数据结构与算法分析总结
学习数据结构心得体会
学习数据结构心得体会数据结构研究总结通过一学期对《数据结构与算法》的研究，大概的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、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。
数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。
数据结构重要性：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的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.链表定义：链表是一种物理储备单元上非连续、非顺序的储备结构，数据元素的逻辑顺序是经由过程链表中的指针链接次序实现的。
数据结构与算法课程总结
本课程的先修可称为离散数学和高级语言程序设计，后续课程为操作系统、数据库系统 原理和编译原理等。
数据结构中的存储结构及基本运算的实现需要程序设计的基本知识和编程能力和经验， 本课程大部分实例和实验均是用 C 语言实现的，故要求叫熟练地掌握 C 语言。 三、选用的教材及参考书
教材选用《数据结构与算法》，大连理工大学出版社，作者郭福顺、廖明宏等。参考书 为《数据结构（C 语言版》，清华大学出版社出版，严蔚敏、吴伟民编著。 四、教学内容
第六章 树 教学要求： 本章目的是二元树的定义、性质、存储结构、遍历、线索化，树的定义、存储结构、 遍历、树和森林与二元树的转换，哈夫曼树及其应用（优化判定过程和哈夫曼编码）等内容。 要求在熟悉这些内容的基础上，重点掌握二元树的遍历算法及其有关应用，难点是使用本章 所学到的有关知识设计出有效算法，解决与树或二元树相关的应用问题。 教学内容 1．树的概念（领会） 1．1 树的逻辑结构特征。 1．2 树的不同表示方法。 1．3 树的常用术语及含义。
数据结构与算法分析》实验报告
数据结构与算法分析》实验报告《数据结构与算法分析》实验报告一、实验目的本次实验旨在通过实际操作和分析，深入理解数据结构与算法的基本概念和原理，掌握常见数据结构的实现和应用，以及算法的设计和性能评估。
通过实验，提高编程能力和解决实际问题的能力，培养逻辑思维和创新精神。
二、实验环境操作系统：Windows 10编程语言：Python 3x开发工具：PyCharm三、实验内容1、线性表顺序表的实现与操作链表的实现与操作2、栈和队列栈的实现与应用（表达式求值）队列的实现与应用（排队系统模拟）3、树和二叉树二叉树的遍历算法实现（前序、中序、后序）二叉搜索树的实现与操作4、图图的存储结构（邻接矩阵和邻接表）图的遍历算法（深度优先搜索和广度优先搜索）5、排序算法冒泡排序插入排序选择排序快速排序归并排序6、查找算法顺序查找二分查找四、实验步骤及结果1、线性表顺序表的实现与操作定义一个顺序表类，使用数组来存储元素。
实现插入、删除、查找等基本操作。
进行性能测试，分析在不同位置插入和删除元素的时间复杂度。
实验结果表明，在顺序表的前端或中间进行插入和删除操作时，时间复杂度较高，而在末尾操作时效率较高。
链表的实现与操作定义链表节点类和链表类。
实现链表的插入、删除、查找等操作。
比较顺序表和链表在不同操作下的性能差异。
结果显示，链表在频繁插入和删除元素的情况下表现更优，而顺序表在随机访问元素时速度更快。
2、栈和队列栈的实现与应用（表达式求值）用栈来实现表达式求值的算法。
输入表达式，如“2 ＋ 3 （ 4 1 ）”，计算并输出结果。
经过测试，能够正确计算各种复杂的表达式。
队列的实现与应用（排队系统模拟）模拟一个简单的排队系统，顾客到达和离开队列。
输出队列的状态和平均等待时间。
实验发现，队列长度和顾客等待时间与到达率和服务率密切相关。
3、树和二叉树二叉树的遍历算法实现（前序、中序、后序）构建一棵二叉树。
分别实现前序、中序、后序遍历算法，并输出遍历结果。
数据结构与算法基础知识总结
数据结构与算法基础知识总结1 算法算法：是指解题方案的准确而完整的描述。
算法不等于程序，也不等计算机方法，程序的编制不可能优于算法的设计。
