数据结构概念名词解释大全
数据结构概念名词解释大全
数据结构概念名词解释大全数据结构是计算机科学中的一个重要概念，它涉及到如何组织和存储数据，以便能够高效地访问和操作。
在这篇文章中，我将为您提供一份数据结构概念名词解释的大全，帮助您更好地理解和掌握这些重要的概念。
1. 数组（Array）：数组是一种线性数据结构，它由一组相同类型的元素组成，这些元素在内存中是连续存储的。
通过索引可以快速访问数组中的元素。
2. 链表（Linked List）：链表也是一种线性数据结构，它由一系列节点组成，每个节点包含一个数据元素和一个指向下一个节点的指针。
链表可以分为单向链表、双向链表和循环链表。
3. 栈（Stack）：栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，只允许在一端进行插入和删除操作。
插入操作称为入栈，删除操作称为出栈。
4. 队列（Queue）：队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，只允许在一端进行插入操作，在另一端进行删除操作。
插入操作称为入队，删除操作称为出队。
5. 树（Tree）：树是一种非线性数据结构，它由一组节点组成，节点之间通过边连接。
树的一个节点称为根节点，每个节点可以有零个或多个子节点。
6. 二叉树（Binary Tree）：二叉树是一种特殊的树，每个节点最多只有两个子节点，分别称为左子节点和右子节点。
7. 堆（Heap）：堆是一种特殊的树形数据结构，它满足堆属性，即父节点的值总是大于或小于它的子节点的值。
堆常用于实现优先队列。
8. 图（Graph）：图是一种非线性数据结构，它由一组节点和一组边组成，节点之间的连接关系称为边。
图可以分为有向图和无向图。
9. 散列表（Hash Table）：散列表是一种根据关键字直接访问内存位置的数据结构，它通过散列函数将关键字映射到一个固定大小的数组中。
10. 字典（Dictionary）：字典是一种键值对的数据结构，每个键与一个值相关联。
字典也称为映射、哈希表或关联数组。
11. 集合（Set）：集合是一种不包含重复元素的数据结构，它支持基本的集合操作，如并集、交集和差集。
数据结构中的名词解释
数据结构中的名词解释数据结构中的名词解释数据结构：数据结构是研究数据元素之间抽象化的相互关系和这种关系在计算机中的存储表示（即所谓数据的逻辑结构和物理结构），并对这种结构定义相适应的运算，设计出相应的算法，而且确保经过这些运算后所得到的新结构仍然是原来的结构类型。
数据：数据是人们利用文字符号、数字符号以及其他规定的符号对现实世界的事物及其活动所做的描述。
在计算机科学中，数据的含义非常广泛，我们把一切能够输入到计算机中并被计算机程序处理的信息，包括文字、表格、图象等，都称为数据。
结点：结点也叫数据元素，它是组成数据的基本单位。
逻辑结构：结点和结点之间的逻辑关系称为数据的逻辑结构。
存储结构：数据在计算机中的存储表示称为数据的存储结构。
数据处理：数据处理是指对数据进行查找、插入、删除、合并、排序、统计以及简单计算等的操作过程。
数据类型：数据类型是指程序设计语言中各变量可取的数据种类。
数据类型是高级程序设计语言中的一个基本概念，它和数据结构的概念密切相关。
本章主要介绍了如下一些基本概念：线性表：一个线性表是n≥0个数据元素a0，a1，a2，…，an-1的有限序列。
线性表的顺序存储结构：在计算机中用一组地址连续的存储单元依次存储线性表的各个数据元素，称作线性表的顺序存储结构。
线性表的链式存储结构：线性表的链式存储结构就是用一组任意的存储单元——结点（可以是不连续的`）存储线性表的数据元素。
表中每一个数据元素，都由存放数据元素值的数据域和存放直接前驱或直接后继结点的地址（指针）的指针域组成。
循环链表：循环链表(Circular Linked List)是将单链表的表中最后一个结点指针指向链表的表头结点，整个链表形成一个环，从表中任一结点出发都可找到表中其他的结循环链表：循环链表(Circular Linked List)是将单链表的表中最后一个结点指针指向链表的表头结点，整个链表形成一个环，从表中任一结点出发都可找到表中其他的结点。
