数据结构总结
数据结构归类总结报告范文(3篇)
第1篇一、引言数据结构是计算机科学中一门重要的学科，它研究如何有效地组织、存储和操作数据。
在计算机科学和软件开发中，数据结构的选择直接影响着程序的效率、可读性和可维护性。
本文将对常见的数据结构进行归类总结，分析其特点、应用场景以及优缺点，旨在为读者提供全面的数据结构知识。
二、数据结构分类1. 基本数据结构基本数据结构包括线性表、栈、队列、字符串等。
（1）线性表线性表是一种有序的数据集合，包括顺序表和链表两种形式。
顺序表是一种通过数组实现的线性表，具有随机访问的特点；链表则通过指针连接节点，实现动态存储。
特点：顺序表支持随机访问，链表支持动态扩展。
应用场景：数组、链表、栈、队列等数据结构。
（2）栈栈是一种后进先出（LIFO）的线性表，只能在表的一端进行插入和删除操作。
特点：先进后出，具有明确的操作顺序。
应用场景：递归算法、函数调用栈、表达式求值等。
（3）队列队列是一种先进先出（FIFO）的线性表，只能在表的一端进行插入操作，在另一端进行删除操作。
特点：先进先出，具有明确的操作顺序。
应用场景：打印任务、缓冲区、资源分配等。
（4）字符串字符串是由字符组成的序列，是处理文本信息的重要数据结构。
特点：可变长度，支持字符操作。
应用场景：文本编辑、搜索引擎、自然语言处理等。
2. 树状数据结构树状数据结构包括二叉树、堆、平衡树等。
（1）二叉树二叉树是一种每个节点最多有两个子节点的树形结构。
特点：层次结构，具有明确的父子关系。
应用场景：数据结构中的查找、排序、遍历等。
（2）堆堆是一种特殊的完全二叉树，满足堆性质：每个节点的值大于或等于其子节点的值（最大堆）或小于或等于其子节点的值（最小堆）。
特点：支持快速查找、插入和删除操作。
应用场景：优先队列、动态数组、排序等。
（3）平衡树平衡树是一种保持平衡的二叉搜索树，如AVL树、红黑树等。
特点：保持平衡，查找、插入和删除操作具有对数时间复杂度。
应用场景：数据库索引、搜索树等。
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。
数据结构心得体会6篇
数据结构心得体会6篇（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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数据结构知识点总结
数据结构知识点总结数据结构是计算机科学中非常重要的一个概念，它是指一组数据的组织方式，以及对这组数据进行操作的方法。
数据结构可以分为线性结构和非线性结构两种。
下面将对常见的数据结构进行总结，希望能对读者有所帮助。
一、线性结构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。
数组的访问时间复杂度为O(1)，但插入和删除的时间复杂度较高，为O(n)。
2. 链表：链表是由一系列的节点组成，每个节点包含数据以及指向下一个节点的指针。
链表的访问时间复杂度为O(n)，但插入和删除的时间复杂度较低，为O(1)。
3. 栈：栈是一种具有后进先出（LIFO）特点的数据结构，只能在栈顶进行插入和删除操作。
栈的访问、插入、删除的时间复杂度均为O(1)。
4. 队列：队列是一种具有先进先出（FIFO）特点的数据结构，只能在队尾插入元素，在队头删除元素。
队列的访问、插入、删除的时间复杂度均为O(1)。
5. 双向链表：双向链表是在链表的基础上发展而来的数据结构，每个节点不仅包含指向下一个节点的指针，还包含指向上一个节点的指针。
双向链表的插入和删除操作时间复杂度为O(1)。
二、非线性结构1. 树：树是一种由节点和边组成的数据结构，每个节点可以有多个子节点。
树有很多种类型，如二叉树、AVL树、红黑树等。
树的遍历可以分为前序遍历、中序遍历、后序遍历和层序遍历等。
2. 图：图是一种由顶点和边组成的数据结构，每个顶点可以与其他顶点相连。
图可以分为有向图和无向图，常用的应用场景有社交网络和地图导航等。
图的遍历可以分为深度优先搜索和广度优先搜索等算法。
3. 堆：堆是一种特殊的树结构，具有以下特点：每个节点的值都大于等于（或小于等于）其子节点的值，且左子树和右子树都是堆。
