2012计算机数据结构如何把握复习
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。
数据结构要点复习
数据结构要点复习一、介绍数据结构是计算机科学的基础，它研究如何组织和管理数据的方法和技术。
在软件开发中，掌握数据结构的要点对于设计高效的算法和解决实际问题至关重要。
本文将回顾数据结构的关键要点，帮助读者巩固知识。
二、线性数据结构1. 数组数组是一种顺序存储结构，它在内存中占用连续的存储空间。
数组的要点包括索引、元素访问和内存分配。
索引是从0开始的整数，用于标识元素在数组中的位置。
元素访问可以通过索引来实现。
内存分配可以静态或动态完成，静态分配在编译时确定数组大小，而动态分配则在运行时根据需求进行分配。
2. 链表链表是一种动态数据结构，它通过节点和指针连接元素。
链表的要点包括节点定义、头节点和尾节点、节点插入和删除。
节点定义包括数据和指针，数据存储元素的值，指针指向下一个节点。
头节点是链表的第一个节点，尾节点是链表的最后一个节点。
节点插入和删除操作可以在链表中间、头部或尾部进行，需要更新相应节点的指针。
3. 栈栈是一种特殊的线性数据结构，它采用后进先出（LIFO）的原则。
栈的要点包括入栈、出栈和栈顶元素。
入栈将元素添加到栈顶，出栈将栈顶元素移除，栈顶元素是最后一个入栈的元素。
4. 队列队列是一种先进先出（FIFO）的线性数据结构。
队列的要点包括入队、出队和队首元素。
入队将元素添加到队尾，出队将队首元素移除，队首元素是最先入队的元素。
三、非线性数据结构1. 树树是一种层次结构，其中的元素按照父子关系组织起来。
树的要点包括节点和边、根节点和叶子节点、遍历方法。
节点表示元素，边表示父子关系。
根节点是树的顶层节点，没有父节点；叶子节点是没有子节点的节点。
常见的树的遍历方法包括前序遍历、中序遍历和后序遍历。
2. 图图是一组节点和连接节点的边的集合。
图的要点包括节点和边、有向图和无向图、遍历方法。
节点表示元素，边表示连接关系。
有向图边有方向，无向图边没有方向。
图的遍历方法包括广度优先搜索和深度优先搜索。
四、排序算法排序算法是对一个数据序列重新排列的方法。
计算机考研数据结构的复习要点
计算机考研数据结构的复习要点计算机考研数据结构的复习要点考生们在进行计算机考研的复习阶段时，需要把数据结构的复习要点了解清楚。
店铺为大家精心准备了计算机考研数据结构的复习重点，欢迎大家前来阅读。
计算机考研数据结构重点：二叉树二叉树是数据结构中的重点内容，在这两年的考试中也将二叉树作为重点内容来考查。
二叉树这部分内容要求大家掌握二叉树的定义、性质、存储结构、遍历、线索化、森林和二叉树的转换等内容。
算法的重点是二叉树的遍历及其应用，这也是二叉树这部分的重点和难点。
遍历是二叉树各种操作的基础，可以在遍历过程中对结点进行各种操作。
例如：求二叉树结点总数，建立二叉树，建立二叉树的存储结构等。
二叉树的很多算法是在遍历算法基础上改造完成的，这就要求大家在复习时，熟练掌握二叉树遍历的递归和非递归算法。
下面为大家介绍一下二叉树的几种遍历方法：由二叉树的定义可知，一颗二叉树由根节点及左、右子树三个基本部分组成，因此，只要依次遍历这三部分，就可以遍历整个二叉树。
1.先序遍历先序遍历的递归过程为：若二叉树为空，遍历结束。
(1)访问根节点;(2)先序遍历根节点的左子树;(3)先序遍历根节点的右子树。
2.中序遍历中序遍历的递归过程为：若二叉树为空，遍历结束。
否则，(1)中序遍历根节点的左子树;(2)访问根节点;(3)中序遍历根节点的右子树。
