数据结构与算法分析
数据结构与算法分析实验报告
数据结构与算法分析实验报告一、实验目的本次实验旨在通过实际操作和分析，深入理解数据结构和算法的基本概念、原理和应用，提高解决实际问题的能力，培养逻辑思维和编程技巧。
二、实验环境本次实验使用的编程语言为 Python，使用的开发工具为 PyCharm。
操作系统为 Windows 10。
三、实验内容（一）线性表的实现与操作1、顺序表的实现使用数组实现顺序表，包括插入、删除、查找等基本操作。
通过实验，理解了顺序表在内存中的存储方式以及其操作的时间复杂度。
2、链表的实现实现了单向链表和双向链表，对链表的节点插入、删除和遍历进行了实践。
体会到链表在动态内存管理和灵活操作方面的优势。
（二）栈和队列的应用1、栈的实现与应用用数组和链表分别实现栈，并通过表达式求值的例子，展示了栈在计算中的作用。
2、队列的实现与应用实现了顺序队列和循环队列，通过模拟银行排队的场景，理解了队列的先进先出特性。
（三）树和二叉树1、二叉树的遍历实现了先序、中序和后序遍历算法，并对不同遍历方式的结果进行了分析和比较。
2、二叉搜索树的操作构建了二叉搜索树，实现了插入、删除和查找操作，了解了其在数据快速查找和排序中的应用。
（四）图的表示与遍历1、邻接矩阵和邻接表表示图分别用邻接矩阵和邻接表来表示图，并比较了它们在存储空间和操作效率上的差异。
2、图的深度优先遍历和广度优先遍历实现了两种遍历算法，并通过对实际图结构的遍历，理解了它们的应用场景和特点。
（五）排序算法的性能比较1、常见排序算法的实现实现了冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序和归并排序等常见的排序算法。
2、算法性能分析通过对不同规模的数据进行排序实验，比较了各种排序算法的时间复杂度和空间复杂度。
四、实验过程及结果（一）线性表1、顺序表在顺序表的插入操作中，如果在表头插入元素，需要将后面的元素依次向后移动一位，时间复杂度为 O(n)。
删除操作同理，在表头删除元素时，时间复杂度也为 O(n)。
数据结构与算法分析考试试题
数据结构与算法分析考试试题一、选择题（共 20 小题，每小题 3 分，共 60 分）1、在一个具有 n 个元素的顺序表中，查找一个元素的平均时间复杂度为（）A O(n)B O(logn)C O(nlogn)D O(n²)2、以下数据结构中，哪一个不是线性结构（）A 栈B 队列C 二叉树D 线性表3、一个栈的入栈序列是 1，2，3，4，5，则栈的不可能的出栈序列是（）A 5，4，3，2，1B 4，5，3，2，1C 4，3，5，1，2D 1，2，3，4，54、若一棵二叉树的先序遍历序列为 ABCDEFG，中序遍历序列为CBDAEGF，则其后序遍历序列为（）A CDBGFEAB CDBFGEAC CDBAGFED BCDAGFE5、具有 n 个顶点的无向完全图的边数为（）A n(n 1)B n(n 1) ／ 2C n(n ＋ 1) ／ 2D n²6、以下排序算法中，在最坏情况下时间复杂度不是O(n²)的是（）A 冒泡排序B 选择排序C 插入排序D 快速排序7、在一个长度为 n 的顺序表中，删除第 i 个元素（1≤i≤n）时，需要向前移动（）个元素。
A n iB iC n i ＋ 1D n i 18、对于一个具有 n 个顶点和 e 条边的有向图，其邻接表表示中，所有顶点的边表中边的总数为（）A eB 2eC e/2D n(e 1)9、以下关于哈夫曼树的描述，错误的是（）A 哈夫曼树是带权路径长度最短的二叉树B 哈夫曼树中没有度为 1 的节点C 哈夫曼树中两个权值最小的节点一定是兄弟节点D 哈夫曼树中每个节点的权值等于其左右子树权值之和10、用邻接矩阵存储一个具有 n 个顶点的无向图时，矩阵的大小为（）A nB n²C （n 1)²D （n ＋ 1)²11、下列关于堆的描述，正确的是（）A 大根堆中，每个节点的值都大于其左右子节点的值B 