堆常用来实现优先队列，常见的堆有二叉堆和斐波那契堆。
4. 哈希表：哈希表是一种根据关键码值（Key value）而直接进行访问的数据结构，通过将关键码值映射到表中的某个位置来实现访问的。
数据结构必考知识点总结
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。
数据结构知识点归纳总结(经典)
数据结构知识点归纳总结(经典)1. 简介数据结构是计算机科学中的一个重要概念，它用于组织和存储数据，以便于操作和管理。
数据结构能够帮助我们更有效地处理和分析大量的数据。
2. 常见的数据结构以下是一些常见的数据结构类型：2.1 数组(Array)数组是一种连续存储数据元素的数据结构，可以按照索引访问元素。
它具有固定大小，可以用于存储相同类型的元素。
2.2 链表(Linked List)链表是一种通过指针将元素连接起来的数据结构。
它可以包含不同类型的元素，并且具有动态分配内存的能力。
2.3 栈(Stack)栈是一种具有后进先出(LIFO)特性的数据结构。
它只能在栈顶进行插入和删除操作。
2.4 队列(Queue)队列是一种具有先进先出(FIFO)特性的数据结构。
它可以在队尾插入元素，在队头删除元素。
2.5 树(Tree)树是一种非线性的数据结构，它由节点和边构成。
树的一个节点可以有多个子节点，但每个节点只有一个父节点。
2.6 图(Graph)图是一种由节点和边构成的数据结构。
节点之间的边可以表示节点之间的关系。
2.7 哈希表(Hash Table)哈希表是一种以键-值对形式存储数据的数据结构。
它使用哈希函数将键映射到存储位置，以实现快速的查找操作。
3. 常见的数据结构操作数据结构不仅仅是存储数据，还包括对数据的操作。
以下是一些常见的数据结构操作：- 插入元素：向数据结构中添加新元素。
- 删除元素：从数据结构中删除指定元素。
- 查找元素：在数据结构中查找指定元素。
- 遍历元素：按照特定的顺序访问数据结构中的所有元素。
- 排序元素：对数据结构中的元素进行排序。
- 合并结构：将两个或多个数据结构合并成一个。
- 分割结构：将一个数据结构分割成两个或多个。
4. 数据结构的应用数据结构在计算机科学中有广泛的应用，包括但不限于以下领域：- 数据库系统- 图像处理- 网络通信- 操作系统- 算法设计和分析5. 总结数据结构是计算机科学中的重要概念，它为我们处理和管理大量数据提供了有效的方式。
数据结构知识点总结
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第七章 图
理解和掌握
图的基本概念 图的存储表示 图的遍历 最小生成树 拓扑排序
需要掌握的知识点
图的基本概念 顶点的度、完全图、生成树。 无向图顶点度的和等于边数的2倍。 有向图顶点的度等于入度+出度。 无向连通图最大边数n(n-1)/2, 最少 边数n-1（生成树）。 有向强连通图最大边数n(n-1), 最少 边数n, (特例, n=1时最少边数0) 。
有序单链表插入与删除算法。 有序单链表建立算法及性能分析。
循环链表
链表最后一个结点的链接指针指示 表头结点。只要知道任一结点地址 就能遍历其他所有结点。
若操作仅在链表两头, 可仅给出链尾 指针, 它的下一结点即链头 。
对于需要循环操作的线性表, 可用循环 链表存储，例如链式队列的实现。
码长度）的计算。 构造霍夫曼树时权大的离根最近，权
小的离根最远。 根的权值相同时，新构造出来的树的
根一般位于右边。但若用“堆”存储 各树的根结点，则要看它们在堆中调 整的结果来定哪一个做左子树。
例：12，8，2，6，4
12 8 2 6 4
12 8 6 6*
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ASL 1 n n i n1 i1
有序表的折半搜索 折半搜索的过程 折半搜索的平均搜索长度
搜索成功时的平均搜索长度ASL
AS n 1 Li n1C i n 1i n1lo2ig1
元素的最大比较次数为 log2(n+1) 在区间[low, high]中取中点
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。
