数据结构复习要点(整理版)
数据结构复习要点(整理版)
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数据结构复习要点(整理版)数据结构复习要点(整理版)数据结构是计算机科学中非常重要的一门课程,它涉及到各种数据的存储和组织方式,对于编程和算法的理解都至关重要。
本文将整理常见的数据结构复习要点,帮助读者回顾和加深对数据结构的理解。
一、线性结构线性结构是最简单的数据结构之一,它包括线性表、栈、队列等。
线性表是具有相同数据类型的一组元素的有限序列,它可以分为顺序表和链表。
顺序表是一种用连续的存储单元依次存储线性表的元素的数据结构,而链表则是通过每个元素中存储下一个元素的地址来实现线性关系。
栈和队列是线性结构的特殊形式。
栈是一种先进后出(LIFO)的数据结构,它可以通过顺序栈或链栈来实现。
队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构,它可以通过顺序队列或链队列来实现。
二、树形结构树形结构是一种非线性结构,它具有层次关系,由节点和边组成。
常见的树形结构包括二叉树、二叉搜索树、平衡二叉树和哈夫曼树。
二叉树是每个节点最多只有两个子节点的树,它可以是空树、只有一个根节点的树或者一个根节点连接两棵不相交的二叉树。
二叉搜索树是一种特殊的二叉树,它的左子树上所有节点的值小于根节点的值,右子树上所有节点的值大于根节点的值。
平衡二叉树是一种特殊的二叉搜索树,它的左子树和右子树的高度差不超过1,这样可以保证在最坏情况下的查找效率。
哈夫曼树是一种特殊的二叉树,它的叶子节点代表字符,而各节点的权值表示字符出现的频率,通过构造哈夫曼树可以实现数据的压缩编码。
三、图形结构图形结构是一种包含节点和边的非线性数据结构,它由顶点集合和边集合组成。
图形结构可以分为无向图和有向图,每个节点可以有一个或多个相邻节点。
图形结构的常见算法有深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。
深度优先搜索是一种通过递归或栈实现的搜索算法,它先访问起始节点的一个邻接节点,再依次访问该节点的未被访问过的邻接节点,直到所有节点都被访问过。
广度优先搜索则是一种通过队列实现的搜索算法,它先访问起始节点的所有邻接节点,再依次访问这些邻接节点的邻接节点,以此类推,直到所有节点都被访问过。
数据结构期末复习重点知识点总结
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数据结构期末复习重点知识点总结一、数据结构概述数据结构是计算机科学中一门关于数据组织、存储和管理的学科。
它涉及到各种数据类型和它们之间的关系,以及对这些数据类型进行有效操作和处理的算法。
二、基本数据结构1. 数组- 数组是一种线性数据结构,用于存储相同类型的数据元素。
- 数组的特点是随机访问和连续存储。
- 数组的插入和删除操作需要移动其他元素,时间复杂度为O(n)。
2. 链表- 链表是一种线性数据结构,通过节点之间的指针链接来组织数据。
- 链表的特点是插入和删除操作简单,时间复杂度为O(1)。
- 链表分为单链表、双向链表和循环链表等不同类型。
3. 栈- 栈是一种具有后进先出(LIFO)特性的数据结构。
- 栈的操作主要包括压栈(Push)和弹栈(Pop)两个操作。
- 栈常用于表达式求值、递归算法的实现等场景。
4. 队列- 队列是一种具有先进先出(FIFO)特性的数据结构。
- 队列的操作主要包括入队(Enqueue)和出队(Dequeue)两个操作。
- 队列常用于实现缓冲区、消息队列等场景。
5. 树- 树是一种非线性的数据结构,由节点和边组成。
- 树的节点具有层级关系,由根节点、子节点和叶节点等组成。
- 常见的树结构有二叉树、红黑树、B树等。
6. 图- 图是一种非线性的数据结构,由节点和边组成。
- 图的节点之间可以有多对多的关系。
- 图的遍历方式有深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。
三、常见的数据结构算法1. 排序算法- 冒泡排序、插入排序、选择排序等简单但效率较低的排序算法。
- 快速排序、归并排序、堆排序等高效的排序算法。
- 基数排序、桶排序等适用于特定场景的排序算法。
2. 查找算法- 顺序查找、二分查找等常用的查找算法。
- 树结构相关的查找算法,如二叉搜索树、红黑树等。
- 哈希查找、索引查找等高效的查找算法。
3. 图算法- Dijkstra算法、Bellman-Ford算法等最短路径算法。