名词解释 数据结构
名词解释数据结构数据结构是计算机科学中最重要的理论基础之一，它通常被定义为一种抽象的存储和组织数据的方式，以支持有效的数据访问和操作。
数据结构是有助于更好地实现复杂算法和程序的基础，它涉及使用合适的数据存储格式，更有效地操作数据和实现程序，以达到预期的结果。
数据结构的研究可以追溯到1930年代，当时美国的科学家和工程师开始建立一种有效的方法来存储和管理数据。
到目前为止，流行的数据结构和算法包括节点、链表、数组、树、哈希表、图形等。
所有这些数据结构都有不同的特性和应用，它们可以提供不同类型的数据存取和管理。
因此，当涉及到程序设计和开发时，专业的程序员和工程师必须在设计时考虑数据结构，以确保更有效的数据存取和管理。
数据结构的最常用的应用之一是排序。
排序是一种复杂的算法，其中包含比较项和调整项，以使数据按照特定的排序顺序排列。
程序员和工程师可以通过设计不同的数据结构来实现不同类型的排序，这些数据结构之间的差异可能是微妙的，但是它们可以有效地改变程序执行时间和表现。
另一个常用的数据结构是检索。
检索是指从一组数据中搜索特定值的过程。
有效的实现检索需要特定的数据结构，例如二叉搜索树，以确保检索过程的最佳效率。
同样，决策树也是一种检索数据结构，它可以构建一个用于检索数据的树状结构，以及通过访问数据来实现检索的算法。
此外，一些存储和访问大量数据的数据结构也是常用的数据结构。
例如，堆是一种可以处理大量数据的结构，它有助于更有效地提取和更新数据。
另一个类似的数据结构是数组，它提供了存储多个数据元素的数据容器功能，以支持大量数据的有效处理。
总之，数据结构是一种抽象的存储和组织数据的方式，它可以改善数据存储和处理的效率。
几乎所有的数据结构都可以在某种程度上改善复杂的算法和程序，从而更好地实现它们。
在现今的计算机世界中，数据结构至关重要，如果要实现高效而强大的程序和算法，数据结构必不可少。
名词解释 数据结构
数据结构是计算机存储、组织数据的方式。
数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。
数据结构反映数据的内部构成，即数据由那部分构成，以什么方式构成，以及数据元素之间呈现的结构。
数据结构就是研究数据的逻辑结构和物理结构以及它们之间相互关系，经过这些运算后所得到的新结构是原来的结构类型。
数据
数据：描述客观事物的符号。
数据元素：组成数据的，有一定意义的基本单位。
数据项：一个数据元素可以有多个数据项。
数据对象：具有相同特性的数据元素的集合
结构
逻辑结构：数据对象中数据元素之间的相互关系
集合结构：集合中的元素除了同属于一个集合之外，没有其他关系
线性结构：线性结构中的数据元素之间是一对一的关系。
数据结构名词解释
数据结构名词解释数据结构名词解释：⒈数组(Array)：是一种线性数据结构，存储相同类型的元素。
通过索引访问元素，具有随机访问的特性。
⒉链表(Linked List)：是一种线性数据结构，由节点组成。
每个节点包含数据和指向下一个节点的引用。
链表分为单向链表和双向链表。
⒊栈(Stack)：是一种后进先出(LIFO)的数据结构，只允许在栈的一端进行插入和删除操作。
⒋队列(Queue)：是一种先进先出(FIFO)的数据结构，允许在队列的一端进行插入操作，在另一端进行删除操作。
⒌树(Tree)：是一种由节点组成的层次结构，每个节点可以有零个或多个子节点。
常见的树结构包括二叉树、二叉搜索树、AVL 树等。
⒍图(Graph)：是一种由节点和边组成的数据结构，在图中节点之间可以有直接或间接的连接。
⒎哈希表(Hash Table)：是一种根据键值(Key-Value)对进行快速访问的数据结构。
通过哈希函数对键值进行映射，将其存储在数组中。
⒏堆(Heap)：是一种完全二叉树的结构，满足特定的堆序性质。
堆可以用来实现优先队列、堆排序等。