数据结构知识点总结
数据结构知识点总结数据结构是计算机科学中非常重要的一个概念，它是组织和存储数据的方式，以便能够高效地访问和操作数据。
以下是对常见数据结构知识点的详细总结。
一、数组数组是一种最简单、最基本的数据结构。
它是一组具有相同数据类型的元素的有序集合。
数组中的元素通过索引来访问，索引从0 开始。
优点：1、随机访问速度快。
如果知道元素的索引，可以在常数时间内访问到对应元素。
2、存储方式简单，易于理解和实现。
缺点：1、插入和删除操作效率低。
在中间插入或删除元素时，需要移动大量的元素。
2、数组的大小在初始化时就需要确定，并且在运行时不能动态改变。
二、链表链表是一种动态的数据结构，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。
优点：1、插入和删除操作方便，只需要修改指针即可，不需要移动大量元素。
2、可以动态地分配内存，长度不受限制。
缺点：1、随机访问效率低，要访问特定元素，需要从头开始遍历链表。
2、每个节点都需要额外的指针空间来存储下一个节点的地址，增加了存储空间的开销。
三、栈栈是一种特殊的线性表，遵循后进先出（LIFO）的原则。
可以把栈想象成一个只能从一端进出的容器。
优点：1、操作简单，入栈和出栈的时间复杂度都是 O(1)。
2、常用于函数调用、表达式求值等场景。
缺点：1、只能在栈顶进行操作，功能相对有限。
队列是一种遵循先进先出（FIFO）原则的线性表。
就像排队一样，先到的先服务。
优点：1、适用于需要按照顺序处理元素的场景，如消息队列。
2、入队和出队的操作时间复杂度均为 O(1)。
缺点：1、存储效率相对较低。
五、树树是一种非线性的数据结构，具有层次关系。
常见的树结构有二叉树、二叉搜索树、AVL 树、红黑树等。
1、二叉树：每个节点最多有两个子节点，分别称为左子节点和右子节点。
2、二叉搜索树：左子节点的值小于父节点，右子节点的值大于父节点。
这使得查找、插入和删除操作的平均时间复杂度为 O(log n)。
3、 AVL 树：是一种自平衡的二叉搜索树，通过旋转操作保持树的平衡，保证了查找、插入和删除的时间复杂度始终为 O(log n)。
数据结构课件总结
1. 掌握栈和队列这两种抽象数据类型的特点，并能相应的 应用问题中正确选用它们。
2. 熟练掌握栈类型的两种实现方法，即两种存储结构表示时 的基本操作实现算法，特别应注意栈满和栈空的条件以及 它们的描述方法。
3. 熟练掌握循环队列和链队列的基本操作实现算法，特别注 意队满和队空的描述方法。
4. 理解递归算法执行过程中栈的状态变化过程。
第四章 数组和广义表的学习要点：
1. 了解数组的两种存储表示方法，并掌握数组在以行为主的存 储结构中的地址计算方法。
2. 掌握对特殊矩阵进行压缩存储时的下标变换公式。 3. 了解稀疏矩阵的压缩存储方法的特点，领会以三元组表示稀
疏矩阵时进行矩阵运算采用的处理方法。 4. 掌握广义表的结构特点及其存储表示方法，可将一个非空广
3. 理解教科书中讨论的各种图的算法。
第八章 查找表的学习要点：
1. 熟练掌握顺序表和有序表的查找方法，理解分块查找的方法 和索引存储结构。
2. 熟练掌握二叉排序树的构造和查找方法。 3. 理解在二叉排序树上删除结点的过程。 3. 掌握二叉平衡树的维护平衡方法。 4. 掌握B-树的概念，理解建树、查找和删除结点的过程。 5. 掌握B+树和键树的概念及其特点，以及在其上查找关键字的
义表分解为表头和表尾两部分。
第五章 串的学习要点：
1. 熟悉串的七种基本操作的定义，并能利用这些基本 操作来实现串的其它各种操作。
2. 熟练掌握在串的定长顺序存储结构上实现串的各种 操作的方法。
3. 了解串操作的应用方法和特点。
第六章 树的学习要点：
1. 熟练掌握树、二叉树中的基本概念和性质。 2. 遍历二叉树是二叉树各种操作的基础。不仅要熟练掌握各
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。
(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）。
数据结构学习心得(精选5篇)