小根堆中，每个节点的值都小于其左右子节点的值C 堆一定是完全二叉树D 以上都对12、在一个具有 n 个单元的顺序存储的循环队列中，假定 front 和rear 分别为队头指针和队尾指针，则判断队满的条件是（）A （rear ＋ 1) ％ n ＝＝ frontB （front ＋ 1) ％ n ＝＝ rearC rear ＝＝ frontD rear ＝＝ 013、已知一个图的邻接表如下所示，从顶点 1 出发，按深度优先搜索法进行遍历，则得到的一种可能的顶点序列为（）｜顶点|邻接顶点|｜｜｜｜1|2, 3|｜2|4, 5|｜3|5|｜4|6|｜5|6|｜6| ｜A 1, 2, 4, 6, 5, 3B 1, 2, 5, 3, 4, 6C 1, 2, 3, 5, 4, 6D 1, 3, 2, 4, 5, 614、对线性表进行二分查找时，要求线性表必须（）A 以顺序方式存储，且元素按值有序排列B 以顺序方式存储，且元素按值无序排列C 以链式方式存储，且元素按值有序排列D 以链式方式存储，且元素按值无序排列15、以下算法的时间复杂度为 O(nlogn)的是（）A 顺序查找B 折半查找C 冒泡排序D 归并排序16、若某链表最常用的操作是在最后一个节点之后插入一个节点和删除最后一个节点，则采用（）存储方式最节省时间。
数据结构与算法分析java——散列
数据结构与算法分析java——散列1. 散列的概念 散列⽅法的主要思想是根据结点的关键码值来确定其存储地址：以关键码值K为⾃变量，通过⼀定的函数关系h(K)(称为散列函数)，计算出对应的函数值来，把这个值解释为结点的存储地址，将结点存⼊到此存储单元中。
检索时，⽤同样的⽅法计算地址，然后到相应的单元⾥去取要找的结点。
通过散列⽅法可以对结点进⾏快速检索。
散列（hash，也称“哈希”）是⼀种重要的存储⽅式，也是⼀种常见的检索⽅法。
按散列存储⽅式构造的存储结构称为散列表（hash table）。
散列表中的⼀个位置称为槽(slot)。
散列技术的核⼼是散列函数(hash function)。
对任意给定的动态查找表DL，如果选定了某个“理想的”散列函数h及相应的散列表HT，则对DL中的每个数据元素X。
函数值h（X.key）就是X在散列表HT中的存储位置。
插⼊（或建表）时数据元素X将被安置在该位置上，并且检索X时也到该位置上去查找。
由散列函数决定的存储位置称为散列地址。
因此，散列的核⼼就是：由散列函数决定关键码值(X.key)与散列地址h(X.key)之间的对应关系，通过这种关系来实现组织存储并进⾏检索。
⼀般情况下，散列表的存储空间是⼀个⼀维数组HT[M]，散列地址是数组的下标。
设计散列⽅法的⽬标，就是设计某个散列函数h，0<=h( K ) < M；对于关键码值K，得到HT[i] = K。
在⼀般情况下，散列表的空间必须⽐结点的集合⼤，此时虽然浪费了⼀定的空间，但换取的是检索效率。
设散列表的空间⼤⼩为M，填⼊表中的结点数为N，则称为散列表的负载因⼦（load factor，也有⼈翻译为“装填因⼦”）。
建⽴散列表时，若关键码与散列地址是⼀对⼀的关系，则在检索时只需根据散列函数对给定值进⾏某种运算，即可得到待查结点的存储位置。
但是，散列函数可能对于不相等的关键码计算出相同的散列地址，我们称该现象为冲突（collision），发⽣冲突的两个关键码称为该散列函数的同义词。
数据结构与算法分析习题与参考答案
大学《数据结构与算法分析》课程习题及参考答案模拟试卷一一、单选题（每题 2 分，共20分）1.以下数据结构中哪一个是线性结构？( )A. 有向图B. 队列C. 线索二叉树D. B树2.在一个单链表HL中，若要在当前由指针p指向的结点后面插入一个由q指向的结点，则执行如下( )语句序列。
