数据结构,操作系统重要概念整理
什么是计算机科学的基本概念
什么是计算机科学的基本概念计算机科学是一门研究计算机及其应用的学科，它涉及到计算机的原理、设计、开发和应用等方面。
计算机科学的基本概念包括算法、数据结构、编程语言、计算机体系结构等。
下面将逐一介绍这些基本概念。
1. 算法算法是解决问题的一系列有序步骤或操作的描述。
它描述了计算机在执行特定任务时所需的步骤和操作顺序。
算法是计算机科学的核心概念之一，它直接影响到计算机程序的效率和性能。
2. 数据结构数据结构是组织和存储数据的方式和方法。
它涉及到数据的组织、管理和访问等方面。
常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图等。
选择合适的数据结构可以提高程序的执行效率和内存利用率。
3. 编程语言编程语言是计算机与人交流的工具，它用于描述计算机程序的逻辑和行为。
计算机科学中常用的编程语言包括C、C++、Java、Python等。
每种编程语言都有其独特的语法和语义规则，开发者可以使用编程语言来实现算法和数据结构。
4. 计算机体系结构计算机体系结构是描述计算机硬件和软件组成及其相互关系的抽象模型。
它包括中央处理器（CPU）、存储器、输入输出设备等各个组成部分。
计算机体系结构决定了计算机的性能、可扩展性和可靠性。
5. 操作系统操作系统是计算机系统的核心软件，它负责管理计算机硬件资源和提供用户与计算机系统之间的接口。
操作系统提供了文件管理、进程管理、内存管理等功能，为上层应用程序提供了良好的运行环境。
6. 数据库数据库是存储和管理大量结构化数据的软件系统。
它提供了数据的持久性存储、高效的数据访问和数据完整性等功能。
数据库技术在各个领域广泛应用，如企业管理系统、在线交易系统等。
7. 网络与通信网络与通信是计算机科学中研究计算机之间连接和交换信息的技术和方法。
它涉及到网络拓扑、通信协议、数据传输等方面。
互联网的发展使得信息交流更加便捷和高效。
8. 人工智能人工智能是模拟和实现人类智能的理论和技术。
它涉及到机器学习、自然语言处理、图像识别等方面。
数据结构知识总结
数据结构知识总结数据结构是计算机科学中最基本的概念之一，它研究了如何组织和管理数据，以便有效地使用和操作。
数据结构是计算机程序设计中的核心，对于解决实际问题具有重要的意义。
下面是我对数据结构的知识总结，希望对你有所帮助。
一、数据结构的定义和分类数据结构是指一种特定的组织形式，用于存储和操作数据的方法。
它可以分为线性结构和非线性结构。
线性结构包括数组、链表、栈和队列等，而非线性结构包括树和图等。
二、数组数组是最简单的数据结构之一，它将相同类型的元素按顺序存放在一段连续的内存空间中。
数组的特点是可以随机访问，但插入和删除元素的效率较低。
三、链表链表是一种基本的数据结构，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。
链表的特点是插入和删除元素的效率较高，但随机访问的效率较低。
四、栈栈是一种特殊的线性结构，它的插入和删除操作只能在栈的一端进行。
栈的特点是先进后出，即最后插入的元素最先出栈。
五、队列队列是一种特殊的线性结构，它的插入操作只能在队尾进行，删除操作只能在队首进行。
队列的特点是先进先出，即最先插入的元素最先出队。
六、树树是一种非线性的数据结构，它由节点和边组成。
节点之间的关系是层次结构，树的最上面的节点称为根节点，没有子节点的节点称为叶子节点。
七、图图是一种非线性的数据结构，它由节点和边组成。
图的节点可以具有任意的关系，可以是有向的或无向的。
图可以用于表示网络、地图等各种实际问题。
八、排序算法排序算法是对数据进行排序的一种方法。
常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序和归并排序等。
每种排序算法都有自己的特点和适用场景。
九、查找算法查找算法是在数据集中查找特定元素的一种方法。
常见的查找算法包括线性查找、二分查找和哈希查找等。
不同的查找算法对于不同的数据集有不同的效率。
十、算法复杂度分析算法复杂度分析是研究算法效率的一种方法。
通常通过时间复杂度和空间复杂度来表示算法的效率。
数据结构概念名词解释大全
数据结构概念名词解释大全一、引言数据结构是计算机科学中一个重要的概念。
它描述了数据元素之间的关系和操作，对于数据的组织、存储和管理起着至关重要的作用。
本文将介绍一些常见的数据结构概念，对其进行详细解释，以帮助读者更好地理解和运用这些概念。
二、线性数据结构1. 数组（Array）：一种顺序存储结构，元素在内存中连续存放，通过索引访问，具有快速随机访问的特点。
2. 链表（Linked List）：一种链式存储结构，元素通过节点相连存放，实现了动态的插入和删除操作，在内存中非连续存放。
3. 栈（Stack）：一种后进先出（Last-In-First-Out，LIFO）的数据结构，只允许在栈顶进行插入和删除操作，类似于弹夹。
4. 队列（Queue）：一种先进先出（First-In-First-Out，FIFO）的数据结构，只允许在队首删除，在队尾插入操作，类似于排队。
三、非线性数据结构1. 树（Tree）：一种层次结构，由根节点和若干子树组成，用于描述具有层次关系的数据集合。
2. 二叉树（Binary Tree）：一种特殊的树形结构，每个节点最多有两个子节点，分别称为左子节点和右子节点。
3. 图（Graph）：一种由节点和边构成的数据结构，用于描述多对多的关系，可以是有向的或无向的。
4. 堆（Heap）：一种完全二叉树的数据结构，在堆中每个父节点的值都大于等于子节点的值，用于快速寻找最值。
四、查找和排序1. 顺序查找（Sequential Search）：依次比较每个元素，找到目标元素的位置，或者确定元素不存在于数据结构中。
2. 二分查找（Binary Search）：在有序数组中使用分治法进行查找，每次将查找范围缩小一半，直到找到目标元素。
3. 插入排序（Insertion Sort）：依次将元素插入已排序数组的正确位置，适用于数据规模较小的场景。
4. 快速排序（Quick Sort）：通过选择一个基准元素，将数组分为两部分，递归地对每部分进行排序，实现高效的排序。
数据结构知识点全面总结—精华版
