数据结构算法背诵版
408背诵笔记

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408背诵笔记:
1. 数据结构:
数据结构的基本概念:数据结构是数据元素的集合及定义在此集合上的基本操作。
线性结构:数组、链表、栈、队列。
非线性结构:树、图、散列表。
2. 算法:
算法的时间复杂度:描述算法运行时间随输入规模变化的规律。
算法的空间复杂度:描述算法所需存储空间随输入规模变化的规律。
3. 操作系统:
进程管理:进程的概念、状态、转换、创建与终止。
内存管理:内存的分配与回收、虚拟内存。
文件管理:文件的逻辑结构、物理结构及文件系统的功能。
4. 计算机组成原理:
CPU:指令系统、指令流水线、指令周期。
存储器层次结构:主存、高速缓存、辅存。
I/O 原理:I/O 设备分类、I/O 控制方式、设备驱动程序。
5. 计算机网络:
网络协议:TCP/IP 协议族、应用层协议(HTTP、FTP、SMTP)。
网络设备:路由器、交换机、网关。
网络安全:加密技术、数字签名、防火墙。
6. 数据库系统:
关系数据库模型:关系模型的基本概念、关系代数、关系演算。
数据库设计:需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计。
数据库管理系统:功能组件、数据字典、查询处理过程。
《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1.1 数组- 数组是一种线性数据结构,由一组连续的内存空间组成,用于存储相同类型的数据元素。
- 数组的访问时间复杂度为O(1)。
- 插入和删除操作的时间复杂度为O(n)。
1.2 链表- 链表是一种动态数据结构,通过指针将一组零散的内存块串联起来。
- 链表分为单链表、双向链表和循环链表。
- 链表的访问时间复杂度为O(n)。
- 插入和删除操作的时间复杂度为O(1)。
1.3 栈- 栈是一种先进后出(LIFO)的数据结构,只能在栈顶进行插入和删除操作。
- 栈的插入和删除操作时间复杂度为O(1)。
- 栈的应用场景有函数调用栈、括号匹配等。
1.4 队列- 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。
- 队列的插入和删除操作时间复杂度为O(1)。
- 队列的应用场景有任务调度、消息队列等。
1.5 树- 树是一种非线性数据结构,由一组有层次关系的节点组成。
- 树的节点包含一个数据元素和指向子树的指针。
- 常见的树有二叉树、二叉搜索树、AVL树、红黑树等。
1.6 图- 图是一种非线性数据结构,由一组节点和边组成。
- 图分为有向图和无向图,每个节点可以有多个相邻节点。
- 图的表示方法有邻接矩阵和邻接表两种。
2. 算法2.1 排序算法- 冒泡排序:通过不断比较相邻元素的大小,将较大(或较小)的元素交换到最后(或最前)。
- 插入排序:将元素逐个插入到已排序的部分,保持已排序部分始终有序。
- 选择排序:在未排序的部分选出最小(或最大)的元素,放到已排序的部分末尾。
- 快速排序:选择一个枢纽元素,将小于枢纽元素的放在左侧,大于枢纽元素的放在右侧,再对左右两侧进行递归快速排序。
- 归并排序:将数组不断二分,直到每个子数组只有一个元素,然后再将子数组两两归并,保持归并后的数组有序。
2.2 查找算法- 顺序查找:从头到尾依次比较每个元素,直到找到目标元素或搜索结束。
考研数据结构图的必背算法及知识点

考研数据结构图的必背算法及知识点Prepared on 22 November 20201.最小生成树:无向连通图的所有生成树中有一棵边的权值总和最小的生成树问题背景:假设要在n个城市之间建立通信联络网,则连通n个城市只需要n—1条线路。
这时,自然会考虑这样一个问题,如何在最节省经费的前提下建立这个通信网。
在每两个城市之间都可以设置一条线路,相应地都要付出一定的经济代价。
n个城市之间,最多可能设置n(n-1)/2条线路,那么,如何在这些可能的线路中选择n-1条,以使总的耗费最少呢分析问题(建立模型):可以用连通网来表示n个城市以及n个城市间可能设置的通信线路,其中网的顶点表示城市,边表示两城市之间的线路,赋于边的权值表示相应的代价。
对于n个顶点的连通网可以建立许多不同的生成树,每一棵生成树都可以是一个通信网。
即无向连通图的生成树不是唯一的。
连通图的一次遍历所经过的边的集合及图中所有顶点的集合就构成了该图的一棵生成树,对连通图的不同遍历,就可能得到不同的生成树。
图G5无向连通图的生成树为(a)、(b)和(c)图所示:G5G5的三棵生成树:可以证明,对于有n个顶点的无向连通图,无论其生成树的形态如何,所有生成树中都有且仅有n-1条边。
最小生成树的定义:如果无向连通图是一个网,那么,它的所有生成树中必有一棵边的权值总和最小的生成树,我们称这棵生成树为最小生成树,简称为最小生成树。
最小生成树的性质:假设N=(V,{E})是个连通网,U是顶点集合V的一个非空子集,若(u,v)是个一条具有最小权值(代价)的边,其中,则必存在一棵包含边(u,v)的最小生成树。
解决方案:两种常用的构造最小生成树的算法:普里姆(Prim)和克鲁斯卡尔(Kruskal)。
