数据结构考研知识点总结
数据结构考研笔记整理(全)
数据结构考研笔记整理(全)数据结构考研笔记整理数据结构是计算机科学中非常重要的一门课程，对于计算机专业的学生来说，考研复习过程中对数据结构的准备非常关键。
因此，我们需要系统地整理数据结构的相关知识点，以便更好地理解和掌握。
一、线性表线性表是数据结构中最基本的一种数据结构，它是一种有序的数据元素的集合。
常见的线性表有顺序表和链表。
1. 顺序表顺序表是将数据元素存放在一块连续的存储空间中，通过元素的下标来访问。
具有随机访问的特点，但插入和删除操作比较麻烦。
适用于查找操作频繁的场景。
2. 链表链表是将数据元素存放在任意的存储空间中，通过指针来连接各个元素。
具有插入和删除操作方便的特点，但不支持随机访问。
适用于插入和删除操作频繁的场景。
二、栈和队列栈和队列是特殊的线性表，它们都具有先进先出的特点。
1. 栈栈是一种特殊的线性表，只能在表的一端进行插入和删除操作，即“先进后出”。
常见的应用有函数调用的过程中的参数传递、表达式求值等。
2. 队列队列也是一种特殊的线性表，只能在表的一端进行插入操作，而在另一端进行删除操作，即“先进先出”。
常见的应用有任务调度、缓冲区管理等。
三、树树是一种非常重要的非线性数据结构，它由节点和边组成。
树具有层次结构，常见的树结构有二叉树、二叉搜索树和平衡二叉树等。
1. 二叉树二叉树是每个节点最多有两个子树的树结构，包括左子树和右子树。
二叉树的遍历方式有前序遍历、中序遍历和后序遍历。
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都小于根节点，右子树中的所有节点都大于根节点。
具有快速查找和插入的特点。
3. 平衡二叉树平衡二叉树是一种特殊的二叉搜索树，它的左右子树的高度差不超过1。
通过旋转操作可以保持树的平衡性。
四、图图是一种非常复杂的非线性数据结构，它由顶点和边组成。
图可以分为有向图和无向图，常见的图算法有深度优先搜索和广度优先搜索。
1. 深度优先搜索深度优先搜索是一种用于遍历或搜索图和树的算法，它从一个节点开始，尽可能深地访问每个节点的所有子节点，直到没有子节点为止。
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。
考研《数据结构》复习知识点归纳
《数据结构》复习重点知识点归纳一．数据结构的章节结构及重点构成数据结构学科的章节划分基本上为：概论，线性表，栈和队列，串，多维数组和广义表，树和二叉树，图，查找，内排，外排，文件，动态存储分配。
对于绝大多数的学校而言，“外排，文件，动态存储分配”三章基本上是不考的，在大多数高校的计算机本科教学过程中，这三章也是基本上不作讲授的。
所以，大家在这三章上可以不必花费过多的精力，只要知道基本的概念即可。
但是，对于报考名校特别是该校又有在试卷中对这三章进行过考核的历史，那么这部分朋友就要留意这三章了。
按照以上我们给出的章节以及对后三章的介绍，数据结构的章节比重大致为：·概论：内容很少，概念简单，分数大多只有几分，有的学校甚至不考。
·线性表：基础章节，必考内容之一。
考题多数为基本概念题，名校考题中，鲜有大型算法设计题，如果有，也是与其它章节内容相结合。
·栈和队列：基础章节，容易出基本概念题，必考内容之一。
而栈常与其它章节配合考查，也常与递归等概念相联系进行考查。
·串：基础章节，概念较为简单。
专门针对于此章的大型算法设计题很少，较常见的是根据KMP进行算法分析。
·多维数组及广义表：基础章节，基于数组的算法题也是常见的，分数比例波动较大，是出题的“可选单元”或“侯补单元”。
一般如果要出题，多数不会作为大题出。
数组常与“查找，排序”等章节结合来作为大题考查。
·树和二叉树：重点难点章节，各校必考章节。
各校在此章出题的不同之处在于，是否在本章中出一到两道大的算法设计题。
通过对多所学校的试卷分析，绝大多数学校在本章都曾有过出大型算法设计题的历史。
·图：重点难点章节，名校尤爱考。