第1章绪论内容提要：◆数据结构研究的内容..针对非数值计算的程序设计问题;研究计算机的操作对象以及它们之间的关系和操作..数据结构涵盖的内容：◆基本概念：数据、数据元素、数据对象、数据结构、数据类型、抽象数据类型..数据——所有能被计算机识别、存储和处理的符号的集合..数据元素——是数据的基本单位;具有完整确定的实际意义..数据对象——具有相同性质的数据元素的集合;是数据的一个子集..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;表示为：Data_Structure=D; R数据类型——是一个值的集合和定义在该值上的一组操作的总称..抽象数据类型——由用户定义的一个数学模型与定义在该模型上的一组操作;它由基本的数据类型构成..◆算法的定义及五个特征..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;是一系列输入转换为输出的计算步骤..算法的基本特性：输入、输出、有穷性、确定性、可行性◆算法设计要求..①正确性、②可读性、③健壮性、④效率与低存储量需求◆算法分析..时间复杂度、空间复杂度、稳定性学习重点：◆数据结构的“三要素”：逻辑结构、物理存储结构及在这种结构上所定义的操作运算..◆用计算语句频度来估算算法的时间复杂度..第二章线性表内容提要：◆线性表的逻辑结构定义;对线性表定义的操作..线性表的定义：用数据元素的有限序列表示◆线性表的存储结构：顺序存储结构和链式存储结构..顺序存储定义：把逻辑上相邻的数据元素存储在物理上相邻的存储单元中的存储结构..链式存储结构: 其结点在存储器中的位置是随意的;即逻辑上相邻的数据元素在物理上不一定相邻..通过指针来实现◆线性表的操作在两种存储结构中的实现..数据结构的基本运算：修改、插入、删除、查找、排序1)修改——通过数组的下标便可访问某个特定元素并修改之..核心语句:Vi=x;顺序表修改操作的时间效率是O12 插入——在线性表的第i个位置前插入一个元素实现步骤：①将第n至第i 位的元素向后移动一个位置；②将要插入的元素写到第i个位置；③表长加1..注意：事先应判断: 插入位置i 是否合法表是否已满应当符合条件：1≤i≤n+1 或i=1; n+1核心语句：for j=n; j>=i; j--aj+1=a j ;a i =x;n++;插入时的平均移动次数为：nn+1/2÷n+1＝n/2≈On3 删除——删除线性表的第i个位置上的元素实现步骤：①将第i+1 至第n 位的元素向前移动一个位置；②表长减1..注意：事先需要判断;删除位置i 是否合法应当符合条件：1≤i≤n 或i=1; n核心语句：for j=i+1; j<=n; j++aj-1=aj;n--;顺序表删除一元素的时间效率为:Tn=n-1/2 ≈On顺序表插入、删除算法的平均空间复杂度为O1单链表：1用单链表结构来存放26个英文字母组成的线性表a;b;c;…;z;请写出C语言程序.. #include<stdio.h>#include<stdlib.h>typedef struct node{char data;struct node *next;}node;node *p;*q;*head; //一般需要3个指针变量int n ; // 数据元素的个数int m=sizeofnode; /*结构类型定义好之后;每个node类型的长度就固定了;m求一次即可*/void build //字母链表的生成..要一个个慢慢链入{int i;head=node*mallocm; //m=sizeofnode 前面已求出p=head;for i=1; i<26; i++ //因尾结点要特殊处理;故i≠26{p->data=i+‘a’-1; // 第一个结点值为字符ap->next=node*mallocm; //为后继结点“挖坑”p=p->next；} //让指针变量P指向后一个结点p->data=i+‘a’-1; //最后一个元素要单独处理p->next=NULL ; //单链表尾结点的指针域要置空}}void display //字母链表的输出{p=head;while p //当指针不空时循环仅限于无头结点的情况{printf"%c";p->data;p=p->next; //让指针不断“顺藤摸瓜”}}（2）单链表的修改或读取（3）思路：要修改第i个数据元素;必须从头指针起一直找到该结点的指针p;然后才能：p>data=new_value读取第i个数据元素的核心语句是：Linklist *findLinklist *head ;int i{int j=1;Linklist *p;P=head->next;Whilep=NULL&&j<i{p=p->next;j++;}return p;}3.单链表的插入链表插入的核心语句：Step 1：s->next=p->next;Step 2：p->next=s ；6.单链表的删除删除动作的核心语句要借助辅助指针变量q：q = p->next; //首先保存b的指针;靠它才能找到c；p->next=q->next; //将a、c两结点相连;淘汰b结点；freeq ；//彻底释放b结点空间7.双向链表的插入操作：设p已指向第i 元素;请在第i 元素前插入元素x：①ai-1的后继从ai 指针是p变为x指针是s :s->next = p ; p->prior->next = s ;②ai 的前驱从ai-1 指针是p->prior变为x 指针是s;s->prior = p ->prior ; p->prior = s ;8.双向链表的删除操作：设p指向第i 个元素;删除第i 个元素后继方向：ai-1的后继由ai 指针p变为ai+1指针p ->next ;p ->prior->next = p->next ;前驱方向：ai+1的前驱由ai 指针p变为ai-1 指针p -> prior ;p->next->prior = p ->prior ;◆数组的逻辑结构定义及存储数组：由一组名字相同、下标不同的变量构成N维数组的特点：n个下标;每个元素受到n个关系约束一个n维数组可以看成是由若干个n－1维数组组成的线性表..存储：事先约定按某种次序将数组元素排成一列序列;然后将这个线性序列存入存储器中..在二维数组中;我们既可以规定按行存储;也可以规定按列存储..设一般的二维数组是Ac1..d1; c2..d2;则行优先存储时的地址公式为：二维数组列优先存储的通式为：◆稀疏矩阵含特殊矩阵的存储及运算..