他们都利用了最小生成树的性质1.普里姆(Prim)算法:有线到点,适合边稠密。
时间复杂度O(N^2)假设G=(V,E)为连通图,其中V为网图中所有顶点的集合,E为网图中所有带权边的集合。
考研数据结构图的必背算法及知识点

1.最小生成树:无向连通图的所有生成树中有一棵边的权值总和最小的生成树问题背景:假设要在n个城市之间建立通信联络网,则连通n个城市只需要n—1条线路。
这时,自然会考虑这样一个问题,如何在最节省经费的前提下建立这个通信网。
在每两个城市之间都可以设置一条线路,相应地都要付出一定的经济代价。
n个城市之间,最多可能设置n(n-1)/ 2条线路,那么,如何在这些可能的线路中选择n-1条,以使总的耗费最少呢分析问题(建立模型):可以用连通网来表示n个城市以及n个城市间可能设置的通信线路,其中网的顶点表示城市,边表示两城市之间的线路,赋于边的权值表示相应的代价。
对于n个顶点的连通网可以建立许多不同的生成树,每一棵生成树都可以是一个通信网。
即无向连通图的生成树不是唯一的。
连通图的一次遍历所经过的边的集合及图中所有顶点的集合就构成了该图的一棵生成树,对连通图的不同遍历,就可能得到不同的生成树。
图G5无向连通图的生成树为(a)、(b)和(c)图所示:G5G5的三棵生成树:可以证明,对于有n个顶点的无向连通图,无论其生成树的形态如何,所有生成树中都有且仅有n-1条边。
最小生成树的定义:如果无向连通图是一个网,那么,它的所有生成树中必有一棵边的权值总和最小的生成树,我们称这棵生成树为最小生成树,简称为最小生成树。
最小生成树的性质:假设N=(V,{E})是个连通网,U是顶点集合V的一个非空子集,若(u, v)是个一条具有最小权值(代价)的边,其中,则必存在一棵包含边(u,v)的最小生成树。
解决方案:两种常用的构造最小生成树的算法:普里姆(Prim)和克鲁斯卡尔(Kruskal)。
他们都利用了最小生成树的性质1.普里姆(Prim)算法:有线到点,适合边稠密。
时间复杂度O(N^2)假设G=(V,E)为连通图,其中V为网图中所有顶点的集合,E为网图中所有带权边的集合。
设置两个新的集合U和T,其中集合U(顶点集)用于存放G的最小生成树中的顶点,集合T(边集合)存放G的最小生成树中的边。
数据结构必背算法09_二叉树基本算法

}
2.查找节点
BTNode *FindNode(BTNode *b,ElemType x) { BTturn NULL; else if(b->data==x) return b; else { p=FindNode(b->lchild,x); if(p!=NULL) return p; else return FindNode(b->rchild,x); }
}
}
3.求高度
int BTNodeDepth(BTNode *b) { int lchilddep,rchilddep; if(b==NULL) return 0; else { lchilddep=BTNodeDepth(b->lchild); rchilddep=BTNodeDepth(b->rchild); return (lchilddep>rchilddep?lchilddep+1:rchilddep+1); }
(完整版)计算机科学记忆口诀

(完整版)计算机科学记忆口诀计算机科学记忆口诀计算机科学是现代社会中不可或缺的一部分。
为了帮助研究者更好地掌握计算机科学的基本概念和原理,下面是一份计算机科学的记忆口诀,供大家参考和使用。
1. 数据结构- 数组:连续空间,随机访问数组:连续空间,随机访问- 链表:非连续空间,顺序访问链表:非连续空间,顺序访问- 队列:先进先出,尾部入队,头部出队队列:先进先出,尾部入队,头部出队- 栈:后进先出,顶部入栈,顶部出栈栈:后进先出,顶部入栈,顶部出栈- 树:分层结构,有根节点和子节点树:分层结构,有根节点和子节点- 图:节点和边的集合,可以有环图:节点和边的集合,可以有环2. 算法- 递归:自我调用,需有终止条件递归:自我调用,需有终止条件- 排序:冒泡、选择、插入、快速、归并、堆排序等排序:冒泡、选择、插入、快速、归并、堆排序等- 查找:二分查找、散列表等查找:二分查找、散列表等- 动态规划:将问题分解为相似子问题的组合动态规划:将问题分解为相似子问题的组合- 贪心算法:每步都选择当前最优解贪心算法:每步都选择当前最优解- 回溯算法:通过试错的方式寻找解决方案回溯算法:通过试错的方式寻找解决方案3. 编程语言- Python:简洁、易读、易学Python:简洁、易读、易学- Java:跨平台、面向对象Java:跨平台、面向对象- C:高性能、可移植、低级别C:高性能、可移植、低级别- C++:C语言的扩展,支持面向对象和泛型编程C++:C语言的扩展,支持面向对象和泛型编程- JavaScript:用于前端开发和浏览器脚本JavaScript:用于前端开发和浏览器脚本- Ruby:简洁、优雅、动态类型Ruby:简洁、优雅、动态类型以上口诀是计算机科学中的一些基本概念和原理的简单总结。
希望通过这些口诀,大家能更好地理解和记忆计算机科学的知识,为学习和实践提供帮助。
信息学奥赛数据结构知识点归纳最新背诵版

信息学奥赛数据结构知识点归纳