数据结构学习心得(精选5篇)数据结构学习心得要怎么写，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学习心得样本能让你事半功倍，下面分享【数据结构学习心得(精选5篇)】相关方法经验，供你参考借鉴。
数据结构学习心得篇1数据结构是计算机科学的核心基础之一，它涉及到如何有效地存储、处理和检索数据的问题。
作为一名想要成为一名优秀计算机科学家的人来说，学习数据结构是非常重要的。
在这篇文章中，我将分享我的学习心得，希望能够帮助你更好地理解数据结构。
1.学习数据结构的必要性在学习计算机科学中，数据结构是非常重要的一部分。
掌握数据结构可以让我们更好地理解计算机如何存储和处理信息，以及如何设计和实现算法。
无论我们未来从事什么样的职业，掌握数据结构都是必不可少的。
2.选择适合自己的学习方式我建议选择适合自己的学习方式。
我曾经试过很多种学习方式，包括阅读书籍、观看视频和参加课程。
最终，我发现最适合我的学习方式是阅读书籍和参加课程。
阅读书籍可以帮助我深入了解数据结构的原理，而参加课程则可以让我更好地理解实际应用。
3.理解数据结构的原理在学习数据结构时，我们需要花费大量的时间来理解各种数据结构的原理。
例如，在理解链表时，我们需要了解节点的概念、单向链表和双向链表的差异等等。
只有真正理解了数据结构的原理，我们才能更好地应用它们。
4.练习编程学习数据结构需要大量的编程练习。
只有通过实践，我们才能更好地理解数据结构的实际应用。
我建议通过编写代码来练习数据结构，例如使用Python、Java或C++等语言。
5.关注数据结构的应用在学习数据结构时，我们需要关注数据结构的应用。
例如，在算法竞赛中，我们需要使用各种数据结构来解决各种问题。
通过关注数据结构的应用，我们可以更好地理解它们在实际中的应用。
总之，学习数据结构需要耐心和毅力。
通过阅读书籍、参加课程、练习编程和关注数据结构的应用，我们可以更好地掌握数据结构，为成为一名优秀的计算机科学家打下坚实的基础。
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。
十大经典数据结构总结与比较
十大经典数据结构总结与比较数据结构是计算机科学中的重要基础概念，它是一种组织和存储数据的方式，使得数据可以高效地被操作和访问。
在计算机算法和程序设计中，选择合适的数据结构对程序的性能和效率有着重要的影响。
本文将总结并比较十大经典数据结构，包括数组、链表、栈、队列、树、图、堆、散列表、字符串和向量。
1. 数组（Array）数组是一种线性数据结构，它以连续的内存空间来存储相同类型的元素。
数组具有快速访问元素的特点，但插入和删除操作的效率较低。
2. 链表（LinkedList）链表是一种由节点组成的数据结构，每个节点存储数据和指向下一个节点的指针，链表可以分为单向链表和双向链表。
链表具有高效的插入和删除操作，但访问元素的效率相对较低。
3. 栈（Stack）栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，只能通过栈顶进行插入和删除操作。
栈的应用包括函数调用、表达式求值等。
4. 队列（Queue）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。
队列的应用包括广度优先搜索、缓冲区处理等。
5. 树（Tree）树是一种非线性数据结构，由节点和边组成，节点之间具有层级关系。
树的应用包括二叉搜索树、平衡二叉树等。
6. 图（Graph）图是一种由节点和边组成的非线性数据结构，节点之间的关系可以是任意的。
图的应用包括网络路由、社交网络分析等。
7. 堆（Heap）堆是一种特殊的树形数据结构，具有最大堆和最小堆两种形式。
堆常用于优先队列和排序算法中。
8. 散列表（Hash Table）散列表是一种根据关键字直接访问数据的数据结构，通过哈希函数将关键字映射为散列地址。
散列表的查询和插入操作具有常数时间复杂度。
9. 字符串（String）字符串是由字符组成的数据结构，常用于存储和处理文本信息。
字符串的操作包括匹配、查找、替换等。
10. 向量（Vector）向量是一种动态数组，与数组类似，但可以自动调整大小。