3.后序遍历后序遍历的递归过程为：若二叉树为空，遍历结束。
否则，同济大学四平路(1)后序遍历根节点的左子树;(2)后序遍历根节点的右子树;(3)访问根节点。
层次遍历二叉树的层次遍历，是指从二叉树的第一层(根结点)开始，从上至下逐层遍历，在同一层中，则按从左到右的顺序对结点逐个访问。
在进行层次遍历时，对一层结点访问完后，再按照它们的访问次序对各个结点的左孩子和右孩子顺序访问，这样一层一层进行，先遇到的结点先访问，这与队列的操作原则比较吻合。
因此，在进行层次遍历时，可设置一个队列结构，遍历从二叉树的根结点开始，首先将根结点指针入队列，然后从对头取出一个元素，每取一个元素，执行下面两个操作：(1)访问该元素所指结点;(2)若该元素所指结点的左、右孩子结点非空，则将该元素所指结点的左孩子指针和右孩子指针顺序入队。
数据结构的重点知识点
数据结构的重点知识点数据结构是计算机科学中非常重要的基础知识，它主要研究数据的组织、存储和管理方式。
在学习数据结构的过程中，有一些重点知识点需要特别关注和理解。
本文将从以下几个方面介绍数据结构的重点知识点。
一、线性表线性表是数据结构中最基本、最简单的一种结构。
它包括顺序表和链表两种实现方式。
1. 顺序表顺序表是线性表的一种实现方式，它使用一个连续的存储空间来存储数据。
顺序表的主要操作包括插入、删除和查找等。
2. 链表链表是线性表的另一种实现方式，它使用节点来存储数据，并通过指针将这些节点连接起来。
链表的主要操作包括插入、删除和查找等。
二、栈和队列栈和队列是线性表的特殊形式，它们的主要特点是插入和删除操作只能在特定的一端进行。
1. 栈栈是一种先进后出（LIFO）的数据结构，它的插入和删除操作都在栈顶进行。
栈的主要操作包括入栈和出栈。
2. 队列队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，它的插入操作在队尾进行，删除操作在队头进行。
队列的主要操作包括入队和出队。
三、树和二叉树树是一种用来组织数据的非线性结构，它由节点和边组成。
树的重点知识点主要包括二叉树、二叉搜索树和平衡树等。
1. 二叉树二叉树是一种特殊的树结构，它的每个节点最多只能有两个子节点。
二叉树的主要操作包括遍历、插入和删除等。
2. 二叉搜索树二叉搜索树是一种特殊的二叉树，它的左子树中的所有节点的值都小于根节点的值，右子树中的所有节点的值都大于根节点的值。
二叉搜索树的主要操作包括查找、插入和删除等。
四、图图是由节点和边组成的一种复杂数据结构。
图的重点知识点主要包括有向图和无向图、图的遍历和最短路径算法等。
1. 有向图和无向图有向图和无向图是图的两种基本形式，它们的区别在于边是否有方向。
有向图的边是有方向的，而无向图的边没有方向。
2. 图的遍历图的遍历是指对图中的每个节点进行访问的过程。
常见的图遍历算法有深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。
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！。
计算机科学考研数据结构复习攻略
计算机科学考研数据结构复习攻略前言：计算机科学考研是一个竞争激烈的领域，数据结构作为其中的重要组成部分，对于考生来说是必须要掌握的知识点。
本文将为考研学子提供一份数据结构复习攻略，帮助大家高效备考，取得优异的成绩。
一、数据结构基础知识的复习1.1 线性表线性表是数据结构中最基本、最常用的一种数据结构。
在考研中，对线性表的理解和掌握至关重要。
首先，需要全面了解线性表的概念，包括数据元素、节点、指针等基本术语。