如果作为重点来考，则多出现于分析与设计题型当中，可与树一章共同构成算法设计大题的题型设计。
·查找：重点难点章节，概念较多，联系较为紧密，容易混淆。
出题时可以作为分析型题目给出，在基本概念型题目中也较为常见。
数据结构考研复习要点
考研题型包括：简答题；方法选择（分析）；构造题；算法题。
第一章绪论1. 数据结构的基本概念：数据、数据元素、数据对象、数据结构2. 抽象数据类型：数据对象、逻辑关系、一组操作。
ADT的特点：数据抽象、信息隐蔽3. 数据结构三要素：数据元素间的逻辑关系、物理存储和一组操作。
元素间的逻辑关系：集合、线性、树、图元素在计算机内存中的存储结构：顺序、非顺序4. 算法的定义：规则的有限集合，为了解决某个特定问题而规定的一系列基本操作。
算法特性：有限性、确定性、可行性、输入、输出算法设计目标：正确性、可读性、鲁棒性、高效率低存储5. 算法性能评价：时间和空间算法时间复杂度：T(n)=O(f(n))。
它表示随问题规模n的增大，算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同，称作算法的渐近时间复杂度，简称为时间复杂度。
其中f(n)是问题规模n的某个函数。
求解算法的时间复杂度的具体步骤是：⑴找出算法中的基本语句；⑵计算基本语句的执行次数的数量级；保留基本语句执行次数的函数中的最高次幂，忽略所有低次幂和最高次幂的系数。
⑶用大Ο记号表示算法的时间性能。
将基本语句执行次数的数量级放入大Ο记号中。
O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n^2) < O(n^3) < { O(2^n) < O(n!) < O(n^n) }【例】分析下面各算法的时间复杂度算法1：int fact(int n){ if (n<=1) return 1;return n*fact(n-1);}算法2：i=l;while (i<n){for(j=l;j<=n;j++)x=x+l;i=i*2;}算法3：for(i=l;i<=n;i++){ j=l;while (j<=i){x+=l; j++;}}算法:4void sort(int b[]，int n){ int i, j, k;for (i=0; i<n-1; i++){ k = i;for (j=i+1; j<n; j++)if (b[k] > b[j]) k = j;x = b[i]; b[i] = b[k]; b[k] = x;}}算法5void add(int n){ int i = 0, s = 0;while (s<n){ i++;s = s + i;}}设while循环语句执行次数为T(n),则算法6void hanoi(int n, char a, char b, char c){ if (n==1) printf("move %d disk from %c to %c \n", n, a, c);else{ hanoi(n-1, a, c, b);printf("move %d disk from %c to %c \n", n, a, c);hanoi(n-1, b, a, c);}}算法7：void PreOrder(BiTree T){ if (T){ v isit(T->daata)PreOrder(T->lchild);PreOrder(T->rchild);}}算法空间复杂度：空间复杂度(Space Complexity)是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度。
数据结构考研知识点总结
数据结构考研知识点总结数据结构是计算机科学中一门重要的课程，其是计算机科学的核心基础之一、在考研中，数据结构也是一个必考的科目，对于应试者来说，掌握数据结构的知识点是非常重要的。
下面是对数据结构考研知识点的总结。
1.数据结构的基本概念和分类。
数据结构是指一组数据的存储方式和相应的操作方法。
