数据结构--图重点

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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)。

数据结构考研复习重点归纳

数据结构考研复习重点归纳

数据结构考研复习重点归纳数据结构是计算机科学中非常重要的一门基础课程,考研复习数据结构时,需要重点掌握的内容有以下几个方面。

1.线性表:线性表是数据结构中最基本的一种结构,常见的线性表有数组、链表和栈等。

考生需要掌握线性表的定义、插入、删除、查找等基本操作,并能够分析它们的时间复杂度。

2.树:树是一种非常重要且常见的数据结构,它具有分层结构和层次关系。

其中,二叉树是最简单也是最基本的一种树结构,树的遍历(如前序遍历、中序遍历和后序遍历)是树算法中的重要内容。

此外,还要了解一些特殊的树结构,如平衡树和B树等。

3.图:图是由节点和边组成的一种数据结构,它是一种非常灵活的结构,常用来表示各种实际问题中的关系。

在考研复习中,需要掌握图的基本概念(如顶点和边)、图的存储结构(如邻接矩阵和邻接表)以及图的遍历算法(如深度优先和广度优先)等。

4.查找和排序:在实际问题中,经常需要查找和排序数据。

查找算法(如顺序查找、二分查找和哈希查找)和排序算法(如冒泡排序、插入排序和快速排序)是数据结构中常见的算法,考生需要熟练掌握这些算法的原理和实现方法。

此外,还要了解一些高级的查找和排序算法,如二叉查找树和归并排序等。

5.散列表:散列表(也称哈希表)是一种特殊的数据结构,它利用散列函数将数据映射到一个固定大小的数组中。

散列表具有快速的查找和插入操作,常用于实现字典和数据库等应用。

在考研复习中,需要了解散列表的原理和实现方法,以及处理冲突的方法,如链地址法和开放地址法。

6.动态规划:动态规划是一种解决问题的数学方法,也是一种重要的算法思想。

在考研复习中,需要掌握动态规划的基本原理和解题思路,以及常见的动态规划算法,如背包问题和最长公共子序列等。

7.算法复杂度分析:在考研复习中,需要有一定的算法分析能力,能够对算法的时间复杂度和空间复杂度进行分析和估算。

此外,还要能够比较不同算法的效率,并选择合适的算法来解决实际问题。

除了以上重点内容,考生还要注意掌握一些基本的编程知识,如指针、递归和动态内存分配等。

第7章图_数据结构

第7章图_数据结构

v4
11
2013-8-7
图的概念(3)
子图——如果图G(V,E)和图G’(V’,E’),满足:V’V,E’E 则称G’为G的子图
2 1 4 3 5 6 3 5 6 1 2
v1 v2 v4 v3 v2
v1 v3 v4
v3
2013-8-7
12
图的概念(4)
路径——是顶点的序列V={Vp,Vi1,……Vin,Vq},满足(Vp,Vi1),
2013-8-7 5
本章目录
7.1 图的定义和术语 7.2 图的存储结构

7.2.1 数组表示法 7.2.2 邻接表 ( *7.2.3 十字链表 7.3.1 深度优先搜索 7.3.2 广度优先搜索 7.4.1 图的连通分量和生成树 7.4.2 最小生成树
*7.2.4 邻接多重表 )
7.3 图的遍历
连通树或无根树
无回路的图称为树或自由树 或无根树
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18
图的概念(8)
有向树:只有一个顶点的入度为0,其余 顶点的入度为1的有向图。
V1 V2
有向树是弱 连通的
V3
V4
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19
自测题
7. 下列关于无向连通图特性的叙述中,正确的是
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29
图的存贮结构:邻接矩阵
若顶点只是编号信息,边上信息只是有无(边),则 数组表示法可以简化为如下的邻接矩阵表示法: typedef int AdjMatrix[MAXNODE][MAXNODE];
*有n个顶点的图G=(V,{R})的邻接矩阵为n阶方阵A,其定 义如下:
1 A[i ][ j ] 0
【北方交通大学 2001 一.24 (2分)】

