数据结构考研大纲
温州大学826数据结构2020年考研专业课初试大纲
硕士研究生招生考试（初试）业务课考试大纲考试科目：数据结构科目代码：826
一、参考书目（所列参考书目仅供参考，非考试科目指定用书）：
《数据结构——用C语言描述.》（第二版），耿国华编，高等教育出版社，2015年
二、考试内容范围：
（一）数据结构基本概念
1、数据结构、逻辑结构、存储结构和抽象数据类型的基本概念。
2、数据结构的发展和地位。
3、算法描述方法和算法设计的基本要求。
4、算法的评价标准和算法效率的度量方法。
（二）线性表
1、线性表的概念、定义、逻辑结构和存储结构。
2、线性表的顺序结构及其各种基本操作。
3、单链表、循环链表、双向链表的存储结构及其各种基本操作。
（三）栈和队列
1、栈的定义、表示、实现和应用。
2、递归的概念和递归的实现过程。
3、队列的定义以及其顺序(循环队列)和链式存储结构的实现。
（四）串
1、串的基本概念及其顺序和链式存储结构。
2、串的各种基本操作。
3、串模式匹配算法。
（五）数组和广义表
1、数组的顺序存储结构。
2、稀疏数组的概念和压缩存储方法。
3、稀疏矩阵的三元组存储结构和基本操作。
4、疏矩阵的十字链表存储结构。
5、广义表的基本概念及其存储结构。
（六）树
1、树的基本概念及其存储结构。
2、二叉树的定义、性质以及各种存储结构和遍历算法。
2020中国石油大学(华东)数据结构考研初试考试大纲
一、考试要求1．理解数据结构、存储结构、算法、数据类型、抽象数据类型(ADT)等基本概念及它们之间的关系。
2．掌握线性表、树、图等基本数据结构的ADT 定义以及基于不同存储方式（顺序、链式等）的实现，并能对占用存储空间情况和算法的时间复杂度进行分析。
3．掌握典型的查找结构（静态表、搜索树、散列等）、查找算法的基本思想及性能分析。
4．掌握内部排序（选择、插入、交换、归并等）的重要算法的基本思想、特点及性能分析。
5．能够运用学习的数据结构及算法的知识和技能进行问题的分析与求解，即能对问题进行抽象建模，能熟练使用高级语言（C 或C++或JAVA 等）进行模型的具体实现（编程）。
二、考试内容1．数据结构和算法的重要性（1）基本概念及它们之间的关系（2）各种存储结构的空间占用情况及映射逻辑关系的方式（3）算法的评价及对算法渐近时间复杂性的理解2．一般线性表（1）一般线性表ADT 的定义（2）线性表ADT 基于顺序存储的实现（存储方式、特点、重要操作的算法，下同）（3）线性表ADT 基于链式存储的实现（存储方式、特点、重要操作的算法，下同）3．特殊线性表（栈、队列、字符串、数组）（1）栈的特点及栈ADT 的定义（2）栈ADT 基于顺序存储的实现（3）栈ADT 基于链式存储的实现（4）栈ADT 的应用（表达式求值、递归处理、迷宫问题）（5）队列的特点及队列ADT的定义（6）队列ADT 基于顺序存储的实现（7）队列ADT 基于链式存储的实现（8）队列ADT 的应用（广度遍历、资源分配问题）（9）字符串特点及串ADT 的定义（10）字符串ADT 基于顺序存储的实现（重点掌握经典的模式匹配算法：BF，KMP）（11）数组的特点及ADT 定义（12）数组ADT 基于顺序存储的实现（重点掌握多维数组的存储结构）（13）特殊矩阵的存储及操作实现（重点掌握分布有规律的特殊矩阵和分布无规律的稀疏矩阵如何高效存储及矩阵典型操作的实现）4．树与二叉树（1）二叉树的特点及ADT 定义（2）二叉树的重要性质及证明（3）二叉树基于顺序存储的实现（4）二叉树基于链式存储的实现（重点掌握重要操作：建立、遍历、求深度、计算叶子等等）（5）线索二叉树的基本概念（为什么加线索？如何记录线索？如何使用线索？）（6）建立（画）线索二叉树（7）树、森林的定义及特点（8）树的存储结构（重点掌握子女-兄弟表示）（9）树、森林与二叉树的相互转换（10）树和森林的遍历（11）哈夫曼（Huffman）树和哈夫曼编码的构造过程（12）二叉排序树的定义及建立（重点掌握结点的插入和删除的思想和过程）（13）平衡二叉树的定义及建立（平衡的目的？