数据结构基本知识.

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数据结构的重点知识点

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)。

数据结构基础知识整理

数据结构基础知识整理

数据结构基础知识整理*名词解释1、数据:是信息的载体,能够被计算机识别、存储和加工处理。

*2、数据元素:是数据的基本单位,也称为元素、结点、顶点、记录。

一个数据元素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。

*3、数据结构:指的是数据及数据之间的相互关系,即数据的组织形式,它包括数据的逻辑结构、数据的存储结构和数据的运算三个方面的内容。

*4、数据的逻辑结构:指数据元素之间的逻辑关系,即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。

*5、数据的存储结构:指数据元素及其关系在计算机存储器内的表示。

是数据的逻辑结构用计算机语言的实现,是依赖于计算机语言的。

*6、线性结构:其逻辑特征为,若结构是非空集,则有且仅有一个开始结点和一个终端结点,并且其余每个结点只有一个直接前趋和一个直接后继。

*7、非线性结构:其逻辑特征为一个结点可能有多个直接前趋和直接后继。

*8、算法:是任意一个良定义的计算过程,它以一个或多个值作为输入,并产生一个或多个值作为输出;即一个算法是一系列将输入转换为输出的计算步骤。

*9、算法的时间复杂度T(n):是该算法的时间耗费,它是该算法所求解问题规模n趋向无穷大时,我们把时间复杂度T(n)的数量级(阶)称为算法的渐近时间复杂度。

*10、最坏和平均时间复杂度:由于算法中语句的频度不仅与问题规模n有关,还与输入实例等因素有关;这时可用最坏情况下时间复杂度作为算法的时间复杂度。

而平均时间复杂度是指所有的输入实例均以等概率出现的情况下,算法的期望运行时间。

*11、数据的运算:指对数据施加的操作。

数据的运算是定义在数据的逻辑结构上的,而实现是要在存储结构上进行。

*12、线性表:由n(n≥0)个结点组成的有限序列。

其逻辑特征反映了结点间一对一的关系(一个结点对应一个直接后继,除终端结点外;或一个结点对应一个直接前趋,除开始结点外),这是一种线性结构。

*13、顺序表:顺序存储的线性表,它是一种随机存取结构。

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。

数据结构大纲知识点

数据结构大纲知识点

数据结构大纲知识点一、绪论。

1. 数据结构的基本概念。

- 数据、数据元素、数据项。

- 数据结构的定义(逻辑结构、存储结构、数据的运算)- 数据结构的三要素之间的关系。

2. 算法的基本概念。

- 算法的定义、特性(有穷性、确定性、可行性、输入、输出)- 算法的评价指标(时间复杂度、空间复杂度的计算方法)二、线性表。

1. 线性表的定义和基本操作。

- 线性表的逻辑结构特点(线性关系)- 线性表的基本操作(如初始化、插入、删除、查找等操作的定义)2. 顺序存储结构。

- 顺序表的定义(用数组实现线性表)- 顺序表的基本操作实现(插入、删除操作的时间复杂度分析)- 顺序表的优缺点。

3. 链式存储结构。

- 单链表的定义(结点结构,头指针、头结点的概念)- 单链表的基本操作实现(建立单链表、插入、删除、查找等操作的代码实现及时间复杂度分析)- 循环链表(与单链表的区别,操作特点)- 双向链表(结点结构,基本操作的实现及特点)三、栈和队列。

1. 栈。

- 栈的定义(后进先出的线性表)- 栈的基本操作(入栈、出栈、取栈顶元素等操作的定义)- 顺序栈的实现(存储结构,基本操作的代码实现)- 链栈的实现(与单链表的联系,基本操作的实现)- 栈的应用(表达式求值、函数调用栈等)2. 队列。

- 队列的定义(先进先出的线性表)- 队列的基本操作(入队、出队、取队头元素等操作的定义)- 顺序队列(存在的问题,如假溢出)- 循环队列的实现(存储结构,基本操作的代码实现,队空和队满的判断条件)- 链队列的实现(结点结构,基本操作的实现)- 队列的应用(如操作系统中的进程调度等)四、串。