A. p=q; p->next=q;B. p->next=q; q->next=p;C. p->next=q->next; p=q;D. q->next=p->next; p->next=q;3.以下哪一个不是队列的基本运算？（）A. 在队列第i个元素之后插入一个元素B. 从队头删除一个元素C. 判断一个队列是否为空D.读取队头元素的值4.字符A、B、C依次进入一个栈，按出栈的先后顺序组成不同的字符串，至多可以组成( )个不同的字符串？A.14B.5C.6D.85.由权值分别为3,8,6,2的叶子生成一棵哈夫曼树，它的带权路径长度为( )。
以下6-8题基于图1。
6.该二叉树结点的前序遍历的序列为( )。
A.E、G、F、A、C、D、BB.E、A、G、C、F、B、DC.E、A、C、B、D、G、FD.E、G、A、C、D、F、B7.该二叉树结点的中序遍历的序列为( )。
A. A、B、C、D、E、G、FB. E、A、G、C、F、B、DC. E、A、C、B、D、G、FE.B、D、C、A、F、G、E8.该二叉树的按层遍历的序列为( )。
A．E、G、F、A、C、D、B B. E、A、C、B、D、G、FC. E、A、G、C、F、B、DD. E、G、A、C、D、F、B9.下面关于图的存储的叙述中正确的是( )。
A．用邻接表法存储图，占用的存储空间大小只与图中边数有关，而与结点个数无关B．用邻接表法存储图，占用的存储空间大小与图中边数和结点个数都有关C. 用邻接矩阵法存储图，占用的存储空间大小与图中结点个数和边数都有关D．用邻接矩阵法存储图，占用的存储空间大小只与图中边数有关，而与结点个数无关10.设有关键码序列(q，g，m，z，a，n，p，x，h)，下面哪一个序列是从上述序列出发建堆的结果?( )A. a，g，h，m，n，p，q，x，zB. a，g，m，h，q，n，p，x，zC. g，m，q，a，n，p，x，h，zD. h，g，m，p，a，n，q，x，z二、填空题（每空1分，共26分）1.数据的物理结构被分为_________、________、__________和___________四种。
数据结构与算法分析C++语言描述第三版课程设计
数据结构与算法分析C++语言描述第三版课程设计一、课程设计背景数据结构与算法是计算机科学与技术专业中必修的一门课程，也是计算机领域中最基础和最重要的学科之一。
本课程设计旨在通过对数据结构与算法的学习和实践，培养学生的计算机编程思维和实践能力。
二、课程设计目的本课程设计旨在帮助学生：1.熟悉C++编程语言和STL标准库的使用；2.掌握常用的数据结构和算法，如数组、链表、栈、队列、二叉树、排序、查找等；3.能够独立设计、开发和实现简单的算法和数据结构程序；4.培养学生的分析和解决问题的能力，提高学生的计算机编程水平和实践能力。
三、课程设计内容和要求3.1 课程设计内容本课程设计包括以下几个部分：1.数据结构与算法分析C++语言描述第三版的阅读和理解；2.根据所学算法和数据结构，设计并实现以下几个程序：•排序算法实现：用C++语言实现冒泡排序、快速排序、插入排序和选择排序等排序算法，并比较它们的优缺点；•数据结构实现：用C++语言实现链表、队列、栈及其基本操作（插入、删除、查找等）；•树和图算法实现：用C++语言实现二叉树的遍历算法、图的深度优先搜索算法和广度优先搜索算法；3.设计并实现一个程序，采用自己所学的算法和数据结构，解决一个有实际应用价值的问题，并撰写一份详细的设计报告。
3.2 课程设计要求1.独立完成，不得抄袭他人作业；2.所实现的程序必须使用C++编写，且符合面向对象的程序设计理念；3.必须使用C++标准库中的STL容器和算法；4.撰写一份详细的实验报告，记录程序设计的思路、实现过程和测试结果，报告内容必须使用Markdown文本格式撰写。
四、参考资料1.Mark Allen Weiss著，《数据结构与算法分析C++语言描述第三版》。
2.严蔚敏, 吴伟民, 高一凡著, 《数据结构》。
3.Tomas A. Lipinski, 《STL源码剖析》。
五、结语本课程设计旨在通过对数据结构与算法的学习和实践，培养学生的计算机编程思维和实践能力。
