算法的基本特征是
C语言数据结构
插入类排序法有：简单插入法、希尔排序法
插入排序是指将无序序列中的各元素依次插入到已经有序的线性表中。且在每一次比较后最多移掉一个逆序，因此，与冒泡排序法相同，在最坏情况下，简单插入排序法需要n(n-1)/2次比较。
希尔排序法的效率与所选取的增量序列有关。在最坏情况下，希尔排序法所需要的比较次数为O（n*1.5）。n的1.5次幂
有且只有一个根结点（有且只有一个终端结点）；
每一个结点最多有一个前件，也最多有一个后件。
则称该数据结构为线性结构。线性结构又称线性表。但特别需要说明的是，在一个线性结构中插入或删除任何一个结点后还应该是线性结构。线性结构和非线性结构都可以是空的数据结构。
矩阵、栈、队列都是线性表。（矩阵是较复杂的线性表，既可以把每一行看成一个数据元素，也可以把每一列看成是一个数据元素）
数据结点。每一个数据元素用中间标有元素值的方框表示，称之为数据结点并简称结点。为了进一步表示各数据元素之间的关系，用一条有向线段吧从前件结点指向后件结点。
没有前件的结点成为根结点；没有后件的结点称为终端结点（叶子结点）
*考点五 线性结构和非线性结构
线性结构：
如果一个非空的数据结构满足下列两个条件：
数据结构与算法
1.1算法
考点一 算法的基本概念
算法是指解题方案的准确而完整的描述。
算法的基本特征：可行性、确定性、有穷性和拥有足够的情报
算法的两要素：一是对数据对象的运算和操作（算术、逻辑、关系运算等），二是算法的控制结构。算法的主要特征是着重于算法的动态执行。算法的控制结构不仅决定了算法中各操作的执行顺序，而且也直接反映了算法的设计是否符合结构化原则。
*考点七 线性表的顺序存储结构
C语言之算法的概念
C语言之算法的概念算法是计算机科学中非常重要的概念，它是解决问题的一种方法或步骤的有序集合。
在C语言中，算法的概念被广泛运用于程序的设计和开发过程中。
本文将介绍算法的基本概念、特点和应用，以及在C语言中如何实现和优化算法。
一、算法的基本概念算法是解决问题的步骤的有序集合，它是由基本操作组成的序列。
算法通常由以下几个要素构成：1. 输入：算法需要接受一定的输入数据，这些数据可以是用户输入的，也可以是外部文件中读取的。
2. 输出：算法通过一定的计算过程得到输出结果，这个结果可以是屏幕上显示的，也可以是保存到文件中的。
3. 确定性：算法中的每个步骤都必须是确定的，即给定相同的输入，算法总能得到相同的输出。
这保证了算法的可靠性和可重复性。
4. 有限性：算法必须能在有限时间内终止，即经过有限次的基本操作后，算法会结束并给出输出。
二、算法的特点算法具有以下几个特点：1. 可行性：算法必须是可行的，即它可以在计算机系统上实际运行，并且能够得到正确的结果。
2. 有效性：算法必须是有效的，即它能够在合理的时间内完成任务。
算法的效率通常可以通过时间复杂度和空间复杂度来衡量。
3. 可读性：算法必须是可读的，即能够被程序员和其他相关人员轻松理解和维护。
良好的算法应该具有清晰的逻辑结构和合理的命名。
4. 通用性：算法应该是通用的，即它可以解决广泛的问题，并且具有一定的灵活性和可扩展性。
三、算法的应用算法在计算机科学中的应用广泛，几乎贯穿于程序的设计和开发的始终。
以下是一些常见的算法应用领域：1. 搜索算法：搜索算法用于在一组数据中查找特定的元素，例如线性搜索、二分搜索等。
2. 排序算法：排序算法用于将一组数据按照一定的规则进行排序，例如冒泡排序、快速排序、归并排序等。
3. 图算法：图算法用于解决与图相关的问题，例如最短路径问题、最小生成树问题等。
4. 动态规划算法：动态规划算法用于解决一些具有重叠子问题和最优子结构性质的问题，例如背包问题、最长公共子序列问题等。
计算机二级公共基础知识(全)
1.1 算法考点1 算法的基本概念计算机解题的过程实际上是在实施某种算法，这种算法称为计算机算法。