稀疏矩阵：矩阵中非零元素的个数较少一般小于5%学习重点：◆线性表的逻辑结构;指线性表的数据元素间存在着线性关系..在顺序存储结构中;元素存储的先后位置反映出这种线性关系;而在链式存储结构中;是靠指针来反映这种关系的..◆顺序存储结构用一维数组表示;给定下标;可以存取相应元素;属于随机存取的存储结构..◆链表操作中应注意不要使链意外“断开”..因此;若在某结点前插入一个元素;或删除某元素;必须知道该元素的前驱结点的指针..◆掌握通过画出结点图来进行链表单链表、循环链表等的生成、插入、删除、遍历等操作..◆数组主要是二维在以行序/列序为主的存储中的地址计算方法..◆稀疏矩阵的三元组表存储结构..◆稀疏矩阵的十字链表存储方法..补充重点：1.每个存储结点都包含两部分：数据域和指针域链域2.在单链表中;除了首元结点外;任一结点的存储位置由其直接前驱结点的链域的值指示..3.在链表中设置头结点有什么好处头结点即在链表的首元结点之前附设的一个结点;该结点的数据域可以为空;也可存放表长度等附加信息;其作用是为了对链表进行操作时;可以对空表、非空表的情况以及对首元结点进行统一处理;编程更方便..4.如何表示空表1无头结点时;当头指针的值为空时表示空表；2有头结点时;当头结点的指针域为空时表示空表..5.链表的数据元素有两个域;不再是简单数据类型;编程时该如何表示因每个结点至少有两个分量;且数据类型通常不一致;所以要采用结构数据类型..6.sizeofx——计算变量x的长度字节数；mallocm —开辟m字节长度的地址空间;并返回这段空间的首地址；freep ——释放指针p所指变量的存储空间;即彻底删除一个变量..7.链表的运算效率分析：1查找因线性链表只能顺序存取;即在查找时要从头指针找起;查找的时间复杂度为On..2 插入和删除因线性链表不需要移动元素;只要修改指针;一般情况下时间复杂度为O1..但是;如果要在单链表中进行前插或删除操作;因为要从头查找前驱结点;所耗时间复杂度将是On..例：在n个结点的单链表中要删除已知结点*P;需找到它的前驱结点的地址;其时间复杂度为On8. 顺序存储和链式存储的区别和优缺点顺序存储时;逻辑上相邻的数据元素;其物理存放地址也相邻..顺序存储的优点是存储密度大;存储空间利用率高；缺点是插入或删除元素时不方便..链式存储时;相邻数据元素可随意存放;但所占存储空间分两部分;一部分存放结点值;另一部分存放表示结点间关系的指针..链式存储的优点是插入或删除元素时很方便;使用灵活..缺点是存储密度小;存储空间利用率低..◆顺序表适宜于做查找这样的静态操作；◆链表宜于做插入、删除这样的动态操作..◆若线性表的长度变化不大;且其主要操作是查找;则采用顺序表；◆若线性表的长度变化较大;且其主要操作是插入、删除操作;则采用链表..9. 判断：“数组的处理比其它复杂的结构要简单”;对吗答：对的..因为——①数组中各元素具有统一的类型；②数组元素的下标一般具有固定的上界和下界;即数组一旦被定义;它的维数和维界就不再改变..③数组的基本操作比较简单;除了结构的初始化和销毁之外;只有存取元素和修改元素值的操作..10.三元素组表中的每个结点对应于稀疏矩阵的一个非零元素;它包含有三个数据项;分别表示该元素的行下标、列下标和元素值..11.写出右图所示稀疏矩阵的压缩存储形式..解：介绍3种存储形式..法1：用线性表表示：1;2;12 ;1;3;9; 3;1;-3; 3;5;14;4;3;24; 5;2;18 ;6;1;15; 6;4;-7法2：用十字链表表示用途：方便稀疏矩阵的加减运算方法：每个非0元素占用5个域法3：用三元组矩阵表示：稀疏矩阵压缩存储的缺点：将失去随机存取功能代码：1.用数组V来存放26个英文字母组成的线性表a;b;c;…;z;写出在顺序结构上生成和显示该表的C语言程序..char V30;void build //字母线性表的生成;即建表操作{int i;V0='a';for i=1; i<=n-1; i++Vi=Vi-1+1;}void display //字母线性表的显示;即读表操作{int i;for i=0; i<=n-1; i++printf "%c"; vi ;printf "\n " ;}void mainvoid //主函数;字母线性表的生成和输出{n=26; // n是表长;是数据元素的个数;而不是V的实际下标build ;display ;}第三章栈和队列内容提要：◆从数据结构角度来讲;栈和队列也是线性表;其操作是线性表操作的子集;属操作受限的线性表..但从数据类型的角度看;它们是和线性表大不相同的重要抽象数据类型..◆栈的定义及操作..栈是只准在一端进行插入和删除操作的线性表;该端称为栈的顶端..插入元素到栈顶的操作;称为入栈..从栈顶删除最后一个元素的操作;称为出栈..对于向上生成的堆栈:入栈口诀：堆栈指针top “先压后加”: Stop++=an+1出栈口诀：堆栈指针top “先减后弹”: e=S--top◆栈的顺序和链式存储结构;及在这两种结构下实现栈的操作..顺序栈入栈函数PUSHstatus PushElemType e{ iftop>M{上溢}else stop++=e;}顺序栈出栈函数POPstatus Pop{ iftop=L { 下溢}else { e=s--top; returne;}}◆队列的定义及操作;队列的删除在一端队尾;而插入则在队列的另一端队头..因此在两种存储结构中;都需要队头和队尾两个指针..队列：只能在表的一端进行插入运算;在表的另一端进行删除运算的线性表..链队列结点类型定义：typedef Struct QNode{QElemType data; //元素Struct QNode *next; //指向下一结点的指针}Qnode ; * QueuePtr ;链队列类型定义：typedef struct {QueuePtr front ; //队首指针QueuePtr rear ; //队尾指针} LinkQueue;链队示意图：①空链队的特征：front=rear②链队会满吗一般不会;因为删除时有free动作..除非内存不足③入队尾部插入：rear->next=S; rear=S;出队头部删除：front->next=p->next;2.