数据结构知识点总结
数据结构知识点
数据结构是计算机科学的一个关键领域，主要研究非数值计算的程序设计问题中，计算机的操作对象以及它们之间的关系和操作。
数据元素是数据的基本单位，在计算机程序中通常作为一个整体进行考虑和处理。
数据结构主要包含三个方面的含义：逻辑结构、存储结构、数据运算。
同时，数据类型、抽象数据类型也是数据结构的重要组成部分。
让我们详细了解一下这些知识点：
1. 逻辑结构：这是数据元素之间的逻辑关系，包括线性结构（如线性表、栈、队列）和非线性结构（如树、图、集合）。
2. 存储结构：也称为物理结构，是逻辑结构在计算机中的表示。
3. 数据类型：是一个值的集合以及定义在这个值集上的一组操作的总称。
4. 抽象数据类型：通常由用户定义，用以表示应用问题的数据模型以及定义在该模型上的一组操作。
5. 数组和链表：包括其定义、初始化、基本操作等。
特别是单链表的定义和初始化，这是一个常见的考试知识点。
6. 栈和队列：包括其定义、基本操作等。
7. 树和图：包括二叉树、AVL树、堆、B树、红黑树、图等数据结构的定义、基本操作和应用。
8. 时间复杂度和空间复杂度：算法的效率分析主要依赖于时间复杂
度和空间复杂度的估算。
9. 各种数据结构的应用和实现：需要理解每种数据结构的优缺点，以及各自适用的场景，能够根据实际问题选择合适的数据结构。
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。
(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）。
(完整版)数据结构知识点全面总结—精华版
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。
数据结构知识点总结
数据结构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）\24、线性表的链式存储结构1) 类型定义简⽽⾔之，“数据 + 指针”。
typedef struct LNode {DataType data;struct LNode *next;} LNode, *LinkList;2) 不带头结点的空表判定为 L= =null带头结点的空表判定为 L->next= =null循环单链表为空的判定条件为 L.next= =L线性链表的最后⼀个结点的指针为NULL头结点的数据域为空，指针域指向第⼀个元素的指针。
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。
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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）。
空间复杂度：是某个算法的空间耗费，它是该算法所求解问题规模n的函数。
算法的时间复杂度和空间复杂度合称算法复杂度。
第二章线性表线性表是由n≥0个数据元素组成的有限序列。
n=0是空表；非空表，只能有一个开始结点，有且只能有一个终端结点。
线性表上定义的基本运算：·构造空表：Initlist（L）·求表长：Listlength（L）·取结点：GetNode（L，i）·查找：LocateNode（L，x）·插入：InsertList（L，x，i）·删除：Delete（L，i）顺序表是按线性表的逻辑结构次序依次存放在一组地址连续的存储单元中。
在存储单元中的各元素的物理位置和逻辑结构中各结点相邻关系是一致的。
地址计算：LOCa（i）=LOCa（1）+（i-1）*d；（首地址为1）在顺序表中实现的基本运算：·插入：平均移动结点次数为n/2；平均时间复杂度均为O（n）。
·删除：平均移动结点次数为（n-1）/2；平均时间复杂度均为O（n）。
线性表的链式存储结构中结点的逻辑次序和物理次序不一定相同，为了能正确表示结点间的逻辑关系，在存储每个结点值的同时，还存储了其后继结点的地址信息（即指针或链）。
这两部分信息组成链表中的结点结构。
一个单链表由头指针的名字来命名。
单链表运算：·建立单链表·头插法：s->next=head；head=s；生成的顺序与输入顺序相反。
平均时间复杂度均为O（n）。
·尾插法：head=rear=null；if（head=null）head=s；else r->next=s；r=s；平均时间复杂度均为O（n）·加头结点的算法：对开始结点的操作无需特殊处理，统一了空表和非空表。
·查找·按序号：与查找位置有关，平均时间复杂度均为O（n）。
·按值：与输入实例有关，平均时间复杂度均为O（n）。
·插入运算：p=GetNode（L，i-1）；s->next=p->next；p->next=s；平均时间复杂度均为O（n）·删除运算：p=GetNode（L，i-1）；r=p->next；p->next=r->next；free（r）；平均时间复杂度均为O（n）单循环链表是一种首尾相接的单链表，终端结点的指针域指向开始结点或头结点。
链表终止条件是以指针等于头指针或尾指针。
采用单循环链表在实用中多采用尾指针表示单循环链表。
