，我认识到良好的编程习惯对于提高编程效率至关重要。

我要养成良好的编程习惯，如代码规范、注释清晰、代码复用等。

4. 培养团队合作精神团队合作精神在现代社会中越来越受到重视。

在今后的学习和工作中，我要学会与队友沟通、协作，共同完成任务。

数据结构实验报告总结

数据结构实验报告总结设计题目：模拟计算器程序学生姓名：谢先斌系别：计算机与通信工程学院专业：计算机科学与技术班级：1班学号：541007010144指导教师：卢冰李晔XX 年 6 月 21 日郑州轻工业学院课程设计任务书题目模拟计算器程序专业、班级计算机科学与技术10-01班学号541007010144 姓名谢先斌主要内容：设计一个模拟计算器的程序，要求能对包含加、减、乘、除、括号运算符及SQR和ABS函数的任意整型表达式进行求解。

基本要求：要检查有关运算的条件，并对错误的条件产生报警。

主要参考资料：严蔚敏吴伟民编著《数据结构(C语言版)》清华大学出版社第44页栈、第52页表达式求值完成期限： XX年6月21日指导教师签名：课程负责人签名：XX年 6月 21 日一、设计题目模拟计算器的程序设计一个模拟计算器的程序，要求能对包含加、减、乘、除、括号运算符及SQR和ABS函数的任意整型表达式进行求解。

设计要求：要检查有关运算的条件，并对错误的条件产生报警。

二、算法设计的思想本程序设计主要是应用了栈，利用栈的“先进后出”原理，建立了两个栈，分别为运算符栈pOStack和运算数栈pDStack。

算法的基本思想(参考课本p53页)是：(1) 首先置操作数栈为pDStack空栈，表达式起始符为“=”，位运算符栈的栈底元素;(2) 依次读入表达式中的每个字符，若是操作数则进入pDStack栈，若是运算符则和pOStack栈的栈定运算符比较优先权后作相应操作，直到整个表达式求值完毕(即pOStack栈的栈定元素和当前读入的字符均为“=” )。

三、算法的流程图本程序的流程如下附图1所示：附图1 程序流程图四、算法设计分析首先创建了两个栈：typedef struct OPStack //定义运算符栈{char opStack;int top;}OPStack, *pOPStack;typedef struct DATAStack //定义运算数栈{double stack;int top;}DATAStack, *pDATAStack;来分别存放运算符和运算数。

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。

数据结构实验总结报告

数据结构实验总结报告数据结构实验总结报告⼀、调试过程中遇到哪些问题？（1）在⼆叉树的调试中，从⼴义表⽣成⼆叉树的模块花了较多时间调试。

由于⼀开始设计的⼴义表的字符串表⽰没有思考清晰，处理只有⼀个孩⼦的节点时发⽣了混乱。

调试之初不以为是设计的问题，从⽽在代码上花了不少时间调试。

⽬前的设计是：Tree = Identifier(Node,Node)Node = Identifier | () | TreeIdentifier = ASCII Character例⼦：a(b((),f),c(d,e))这样便消除了歧义，保证只有⼀个孩⼦的节点和叶节点的处理中不存在问题。

（2）Huffman树的调试花了较长时间。

Huffman编码本⾝并不难处理，⿇烦的是输⼊输出。

①Huffman编码后的⽂件是按位存储的，因此需要位运算。

②⽂件结尾要刷新缓冲区，这⾥容易引发边界错误。

在实际编程时，⾸先编写了屏幕输⼊输出（⽤0、1表⽰⼆进制位）的版本，然后再加⼊⼆进制⽂件的读写模块。

主要调试时间在后者。

⼆、要让演⽰版压缩程序具有实⽤性，哪些地⽅有待改进？（1）压缩⽂件的最后⼀字节问题。

压缩⽂件的最后⼀字节不⼀定对齐到字节边界，因此可能有⼏个多余的0，⽽这些多余的0可能恰好构成⼀个Huffman编码。

解码程序⽆法获知这个编码是否属于源⽂件的⼀部分。

因此有的⽂件解压后末尾可能出现⼀个多余的字节。

解决⽅案：①在压缩⽂件头部写⼊源⽂件的总长度（字节数）。

需要四个字节来存储这个信息（假定⽂件长度不超过4GB）。

②增加第257个字符（在⼀个字节的0~255之外）⽤于EOF。

对于较长的⽂件，会造成较⼤的损耗。

③在压缩⽂件头写⼊源⽂件的总长度%256的值，需要⼀个字节。

由于最后⼀个字节存在或不存在会影响⽂件总长%256的值，因此可以根据这个值判断整个压缩⽂件的最后⼀字节末尾的0是否在源⽂件中存在。

（2）压缩程序的效率问题。

在编写压缩解压程序时①编写了屏幕输⼊输出的版本②将输⼊输出语句⽤位运算封装成⼀次⼀个字节的⽂件输⼊输出版本③为提⾼输⼊输出效率，减少系统调⽤次数，增加了8KB的输⼊输出缓存窗⼝这样⼀来，每写⼀位⼆进制位，就要在内部进⾏两次函数调⽤。

数据结构总结

第一章用计算机处理的实际问题可分为两大类问题：数值计算非数值计算现实中对象之间的关系：线性关系，层次关系，网状关系数据结构定义: 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简单定义为：相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。