⒐图算法(Graph Algorithm)：是在图数据结构上进行的操作和计算，包括深度优先搜索、广度优先搜索、最短路径算法等。
⒑查找算法(Search Algorithm)：是在数据集中查找目标元素的算法，包括线性查找、二分查找、哈希查找等。
1⒈排序算法(Sorting Algorithm)：是将数据集中的元素按照特定顺序排列的算法，包括冒泡排序、插入排序、快速排序等。
1⒉动态规划(Dynamic Programming)：是一种通过将问题划分为子问题，并将子问题的解记录下来以解决整个问题的算法。
1⒊贪心算法(Greedy Algorithm)：是一种通过每一步选择局部最优解来达到全局最优解的算法。
1⒋回溯算法(Backtracking Algorithm)：是一种通过试错的方式，在问题的所有可能解中搜索最优解的算法。
数据结构名词解释
1．数据结构是一门研究什么内容的学科？数据结构是一门研究在非数值计算的程序设计问题中，计算机的操作对象及对象间的关系和施加于对象的操作等的学科。
2．数据元素之间的关系在计算机中有几种表示方法？各有什么特点？四种表示方法（1）顺序存储方式。
数据元素顺序存放，每个存储结点只含一个元素。
存储位置反映数据元素间的逻辑关系。
存储密度大，但有些操作（如插入、删除）效率较差。
（2）链式存储方式。
每个存储结点除包含数据元素信息外还包含一组（至少一个）指针。
指针反映数据元素间的逻辑关系。
这种方式不要求存储空间连续，便于动态操作（如插入、删除等），但存储空间开销大（用于指针），另外不能折半查找等。
（3）索引存储方式。
除数据元素存储在一地址连续的内存空间外，尚需建立一个索引表，索引表中索引指示存储结点的存储位置（下标）或存储区间端点（下标），兼有静态和动态特性。
（4）散列存储方式。
通过散列函数和解决冲突的方法，将关键字散列在连续的有限的地址空间内，并将散列函数的值解释成关键字所在元素的存储地址，这种存储方式称为散列存储。
其特点是存取速度快，只能按关键字随机存取，不能顺序存取，也不能折半存取。
3．数据类型和抽象数据类型是如何定义的。
二者有何相同和不同之处，抽象数据类型的主要特点是什么？使用抽象数据类型的主要好处是什么？数据类型是程序设计语言中的一个概念，它是一个值的集合和操作的集合。
如C语言中的整型、实型、字符型等。
整型值的范围（对具体机器都应有整数范围），其操作有加、减、乘、除、求余等。
实际上数据类型是厂家提供给用户的已实现了的数据结构。
“抽象数据类型（ADT）”指一个数学模型及定义在该模型上的一组操作。
“抽象”的意义在于数据类型的数学抽象特性。
抽象数据类型的定义仅取决于它的逻辑特性，而与其在计算机内部如何表示和实现无关。
无论其内部结构如何变化，只要它的数学特性不变就不影响它的外部使用。
抽象数据类型和数据类型实质上是一个概念。
银行招聘考试之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。
数据结构名词解释
数据结构名词解释数据结构名词解释1.数组（Array）数组是一种存储相同类型数据元素的线性数据结构，它使用连续的内存空间来存储元素。
数组的特点是随机访问快速，但插入和删除操作较慢。
2.链表（Linked List）链表是一种非连续存储数据结构，它由一系列节点构成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。
链表的特点是插入和删除操作效率高，但随机访问较慢。
3.栈（Stack）栈是一种具有后进先出（Last-In-First-Out，LIFO）特点的线性数据结构。
栈的插入和删除操作都在同一端进行，即栈顶，而访问其他元素需要先把栈顶元素弹出。
4.队列（Queue）队列是一种具有先进先出（First-In-First-Out，FIFO）特点的线性数据结构。
队列的插入操作（入队）在队尾进行，删除操作（出队）在队头进行。
5.树（Tree）树是一种非线性数据结构，它由节点和边组成。
树的节点之间存在一对多的关系，顶部的节点称为根节点，没有子节点的节点称为叶节点。
