数据结构知识点全面总结—精华版
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。
(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)。
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1-2 链表1-2-1 单向链表1-2-2 双向链表1-2-3 循环链表1-3 栈1-4 队列2-非线性数据结构2-1 树2-1-1 二叉树2-1-2 平衡二叉树2-1-3 B树2-1-4 红黑树2-2 图2-2-1 有向图2-2-2 无向图2-3 堆2-4 散列表2-5 图的搜索算法2-5-1 深度优先搜索(DFS) 2-5-2 广度优先搜索(BFS)3-排序算法3-1 冒泡排序3-2 插入排序3-3 选择排序3-4 快速排序3-5 归并排序3-6 堆排序4-查找算法4-1 顺序查找4-2 二分查找4-3 哈希查找4-4 平衡二叉树查找5-图算法5-1 最短路径算法5-2 最小树算法5-3 拓扑排序算法5-4 关键路径算法附件:本文档所涉及附件●数据结构实现代码示例●图相关的示意图法律名词及注释:●数据结构:指数据的组织、管理和存储方式的一种技术●数组:一种线性数据结构,按照连续的内存地质存储同一类型的数据●链表:一种线性数据结构,由节点组成,每个节点包含数据和指向下一个节点的指针●栈:一种特殊的线性数据结构,只能在一端进行插入和删除操作的数据结构●队列:一种特殊的线性数据结构,遵循先进先出(FIFO)的原则●树:一种非线性数据结构,由节点组成,每个节点可以连接多个子节点●图:一种非线性数据结构,由顶点和边组成,顶点表示数据,边表示数据之间的关系●排序算法:一种将数据按照某个规则进行排列的算法●查找算法:一种在数据集中找到目标元素的算法●最短路径算法:一种寻找图的两个顶点之间最短路径的算法●最小树算法:一种寻找连接图中所有顶点的最小总权值的树的算法●拓扑排序算法:一种对有向无环图进行排序的算法●关键路径算法:一种查找项目中关键路径的算法。
数据结构知识点总结
数据结构知识点总结一、数据结构的分类数据结构可以分为线性结构和非线性结构两大类。
1. 线性结构线性结构是最简单、最常用的数据结构之一,它的特点是每个数据元素都只有一个前驱和一个后继,形成一个线性序列。
常见的线性结构包括:数组、链表、栈和队列。
- 数组:数组是由相同类型的元素按一定顺序排列而成的数据集合。
数组的元素可以通过下标直接访问,具有随机访问的特性。
- 链表:链表是一种线性表,由一系列节点组成,节点可以动态分配。
链表的节点之间通过指针进行连接,可以实现随机插入和删除操作。
- 栈:栈是一种特殊的线性表,只能在表尾进行插入和删除操作。
后进先出(LIFO)是栈的特点。
- 队列:队列也是一种特殊的线性表,只能在表尾进行插入操作,表头进行删除操作。
先进先出(FIFO)是队列的特点。
2. 非线性结构非线性结构是一些数据元素之间存在着多对多的关系,各元素之间并不是简单的前驱和后继关系。
常见的非线性结构包括:树和图。
- 树:树是一种非线性的数据结构,它由节点和边组成。
树中有一个特殊的节点称为根节点,其他节点按照父子关系连接起来,形成层次结构。
- 图:图是由顶点集合和边集合组成的一种数据结构。
图的边可以是有向边或无向边,顶点之间可以存在环。
二、数据结构的基本操作数据结构的基本操作包括:插入、删除、查找、更新等。
这些操作是对数据结构中的元素进行处理和管理的基本手段。
1. 插入操作插入操作是将一个新的元素插入到数据结构中的适当位置,使得整个数据结构保持有序性或其他特定的结构性质。
2. 删除操作删除操作是从数据结构中移除一个元素,使得整个数据结构保持有序性或其他特定的结构性质。
3. 查找操作查找操作是根据给定的条件在数据结构中找到符合条件的元素。
4. 更新操作更新操作是对数据结构中的元素进行修改,使得元素的值变为新给定的值。
三、常用的数据结构算法1. 排序算法排序算法是对一组元素按照指定规则进行排序的算法。
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。
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
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。
数据结构复习要点(整理版)
第一章数据结构概述基本概念与术语1.数据:数据是对客观事物的符号表示,在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并被计算机程序所处理的符号的总称。