算法的基本特征：是一组严谨地定义运算顺序的规则，每一个规则都是有效的，是明确的，此顺序将在有限的次数下终止。
特征包括：（1）可行性；（2）确定性，算法中每一步骤都必须有明确定义，不充许有模棱两可的解释，不允许有多义性；（3）有穷性，算法必须能在有限的时间内做完，即能在执行有限个步骤后终止，包括合理的执行时间的含义；（4）拥有足够的情报。
算法的基本要素：一是对数据对象的运算和操作；二是算法的控制结构。
指令系统：一个计算机系统能执行的所有指令的集合。
基本运算和操作包括：算术运算、逻辑运算、关系运算、数据传输。
算法的控制结构：顺序结构、选择结构、循环结构。
算法基本设计方法：列举法、归纳法、递推、递归、减斗递推技术、回溯法。
算法复杂度：算法时间复杂度和算法空间复杂度。
算法时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量。
算法空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间。
2 数据结构的基本基本概念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。
数据结构是指相互有关联的数据元素的集合。
数据的逻辑结构包含：（1）表示数据元素的信息；（2）表示各数据元素之间的前后件关系。
数据的存储结构有顺序、链接、索引等。
线性结构条件：（1）有且只有一个根结点；（2）每一个结点最多有一个前件，也最多有一个后件。
非线性结构：不满足线性结构条件的数据结构。
3 线性表及其顺序存储结构线性表由一组数据元素构成，数据元素的位置只取决于自己的序号，元素之间的相对位置是线性的。
在复杂线性表中，由若干项数据元素组成的数据元素称为记录，而由多个记录构成的线性表又称为文件。
数据结构与算法总结
《数据结构与算法》课程学习总结报告1004012005 10计本（4）班章兴春本学期所学习的《数据结构与算法》课程已经告一段落，就其知识点及其掌握情况、学习体会以及对该门课程的教学建议等方面进行学习总结。
以便在所学习知识有更深刻的认识。
一、《数据结构与算法》知识点：学习数据结构之前、一直以为数据结构是一门新的语言、后来才知道学习数据结构是为了更加高效的的组织数据、设计出良好的算法，而算法则是一个程序的灵魂。
经过了一学期的数据结构了，在期末之际对其进行总结。
首先，学完数据结构我们应该知道数据结构讲的是什么，数据结构课程主要是研究非数值计算的研究的程序设计问题中所出现的计算机处理对象以及它们之间关系和操作的学科。
第一章主要介绍了相关概念，如数据、数据元素、数据类型以及数据结构的定义。
其中，数据结构包括逻辑结构、存储结构和运算集合。
逻辑结构分为四类：集合型、线性、树形和图形结构，数据元素的存储结构分为：顺序存储、链接存储、索引存储和散列存储四类。
最后着重介绍算法性能分析，包括算法的时间性能分析以及算法的空间性能分析。
第二章具体地介绍了顺序表的定义、特点及其主要操作，如查找、插入和删除的实现。
需要掌握对它们的性能估计。
包括查找算法的平均查找长度，插入与删除算法中的对象平均移动次数。
链表中数据元素的存储不一定是连续的，还可以占用任意的、不连续的物理存储区域。
与顺序表相比，链表的插入、删除不需要移动元素，给算法的效率带来较大的提高。
链表这一章中介绍了链表的节点结构、静态与动态链表的概念、链表的基本运算（如求表长、插入、查找、删除等）、单链表的建立（头插法和尾插法）以及双向循环链表的定义、结构、功能和基本算法。
第三章介绍了堆栈与队列这两种运算受限制的线性结构。
其基本运算方法与顺序表和链表运算方法基本相同，不同的是堆栈须遵循“先进后出”的规则，对堆栈的操作只能在栈顶进行；而队列要遵循“先进先出”的规则，教材中列出了两种结构的相应算法，如入栈、出栈、入队、出队等。
数据结构与算法解析
数据结构与算法解析数据结构和算法是计算机科学领域中非常重要的概念和技术。
它们为程序的设计和运行提供了基础，是计算机科学家和软件工程师必备的知识和能力。
本文将对数据结构和算法进行解析，帮助读者更好地理解和应用它们。