常见的数据结构包括线性结构、树形结构、图结构等。
线性结构包括数组、链表、栈、队列等；树形结构包括二叉树、堆、哈希树等；图结构包括有向图、无向图等。
2.线性结构。
线性结构是数据元素之间存在一对一的关系的数据结构。
常用的线性结构有数组、链表、栈和队列。
-数组是一种连续存储的线性结构，可以通过下标直接访问元素。
-链表是一种离散存储的线性结构，有单向链表、双向链表和循环链表等。
-栈是一种特殊的线性结构，只能在一端进行插入和删除操作，遵循后进先出（LIFO）的原则。
-队列也是一种特殊的线性结构，只能在一端进行插入操作，另一端进行删除操作，遵循先进先出（FIFO）的原则。
3.树形结构。
树形结构是一种非线性的数据结构，具有层次关系的集合。
常用的树形结构包括二叉树、AVL树、B树和哈夫曼树等。
-二叉树是一种每个节点最多有两个子节点的树形结构，包括满二叉树、完全二叉树和二叉树等。
-AVL树是一种自平衡的二叉树，通过维护平衡因子来保证树的平衡。
-B树是一种多路平衡查找树，用于大规模数据存储和文件系统等。
-哈夫曼树是一种用于数据压缩的最优二叉树。
4.图结构。
图结构是由顶点和边组成的一种数据结构。
常用的图结构包括有向图、无向图、带权图和图的遍历等。
-有向图是边有方向的图结构，边具有指向关系。
-无向图是边无方向的图结构，边没有指向关系。
-带权图是边具有权值的图结构。
-图的遍历有深度优先（DFS）和广度优先（BFS）两种常见方法。
5.排序算法。
排序算法是数据结构中重要的应用之一、常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序和堆排序等。
考研数据结构知识点解析
考研数据结构知识点解析数据结构是计算机科学中重要的基础学科，对于考研学生来说，掌握数据结构的知识点是必不可少的。
在这篇文章中，我们将对考研数据结构的知识点进行详细的解析，帮助考生系统地理解和掌握这一重要科目。
一、线性结构线性结构是数据结构中最基本的一种结构，它包括线性表、栈和队列。
线性表可以理解为有限数据元素的集合，元素之间存在顺序关系。
栈是一种特殊的线性表，它只能在表的一端进行插入和删除操作；队列也是一种特殊的线性表，它只能在表的一端进行插入操作，在另一端进行删除操作。
二、树形结构树形结构是指具有层次关系的数据结构，它包括二叉树和二叉搜索树。
二叉树是一种特殊的树形结构，它的每个节点最多只有两个子节点。
二叉搜索树是在二叉树的基础上进行了优化，它的左子树的节点值都小于根节点的值，右子树的节点值都大于根节点的值。
三、图形结构图形结构是具有多对多关系的数据结构，它包括有向图和无向图。
有向图中，节点之间的连接是单向的，而无向图中，节点之间的连接是双向的。
图形结构可以用邻接矩阵或邻接表来表示，邻接矩阵适用于稠密图，邻接表适用于稀疏图。
四、排序算法排序算法是数据结构中非常重要的一个内容，它包括插入排序、冒泡排序、选择排序、快速排序、归并排序等多种算法。
插入排序通过构建有序序列逐步扩大进行排序，冒泡排序通过比较相邻元素进行交换进行排序，选择排序通过选择最小的元素进行排序，快速排序通过选取一个基准元素将序列分成两部分进行排序，归并排序通过将序列拆分成较小的序列进行排序最后再合并。
五、查找算法查找算法是在数据结构中用于查找指定元素的算法，它包括顺序查找、二分查找、哈希查找等多种算法。
顺序查找是从序列的第一个元素开始逐个比较进行查找，二分查找是在有序序列中进行查找，通过比较中间元素将序列分为两部分进行查找，哈希查找通过哈希表的键值对进行查找。
六、图的遍历图的遍历是指按照某种规则依次访问图中的所有节点，它包括深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。
数据结构必考知识点总结
数据结构必考知识点总结在准备考试时，了解数据结构的基本概念和相关算法是非常重要的。
以下是一些数据结构的必考知识点总结：1. 基本概念数据结构的基本概念是非常重要的，包括数据、数据元素、数据项、数据对象、数据类型、抽象数据类型等的概念。