2.数据元素:数据元素是数据的基本单位,是数据这个集合中的个体,也称之为元素,结点,顶点记录。
(补充:一个数据元素可由若干个数据项组成。
数据项是数据的不可分割的最小单位。
)3.数据对象: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。
(有时候也叫做属性。
)4.数据结构: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。
(1)数据的逻辑结构:数据的逻辑结构是指数据元素之间存在的固有逻辑关系,常称为数据结构。
数据的逻辑结构是从数据元素之间存在的逻辑关系上描述数据与数据的存储无关,是独立于计算机的。
依据数据元素之间的关系,可以把数据的逻辑结构分成以下几种:1.集合:数据中的数据元素之间除了“同属于一个集合“的关系以外,没有其他关系。
2.线性结构:结构中的数据元素之间存在“一对一“的关系。
若结构为非空集合,则除了第一个元素之外,和最后一个元素之外,其他每个元素都只有一个直接前驱和一个直接后继。
3.树形结构:结构中的数据元素之间存在“一对多“的关系。
若数据为非空集,则除了第一个元素(根)之外,其它每个数据元素都只有一个直接前驱,以及多个或零个直接后继。
4.图状结构:结构中的数据元素存在“多对多”的关系。
若结构为非空集,折每个数据可有多个(或零个)直接后继。
(2)数据的存储结构:数据元素及其关系在计算机内的表示称为数据的存储结构。
想要计算机处理数据,就必须把数据的逻辑结构映射为数据的存储结构。
逻辑结构可以映射为以下两种存储结构:1.顺序存储结构:把逻辑上相邻的数据元素存储在物理位置也相邻的存储单元中,借助元素在存储器中的相对位置来表示数据之间的逻辑关系。
2.链式存储结构:借助指针表达数据元素之间的逻辑关系。
不要求逻辑上相邻的数据元素物理位置上也相邻。
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。
数据结构知识点整理
数据结构知识点整理一、数据结构的定义和概述数据结构是计算机科学中非常重要的一个概念,它关注如何组织和存储数据以便高效地访问和操作。
一个好的数据结构能够提高程序的运行效率,并且能够更好地满足特定的应用需求。
二、线性结构1. 数组(Array):一组连续的内存空间,通过下标访问元素。
数组的优点是随机访问速度快,但插入和删除操作效率较低。
2. 链表(Linked List):由节点组成的集合,每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。
链表的优点是插入和删除操作效率高,但访问元素需要遍历整个链表。
3. 栈(Stack):后进先出(LIFO)的数据结构,只能在栈顶进行插入和删除操作。
4. 队列(Queue):先进先出(FIFO)的数据结构,只能在队尾插入元素,在队头删除元素。
三、树形结构1. 二叉树(Binary Tree):每个节点最多有两个子节点的树结构。
树的优点是可以快速地搜索、插入和删除节点,常见的二叉树包括二叉搜索树和平衡二叉树。
2. 堆(Heap):根节点的键值最大(最大堆)或最小(最小堆),其他节点的键值与其父节点的键值有一定关系。
3. 并查集(Disjoint Set):用于解决集合合并和查询问题的数据结构,支持合并、查询和判断两个元素是否属于同一集合的操作。
四、图形结构1. 图(Graph):由节点和边构成的集合,可以用来表示各种实际问题。
常见的图算法包括深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。
五、排序和检索算法1. 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。
不同的排序算法具有不同的时间复杂度和空间复杂度。
2. 检索算法:顺序查找、二分查找、哈希查找等。
哈希查找基于哈希表,可以实现快速的检索操作。
六、常见的数据结构应用1. 数组和链表适用于存储和操作一组数据。
2. 栈和队列常用于算术表达式求值、括号匹配等问题。
3. 二叉树可以用于实现字典、文件系统等。
4. 图可以用于解决路径搜索、最短路径、最小生成树等问题。
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。
数据结构必考知识点归纳
数据结构必考知识点归纳数据结构是计算机科学中的核心概念之一,它涉及到数据的组织、存储、管理和访问方式。
以下是数据结构必考知识点的归纳:1. 基本概念:- 数据结构的定义:数据结构是数据元素的集合,这些数据元素之间的关系,以及在这个集合上定义的操作。
- 数据类型:基本数据类型和抽象数据类型(ADT)。
2. 线性结构:- 数组:固定大小的元素集合,支持随机访问。