数据结构复习资料复习提纲知识要点归纳
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数据结构复习资料复习提纲知识要点归纳数据结构复习资料:复习提纲知识要点归纳一、数据结构概述1. 数据结构的定义和作用2. 常见的数据结构类型3. 数据结构与算法的关系二、线性结构1. 数组的概念及其特点2. 链表的概念及其分类3. 栈的定义和基本操作4. 队列的定义和基本操作三、树结构1. 树的基本概念及定义2. 二叉树的性质和遍历方式3. 平衡二叉树的概念及应用4. 堆的定义和基本操作四、图结构1. 图的基本概念及表示方法2. 图的遍历算法:深度优先搜索和广度优先搜索3. 最短路径算法及其应用4. 最小生成树算法及其应用五、查找与排序1. 查找算法的分类及其特点2. 顺序查找和二分查找算法3. 哈希查找算法及其应用4. 常见的排序算法:冒泡排序、插入排序、选择排序、归并排序、快速排序六、高级数据结构1. 图的高级算法:拓扑排序和关键路径2. 并查集的定义和操作3. 线段树的概念及其应用4. Trie树的概念及其应用七、应用案例1. 使用数据结构解决实际问题的案例介绍2. 如何选择适合的数据结构和算法八、复杂度分析1. 时间复杂度和空间复杂度的定义2. 如何进行复杂度分析3. 常见算法的复杂度比较九、常见问题及解决方法1. 数据结构相关的常见问题解答2. 如何优化算法的性能十、总结与展望1. 数据结构学习的重要性和难点2. 对未来数据结构的发展趋势的展望以上是数据结构复习资料的复习提纲知识要点归纳。
希望能够帮助你进行复习和回顾,加深对数据结构的理解和掌握。
在学习过程中,要注重理论与实践相结合,多进行编程练习和实际应用,提高数据结构的实际运用能力。
祝你复习顺利,取得好成绩!。
(完整版)数据结构知识点总结
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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
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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。
(完整版)数据结构知识点全面总结—精华版
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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。
数据结构复习要点(汇总版)
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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。
数据结构必考知识点总结
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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。
(完整word版)数据结构复习要点(汇总版),推荐文档.docx
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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
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。
结点定义:
typedef int datatype;//结点数据类型,假设为int
typedef struct node {//结点结构
datatype data;
struct node *next;//双向链表还应加上*previous
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。
2 / 13
插入:p->next=head->next;head->next=p;
输出:printf(“%d”,p->data);
删除:q=p->next;p->next = q->next ;free(q);
数据结构知识点全面总结_精华版
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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