了解这些概念有助于更好地理解数据结构的本质和作用。
2. 线性表线性表是数据结构中最基本的一种，它包括顺序表和链表两种实现方式。
顺序表是将数据元素存放在一块连续的存储空间内，而链表是将数据元素存放在若干个节点中，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。
了解线性表的概念和基本操作是非常重要的。
3. 栈和队列栈和队列是两种特殊的线性表，它们分别具有后进先出和先进先出的特性。
栈和队列的实现方式有多种，包括数组和链表。
掌握栈和队列的基本操作和应用是数据结构的基本内容之一。
4. 树结构树是一种非线性的数据结构，它包括二叉树、多路树、二叉搜索树等多种形式。
了解树的基本定义和遍历算法是必考的知识点。
5. 图结构图是一种非线性的数据结构，它包括有向图和无向图两种形式。
了解图的基本概念和相关算法是非常重要的，包括图的存储方式、遍历算法、最短路径算法等。
6. 排序算法排序是一个非常重要的算法问题，掌握各种排序算法的原理和实现方式是必不可少的。
常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。
7. 查找算法查找是另一个重要的算法问题，包括顺序查找、二分查找、哈希查找、树查找等。
了解各种查找算法的原理和实现方式是必考的知识点之一。
8. 算法复杂度分析算法的时间复杂度和空间复杂度是评价算法性能的重要指标，掌握复杂度分析的方法和技巧是非常重要的。
9. 抽象数据类型ADT是数据结构的一种概念模型，它包括数据的定义和基本操作的描述。
了解ADT的概念和实现方式是非常重要的。
10. 动态存储管理动态存储管理是数据结构中一个重要的问题，包括内存分配、内存释放、内存回收等。
了解动态存储管理的基本原理和实现方式是必考的知识点之一。
数据结构考研笔记整理(全)
数据结构考研笔记整理（全）一、第二章线性表●考纲内容●一、线性表的基本概念●线性表是具有相同数据结构类型的n个数据元素的有限序列；线性表为逻辑结构，实现线性表的存储结构为顺序表或者链表●二、线性表的实现●1、顺序表●定义(静态分配)●#define MaxSize 50 \\ typedef struct{ \\ ElemType data[MaxSize];\\ intlength;\\ }SqList;●定义(动态分配)●#define MaxSize 50\\ typedef strcut{\\ EleType *data; //指示动态非配数组的指针\\ int MaxSize,length;\\ }SqList;●c的动态分配语句为L.data=(ElemType*)malloc(sizeof(ElemType)*InitSize);●c++动态分配语句为L.data=new ElemType[InitSize];●插入操作●删除操作●按值寻找●2、链表●单链表●单链表的定义●●头插法建立单链表●●尾插法建立单链表●●按序号查找getElem(LinkList L,int i)和按值查找locateElem(LinkListL,ElemType e)●插入结点（后插）●p=getElem(L,i-1); //查找插入位置的前驱结点\\ s.next=p.next;\\p.next=s;●将前插操作转化为后插操作,即先将s插入的p的后面然后调换s和p的数据域●s.next=p.next;\\ p.next=s.next;\\ temp=p.data;\\ p.data=s.data;\\s.data=temp;●删除结点●p.getElem(L,i-1);\\ q=p.next;\\ p.next=q.next;\\ free(q);●双链表（结点中有prior指针和next指针）●循环链表●静态链表●借助数组来描述线性表的链式存储结构，结点中的指针域next为下一个元素的数组下标●三、线性表的应用●使用的时候如何选择链表还是顺序表？