如何达到平衡？）（14）堆的定义及建立和调整（堆的构造和调整过程）5．图（1）图的基本概念及ADT 定义（2）图的ADT 的实现（存储方式及基本操作实现）①邻接矩阵存储（无向图、有向图、无向带权图、有向带权图）②邻接表存储（无向图、有向图、无向带权图、有向带权图）③各种存储方式下操作的算法实现（图的建立、遍历、插入边、删除边等）（3）图的遍历及生成树①深度优先遍历（思想、过程及算法实现）②广度优先遍历（思想、过程及算法实现）（4）图的基本应用（掌握算法的思想、过程）①最小生成树问题②最短路径问题③有向图与工程问题（工程调度：AOV 网与拓扑排序，工期：AOE 网与关键路径）6．查找（1）查找的基本概念（2）顺序查找法（监视哨法的思想和算法）（3）折半查找法（思想和算法）（4）树查找（二叉排序树）（5）B 树及其基本操作、B+树的基本概念（思想和过程）（6）散列（Hash）查找（Hash 函数和解决冲突的方法的思想和过程）（6）各种查找表的组织及查找算法的时间复杂度、平均查找长度的分析7．排序（1）排序的基本概念（2）基于“插入”思想的排序方法①直接插入排序②折半插入排序（思想和过程）③希尔排序（思想和过程）（3）基于“交换”思想的排序方法①冒泡排序（思想、过程和算法）②快速排序（思想、过程和算法）（4）基于“选择”思想的排序方法①简单选择排序（思想、过程和算法）②堆排序（思想和过程）（5）基于“归并”思想的排序方法二路归并排序（思想、过程）（6）各种常用内部排序算法的特点及应用三、参考书目1. 数据结构（用面向对象方法与C++语言描述）（第2 版）.殷人昆主编. 北京：清华大学出版社.2007.62. 数据结构（C 语言版）.严蔚敏、吴伟民编著. 北京：清华大学出版社. 2007。
电子科技大学820考研大纲
820计算机专业基础
考试形式
笔试Байду номын сангаас闭卷）
考试时间
180分钟
考试总分
150分
本科目包括《数据结构》和《计算机操作系统》两门课程，总分150分，两门课程各占75分
《数据结构》
一、总体要求
《数据结构》是计算机程序设计的重要理论技术基础，是计算机科学与技术学科的核心课程。要求：
1.理解数据结构的基本概念；掌握数据的逻辑结构、存储结构及其差异，以及各种基本操作的实现。
2)进程的同步与互斥：临界资源、临界区、进程同步与互斥问题、信号量机制以及P、V操作、管程机制。
3)进程间通信：进程通信的类型（直接通信和间接通信方式）、消息传递系统中的几个问题、消息缓冲队列通信机制。
4)线程与进程的调度:线程与进程的基本概念，调度的类型、调度队列模型、调度方式、进程调度算法（先来先服务、短进程优先、时间片轮转、基于优先级的调度算法等）。
（4）算法时间复杂度和空间复杂度的分析方法。
2．线性表
（1）线性表的定义
（2）线性表的基本操作及在顺序存储及链式存储上的实现；
（3）各种变形链表（循环链表、双向链表、带头结点的链表等）的表示和基本操作的实现；
（4）递归过程的特点及实现方法；
（5）栈和队列的基本概念；栈和队列的顺序存储结构、链式储存结构及其存储特点；（6）栈和队列的应用
1.填空题（10分）
2. 单选题（20分）
3.简答题（30分）
4. 算法题（15分）
其中算法题分为阅读、修改和编写算法三类：
(1)阅读算法：阅读指定算法，回答使用的数据结构、算法实现的功能或执行的结果；
(2)修改算法：阅读指定算法，指出算法的错误并修正；指出算法的不足并改进；按给定功能填写算法空缺部分；
408数据结构考研大纲2024
408数据结构考研大纲2024【408数据结构考研大纲2024】作为考研生，熟悉考研大纲是非常重要的。
在2024年的考研中，408数据结构也是备受关注的一门课程。
下面我将为大家介绍一下408数据结构考研大纲2024。