6.二叉树（Binary Tree）二叉树是一种特殊的树结构，每个节点最多只能有两个子节点。
二叉树的子节点称为左子节点和右子节点。
7.图（Graph）图是一种非线性数据结构，它由顶点和边组成。
图可以用来表示各种现实世界中的关系，如社交网络，地图等。
8.哈希表（Hash Table）哈希表是一种根据关键字直接访问数据的数据结构。
它通过将关键字映射到索引上来实现快速访问。
哈希表的查询和插入操作的平均时间复杂度为O(1)。
9.堆（Heap）堆是一种特殊的树结构，它满足堆性质：对于每个节点X，X的父节点的值大于（或小于）其子节点的值。
堆常用于实现优先队列等数据结构。
10.图算法图算法是解决图相关问题的一类算法，包括最短路径算法（如Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法）、最小树算法（如Prim算法、Kruskal算法）等。
11.排序算法排序算法是对一组数据进行排序的算法，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。
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数据：是对客观事物的符号表示。
数据元素：是数据的基本单位，也称节点（node）或记录（record）。
数据对象：是性质相同的数据元素的集合，是数据的一个子集。
数据项：有独立含义的数据最小单位，也称域(field)。
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。
根据数据元素间关系的基本特性，有四种基本数据结构集合：结构中的数据元素之间除了“同属于一个集合”的关系外，别无其他关系。
线性结构：结构中的数据元素之间存在一个对一个的关系。
树形结构：结构中的数据元素之间存在一个对多个的关系。
图状结构或网状结结构：结构中的数据元素之间存在多个对多个的关系。
逻辑结构：抽象反映数据元素之间的逻辑关系。
（算法设计）物理结构（存储结构）：数据结构在计算机中的表示。
（算法实现）存储结构分为：顺序存储结构：借助元素在存储器中的相对位置来表示数据元素间的逻辑关系。
链式存储结构：借助指示元素存储地址的指针表示数据元素间的逻辑关系。
算法：对特定问题求解步骤的一种描述。
算法的五个重要特性：有穷性，确定性，可行性，输入和输出。
算法设计的原则或要求：正确性，可读性，健壮性，效率与低存储量需求。
衡量算法效率的方法：事后统计法和事前分析估算法。
算法执行时间的增长率和 f(n) 的增长率相同，则可记作：T (n) = O(f(n))，称T (n) 为算法的(渐近)时间复杂度算法运行时间的衡量准则：以基本操作在算法中重复执行的次数。
栈：限定仅在表尾进行插入或删除操作线性表。
入栈：插入元素的操作；出栈：删除栈顶元素的操作。
队列：只能在队首进行删除、队尾进行插入的线性表。
允许插入的一端叫队尾，删除的一端叫队头。
串：由零个或多个字符组成的有限序列；空串：零个字符的串；长度：串中字符的数目；空串：零个字符的串；子串：；串中任意个连续的字符组成的子序列；位置：字符在序列中的序号；相等：串的值相等；空格串：由一个或多个空格组成的串，空格串的长度为串中空格字符的个数。
存储位置：LOC(i ,j)=LOC(0,0)+(b2*i+j)L结点:包含一个数据元素及若干指向其子树的分支；结点的度: 结点拥有的子树；树的度:树中所有结点的度的最大值；叶子结点: 度为零的结点；分支结点: 度大于零的结点树的深度：树中叶子结点所在的最大层次森林：m棵互不相交的树的集合。
二叉树的性质：性质 1：在二叉树的第 i 层上至多有2i-1 个结点。
(i≥1)性质 2：深度为 k 的二叉树上至多含 2k-1 个结点。
（k≥1）性质 3: 对任何一棵二叉树，若它含有n0 个叶子结点、n2 个度为 2 的结点，则必存在关系式：n0 = n2+1。
性质 4: 具有 n 个结点的完全二叉树的深度为 log2n +1。