408数据结构重点章节

408数据结构重点章节

408数据结构重点章节一、线性表线性表是最基本、最常用的数据结构之一,它包括顺序表和链表两种形式。

顺序表是将数据元素连续存储在物理内存中的一种结构,它的特点是随机访问性强,但插入和删除操作较慢。

链表则是将数据元素通过指针链接起来的一种结构,它的特点是插入和删除操作快,但随机访问性较差。

在实际应用中,需要根据具体问题的要求选择合适的线性表结构。

二、栈和队列栈和队列是两种特殊的线性表结构。

栈是一种后进先出(LIFO)的数据结构,只能在栈顶进行插入和删除操作;队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构,只能在队列的一端进行插入操作,另一端进行删除操作。

栈和队列在实际应用中广泛使用,如计算机的函数调用、表达式求值、缓冲区管理等。

三、树和二叉树树是一种非线性的数据结构,它由节点和边组成。

树的特点是具有层次结构、一个节点可以有多个子节点、没有前驱节点等。

二叉树是一种特殊的树,每个节点最多有两个子节点。

在二叉树中,有许多重要的概念和操作,如遍历(前序、中序、后序)、查找、插入、删除等。

树和二叉树在计算机科学领域有着广泛的应用,如文件系统、数据库索引、网络路由等。

四、图图是由顶点和边构成的一种非线性数据结构。

图的特点是顶点之间可以有多条边,边可以有权重。

图分为有向图和无向图两种形式。

在图的表示和遍历中,常用的方法有邻接矩阵和邻接表。

图的算法有许多经典问题,如最短路径问题、最小生成树问题、拓扑排序等。

图的应用非常广泛,如社交网络、交通规划、电路设计等。

五、查找和排序查找和排序是数据处理中常用的操作。

查找是根据给定的关键字在数据集合中寻找目标元素的过程,常用的查找算法有顺序查找、二分查找、哈希查找等。

排序是将数据集合按照某种规则重新排列的过程,常用的排序算法有冒泡排序、插入排序、快速排序、归并排序等。

查找和排序在各种应用场景中都有广泛的应用,如数据库查询、搜索引擎、数据分析等。

六、哈希表哈希表是一种根据关键字直接访问数据的数据结构,它通过哈希函数将关键字映射到哈希表的索引位置。

数据结构重点难点

数据结构重点难点

数据结构重点难点数据结构是计算机科学中非常重要的一门基础课程,它为我们理解和应用计算机中的数据提供了基础。

然而,由于其抽象性和概念性较强,学习数据结构往往是许多学生的一个挑战。

本文将介绍数据结构的几个重点难点,帮助读者更好地理解和掌握这门学科。

一、数组和链表数组和链表是数据结构中最基本的两种形式。

数组是一种连续的存储结构,可以通过索引访问元素,而链表是一种非连续的存储结构,每个节点都包含一个元素和一个指向下一个节点的指针。