●表长难以估计，经常需要增加、删除操作——链表;表长可以估计，查询比较多——顺序表●链表的头插法，尾插法，逆置法，归并法，双指针法；顺序表结合排序算法和查找算法的应用●小知识点（选择题）二、第三章栈，队列和数组●考纲内容●一、栈和队列的基本概念●栈：后进先出，LIFO，逻辑结构上是一种操作受限的线性表●队列：先进先出，FIFO，逻辑结构上也是一种操作受限的线性表●二、栈和队列的顺序存储结构●栈的顺序存储●●队列的顺序存储●进队：队不满时，送值到队尾元素，再将队尾指针加一●出队：队不空时，取队头元素值，再将队头指针加一●判断队空：Q.front==Q.rear==0;●循环队列（牺牲一个单元来区分队空和队满，尾指针指向队尾元素的后一个位置，也就是即将要插入的位置）●初始：Q.front==Q.rear●队满：(Q.rear+1)%MaxSize=Q.front●出队，队首指针进1:Q.front=(Q.front+1)%MaxSize●入队，队尾指针进1:Q.rear=(Q.rear+1)%MaxSize●队列长度：(Q.rear+MaxSize-Q.front)%MaxSize●三、栈和队列的链式存储结构●栈的链式存储●●队列的链式存储●实际是上一个同时带有头指针和尾指针的单链表，尾指针指向单链表的最后一个结点，与顺序存储不同,通常带有头结点●四、多维数组的存储●行优先：00，01，02，10，11，12●列优先：00，10，01，11，02，12●五、特殊矩阵的压缩存储●对称矩阵●三角矩阵●三对角矩阵（带状矩阵）●稀疏矩阵●将非零元素及其相应的行和列构成一个三元组存储●十字链表法●六、栈、队列、数组的应用●栈在括号匹配中的应用●栈在递归中的应用●函数在递归调用过程中的特点：最后被调用的函数最先执行结束●队列在层次遍历中的应用●二叉树的层次遍历●1跟结点入队●2若队空，则结束遍历，否则重复3操作●3队列中的第一个结点出队并访问，若有左孩子，则左孩子入队；若有右孩子，则右孩子入队●重点为栈的(出入栈过程、出栈序列的合法性)和队列的操作及其特征●小知识点(选择题)●n个不同元素进栈，出栈元素不同排列的个数为{2n\choose n }/(n+1)●共享栈是指让两个顺序栈共享一个存储空间，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，可以更有效的利用存储空间，同时对存储效率没有什么影响●双端队列是指允许两端都可以进行入队和出队操作的队列●输出受限的双端队列：允许两端插入，只允许一端删除●输入受限的双端队列：允许两端删除，只允许一端插入三、第四章串●考纲内容●字符串模式匹配●暴力算法●注意指针回退时的操作是i=i-j+2;j=j+1;●kmp算法●手工求next数组时，next[j]=s的最长相等前后缀长度+1，其中s为1到j-1个字符组成的串●在实际kmp算法中，为了使公式更简洁、计算简单，如果串的位序是从1开始的，则next数组需要整体加一；如果串的位序是从0开始的，则next数组不需要加一●根据next数组求解nextval数组：如果p[j]==p[next[j]]，则nextval[j]=nextval[next[j]]，否则nextval[j]=next[j];●小知识点●串和线性表的区别：1线性表的数据元素可以不同，但串的数据元素一般是字符；2串的操作对象通常是子串而不是某一个字符四、第五章树与二叉树●考纲内容●一、树的基本概念●定义●树是一种递归的数据结构，是一种逻辑结构●树的性质●结点数为n，则边的数量为n-1●树中的结点数等于所有结点的度数之和加1（一个结点的孩子个数称为该结点的度，树中结点的最大度数称为树的度，每一条边表示一个结点，对应一个度，只有根结点上面无边，故结点树=度数之和+1）●度为m的树中第i层至多有m^{i-1}个结点（i\geq1）（m叉树的第i层最多有m^{i-1}个结点）●高度为h的m叉树至多有(m^h-1)/(m-1)个结点（假设每一个结点都有m个孩子，则由等比数列的求和公式可以推导出该式子）●具有n个结点的m叉树的最小高度是\lceil