数据结构与算法个人总结
数据结构心得体会(精选3篇)
数据结构心得体会(精选3篇)数据结构心得体会要怎么写，才更标准规范？根据多年的文秘写作经验，参考优秀的数据结构心得体会样本能让你事半功倍，下面分享【数据结构心得体会(精选3篇)】相关方法经验，供你参考借鉴。
数据结构心得体会篇1数据结构是计算机科学的核心部分，它涉及到如何组织和处理数据的问题。
在学习数据结构的过程中，我深感其重要性和实用性。
在这篇文章中，我将分享我的数据结构学习心得。
首先，数据结构的基础知识对我来讲是极其关键的。
学习数据结构，让我明白了计算机如何处理数据，以及如何通过不同的数据结构实现不同的算法。
例如，当我学习线性结构中的数组时，我了解到了如何使用数组存储和访问数据，以及如何使用数组实现线性搜索。
其次，我认识到数据结构的灵活运用至关重要。
例如，栈和队列这两种数据结构看似相似，但它们在应用场景上有所不同。
栈适合处理后进先出的情况，而队列则适用于先进先出的场景。
这使我明白了在问题解决过程中，如何选择合适的数据结构以达到最优效果。
此外，通过学习数据结构，我也领悟到编程思维的重要性。
数据结构不仅仅是算法的实现，更是编程思维的一种锻炼。
数据结构的学习让我学会了如何将问题抽象为数据，并使用合适的数据结构解决问题。
最后，我发现数据结构的学习过程是充满挑战的。
理解数据结构需要时间和实践。
有时候，即使理解了数据结构的理论，但在实际编程中却并不容易。
这就需要我们不断地练习，找出问题，并解决问题。
总的来说，学习数据结构使我更好地理解了计算机如何处理数据，以及如何通过不同的数据结构实现不同的算法。
同时，我也学会了如何灵活运用数据结构，并认识到编程思维的重要性。
尽管学习过程中充满了挑战，但我相信，只要我们持之以恒，就能不断提升自己的编程能力。
数据结构心得体会篇2数据结构心得体会时间如白驹过隙，一眨眼，已过去了两个春秋。
记得当时选择第一专业的时候，内心充满了纠结，不知道自己真正想要什么，而这种自我探索正是踏入大学的门槛所要面对的第一个挑战。
数据结构与算法分析总结
数据结构与算法分析总结在计算机科学的广袤领域中，数据结构与算法如同基石，支撑着整个程序设计和系统开发的大厦。
它们是解决问题的工具，是优化性能的关键，也是衡量一个程序员能力的重要标准。
数据结构，简单来说，就是数据的组织方式。
想象一下，我们有一堆物品需要整理存放，是把它们随意堆在一起，还是按照一定的规则分类放置呢？这就是数据结构要解决的问题。
常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图等等。
数组是一种最简单也最常用的数据结构。
它就像是一排整齐的格子，每个格子都有一个固定的编号，通过编号可以快速访问到对应的数据。
但是，数组的大小在创建时就确定了，如果要添加或删除元素，可能会比较麻烦。
链表则不同，它像是一串珠子，每个珠子（节点）包含数据和指向下一个节点的指针。
链表的优点是添加和删除元素比较方便，但是访问特定位置的元素就没有数组那么高效了。
栈和队列也有各自的特点。
栈遵循“后进先出”的原则，就像往一个桶里放东西，最后放进去的最先拿出来。
队列则是“先进先出”，好比排队买票，先到的先买。
树是一种层次结构的数据结构，比如二叉树、二叉搜索树等。
二叉搜索树可以快速地查找、插入和删除数据，其效率比简单的遍历要高得多。
图则用于表示多对多的关系，比如社交网络中人与人的关系。
算法呢，是解决问题的步骤和方法。
比如排序算法，有冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序等等。
冒泡排序就像水里的泡泡，每次比较相邻的两个元素，如果顺序不对就交换位置，一轮下来最大的元素就“浮”到了末尾。
插入排序则是把待排序的元素一个个插入到已经有序的部分中。
选择排序是每次从待排序的元素中选择最小的放到已排序的开头。
而快速排序则是通过选择一个基准元素，将数组分成两部分，然后对这两部分分别进行排序。
算法的效率是一个重要的考量因素。
我们通常用时间复杂度和空间复杂度来衡量。
时间复杂度表示算法运行所需的时间与数据规模之间的关系，常见的有 O(1)、O(n)、O(nlogn) 等。
数据结构与算法总结
数据结构与算法总结数据结构与算法是计算机科学的核心内容之一，它是程序设计与算法分析的基础。
掌握数据结构与算法能够提高程序的效率和性能，从而更好地解决现实生活中的问题。
在本文中，我将对数据结构与算法进行总结，包括其定义、分类、常见的数据结构和算法以及其在实际应用中的作用。
首先，数据结构是指数据的组织、管理和存储的方式。
它是实现算法的基础，能够在内存中高效地存储和处理数据。
数据结构可以分为线性结构和非线性结构两类。
线性结构包括数组、链表、栈和队列等，其中数组是最简单和最基础的数据结构，而链表则具有灵活性和动态性。
非线性结构包括树、图和堆等，其中树是一种常用的非线性结构，具有良好的层次结构和递归性质。
其次，算法是指对特定问题求解步骤的描述。
它是解决问题的有效方法，可以用于、排序、图像处理等各种计算任务。
算法的效率通常通过时间复杂度和空间复杂度来衡量，时间复杂度表示算法的执行时间与问题规模的关系，空间复杂度表示算法的内存消耗与问题规模的关系。
常见的算法有穷举法、递归法、贪心法、分治法和动态规划法等，它们各自适用于不同类型的问题。
接下来，我将介绍一些常见的数据结构和算法。
首先是数组，它是一种连续存储的线性结构，可以随机访问元素，但插入和删除操作效率较低。
其次是链表，它是一种通过指针连接的动态存储结构，支持快速插入和删除，但访问元素需遍历链表。
再次是栈和队列，它们是特殊的线性结构，栈是后进先出的数据结构，队列是先进先出的数据结构。
树是一种非线性结构，常见的有二叉树、平衡树和红黑树等，它们具有快速查找和插入的特点。
图是一种复杂的非线性结构，包括有向图和无向图，用于表示各种关系和网络。
最后是堆，它是一种特殊的树形结构，常用于实现优先队列和堆排序。