其次，掌握线性表的顺序存储结构和链式存储结构，以及它们的优缺点和使用场景。
最后，重点复习线性表的常见操作，如插入、删除、查找等。
1.2 栈和队列栈和队列是线性表的特殊形式，也是计算机科学考研中常常涉及到的数据结构。
对于栈和队列的复习，需要掌握它们的定义、特点以及基本操作。
此外，还要熟悉栈和队列在实际应用中的使用情况，如递归、图的遍历等。
1.3 树和二叉树树是一种重要的非线性数据结构，广泛应用于各个领域。
在复习树和二叉树时，首先需要理解它们的定义和基本术语，如根节点、叶节点、父节点、子节点等。
然后，掌握树和二叉树的遍历算法，如先序遍历、中序遍历和后序遍历。
此外，还要了解常见的二叉树形态，如满二叉树、完全二叉树等。
1.4 图图是一种用于描述事物之间关系的数据结构。
在考研复习中，要重点关注图的两种存储方式：邻接矩阵和邻接表。
同时，需要掌握图的遍历算法，如深度优先搜索和广度优先搜索。
另外，了解图的最小生成树和最短路径算法也是必不可少的。
二、数据结构算法的巩固2.1 排序算法排序算法是数据结构中重要的算法之一，它们能够对数据进行有序排列，提高数据的检索效率。
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、归并排序等。
复习时，要掌握每种算法的原理、时间复杂度和稳定性，以及它们的实际应用场景。
2.2 查找算法查找算法是在数据结构中进行数据检索的重要手段。
常见的查找算法有顺序查找、二分查找、哈希查找等。
计算机数据结构重点回顾
计算机数据结构重点回顾计算机数据结构是计算机科学中非常重要的一门课程，它研究的是数据元素之间的逻辑关系以及数据的存储和组织方式。
数据结构是编程中必不可少的基础，具有广泛的应用。
在这篇文章中，我们将回顾计算机数据结构的重点内容，包括线性结构、树形结构和图形结构。
一、线性结构在计算机数据结构中，线性结构是最简单的一种结构。
线性结构中的数据元素之间是一对一的关系，每个元素只有一个直接前驱和一个直接后继。
常见的线性结构有数组、链表、栈和队列。
1. 数组数组是一种顺序存储结构，它将相同类型的数据元素按一定的顺序排列在连续的存储单元中。
数组的特点是随机访问性好，即可以通过下标直接访问数组中的元素。
但是数组的大小是固定的，插入和删除操作比较麻烦。
2. 链表链表是一种动态存储结构，它通过指针将存储在不同存储单元的数据元素连接起来。
链表的特点是插入和删除操作方便，但是访问元素需要遍历链表。
常见的链表有单向链表、双向链表和循环链表。
3. 栈栈是一种特殊的线性表，它只允许在表的一端进行插入和删除操作。
栈的特点是后进先出（LIFO），即最后插入的元素首先被删除。
栈常用于函数调用、表达式求值和括号匹配等场景。
4. 队列队列也是一种特殊的线性表，它只允许在表的一端插入元素，在另一端删除元素。
队列的特点是先进先出（FIFO），即最先插入的元素首先被删除。
队列常用于任务调度、广度优先搜索等场景。
二、树形结构树形结构是一种层次关系的数据结构，它由节点和节点之间的连接构成。
树的基本概念包括根节点、子节点、叶节点、父节点和兄弟节点等。
常见的树形结构有二叉树、二叉搜索树和平衡树。
1. 二叉树二叉树是每个节点最多有两个子树的树结构。
二叉树的特点是插入和删除操作方便，查找效率高。
常见的二叉树有满二叉树、完全二叉树和二叉排序树等。
2. 二叉搜索树二叉搜索树是一种特殊的二叉树，它满足左子树的值小于根节点的值，右子树的值大于根节点的值。
二叉搜索树的特点是插入、删除和查找操作的时间复杂度都是O(log n)。