满二叉树：指的是深度为k且含有2k-1个结点的二叉树。
完全二叉树：树中所含的n 个结点和满二叉树中编号为1 至n 的结点一一对应。
路径长度：路径上分支的数目。
树的路径长度：树根到每个结点的路径长度之和。
树的带权路径长度：树中所有叶子结点的带权路径长度之和，记作：WPL(T) =w k l k带权路径长度最小的二叉树，称为最优树二叉树或赫夫曼树。
关键路径：路径长度最长的路径。
顶点：数据元素vi称为顶点边、弧：P (vi,vj)表示顶点vi和顶点vj之间的直接连线，在无向图中称为边，在有向图中称为弧。
任意两个顶点构成的偶对(vi,vj)∈E是无序的，该连线称为边。
是有序的，该连线称为弧。
弧头、弧尾：带箭头的一端称为弧头，不带箭头的一端称为弧尾。
顶点的度(TD)=出度(OD)+入度(ID)图的遍历算法是求解图的连通性问题、拓扑排序和求关键路径等算法的基础。
通常有两条遍历图的路径：深度优先搜索和广度优先搜索。
排序的分类：按待排序记录所在位置内部排序：待排序记录存放在内存外部排序：排序过程中需对外存进行访问的排序按排序依据原则插入排序：直接插入排序、折半插入排序、希尔排序交换排序：冒泡排序、快速排序选择排序：简单选择排序、堆排序归并排序：2-路归并排序基数排序一、名词总结：ADT：抽象数据型是一个数学模型和在该模型上定义的操作的集合线性表：线性表是由n(n≥0)个相同类型的元素组成的有序集合。
栈：线性表的一种特殊形式，是一种限定性数据结构，也就是在对线性表的操作加以限制后，形成的一种新的数据结构。
是限定只在表尾进行插入和删除操作的线性表。
栈又称为后进先出的线性表。
队列：将线性表的插入和删除操作分别限制在表的两端进行，和栈相反，队列是一种先进先出的线性表。
串：线性表的一种特殊形式，表中每个元素的类型为字符型，是一个有限的字符序列。
广义表：由零个原子，或若干个原子或若干个广义表组成的有穷序列。
树：1、一个结点x组成的集{x}是一株树(Tree)，这个结点x也是这株树的根。
2、假设x是一个结点，T1，T2，…，Tk是 k 株互不相交的树，我们可以构造一株新树：令x为根，并有k条边由x指向树T1，T2，…，Tk。
这些边也叫做分支，T1，T2，…，Tk称作根x的树之子树。
二叉树：有限个结点的集合，这个集合或者是空集，或者是由一个根结点和两株互不相交的二叉树组成，其中一株叫根的做左子树，另一棵叫做根的右子树。
满二叉树：深度为k且有2k －1个结点的二叉树称为满二叉树。
完全二叉树：深度为 k 的，有n个结点的二叉树，当且仅当其每个结点都与深度为 k 的满二叉树中编号从1 至 n 的结点一一对应，称之为完全二叉树。
线索二叉树：若结点p有左孩子，则p->lchild指向其左孩子结点，否则令其指向其（中序）前驱。
若结点p有右孩子，则p->rchild指向其右孩子结点，否则令其指向其（中序）后继。
堆：如果一棵完全二叉树的任意一个非终端结点的元素都不小于其左儿子结点和右儿子结点（如果有的话）的元素，则称此完全二叉树为最大堆。
同样，如果一棵完全二叉树的任意一个非终端结点的元素都不大于其左儿子结点和右儿子结点（如果有的话）的元素，则称此完全二叉树为最小堆。
选择树：一棵选择树是一棵二叉树，其中每一个结点都代表该结点两个儿子中的较小者。
这样，树的根结点就表示树中最小元素的结点。
二叉排序树：二叉排序树或者是一棵空树，或者是具有下列性质的二叉树：1、若它的左子树非空，则左子树上的所有结点的值均小于它的根结点的值。
2、若它的右子树非空，则右子树上的所有结点的值均大于或等于它的根结点的值。
3、它的左右子树分别为二叉排序树。
图：一个图G=（V，E）是一个由非空的有限集 V和一个边集E所组成的。
若E中的每条边都是顶点的有序对（v , w），就说该图是有向图（directed graph，digraph）。
若E中的每条边是两个不同顶点无序对，就说该图是无向图，其边仍表示成（v, w）。
开放树：连通而无环路的无向图称作开放树。
最小生成树：设G=( V, E )是一个连通图，E中每一条边(u, v)的权为C(u, v)，也叫做边长。