数据结构知识点归纳 数据结构的定义:数据在计算机中的组织。包 括逻辑结构( 数据之间的逻辑关系),存储结 构(数据之间关系的计算机表示),数据运算。 注意逻辑结构与具体的计算机无关。 算法基本特性:1.有穷性(有限时间)2.确定 性(算法确切)3.可行性(存在基本操作)4.有输 入(0++)5.有输出(1++) 一、顺序表: 线性表(a1,a2…,an)有唯一的第一个和最后一 个元素(n≥0)。其余的有唯一的前驱和后继。 在顺序表的第 i 个位置前插入一个数据元素, 需要向后移动 n - i +1 个元素,删除第 i 个 位置的元素需要向前移动 n- i 个元素。双链 表:例如在 q 所指结点的后面插入一个值为 x 的 新 结 点 方 法 (1) p->rlink=q->rlink; (2) p->llink=q; (3) q->rlink->llink=p; (4) q->rlink=p; 例 如 删 除 q 所 指 结 点 后 的 结 点 方 法 (1) q->llink->rlink=q->rlink;(2) q->rlink->llink=q->llink; 二、栈和队列 1、栈:允许在表的一端插入和删除的线性表。 栈底,不允许操作,栈顶,允许操作。原则: LIFO 后进先出。【例】设进栈顺序是(a,b,c,d), 不可能的出栈序列是:( C ) A. (a,b,c,d) B.(a,c,b,d) C. (a,d,b,c) D. (d,c,b,a) 2、队列:允许在表的一端插入,另一端删除 的线性表,队尾:插入端 队首:删除端;原 则:FIFO 先进先出,顺序队列空: front= rear, 队满:rear=MAX,循环队列空:rear=front, 队满为:(rear + 1)%MAX = front 三、数组: 四、树和二叉树 1.树的定义和术语 定义:是由 n (n≥0)个结点构成的有限集合,n=0 的树称为空树;当 n≠0 时,树中的结点应该满 足以下两个条件:(1) 有且仅有一个特定的结 点称之为根;(2) 其余结点分成 m(m≥0)个互不 相交的有限集合 T1, T2,……Tm,其中每一个集合 又都是一棵树,称 T1, T2,……Tm 为根结点的子 树。 结点:数据元素 + 若干指向子树的分支 结点的度:分支的个数
数据结构算法背诵版

数据结构算法背诵版数据结构算法背诵一、线性表1.逆转顺序表中的所有元素算法思想:第一个元素和最后一个元素对调,第二个元素和倒数第二个元素对调,……,依此类推。
void Reverse(int A[], int n){int i, t;for (i=0; i < n/2; i++){t = A[i];A[i] = A[n-i-1];A[n-i-1] = t;}}2.删除线性链表中数据域为item的所有结点算法思想:先从链表的第2个结点开始,从前往后依次判断链表中的所有结点是否满足条件,若某个结点的数据域为item,则删除该结点。
最后再回过头来判断链表中的第1个结点是否满足条件,若满足则将其删除。
void PurgeItem(LinkList &list){LinkList p, q = list;p = list->next;while (p != NULL){if (p->data == item) {q->next = p->next;free(p);p = q->next;} else {q = p;p = p->next;}}if (list->data == item) {q = list;list = list->next;free(q);}}3.逆转线性链表void Reverse(LinkList &list) {LinkList p, q, r;p = list;q = NULL;while (p != NULL){r = q;q = p;p = p->next;q->next = r;}list = q;}4.复制线性链表(递归)LinkList Copy(LinkList lista){LinkList listb;if (lista == NULL)return NULL;else {listb = (LinkList)malloc(sizeof(LNode)); listb->data = lista->data;listb->next = Copy(lista->next);return listb;}}5.将两个按值有序排列的非空线性链表合并为一个按值有序的线性链表LinkList MergeList(LinkList lista, LinkList listb){LinkList listc, p = lista, q = listb, r;// listc 指向lista 和listb 所指结点中较小者if (lista->data <= listb->data) {listc = lista;r = lista;p = lista->next;} else {listc = listb;r = listb;q = listb->next;}while (p != NULL && q != NULL){if (p->data <= q->data) {r->next = p;r = p;p = p->next;} else {r->next = q;r = q;q = q->next;}}// 将剩余结点(即未参加比较的且已按升序排列的结点)链接到整个链表后面r->next = (p != NULL) ? p : q; return listc;}二、树1.二叉树的先序遍历(非递归算法)算法思想:若p所指结点不为空,则访问该结点,然后将该结点的地址入栈,然后再将p指向其左孩子结点;若p所指向的结点为空,则从堆栈中退出栈顶元素(某个结点的地址),将p指向其右孩子结点。