算法(algorithm)是一组严谨地定义运算顺序的规则，并且每一个规则都是有效的，同时是明确的；此顺序将在有限的次数后终止。
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，其中每一条指令表示一个或多个操作。
1算法的基本特征(1)可行性(effectiveness)：针对实际问题而设计的算法，执行后能够得到满意的结果。
(2)确定性(definiteness)：算法中的每一个步骤都必须有明确的定义，不允许有模棱两可的解释和多义性。
(3)有穷性(finiteness)：算法必需在有限时间内做完，即算法必需能在执行有限个步骤之后终止。
(4)拥有足够的情报：要使算法有效必需为算法提供足够的情报当算法拥有足够的情报时，此算法才最有效的；而当提供的情报不够时，算法可能无效。
2算法的基本要素(1)算法中对数据的运算和操作：每个算法实际上是按解题要求从环境能进行的所有操作中选择合适的操作所组成的一组指令序列。
计算机可以执行的基本操作是以指令的形式描述的。
一个计算机系统能执行的所有指令的集合，称为该计算机系统的指令系统。
计算机程序就是按解题要求从计算机指令系统中选择合适的指令所组成的指令序列在一般的计算机系统中，基本的运算和操作有以下4类：①算术运算：主要包括加、减、乘、除等运算；②逻辑运算：主要包括“与”、“或”、“非”等运算；③关系运算：主要包括“大于”、“小于”、“等于”、“不等于”等运算；④数据传输：主要包括赋值、输入、输出等操作。
(2)算法的控制结构：一个算法的功能不仅仅取决于所选用的操作，而且还与各操作之间的执行顺序有关。
算法中各操作之间的执行顺序称为算法的控制结构。
算法的控制结构给出了算法的基本框架，它不仅决定了算法中各操作的执行顺序，而且也直接反映了算法的设计是否符合结构化原则。
描述算法的工具通常有传统流程图、N-S结构化流程图、算法描述语言等。
算法的知识点总结
算法的知识点总结算法的知识点非常广泛，涉及到数学、计算机科学、逻辑学等多个领域。
本文将从算法的基本概念、常用算法思想、数据结构和算法的关系以及一些常用的算法进行总结介绍。
一、算法的基本概念1. 算法的定义算法是一种解决问题的方法或技巧，它是一个有序的、确定性的操作序列，用来解决特定的问题或完成特定的任务。
算法可以描述为一系列的步骤，每个步骤都能够被清晰地描述，并且能够按照一定的顺序执行。
2. 算法的特性（1）输入：算法需要接受一些输入数据来解决问题。
（2）输出：算法需要产生一个输出来解决问题。
（3）确定性：算法的每一步骤都必须是明确的，没有二义性。
（4）有限性：算法必须在有限步骤内结束。
3. 算法的评价标准（1）时间复杂度：衡量算法执行所需的时间的指标，通常使用大O表示法来描述。
（2）空间复杂度：衡量算法所需的空间资源的指标，通常使用占用空间的增长率来描述。
二、常用算法思想1. 贪心算法贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优的选择，从而希望通过局部最优解最终达到全局最优解。
贪心算法通常适用于解决最优化问题，但不能保证一定能得到全局最优解。
例如，找零钱时，可以采用贪心算法，选择面值最大的硬币，直到找零完成。
2. 动态规划动态规划是一种具有重叠子问题和最优子结构性质的解决问题的方法。
动态规划通常适用于不同阶段的决策问题，它将问题分解为若干个相互重叠的子问题，然后按照一定的顺序求解子问题从而得到原问题的最优解。
例如，最长递增子序列、背包问题等都可以使用动态规划来解决。
3. 分治算法分治算法是一种将问题分解成一些小的子问题，然后递归地解决这些子问题，最后将这些子问题的解合并起来得到原问题的解。
分治算法通常包括三个步骤：分解，解决子问题，合并子问题的解。
例如，归并排序、快速排序等都是基于分治思想的算法。