一、数据结构数据结构是组织和存储数据的方式。
它与算法密切相关，能够提高程序的效率和性能。
常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树和图等。
下面将对其中几种常见的数据结构进行解析。
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。
它具有随机访问的特点，可以直接通过索引访问元素。
数组的插入和删除操作相对较慢，因为需要移动其他元素。
但是，由于数据在内存中是连续存储的，所以数组的读取操作非常高效。
2. 链表链表是一种动态数据结构，由节点组成。
每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。
链表的插入和删除操作非常高效，但是随机访问效率较低。
链表分为单链表、双向链表和循环链表等不同类型。
3. 栈栈是一种先进后出的数据结构，类似于弹夹。
栈具有压栈和出栈两种操作，可以用于解决递归问题、括号匹配和表达式求值等。
栈的实现可以使用数组或链表。
4. 队列队列是一种先进先出的数据结构，类似于排队。
队列具有入队和出队两种操作，可以用于实现消息传递、任务调度和缓存等。
队列的实现可以使用数组或链表。
5. 树树是一种非线性数据结构，由节点和边组成。
树的每个节点可以有多个后续节点，称为子节点。
树由根节点、内部节点和叶节点组成。
常见的树包括二叉树、二叉搜索树和堆等。
6. 图图是一种非线性数据结构，由节点和边组成。
图的节点称为顶点，边连接两个节点。
图可以分为有向图和无向图，可以用于建模复杂关系和网络结构。
二、算法算法是解决问题的步骤和方法。
好的算法能够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。
下面将对其中几种常见的算法进行解析。
1. 排序算法排序算法是将一组数据按照特定顺序进行排列的算法。
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、归并排序和堆排序等。
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。
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。
数据结构和算法的设计与分析
数据结构和算法的设计与分析在计算机科学领域中，数据结构和算法是两个非常基础的概念。
数据结构可以被视为是计算机存储和组织数据的方式，而算法则是计算机解决问题的方法。
在实际的应用中，一个好的数据结构和算法的设计和分析可以让极其复杂的问题变得简单化，运行效率得到大幅度提升。
本篇文章将会重点探讨数据结构和算法的设计和分析，并讨论其在实际中的应用。
一、数据结构的设计和分析1.1 数据结构的定义和分类数据结构是一种在计算机中组织和存储数据的方式。
它们可以被定义为一定数量的数据元素(结点)的集合。
数据结构是由若干种基本数据类型组成，其包括数值，字符，短语数据和其他各种复杂的数据类型。
在计算机科学领域中，数据结构被分为两类: 线性数据结构和非线性数据结构。
线性数据结构包括数组，链表，堆栈，队列等，其是一种每个数据元素只有一个前驱和一个后继的结构。
非线性数据结构则包括二叉树，图，堆，散列表等，其是一种每个数据元素可以有多个前驱和后继的结构。
而在实际的应用中，数据结构的选择和设计往往取决于应用的需求和数据类型。
1.2 数据结构的设计和分析数据结构的设计和分析对于计算机算法和程序设计来说起着非常重要的作用。
一个好的数据结构可以成倍地提高算法的效率，使得程序的执行速度变得更快。
而数据结构的分析则是评估程序的运行时间以及空间使用情况，这对于性能优化和资源管理都至关重要。
在数据结构的设计上，我们需要考虑以下问题：(1) 功能需求: 首先我们需要明确所需的功能需求，例如查找，排序，插入，删除等。
根据不同的需求可以选择不同的数据结构。
(2) 空间复杂度: 我们需要评估程序的空间复杂度以确定所选择数据结构的大小和使用情况。
(3) 时间复杂度: 我们需要评估程序的时间复杂度以确定算法的效率和性能。