顺序队顺序队类型定义：#define QUEUE-MAXSIZE 100 //最大队列长度typedef struct {QElemType *base; //队列的基址int front; //队首指针int rear; //队尾指针}Sueue建队核心语句：q . base=QElemType *mallocsizeof QElemType* QUEUE_MAXSIZE; //分配空间顺序队示意图：循环队列：队空条件: front = rear 初始化时：front = rear队满条件：front = rear+1 % N N=maxsize队列长度即数据元素个数：L=N＋rear－front% N1）初始化一个空队列Status InitQueue Sueue &q //初始化空循环队列q{q . base=QElemType *mallocsizeofQElemType* QUEUE_MAXSIZE; //分配空间if q.base exitOVERFLOW;//内存分配失败;退出程序q.front =q.rear=0; //置空队列return OK;} //InitQueue;2）入队操作Status EnQueueSueue &q; QElemType e{//向循环队列q 的队尾加入一个元素eif q.rear+1 % QUEUE_MAXSIZE = = q.frontreturn ERROR ; //队满则上溢;无法再入队q.rear = q . rear + 1 % QUEUE_MAXSIZE;q.base q.rear = e; //新元素e入队return OK;}// EnQueue;3）出队操作Status DeQueue Sueue &q; QElemType &e{//若队列不空;删除循环队列q的队头元素;//由e 返回其值;并返回OKif q.front = = q.rear return ERROR;//队列空q.front=q.front+1 % QUEUE_MAXSIZE ;e = q.base q.front ;return OK;}// DeQueue◆链队列空的条件是首尾指针相等;而循环队列满的条件的判定;则有队尾加1等于队头和设标记两种方法..补充重点：1.为什么要设计堆栈它有什么独特用途①调用函数或子程序非它莫属；②递归运算的有力工具；③用于保护现场和恢复现场；④简化了程序设计的问题..2.为什么要设计队列它有什么独特用途①离散事件的模拟模拟事件发生的先后顺序;例如CPU芯片中的指令译码队列；②操作系统中的作业调度一个CPU执行多个作业；③简化程序设计..3.什么叫“假溢出”如何解决答：在顺序队中;当尾指针已经到了数组的上界;不能再有入队操作;但其实数组中还有空位置;这就叫“假溢出”..解决假溢出的途径———采用循环队列..4.在一个循环队列中;若约定队首指针指向队首元素的前一个位置..那么;从循环队列中删除一个元素时;其操作是先移动队首位置;后取出元素..5.线性表、栈、队的异同点：相同点：逻辑结构相同;都是线性的；都可以用顺序存储或链表存储；栈和队列是两种特殊的线性表;即受限的线性表只是对插入、删除运算加以限制..不同点：①运算规则不同：线性表为随机存取；而栈是只允许在一端进行插入和删除运算;因而是后进先出表LIFO；队列是只允许在一端进行插入、另一端进行删除运算;因而是先进先出表FIFO..②用途不同;线性表比较通用；堆栈用于函数调用、递归和简化设计等；队列用于离散事件模拟、OS作业调度和简化设计等..第四章串内容提要：◆串是数据元素为字符的线性表;串的定义及操作..串即字符串;是由零个或多个字符组成的有限序列;是数据元素为单个字符的特殊线性表..串比较：int strcmpchar *s1;char *s2;求串长：int strlenchar *s;串连接：char strcatchar *to;char *from子串T定位：char strchrchar *s;char *c;◆串的存储结构;因串是数据元素为字符的线性表;所以存在“结点大小”的问题..模式匹配算法..串有三种机内表示方法：模式匹配算法：算法目的：确定主串中所含子串第一次出现的位置定位定位问题称为串的模式匹配;典型函数为IndexS;T;posBF算法的实现—即编写IndexS; T; pos函数BF算法设计思想：将主串S的第pos个字符和模式T的第1个字符比较;若相等;继续逐个比较后续字符；若不等;从主串S的下一字符pos+1起;重新与T第一个字符比较..直到主串S的一个连续子串字符序列与模式T相等..返回值为S中与T匹配的子序列第一个字符的序号;即匹配成功..否则;匹配失败;返回值0..Int Index_BPSString S; SString T; int pos{ //返回子串T在主串S中第pos个字符之后的位置..若不存在;则函数值为0.// 其中;T非空;1≤pos≤StrLengthSi=pos; j=1;while i<=S0 && j<=T0 //如果i;j二指针在正常长度范围;{if Si = = Tj {++i; ++j; } //则继续比较后续字符else {i=i-j+2; j=1;} //若不相等;指针后退重新开始匹配}ifj>T0 return i-T0; //T子串指针j正常到尾;说明匹配成功; else return 0; //否则属于i>S0情况;i先到尾就不正常} //Index_BP补充重点：1.空串和空白串有无区别答：有区别..空串Null String是指长度为零的串；而空白串Blank String;是指包含一个或多个空白字符‘’空格键的字符串.2.“空串是任意串的子串；任意串S都是S本身的子串;除S本身外;S的其他子串称为S的真子串..”第六章树和二叉树内容提要：◆树是复杂的非线性数据结构;树;二叉树的递归定义;基本概念;术语..树：由一个或多个n≥0结点组成的有限集合T;有且仅有一个结点称为根root;当n>1时;其余的结点分为mm≥0个互不相交的有限集合T1;T2;…;Tm..每个集合本身又是棵树;被称作这个根的子树..二叉树：是nn≥0个结点的有限集合;由一个根结点以及两棵互不相交的、分别称为左子树和右子树的二叉树组成..术语：P88◆二叉树的性质;存储结构..性质1: 在二叉树的第i层上至多有2i-1个结点i>0..性质2: 深度为k的二叉树至多有2k-1个结点k>0..性质3: 对于任何一棵二叉树;若2度的结点数有n2个;则叶子数n0必定为n2＋1性质4: 具有n个结点的完全二叉树的深度必为性质5: 对完全二叉树;若从上至下、从左至右编号;则编号为i 的结点;其左孩子编号必为2i;其右孩子编号为2i＋1；其双亲的编号必为i/2i＝1 时为根;除外..