图G的一株生成树(spanning tree)是连接V 中所有结点的一株开放树。
将生成树中所有边长之总和称为生成树的价(cost)。
使这个价最小的生成树称为图G的最小生成树。
无向图双连通分量：设Vi 是 Ei 中各边所连接的点集（1≤i≤k）, 每个图Gi = ( Vi , E i)叫做 G的一个双连通分量。
双连通图：若对V中每个不同的三元组v,w,a；在v和w之间都存在一条不包含a 的路，就说G是双连通的强连通性：设G =（V, E）是一个有向图，称顶点v ,w∈V是等价的，要么v = w；要么从顶点v到w有一条有向路，并且从顶点w到v也有一条有向路。
拓扑排序：给定一个无环路有向图G=(V,E) , 各结点的编号为v=(1,2, …,n)。
要求对每一个结点i 重新进行编号，使得若i是j 的前导，则有Label[i]<label[j]。
即拓扑分类是将无环路有向图排成一个线性序列，使当从结点i到结点j 存在一条边，则在线性序列中，将i 排在j的前面。
AOE网：在带权的有向图中，用结点表示事件，用边表示活动，边上权表示活动的开销（如持续时间），则称此有向图为边表示活动的网络,简称AOE网。
关键路径：在AOE网中，由于有些活动可以并行，所以完成工程的最短时间是从源点到汇点的最大路径长度。
因此，把从源点到汇点具有最大长度的路径称为关键路径。
查找表：由同一类型的数据元素（或纪录）构成的集合。
关键字：数据元素中某一数据项的值，用以表示一个数据元素。
AVL树：AVL树或者是一颗空二叉树，或者具有如下性质的二叉查找树：其左子树和右子树都是高度平衡的二叉树，且左子树和右子树高度之差的绝对值不超过1。
B-树：B-树是一种非二叉的查找树除了要满足查找树的特性，还要满足以下结构特性：一棵m 阶的 B- 树：（1）树的根或者是一片叶子(一个节点的树),或者其儿子数在 2 和m之间。
（2）除根外，所有的非叶子结点的孩子数在m/2和m之间。
（3）所有的叶子结点都在相同的深度。
B+树：B-树的一种变形，二者区别在于：1、有k个子结点的结点必然有k个关键码；2、非叶子结点仅具有索引作用，与记录有关的信息均放在叶结点中。
地址散列法：被查找元素的存储地址 = Hash ( Key )。
堆分类：把具有如下性质的数组A表示的二元树称为堆（Heap）:(1) 若2*i≤n，则A[i].key ≤A[2*i].key ;(2) 若2*i+1≤n，则A[i].key≤A[2*i+1].key; 小顶堆把具有如下性质的数组A表示的二元树称为堆（Heap）:(1) 若2*i≤n，则A[i].key ≥A[2*i].key ;(2) 若2*i+1≤n，则A[i].key≥A[2*i+1].key; 大顶堆词典排序：设集合S中的元素为整数元组，关系≤为S的线性序，对两个元素( s1,s2,…,sp )和( t1,t2,…,tq )存在( s1,s2,…,sp ) ≤( t1,t2,…,tq )，当存在一个整数j，1≤j≤max[p,q]，使得sj≤tj，且所有1≤i＜j，si＝ti；或者p≤q，并且si ＝ti，1≤i≤p，则关系≤称为词典序。
归并方法：首先将文件中的数据输入到内存，采用内部分类方法进行分类（归并段），然后将有序段写回外存；对多归并段进行多遍归并，最后形成一个有序序列。
索引：指的是记录的关键字值与记录驻留在外存的地址组成数对的集合。
每个数对称为一个索引项。
二、重要算法总结第二章：1、模式匹配法（KMP算法）2、串的Substr算法第三章：1、二叉树的先、中、后序遍历（递归算法）2、二叉树的中序非递归遍历（辅助栈、非辅助栈）3、二叉树交换左右子树；4、二叉树求深度、结点赋层号5、哈夫曼树的构造第四章：1、DFS、BFS2、最小生成树3、强连通性4、拓扑排序5、Dijkstra算法单源最短路径第五章：1、二叉排序树2、AVL树3、地址散列法第六章：简单排序算法及快排1．数据结构是一门研究什么内容的学科数据结构是一门研究在非数值计算的程序设计问题中，计算机的操作对象及对象间的关系和施加于对象的操作等的学科。