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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。
数据结构复习要点(整理版)
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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。
严蔚敏数据结构复习整理完整版
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严蔚敏数据结构复习整理完整版数据结构是计算机科学中的重要基础课程,是指数据组织、存储和处理的方式。
严蔚敏教授是中国计算机教育领域的知名专家,他的《数据结构》一书被广泛使用于计算机相关专业的教学中。
下面是严蔚敏数据结构复习整理的完整版,总结了数据结构的基本概念、常见数据结构的特点和使用场景,以及一些重要的算法思想和应用。
一、数据结构的基本概念1.数据:数据是计算机能识别、处理的符号集合,可以是数字、文字、图像等。
2.数据元素:数据中的一个个基本单位,也称为记录。
3.数据项:数据元素中的一个个最小单位,是不可分割的数据单位。
二、常见数据结构1.数组:一组具有相同数据类型的元素的集合,可以通过下标来访问和操作。
2.链表:一组通过指针连接起来的数据元素的集合,可以分为单向链表和双向链表。
3.栈:一种特殊的线性表,只能在表尾进行插入和删除操作,遵循先进后出的原则。
4.队列:一种特殊的线性表,只能在表尾进行插入操作,在表头进行删除操作,遵循先进先出的原则。
5.树:一种非线性的数据结构,具有层次结构的特点,包括二叉树、二叉树、平衡树等。
6.图:一种非线性的数据结构,由顶点和边组成,包括有向图和无向图。
7.堆:一种完全二叉树的结构,用于实现优先队列等需要快速找到最值的场景。
8.哈希表:一种以键值对形式存储数据的数据结构,通过哈希函数将键映射到对应的位置,常用于快速查找场景。
三、常用算法和应用1.线性查找和二分查找:分别用于在无序数组和有序数组中查找指定的元素。
2.冒泡排序和快速排序:分别用于对数组进行升序排序,冒泡排序的时间复杂度较高,快速排序的时间复杂度较低。
3.广度优先和深度优先:分别用于在图中特定的路径,广度优先适用于找最短路径,深度优先适用于找所有路径。
4.迪杰斯特拉算法和贪心算法:迪杰斯特拉算法用于计算图中最短路径,贪心算法用于求解最优问题时,每一步都选择当前最好的选择。
5.动态规划算法:一种分阶段求解的问题求解方法,适用于具有最优子结构的问题,将问题分解为子问题,并逐步求解。
数据结构老师给的复习要点
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数据结构老师给的复习要点复习要点如下:1.数据结构介绍及基本概念-数据结构的定义和分类-数据结构的基本操作:插入、删除、查找、修改-数据结构的抽象数据类型(ADT)-数据结构的存储方式:顺序存储、链式存储-数据结构的复杂度分析:时间复杂度、空间复杂度2.线性数据结构-数组:定义、操作、应用场景、复杂度分析-链表:定义、操作、应用场景、复杂度分析-栈:定义、操作、应用场景、复杂度分析-队列:定义、操作、应用场景、复杂度分析3.非线性数据结构-树:定义、基本概念(根节点、叶节点、子树、深度、层次)、二叉树-二叉树:定义、特殊类型(满二叉树、完全二叉树、二叉查找树)-堆、优先队列:定义、操作、堆的复杂度分析-图:定义、基本概念(顶点、边、路径、连通图、有向图、带权图)、图的表示方式(邻接矩阵、邻接表)4.查找算法-顺序查找:定义、算法、复杂度分析-二分查找:定义、算法原理、复杂度分析-哈希查找:定义、哈希函数、冲突解决方法(开放寻址法、链表法)5.排序算法-冒泡排序:算法原理、复杂度分析-插入排序:算法原理、复杂度分析-选择排序:算法原理、复杂度分析-快速排序:算法原理、复杂度分析-归并排序:算法原理、复杂度分析-堆排序:算法原理、复杂度分析6.数据结构的应用-树的应用:二叉树的遍历、二叉树的建立、二叉树的等-图的应用:最短路径问题、最小生成树问题、拓扑排序等-栈和队列的应用:模拟计算器、迷宫求解、一些经典问题的求解等7.算法复杂度分析- 时间复杂度:大O表示法、常见的时间复杂度(O(1)、O(n)、O(log n)、O(n^2)等)-空间复杂度:空间复杂度与时间复杂度的关系、递归算法的空间复杂度分析8.数据结构的实现和优化-顺序存储结构的实现和优势-链式存储结构的实现和优势-空间优化:压缩存储、稀疏矩阵存储等-时间优化:算法改进、排序算法优化等9.数据结构的选择和应用-根据问题需求选择合适的数据结构-根据数据规模和要求选择合适的算法-理解数据结构和算法之间的关系,能够根据实际情况进行综合应用以上仅为大致的复习要点,具体内容可以根据老师给出的教材和课堂讲解进行深入学习和理解。