在算法方面，穷举法是一种暴力求解的方法，通过枚举所有可能的解来找到最佳解，但其时间复杂度较高。
递归法是一种通过将问题分解成子问题来求解的方法，常用于解决树和图等复杂的问题。
数据结构心得体会(6篇)
数据结构心得体会(6篇)心得体会是一种产生感想之后写下的文字，主要作用是用来记录自己的所思所感，是一种读书和学习实践后所写的感受文字，以下是我为大家收集的数据结构心得体会(6篇)，仅供参考，欢迎大家阅读。
篇一数据结构心得体会通过本次课程设计，对图的概念有了一个新的熟悉，在学习离散数学的时候，总觉得图是很抽象的东西，但是在学习了《数据结构与算法》这门课程之后，我渐渐地体会到了其中的奥妙，图能够在计算机中存在，首先要捕获他有哪些详细化、数字化的信息，比如说权值、顶点个数等，这也就说明白想要把生活中的信息转化到计算机中必需用数字来完整的构成一个信息库，而图的存在，又涉及到了顶点之间的联系。
图分为有向图和无向图，而无向图又是有向图在权值双向相等下的一种特例，如何能在计算机中表示一个双向权值不同的图，这就是一件很奇妙的事情，经过了思索和老师同学的关心，我用edges[i][j]=up和edges[j][i]=up 就能实现了一个双向图信息的存储。
对整个程序而言，Dijkstra算法始终都是核心内容，其实这个算法在实际思索中并不难，或许我们谁都知道找一个路径最短的方法，及从顶点一步一步找最近的路线并与其直接距离相比较，但是，在计算机中实现这么一个很简洁的想法就需要涉及到许多专业学问，为了完成设计，在前期工作中，基本都是以学习C语言为主，所以铺张了许多时间，比如说在程序中，删除顶点和增加顶点的模块中都有和建图模块相互重复的函数，但是由于技术的缘由，只能做一些很累赘的函数，可见在调用学问点，我没有把握好。
不过，有了这次课程设计的阅历和教训，我能够很清晰的对自己定一个合适的水平，而且在这次课程设计中我学会了运用两个新的函数sprintf（）和包涵在#include头文件中的输入函数。
由于课程设计的题目是求最短路径，原来是想通过算法的实现把这个程序与交通状况相连，但是由于来不及查找各地的信息，所以，这个方案就没有实现，我信任在以后有更长时间的状况下，我会做出来的。
数据结构与算法课程总结
数据结构与算法课程总结在这个快速发展的数字时代，数据的处理和管理变得尤为重要。
为了提高数据的操作效率和解决实际问题，数据结构与算法成为计算机科学中不可或缺的学科。
本文将对我在学习数据结构与算法课程中所获得的知识和技能进行总结。
一、引言数据结构与算法是计算机科学中的两个重要方向。
数据结构是指将数据以特定的方式组织起来，以便有效地访问和操作数据。
而算法则是通过特定的步骤和规则解决问题的方法。
学习数据结构与算法课程，不仅可以提高编程效率和代码质量，还能培养我们的思维能力和解决问题的能力。
二、基础知识首先，在数据结构方面，我们学习了线性数据结构如数组、链表、栈和队列，以及非线性数据结构如树、图和堆。
这些数据结构各有特点，在不同的场景中能有针对性地解决问题。
通过学习它们的特点和操作，我们可以更加高效地选择和使用合适的数据结构。
其次，在算法方面，我们学习了排序算法、搜索算法和图算法等。
排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序等，它们能将一组无序的数据按照特定的顺序排列。
搜索算法包括线性搜索和二分搜索，能快速地找到特定的元素。
图算法包括最短路径算法、最小生成树算法等，能解决与图相关的实际问题。
三、应用实践数据结构与算法的学习离不开实践应用。
在课程中，我们通过编程实现各种数据结构和算法，并将其应用到实际问题中。
这些实践项目让我更加深入地理解了数据结构和算法的原理，并提高了我的编程能力。
举例来说，当我们要解决一个任务调度的问题时，可以使用优先队列这种数据结构。
通过合理地安排任务的优先级，我们可以高效地完成任务调度。
另外，当我们需要对一大批数据进行排序时，我们可以选择快速排序算法，它具有较快的速度和较好的稳定性。
四、心得体会通过学习数据结构与算法课程，我深刻体会到数据结构和算法对于程序设计的重要性。
良好的数据结构和高效的算法，能够提高程序的性能、减少资源的消耗，并且更容易维护和调试。
此外，数据结构与算法的学习也培养了我的分析和解决问题的能力。
数据结构与算法课程学习总结熟练运用常见数据结构与算法解决问题
数据结构与算法课程学习总结熟练运用常见数据结构与算法解决问题数据结构与算法课程的学习是计算机科学与技术专业中非常重要的一门课程，它是我们在编程过程中所必须掌握的基础知识。
在这门课程中，我学到了许多常见的数据结构与算法，并且通过实践的方式熟练地运用这些知识解决问题。
本文将对我的学习总结以及对于常见数据结构与算法的应用进行详细的阐述。
首先，在学习数据结构与算法的过程中，最基础的内容就是各种数据结构的概念与实现。
我学习了数组、链表、栈、队列、树等常见的数据结构，并且在实践中熟练地应用它们解决问题。
例如，在解决一个排序问题时，我可以选择使用数组或链表来存储数据，然后使用快速排序、归并排序等算法来实现排序功能。
通过学习这些数据结构的原理与实现方式，我能够更加清楚地理解它们的特点和适用场景，能够根据问题的需求选择最合适的数据结构来解决问题。
其次，算法是数据结构的灵魂。
在课程中，我学习了常见的排序算法，包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。
通过掌握这些排序算法的原理和实现方式，我能够在解决排序问题时快速地选择最适合的算法，并且熟练地实现它们。
除了排序算法，我还学习了查找算法、图算法等其他常见算法。
通过学习这些算法，我能够更好地理解算法的思想和实现方式，为解决各种问题提供了良好的基础。
在实际应用中，数据结构与算法常常被用于解决各种实际问题。
例如，在一个学生成绩管理系统中，我们可以使用链表来存储学生的信息，使用排序算法对学生成绩进行排序，使用查找算法找到特定学生的成绩等。