二叉树的存储结构：一、顺序存储结构按二叉树的结点“自上而下、从左至右”编号;用一组连续的存储单元存储..若是完全/满二叉树则可以做到唯一复原..不是完全二叉树：一律转为完全二叉树方法很简单;将各层空缺处统统补上“虚结点”;其内容为空..缺点：①浪费空间；②插入、删除不便二、链式存储结构用二叉链表即可方便表示..一般从根结点开始存储..优点：①不浪费空间；②插入、删除方便◆二叉树的遍历..指按照某种次序访问二叉树的所有结点;并且每个结点仅访问一次;得到一个线性序列..遍历规则———二叉树由根、左子树、右子树构成;定义为D、L、R若限定先左后右;则有三种实现方案：DLR LDR LRD先序遍历中序遍历后序遍历◆树的存储结构;树、森林的遍历及和二叉树的相互转换..回顾2：二叉树怎样还原为树要点：逆操作;把所有右孩子变为兄弟讨论1：森林如何转为二叉树法一：①各森林先各自转为二叉树；②依次连到前一个二叉树的右子树上..法二：森林直接变兄弟;再转为二叉树讨论2：二叉树如何还原为森林要点：把最右边的子树变为森林;其余右子树变为兄弟树和森林的存储方式：树有三种常用存储方式：①双亲表示法②孩子表示法③孩子—兄弟表示法问：树→二叉树的“连线—抹线—旋转”如何由计算机自动实现答：用“左孩子右兄弟”表示法来存储即可..存储的过程就是树转换为二叉树的过程树、森林的遍历：①先根遍历：访问根结点；依次先根遍历根结点的每棵子树..②后根遍历：依次后根遍历根结点的每棵子树；访问根结点..讨论：树若采用“先转换;后遍历”方式;结果是否一样1. 树的先根遍历与二叉树的先序遍历相同；2. 树的后根遍历相当于二叉树的中序遍历；3. 树没有中序遍历;因为子树无左右之分..①先序遍历若森林为空;返回；访问森林中第一棵树的根结点；先根遍历第一棵树的根结点的子树森林；先根遍历除去第一棵树之后剩余的树构成的森林..②中序遍历若森林为空;返回；中根遍历森林中第一棵树的根结点的子树森林；访问第一棵树的根结点；中根遍历除去第一棵树之后剩余的树构成的森林..◆二叉树的应用：哈夫曼树和哈夫曼编码..Huffman树：最优二叉树带权路径长度最短的树Huffman编码：不等长编码..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构造Huffman树的基本思想：权值大的结点用短路径;权值小的结点用长路径..构造Huffman树的步骤即Huffman算法：1 由给定的n 个权值{ w1; w2; …; wn }构成n棵二叉树的集合F = { T1; T2; …; Tn } 即森林;其中每棵二叉树Ti 中只有一个带权为wi 的根结点;其左右子树均空..2 在F 中选取两棵根结点权值最小的树做为左右子树构造一棵新的二叉树;且让新二叉树根结点的权值等于其左右子树的根结点权值之和..3 在F 中删去这两棵树;同时将新得到的二叉树加入F中..4 重复2 和3 ; 直到F 只含一棵树为止..这棵树便是Huffman树..具体操作步骤：学习重点：本章内容是本课程的重点◆二叉树性质及证明方法;并能把这种方法推广到K叉树..◆二叉树遍历;遍历是基础;由此导出许多实用的算法;如求二叉树的高度、各结点的层次数、度为0、1、2的结点数..◆由二叉树遍历的前序和中序序列或后序和中序序列可以唯一构造一棵二叉树..由前序和后序序列不能唯一确定一棵二叉树..◆完全二叉树的性质..◆树、森林和二叉树间的相互转换..◆哈夫曼树的定义、构造及求哈夫曼编码..补充：1.满二叉树和完全二叉树有什么区别答：满二叉树是叶子一个也不少的树;而完全二叉树虽然前k-1层是满的;但最底层却允许在右边缺少连续若干个结点..满二叉树是完全二叉树的一个特例..2.Huffman树有什么用最小冗余编码、信息高效传输第七章图内容提要：◆图的定义;概念、术语及基本操作..图：记为G＝V; E其中：V 是G 的顶点集合;是有穷非空集；E 是G 的边集合;是有穷集..术语：见课件◆图的存储结构..1.邻接矩阵数组表示法①建立一个顶点表和一个邻接矩阵②设图A = V; E 有n 个顶点;则图的邻接矩阵是一个二维数组A.Edgenn..注：在有向图的邻接矩阵中;第i行含义：以结点vi为尾的弧即出度边；第i列含义：以结点vi为头的弧即入度边..邻接矩阵法优点：容易实现图的操作;如：求某顶点的度、判断顶点之间是否有边弧、找顶点的邻接点等等..邻接矩阵法缺点：n个顶点需要n*n个单元存储边弧;空间效率为On2..2.邻接表链式表示法①对每个顶点vi 建立一个单链表;把与vi有关联的边的信息即度或出度边链接起来;表中每个结点都设为3个域:②每个单链表还应当附设一个头结点设为2个域;存vi信息；③每个单链表的头结点另外用顺序存储结构存储..邻接表的优点：空间效率高；容易寻找顶点的邻接点；邻接表的缺点：判断两顶点间是否有边或弧;需搜索两结点对应的单链表;没有邻接矩阵方便..◆图的遍历..遍历定义：从已给的连通图中某一顶点出发;沿着一些边;访遍图中所有的顶点;且使每个顶点仅被访问一次;就叫做图的遍历;它是图的基本运算..图常用的遍历：一、深度优先搜索；二、广度优先搜索深度优先搜索遍历步骤：①访问起始点v;②若v的第1个邻接点没访问过;深度遍历此邻接点；③若当前邻接点已访问过;再找v的第2个邻接点重新遍历..基本思想：——仿树的先序遍历过程..广度优先搜索遍历步骤：①在访问了起始点v之后;依次访问v的邻接点；②然后再依次顺序访问这些点下一层中未被访问过的邻接点；③直到所有顶点都被访问过为止..◆图的应用最小生成树;最短路经最小生成树MST的性质如下：若U集是V的一个非空子集;若u0; v0是一条最小权值的边;其中u0 U;v0 V-U；则：u0; v0必在最小生成树上..求MST最常用的是以下两种：Kruskal克鲁斯卡尔算法、Prim普里姆算法Kruskal算法特点：将边归并;适于求稀疏网的最小生成树..Prime算法特点: 将顶点归并;与边数无关;适于稠密网..在带权有向图中A点源点到达B点终点的多条路径中;寻找一条各边权值之和最小的路径;即最短路径..两种常见的最短路径问题：一、单源最短路径—用Dijkstra迪杰斯特拉算法二、所有顶点间的最短路径—用Floyd弗洛伊德算法一、单源最短路径Dijkstra算法一顶点到其余各顶点v0→j目的：设一有向图G=V; E;已知各边的权值;以某指定点v0为源点;求从v0到图的其余各点的最短路径..