log_m(n(m-1)+1)\rceil（由高度为h的m叉树的最大结点树公式有，n满足式子(m^{h-1}-1)/(m-1) \leq n\leq (m^h-1)/(m-1)）●高度为h的m叉树至少有h个结点；高为h，度为m的树至少有h+m-1个结点（m叉树并不等于度为m的树，m叉树可以为空树，要求所有结点的度小于等于m，而度为m的树一定有一个结点的度数为m）●二、二叉树●二叉树的定义及其主要特征●定义●特点●每个结点至多只有两颗子树●二叉树是有序树，其子树有左右之分，次序不能颠倒，否则将成为另一颗二叉树，即使树中结点只有一颗子树，也要区分他是左子树还是右子树●特殊的二叉树●满二叉树：高度为h，结点数为2^h-1，所有叶子结点都集中在二叉树的最下面一层，除叶子结点外的所有结点度数都为2，从根结点为1开始编号，对于编号为i的结点，其父结点为\lfloor i/2 \rfloor，左孩子(若有)编号为2i，右孩子(若有)编号为2i+1，所以编号为偶数的结点只可能是左孩子，编号为奇数的结点只可能是右孩子●完全二叉树：删除了满二叉树中编号更大的结点，高为h，结点数为n的完全二叉树的每个结点的编号都与高度为h的满二叉树中编号为1到n的结点相同。
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数据结构考研真题及知识点解析考察目标1. 理解数据结构的基本概念、基本原理和基本方法。
2. 掌握数据的逻辑结构、存储结构及基本操作的实现，能够对算法进行基本的时间复杂度与空间复杂度的分析。
3. 能够运用数据结构的基本原理和方法进行问题的分析与求解，具备采用C、C++或Java语言设计与实现算法的能力。
第2章线性表一、考研知识点（一）线性表的定义和基本操作（二）线性表的实现1.顺序存储2.链式存储3.线性表的应用二、考研真题（一）选择题近两年第2章没有考选择题，因为此章主要是线性表的操作，而且又是这门课的一个基础，考综合题的可能性比较大，而且可以和第3章、第9章和第10章的内容结合来出题。
1．（11年）设n是描述问题规模的非负整数，下面程序片段的时间复杂度是（）。
x=2;while(x<n/2) x=2*x;A.O(logn)B.O(n)C.O(nlogn)D.O(n2)分析：答案是A，此题考查的是算法时间复杂度的计算。
可以放在第二章，实际这内容贯穿每一章内容中算法的度量。
（二）综合题1.（09年）已知一个带有表头结点的单链表结点结构为(data,link)，假设该链表只给出了头指针list。
在不改变链表的前提下，请设计一个尽可能高效的算法，查找链表中倒数第k个位置上的结点（k为正整数）。
若查找成功，算法输出该结点的data值，并返回1；否则，只返回0。
要求：（1）描述算法的基本设计思想；（2）描述算法的详细实现步骤；（3）根据设计思想和实现步骤，采用程序设计语言描述算法（使用C或C++或JAVA语言实现），关键之处给出简要注释。
分析：此题考查线性表的链式存储，主要是线性表的基本操作的应用。
做此题时要把握算法的效率。
（1）算法基本思想如下：从头到尾遍历单链表，并用指针p指向当前结点的前k个结点。
当遍历到链表的最后一个结点时，指针p所指向的结点即为所查找的结点。
（2）详细实现步骤：增加两个指针变量和一个整型变量，从链表头向后遍历，其中指针p1指向当前遍历的结点，指针p指向p1所指向结点的前k个结点，如果p1之前没有k 个结点，那么p指向表头结点。
用整型变量i表示当前遍历了多少结点，当i>k时，指针p 随着每次遍历，也向前移动一个结点。
当遍历完成时，p或者指向表头结点，或者指向链表中倒数第k个位置上的结点。