数据结构与算法分析c语言描述中文答案
数据结构与算法分析c语言描述中文答案一、引言数据结构与算法是计算机科学中非常重要的基础知识，它们为解决实际问题提供了有效的工具和方法。
本文将以C语言描述中文的方式，介绍数据结构与算法分析的基本概念和原理。
二、数据结构1. 数组数组是在内存中连续存储相同类型的数据元素的集合。
在C语言中，可以通过定义数组类型、声明数组变量以及对数组进行操作来实现。
2. 链表链表是一种动态数据结构，它由一系列的节点组成，每个节点包含了数据和一个指向下一个节点的指针。
链表可以是单链表、双链表或循环链表等多种形式。
3. 栈栈是一种遵循“先进后出”（Last-In-First-Out，LIFO）原则的数据结构。
在C语言中，可以通过数组或链表实现栈，同时实现入栈和出栈操作。
4. 队列队列是一种遵循“先进先出”（First-In-First-Out，FIFO）原则的数据结构。
在C语言中，可以通过数组或链表实现队列，同时实现入队和出队操作。
5. 树树是一种非线性的数据结构，它由节点和边组成。
每个节点可以有多个子节点，其中一个节点被称为根节点。
在C语言中，可以通过定义结构体和指针的方式来实现树的表示和操作。
6. 图图是由顶点和边组成的数据结构，它可以用来表示各种实际问题，如社交网络、路网等。
在C语言中，可以通过邻接矩阵或邻接表的方式来表示图，并实现图的遍历和查找等操作。
三、算法分析1. 时间复杂度时间复杂度是用来衡量算法的执行时间随着问题规模增长的趋势。
常见的时间复杂度有O(1)、O(log n)、O(n)、O(n^2)等，其中O表示“量级”。
2. 空间复杂度空间复杂度是用来衡量算法的执行所需的额外内存空间随着问题规模增长的趋势。
常见的空间复杂度有O(1)、O(n)等。
3. 排序算法排序算法是对一组数据按照特定规则进行排序的算法。
常见的排序算法有冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等，它们的时间复杂度和空间复杂度各不相同。
数据结构经典书籍
数据结构经典书籍摘要：一、数据结构的重要性二、数据结构的经典书籍介绍1.《数据结构与算法分析》2.《大话数据结构》3.《数据结构与算法》4.《算法导论》5.《数据结构与算法之美》三、如何选择适合自己的数据结构书籍四、结论正文：数据结构是计算机科学中至关重要的一个领域，掌握数据结构有助于编写高效、可读和可维护的代码。
在众多数据结构书籍中，有几本被广泛认为是经典之作。
本文将介绍其中的五本，并讨论如何选择适合自己的数据结构书籍。
1.《数据结构与算法分析》(Data Structures and Algorithm Analysis in Java)作者：Mark Allen Weiss这本书以Java 语言为例，详细讲述了数据结构和算法的基本概念、原理和实现。
书中包含大量实例和习题，适合初学者入门。
2.《大话数据结构》作者：程云本书采用轻松幽默的语言和丰富的图解，讲解了数据结构的基本原理和常用算法。
内容通俗易懂，适合编程初学者。
3.《数据结构与算法》(Data Structures and Algorithms)作者：Alfred V.Aho, John E.Hopcroft, and Jeffrey D.Ullman这本书是数据结构和算法的经典教材，详细介绍了各种数据结构及其操作，以及排序、查找等基本算法。
内容较为深入，适合已经掌握基本编程技能的读者。
4.《算法导论》(Introduction to Algorithms)作者：Thomas H.Cormen, Charles E.Leiserson, Ronald L.Rivest, and Clifford Stein本书全面讲述了算法设计与分析的基本概念，涵盖了许多经典算法和数据结构。
书中包含大量实例和习题，适合对算法有一定了解的读者深入学习。