限定各边上的权值大于或等于0..二、所有顶点之间的最短路径可以通过调用n次Dijkstra算法来完成;还有更简单的一个算法：Floyd算法自学..学习重点：图是应用最广泛的一种数据结构;本章也是这门课程的重点..◆基本概念中;连通分量;生成树;邻接点是重点..①连通图：在无向图中; 若从顶点v1到顶点v2有路径; 则称顶点v1与v2是连通的..如果图中任意一对顶点都是连通的; 则称此图是连通图..非连通图的极大连通子图叫做连通分量..②生成树：是一个极小连通子图;它含有图中全部n个顶点;但只有n-1条边..③邻接点：若u; v 是EG 中的一条边;则称u 与v 互为邻接顶点..◆图是复杂的数据结构;也有顺序和链式两种存储结构：数组表示法重点是邻接距阵和邻接表..这两种存储结构对有向图和无向图均适用◆图的遍历是图的各种算法的基础;应熟练掌握图的深度、广度优先遍历..◆连通图的最小生成树不是唯一的;但最小生成树边上的权值之和是唯一的.. 应熟练掌握prim和kruscal算法;特别是手工分步模拟生成树的生成过程..◆从单源点到其他顶点;以及各个顶点间的最短路径问题;掌握熟练手工模拟..补充：1.问：当有向图中仅1个顶点的入度为0;其余顶点的入度均为1;此时是何形状答：是树而且是一棵有向树2.讨论：邻接表与邻接矩阵有什么异同之处1. 联系：邻接表中每个链表对应于邻接矩阵中的一行;链表中结点个数等于一行中非零元素的个数..2. 区别：对于任一确定的无向图;邻接矩阵是唯一的行列号与顶点编号一致;但邻接表不唯一链接次序与顶点编号无关..3. 用途：邻接矩阵多用于稠密图的存储而邻接表多用于稀疏图的存储3.若对连通图进行遍历;得到的是生成树若对非连通图进行遍历;得到的是生成森林..第八章查找内容提要：◆查找表是称为集合的数据结构..是元素间约束力最差的数据结构：元素间的关系是元素仅共在同一个集合中..同一类型的数据元素构成的集合◆查找表的操作：查找;插入;删除..◆静态查找表：顺序表;有序表等..针对静态查找表的查找算法主要有:顺序查找、折半查找、分块查找一、顺序查找线性查找技巧：把待查关键字key存入表头或表尾俗称“哨兵”;这样可以加快执行速度..int Search_Seq SSTable ST ; KeyType key {ST.elem0.key =key;for i=ST.length; ST.elem i .key=key; - - i ;return i;} // Search_Seq。
操作系统概论重点整理2017(2017年张琼声版)
操作系统概论-02323（2017年张琼声版本）第1章操作系统简介1.1什么是操作系统(1)操作系统概念：操作系统是一种复杂的系统软件，是不同程序代码、数据结构、初始化文件的集合，可执行。
操作系统是提供计算机用户与计算机硬件之间的接口，并管理计算机软件和硬件资源，并且通过这个接口使应用程序的开发变得简单、高效。
接口是两个不同部分的交接面。
接口分为硬件接口和软件接口，计算机的所有功能最终都是由硬件的操作来实现的，计算机屏蔽了对硬件操作的细节。
(2)操作系统完成的两个目标：1)与硬件相互作用，为包含在所有硬件平台上的所有底层可编程部件提供服务；2)为运行在计算机系统上的应用程序（即用户程序）提供执行环境。
现代计算机特点是支持多任务，一方面保证用户程序的顺利执行，另一方面使计算机系统资源得到高效的利用，保证计算机系统的高性能。
(3)操作系统的功能：处理机管理、内存管理、设备管理、文件管理。
1.2操作系统的发展1)无操作系统2)单道批处理系统3)多道程序系统（多道批处理系统、分时系统）4)微机操作系统5)实时操作系统6)嵌入式操作系统7)物联网操作系统1.2.1无操作系统阶段：电子管，无存储设备，第一台：1946年宾夕法尼亚大学的「埃尼阿克」单道批处理系统：晶体管，磁性存储设备，内存中有一道批处理作业，计算机资源被用户作业独占。
吞吐量是指单位时间内计算机系统处理的作业量1.2.2单道批处理系统特点：自动性、顺序性、单道性。
优点：减少了等待人工操作的时间缺点：CPU资源不能得到有效的利用。
1.2.3多道程序系统多道程序系统：集成电路芯片，出现了分时操作系统（多个终端）。
特点：多道性、无序性、调度性、复杂性。
优点：能够使CPU和内存IO资源得到充分利用，提高系统的吞吐量。
缺点：系统平均周转时间长，缺乏交互能力。
1.2.4微机操作系统：第一台Intel公司顾问GaryKildall 编写的CP/M系统，是一台磁盘操作系统，用于Intel8080.1.2.5操作系统特点(1)分时系统：特点：多路性、及时性、交互性、独立性。
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。
数据结构基本概念归纳汇总
数据结构基本概念归纳汇总数据结构是计算机科学中的一个重要概念，用于组织和存储数据以及执行操作。
它是计算机算法的基础，不同的数据结构适用于不同类型的问题和要求。
下面我将对数据结构的基本概念进行归纳汇总。
1.数据结构的定义：数据结构是指一组数据元素及相应数据元素之间的关系，在计算机科学中通常指计算机内存中存储数据的方式。
2.基本的数据结构类型：常见的数据结构类型包括数组、链表、栈、队列、树和图等。
3.数组：数组是一种有序的数据元素集合，通过索引访问。
它的特点是随机访问速度快，但插入和删除操作较慢。
4.链表：链表是一种逻辑上相连、物理上可以不连续的数据结构。
它的特点是插入和删除操作快，但随机访问较慢。
5.栈：栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，即最后放入的元素最先被访问。
它的特点是插入和删除操作都在栈顶进行。
6.队列：队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，即最早放入的元素最先被访问。
它的特点是插入操作在队尾进行，删除操作在队首进行。
7.树：树是一种节点之间具有分支关系的数据结构。
它的特点是层级关系明确，可以用于表示具有树状结构的数据。
8.图：图是由一组顶点和一组边组成的数据结构。
它的特点是节点之间可以存在多条边，适用于表示复杂的关系。
9.查找算法：查找算法用于在数据结构中找到指定的元素。
常见的查找算法包括线性查找、二分查找、哈希查找等。