4. 回溯算法回溯算法是一种在解决约束满足问题时的穷举搜索技术，它通过递归地搜索所有可能的解来找到满足约束的解。
算法基本知识点总结
算法基本知识点总结一、算法的基本概念1. 算法的定义算法是用来解决特定问题的有限步骤的有序集合。
算法是一种计算方法，可以描述为一系列清晰的步骤，用来解决特定问题或执行特定任务。
2. 算法的特性（1）有穷性：算法必须在有限的步骤内结束。
（2）确定性：对于相同输入，算法应该产生相同的输出。
（3）可行性：算法必须可行，即算法中的每一步都可以通过已知的计算机能力来执行。
3. 算法的设计目标（1）正确性：算法应该能够解决给定的问题。
（2）可读性：算法应该易于理解和解释。
（3）高效性：算法应该能在合理的时间内完成任务。
二、算法的复杂度分析1. 时间复杂度算法的时间复杂度表示算法执行所需的时间长度，通常用“大O记法”表示。
时间复杂度反映了算法的运行时间与输入规模之间的关系。
常见的时间复杂度包括：（1）O(1)：常数时间复杂度，表示算法的运行时间与输入规模无关。
（2）O(logn)：对数时间复杂度，表示算法的运行时间与输入规模的对数成正比。
（3）O(n)：线性时间复杂度，表示算法的运行时间与输入规模成正比。
（4）O(nlogn)：线性对数时间复杂度，表示算法的运行时间与输入规模和对数成正比。
（5）O(n^2)：平方时间复杂度，表示算法的运行时间与输入规模的平方成正比。
（6）O(2^n)：指数时间复杂度，表示算法的运行时间与输入规模的指数成正比。
2. 空间复杂度算法的空间复杂度表示算法执行所需的内存空间大小。
常见的空间复杂度包括：（1）O(1)：常数空间复杂度，表示算法的内存空间与输入规模无关。
（2）O(n)：线性空间复杂度，表示算法的内存空间与输入规模成正比。
三、常见的算法设计思想1. 贪心算法贪心算法是一种选取当前最优解来解决问题的算法。
贪心算法的核心思想是从问题的某一初始解出发，通过一系列的局部最优选择，找到全局最优解。
2. 动态规划动态规划是一种将原问题分解成子问题来求解的方法。
动态规划通常适用于具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。
2022年计算机二级考试选择题必知考点
计算机二级考试选择题必知考点序号001算法的基本概念1、算法：是指一组有穷的指令集，是解题方案的准确而完整的描述。
算法不等于程序，也不等于计算方法。
2、算法的基本特征：1）确定性，算法中每一步骤都必须有明确定义，不允许有多义性；2）有穷性，算法必须能在有限的时间内做完，即能在执行有限个步骤后终止；3）可行性，算法原则上能够精确地执行；4）拥有足够的情报。
3、算法的组成要素：一个算法由数据对象的运算和操作以及其控制结构这两部分组成。
4、算法的基本运算和操作：算术运算，逻辑运算，关系运算，数据传输。
5、算法的基本控制结构：顺序，选择，循环。
6、算法基本设计方法：列举法、归纳法、递推、递归、减半递推技术。
序号002算法的复杂度1、算法效率的度量——算法的复杂度：时间复杂度和空间复杂度。
1）算法时间复杂度：指执行算法所需要的计算工作量。
通常，一个算法所用的时间包括编译时间和运行时间。
2）算法空间复杂度：指执行这个算法所需要的内存空间。
包括算法程序所占的空间，输入的初始数据所占的空间，算法执行过程中所需的额外空间。
空间复杂度和时间复杂度并不相关。
序号003数据结构的基本概念数据：数据是客观事物的符号表示，是能输入到计算机中并被计算程序识别和处理的符号的总称，如文档，声音，视频等。
数据元素：数据元素是数据的基本单位。
数据对象：数据对象是性质相同的数据元素的集合。
数据结构：是指由某一数据对象中所有数据成员之间的关系组成的集合。
序号004逻辑结构和存储结构1、数据结构可分为数据的逻辑结构和存储结构。
1）数据的逻辑结构是对数据元素之间的逻辑关系的描述，与数据的存储无关，是面向问题的，是独立于计算机的。