（3）算法描述：int locate(Linklist list, int k){p1=list->link;p=list;i=1;while(p1){p1=p1->link;i++;if(i>k)p=p->next; //如果i>k，则p也后移}if(p==list)return 0; //链表没有k个结点else{printf(“%\n”,p->data);return 1;}}2.（10年）设将n(n,1)个整数存放到一维数组R中，试设计一个在时间和空间两方面尽可能有效的算法，将R中保有的序列循环左移P（0﹤P﹤n）个位置，即将R中的数据由（X0 X1 ……Xn-1）变换为（Xp Xp+1 ……Xn-1 X0 X1 ……Xp-1）要求：（1）给出算法的基本设计思想。
（2）根据设计思想，采用C或C++或JAVA语言表述算法，关键之处给出注释。
（3）说明你所设计算法的时间复杂度和空间复杂度分析：此题考查的是数组的操作，线性表的顺序存储的核心就是数组，因此此题实质上是考查的线性表的顺序存储的操作及其应用。
做此题时要考虑算法的时间和空间复杂度。
解法一：（1）算法的基本设计思想：可以将这个问题看做是把数组ab转化成数组ba（a代表数组的前p个元素，b代表数组中余下的n-p个元素），先将a逆置得到a-1b，再将b逆置得到a-1b-1，最后将整个a-1b-1逆置得到（a-1b-1）-1=ba。
设reverse函数执行将数组元素逆置的操作，对abcdefgh向左循环移动3（p=3）个位置的过程如下：reverse(0,p-1)得到cbadefgh；reverse(p,n-1)得到cbahgfde；reverse(0,n-1)得到defghabc。
注：reverse中，两个参数分别表示数组中待转换元素的始末位置。
（2）算法描述：void reverse(int R[], int low, int high){//将数组中从low到high的元素逆置int temp;for(i=0;i<=(high-low)/2;i++){temp=R[low+i];R[l0ow+i]=R[high-i];R[high-i]=temp;}}void converse(int R[], int n, int p){reverse(R,0,p-1);reverse(R,p,n-1);reverse(R,0,n-1);}（3）上述算法中三个reverse函数的时间复杂度分别是O(p/2)、O((n-p)/2)、O(n/2)，故所设计算法的时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(1)。
解法二：算法思想：创建大小为p的辅助数组S，将R中前p个整数依次暂存在S中，同时将R 中后n-p个整数左移，然后将S中暂存的p个数依次放回到R中的后续单元。
时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(p)。
3.（11年）一个长度为L（L>=1）的生序列S，处在第┌L/2┐个位置的数称为S的中位数，例如，若序列S1=（11,13,15,17,19），则S1的中位数是15，两个序列的中位数是含它们所有元素的升序序列的中位数。
例如，若S2=（2,4,6,8,20），则S1和S2的中位数是11。
现在有两个等长升序序列A和B，试设计一个在时间和空间方面都尽可能高效的算法，找出两个序列A和B的中位数。
要求：（1）给出算法的基本设计思想。
（2）根据设计思想，采用C或C++或JAVA语言描述算法，关键之处给出注释。
解答：此题考查线性表的顺序存储，主要是线性表的基本操作的应用。
做此题时要把握算法的效率。
（1）算法的基本设计思想如下：分别求出序列A 和B的中位数，设为a和b，求序列A和B的中位数过程如下：1）若a=b，则a或b即为所求中位数，算法结束；2）若a<b，则舍弃序列A中较小的一半，同时舍弃序列B中较大的一半，要求舍弃的长度相等；3）若a>b，则舍弃序列A中较大的一半，同时舍弃序列B中较小的一半，要求舍弃的长度相等；在保留的两个升序序列中，重复过程1）-3），直到两个序列中只含一个元素时为止，较小者即为所求的中位数。