基本概念和术语⏹数据（data)—所有能输入到计算机中去的描述客观事物的符号⏹数据元素（data element）—数据的基本单位，也称节点（node）或记录（record）⏹数据项（data item）—有独立含义的数据最小单位，也称域(field)⏹数据结构（data structure)—数据元素和数据元素关系的集合根据数据元素间关系的基本特性，有四种基本数据结构集合——数据元素间除―同属于一个集合‖外，无其它关系线性结构——一个对一个，如线性表、栈、队列树形结构——一个对多个，如树图状结构或网状结构——多个对多个，如图；数据的逻辑结构—指抽象反映数据元素的逻辑关系。

数据的逻辑结构有两大类：⏹线性结构：线性表⏹非线性结构：树和图数据的存储（物理）结构—数据的逻辑结构在计算机存储器中的实现。

存储结构分为：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间的逻辑关系链式存储结构——借助指示元素存储地址的指针表示数据元素间的逻辑关系索引存储方法散列存储方法数据的逻辑结构与存储结构密切相关逻辑结构存储结构数据结构的研究内容●研究数据之间的相互关系，即数据的组织形式，包括：⏹数据元素之间的逻辑关系，也称为数据的逻辑结构(Logical structure)。

⏹数据元素及其关系在计算机存储器内的表示，称为数据的存储结构。

●数据的运算，即基于某种存储结构对数据施加的操作或运算。

算法：通俗地讲，一个算法就是一种解题方法更严格地说，算法是由若干条指令组成的有穷序列算法必须满足下述准则：重要特性输入：具有0个或多个输入的外界量。

输出：至少产生一个输出。

2024版《数据结构图》ppt课件

重要性
良好的数据结构可以带来更高的运行或存储效率，是算法设计的基础，对程序设计的成败起到关键作用。
常见数据结构类型介绍
线性数据结构
如数组、链表、栈、队列等，数据元素之间存
在一对一的关系。
树形数据结构
如二叉树、多叉树、森林等，数据元素之间存
在一对多的关系。
图形数据结构
由顶点和边组成，数据元素之间存在多对多的
队列定义、特点及应用场景
队列的特点只能在队尾进行插入操作，队头进行删除操作。
队列是一种双端开口的线性结构。
队列定义、特点及应用场景
应用场景操作系统的任务调度。缓冲区的实现，如打印机缓冲区。
队列定义、特点及应用场景
广度优先搜索（BFS）。
消息队列和事件驱动模型。
串定义、基本操作及实现方法
最短路径问题求解图中两个顶点之间的最短路径，即路径上边的权值之和最小。
3
算法介绍 Prim算法、Kruskal算法、Dijkstra算法、Floyd 算法等。
拓扑排序和关键路径问题探讨
拓扑排序
对有向无环图（DAG）进行排序，使得对每一条有向边(u,v)，均有
u在v之前。
关键路径问题
求解有向无环图中从源点到汇点的最长路径，即关键路径，它决
遍历二叉树和线索二叉树
遍历二叉树
先序遍历、中序遍历和后序遍历。遍历算法可以采用递归或非递归方式实现。
VS
线索二叉树
利用二叉链表中的空指针来存放其前驱结点和后继结点的信息，使得在遍历二叉树时可以利用这些线索得到前驱和后继结点，从而方便地遍历二叉树。
树、森林与二叉树转换技巧
树转换为二叉树
加线、去线、层次调整。将树中的每个结点的所有孩子结点用线连接起来，再去掉与原结点相连的线，最后将整棵树的层次进行调整，使得每个结点的左子树为其第一个孩子，右子树为其兄弟结点。

数据结构实验报告总结

数据结构实验报告总结引言：在学习计算机科学与技术的过程中，数据结构是一个重要的基础课程。

通过实验课的学习，我们不仅可以理解和掌握数据结构的基本概念，还能够通过实践运用所学知识解决实际问题。

本文将对数据结构实验进行总结，介绍实验过程中的收获和体会。

第一章：实验背景与目的本次实验的背景是通过对各种数据结构的实际操作，了解不同数据结构在不同场景下的应用特点。

实验目的是培养我们对数据结构的理论知识与实际运用的能力，锻炼编程与调试的技巧。

第二章：数据结构实验内容与方法本次实验包括线性表、栈、队列、树、图等多个实验，每个实验通过使用不同数据结构解决相关问题。

我们使用C语言进行编程，并运用相应的算法来实现各种数据结构的基本操作。

实验过程中，我们需要运用已学习的数据结构知识，并进行算法设计与分析。

第三章：实验过程与结果在实验过程中，我们首先针对每个数据结构的特点，进行算法设计。

然后，通过编写程序实现算法，并进行调试。

在方法上，我们采用逐步调试的方法，先验证算法的正确性，再进行性能测试。

实验结果表明，我们所实现的数据结构能够解决相关问题，并具有较好的性能。

测试数据的输入规模和复杂度也对运行时间和内存占用有一定的影响。

第四章：实验中的收获与体会通过实验，我们对数据结构的理论知识有了更加深刻的理解。

实践中，我们不仅解决了各种具体问题，还培养了思考和解决问题的能力。

在具体的实验环节中，编程与调试的过程让我们学会了如何运用所学知识解决实际的、复杂的问题。

在实验报告的撰写中，我们进一步锻炼了书面表达的能力。

结论：通过本次数据结构实验，我们深入学习和理解了各种数据结构和算法，锻炼了编程和调试的技巧。

实验中，我们不仅仅是在机械地运用数据结构知识，更是在思考和探索如何将所学知识应用到具体问题中。

这次实验让我们见识到数据结构的强大和灵活性，同时也让我们意识到实践的重要性。

通过实验的整个过程，我们对计算机科学的实际应用有了更深刻的认识，也为以后的学习与工作打下了坚实的基础。