优点是查找头指针和尾指针的时间都是O（1），不用遍历整个链表。
双链表就是双向链表，就是在单链表的每个结点里再增加一个指向其直接前趋的指针域prior，形成两条不同方向的链。
由头指针head惟一确定。
双链表也可以头尾相链接构成双（向）循环链表。
双链表上的插入和删除时间复杂度均为O （1）。
顺序表和链表的比较：·基于空间：·顺序表的存储空间是静态分配，存储密度为1；适于线性表事先确定其大小时采用。
·链表的存储空间是动态分配，存储密度＜1；适于线性表长度变化大时采用。
·基于时间：·顺序表是随机存储结构，当线性表的操作主要是查找时，宜采用。
·以插入和删除操作为主的线性表宜采用链表做存储结构。
·若插入和删除主要发生在表的首尾两端，则宜采用尾指针表示的单循环链表。
第三章栈和队列栈（Stack）是仅限制在表的一端进行插入和删除运算的线性表，称插入、删除这一端为栈顶，另一端称为栈底。
表中无元素时为空栈。
栈的修改是按后进先出的原则进行的，我们又称栈为LIFO表（Last In First Out）。
通常栈有顺序栈和链栈两种存储结构。
栈的基本运算有六种：·构造空栈：InitStack（S）·判栈空：StackEmpty（S）·判栈满：StackFull（S）·进栈：Push（S，x）·退栈：Pop（S）·取栈顶元素：StackTop（S）在顺序栈中有“上溢”和“下溢”的现象。
·“上溢”是栈顶指针指出栈的外面是出错状态。
·“下溢”可以表示栈为空栈，因此用来作为控制转移的条件。
顺序栈中的基本操作有六种：·构造空栈·判栈空·判栈满·进栈·退栈·取栈顶元素链栈则没有上溢的限制，因此进栈不要判栈满。
链栈不需要在头部附加头结点，只要有链表的头指针就可以了。
链栈中的基本操作有五种：·构造空栈·判栈空·进栈·退栈·取栈顶元素队列（Queue）是一种运算受限的线性表，插入在表的一端进行，而删除在表的另一端进行，允许删除的一端称为队头（front），允许插入的一端称为队尾（rear），队列的操作原则是先进先出的，又称作FIFO表（First InFirst Out）.队列也有顺序存储和链式存储两种存储结构。
队列的基本运算有六种：·置空队：InitQueue（Q）·判队空：QueueEmpty（Q）·判队满：QueueFull（Q）·入队：EnQueue（Q，x）·出队：DeQueue（Q）·取队头元素：QueueFront（Q）顺序队列的“假上溢”现象：由于头尾指针不断前移，超出向量空间。
这时整个向量空间及队列是空的却产生了“上溢”现象。
为了克服“假上溢”现象引入循环向量的概念，是把向量空间形成一个头尾相接的环形，这时队列称循环队列。
判定循环队列是空还是满，方法有三种：·一种是另设一个布尔变量来判断；·第二种是少用一个元素空间，入队时先测试（（rear+1）%m = front）？满：空；·第三种就是用一个计数器记录队列中的元素的总数。
队列的链式存储结构称为链队列，一个链队列就是一个操作受限的单链表。
为了便于在表尾进行插入（入队）的操作，在表尾增加一个尾指针，一个链队列就由一个头指针和一个尾指针唯一地确定。
链队列不存在队满和上溢的问题。
在链队列的出队算法中，要注意当原队中只有一个结点时，出队后要同进修改头尾指针并使队列变空。
第四章串串是零个或多个字符组成的有限序列。
·空串：是指长度为零的串，也就是串中不包含任何字符（结点）。
·空白串：指串中包含一个或多个空格字符的串。
·在一个串中任意个连续字符组成的子序列称为该串的子串，包含子串的串就称为主串。
·子串在主串中的序号就是指子串在主串中首次出现的位置。
·空串是任意串的子串，任意串是自身的子串。
串分为两种：·串常量在程序中只能引用不能改变；·串变量的值可以改变。
串的基本运算有：·求串长strlen（char*s）·串复制strcpy（char*to，char*from）·串联接strcat（char*to，char*from）·串比较charcmp（char*s1，char*s2）·字符定位strchr（char*s，charc）串是特殊的线性表（结点是字符），所以串的存储结构与线性表的存储结构类似。
串的顺序存储结构简称为顺序串。
顺序串又可按存储分配的不同分为：·静态存储分配：直接用定长的字符数组来定义。
优点是涉及串长的操作速度快，但不适合插入、链接操作。
·动态存储分配：是在定义串时不分配存储空间，需要使用时按所需串的长度分配存储单元。
串的链式存储就是用单链表的方式存储串值，串的这种链式存储结构简称为链串。
链串与单链表的差异只是它的结点数据域为单个字符。
为了解决“存储密度”低的状况，可以让一个结点存储多个字符，即结点的大小。
顺序串上子串定位的运算：又称串的“模式匹配”或“串匹配”，是在主串中查找出子串出现的位置。
在串匹配中，将主串称为目标（串），子串称为模式（串）。
这是比较容易理解的，串匹配问题就是找出给定模式串P在给定目标串T中首次出现的有效位移或者是全部有效位移。
最坏的情况下时间复杂度是O（（n-m+1）m），假如m与n同阶的话则它是O（n^2）。
链串上的子串定位运算位移是结点地址而不是整数第五章多维数组数组一般用顺序存储的方式表示。
存储的方式有：·行优先顺序，也就是把数组逐行依次排列。