5.《数据结构与算法之美》(The Art of Computer Programming, Volume 1: Fundamental Algorithms)作者：Donald E.Knuth本书是计算机编程艺术的卷一，讲述了计算机科学的基本算法。
数据结构经典书籍
数据结构经典书籍摘要：一、数据结构的重要性二、经典数据结构书籍介绍1.《数据结构与算法分析》2.《大话数据结构》3.《算法导论》4.《数据结构与算法》三、书籍内容比较及选择建议正文：数据结构是计算机科学与技术领域中的核心基础课程，它主要研究数据的组织、存储、管理和操作方法。
掌握数据结构的知识，能够帮助我们更好地设计、分析、优化算法，提高程序的性能。
因此，学习数据结构对于计算机专业的学生和程序员来说至关重要。
在众多的数据结构书籍中，以下四本书被认为是经典之作：1.《数据结构与算法分析》（原名：Data Structures and Algorithm Analysis in Java）是Mark Allen Weiss 所著的一本数据结构和算法书籍。
该书以Java 语言为基础，详细介绍了数组、链表、堆、栈、队列等基本数据结构，以及排序、查找、图算法等常用算法。
书中提供了丰富的实例和习题，适合初学者入门学习。
2.《大话数据结构》是程杰所著的一本以轻松幽默的语言讲解数据结构的书籍。
该书通过大量的生活例子和图解，通俗易懂地阐述了数据结构的基本概念、原理和应用。
这本书适合编程初学者和对数据结构感兴趣的读者阅读。
3.《算法导论》（原名：Introduction to Algorithms）是ThomasH.Cormen 等人所著的一本关于算法分析和设计的经典教材。
该书详细介绍了各种数据结构及其操作，以及排序、查找、图算法等常用算法。
书中提供了丰富的实例和习题，以及大量的实际应用案例。
这本书适合已经具备一定编程基础的读者深入学习。
4.《数据结构与算法》（原名：Data Structures and Algorithms）是Alfred V.Aho 等人所著的一本数据结构和算法教材。
该书系统地介绍了数组、链表、堆、栈、队列等基本数据结构，以及排序、查找、图算法等常用算法。
书中提供了丰富的实例和习题，以及大量的实际应用案例。
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目录：
1、数据结构
2、算法的设计原则
3、总结
正文：
本系列博客我们将学习数据结构和算法，为什么要学习数据结构和算法，这里我举个简单的例子。
编程好比是一辆汽车，而数据结构和算法是汽车内部的变速箱。
一个开车的人不懂变速箱的原理也是能开车的，同理一个不懂数据结构和算法的人也能编程。
但是如果一个开车的人懂变速箱的原理，比如降低速度来获得更大的牵引力，或者通过降低牵引力来获得更快的行驶速度。
那么爬坡时使用1档，便可以获得更大的牵引力；下坡时便使用低档限制车的行驶速度。
回到编程而言，比如将一个班级的学生名字要临时存储在内存中，你会选择什么数据结构来存储，数组还是ArrayList，或者HashSet，或者别的数据结构。
如果不懂数据结构的，可能随便选择一个容器来存储，也能完成所有的功能，但是后期如果随着学生数据量的增多，随便选择的数据结构肯定会存在性能问题，而一个懂数据结构和算法的人，在实际编程中会选择适当的数据结构来解决相应的问题，会极大的提高程序的性能。
1、数据结构
数据结构是计算机存储、组织数据的方式，指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。
通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。
数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。
一、数据结构的基本功能
①、如何插入一条新的数据项