数据结构知识点整理
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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。
数据结构重点整理
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数据结构重点整理简介数据结构是计算机科学中的重要概念,指的是组织和存储数据的方式。
本文整理了数据结构的重点内容,包括以下章节:1.数组2.链表3.栈4.队列5.树6.图7.哈希表8.堆9.排序算法10.查找算法1.数组1.1 定义和基本操作-数组是一种线性数据结构,用于存储一组相同类型的元素。
每个元素可以通过索引访问。
- 基本操作包括:创建数组、访问元素、修改元素、插入元素、删除元素、获取数组长度等。
1.2 复杂度分析- 时间复杂度:对于不同操作,如访问、插入、删除等,时间复杂度可能不同。
- 空间复杂度:数组的存储空间通常为固定大小,空间复杂度为O(n)。
2.链表2.1定义和基本操作- 链表是一种动态数据结构,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。
- 基本操作包括:创建链表、插入节点、删除节点、访问节点、反转链表等。
2.2复杂度分析-时间复杂度:链表的操作时间复杂度与操作位置有关,访问节点的时间复杂度为O(n)。
- 空间复杂度:链表的空间复杂度为O(n)。
3.栈3.1 定义和基本操作- 栈是一种后进先出(LifO)的数据结构,只能在栈顶进行插入和删除操作。
-基本操作包括:入栈、出栈、获取栈顶元素、判断栈是否为空等。
3.2应用场景- 括号匹配- 表达式求值-浏览器的前进和后退功能4.队列4.1 定义和基本操作-队列是一种先进先出(fifO)的数据结构,可以在队尾插入元素,在队头删除元素。
- 基本操作包括:入队、出队、获取队头元素、判断队列是否为空等。
4.2 应用场景-广度优先搜索(bfS)- 缓存5.树5.1 定义和基本操作- 树是一种非线性数据结构,由节点和边组成,每个节点可以有多个子节点。
- 基本操作包括:创建树、插入节点、删除节点、遍历树等。
5.2常见的树结构- 二叉树:每个节点最多有两个子节点。
- 二叉搜索树:左子树的键值小于根节点,右子树的键值大于根节点。
6.图6.1 定义和基本操作-图是由节点和边组成的一种非线性数据结构,节点之间可以有多个连接。
数据结构期末复习总结知识点归纳
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数据结构期末复习总结知识点归纳数据结构是计算机科学中非常重要的一门课程,它研究数据的组织、存储和访问方式,以及处理各种复杂问题的算法。
以下是数据结构期末复习的一些重要知识点的归纳总结:1.基本概念:-数据结构:数据元素之间的关系的集合。
-数据元素:数据的基本单位,可以是一个字符、一个整数或一个结构体。
-数据对象:具有相同性质的元素的集合。
-数据项:数据不可分割的最小单位。
2.数据结构的分类:-线性结构:数据元素之间存在一对一的关系,如数组、链表、堆栈和队列。
-非线性结构:数据元素之间存在一对多或多对多的关系,如树和图。
3.常见的数据结构:-数组:一组连续的内存空间,用于存储相同类型的数据。
-链表:由节点组成,每个节点包含数据元素和指向下一个节点的指针。
-栈:一种具有先进后出(LIFO)特点的线性数据结构。
-队列:一种具有先进先出(FIFO)特点的线性数据结构。
-树:由节点和边组成,每个节点可以有多个子节点。
-图:由顶点和边组成,顶点可以有多个边连接到其他顶点。
4.常见的算法:-查找算法:包括顺序查找和二分查找。
-排序算法:包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序和归并排序。
-遍历算法:包括深度优先(DFS)和广度优先(BFS)。
5.运算特性:-空间复杂度:算法在执行过程中所需的存储空间。
-时间复杂度:算法执行所需的时间量度,通常用大O表示法表示。
6.数据结构的应用:-图的应用:用于解决路径规划、社交网络分析等问题。