又如，在一个图像处理软件中，我们可以使用图算法来实现图片的旋转、缩放等操作。
通过学习数据结构与算法，我能够更加灵活地运用它们解决各种实际问题，并且能够根据问题的特点选择最优的算法来提高程序的效率。
除了基础的数据结构与算法，我还学习了一些进阶的内容，如动态规划、贪心算法、回溯算法等。
这些内容通常被用于解决一些复杂的问题，例如0/1背包问题、旅行商问题等。
数据结构与算法学习经验心得分享
数据结构与算法学习经验心得分享在计算机科学领域中，数据结构与算法是重要的基础知识。
它们不仅被用于解决实际问题，也是编程面试中的热门话题。
本文将分享我在学习数据结构与算法过程中积累的经验与心得。
一、充分理解基本概念在学习数据结构与算法之前，首先需要充分理解相关的基本概念。
例如，什么是数组、链表、栈和队列，它们的特性和应用场景是什么？什么是二叉树、图和哈希表，它们的优势和劣势是什么？了解这些基本概念将为后续的深入学习打下坚实的基础。
二、刷题提升编程能力数据结构与算法的学习离不开实践，而刷题是提升自己编程能力的有效途径。
选择优质的题目进行刷题，能锻炼我们理解和应用数据结构与算法的能力。
起初，可以选择一些简单的题目，逐步提升难度。
同时，还需学会从面试官的角度去理解问题，考虑时间和空间复杂度的优化，这将帮助培养解决实际问题的能力。
三、多思考多讨论在学习过程中，多思考、多讨论对于加深理解是很重要的。
可以尝试通过自己的方式解决问题，然后与他人交流分享。
这样将使我们从多个角度去理解同一个问题，加深对数据结构与算法的理解。
此外，也可以参加相关的线上社区或者技术讨论会，与其他的学习者互相学习、交流，不断提高自己。
四、合理使用学习资源数据结构与算法的学习资源很多，例如书籍、在线课程、博客等。
重要的是选择合适并质量较高的学习资源。
有些资源会提供对应的学习路线图，这有助于我们系统地学习知识。
同时，也可以从一些在线平台或者编程网站找到优质的学习资源和例题。
多样的学习资源能让我们对同一个知识点形成多个角度的理解，更好的掌握数据结构与算法。
五、注重实践项目经验在学习数据结构与算法的同时，注重实际项目经验的积累也是很重要的。
尝试去解决一些实际问题，将学到的算法应用到实际场景中。
可以挑战一些开源项目或者参与一些编程比赛，这将提高我们在实际应用中解决问题的能力。
六、保持学习的持续性数据结构与算法是需要持续学习的知识点，不仅仅是为了应对面试，更是为了提高自己的编程能力。
数据结构与算法学习经验心得分享
数据结构与算法学习经验心得分享在计算机科学领域，数据结构与算法是非常重要的基础知识。
掌握良好的数据结构与算法能力，不仅可以提升程序的效率，还能够解决各种复杂的问题。
在我学习数据结构与算法的过程中，积累了一些经验和心得，现在和大家分享一下。
一、建立坚实的基础学习数据结构与算法首先需要具备一定的编程基础。
熟悉常用的编程语言，理解面向对象编程的思想，以及掌握基本的编码能力是必备的。
此外，还需要了解一些基本的数学概念，如逻辑、集合论、数论等，这些知识将对后续的算法学习有所帮助。
二、选择合适的学习资源在学习数据结构与算法的过程中，选择合适的学习资源是非常重要的。
可以通过参考书籍、在线教程、视频课程等方式进行学习。
但要注意选择权威性、系统性和实用性强的学习资料。
在学习的过程中，可以根据自己的实际情况，选择适合自己的学习路径和学习方法。
三、理论与实践相结合数据结构与算法的学习需要理论与实践相结合。
光看书理论是远远不够的，需要将所学的知识应用到实际编程中。
通过编写各种算法的实现代码，解决实际问题，加深对数据结构与算法的理解与掌握。
同时，要养成多做练习、多思考和多交流的习惯，不断地将所学的算法应用到实际中去，学以致用。
四、刷题锻炼能力在数据结构与算法的学习中，刷题是非常重要的。
通过刷题可以提高思维能力和解决问题的能力。
刷题的过程中，可以选择一些经典的算法题目，例如排序算法、查找算法、图论算法等。
通过多次的练习和思考，逐步掌握各类算法的思路和实现方法。
同时，要注意总结归纳不同题型的解题思路和技巧，为解决类似问题提供参考。
五、参与项目实践在学习的过程中，可以积极参与一些项目实践。
通过参与实际的软件开发项目，了解实际的需求和问题，进一步提升数据结构与算法的应用能力。
在项目实践中，可以尝试使用不同的数据结构和算法，评估其效率和可行性，并根据实际情况进行调整和优化。
六、保持持续学习的态度数据结构与算法是一个庞大而复杂的领域，需要不断地学习和探索。
数据结构心得体会5篇
数据结构心得体会5篇出色的心得体会，我们积累了实践中的智慧和教训，每次写下心得体会，都是一次自我反思和成长的机会，不容错过，以下是本店铺精心为您推荐的数据结构心得体会5篇，供大家参考。
数据结构心得体会篇1数据结构与算法课程设计是计算机科学与技术专业学生的集中实践性环节之一、是学习数据结构与算法理论和实验课程后进行的一次全面的综合练习。
其目的是要达到理论与实际应用相结合，提高学生组织数据及编写程序的能力，使学生能够根据问题要求和数据对象的特性，学会数据组织的方法，把现实世界中的实际问题在计算机内部表示出来并用软件解决问题，培养良好的程序设计技能。
当初拿到这次课程设计题目时，似乎无从下手，但是经过分析可知，对于简单文本编辑器来说功能有限，不外乎创作文本、显示文本、统计文本中字母—数字—空格—特殊字符—文本总字数、查找、删除及插入这几项功能。
于是，我进行分模块进行编写程序。
虽然每个模块程序并不大，但是每个模块都要经过一番思考才能搞清其算法思想，只要有了算法思想，再加上c程序语言基础，基本完成功能，但是，每个模块不可能一次完成而没有一点错误，所以，我给自己定了一个初级目标：用c语言大体描述每个算法，然后经调试后改掉其中明显的错误，并且根据调试结果改正一些算法错误，当然，这一目标实现较难。
最后，经过反复思考，看一下程序是否很完善，如果能够达到更完善当然最好。