(4) 可读性和维护性: 我们需要评估程序的可读性和维护性，以确定程序的可读性和长期维护性。
在数据结构的分析上，我们需要考虑以下问题：(1) 时间复杂度: 我们需要评估程序的运行时间，以确保算法的执行时间足够短。
《数据结构与算法》知识点整理
《数据结构与算法》知识点整理《数据结构与算法》知识点整理1：数据结构概述1.1 什么是数据结构1.2 数据结构的作用1.3 数据结构的分类1.4 数据结构的存储方式2：线性表2.1 顺序表2.1.1 顺序表的定义2.1.2 顺序表的基本操作2.2 链表2.2.1 链表的定义2.2.2 链表的基本操作2.3 栈2.3.1 栈的定义2.3.2 栈的基本操作2.4 队列2.4.1 队列的定义2.4.2 队列的基本操作3：树3.1 树的基本概念3.1.1 结点3.1.2 父节点、子节点、兄弟节点 3.2 二叉树3.2.1 二叉树的定义3.2.2 二叉树的遍历方式3.3 平衡二叉树3.3.1 平衡二叉树的定义3.3.2 平衡二叉树的实现4：图4.1 图的基本概念4.1.1 顶点4.1.2 边4.1.3 权重4.2 图的表示方式4.2.1 邻接矩阵4.2.2 邻接表4.3 图的搜索算法4.3.1 深度优先搜索 4.3.2 广度优先搜索5：排序算法5.1 冒泡排序5.2 插入排序5.3 选择排序5.4 快速排序5.5 归并排序6：查找算法6.1 顺序查找6.2 二分查找6.3 哈希查找7：字符串匹配算法7.1 暴力匹配算法7.2 KMP算法7.3 Boyer-Moore算法8：动态规划算法8.1 动态规划的基本概念8.2 0-1背包问题8.3 最长公共子序列问题9：附件9.1 Examples：docx - 包含各章节示例代码的附件文件10：法律名词及注释10：1 数据结构 - 在计算机科学中，数据结构是计算机中存储、组织数据的方式。
10：2 线性表 - 线性表是数据元素的有限序列，元素之间具有线性关系。
10：3 顺序表 - 顺序表是用一组地址连续的存储单元依次存储线性表的元素。
10：4 链表 - 链表是一种数据元素按照顺序存放，元素之间通过指针进行关联的数据结构。
10：5 栈 - 栈是一种特殊的线性表，只能在一端进行插入和删除操作。
数据结构与算法分析
数据结构与算法分析数据结构与算法分析是计算机科学领域中最为重要的基础知识之一。
它们是计算机程序设计和软件开发的基石，对于解决实际问题具有重要的指导作用。
本文将围绕数据结构与算法分析的概念、作用以及常见的数据结构和算法进行深入探讨，以便读者对其有更全面的理解。
一、数据结构的概念数据结构是计算机科学中研究组织和存储数据的方法，它关注如何将数据按照逻辑关系组织在一起并以一定的方式存储在计算机内存中。
常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树等。
不同的数据结构适用于不同类型的问题，选择合适的数据结构对于算法的效率和性能至关重要。
二、算法分析的意义算法分析是对算法的效率和性能进行评估和估算的过程。
它主要关注算法的时间复杂度和空间复杂度，这两者是衡量算法性能的重要指标。
通过对算法进行分析，我们可以选择最适合解决问题的算法，提高程序的运行效率和资源利用率。
在实际开发中，合理选择和使用算法可以减少计算机的负荷，提高系统的响应速度。
三、常见的数据结构1. 数组：数组是一种线性数据结构，它以连续的内存空间存储一组相同类型的数据。
数组的优点是可以随机访问，但缺点是插入和删除操作的效率较低。
2. 链表：链表是一种常见的动态数据结构，它由一系列节点组成，每个节点包含数据和指向下一节点的指针。
链表的优点是插入和删除操作的效率较高，但访问数据的效率较低。
3. 栈：栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，常用操作包括入栈和出栈。
栈通常用于实现函数调用、表达式求值以及回溯算法等。
4. 队列：队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，它常用操作包括入队和出队。
队列通常用于实现广度优先搜索和任务调度等。