-树的应用:用于解决、排序等问题。
-队列的应用:用于解决任务调度、消息传递等问题。
7.数据结构的存储方式:-顺序存储:使用连续的内存空间存储数据。
-链式存储:使用节点和指针存储数据。
8.数据结构的性能评价:-空间效率:衡量数据结构存储空间的利用率。
-时间效率:衡量数据结构执行运算所需的时间。
-算法复杂度:衡量算法执行过程中所需的计算资源。
以上是数据结构期末复习的一些重要知识点的归纳总结。
数据结构重点整理
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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。
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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。
5.时间复杂度分析:1.常量阶:算法的时间复杂度与问题规模n无关系T(n)=O(1)2.线性阶:算法的时间复杂度与问题规模n成线性关系T(n)=O(n)3.平方阶和立方阶:一般为循环的嵌套,循环体最后条件为i++时间复杂度的大小比较:O(1)< O(log 2 n)< O(n )< O(n log 2 n)< O(n2)< O(n3)< O(2 n )<O(n!)<O(n n)6.算法与程序:(1)算法的5个特性1、输入:有零个或多个输入2、输出:有一个或多个输出3、有穷性:要求序列中的指令是有限的;每条指令的执行包含有限的工作量;整个指令序列的执行在有限的时间内结束。
(程序与算法的区别在于,程序不需要有有穷性)4、确定性:算法中的每一个步骤都必须是确定的,而不应当含糊、模棱两可。
没有歧义。
5、可行性:算法中的每一个步骤都应当能被有效的执行,并得到确定的结果。
(2).算法设计的要求:1、正确性(达到预期效果,满足问题需求)2、健壮性(能处理合法数据,也能对不合法的数据作出反应,不会产生不可预期的后果)3、可读性(要求算法易于理解,便于分析)4、可修改可扩展性5、高效率(较好的时空性能)补充内容:1、名词解释:数据结构、二元组数据结构就是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。
二元组就是一种用来表示某个数据对象以及各个元素之间关系的有限集合。
2、根据数据元素之间关系的不同,数据的逻辑结构可以分为集合、线性结构、树形结构和图状结构四种类型。
3、常见的数据存储结构一般有两种类型,它们分别是顺序存储结构、链式存储结构6.在一般情况下,一个算法的时间复杂度是问题规模的函数7.常见时间复杂度有:常数阶O(1)、线性阶O(n)、对数阶O(log 2 n)、平方阶O(n^2)、指数阶O(2^n)。
通常认为,具有常数阶量级的算法是好算法,而具有指数阶量级的算法是差算法。
第二章线性表定义:线性表是n个数据元素的有限序列。
一个数据元素可由若干个数据项组成。
1. 顺序表结构线性表的顺序存储是指在内存中用地址连续的一块存储空间顺序存放线性表的各元素,用这种存储形式存储的线性表称为顺序表。
2. 单链表(1)链表结点结构线性表中的数据元素可以用任意的一组存储单元来存储,用指针表示逻辑关系逻辑相邻的两元素的存储空间可以是不连续的。
(2)链表操作算法:初始化、插入、输出、删除、遍历初始化:p=(struct student *)malloc(sizeof(struct student));插入:p->next=head->next; head->next=p;输出:printf(“%d”,p->data);删除:q=p->next; p->next = q->next ; free(q);结点遍历:for(p=head;p;p=p->next);补充内容:1、线性表中,第一个元素没有直接前驱,最后一个元素没有直接后驱。
2、在一个单链表中,若p所指结点是q所指结点的前驱结点,则删除结点q的操作语句为P->next = q->next ; free(q);3、在长度为N的顺序表中,插入一个新元素平均需要移动表中N/2个元素,删除一个元素平均需要移动(N-1)/2个元素。
4、若线性表的主要操作是在最后一个元素之后插入一个元素或删除最后一个元素,则采用顺序表存储结构最节省运算时间。
5、已知顺序表中每个元素占用3个存储单元,第13个元素的存储地址为336,则顺序表的首地址为300。