数组的插入和删除操作比较麻烦,而链表的访问操作比较耗时。

在实际应用中,需要根据具体的场景选择数组还是链表。

二、栈和队列栈和队列是经常用到的数据结构。

栈是一种后进先出(LIFO)的结构,只允许在栈顶进行插入和删除操作,类似于堆叠盘子。

而队列是一种先进先出(FIFO)的结构,允许在队尾进行插入操作,在队头进行删除操作,类似于排队。

在实际应用中,栈和队列经常用于解决问题的算法设计。

三、树和二叉树树是一种非线性的数据结构,它由节点和边组成。

树的一个节点可以有多个子节点,而每个节点都有一个父节点,除了根节点外。

特殊的一种树结构是二叉树,它每个节点最多有两个子节点。

树和二叉树在很多应用中被广泛使用,如文件系统、数据库索引等。

四、图图是由节点和边构成的非线性数据结构,它可以用来表示复杂的关系和网络。

图由顶点集合和边集合组成,顶点表示图中的元素,边表示顶点之间的关系。

图可以是有向的或无向的,带权重的或不带权重的。

图的遍历算法和最短路径算法是图的重点难点,它们在图的应用中具有重要的作用。

五、排序和查找算法排序和查找是数据结构中常用的操作。

排序算法的目的是将一个无序的数据序列按照一定的规则进行整理,使其按照升序或降序排列。

常见的排序算法有冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序等。

查找算法的目的是在一个有序的数据序列中寻找指定的元素,常见的查找算法有顺序查找、二分查找、哈希查找等。

综上所述,数据结构是计算机科学中非常重要的一门课程,也是许多学生的挑战。

数据结构重点

数据结构重点

数据结构重点1.数据结构+算法=程序设计2.数据元素是数据的基本单位,数据项是数据的不可分割的最小单位3.数据对象:性质相同的数据元素的集合,是数据的一个子集。

4.数据结构:带有某种结构的数据元素的集合。

5.数据结构的4种基本类型:(1)集合(2)线性结构(3)树形结构(4)图状结构或网状结构6.数据的物理结构(又称存储结构):数据结构在计算机中的表示(又称映像)7.在计算机中,表示信息最小单位是二进制数的一位叫做(位)8.数据元素之间的关系在计算机中的表示方法有:(1)顺序映像(2)非顺序映像9.线性结构的特点:在数据元素的非空有限集合中(1)存在唯一的一个被称作“第一个”的数据元素(2)存在唯一的一个被称作“最后一个”的数据元素(3)除第一个外,集合中的每个元素均只有一个前驱;(4)除最后一个外,集合中每个数据元素均只有一个后继10.线性表的顺序表示用一组地址连续的存储单元依次存储线性表的数据元素。