数据结构实训体会(通用18篇)
数据结构实训体会（通用18篇）通过总结心得体会，我们可以发现自己在某个方面的特长和擅长，为未来的发展做出准备。
下面是一些值得借鉴的心得体会范文，供大家参考和学习，希望能对大家写作有所启发。
数据结构栈实训心得体会在我们计算机专业的学习过程中，数据结构是必不可少的一部分，而栈是数据结构中的一种非常经典的结构。
在这个学期的数据结构实训课程中，我们对栈的操作进行了深入的学习，并实践了栈的实现和使用。
在这个过程中，我收获了很多，同时也有了一些心得体会。
第二段：栈的概念和实现。
首先，我们需要了解什么是栈。
栈是一种线性数据结构，具有先进后出(LIFO)的特点。
在栈中，最先入栈的元素是最后一个被访问的。
栈的实现可以有两种方式：顺序栈和链式栈。
在顺序栈中，我们使用数组实现，而在链式栈中，我们使用链表实现。
当栈中没有元素时，我们称之为空栈，当栈中元素个数达到最大容量时，我们称之为满栈。
第三段：栈的操作和应用。
栈在数据结构中有很广泛的应用，最常见的应用是表达式求值和括号匹配。
在实际编程中，我们可以通过栈来实现逆波兰表达式、中缀表达式和后缀表达式等的计算。
在表达式求值中，我们会对栈进行push和pop操作。
同时，我们还可以使用栈来实现深度优先搜索(DFS)。
第四段：栈的使用中容易犯的错误。
在栈的实现和使用中，有一些常见的错误，例如数组越界、空栈判断等。
我们在使用栈时，应该注意这些错误，以免导致程序崩溃或者出现意想不到的结果。
同时，在进行栈的实现时，我们也需要注意结构的合理性和代码的优化。
第五段：总结与展望。
通过这次栈的实训，我收获了很多。
首先是对数据结构的更深入的了解，其次是对实际应用中的开发经验的积累。
同时，我也认识到了自己的不足之处，需要更加努力地学习和实践。
在未来的学习和工作中，我将继续努力，不断学习和探索，更加深入地理解和运用数据结构这一基础学科，为后续的计算机编程工作打下更坚实的基础。
数据结构链表实训心得体会数据结构课程是计算机科学专业必修的课程，其中链表是一种重要的数据结构之一，也是面试中常出现的数据结构。
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。
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数据结构总结「考查目标」1.理解数据结构的基本概念；掌握数据的逻辑结构、存储结构及其差异，以及各种基本操作的实现。
2.掌握基本的数据处理原理和方法的基础上，能够对算法进行设计与分析。
3.能够选择合适的数据结构和方法进行问题求解。
第一章绪论（一）基本概念1数据结构(Data Structure)：是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。
2数据结构的三个方面的含义：1）数据的逻辑结构，只抽象反映数据元素的逻辑关系，与数据存储无关，独立于计算机；2）数据的存储结构，数据的逻辑结构在计算机存储器中的实现，是逻辑结构用计算机语言的实现，它依赖于计算机语言。
分为顺序存储结构和链式存储结构。
3）数据的运算，定义在逻辑结构上，每种逻辑结构都有一个运算集合。
常用的运算：检索/插入/删除/更新/排序。
3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：多个对多个，如图4数据类型：一个值的集合及在值上定义的一组操作的总称。
分为：原子类型和结构类型。
5抽象数据类型：抽象数据的组织和与之相关的操作。
优点：将数据和操作封装在一起实现了信息隐藏。
6抽象数据类型ADT：是在概念层上描述问题；类：是在实现层上描述问题；在应用层上操作对象（类的实例）解决问题。
（二）算法的概念所谓算法（Algorithm)是描述计算机解决给定问题的操作过程（解题方法），即为解决某一特定问题而由若干条指令组成的有穷序列。
一个算法必须满足以下五个准则：（1）有穷性---执行了有限条指令后一定要终止。
（2）确定性（无二义）---算法的每一步操作都必须有确切定义，不得有任何歧义性。
（3）可行性---算法的每一步操作都必须是可行的，即每步操作均能在有限时间内完成。