- 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。
- 单链表:每个节点指向下一个节点。
- 双链表:每个节点同时指向前一个和下一个节点。
- 循环链表:最后一个节点指向第一个节点或第一个节点指向最后一个节点。
3. 栈(Stack):- 后进先出(LIFO)的数据结构。
- 主要操作:push(入栈)、pop(出栈)、peek(查看栈顶元素)。
4. 队列(Queue):- 先进先出(FIFO)的数据结构。
- 主要操作:enqueue(入队)、dequeue(出队)、peek(查看队首元素)。
- 特殊类型:循环队列、优先队列。
5. 递归:- 递归函数:一个函数直接或间接地调用自身。
- 递归的三要素:递归终止条件、递归工作量、递归调用。
6. 树(Tree):- 树是节点的集合,其中有一个特定的节点称为根,其余节点称为子节点。
- 二叉树:每个节点最多有两个子节点的树。
- 二叉搜索树(BST):左子树的所有节点的值小于或等于节点的值,右子树的所有节点的值大于或等于节点的值。
7. 图(Graph):- 图是由顶点(节点)和边(连接顶点的线)组成的。
- 图的表示:邻接矩阵、邻接表。
- 图的遍历:深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)。
8. 排序算法:- 基本排序:选择排序、冒泡排序、插入排序。
- 效率较高的排序:快速排序、归并排序、堆排序。
9. 查找算法:- 线性查找:在数据结构中顺序查找。
- 二分查找:在有序数组中查找,时间复杂度为O(log n)。
数据结构重点整理
数据结构重点整理第一点:数据结构的基本概念与类型数据结构是计算机科学中用于存储、组织和管理数据的一种方式。
它涉及多种不同的技术和算法,旨在提高数据处理的效率和可靠性。
数据结构可以根据其组织和操作方式的不同,分为多种基本类型,包括但不限于:1.1 线性结构线性结构是最常见的数据结构类型,其特点是数据元素之间存在一对一的关系。
常见的线性结构有:•数组:一种固定大小的数据集合,元素按顺序存储,可以通过索引快速访问。
•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:遵循后进先出(LIFO)原则的线性结构,主要用于解决递归和深度优先搜索等问题。
•队列:遵循先进先出(FIFO)原则的线性结构,常用于广度优先搜索和任务调度等场景。
1.2 非线性结构非线性结构的数据元素之间存在一对多或多对多的关系,可以更有效地模拟现实世界中的复杂关系。
常见的非线性结构有:•树:由节点组成的层次结构,每个节点包含数据部分和指向子节点的指针。
•图:由顶点(节点)和边组成的结构,用于模拟实体之间的复杂关系和网络结构。
第二点:数据结构在实际应用中的重要性数据结构在现代计算机科学和软件开发中扮演着至关重要的角色。
掌握和应用合适的数据结构可以大幅提高程序的性能、可维护性和可扩展性。
2.1 性能优化选择合适的数据结构对于优化程序性能至关重要。
例如,使用哈希表可以实现对数据的快速查找和插入,而使用平衡树可以实现更高效的数据更新和删除操作。
对于大规模数据处理,合适的数据结构可以显著降低计算复杂度,提高程序的响应速度。
2.2 代码可读性和可维护性良好的数据结构设计可以提高代码的可读性和可维护性。
清晰的数据结构使代码更易于理解和修改,降低出现bug的风险,并提高开发效率。
此外,合理的结构设计可以避免不必要的数据冗余和耦合,使得系统更加模块化和灵活。
2.3 算法实现数据结构是算法实现的基础。
许多高效的算法,如排序、搜索、动态规划等,都依赖于特定的数据结构。
数据结构重点知识点
数据结构重点知识点第一章概论1. 数据是信息的载体。
2. 数据元素是数据的基本单位。
3. 一个数据元素可以由若干个数据项组成。
4. 数据结构指的是数据之间的相互关系,即数据的组织形式。
5. 数据结构一般包括以下三方面内容:数据的逻辑结构、数据的存储结构、数据的运算①数据元素之间的逻辑关系,也称数据的逻辑结构,数据的逻辑结构是从逻辑关系上描述数据,与数据的存储无关,是独立于计算机的。
②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。
数据的存储结构是逻辑结构用计算机语言的实现,它依赖于计算机语言。
③数据的运算,即对数据施加的操作。
最常用的检索、插入、删除、更新、排序等。
6. 数据的逻辑结构分类: 线性结构和非线性结构①线性结构:若结构是非空集,则有且仅有一个开始结点和一个终端结点,并且所有结点都最多只有一个直接前趋和一个直接后继。
线性表是一个典型的线性结构。
栈、队列、串等都是线性结构。
②非线性结构:一个结点可能有多个直接前趋和直接后继。
数组、广义表、树和图等数据结构都是非线性结构。