它包括数据对象和数据对象之间的关系。
2）数据的存储结构也称为数据的物理结构，是数据在计算机中的存放的方式，是面向计算机的，它包括数据元素的存储方式和关系的存储方式。
2、存储结构和逻辑结构的关系：一种数据的逻辑结构可以表示成多种存储结构即数据的逻辑结构和存储结构不一定一一对应。
算法主要知识点总结
算法主要知识点总结算法的主要知识点包括算法的概念、算法的特性、算法的分类、算法的实现、算法的分析和算法的应用。
下面我们逐一介绍这些知识点。
一、算法的概念算法是指针对特定问题而设计出来的一系列解决方案，它描述了如何通过有限的步骤来实现特定的目标。
算法包括输入、输出、确定性、有限性和有效性五个基本要素。
输入是算法的参数，输出是算法解决问题的结果，确定性是指算法每一步都清晰明确，无歧义，在相同的输入下产生相同的输出，有限性是指算法必须在有限的步骤内结束，有效性是指算法必须解决实际问题。
二、算法的特性算法的特性包括正确性、可读性、健壮性、高效性和可维护性。
正确性是指算法的输出与预期结果一致，可读性是指算法具有清晰明了的结构，易于理解和维护，健壮性是指算法能够处理各种异常情况，高效性是指算法在合理的时间和空间内完成任务，可维护性是指算法易于修改和更新。
三、算法的分类算法按照问题解决的方式可以分为递归算法和迭代算法，按照解决问题的途径可以分为贪心算法、分治算法、动态规划算法和回溯算法，按照解决问题的性质可以分为排序算法、查找算法、图算法、字符串算法等。
四、算法的实现算法可以用自然语言描述，也可以用流程图、伪代码、程序设计语言的形式来表示。
在实际应用中，我们通常使用编程语言来实现算法，如C、C++、Java、Python等。
五、算法的分析算法的分析是指在算法的设计和实现阶段对算法进行评估和比较。
主要包括时间复杂度和空间复杂度两个方面。
时间复杂度是指算法执行所需的时间与输入规模之间的关系，空间复杂度是指算法所需的存储空间与输入规模之间的关系。
通常用大O表示法来表示时间复杂度和空间复杂度。
六、算法的应用算法广泛应用于计算机科学、信息技术、人工智能、金融、生物信息学、物理学、化学、医学等领域。
例如，在计算机科学中，算法用于解决图论、网络流、最短路径等问题，在金融领域，算法用于股票交易、风险管理等问题，在生物信息学中，算法用于基因序列分析、蛋白质结构预测等问题。
1.1算法
1。
1 算法1.1.1 什么是算法算法是指对解题方案准确而完整的描述.简单地说，算法就是解决问题的操作步骤。
计算机程序本质上就是一个算法，它告诉计算机确切的步骤来执行一个指定的任务。
但是,算法不等于程序，也不等于数学上的计算方法。
在用计算机解决实际问题时,往往先设计算法，用某种表达方式（如流程图）描述，然后再用具体的程序设计语言描述此算法（即编程)。
但在编程时由于要受到计算机系统运行环境等的限制，所以程序的编制不可能优于算法的设计.1。
算法的基本特征一个算法一般应具有以下几个基本特征。
（1）可行性可行性是指算法在特定的执行环境中执行应当能够得出满意的结果，保证每一个步骤必须能够实现，保证结果要能够达到预期的目的。
一个算法，即使在数学理论上是正确的，但如果在实际的计算工具上不能执行，则该算法也是不具有可行性的.例如，一栋楼地上有10层,地下有负1层,该建筑的电梯只设有1到10层的而没有到负1层的电梯，我们乘电梯从1楼到5楼是可行的，从1楼到负1楼则是不可行的。
（2）确定性算法的确定性表现在对算法中每一步的描述都是明确的，不允许有模棱两可的解释，也不允许有多义性，只要输入相同,初始状态相同,则无论执行多少遍，所得的结果都应该相同。
如果算法的某个步骤有多义性,则该算法将无法执行。
例如，开车到了十字路口需要转弯时就要明确给出“左转"或“右转"的指令,而不是“转弯”这种没有明确方向的指令。
（3）有穷性算法的有穷性是指算法能够在有限时间内完成，即执行有限步骤后能够终止。