(第n个元素的地址即首地址+(n-1)*每个元素的存储空间,如a[12](第13个元素)的地址=a[0]+12*3)6、设有一带头结点单链表L,请编写该单链表的初始化,插入、输出和删除函数。
(函数名自定义)结点定义:typedef int datatype; //结点数据类型,假设为inttypedef struct node { //结点结构datatype data;struct node *next; //双向链表还应加上*previous} Lnode, * pointer ; //结点类型,结点指针类型typedef pointer lklist; //单链表类型,即头指针类型1.初始化:lklist initlist() {pointer head;head=new node;//这是C++做法//head=( pointer)malloc(sizeof(Lnode)); 这是C语言做法head->next=NULL; //循环链表则是head->next=head;//双向链表应加上head->previos=NULL;return head;}2.插入:(C语言中需要把head转化为全局变量才能实现此程序)int insert(lklist head,datatype x,int i){pointer q,s;q=get(head,i-1); //找第i-1个点if(q==NULL) //无第i-1点,即i<1或i>n+1时{cout<<”非法插入位置!\n”; //这是C++做法,即C语言中的printf(“非法插入位置!\n”);return 0;}s=new node;//生成新结点即C语言中的s=( pointer)malloc(sizeof(Lnode));s->data=x;s->next=q->next; //新点的后继是原第i个点q->next=s; //原第i-1个点的后继是新点return 1; //插入成功}3.删除:(C语言中需要把head转化为全局变量才能实现此程序)int delete(lklist head,int i) {pointer p,q;q=get(head,i-1); //找待删点的直接前趋if(q==NULL || q->next==NULL) //即i<1或i>n时{cout<<”非法删除位置!\n”;return 0;}p=q->next; //保存待删点地址q->next=p->next; //修改前趋的后继指针delete p; //释放结点即C语言中的free(p);return 1; //删除成1. 不带头结点的单链表head为空的判定条件是(A )A. head=NULLB. head->next=NULLC. head->next=headD. head!=NULL2. 带头结点的单链表head为空的判定条件是(B )A. head=NULLB. head->next=NULLC. head->next=headD. head!=NULL3. 在一个单链表中,若p所指结点不是最后结点,在p之后插入s所指结点,则执行(B )A. s->next=p; p->next=s;B. s->next=p->next; p->next=s;C. s->next=p->next; p=s;D. p->next=s; s->next=p;4. 在一个单链表中,若删除p所指结点的后续结点,则执行(A )A. p->next=p->next->next;B. p=p->next; p->next=p->next->next;C. p->next=p->nextD. p=p->next->next5. 从一个具有n个结点的有序单链表中查找其值等于x结点时,在查找成功的情况下,需平均比较(B )个结点。
A. nB. n/2C. (n-1)/2D. O(n㏒2n)6. 给定有n个元素的向量,建立一个有序单链表的时间复杂度(B)A.O(1)B.O(n)C.O(n2)D.O(n㏒2n)7.在一个具有n个结点的有序单链表中插入一个新结点并仍然有序的时间复杂度是(B)A.O(1)B.O(n)C.O(n2)D.O(n㏒2n)8. 在一个单链表中删除q所指结点时,应执行如下操作:q=p->next;p->next=( p->next->next );free(q);//这种题目靠一根指针是没有办法完成的,必须要借助第二根指针。
9. 在一个单链表中p所指结点之后插入一个s所指结点时,应执行:s->next=( p->next )p->next=(s)操作。
10. 对于一个具有n个节点的单链表,在已知所指结点后插入一个新结点的时间复杂度是(O (1));在给定值为x的结点后插入一个新结点的时间复杂度是(O(n))。