7.数据的四种基本存储方法: 顺序存储方法、链接存储方法、索引存储方法、散列存储方法(1)顺序存储方法:该方法把逻辑上相邻的结点存储在物理位置上相邻的存储单元里,结点间的逻辑关系由存储单元的邻接关系来体现。
通常借助程序语言的数组描述。
(2)链接存储方法:该方法不要求逻辑上相邻的结点在物理位置上亦相邻,结点间的逻辑关系由附加的指针字段表示。
通常借助于程序语言的指针类型描述。
(3)索引存储方法:该方法通常在储存结点信息的同时,还建立附加的索引表。
索引表由若干索引项组成。
若每个结点在索引表中都有一个索引项,则该索引表称之为稠密索引,稠密索引中索引项的地址指示结点所在的存储位置。
若一组结点在索引表中只对应一个索引项,则该索引表称为稀疏索引稀疏索引中索引项的地址指示一组结点的起始存储位置。
索引项的一般形式是:(关键字、地址)关键字是能唯一标识一个结点的那些数据项。
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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。
注意:事先应判断: 插入位置i 是否合法?表是否已满?应当符合条件:1≤i≤n+1 或i=[1, n+1]核心语句:for (j=n; j>=i; j--)a[j+1]=a[ j ];a[ i ]=x;n++;插入时的平均移动次数为:n(n+1)/2÷(n+1)=n/2≈O(n)3) 删除——删除线性表的第i个位置上的元素实现步骤:①将第i+1 至第n 位的元素向前移动一个位置;②表长减1。
注意:事先需要判断,删除位置i 是否合法?应当符合条件:1≤i≤n 或i=[1, n]核心语句:for ( j=i+1; j<=n; j++ )a[j-1]=a[j];n--;顺序表删除一元素的时间效率为:T(n)=(n-1)/2 ≈O(n)顺序表插入、删除算法的平均空间复杂度为O(1)单链表:(1)用单链表结构来存放26个英文字母组成的线性表(a,b,c,…,z),请写出C语言程序。
#include<stdio.h>#include<stdlib.h>typedef struct node{char data;struct node *next;}node;node *p,*q,*head; //一般需要3个指针变量int n ; // 数据元素的个数int m=sizeof(node); /*结构类型定义好之后,每个node类型的长度就固定了,m求一次即可*/void build( ) //字母链表的生成。
要一个个慢慢链入{int i;head=(node*)malloc(m); //m=sizeof(node) 前面已求出p=head;for( i=1; i<26; i++) //因尾结点要特殊处理,故i≠26{p->data=i+‘a’-1; // 第一个结点值为字符ap->next=(node*)malloc(m); //为后继结点“挖坑”!p=p->next;} //让指针变量P指向后一个结点p->data=i+‘a’-1; //最后一个元素要单独处理p->next=NULL ; //单链表尾结点的指针域要置空!}}void display() //字母链表的输出{p=head;while (p) //当指针不空时循环(仅限于无头结点的情况){printf("%c",p->data);p=p->next; //让指针不断“顺藤摸瓜”}}(2)单链表的修改(或读取)思路:要修改第i个数据元素,必须从头指针起一直找到该结点的指针p,然后才能:p>data=new_value读取第i个数据元素的核心语句是:Linklist *find(Linklist *head ,int i){int j=1;Linklist *p;P=head->next;While((p!=NULL)&&(j<i)){p=p->next;j++;}return p;}3.单链表的插入链表插入的核心语句:Step 1:s->next=p->next;Step 2:p->next=s ;6.单链表的删除删除动作的核心语句(要借助辅助指针变量q):q = p->next; //首先保存b的指针,靠它才能找到c;p->next=q->next; //将a、c两结点相连,淘汰b结点;free(q) ;//彻底释放b结点空间7.双向链表的插入操作:设p已指向第i 元素,请在第i 元素前插入元素x:①ai-1的后继从ai ( 指针是p)变为x(指针是s) :s->next = p ; p->prior->next = s ;②ai 的前驱从ai-1 ( 指针是p->prior)变为x ( 指针是s);s->prior = p ->prior ; p->prior = s ;8.双向链表的删除操作:设p指向第i 个元素,删除第i 个元素后继方向:ai-1的后继由ai ( 指针p)变为ai+1(指针p ->next );p ->prior->next = p->next ;前驱方向:ai+1的前驱由ai ( 指针p)变为ai-1 (指针p -> prior );p->next->prior = p ->prior ;◆数组的逻辑结构定义及存储数组:由一组名字相同、下标不同的变量构成N维数组的特点:n个下标,每个元素受到n个关系约束一个n维数组可以看成是由若干个n-1维数组组成的线性表。