5. 树：树是一种非线性的数据结构，它以层次结构存储数据。
常见的树包括二叉树、平衡二叉树、二叉搜索树等。
树的应用非常广泛，例如数据库索引、文件系统等。
四、常见的算法1. 排序算法：排序算法用于将一组元素按照某种规则进行排序。
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。
数据结构基础知识总结
数据结构基础知识总结数据结构是计算机科学中的一门重要课程，它研究如何组织和存储数据，以及如何在数据上进行操作和处理。
数据结构是计算机程序设计的基础，它能够帮助我们更好地理解计算机程序的本质，并提高程序的效率和可靠性。
本文将对数据结构的基础知识进行总结。
一、线性结构线性结构是指所有元素按照线性顺序排列，每个元素最多只有一个前驱和一个后继。
常见的线性结构有数组、链表、栈和队列。
1. 数组数组是一种线性结构，它由相同类型的元素组成，每个元素占用相同大小的内存空间，并按照一定顺序存储在连续的内存单元中。
数组可以通过下标来访问其中的元素，时间复杂度为O(1)。
2. 链表链表也是一种线性结构，它由节点组成，每个节点包含一个数据域和一个指针域。
指针域指向下一个节点或者上一个节点。
链表可以分为单向链表、双向链表和循环链表等多种形式。
3. 栈栈是一种特殊的线性结构，它只允许在栈顶进行插入和删除操作。
栈的特点是先进后出，后进先出。
栈可以用数组或链表来实现。
4. 队列队列也是一种特殊的线性结构，它只允许在队尾进行插入操作，在队头进行删除操作。
队列的特点是先进先出，后进后出。
队列可以用数组或链表来实现。
二、树形结构树形结构是一种非线性结构，它由节点和边组成，每个节点最多有一个父节点和多个子节点。
常见的树形结构有二叉树、堆、AVL树和红黑树等。
1. 二叉树二叉树是一种特殊的树形结构，每个节点最多有两个子节点。
二叉树可以分为满二叉树、完全二叉树、平衡二叉树等多种形式。
2. 堆堆是一种特殊的完全二叉树，它满足父节点的值总是大于或小于子节点的值。
堆可以分为大顶堆和小顶堆两种形式。
3. AVL树AVL树是一种自平衡二叉搜索树，它保证任何一个节点左右子树高度差不超过1，并且左右子树也是一棵AVL树。
4. 红黑树红黑树是一种自平衡二叉搜索树，它满足以下性质：每个节点要么是红色，要么是黑色；根节点是黑色；每个叶子节点都是黑色的空节点；如果一个节点是红色的，则它的两个子节点都是黑色的；任意一条从根到叶子的路径上不能出现连续的两个红色节点。
数据结构与算法知识点必备
数据结构与算法知识点必备一、数据结构知识点1. 数组(Array)数组是一种线性数据结构，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速度快，但插入和删除操作较慢。
常见的数组操作包括创建、访问、插入、删除和遍历。
2. 链表(Linked List)链表是一种动态数据结构，它由节点组成，每一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，但访问速度较慢。
常见的链表类型包括单向链表、双向链表和循环链表。
3. 栈(Stack)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。
常见的栈操作包括入栈(push)和出栈(pop)。
4. 队列(Queue)队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构，只能在队尾插入元素，在队头删除元素。
常见的队列操作包括入队(enqueue)和出队(dequeue)。
5. 树(Tree)树是一种非线性数据结构，由节点和边组成。
树的特点是层次结构、惟一根节点、每一个节点最多有一个父节点和多个子节点。
常见的树类型包括二叉树、二叉搜索树、平衡二叉树和堆。
6. 图(Graph)图是一种非线性数据结构，由节点和边组成。
图的特点是节点之间的关系可以是任意的，可以有环。
常见的图类型包括有向图、无向图、加权图和连通图。
7. 哈希表(Hash Table)哈希表是一种根据键(key)直接访问值(value)的数据结构，通过哈希函数将键映射到数组中的一个位置。