②、如何寻找某一特定的数据项
③、如何删除某一特定的数据项
④、如何迭代的访问各个数据项，以便进行显示或其他操作
二、常用的数据结构
这几种结构优缺点如下：先有个大概印象，后面会详细讲解！！！
算法简单来说就是解决问题的步骤。
在Java中，算法通常都是由类的方法来实现的。
前面的数据结构，比如链表为啥插入、删除快，而查找慢，平衡的二叉树插入、删除、查找都快，这都是实现这些数据结构的算法所造成的。
后面我们讲的各种排序实现也是算法范畴的重要领域。
一、算法的五个特征
①、有穷性：对于任意一组合法输入值，在执行有穷步骤之后一定能结束，即：算法中的每个步骤都能在有限时间内完成。
②、确定性：在每种情况下所应执行的操作，在算法中都有确切的规定，使算法的执行者或阅读者都能明确其含义及如何执行。
并且在任何条件下，算法都只有一条执行路径。
③、可行性：算法中的所有操作都必须足够基本，都可以通过已经实现的基本操作运算有限次实现之。
④、有输入：作为算法加工对象的量值，通常体现在算法当中的一组变量。
有些输入量需要在算法执行的过程中输入，而有的算法表面上可以没有输入，实际上已被嵌入算法之中。
⑤、有输出：它是一组与“输入”有确定关系的量值，是算法进行信息加工后得到的结果，这种确定关系即为算法功能。
2、算法的设计原则
①、正确性：首先，算法应当满足以特定的“规则说明”方式给出的需求。
其次，对算法是否“正确”的理解可以有以下四个层次：
•程序语法错误。
•程序对于几组输入数据能够得出满足需要的结果。
•程序对于精心选择的、典型、苛刻且带有刁难性的几组输入数据能够得出满足要求的结果。
•程序对于一切合法的输入数据都能得到满足要求的结果。
PS：通常以第三层意义的正确性作为衡量一个算法是否合格的标准。
②、可读性：算法为了人的阅读与交流，其次才是计算机执行。
因此算法应该易于人的理解；另一方面，晦涩难懂的程序易于隐藏较多的错误而难以调试。
③、健壮性：当输入的数据非法时，算法应当恰当的做出反应或进行相应处理，而不是产生莫名其妙的输出结果。
并且，处理出错的方法不应是中断程序执行，而是应当返回一个表示错误或错误性质的值，以便在更高的抽象层次上进行处理。
④、高效率与低存储量需求：通常算法效率指的是算法执行时间；存储量是指算法执行过程中所需要的最大存储空间，两者都与问题的规模有关。
前面三点正确性，可读性和健壮性相信都好理解。
对于第四点算法的执行效率和存储量，我们知道比较算法的时候，可能会说“A算法比B算法快两倍”之类的话，但实际上这种说法没有任何意义。
因为当数据项个数发生变化时，A算法和B算法的效率比例也会发生变化，比如数据项增加了50%，可能A算法比B算法快三倍，但是如果数据项减少了50%，可能A算法和B算法速度一样。
所以描述算
法的速度必须要和数据项的个数联系起来。
也就是“大O”表示法，它是一种算法复杂度的相对表示方式，这里我简单介绍一下，后面会根据具体的算法来描述。
相对(relative)：你只能比较相同的事物。
你不能把一个做算数乘法的算法和排序整数列表的算法进行比较。
但是，比较2个算法所做的算术操作（一个做乘法，一个做加法）将会告诉你一些有意义的东西；
表示(representation)：大O(用它最简单的形式)把算法间的比较简化为了一个单一变量。
这个变量的选择基于观察或假设。
例如，排序算法之间的对比通常是基于比较操作(比较2个结点来决定这2个结点的相对顺序)。
这里面就假设了比较操作的计算开销很大。
但是，如果比较操作的计算开销不大，而交换操作的计算开销很大，又会怎么样呢？这就改变了先前的比较方式；
复杂度(complexity)：如果排序10,000个元素花费了我1秒，那么排序1百万个元素会花多少时间？在这个例子里，复杂度就是相对其他东西的度量结果。
然后我们在说说算法的存储量，包括：
程序本身所占空间；
输入数据所占空间；
辅助变量所占空间；
一个算法的效率越高越好，而存储量是越低越好。