10.排序算法：排序算法用于将数据结构中的元素按照一定的规则重新排列。
常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、快速排序等。
11.动态数据结构：动态数据结构是指可以根据需要改变结构的数据结构，如动态数组和链表。
12.静态数据结构：静态数据结构是指在创建后大小或结构不能发生改变的数据结构，如静态数组和静态链表。
13.抽象数据类型（ADT）：ADT是一种数学模型，定义了数据对象的行为，而不考虑具体的实现方式。
常见的ADT包括线性表、队列、栈等。
14. 算法复杂度：算法复杂度用于衡量算法执行所需的资源，包括时间复杂度和空间复杂度。
夯实四大基础的具体内容
四大基础是指计算机科学领域中的四个核心概念，包括数据结构、算法、操作系统和计算机网络。
下面是每个基础概念的具体内容：
1. 数据结构：
- 数据结构是组织和存储数据的方式，它涉及到数据元素之间的关系、数据的组织方式以及对数据的操作。
常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图等。
选择合适的数据结构可以提高数据操作的效率和性能。
2. 算法：
- 算法是解决问题的一系列步骤或指令，它描述了在给定输入下如何获得所需输出。
算法可以用于排序、搜索、图形处理、数学运算等各种计算任务。
设计高效的算法可以使程序更快速、更节省资源。
3. 操作系统：
- 操作系统是计算机系统中最基本的软件之一，它管理和控制计算机硬件和软件资源，提供用户和计算机之间的接口。
操作系统负责处理进程管理、内存管理、文件系统、设备驱动程序、用户界面等重要任务。
4. 计算机网络：
- 计算机网络是连接多台计算机的通信系统，它使得计算机之间可以相互通信和交换数据。
计算机网络涉及到网络
拓扑结构、协议、传输介质、路由选择等内容。
它是实现互联网和各种网络应用的基础。
理解和掌握这些基础概念对于计算机科学和软件开发至关重要。
它们相互关联，相互支持，构成了计算机科学领域的核心知识体系，并在计算机系统和软件开发的各个方面发挥着重要作用。
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数据结构：一、重点知识点1.了解算法的时间复杂度的概念，会求一个算法的时间复杂度；2.了解线性表的概念，掌握线性表的顺序表示与链式表示；3.掌握链表的增、删、查、改等基本操作；4.理解栈和队列的基本概念；5.掌握循环队列的判空等基本操作；6.掌握栈在括号匹配和递归中的应用；7.了解数组的概念；8.理解矩阵的压缩存储；9.了解树和二叉树的基本概念；10.掌握二叉树的遍历、线索二叉树等相关算法；11.掌握二叉排序树、平衡二叉树以及Huffman树；12.了解图的基本概念；13.理解图的的邻接矩阵法存储与邻接表法存储的类型定义；14.掌握图的遍历算法；15.掌握图的最小生成树算法、最短路径以及拓扑排序应用及算法；16.了解查找的基本概念；17.理解顺序查找方法与折半查找方法；18.理解B树的概念与基本操作；19.掌握散列表的概念、构造以及处理冲突的方法；20.了解排序的基本概念；21.掌握几种排序算法；22.理解几种排序算法性能优劣的比较；二、重要概念一、概述1.数据：信息的载体，是描述客观事物属性的数、字符以及所有能输入到计算机中并被计算机程序识别和处理的符号的集合。
2.数据元素：数据的基本单位，在计算机程序中通常作为一个整体进行考虑和处理。
3.数据项：构成数据元素的不可分割的最小单位。
4.数据对象：性质相同的数据元素的集合，是数据的一个子集。
5.数据类型：一个值的集合和定义在此集合上一组操作的总称。
、6.时间复杂度：算法中所有语句在算法中重复执行的次数。
二、线性表1.线性表：具有相同数据类型的n个数据元素的有限序列。
2.顺序表：用一组地址连续的存储单元，依次存储线性表中的数据元素，从而使得逻辑上相邻的两个元素在物理位置上也相邻。
3.单链表：通过一组任意的存储单元来存储线性表中的数据元素。
三、栈和队列1.栈：只允许在一端进行插入或删除操作的线性表。
2.顺序栈：利用一组地址连续的存储单元存放自栈底到栈顶的数据元素，同时附设一个指针指示当前栈顶的位置。
3.共享栈：利用栈底位置相对不变的特性，可以让两个顺序栈共享一个一维数据空间，将两个栈的栈底分别设置在共享空间的两端，两个栈顶向共享空间的中间延伸。
4.队列：只允许在表的一端进行插入，而在表的另一端进行删除，这种操作受限的线性表。
5.循环队列：将顺序队列假想为一个环状的空间，即把存储队列元素的表从逻辑上看成一个环。
6.数组:是由n(n>1)个相同类型的数据元素构成的有限序列。
7.压缩存储：为多个值相同的元素只分配一个存储空间，对零元素不分配存储空间。
8.特殊矩阵：具有许多相同矩阵元素或零元素，并且这些相同矩阵元素或零元素的分布有一定规律性的矩阵。
9.稀疏矩阵：矩阵元素个数s相对于矩阵中非零元素个数t来说非常多，即s>>t 的矩阵。
四、树和二叉树(4)树：N个结点的有限集合.(5)度：树中一个结点的子节点个数。
(6)叶子结点：度为0的结点。
(7)祖先结点：根A到结点k的唯一路径上的任意结点，称为k的祖先结点。
(8)二叉树：是n个结点的有限集合：(1)或者为空二叉树，即n=0;(2)或者由一个根结点和两个互不相交的被称为根的左子树和右子树组成。
左右子树又分别为一棵二叉树。
(9)满二叉树:一棵高度为h,并且含有2h-1个结点的二叉树。
(10)完全二叉树：设一个高度为h,有n个结点的二叉树，当且仅当其每一个结点都与高度为h的满二叉树中编号为1-n的结点一一对应时。
(11)二叉排序树：一棵二叉树或者为空二叉树，或者是具有如下性质的二叉树：左子树上所有结点的关键字均小于根结点的关键字；右子树上的所有结点的关键字均大于根结点的关键字。
左右子树又各是一棵二叉排序树。
(12)平衡二叉树：树上任一节点的左子树和右子树的深度之差不超过1。
(13)哈夫曼树：又称最优二叉树，在含有N个带权叶子结点的二叉树中，其中带权路径长度最小的二叉树。
(14)前缀编码：没有一个编码是另一个编码的前缀。
(15)树的带权路径长度：从根节点到任意结点的路径长度与该结点上权值的乘积。
(16)树的路径长度：从根节点到每一个结点路径长度之和。
五、图1.完全图：在无向图中，如果任意两个顶点之间都存在边，则称该图为无向完全图。