并非我们最初想到的算法就是最好的算法，所以，有事我们会而不得不在编写途中终止换用其他算法，但是，我认为这不是浪费时间，而是一种认识过程，在编写程序中遇到的问题会为我们以后编写程序积累经验，避免再犯同样的错误。
但是，有的方法不适用于这个程序，或许会适用于另外一个程序。
所以，探索的过程是成长的过程，是为成功做的铺垫。
经过努力后获得成功，会更有成就感。
在课程设计过程中通过独立解决问题，首先分析设计题目中涉及到的数据类型，在我们学习的数据存储结构中不外乎线性存储结构及非线性存储结构，非线性存储结构中有树型，集合型，图型等存储结构，根据数据类型设计数据结点类型。
学习数据结构心得体会
学习数据结构心得体会研究数据结构心得体会篇一：数据结构研究总结】通过一学期对《数据结构与算法》的研究，我大概了解了基本的数据结构和相应的一些算法。
下面总结一下自己一个学期研究的收获和心得。
数据结构是什么？数据结构是计算机存储和组织数据的方式。
数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。
通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。
数据结构往往与高效的检索算法和索引技术有关。
数据结构的重要性一般认为，一个数据结构是由数据元素依据某种逻辑联系组织起来的。
对数据元素间逻辑关系的描述称为数据的逻辑结构；数据必须在计算机内存储，数据的存储结构是数据结构的实现形式，是其在计算机内的表示。
此外，讨论一个数据结构必须同时讨论在该类数据上执行的运算才有意义。
一个逻辑数据结构可以有多种存储结构，且各种存储结构影响数据处理的效率。
在许多类型的程序的设计中，数据结构的选择是一个基本的设计考虑因素。
许多大型系统的构造经验表明，系统实现的困难程度和系统构造的质量都严重依赖于是否选择了最优的数据结构。
许多时候，确定了数据结构后，算法就容易得到了。
有些时候事情也会反过来，我们根据特定算法来选择数据结构与之适应。
不论哪种情况，选择合适的数据结构都是非常重要的。
选择了数据结构，算法也随之确定，是数据而不是算法是系统构造的关键因素。
这种洞见导致了许多种软件设计方法和程序设计语言的出现，面向对象的程序设计语言就是其中之一。
常见的数据结构1.顺序表：定义：顺序表是在计算机内存中以数组的形式保存的线性表，是指用一组地址连续的存储单元依次存储数据元素的线性结构。
线性表采用顺序存储的方式存储就称之为顺序表。
顺序表是将表中的结点依次存放在计算机内存中一组地址连续的存储单元中。
基本运算：置表空：sqlsetnull（l）判表满：sqlempty（l）求表长：sqllength(l)插入：sqlinsert（l,i,x）按序号取元素：sqlget（l,i）删除：sqldelete(l,i)按值查找：sqllocate(l,x)2.链表：散列表是一种数据结构，其中存在一个对应关系f，使得如果结构中存在与关键字k相等的记录，则必定在f(k)的存储位置上。
数据结构与算法分析总结5则范文
数据结构与算法分析总结5则范文第一篇：数据结构与算法分析总结数据结构和算法设计与分析谈到计算机方面的专业课程，我觉得数据结构算是一门必不可少的课了，它是计算机从业和研究人员了解、开发及最大程度的利用计算机硬件的一种工具。
数据结构与算法分析是两门紧密联系的课程,算法要靠好的数据结构来实现,二者的关系是密不可分的,谈到算法不得不讲数据结构,谈数据结构也不可避免的要了解算法,好的算法一定有一个好的数据结构，很多算法实际上是对某种数据结构实行的一种变换,研究算法也就是研究在实行变换过程中数据的动态性质。
这两门课程分别是我在大二和研一的时候学的，因为它们密切的联系，这里将其放在一起总结如下。
什么是数据结构呢？研究数据的逻辑结构和存储结构（物理结构）以及它们之间的关系，且为该结构定义相应的运算设计相应的算法。
这里的数据是指可输入到计算机能被程序处理的符号的集合。
其中，数据的逻辑结构是指数据之间逻辑关系的描述，逻辑结构的分类有线性结构、树形结构和图结构。
数据的存储结构是指数据在计算机中存储结构，也称为物理结构，它有4类基本的存储映射方法：1.顺序的方法；2.链接的方法；3.索引的方法；4.散列的方法。
在程序设计语言中，数据结构直接反映在数据类型上，比如一个整型变量就是一个节点，根据类型给他分配内存单元。
抽象数据类型：一组值以及在这些值上定义的操作集合，它是描述数据结构的一种理论工具，其特点是把数据结构作为独立于应用程序的一种抽象代数结构。
线性表结构：由一系列元素组成的有序的序列，除了第一个元素和最后一个元素外，每个元素都只有一个直接前趋和直接后继，元素的个数称为线性表的长度。
它的存储方式有顺序存储和链式存储。
顺序存储方式它的优点是存储单元是连续的，适合快速访问元素内容，链表的特点是动态申请内存空间，并通过指针来链接结点，按照线性表的前驱关系把一个个结点链接起来，这样可以动态地根据需要分配内存空间，经常用于插入新结点或删除节点的需要，链表还可以根据结点中指针个数分为单链表、双链表、循环链表等。
数据结构与算法实训课程学习总结
数据结构与算法实训课程学习总结在数据结构与算法实训课程学习总结中，我通过实践和理论知识的结合，深入了解了数据结构与算法的重要性，并掌握了一些常用的数据结构和算法的实现方法。
在本文中，我将回顾我在这门课程中的学习经历，并总结我所获得的知识和技能。
一、课程概述数据结构与算法实训课程旨在培养学生对数据结构和算法的理解和运用能力。
通过实践项目，学生可以掌握常用数据结构（如数组、链表、栈、队列、树等）的基本原理和实现方法，了解各种算法（如查找算法、排序算法、图算法等）的设计思想和性能分析。
二、学习内容1. 数据结构的学习在课程中，我系统学习了各种数据结构，包括线性数据结构和非线性数据结构。
（1）线性数据结构：我学会了如何使用数组、链表、栈和队列等数据结构来存储和操作一组数据。
通过实际编程练习，我进一步加深了对它们的理解。