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数据结构算法背诵一、线性表1.逆转顺序表中的所有元素算法思想:第一个元素和最后一个元素对调,第二个元素和倒数第二个元素对调,……,依此类推。
void Reverse(int A[], int n){int i, t;for (i=0; i < n/2; i++){t = A[i];A[i] = A[n-i-1];A[n-i-1] = t;}}2.删除线性链表中数据域为item的所有结点算法思想:先从链表的第2个结点开始,从前往后依次判断链表中的所有结点是否满足条件,若某个结点的数据域为item,则删除该结点。
最后再回过头来判断链表中的第1个结点是否满足条件,若满足则将其删除。
void PurgeItem(LinkList &list){LinkList p, q = list;p = list->next;while (p != NULL){if (p->data == item) {q->next = p->next;free(p);p = q->next;} else {q = p;p = p->next;}}if (list->data == item) {q = list;list = list->next;free(q);}}3.逆转线性链表void Reverse(LinkList &list){LinkList p, q, r;p = list;q = NULL;while (p != NULL){r = q;q = p;p = p->next;q->next = r;}list = q;}4.复制线性链表(递归)LinkList Copy(LinkList lista){LinkList listb;if (lista == NULL)return NULL;else {listb = (LinkList)malloc(sizeof(LNode)); listb->data = lista->data;listb->next = Copy(lista->next);return listb;}}5.将两个按值有序排列的非空线性链表合并为一个按值有序的线性链表LinkList MergeList(LinkList lista, LinkList listb){LinkList listc, p = lista, q = listb, r;// listc 指向lista 和listb 所指结点中较小者if (lista->data <= listb->data) {listc = lista;r = lista;p = lista->next;} else {listc = listb;r = listb;q = listb->next;}while (p != NULL && q != NULL){if (p->data <= q->data) {r->next = p;r = p;p = p->next;} else {r->next = q;r = q;q = q->next;}}// 将剩余结点(即未参加比较的且已按升序排列的结点)链接到整个链表后面r->next = (p != NULL) ? p : q; return listc;}二、树1.二叉树的先序遍历(非递归算法)算法思想:若p所指结点不为空,则访问该结点,然后将该结点的地址入栈,然后再将p指向其左孩子结点;若p所指向的结点为空,则从堆栈中退出栈顶元素(某个结点的地址),将p指向其右孩子结点。
重复上述过程,直到p = NULL且堆栈为空,遍历结束。
#define MAX_STACK 50void PreOrderTraverse(BTree T){BTree STACK[MAX_STACK], p = T;int top = -1;while (p != NULL || top != -1){while (p != NULL){VISIT(p);STACK[++top] = p;p = p->lchild;}p = STACK[top--];p = p->rchild;}}2.二叉树的中序遍历(非递归算法)算法思想:若p所指结点不为空,则将该结点的地址p入栈,然后再将p指向其左孩子结点;若p所指向的结点为空,则从堆栈中退出栈顶元素(某个结点的地址)送p,并访问该结点,然后再将p指向该结点的右孩子结点。
重复上述过程,直到p = NULL且堆栈为空,遍历结束。