(有向/无向)2.连通分量：无向图中的极大联通子图。
3.强连通图：在有向图中，若从顶点v到顶点w和从顶点w到顶点v之间都有路径，则称这两个顶点是强连通的。
若图中任何顶点都是强连通的，这称此图为强连通图。
（强连通分量类推之）4.邻接矩阵：所谓邻接矩阵，就是用一个一维数组存储图中顶点信息，用一个二维数组存储图中边的信息，存储顶点之间邻接关系的二维数组成为邻接矩阵。
5.邻接表：适应于稀疏矩阵，可以画图描述。
6.生成树：包含图中全部顶点的一个极小连通子图。
7.简单路径：在路径序列中，顶点不重复出现的路径称为简单路径。
8.简单回路：除第一个顶点和最后一个顶点之外，其余顶点不重复出现的回路。
9.有向树：有一个顶点的入度为0，其余顶点的入度均为1的有向图。
10.最小生成树：对于一个带权连通无向图G=(V,E),生成树不同，每棵树的权也可能不同。
设R为G的所有生成树的集合，若T为R中边的权值之和最小的那棵生成树，则T称为G的最小生成树。
11.Prim算法描述12.Kruskal算法描述13.最短路径：在带权图中，把从一个顶点V到图中其余人一个顶点Vi的一条路径（可能不止一条）上所有能路过边的权值之和定义为带权路径长度，把带权路径长度最短的那条成为最短路径长度。
14.Dijkstra算法求单源最短路径算法描述15.Floyd算法求个顶点间最短路径算法描述16.有向无环图：一个有向图中不存在环。
17.拓扑排序：在图论中，由一个有向无环图的顶点组成的序列，当且仅当满足下列条件时，称为该图的一个拓扑排序。
(1)每个顶点出现且只出现一次。
(2)若顶点A在序列中排在顶点B的前面，则在图中不存在从顶点B到A的路径。
18.关键路径：从源点到汇点的所有路径中，具有最大路径长度的路径称为关键路径。
六、查找1.查找：在数据集合中寻找满足某种条件的数据元素的过程。
2.查找表：由同一类型的数据元素组成，用于查找的数据集合。
3.平均查找长度：在查找过程中，进行关键字的比较次数的平均值。
4.折半查找：适用于有序的顺序表，首先将给定值key与表中中间位置元素的关键字比较，若相等，则查找成功，返回该元素的存储位置，若不等，则所需查找的元素只能在中间元素以外的前半部分或后半部分中。
缩小范围，继续查找。
5.B树：即多路平衡查找树，B树中所有结点的孩子结点数的最大值称为B树的阶。
6.散列函数：一个把查找表中的关键字映射成该关键字对应的地址的函数。
7.散列表：根据关键字而直接进行访问的数据结构，建立了关键字和存储地址之间的一种直接映射关系。
8.装填因子：定义一个散列表的装满程度。
七、排序1.算法的稳定性：如果待排序表中有两个元素R1，R2,其对应的关键字为key1=key2，且在排序前R1在R2前面，如果使用某一排序算法排序后，R1仍然在R2的前面，则称这个排序算法是稳定的。
2.希尔排序：先将待排序表分割成若干个形如L[i,i+d,i+2d，,,i+kd]的子表，分别进行直接插入排序，当整个表中元素已呈“基本有序”时，再对全体记录进行一次直接插入排序。
3.快速排序：基于分治的思想，假设划分算法已知，先对表进行划分，而后对两个表调用同样的排序操作。
4.选择排序：每一趟在后面n-i+1个待排序元素中选取关键字最小的元素，作为有序子序列的第i个元素，知道第n-1趟做完，待排序列只剩1个，就不用再选了。
5.堆排序：在排序过程中，将L[1...N]看成是一棵完全二叉树的顺序存储结构，利用完全二叉树中双亲结点和孩子结点之间的内在关系，在当前无序区中选择关键字最大的元素。
6.归并排序：将两个或两个以上的有序表组合成一个新的有序表。
基数排序：采用多关键字排序思想，借助“分配”和“收集”两种操作对单逻操作系统一、重点知识点1.了解几种不同的操作系统的基本概念(批处理、分时、实时)；2.了解中断、异常以及系统调用等基本概念；3.了解操作系统的目标与功能；4.了解进程与线程的概念；5.理解进程与线程的比较；6.掌握进程调度的几种算法；7.理解进程的状态与转换；8.掌握死锁的概念、处理死锁的策略、死锁的预防、死锁的避免与死锁的检测和解除；9.理解覆盖与交换的区别与联系；10.理解页式存储管理方式、段式存储管理方式以及段页式存储管理方式；11.理解请求分页管理方式；12.理解虚拟存储器的基本概念；13.掌握几种常见的页面置换算法；14.理解抖动、工作集的概念；15.理解文件、目录、目录结构等的概念；16.理解文件的逻辑结构、目录结构；17.理解文件系统的层次结构；18.掌握磁盘调度算法；19.理解磁盘的结构与管理；20.了解I/0控制方式；21.理解高速缓存与缓冲区的概念；22.理解I/O调度的概念；23.掌握SPOOLing技术的概念以及相关原理；二、名词解析一、操作系统及其相关概念1.操作系统（OS）：控制和管理整个计算机系统的硬件和软件资源，并合理地组织调度计算机的工作和资源的分配，以提供给用户和其它软件方便的接口和环境的程序集合。
2.分时操作系统：多个用户通过终端同时共享一台主机，这些终端连接在主机上，用户可以同时与主机进行交互操作而互不干扰。
3.并发：两个或多个事件在同一时间间隔内发生。
4.虚拟：把一个物理上的实体变为若干个逻辑上的对应物。
5.中断：也称为外中断，来自CPU执行指令以外的事件的发生，如设备发出的I/O 中断，表示设备输入/输出处理已经完成，希望处理机能够向设备发下一个输入/输出请求，同时让完成输入/输出后的程序继续运行。
6.异常：也称为内中断，指源自CPU执行指令内部的事件，如程序的非法操作码，地址越界，算术溢出，虚存系统的却也以及专门的陷入指令等引起的事件。
7.系统调用：用户在程序中调用操作系统所提供的一些子功能，系统调用可以被看做是特殊的公共子程序。
8.特权指令：指有特殊权限的指令，这类指令只能用于操作系统或其它系统软件，不直接提供给用户使用，只能运行在核心态下。
9.访管指令：一条可以在用户态下执行的指令。
10.访管中断：在用户程序中，因要求操作系统提供服务而有意识的使用访管指令，从而产生一个中断时间，将操作系统转换为核心态的中断。
二、进程管理六、进程：进程实体的运行过程，是系统进行资源分配和调度的独立单位。
七、进程控制块：进程存在的唯一标志，将程序变成可并发执行的进程。
八、调度：实现进程的并发执行。
九、线程：线程是程序中一个单一的顺序控制流程。
进程内一个相对独立的、可调度的执行单元，是系统独立调度和分派CPU的基本单位，运行中的程序的调度单位。