（2）非线性数据结构：我了解了树、图等非线性数据结构的基本概念和特点，并学会了它们的基本操作和应用场景。
2. 算法的学习除了数据结构，我还学习了各种常见的算法，包括查找算法和排序算法。
（1）查找算法：我了解了顺序查找、二分查找、哈希查找等算法的实现原理和时间复杂度分析。
通过实验，我发现在各种情况下不同的查找算法具有不同的优劣势。
（2）排序算法：我学会了冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等常见的排序算法。
通过实验对比它们的性能，我发现不同的排序算法适用于不同规模和特点的数据集。
三、学习方法与体会1. 理论学习与实践结合在课程中，我注重理论学习与实践相结合。
通过课堂讲解和实验操作，我深入理解了数据结构与算法的原理和实现方法。
2. 多种资源的学习利用除了课堂教学，我还积极利用网络资源和教材进行自主学习。
我阅读了相关教材和参考书籍，查找了一些专业博客和论文，以扩展我对数据结构与算法的知识面和应用能力。
3. 项目实践的重要性在实践项目中，我遇到了各种问题和挑战，但通过与同学们的讨论和老师的指导，我逐渐掌握了数据结构与算法的实际运用能力。
数据结构与算法个人总结
数据结构与算法重点内容：排序运算的算法、检索运算的算法，本部分所占分值较高，在11分左右；考试点：数据顺序存储与链式存储、栈与队列的操作、二叉树的存储及遍历（或周游）、霍夫曼算法及其应用、各类排序算法；知识部分：1.数据结构的内容：数据的逻辑结构：分为线性结构和非线性结构数据的存储结构: 是数据的逻辑结构在存储器里的实现；数据的运算：插入、删除、排序、查找等；2.数据的存储结构分为：顺序存储结构和链式存储结构。
3.单链表与双链表的插入与删除这里不再赘述，百度一下吧！4.栈与队列的基本运算有：插入、删除、读取头元素到变量中，原栈或队列保持不变、判断是否为空、将栈或队列置为空5.串的基本运算有：链接、赋值、求长度、全等比较、求子串、求子串的位置及替换等。
6.广义表：广义表是线性表的推广，也称列表。
广义表的特点：广义表的元素可以使字表，且字表的元素还可以是字表；广义表可以被其他广义表所共享；广义表可以是递归的表，机本身的一个字表；7.多维数组与稀疏矩阵的存储比较复杂，请用百度查找相关内容，不再赘述；8.树：树并不重要，重要的知识点是二叉树，对树理解不透彻的同学，请用百度搜索。
9.二叉树：二叉树的重点内容包括：二叉树的遍历：中序遍历、前序遍历、后续遍历；（重点考察）完全二叉树（定义）：在一棵二叉树中，若最多只有最下面两层的节点数可小于2，且最下面一层的节点集中于最左边的位置，则称此二叉树为完全二叉树；树的先根次序周游对应于二叉树的前序周游（遍历），树的后根次序周游对应于二叉树的中序周游（遍历）10.二叉树的存储结构：链式存储结构与顺序存储结构。
二叉树的链式存储：是指二叉树的各节点随机存储在内存空间中，节点之间的关系用指针标示；二叉树链表的节点包括三个：左指针，数据域，右指针；其中左指针指向左子节点，有指针指向右子节点；也可以是指一个父指针（parent）用于指向父节点；二叉树链表的重要知识点：一个n节点的二叉树链表，有n+1个空指针域；二叉树的顺序存储：二叉树的顺序存储就是按一定的次序，用一组地址连续的存储单元存储二叉树的节点元素；完全二叉树的顺序存储的性质：用数组A[1….n]顺序存储完全二叉树的各节点，则当i>0,且i<=[(n-1)/2]时，节点A[I]的右子女是节点A[2i+1],否则节点A[I]没有右子女；同理当i>0且I<=[n/2],节点i的左子女节点是2i，否则没有！11.哈夫曼树：基本定义术语：节点的路径长度：从根节点到该节点的路径上分支的数目；树的路径长度：树中所有的节点的路径长度之和；哈夫曼树：在有n个叶子节点，并带有相同权值的二叉树中，必定存在一个二叉树，使其带权路径长度最短，这样的二叉树被称为“最优二叉树”或“哈夫曼树”如下图：12.排序算法：常考的排序算法有：插入排序、冒泡排序、选择排序、快速排序、堆排序插入排序: 首先先建立一个空列表，然后放入一些已排序的有序数列（自定），然后然后从原列表中取出一个数，并放入新列表，仍使新列表保持有序；重复这个动作直到原列表为空；冒泡排序：顾名思义，就像冒泡一样（可以从小到大，也可以从大到小），大的升上去，小的降下来。
数据结构与算法总结
数据结构与算法总结数据结构与算法是计算机科学中非常重要的两个概念，它们在程序设计和优化中起着关键作用。
数据结构是指组织和存储数据的方式，而算法是解决问题的步骤和方法。
在实际应用中，正确选择和实现合适的数据结构与算法对程序的性能和效率有很大影响。
以下是对数据结构和算法的总结：一、数据结构：1. 数组：是最简单的数据结构，可以连续存储多个元素，有索引，查找、插入和删除的时间复杂度均为O(1)，但是在插入和删除元素时需要移动其他元素，效率较低。
2. 链表：由节点构成的线性数据结构，每个节点包含存储的元素和指向下一个节点的指针，插入和删除操作效率高，但是访问的时间复杂度为O(n)。
3. 栈：先进后出的数据结构，可以利用数组或链表实现，常用于实现回溯、深度优先搜索等算法。
4. 队列：先进先出的数据结构，也可以利用数组或链表实现，常用于实现广度优先搜索等算法。
5. 树：由节点构成的非线性数据结构，每个节点可以有多个子节点，常用于实现搜索、排序、压缩等功能。
6. 图：由节点和边构成的非线性数据结构，节点表示元素，边表示节点之间的连接关系，常用于实现网络、社交关系等实际问题。
二、算法：1. 查找算法：包括线性查找和二分查找，线性查找逐个比较元素，时间复杂度为O(n)，二分查找将有序数组分为两半进行比较，时间复杂度为O(logn)。
2. 排序算法：包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等，不同算法的时间复杂度和稳定性不同，选择合适的算法可以提高排序的效率。