#define MAX_STACK 50void InOrderTraverse(BTree T){BTree STACK[MAX_STACK], p = T;int top = -1;while (p != NULL || top != -1);{while (p != NULL){STACK[++top] = p;p = p->lchild;}p = STACK[top--];VISIT(p);p = p->rchild;}}3.二叉树的后序遍历(非递归算法)算法思想:当p指向某一结点时,不能马上对它进行访问,而要先访问它的左子树,因而要将此结点的地址入栈;当其左子树访问完毕后,再次搜索到该结点时(该结点地址通过退栈得到),还不能对它进行访问,还需要先访问它的右子树,所以,再一次将该结点的地址入栈。
只有当该结点的右子树访问完毕后回到该结点时,才能访问该结点。
为了标明某结点是否可以访问,引入一个标志变量flag,当flag = 0时表示该结点暂不访问,flag = 1时表示该结点可以访问。
flag的值随同该结点的地址一起入栈和出栈。
因此,算法中设置了两个堆栈,其中STACK1存放结点的地址,STACK2存放标志变量flag,两个堆栈使用同一栈顶指针top,且top的初始值为.1。
#define MAX_STACK 50void PostOrderTraverse(BTree T){BTree STACK1[MAX_STACK], p = T;int STACK2[MAX_STACK], flag, top = -1;while (p != NULL || top != -1){while (p != NULL) {STACK1[++top] = p;STACK2[top] = 0;p = p->lchild;}p = STACK1[top];flag = STACK2[top--];if (flag == 0) {STACK1[++top] = p;STACK2[top] = 1;p = p->rchild;} else {VISIT(p);p = NULL;}}}4.二叉树的按层次遍历算法思想:设置一个队列,首先将根结点(的地址)入队列,然后依次从队列中退出一个元素,每退出一个元素,先访问该元素所指的结点,然后依次将该结点的左孩子结点(若存在的话)和右孩子结点(若存在的话)入队列。
如此重复下去,直到队列为空。
#define MAX_QUEUE 50void LayeredOrderTraverse(BTree T){BTree QUEUE[MAX_QUEUE], p;int front, rear;if (T != NULL){QUEUE[0] = T;front = -1;rear = 0;while (front < rear){p = QUEUE[++front]; VISIT(P);if (p->lchild != NULL)QUEUE[++rear] = p->lchild; if (p->rchild != NULL) QUEUE[++rear] = p->rchild; }}}5.建立二叉树(从键盘输入数据,先序遍历递归算法)BTree CreateBT(){char ch;BTree T;sacnf("%c", &ch);if (ch == ' ')return NULL;else {T = (BTree)malloc(sizeof(BTNode));T->data = ch;T->lchild = CreateBT();T->rchild = CreateBT();return T;}}6.建立二叉树(从数组获取数据)BTree CreateBT(int A[], int i, int n){BTree p;if (i > n)return NULL;else {p = (BTree)malloc(sizeof(BTNode));p->data = A[i];p->lchild = CreateBT(A, 2*i, n);p->rchild = CreateBT(A, 2*i+1, n);return p;}T = CreateBT(A, 1, n);BTree CreateBT(int A[], int n){int i;BTree *pT;// 对应n个结点申请可容纳n个指针变量的内存空间pT = (BTree *)malloc(sizeof(BTree)*n);// 若数组中的某个元素不等于零,则申请相应的结点空间并进行赋值for (i=1; i <= n; i++){if (A[i] != 0) {pT[i] = (BTree)malloc(sizeof(BTNode));pT[i]->data = A[i];} else {pT[i] = NULL;}}// 修改结点的指针域的内容,使父结点指向左、右孩子结点for (i=1; i <= n; i++){if (pT[i] != NULL){pT[i]->lchild = pT[2*i];pT[i]->rchild = pT[2*i+1];}}7.求二叉树的深度(递归算法)int Depth(BTree T){int ldepth, rdepth;if (T == NULL)return 0;else {ldepth = Depth(T->lchild);rdepth = Depth(T->rchild);if (ldepth > rdepth)return ldepth+1;elsereturn rdepth+1;}}8.求二叉树的深度(非递归算法)算法思想:对二叉树进行遍历,遍历过程中依次记录各个结点所处的层次数以及当前已经访问过的结点所处的最大层次数。