这其中也包括了合理的执行时间，如果一个算法执行需要耗费千万年,那么即使最终得出了正确结果，也失去了实际意义。
例如，数学中的无穷级数，其表示只是一个计算公式，当n趋向于无穷大时，这将会是是无终止的过程，这样的算法是没有意义的。
（4）拥有足够的情报一般来说，算法在拥有足够的输入信息和初始化信息时，才是有效的；当提供的情报不够时，算法可能无效。
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算法的基本特征是：可行性确定性有穷性拥有足够的情报
算法的基本运算是：算术运算逻辑运算关系运算数据运算
算法的结构特征是：顺序结构选择结购循环结构
算法的基本设计方法：列举法归纳法递推递归减半递推技术回溯法算法复杂度是指时间复杂度和空间复杂度
时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量
空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间
数据结构分为线性结构和非线性结构
栈、队列、串等都是线性结构
数组、广义表、二叉树和图是非线性结构
线性表的顺序存储结构具有以下特点
线性表中的所有元素所占的内存空间是连续的
线性表中的各数据元素在存储空间中是按照逻辑顺序以此存放的
顺序表的运算有查找、插入、删除三种
栈是一种特殊的线性表它具“有先后出”或“后进先出”的原则
栈顶既可以被删除又可以被插入，栈底既不能被插入也不能被删除。
栈底是封闭的
栈的基本运算有入栈退栈读栈顶
队列是一种线性结构它具有“先进先出”的原则一般在队头删除队尾插入
二叉树是一种非线性结构
非空二叉树只有一个根节点
二叉树的基本性质：在二叉树的第K层最多有2^（K-1）（K》1）个节点
深度为M的二叉树最多有2^M-1个节点。
在任意一个二叉树中度为0的结点个数总是比度为一的结点个数多一个
具有N个结点的二叉树其深度至少为以2为底N的对数加一其中以2为底N的对数取整数
二叉树的遍历
1前序遍历：先访问根结点,然后遍历左子树最后遍历右子树
2中序遍历：先访问左子树然后遍历跟结点最后遍历右子树
3后序遍历：先访问左子树然后遍历右子树最后遍历根结点
在以下两种情况只能采用顺序查找
1如果线性表为无序表，则不管是顺序存储结构还是链式存储结构只能用顺序查找。
2既然是有序线性表，如果采用链式存储结构，也只能用顺序查找对于长度为N的有序线性表在最坏的情况下二分法查找只需比较以2为底N的对数而顺序查找需要比较N次。
冒泡排序法在最坏的情况下冒泡排序法需要比较次数为N(N-1)\2
预处理命令开头必须用#号开头并且末尾不加；号
命令行可以出现在程序的任何一行的开头部位，其作用一直持续到源文件的末尾
#define 宏名（形参表）替换文件
如：#define MU（X，Y）（（X）*（Y））. MU（X，Y）简称宏，其中MU是一个用户标识符称为宏名，宏名和左括号必须挨着中间不能有空格
Typedef 类型名标识符；
程序中的main( )函数是主函数的起始行，也是C语言程序执行的起始行每一个函数有且只有一个主函数
一个C程序总是从主函数开始执行，到程序执行完后从主函数结束执行，不论main()函数在程序的位置如何
在注释之间不可以在嵌套“|*”和“|*”。
数据库设计与原理
数据设计有两种方法即面向数据的方法和面向过程的方法
面向数据的方法是以信息需求为主兼顾处理需求；面向过程的方法是以处理需求为主，兼顾信息需求。
由于数据在系统中稳定性高，数据已成为系统的核心，因此面向数据的设计方法以成为主流
数据库设计目前一般采用生命周期法，即将整个数据库应用系统的开发分解成目标独立的若干阶段他们是需求分析阶段，概念设计阶段、逻辑设计阶段、物理设计阶段、编码阶段、测试阶段、运行阶段、和进一步修改阶段。
在数据设计中采用前四个阶段。
传统的集合运算
1、投影运算。
2、选择运算。
3、笛卡尔积。