3. 图算法：包括广度优先搜索和深度优先搜索，广度优先搜索用于查找最短路径，深度优先搜索用于搜索所有可能的路径。
4. 动态规划：通过分解问题为子问题的方式来解决复杂的问题，常用于求解最优化问题，如背包问题、最长公共子序列问题等。
5. 回溯算法：通过递归的方式尝试所有可能的解，常用于求解组合、排列和子集等问题。
三、应用：数据结构与算法在实际应用中发挥了重要作用，如：1. 搜索引擎：利用图的数据结构和广度优先搜索算法来实现网页排名和相关搜索等功能。
数据结构课程总结（精选3篇）
数据结构课程总结（精选3篇）数据结构课程总结篇1数据结构与算法是计算机程序设计的重要理论技术基础，它不仅是计算机科学的核心课程，而且也已经成为其他理工专业的热门选修课。
随着高级语言的发展，数据结构在计算机的研究和应用中已展现出强大的生命力，它兼顾了诸多高级语言的特点，是一种典型的结构化程序设计语言，它处理能力强，使用灵活方便，应用面广，具有良好的可移植性。
通过学习，先报告如下：一、数据结构与算法知识点本学期学的《数据结构与算法》这本书共有十一个章节：第一章的内容主要包括有关数据、数据类型、数据结构、算法、算法实现、C语言使用中相关问题和算法分析等基本概念和相关知识。
其中重点式数据、数据类型、数据结构、算法等概念；C语言中则介绍了指针、结构变量、函数、递归、动态存储分配、文件操作、程序测试与调试问题等内容。
第二章主要介绍的是线性逻辑结构的数据在顺序存储方法下的数据结构顺序表（包括顺序串）的概念、数据类型、数据结构、基本运算及其相关应用。
其中重点一是顺序表的定义、数据类型、数据结构、基本运算和性能分析等概念和相关知识。
二是顺序表的应用、包括查找问题（简单顺序查找、二分查找、分块查找）、排序问题（直接插入排序、希尔排序、冒泡排序、快速排序、直接选择排序、归并排序）、字符处理问题（模式匹配）等内容。
本章重点和难点在查找和排序问题的算法思想上，6种排序方法的性能比较。
第三章主要介绍的是线性逻辑结构的数据在链接存储方法下数据结构链表的相关知识。
主要是单链表、循环链表的数据类型结构、数据结构、基本运算及其实现以及链表的相关应用问题，在此基础上介绍了链串的相关知识。
在应用方面有多项式的相加问题、归并问题、箱子排序问题和链表在字符处理方面的应用问题等。
本章未完全掌握的是循环链表的算法问题和C的描述。
第四章介绍在两种不同的存储结构下设计的堆栈，即顺序栈和链栈的相关知识，了解堆栈的相关应用，掌握应用堆栈来解决实际问题的思想及方法。
数据结构排序算法总结心得
数据结构排序算法总结心得数据结构排序算法是计算机科学中非常重要的一部分，它用于对一组数据按照特定的规则进行排序。
通过学习和实现各种排序算法，我对其有了更深入的理解。
以下是我的一些总结心得：1. 理解算法的基本思想和原理：每种排序算法都有其独特的思路和实现方式。
例如，冒泡排序通过相邻元素的比较和交换来达到排序的目的，快速排序则利用了分治的思想。
深入理解这些基本思想和原理有助于我们在实际应用中选择合适的排序算法。
2. 分析算法的时间复杂度：不同的排序算法在时间复杂度上有很大的差异。
例如，冒泡排序的时间复杂度为$O(n^2)$，而快速排序的平均时间复杂度为$O(nlogn)$。
在实际应用中，我们需要根据数据规模和对性能的要求来选择合适的排序算法。
3. 注意算法的稳定性：稳定性是指排序算法中相等元素的相对顺序在排序后是否保持不变。
例如，冒泡排序是稳定的，而快速排序在最坏情况下可能不稳定。
在需要保持排序稳定性的情况下，我们应该选择稳定的排序算法。
4. 进行性能测试和比较：通过实际的性能测试和比较，我们可以评估不同排序算法在不同数据集上的表现。
这有助于我们在实际应用中做出更合理的选择。
5. 考虑实际应用场景：不同的应用场景对排序算法有不同的要求。
例如，在嵌入式系统或实时系统中，可能更关注算法的内存消耗和实时性，而在大规模数据集上，可能更关注算法的效率和性能。
总之，通过对数据结构排序算法的学习和总结，我深刻认识到选择合适的排序算法对于提高程序性能和效率的重要性。
在实际应用中，我们需要根据具体情况综合考虑算法的时间复杂度、稳定性、性能和适用场景等因素，做出最合适的选择。
数据结构与算法总结范文
数据结构与算法总结范文数据结构与算法总结一、引言数据结构与算法是计算机科学中非常重要的概念和工具。
它们的应用领域广泛，并且和计算机程序的性能密切相关。
本文将对数据结构与算法进行总结，并探讨它们在计算机科学中的重要性。
二、数据结构数据结构是组织和存储数据的方式，以及数据之间的关系。
常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树和图等。
其中，数组适用于连续存储的数据，链表适用于不连续存储的数据，栈和队列用于对数据进行操作和管理，树和图则用于描述数据之间的关系。
1. 数组数组是一种线性数据结构，用于存储相同类型的元素。
它具有随机访问的特点，即可以通过索引来访问数组中的元素。
但数组的大小固定且连续存储，因此在插入和删除元素时需要移动其他元素，影响性能。
2. 链表链表是一种非连续存储的数据结构，由节点组成。
每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。
链表支持高效的插入和删除操作，但访问元素需要遍历链表，因此性能相对较低。
3. 栈和队列栈和队列都是一种特殊的数据结构，具有先进先出（FIFO）或后进先出（LIFO）的特点。
栈用于实现函数调用的过程、内存管理和表达式求值等，而队列常用于任务调度、缓冲区管理和广度优先搜索等。
4. 树树是一种分层存储的数据结构，由节点和边组成。
树具有根节点、子节点和叶节点等基本特征。
常见的树包括二叉树、平衡二叉树和堆等。
树的应用包括文件系统、数据库索引和路由表等。
5. 图图是一种非线性的数据结构，由节点和边组成。
图具有顶点和边的概念，顶点表示实体，边表示实体之间的关系。
图的应用包括社交网络、网络拓扑和路径搜索等。
三、算法算法是解决问题的有序步骤或方法。