（4）输入数据---一个算法有n（n>=0)个初始数据的输入。
（5）输出数据---一个算法有一个或多个与输入有某种关系的有效信息的输出。
（三）对算法进行简单分析的评价准则算法的评价准则首先，算法必须是“正确”的，其次：（1）执行算法所耗费的时间（效率要高）。
（2）执行算法所耗费的存储空间（主要考虑辅存空间；低存储要求）。
（3）算法的可读性、易维护性要好（易于理解，易于编码，易于调试）。
（四）什么是问题的规模？时间复杂度？渐近时间复杂度？（1）问题的规模（size)---算法求解问题的输入量（或初始数据量）。
不考虑机器软硬件环境时算法的时间耗费：设：执行每条语句所需时间为单位时间，则：一个算法耗费的时间=所有语句的频度之和。
（2）时间复杂度T(n)---时间耗费，它是算法求解问题n的函数。
（3）渐近时间复杂度---即当问题的规模n→∞时的时间复杂度T(n)的数量级（阶），记作：T(n)=O(f(n))****评价一个算法的时间性能，主要标准是算法的渐近时间复杂度第二章线性表（一）线性表的定义和基本操作 P18-P19线性表:是由n(n>=0)个数据元素（结点）a1,a2,a3, ……an组成的有限序列。
基本操作: （1）存取;（2）插入;（3）删除;（4）查找;（5）合并;（6）分解（7）排序;（8）求线性表的长度（二）线性表的实现1.顺序存储结构顺序表的描述：Fig2-1//…线性表的动态分配顺序存储结构…//#define List_INIT_SIZE 100 //线性表存储空间的初始分配量。
#define LISTINCREMENT 10 //线性表存储空间的分配增量typedef struct{ElemType *elem; //分配空间基址int Lenth; //当前长度int Listsize; //当前分配的存储容量（以sizeof(ElemType)为单位）}Sqlist;1）在顺序表中实现插入算法的思想、算法和求T(n)的方法。
算法思想：Fig2-2若i=n+1,则将x插入到表尾；若表长度n<0或插入位置不适当，则输出错误信息，并返回-1；当1<=I<=n时，则从表尾开始到I个依次向后移动一个位置（共需移动n-I+1个数据元素)。
最后将x存入v[I]中，表长n增1插入成功，函数返回值为0。
算法和求T(n)的方法：P242）在顺序表中实现删除算法的思想、算法和求T(n)的方法。
算法思想：若i=n,只需删除终端结点，不用移动结点；若表长度n<=0或删除位置不适当，则输出错误信息，并返回-1；当1<=I<n时，则将表中结点ai+1,ai+2,…,an依次向前移动一个位置（共需移动n-I个数据元素。
最后将表长n减1，删除成功，函数返回值为0。
算法和求T(n)的方法：P242.链式存储结构1）单链表：只有一个链域的链表称单链表。
链式存储结构定义typedef struct LNode { // Fig2-3ElemType data;struct LNode *next;}LNode,*LinkList;单链表的基本运算：PPT33-53建立单链表(头插法建表、尾插建表法)；查找运算（按序号查找、按值查找）；插入运算（后插操作、前插操作Fig2-4）；删除运算注意：带头结点的单链表对链表设置头结点的作用:(1) 对带头结点的链表，在表的任何结点之前插入结点或删除表中任何结点，所要做的都是修改前一结点的指针域，因为任何元素结点都有前驱结点。
若链表没有头结点，则首元素结点没有前驱结点，在其前插入结点或删除该结点时操作会复杂些。
(2) 对带头结点的链表，表头指针是指向头结点的非空指针，因此空表与非空表的处理是一样的。
2）循环链表、双向链表 PPT54-573.线性表的应用--一元多项式的表示及相加（了解）第三章栈、队列（一）栈1. 栈的基本概念栈是限制仅在表的一端进行插入和删除运算的线性表又称为后进先出表（LIFO表）。
插入、删除端称为栈顶，另一端称栈底。
表中无元素称空栈。
2. 栈的存储结构顺序栈Fig3-1链栈Fig3-23. 栈的基本运算：1） initstack(s),构造一个空栈；2） stackempty(s),判栈空；3） stackfull(s),判栈满；4） push(s,x),进栈；5） pop (s),退栈；6） GetTop (s)，取栈顶元素。