哈希表的特点是查找速度快，但内存消耗较大。
常见的哈希表操作包括插入、删除和查找。
二、算法知识点1. 排序算法(Sorting Algorithms)排序算法是将一组元素按照特定顺序罗列的算法。
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、归并排序和堆排序。
2. 查找算法(Search Algorithms)查找算法是在一组元素中寻觅特定元素的算法。
常见的查找算法包括线性查找、二分查找和哈希查找。
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。
军队文职 计算机类计算机类-数据结构与算法知识点总结
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多个数据。
输出：算法有一个或多个输出 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 List ：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) typedef struct { DataType elem[MAXSIZE];int length;} SqList; 2) 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移动表中的一半元素。
删除一个元素时大约移动表中的（n-1）\2 4、线性表的链式存储结构 1) 类型定义 简而言之，“数据 + 指针”。
数据结构课程设计排序算法总结
排序算法：(1) 直接插入排序 (2) 折半插入排序(3) 冒泡排序 (4) 简单选择排序 (5) 快速排序(6) 堆排序 (7) 归并排序【算法分析】（1）直接插入排序；它是一种最简单的排序方法，它的基本操作是将一个记录插入到已排好的序的有序表中，从而得到一个新的、记录数增加1的有序表。
（2）折半插入排序：插入排序的基本操作是在一个有序表中进行查找和插入，我们知道这个查找操作可以利用折半查找来实现，由此进行的插入排序称之为折半插入排序。
折半插入排序所需附加存储空间和直接插入相同，从时间上比较，折半插入排序仅减少了关键字间的比较次数，而记录的移动次数不变。
（3）冒泡排序：比较相邻关键字，若为逆序（非递增），则交换，最终将最大的记录放到最后一个记录的位置上，此为第一趟冒泡排序；对前n-1记录重复上操作，确定倒数第二个位置记录；……以此类推，直至的到一个递增的表。
(4)简单选择排序：通过n-i次关键字间的比较，从n-i+1个记录中选出关键字最小的记录，并和第i（1<=i<=n）个记录交换之。
(5)快速排序:它是对冒泡排序的一种改进，基本思想是，通过一趟排序将待排序的记录分割成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分记录的关键字小，则可分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序。
(6)堆排序: 使记录序列按关键字非递减有序排列，在堆排序的算法中先建一个“大顶堆”，即先选得一个关键字为最大的记录并与序列中最后一个记录交换，然后对序列中前n-1记录进行筛选，重新将它调整为一个“大顶堆”，如此反复直至排序结束。
(7)归并排序:归并的含义是将两个或两个以上的有序表组合成一个新的有序表。
假设初始序列含有n个记录，则可看成是n个有序的子序列，每个子序列的长度为1，然后两两归并，得到n/2个长度为2或1的有序子序列；再两两归并，……，如此重复，直至得到一个长度为n的有序序列为止，这种排序称为2-路归并排序。
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。
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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。
在线性表结构中有两类特别的线性表：栈和队列。