好的算法可以提高程序的效率和性能。
常见的算法包括排序算法、搜索算法和图算法等。
1. 排序算法排序算法用于将一组元素按特定的顺序进行排列。
常见的排序算法有冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序和归并排序等。
这些算法的时间复杂度和空间复杂度各有差异，因此在实际应用中需要根据具体情况选择合适的算法。
数据结构心得体会(优秀5篇)
数据结构心得体会(优秀5篇)数据结构心得体会要怎么写，才更标准规范？根据多年的文秘写作经验，参考优秀的数据结构心得体会样本能让你事半功倍，下面分享【数据结构心得体会(优秀5篇)】相关方法经验，供你参考借鉴。
数据结构心得体会篇1数据结构是计算机科学的核心部分，它涉及到如何组织、存储和操作数据。
在学习数据结构的过程中，我不仅提高了编程技能，还深入理解了计算机底层的工作原理。
以下是我对数据结构的一些心得体会：1.数据结构的重要性：数据结构不仅在算法设计中起到核心作用，还涉及到计算机的存储、网络、数据库等领域。
理解数据结构可以让我们更有效地进行问题解决和程序设计。
2.数据结构与算法的平衡：数据结构与算法是相互关联的，理解一个数据结构需要同时理解其对应的算法。
在实际应用中，我们需要根据问题需求选择适当的数据结构和算法。
3.数据结构的灵活运用：不同的数据结构适用于不同的问题场景。
例如，链表适用于插入和删除操作，而数组适用于随机访问。
理解这些差异并灵活运用数据结构可以显著提高程序的效率。
4.数据结构的复杂度分析：学习数据结构时，我们需要关注算法的时间复杂度和空间复杂度。
理解并优化这些复杂度对于编写高效的程序至关重要。
5.数据结构的实际应用：数据结构在日常生活和工作中也有广泛应用。
例如，文件系统、数据库、网络编程等领域都涉及到数据结构的运用。
总的来说，数据结构的学习过程是一个理论与实践相结合的过程。
通过学习数据结构，我不仅提高了编程技能，还培养了问题解决能力和逻辑思维能力。
我相信，这些收获将对我未来的学习和工作产生积极影响。
数据结构心得体会篇2当我开始学习数据结构时，我对这门学科充满了兴趣和好奇。
作为一名计算机科学专业的学生，我知道数据结构是编程的核心，掌握数据结构将有助于提高我的编程能力和解决问题的能力。
在这篇文章中，我将分享我的学习数据结构的经历和心得体会。
首先，我选择了一门数据结构的入门课程，开始了我的学习之旅。
常见数据结构与算法整理总结
常见数据结构与算法整理总结一、常见数据结构与算法整理总结在我们日常的工作中，数据结构和算法是非常重要的知识体系。
它们可以帮助我们更好地理解和处理数据，提高我们的工作效率。
在这篇文章中，我将对一些常见的数据结构和算法进行整理和总结，帮助大家更好地掌握这些知识。
二、数据结构的基础知识1.1 数组数组是一种最基本的数据结构，它可以存储一组具有相同类型的数据。
数组的优点是查找、插入和删除操作非常快，因为它们的时间复杂度都是O(1)。
但是，数组的大小是固定的，不能动态扩展。
1.2 链表链表是一种由一系列节点组成的数据结构。
每个节点包含两部分：数据域和指针域。
数据域用于存储数据，指针域用于指向下一个节点。
链表的优点是可以动态扩展，但是查找、插入和删除操作的时间复杂度都是O(n)。
1.3 栈栈是一种后进先出(LIFO)的数据结构。
它有两个主要的操作：入栈和出栈。
入栈是将元素压入栈顶，出栈是从栈顶弹出元素。
栈的优点是空间利用率高，但是只能在栈顶进行插入和删除操作，查找操作的时间复杂度是O(n)。
1.4 队列队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构。
它有两个主要的操作：入队和出队。
入队是将元素放入队尾，出队是从队头取出元素。
队列的优点是可以动态扩展，但是只能在队头进行插入操作，查找操作的时间复杂度是O(n)。
三、算法的基础知识2.1 排序算法排序算法是将一组无序数据按照某种规则排列成有序数据的算法。
常见的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序等。
排序算法的时间复杂度通常在O(nlogn)到O(n^2)之间，其中最常用的是快速排序算法。
2.2 查找算法查找算法是在一组数据中查找指定元素的算法。
常见的查找算法有顺序查找、二分查找、哈希查找等。
查找算法的时间复杂度通常在O(logn)到O(n)之间，其中最常用的是二分查找算法。
2.3 图论算法图论算法是研究图结构的一类算法。
常见的图论算法有深度优先搜索、广度优先搜索、最短路径算法等。
计算机科学学习总结之数据结构与算法
计算机科学学习总结之数据结构与算法数据结构与算法是计算机科学领域中非常重要的一门学科，它涉及到计算机程序的设计和优化，对于提高程序的效率和性能至关重要。
在过去的学习中，我系统地学习了数据结构与算法的基本概念、常见的数据结构和算法，并通过实践项目来巩固和应用所学知识。
本文将对我在学习数据结构与算法过程中的体会和总结进行分享。
一、数据结构的学习数据结构是计算机存储、组织数据的方式，它直接影响着程序的运行效率和内存占用。
在学习数据结构的过程中，我首先学习了线性数据结构，如数组、链表和栈等。
这些数据结构的特点是数据元素之间存在一对一的关系，便于存储和访问。
我通过实践项目，比如实现一个简单的学生信息管理系统，加深了对线性数据结构的理解和应用。
其次，我学习了树形数据结构，如二叉树、堆和AVL树等。
树形数据结构的特点是数据元素之间存在一对多的关系，适用于组织和管理具有层次结构的数据。
通过实践项目，比如实现一个文件系统的目录结构，我深入理解了树形数据结构的特点和应用场景。
最后，我学习了图形数据结构，如有向图和无向图等。
图形数据结构的特点是数据元素之间存在多对多的关系，适用于描述和解决复杂的关联问题。
通过实践项目，比如实现一个社交网络的好友关系图，我掌握了图形数据结构的基本操作和算法。