（二）队列1 队列的基本概念队列是一种运算受限的线性表，允许删除的一端称队首，允许插入的一端称队尾。
队列又称为先进先出线性表，FIFO表。
2 队列的存储结构链式存储Fig3-3顺序存储结构-循环队列 Fig3-43．队列的基本运算：1） initqueue(q),置空队；2） queueempty(q),判队空；3） queuefull(q),判队满；4） enqueue(q,x),入队/插入；5） dequeue(q),出队/删除；6） queuefront(q),返回队头元素。
（三）了解栈和队列的应用第四章串（一）基本概念1.串：是由零个或多个字符组成的有限序列；包含字符的个数称串的长度；2.空串：长度为零的串称空串；3.空格串:仅由空格组成的的串；4.串的长度:串中字符的数目n（二）串的3种机内表示方式：1 定长顺序存储表示（静态存储）-用一组地址连续的存储单元存储串值的字符序列。
2 堆分配存储表示（动态存储）-以一组地址连续的存储单元存放串值字符序列，但它们的存储空间是在程序执行过程中动态分配的。
3 串的块链存储表示（动态存储）-串的链式存储结构中每个结点包含字符域和结点链接指针域，字符域用于存放字符，指针域用于存放指向下一个结点的指针，因此，串可用单链表表示。
（三）串的基本运算Index (String S, String T, int pos) //定位Concat （&T ，S1，S2）//串连接SubString （&Sub ，S ，pos ，len ）//求子串strassign(hstring t,char *chars) //生成一个值等于串常量chars 的串TReplace(Stringtype &S,Stringtype T,Stringtype V) //替换第六章 树与二叉树（一）树的概念树(tree)是n(n>0)个结点的有限集T ，其中：(1) 有且仅有一个特定的结点，称为树的根(root)(2) 当n>1时，其余结点可分为m(m>0)个互不相交的有限集T1,T2,……Tm ，其中每一个集合本身又是一棵树，称为根的子树(subtree)基本术语结点、结点的度、叶子、孩子、双亲、兄弟、树的度、结点的层次、深度、森林（二）二叉树1.二叉树的定义及其主要二叉树性质定义：二叉树是n(n 0)个结点的有限集，它或为空树(n=0)，或由一个根结点和两棵分别称为左子树和右子树的互不相交的二叉树构成二叉树性质及其证明：1）)1(21≥-i i i 个结点层上至多有在二叉树的第2）深度为k 的二叉树至多有12-k个结点(k ≥1)3）对任何一棵二叉树T ，如果其终端结点/叶子数为n0，度为2的结点数为n2，则n0=n2+14）具有n 个结点的完全二叉树的深度为⎣⎦1log 2+n5）如果对一棵有n 个结点的完全二叉树的结点按层序编号，则对任一结点i(1≤i ≤n)，有：(1) 如果i=1，则结点i 是二叉树的根，无双亲；如果i>1，则其双亲是⎣i/2⎦(2) 如果2i>n ，则结点i 无左孩子；如果2i ≤n ，则其左孩子是2i(3) 如果2i+1>n ，则结点i 无右孩子；如果2i+1≤n ，则其右孩子是2i+12.二叉树的顺序存储结构和链式存储结构顺序存储结构：按满二叉树的结点层次编号，依次存放二叉树中的数据元素链式存储结构：Fig6-1在二叉树中所有类型为BiTNode 的结点和一个指向开始结点的*BiTree 类型的头指针构成二叉树的链式存储结构称二叉链表。
二叉链表由根指针唯一确定。
在n 个结点的二叉链表中有2n 个指针域，其中n+1个为空。
3.二叉树的遍历以及应用 PPT26-47前序遍历、中序遍历、后序遍历。
时间复杂度为O(n)4.线索二叉树的基本概念和构造线索二叉树：利用二叉链表中的n+1个空指针域存放指向某种遍历次序下的前趋和后继结点的指针，这种指针称线索。
加线索的二叉链表称线索链表。
相应二叉树称线索二叉树。
构造：Fig6-2了解遍历中序线索二叉树（三）树、森林1.树的存储结构（1）双亲链表表示法：为每个结点设置一个parent指针，就可唯一表示任何一棵树。
Data|parent（2）孩子链表表示法：为每个结点设置一个firstchild指针，指向孩子链表头指针，链表中存放孩子结点序号。