《数据结构》复习指导
《数据结构》复习指导数据结构是计算机科学的一个重要的基础课程，它涉及到如何有效地存储和处理数据，这对于计算机程序的性能有着重要的影响。
这门课程的学习需要仔细的考虑，考生通常需要对数据结构基础知识进行充分的学习，才能更好地掌握和应用知识。
本文旨在给考生提供一个有效的数据结构复习指导，希望能够帮助考生更好地完成考试。
首先，考生需要弄清楚复习数据结构的目的，以及怎样才能有效地实现这一目的。
复习的目的一般是帮助考生更好地掌握数据结构的基础知识，深入理解课程中涉及到的算法，并能够掌握和应用相关知识。
那么要想实现这一目标，考生需要做好以下几点：一、考生需要重点复习课程中涉及到的各种数据结构，包括数组、链表、栈、队列、堆等，要在原理上有个全面的把握，包括各种结构的定义、应用、实现等。
二、考生要能够熟练掌握各种数据结构的操作，包括插入、删除、查找、排序、合并等操作，要熟练掌握它们的实现原理，并且能够应用到实际问题中。
三、考生还要熟悉一些特定数据结构，比如二叉树、图等，比较其特点，理解其应用场景，并且能够在实际中实现相应的算法。
四、考生还需要重点复习课程中学习的一些算法，比如查找算法、排序算法、图论算法等，重点复习每一类算法的实现原理，并能够熟练地把它们应用到实际问题中，以便考的时候可以得心应手。
五、考生还要通过练习题多加练习，多种多样的习题能够更好地帮助考生掌握和熟悉数据结构和算法，让考生更有信心应对考试。
六、考生在复习数据结构和算法的时候，要多思考，不断总结和反思，要找到问题的实际应用，这样才能让自己的知识更加牢固。
上面提到的几点，希望能够帮助考生更有效地复习数据结构，顺利完成考试。
此外，考生在复习数据结构的时候，要记得有意识地控制好自己的时间，避免过度花费精力，保持头脑清醒，以便在考试当中更能发挥自己的潜力。
总之，有效利用自己的时间，全面复习数据结构，才能在考试中脱颖而出。
希望考生在复习数据结构的时候，付出足够的努力，取得好的考试成绩。
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2012计算机数据结构如何把握复习
2011年10月17日 13:42 来源：跨考教育
从2012计算机统考大纲数据结构部分及其相关知识点可以看出：数据结构占了45分，和计算机组成原理部分同一个比重，这足以体现计算机专业研究生选拔对数据结构课程的重视程度。
针对这样的情况，跨考教育计算机教研室为我们的考生们精心准备了一些数据结构复习的建议。
一、重难点解析和复习建议
2012年的统考大纲对数据结构的考查目标定位为掌握数据结构的基本概念、基本原理和基本方法，掌握数据的逻辑结构、存储结构以及基本操作的实现；能够对算法进行基本的时间复杂度和空间复杂度的分析；能够运用数据结构的基本原理和方法进行问题的分析求解，具备采用C、C++或JAVA语言设计程序与实现算法的能力。
当然，考生也不必因此而专门复习一遍C或C++程序设计，毕竟复习时间有限，而且数据结构要求的重点在于算法设计的能力，而不是编写代码的能力，因此，只要能用类似伪代码的形式把思路表达清楚就行，不用强求写出一个没有任何语法错误的程序。
下面我们来解析一下知识点：
线性表这一章里面的知识点不多，但要做到深刻理解，能够应用相关知识点解决实际问题。
链表上插入、删除节点时的指针操作是选择题的一个常考点，诸如双向链表等一些相对复杂的链表上的操作也是可以出现在综合应用题当中的。
栈、队列和数组可以考查的知识点相比链表来说要多一些。
最基本的，是栈与队列FILO和FIFO的特点。
比如针对栈FILO的特点，进栈出栈序列的问题常出现在选择题中。