408数据结构考研大纲2024主要分为五个部分，分别是“教材类”，“基本要求”，“重点难点”，“参考书目”，“考试形式与要求”。
一、教材类：408数据结构考研大纲2024的教材类包括两个方面，一是教材，二是参考教材。
在教材方面，主要包括国内外一些著名的教材，如《数据结构（C++语言版）》、《数据结构与算法分析》等。
参考教材则是一些可以作为辅助参考的教材，如《算法导论》、《数据结构与算法分析：C语言描述》等。
二、基本要求：408数据结构考研大纲2024的基本要求主要包括四个方面：掌握基本的数据结构和算法的概念和基本操作，了解基本的数据结构和算法的性质和特点，掌握常用的数据结构和算法的实现和应用，了解不同数据结构和算法之间的联系和区别。
这些基本要求是考生复习和备考的重点。
三、重点难点：408数据结构考研大纲2024的重点难点主要包括五个方面：线性表与链表、栈与队列、树与二叉树、图与图的遍历、排序与查找。
这些重点难点是考试中经常涉及到的内容，考生在备考中需要特别重视。
四、参考书目：408数据结构考研大纲2024的参考书目包括两个方面，一是教材，二是参考教材。
在教材方面，主要包括一些经典的教材，如《数据结构与算法分析》、《数据结构（C++语言版）》等。
参考教材则是一些可以作为辅助参考的教材，如《算法导论》、《数据结构与算法分析：C语言描述》等。
五、考试形式与要求：408数据结构考研大纲2024的考试形式与要求主要包括两个方面，一是考试形式，二是考试要求。
在考试形式方面，主要采取闭卷考试的形式。
在考试要求方面，主要要求考生掌握数据结构和算法的基本概念和基本操作，能够独立完成一些基本的数据结构和算法的实现和应用。
802数据结构考研大纲
802数据结构考研大纲摘要：一、802 数据结构考研大纲概述1.考试目标2.考试形式与试卷结构3.考试内容范围二、线性表1.线性表的概念和基本操作2.线性表的实现3.线性表的应用三、栈与队列1.栈的基本概念和操作2.队列的基本概念和操作3.栈与队列的应用四、树与二叉树1.树的基本概念和性质2.二叉树的概念和性质3.二叉树的遍历和应用五、图1.图的基本概念和性质2.图的遍历和连通性3.最短路径问题和最小生成树六、排序算法1.排序算法的基本概念2.插入排序、冒泡排序和选择排序3.快速排序、归并排序和堆排序七、查找算法1.查找算法的基本概念2.顺序查找和二分查找3.哈希查找及其应用正文：【802 数据结构考研大纲概述】802 数据结构考研大纲是对数据结构知识的考查，旨在测试考生对数据结构基本概念、基本原理和基本方法的理解程度，以及运用这些知识分析问题和解决问题的能力。
考试形式为笔试，试卷满分150 分，考试时间为180 分钟。
试卷结构包括选择题、填空题、简答题和综合题。
考试内容范围涵盖线性表、栈与队列、树与二叉树、图、排序算法和查找算法等。
【线性表】线性表是一种最基本的数据结构，主要包括线性表的概念、基本操作和实现。
线性表的基本操作包括插入、删除、查找等，实现线性表的方法有顺序表、链表等。
线性表的应用包括栈、队列等。
【栈与队列】栈和队列都是线性表的特例，它们具有特殊的数据结构和操作。
栈的操作包括入栈、出栈等，队列的操作包括入队、出队等。
栈和队列在实际应用中有很多用途，如计算表达式的值、实现广度优先搜索等。
【树与二叉树】树是一种层次化的数据结构，包括树的概念、性质和遍历。
二叉树是树的一种特殊形式，具有特殊的性质和遍历方法。
树和二叉树在实际应用中有很多用途，如实现文件系统、编译器等。
【图】图是一种多维数据结构，包括图的概念、性质和遍历。
图的遍历有深度优先搜索和广度优先搜索。
图的应用包括最短路径问题、最小生成树等。
802数据结构考研大纲
802数据结构考研大纲摘要：1.数据结构基本概念与原理2.线性表及其操作3.栈、队列与层次结构4.树与图结构5.算法设计与分析6.排序与查找算法7.数据压缩与存储8.复试科目及招生目录变化正文：一、数据结构基本概念与原理数据结构是计算机科学与技术领域中的一门基础课程，主要研究计算机数据的组织、存储、操作和处理。