11.线性表的第i个元素的存储位置为LOC(ai)=LOC(a1)+(i-1)*L12.队列:先进先出。

它只允许在表的一端插入,而在另一端删除元素描述以下三个概念的区别:头指针,头结点,首元结点(第一个元素结点)。

解:头指针是指向链表中第一个结点的指针。

首元结点是指链表中存储第一个数据元素的结点。

头结点是在首元结点之前附设的一个结点,该结点不存储数据元素,其指针域指向首元结点,其作用主要是为了方便对链表的操作。

它可以对空表、非空表以及首元结点的操作进行统一处理。

2.2 填空题。

解:(1) 在顺序表中插入或删除一个元素,需要平均移动表中一半元素,具体移动的元素个数与元素在表中的位置有关。

(2) 顺序表中逻辑上相邻的元素的物理位置必定紧邻。

单链表中逻辑上相邻的元素的物理位置不一定紧邻。

(3) 在单链表中,除了首元结点外,任一结点的存储位置由其前驱结点的链域的值指示。

(4) 在单链表中设置头结点的作用是插入和删除首元结点时不用进行特殊处理。

数据结构重点知识

数据结构重点知识

数据结构重点知识一、数组数组可是数据结构里的老熟人啦。

它就像是住在公寓里的居民,每个元素都住在固定的小房间里,有自己的编号。

数组的优点呢,就是访问速度特别快,就像你知道朋友住几零几房间,一下子就能找到他。

但是它的缺点也很明显哦,要是想在中间插入或者删除一个元素,那就像在公寓里突然要加一个房间或者拆一个房间一样麻烦,得把后面的元素都挪一挪。

二、链表链表就比较灵活啦。

它像是一群手拉手的小伙伴,每个元素都只知道自己下一个小伙伴是谁。

链表分为单向链表和双向链表。

单向链表只能顺着一个方向找下一个元素,双向链表就厉害啦,它既能找到下一个元素,还能找到前一个元素呢。

链表在插入和删除元素的时候就比较方便,就像小伙伴们手拉手,想加入或者离开这个小队伍都比较容易,不用像数组那样大动干戈。

三、栈栈这个东西很有趣哦。

它就像一个只能从一头进出的小盒子,先进去的元素要最后才能出来,这就是所谓的“后进先出”。

就好比你往一个细口瓶子里放东西,先放进去的东西被压在下面,最后才能拿出来。

栈在函数调用、表达式求值等方面可是大有用处的呢。

四、队列队列和栈有点相反,它是“先进先出”的。

就像排队买东西一样,先来的人先被服务。

在计算机里,比如打印机的任务队列,先提交的打印任务就会先被打印出来。

队列可以用数组或者链表来实现。

五、树树这个结构可复杂也可有趣啦。

它有根节点、叶子节点等。

二叉树是树结构里比较常见的一种,每个节点最多有两个子节点。

就像家族的族谱一样,有一个祖宗节点,下面有子孙节点。

树结构在文件系统、查找算法等方面都有很多应用。

比如二叉查找树,它可以让查找元素的效率提高很多。

六、图图是由顶点和边组成的。

它可以用来表示很多实际的关系,比如城市之间的交通路线。

图有有向图和无向图之分。

有向图的边是有方向的,就像单行道一样,只能按照规定的方向走;无向图的边就没有方向,就像普通的马路,两个方向都能走。

图的遍历算法也是数据结构里的重点内容,像深度优先遍历和广度优先遍历。

数据结构复习要点(整理版)

数据结构复习要点(整理版)

第一章数据结构概述基本概念与术语1.数据:数据是对客观事物的符号表示,在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并被计算机程序所处理的符号的总称。

2。

数据元素:数据元素是数据的基本单位,是数据这个集合中的个体,也称之为元素,结点,顶点记录。

(补充:一个数据元素可由若干个数据项组成。

数据项是数据的不可分割的最小单位。

)3.数据对象: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。

(有时候也叫做属性。

)4.数据结构: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。

(1)数据的逻辑结构:数据的逻辑结构是指数据元素之间存在的固有逻辑关系,常称为数据结构。

数据的逻辑结构是从数据元素之间存在的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。

依据数据元素之间的关系,可以把数据的逻辑结构分成以下几种:1.集合:数据中的数据元素之间除了“同属于一个集合“的关系以外,没有其他关系.2.线性结构:结构中的数据元素之间存在“一对一“的关系。

若结构为非空集合,则除了第一个元素之外,和最后一个元素之外,其他每个元素都只有一个直接前驱和一个直接后继。

3。

树形结构:结构中的数据元素之间存在“一对多“的关系.若数据为非空集,则除了第一个元素(根)之外,其它每个数据元素都只有一个直接前驱,以及多个或零个直接后继。

4.图状结构:结构中的数据元素存在“多对多"的关系.若结构为非空集,折每个数据可有多个(或零个)直接后继.(2)数据的存储结构:数据元素及其关系在计算机内的表示称为数据的存储结构。

想要计算机处理数据,就必须把数据的逻辑结构映射为数据的存储结构。

逻辑结构可以映射为以下两种存储结构:1.顺序存储结构:把逻辑上相邻的数据元素存储在物理位置也相邻的存储单元中,借助元素在存储器中的相对位置来表示数据之间的逻辑关系.2.链式存储结构:借助指针表达数据元素之间的逻辑关系。