二、算法的学习算法是解决问题的一系列步骤和规则，它直接影响着程序的运行时间和资源消耗。
在学习算法的过程中，我首先学习了常见的排序算法，如冒泡排序、插入排序和快速排序等。
排序算法是算法学习的基础，通过实践项目，比如实现一个学生成绩排序系统，我熟悉了各种排序算法的原理和实现方式。
其次，我学习了常见的查找算法，如线性查找和二分查找等。
查找算法是在给定数据集中寻找特定元素的过程，通过实践项目，比如实现一个电话号码查询系统，我掌握了各种查找算法的原理和应用场景。
最后，我学习了常见的图算法，如深度优先搜索和广度优先搜索等。
图算法是解决图形数据结构相关问题的关键，通过实践项目，比如实现一个迷宫求解系统，我了解了各种图算法的特点和应用。
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数据结构与算法
重点内容：排序运算的算法、检索运算的算法，本部分所占分值较高，在11分左右；
考试点：数据顺序存储与链式存储、栈与队列的操作、二叉树的存储及遍历（或周游）、霍夫曼算法及其应用、各类排序算法；
知识部分：
1.数据结构的内容：
数据的逻辑结构：分为线性结构和非线性结构
数据的存储结构: 是数据的逻辑结构在存储器里的实现；
数据的运算：插入、删除、排序、查找等；
2.数据的存储结构分为：顺序存储结构和链式存储结构。
3.单链表与双链表的插入与删除这里不再赘述，百度一下吧！
4.栈与队列的基本运算有：插入、删除、读取头元素到变量中，原栈或队列保持不变、判
断是否为空、将栈或队列置为空
5.串的基本运算有：链接、赋值、求长度、全等比较、求子串、求子串的位置及替换等。
6.广义表：广义表是线性表的推广，也称列表。
广义表的特点：
广义表的元素可以使字表，且字表的元素还可以是字表；
广义表可以被其他广义表所共享；
广义表可以是递归的表，机本身的一个字表；
7.多维数组与稀疏矩阵的存储比较复杂，请用百度查找相关内容，不再赘述；
8.树：树并不重要，重要的知识点是二叉树，对树理解不透彻的同学，请用百度搜索。
9.二叉树：
二叉树的重点内容包括：
二叉树的遍历：中序遍历、前序遍历、后续遍历；（重点考察）
完全二叉树（定义）：在一棵二叉树中，若最多只有最下面两层的节点数可小于2，且最下面一层的节点集中于最左边的位置，则称此二叉树为完全二叉树；
树的先根次序周游对应于二叉树的前序周游（遍历），树的后根次序周游对应于二叉树的中序周游（遍历）
10.二叉树的存储结构：链式存储结构与顺序存储结构。
二叉树的链式存储：
是指二叉树的各节点随机存储在内存空间中，节点之间的关系用指针标示；
二叉树链表的节点包括三个：左指针，数据域，右指针；其中左指针指向左子节点，有指针指向右子节点；也可以是指一个父指针（parent）用于指向父节点；
二叉树链表的重要知识点：一个n节点的二叉树链表，有n+1个空指针域；
二叉树的顺序存储：
二叉树的顺序存储就是按一定的次序，用一组地址连续的存储单元存储二叉树的节点元素；
完全二叉树的顺序存储的性质：
用数组A[1….n]顺序存储完全二叉树的各节点，则当i>0,且i<=[(n-1)/2]时，节点A[I]的右子女是节点A[2i+1],否则节点A[I]没有右子女；同理当i>0且I<=[n/2],节点i的左子女节点是2i，否则没有！
11.哈夫曼树：
基本定义术语：
节点的路径长度：从根节点到该节点的路径上分支的数目；
树的路径长度：树中所有的节点的路径长度之和；
哈夫曼树：在有n个叶子节点，并带有相同权值的二叉树中，必定存在一个二叉树，使其带权路径长度最短，这样的二叉树被称为“最优二叉树”或“哈夫曼树”
如下图：
12.排序算法：
常考的排序算法有：插入排序、冒泡排序、选择排序、快速排序、堆排序
插入排序: 首先先建立一个空列表，然后放入一些已排序的有序数列（自定），然后然后从原列表中取出一个数，并放入新列表，仍使新列表保持有序；重复这个动作直到原列表为空；
冒泡排序：顾名思义，就像冒泡一样（可以从小到大，也可以从大到小），大的升上去，小的降下来。
首先将所有元素放入工作列表中，从列表的第一位数字到倒数第二位数字，逐个比较一个数和它的下一位，如果这个数大于它的下一位，则将它和它的下一位交换，重复该步骤，直到不能交换
选择排序：设数组中存储了n个待排序数字，从数组中找到最小值和最大值分别放在数组的最左边和最右端，然后选出次小值和次大值放到左数第二位和右数第二位，……，最后建立完整的顺序；
快速排序：这是一种高效排序方法：
实践证明，快速排序是所有排序算法中最高效的一种。
它采用了分治的思想：先保证列表的前半部分都小于后半部分，然后分别对前半部分和后半部分排序，这样整个列表就有序了。
这是一种先进的思想，也是它高效的原因。
因为在排序算法中，算法的高效与否与列表中数字间的比较次数有直接的关系，而"保证列表的前半部分都小于后半部分"就使得前半部分的任何一个数从此以后都不再跟后半部分的数进行比较了，大大减少了数字间不必
要的比较。
但查找数据得另当别论了。
堆排序:与前面的算法都不同，它是这样的：
首先新建一个空列表，作用与插入排序中的"有序列表"相同。
找到数列中最大的数字，将其加在"有序列表"的末尾，并将其从原数列中删除。
重复2号步骤，直至原数列为空。
堆排序的平均时间复杂度为nlogn,效率高（因为有堆这种数据结构以及它奇妙的特征，使得"找到数列中最大的数字"这样的操作只需要O(1)的时间复杂度，维护需要logn的时间复杂度），但是实现相对复杂（可以说是这里7种算法中比较难实现的）。
看起来似乎堆排序与插入排序有些相像，但他们其实是本质不同的算法。
至少，他们的时间复杂度差了一个数量级，一个是平方级的，一个是对数级的。
算法的时间复杂度：
平均时间复杂度
插入排序 O(n2)
冒泡排序 O(n2)
选择排序 O(n2)
快速排序 O(n log n)
堆排序 O(n log n)
归并排序 O(n log n)
基数排序 O(n)
希尔排序 O(n1.25)。