栈是一种限制访问端口的线性表，常称为后进先出表。
正是这种特殊的性质使得栈的用途非常广泛，比如在计算表达式的值时处理运算符的先后次序，另外一个大的用处就是递归了，hanoi塔就是最典型的用了递归的思想，在算法中，也有很多运用递归思想的例子。
队列也属于限制访问点的线性表，它的特点就是加入和删除元素都只能在队列的一端进行，即队列首出，队列尾进，最大的特点是先来先服务，先进先出。
因为这个特点，队列常被用作消息缓冲器。
在算法设计中，顺序表主要用于检索，而利用栈中的递归思想在算法中则应用非常广泛，如递归排序，分治算法等。
树结构：是一种非常重要的非线性数据结构，它是由一个根结点和若干叶结点组成的树状结构，除了根结点每个结点只能有一个父节点，可以有若干子结点，若干个树结构还可以构成森林，树的存储结构也分为顺序存储和链式存储，最典型的是左孩子右兄弟法。
在树结构中比较重要的算法就是周游（遍历）树，有先根次序、后根次序以及中根次序。
树结构中有几类非常重要的特殊树结构，如二叉树，B树，B+树等，其中，二叉树应用最为广泛。
二叉树：是指每个结点最多有两个子结点的树结构，具体细分，根据叶子结点的特性可分为满二叉树、完全二叉树等。
二叉树的遍历也分为深度优先和广度优先。
另外，二叉树有几条非常重要的性质，这也使得它的应用非常广泛。
在算法设计中，典型的利用树的深度优先遍历的算法是回溯法，而典型的广度优先搜索算法是分枝定界法。
图：是一种较线性表和树更为复杂的数据结构。
一般来讲，数据的逻辑结构可表示为结点的有穷集合K和K上的一个关系r,如果对K中结点相对于r的前驱、后继个数加以限制，则可以分别定义线性结构、树形结构和图结构，即：线性结构：惟一前驱，惟一后继，反映一种线性关系；树形结构：惟一前驱，多个后继，反映一种层次关系；图结构：不限制前驱的个数，亦不限制后继的个数，反映一种网状关系。
通常用G=（V,E）代表一个图，其中V是顶点集，E是边集。
图分为有向图和无向图，图的存储方式有邻接表和邻接矩阵法。
和树类似的，图中也需要周游，同样有深度优先搜索和广度优先搜索，而比树的周游要更复杂，也更重要。
在这一块中，有两种比较典型的求最短路径和最小支撑树的算法需要注意，它们分别是Dijkstra 算法和Prim算法。
另外需要注意的是图的连通性。
在算法设计中，典型的用到图论的算法有贪心算法和动态规划算法。
对于计算机科学来说，算法的概念至关重要。
通俗的讲，算法是指解决问题的一种方法或一个过程，或者严格来讲，是由若干条指令组成的有穷序列，且满足以下4条性质；（1）输入：有零个或多个由外部提供的量作为算法的输入。
（2）输出：算法产生至少一个量作为输出。
（3）确定性：组成算法的每条指令是清晰的，无歧义的。
（4）有限性：算法中每条指令的执行次数是有限的，执行每条指令的时间也是有限的。
我们研究一个算法或者评价一个算法主要是通过估计该算法的复杂性，包括时间复杂性和空间复杂性。
空间复杂性是指使用该算法的程序在运行时需要占用多少内存空间，具体包括指令空间、数据空间和环境栈空间。
时间复杂性是指执行该程序所需要的时间量级，通常是估算的时间，包括编译时间和运行时间。
同时评价一个算法的好坏还要看其时间复杂性和空间复杂性随着输入规模的增长趋势，一般能接受的最好是线性增长。
在算法设计这本书中，每介绍一个算法都会分析其算法复杂度，由此可看出它的重要性。
首先，从递归的分治算法开始。
分治算法的基本思想是将一个规模为n的问题分解为k个规模较小的子问题，这些子问题互相独立且与原问题相同。
递归的解这些子问题，然后将各个子问题的解合并得到原问题的解。
该算法的主要应用有大整数乘法，矩阵乘法、合并排序等。
可以大大降低算法的时间复杂度，但使用递归栈可能增加程序的空间规模。
动态规划算法和贪心算法：与分治算法类似，动态规划的基本思想也是将待求解问题分解成若干子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到原问题的解。
与分治算法不同的是，适合于用动态规划法求解的问题，经分解得到的子问题往往不是相互独立的。
动态规划算法适用于解最优化问题。
通常可按以下4个步骤：（1）找出最优解的性质，并刻画其结构特征。