不要求逻辑上相邻的数据元素物理位置上也相邻。

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q = p;
DFSTree(G, w, q, visited);
生成森林:不完全图中的各个连通分量的生成树,构成图的生成森林
二、存储结构
顶点:可采用链表或数组存储顶点列表,一般采用链表存储
边:1.邻接矩阵(数组)
a.无向图:对称阵,可采用矩阵压缩存储方式。A[i][j] = 0表示 和 没有连接;A[i][j]= 1表示 和 有边连接;第i行的和表示顶点 的度
b.有向图:不对称阵。 表示顶点 到 的有向弧的权值; 表示表示顶点 到 没有弧连接或者i = j
enQueue(Q, w);
}
w = getNextNeighbor(G, v, w);
}
}
delete[] visited;
}
四、图的连通性问题(无向图)
1.深度优先生成树(深度优先搜索形成),广度优先生成树(广度优先搜索形成)
深度优先生成森林算法:
void DFSForest(Graph G, CSTree& T) {
CSTree q=null;
int n = G.vexnum;
bool* visited = new bool[n];
for(int i = 0; i < n; i++)visited[i] = false;
for (int v = 0; v < n; v++) {
if (!visited[v]) {
}
}
}
深度优先生成树算法:
void DFSTree(Graph G, int v, CSTree T, bool& visited[]){
visited[v] = true;
bool first = true;
CSTree q = null;
for (int w = getFirstNeighbor(G,v);w != -1; w = getNextNeighbor(G, v, w))
w = getNextNeighbor(G, v, w);
}
}
2.广度优先搜索(类似于树的层次遍历)
基本思想:假设从图中某顶点v出发,在访问了v之后依次访问v的各个未曾访问过的邻接点,然后分别从这些邻接点出发依次访问它们的邻接点,并使“先被访问的顶点的邻接点”先于“后被访问的顶点的邻接点”被访问,直至图中所有已被访问的顶点的邻接点都被访问到。若此时图中尚有顶点未被访问(非连通图),则另选图中一个未曾被访问的顶点作起始点,重复上述过程,直至图中所有顶点都被访问到为止。
Quwhile(!isEmpty(Q)){
deQueue(Q, v);
w = getFirstNeighbor(G, v);
while(w != -1) {
if (!visited[w]) {
visit(getValue(G, w));
顶点结点:data(顶点数据),firstin(第一条入弧),firstout(第一条出弧)
三、图的遍历(每个顶点只被访问一次)
1.深度优先遍历(类似树的先根遍历)
基本思想:假设初始状态是图中所有顶点未曾被访问,则深度优先搜索可从图中某个顶点v出发,访问此结点,然后依次从v的未被访问的邻接点出发深度优先遍历图,直至图中所有和v有路径相通的顶点都被访问到;若此时图中尚有顶点未被访问(非连通图),则另选图中一个未曾被访问的顶点作起始点,重复上述过程,直至图中所有顶点都被访问到为止。
代码:
viod BFS(Graph& G, int v) {
int i, w, n = G.vexnum;
bool*visited = new bool[n];
for(i = 0; i < n; i++) visited[i] =false;
visit(getValue(G, v));
visited[v] = true;
CSTree p = (CSTree) malloc(sizeof(CSNode));
*p = {getValue(G, v), null, null};
if(T == null) T = p;
else q->nextSibling = p;
q = p;
DFSTree(G, v, p, visited);
if (!visited[w]) {
CSTree p = (CSTree) malloc(sizeof(CSNode));
*p = {getValue(G, w), null, null};
if (first) {
T->lchild = p;
first = false;
}
else q->nextSibling = p;
一、定义与术语
图:无序数据结构
基本构成:1.边集(Edge):a.有向图,有向边<v, w>,弧,弧头,弧尾,权值
b.无向图,无向边(v, w),权值
2.顶点集(Vertices):a.无向图:度(TD(v))
b.有向图:出度(ID(v)),入度(OD(v)),度(TD(v) = ID(v) + OD(v))
2.邻接表(链表,有向无向都可用)
边结点:adjvex(邻接点),nextarc(下一条边),info(权值)
顶点结点:data(顶点数据),firstarc(第一条边)
3.十字链表(Othogonal List)
弧结点:tailvex(弧尾结点),headvex(弧头结点),tlink(弧尾相同的下一条弧),hlink(弧头相同的下一条弧),info(权值)
无向完全图:n个顶点, 条边
有向完全图:n个顶点, 条边
网:带权图
连通分量:无向图中的极大连通子图(多个),无向完全图的连通分量就是本身(一个)
强连通分量:有向图中的极大连通子图,其中 到 以及 到 都有路径
生成树:图的极小连通子图,含有图的全部n个顶点,只有n-1条边,少一条则不能连通,多一条则形成回路
代码:
void DFS(Graph&G, int v, bool first, bool visited[]) {
visit(getValue(G, v));
visited[v] = true;
int = getFirstNeighbor(G, v);
while(w != -1) {
if(!visited[w]) DFS(G, w, visited);
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