存储:事先约定按某种次序将数组元素排成一列序列,然后将这个线性序列存入存储器中。
在二维数组中,我们既可以规定按行存储,也可以规定按列存储。
设一般的二维数组是A[c1..d1, c2..d2],则行优先存储时的地址公式为:二维数组列优先存储的通式为:◆稀疏矩阵(含特殊矩阵)的存储及运算。
稀疏矩阵:矩阵中非零元素的个数较少(一般小于5%)学习重点:◆线性表的逻辑结构,指线性表的数据元素间存在着线性关系。
在顺序存储结构中,元素存储的先后位置反映出这种线性关系,而在链式存储结构中,是靠指针来反映这种关系的。
◆顺序存储结构用一维数组表示,给定下标,可以存取相应元素,属于随机存取的存储结构。
◆链表操作中应注意不要使链意外“断开”。
因此,若在某结点前插入一个元素,或删除某元素,必须知道该元素的前驱结点的指针。
◆掌握通过画出结点图来进行链表(单链表、循环链表等)的生成、插入、删除、遍历等操作。
◆数组(主要是二维)在以行序/列序为主的存储中的地址计算方法。
◆稀疏矩阵的三元组表存储结构。
◆稀疏矩阵的十字链表存储方法。
补充重点:1.每个存储结点都包含两部分:数据域和指针域(链域)2.在单链表中,除了首元结点外,任一结点的存储位置由其直接前驱结点的链域的值指示。
3.在链表中设置头结点有什么好处?头结点即在链表的首元结点之前附设的一个结点,该结点的数据域可以为空,也可存放表长度等附加信息,其作用是为了对链表进行操作时,可以对空表、非空表的情况以及对首元结点进行统一处理,编程更方便。
4.如何表示空表?(1)无头结点时,当头指针的值为空时表示空表;(2)有头结点时,当头结点的指针域为空时表示空表。
5.链表的数据元素有两个域,不再是简单数据类型,编程时该如何表示?因每个结点至少有两个分量,且数据类型通常不一致,所以要采用结构数据类型。
6.sizeof(x)——计算变量x的长度(字节数);malloc(m) —开辟m字节长度的地址空间,并返回这段空间的首地址;free(p) ——释放指针p所指变量的存储空间,即彻底删除一个变量。
7.链表的运算效率分析:(1)查找因线性链表只能顺序存取,即在查找时要从头指针找起,查找的时间复杂度为O(n)。
(2)插入和删除因线性链表不需要移动元素,只要修改指针,一般情况下时间复杂度为O(1)。
但是,如果要在单链表中进行前插或删除操作,因为要从头查找前驱结点,所耗时间复杂度将是O(n)。
例:在n个结点的单链表中要删除已知结点*P,需找到它的前驱结点的地址,其时间复杂度为O(n)8. 顺序存储和链式存储的区别和优缺点?顺序存储时,逻辑上相邻的数据元素,其物理存放地址也相邻。
顺序存储的优点是存储密度大,存储空间利用率高;缺点是插入或删除元素时不方便。
链式存储时,相邻数据元素可随意存放,但所占存储空间分两部分,一部分存放结点值,另一部分存放表示结点间关系的指针。
链式存储的优点是插入或删除元素时很方便,使用灵活。
缺点是存储密度小,存储空间利用率低。
◆顺序表适宜于做查找这样的静态操作;◆链表宜于做插入、删除这样的动态操作。
◆若线性表的长度变化不大,且其主要操作是查找,则采用顺序表;◆若线性表的长度变化较大,且其主要操作是插入、删除操作,则采用链表。
9. 判断:“数组的处理比其它复杂的结构要简单”,对吗?答:对的。
因为——①数组中各元素具有统一的类型;②数组元素的下标一般具有固定的上界和下界,即数组一旦被定义,它的维数和维界就不再改变。
③数组的基本操作比较简单,除了结构的初始化和销毁之外,只有存取元素和修改元素值的操作。
10.三元素组表中的每个结点对应于稀疏矩阵的一个非零元素,它包含有三个数据项,分别表示该元素的行下标、列下标和元素值。
11.写出右图所示稀疏矩阵的压缩存储形式。
解:介绍3种存储形式。
法1:用线性表表示:(( 1,2,12) ,(1,3,9),(3,1,-3),(3,5,14),(4,3,24),(5,2,18) ,(6,1,15),(6,4,-7))法2:用十字链表表示用途:方便稀疏矩阵的加减运算方法:每个非0元素占用5个域法3:用三元组矩阵表示:稀疏矩阵压缩存储的缺点:将失去随机存取功能代码:1.用数组V来存放26个英文字母组成的线性表(a,b,c,…,z),写出在顺序结构上生成和显示该表的C语言程序。