（2）递归的定义最优值。
（3）以自底向上的方式计算出最优值。
（4）根据计算最优值时得到的信息，构造最优解。
动态规划算法的基本要素是最优子结构性质和子问题重叠性质。
最优子结构性质。
如果问题的最优解所包含的子问题的解也是最优的，我们就称该问题具有最优子结构性质（即满足最优化原理）。
最优子结构性质为动态规划算法解决问题提供了重要线索。
子问题重叠性质。
子问题重叠性质是指在用递归演算法自顶向下对问题进行求解时，每次产生的子问题并不总是新问题，有些子问题会被重复计算多次。
动态规划算法正是利用了这种子问题的重叠性质，对每一个子问题只计算一次，然后将其计算结果保存在一个表格中，当再次需要计算已经计算过的子问题时，只是在表格中简单地查看一下结果，从而获得较高的效率。
另外一点要素是备忘录方法，它作为动态规划算法的变形，用表格保存已解决问题的答案，在下次需要解此子问题时，只要简单查看子问题的解答，而不必重新计算。
与动态规划动态规划算法设计策略典型的应用案例有：矩阵连乘、最大字段和、流水作业调度等。
有时满足动态规划条件的问题可以有更好的算法，比如贪心算法。
贪心算法即总是做出在当前看来是最好的选择。
也就是说贪心算法并不从整体最优上加以考虑，它所做的总是做出的选择只是在某种意义上的局部最优。
这种启发式的策略并不能总是奏效，然而对某些特定的问题确能达到预期目的。
比如活动安排的例子。
贪心算法的基本要素主要有贪心选择性质和最优子结构性质。
所谓贪心选择性质是指所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择，即贪心选择来达到。
这是贪心算法与动态规划的主要区别，它们的共同点是都要求问题具有最优子结构性质。
贪心算法的典型案列是：活动安排、最优装载问题、最短路径和最优生成树问题。
回溯法和分枝定界法：回溯法有“通用的解题法”之称。
用它可以系统的搜索一个问题的所有解或任一解。
它在问题的解空间树中，按深度优先策略，从根节点出发搜索解空间树。
其算法框架包含递归回溯和迭代回溯，两个特别的解空间树为子集树和排列树。
典型的回溯法的案例有：批处理作业调度、图的m着色、旅行售货员问题、0-1背包问题等。
分枝定界法类似于回溯法，也是在问题的解空间上搜索问题解的算法。
一般情况下，分治定界法与回溯法的求解目标不同。
回溯法的求解目标是找出解空间中满足约束条件的所有的解，而分枝定界法的求解目标则是找出满足约束条件的一个解，或是满足约束条件的解中找出使某一目标函数值达到极大或极小的解，即在某种意义下的最优解。
由于求解目标不同，导致分支定界法与回溯法对解空间的搜索方式也不相同。
回溯法以深度优先的方式搜索解空间，而分枝定界法则以广度优先或以最小耗费优先的方式搜索解空间。
另外，在算法分析中一定要提的是NP问题。
首先需要介绍P（Polynomial,多项式）问题P问题是可以在多项式时间内被确定机（通常意义的计算机）解决的问题。
NP（No n-Determi nistic Poly no mial, 非确定多项式）问题,是指可以在多项式时间内被非确定机（他可以猜，他总是能猜到最能满足你需要的那种选择，如果你让他解决n皇后问题，他只要猜n次就能完成----每次都是那么幸运）解决的问题.这里有一个著名的问题----千禧难题之首，是说P 问题是否等于NP问题，也即是否所有在非确定机上多项式可解的问题都能在确定机上用多项式时间求解。
NP完全（NP Complete，NPC）问题是指这样一类NP问题，所有的NP问题都可以用多项式时间划归到他们中的一个。
所以显然NP完全的问题具有如下性质：它可以在多项式时间内求解，当且仅当所有的其他的NP—完全问题也可以在多项式时间内求解。
这样一来，只要我们找到一个NPC问题的多项式解,所有的NP问题都可以多项式时间内划归成这个NPC问题,再用多项式时间解决，这样NP就等于P了。
小结一下，在算法设计这么课中学了这么几大类典型的算法，里面也涉及到具体的应用案例，但我觉得学算法的目的远不是学会这几种固定的特殊问题的解法而已，事实上领会这些巧妙算法背后的思想然后学会迁移到其他新的问题中去才是领会了算法设计的精髓。
…■不……。