1. 串的定义和基本操作。

- 串的概念(字符序列)- 串的基本操作(如连接、求子串、比较等操作的定义)2. 串的存储结构。

- 顺序存储结构(定长顺序存储和堆分配存储)- 链式存储结构(块链存储结构)3. 串的模式匹配算法。

- 简单的模式匹配算法(Brute - Force算法)的实现及时间复杂度分析。

数据结构基础知识

数据结构基础知识

复习提纲第一章数据构造概述根本概念与术语〔P3〕1.数据构造是一门研究非数值计算程序设计问题中计算机的操作对象以及他们之间的关系和操作的学科.2.数据是用来描述现实世界的数字,字符,图像,声音,以及能够输入到计算机中并能被计算机识别的符号的集合2.数据元素是数据的根本单位3.数据对象一样性质的数据元素的集合4.数据构造三方面容:数据的逻辑构造.数据的存储构造.数据的操作.〔1〕数据的逻辑构造指数据元素之间固有的逻辑关系.〔2〕数据的存储构造指数据元素及其关系在计算机的表示( 3 ) 数据的操作指在数据逻辑构造上定义的操作算法,如插入,删除等.5.时间复杂度分析--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------1、名词解释:数据构造、二元组2、根据数据元素之间关系的不同,数据的逻辑构造可以分为集合、线性构造、树形构造和图状构造四种类型。

3、常见的数据存储构造一般有四种类型,它们分别是___顺序存储构造_____、___链式存储构造_____、___索引存储构造_____和___散列存储构造_____。

4、以下程序段的时间复杂度为___O(N2)_____。

int i,j,*;for(i=0;i<n:i++) n+1for(j=0;j<n;j++) n+1*+=i;------------------------------------------------------------------------------------------------------------------第二章线性表1.顺序表构造由n(n>=0)个具有一样性质的数据元素a1,a2,a3……,an组成的有穷序列//顺序表构造#define MA*SIZE 100typedef int DataType;Typedef struct{DataType items[MA*SIZE];Int length;}Sqlist,*LinkList;2.单链表(1)链表结点构造//链表的节点构造Typedef struct Node{int data;struct Node *ne*t;} Lnode,*Pnode,*LinkList;(2)结点遍历void TraverseList(LinkList t){LinkList p;while(t){p=t;t=t->ne*tfree(p);}}(3)链表操作算法:初始化、插入、输出、删除void InitList(LinkList *h){*h=(LinkList)malloc(sizeof(LNode));if(!h){print("初始化错误〞);return;}(*h)->ne*t=NULL;}void InsertList(LinkList h,int pos,datatype *){ LinkList p=h,q;int i=0;while(p&&i<pos-1){p=p->ne*t;i++;}if(!p||i>pos-1)print("插入位置出错!!〞);InitList(&q);q->ne*t=NULL;q->data=*;}void DeleteList(LinkList h,int pos){LinkList p=h,q;int i=0;while(p&&i<pos-1){p=p->ne*t;i++;}if(!p||i>pos-1){cout<<〞删除位置错误〞;return;}q=p->ne*t;p->ne*t=q->ne*t;free(q);}-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------1、线性表中,第一个元素没有直接前驱,最后一个元素没有直接后驱。

数据结构必考知识点总结

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。

计算机基础知识:数据结构基础知识

计算机基础知识:数据结构基础知识

计算机基础知识:数据结构基础知识
1.数据结构
数据结构是指相互之间存在一定关系的数据元素的集合,即数据结构是一个二元组
Data Structure = (D, R),其中D是数据元素的集合,R是D上关系的集合。

按照视点的
不同,数据结构分为逻辑结构和存储结构。

2.数据结构的分类
(1)数据逻辑结构
数据的逻辑结构是指数据元素之间逻辑关系的整体。

根据数据元素之间逻辑关系的不同,数据结构分为四类:
1) 集合:数据元素之间就是“属于同一个集合”,除此之外,没有任何关系;
2) 线性结构:数据元素之间存在着一对一的线性关系;
3) 树结构:数据元素之间存在着一对多的层次关系;
4) 图结构:数据元素之间存在着多对多的任意关系。