其次，是栈和队列的顺序和链式存储结构，这里一个常考点是不同存储结构下栈顶指针、队首指针以及队尾指针的操作，特别是循环队列判满和判空的2种判断方法。
再次，是特殊矩阵的压缩存储，这个考点复习的重点可以放在二维矩阵与一维数组相互转换时，下标的计算方法，比如与对角线平行的若干行上数据非零的矩阵存放在一维数组后，各个数据点相应的下标的计算。
这一章可能的大题点，在于利用堆栈或队列的特性，将它们作为基础的数据结构，支持实际问题求解算法的设计，例如用栈解决递归问题，用队列解决图的遍历问题等等。
树和二叉树：这一章中我们从顺序式的数据结构，转向层次式的数据结构，要掌握树、二叉树的各种性质、树和二叉树的不同存储结构、森林、树和二叉树之间的转换、线索化二叉树、二叉树的应用(二叉排序树、平衡二叉树和Huffman树)，重点要熟练掌握的，是森林、树以及二叉树的前中后三种遍历方式，要能进行相应的算法设计。
这一部分是数据结构考题历来的重点和难点，复习时要特别关注。
一些常见的选择题考点包括：满二叉树、完全二叉树节点数的计算，由树、二叉树的示意图给出相应的遍历序列，依据二叉树的遍历序列还原二叉树，线索化的实质，计算采用不同的方法线索化后二叉树剩余空指针域的个数，平衡二叉树的定义、性质、建立和四种调整算法以及回溯法相关的问题。
常见的综合应用题考点包括：二叉树的遍历算法，遍历基础上针对二叉树的一些统计和操作(比如结点数统计、左右子树对换等等)，判断某棵二叉树是否二叉排序树，以上这些都要求能用递归的和非递归的算法解决，特别要重视非递归的算法，线索化后二叉树的遍历算法，如查找某结点线索化后的前驱或后继结点的算法以及给出Huffman编码等等。
图：在这一章中需要识记的是图以及基于图的各种定义，存储方式。
要熟练掌握图的深度遍历和广度遍历算法，这是用图来解决应用问题时常用的算法基础。
需要掌握基于图的多个算法，能够以手工计算的方式在一个给定的图上执行特定的算法求解问题。
常见的应用问题直接给出或经过抽象，会成为下列问题：最小生成树求解(PRIM算法和KRUSKAL算法，两种方法思想都很简单，但要注意不要混淆这两种方法)，拓扑排序问题(这里会用到数组实现的链表，可以注意一下)，关键路径问题(数据结构的较大难点，要把概念理解透，能做出表格找出关键路径)，最短路径问题(有重要的应用背景，也是贪心法不多的能给出最优解的典型问题之一)。
查找：这一章，需要识记关键字、主关键字、次关键字的含义;静态查找与动态查找的含义及区别;平均查找长度ASL的概念念及在各种查找算法中的计算方法和计算结果，特别是一些典型结构的ASL值，B-树的概念和基本操作冲突解决方法的选择和冲突处理过程的描述，B+树的概念(新增考点)，特别要注意B-树和B+树概念的对比，以及Hash表相关的概念。
要熟练掌握顺序表、链表、二叉树上的查找方法，特别要注意顺序查找、二分查找的适用条件(比如链表上用二分查找就不合适)和算法复杂度。
排序：2012最新的大纲将去年的内部排序范围扩展为排序，排序既是重点，又是难点。
排序算法众多，今年大纲还加上了外部排序，总共10种，各种不同算法还有相应的一些概念定义需要记住。
选择题常见的问题包括：给定数列要求给出某种特定排序方法运行一轮后的排序结果，或者给出初始数列和一轮排序结果要求选择采用的排序算法，给定时间、空间复杂度要求以及数列特征要求选择合适的排序算法等等。
如果排序这一考点出现在综合应用题中则常与数组结合来考查。
参考书建议大家用清华严蔚民版的，有助于建立知识体系，并且讲的比较通透。
数据结构的复习要紧扣参考书，把书认真看几遍，深入理解大纲相关的知识点。