（2）算法实现如下：int M_search(int A[],int B[].int n){int s1=0,d1=n-1,m1,s2=0,d2=n-1,m2;//分别表示序列A和B的首位数、末尾数和中位数While(s1!=d1||s2!=d2){m1=(s1+d1)/2;m2=(s2+d2)/2;if(A[m1]==B[m2]) return A[m1];else if(A[m1<B[m2])if(s1+d1)%2==0{s1=m1;d2=m2;}else{s1=m1+1;d2=m2;}elseif(s1+d1)%2==0{d1=m1;s2=m2;}else{d1=m1+1;s2=m2;}}return A[s1]<B[s2]? A[s1]:B[s2];}（3）算法的时间复杂度为O(logn)，空间负责杂度为O(1)。
三、考查重点1．线性结构的特点；2．线性表在顺序存储及链式存储方式下的基本操作及其应用；3．线性表的顺序存储及链式存储情况下，其不同和优缺点比较，及其各自适用的场合。
单链表中设置头指针、循环链表中设置尾指针而不设置头指针的各自好处；4．能分析所写算法的时间和空间复杂度。
分析：线性表一章在线性结构的学习乃至整个数据结构学科的学习中，其作用都是不可低估的。
线性表一章小的知识点比较少，一般会出一个综合题，并且容易和第三章、第九章和第十章的内容结合来考，注意对基本知识的理解，能够利用书上的理论解决具体问题。
学习过程中要注意多积累，多看、多写一些相关算法。
四、练习题（一）选择题1．下述哪一条是顺序存储结构的优点？（ A ）A．存储密度大 B．插入运算方便C．删除运算方便 D．可方便地用于各种逻辑结构的存储表示2．下面关于线性表的叙述中，错误的是哪一个？（ B ）A．线性表采用顺序存储，必须占用一片连续的存储单元。
B．线性表采用顺序存储，便于进行插入和删除操作。
C．线性表采用链接存储，不必占用一片连续的存储单元。
D．线性表采用链接存储，便于插入和删除操作。
3．线性表是具有n个（ C ）的有限序列（n>0）。
A．表元素 B．字符 C．数据元素 D．数据项 E．信息项4．若某线性表最常用的操作是存取任一指定序号的元素和在最后进行插入和删除运算，则利用（ A ）存储方式最节省时间。
A．顺序表 B．双链表 C．带头结点的双循环链表 D．单循环链表5．某线性表中最常用的操作是在最后一个元素之后插入一个元素和删除第一个元素，则采用（ D ）存储方式最节省运算时间。
A．单链表 B．仅有头指针的单循环链表C．双链表 D．仅有尾指针的单循环链表6．若长度为n的线性表采用顺序存储结构，在其第i个位置插入一个新元素的算法的时间复杂度为（ C ）(1<=i<=n+1)。
A. O(0)B. O(1)C. O(n)D. O(n2)7. 对于顺序存储的线性表，访问结点和增加、删除结点的时间复杂度为（ C ）。
A．O(n) O(n) B. O(n) O(1) C. O(1) O(n) D. O(1) O(1)8．线性表（ a1,a2,…,an）以链接方式存储时，访问第i位置元素的时间复杂性为（ C ）。
A．O（i） B．O（1） C．O（n） D．O（i-1）（二）综合题1．掌握线性表中几个最基本的操作算法（1）逆置操作顺序表的就地逆置void reverse(SqList &A){for(i=1,j=A.length;i<j;i++,j--)A.elem[i]<->A.elem[j]; //元素交换}链表的就地逆置void LinkList_reverse(Linklist &L){p=L->next; q=p->next;while (q){r=q->next;q->next=p;p=q; q=r;}L->next->next=NULL; //修改第一个元素的指针值L->next=p; //修改表头结点指针值}（2）线性表的合并顺序表的合并：顺序存储的线性表la，lb的关键字为整数，元素非递减有序，线性表空间足够大，试编写高效算法，将lb中元素合并到la中，使新的la的元素仍非递减有序。