注意:数据结构分为两类:线性结构和非线性结构。

(2)数据存储结构
数据的存储结构又称为物理结构,是数据及其逻辑结构在计算机中的表示。

通常有两种存储结构:顺序存储结构和链接存储结构。

顺序存储结构的基本思想是:用一组连续的存储单元依次存储数据元素,数据元素之间的逻辑关系是由元素的存储位置来表示的。

链接存储结构的基本思想是:用一组任意的存储单元存储数据元素,数据元素之间的逻辑关系是用指针来表示的。

注意:存储结构除了存储数据元素之外,必须存储数据元素之间的逻辑关系。

数据结构知识点总结归纳整理

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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数据结构基本知识
数据(Data)
数据是信息的载体。

它能够被计算机识别、存储和加工处理,是计算机程序加工的"原料"。

随着计算机应用领域的扩大,数据的范畴包括:
整数、实数、字符串、图像和声音等。

数据元素(Data Element)
数据元素是数据的基本单位。

数据元素也称元素、结点、顶点、记录。

一个数据元素可以由若干个数据项(也可称为字段、域、属性)组成。

数据项是具有独立含义的最小标识单位。

数据结构(Data Structure)
数据结构指的是数据之间的相互关系,即数据的组织形式。

1.数据结构一般包括以下三方面内容:
①数据元素之间的逻辑关系,也称数据的逻辑结构(Logical Structure);
数据的逻辑结构是从逻辑关系上描述数据,与数据的存储无关,是独立于计算机的。

数据的逻辑结构可以看作是从具体问题抽象出来的数学模型。

②数据元素及其关系在计算机存储器内的表示,称为数据的存储结构(Storage Structure);
数据的存储结构是逻辑结构用计算机语言的实现(亦称为映象),它依赖于计算机语言。

对机器语言而言,存储结构是具体的。

一般,只在高级语言的层次上讨论存储结构。

③数据的运算,即对数据施加的操作。

数据的运算定义在数据的逻辑结构上,每种逻辑结构都有一个运算的集合。

最常用的
检索、插入、删除、更新、排序等运算实际上只是在抽象的数据上所施加的一系列抽象的操作。

所谓抽象的操作,是指我们只知道这些操作是"做什么",而无须考虑"如何做"。

只有确定了存储结构之后,才考虑如何具体实现这些运算。

为了增加对数据结构的感性认识,下面举例来说明有关数据结构的概念。

【例1.1】学生成绩表,见下表。

注意:在表中指出数据元素、数据项、开始结点和终端结点等概念
(1)逻辑结构
表中的每一行是一个数据元素(或记录、结点),它由学号、姓名、各科成绩及平均成绩等数据项组成。

表中数据元素之间的逻辑关系是:对表中任一个结点,与它相邻且在它前面的结点(亦称为直接前趋(Immediate Predecessor))最多只有一个;与表中任一结点相邻且在其后的结点(亦称为直接后继(Immediate Successor))也最多只有一个。

表中只有第一个结点没有直接前趋,故称为开始结点;也只有最后一个结点没有直接后继。

故称之为终端结点。

例如,表中"马二"所在结点的直接前趋结点和直接后继结点分别是"丁一"和"张三"所在的结点,上述结点间的关系构成了这张学生成绩表的逻辑结构。

(2)存储结构
该表的存储结构是指用计算机语言如何表示结点之间的这种关系,即表中的结点是顺序邻接地存储在一片连续的单元之中,还是用指针将这些结点链接在一起?
(3)数据的运算
在上面的学生成绩表中,可能要经常查看某一学生的成绩;当学生退学时要删除相应的结点;进来新学生时要增加结点。

究竟如何进行查找、删除、插入,这就是数据的运算问题。

搞清楚了上述三个问题,也就弄清了学生成绩表这个数据结构。

2.数据的逻辑结构分类
在不产生混淆的前提下,常将数据的逻辑结构简称为数据结构。

数据的逻辑结构有两大类:
(1)线性结构
线性结构的逻辑特征是:若结构是非空集,则有且仅有一个开始结点和一个终端结点,并且所有结点都最多只有一个直接前趋和一个直接后继。

线性表是一个典型的线性结构。

栈、队列、串等都是线性结构。

(2)非线性结构
非线性结构的逻辑特征是:一个结点可能有多个直接前趋和直接后继。

数组、广义表、树和图等数据结构都是非线性结构。

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