本部分内容包括数据结构的基本概念、基本原理和基本方法。
要求掌握数据的逻辑结构、存储结构及其基本操作的实现，能够对算法进行基本的时间复杂度与空间复杂度的分析。
二、线性表及其操作线性表是一种基本的数据结构，它具有线性特征，元素之间只有一对一的关系。
本部分内容主要涉及线性表的定义、操作及其应用，如插入、删除、查找等。
要求深刻理解线性表的原理，并能应用相关知识点解决实际问题。
三、栈、队列与层次结构栈、队列和层次结构是计算机中常见的数据结构。
栈与队列分别遵循后进先出（LIFO）和先进先出（FIFO）原则，层次结构则主要用于构建树形结构。
本部分内容要求掌握栈、队列的基本操作及其应用，了解层次结构的特点，并能解决相关问题。
四、树与图结构树与图是复杂度较高的数据结构，它们在计算机科学中有着广泛的应用。
树结构具有层次特点，图结构则由节点和边组成。
本部分内容主要研究树与图的遍历、查找、最短路径等问题，要求熟练掌握树与图的基本概念和算法。
五、算法设计与分析算法设计是计算机科学的核心内容，它关注如何高效地解决问题。
本部分内容要求掌握算法设计的基本方法，如贪心、分治、动态规划等，并能对算法进行高效性分析。
六、排序与查找算法排序和查找是计算机中常见的算法，它们在数据处理方面具有重要意义。
本部分内容要求掌握各种排序算法（如冒泡、快速、归并等）和查找算法（如顺序、二分、哈希等），并能根据实际需求选择合适的算法。
七、数据压缩与存储数据压缩与存储技术在计算机领域具有重要应用价值。
本部分内容要求掌握数据压缩的基本原理和方法，如霍夫曼编码、算术编码等，以及数据存储的技术和策略。
甘肃农业大学849数据结构和计算机网络(“数据结构”部分)2021年考研专业课初试大纲
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（1）数据结构及算法基本概念； （2）线性表； （3）栈和队列； （4）串； （5）递归； （6）数组和稀疏矩阵； （7）树和二叉树； （8）图； （9）查找； （10）内排序。 考查学生运用上述知识的综合分析能力，各部分的基本内容如下： （一）基本概念
1.数据结构的基本概念； 2.算法的基本概念； 3.算法描述和基本特性； 4.算法时间复杂度和空间复杂度分析。 （二）线性表 1.线性表的逻辑结构特点和线性表抽象数据类型的描述方法； 2.线性表的两种存储结构（顺序存储结构及链式存储结构）以及各自的优缺点； 3.顺序表增加、删除、插入节点的算法； 4.单链表、双链表和循环链表中增加、删除、插入节点的算法。 （三）栈和队列 1.栈的逻辑结构特性和栈抽象数据类型的描述方法； 2.栈的先进后出特点； 3.栈的基本运算在顺序存储结构和链式存储结构下的实现算法； 4.栈在实际求解问题中的应用方法（求解简单表达式值）；
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8.如何构造哈希表； 9.各种不同查找方法的性能（时空复杂度）比较和分析。 （十）内排序 1.排序的定义和相关概念； 2.插入排序算法，包括直接插入排序、折半插入排序和希尔排序； 3.交换排序算法，包括冒泡排序和快速排序； 4.选择排序算法，包括简单选择排序和堆排序； 5.归并排序算法，包括二路归并排序； 6.基数排序算法，包括最低位优先和最高位优先排序； 7.各种内排序方法的性能（时空复杂度）分析和比较。
甘肃农业大学 2021 年全国硕士研究生招生考试 初试自命题科目考试大纲
科目代码： 849 科目名称：《数据结构和计算机网络》“数据结构”部分
考查目标
“数据结构”部分涵盖了数据逻辑结构、数据存储结构和算法设计与分析三方面的内容。 要求考生熟练掌握基本的线性和非线性数据的逻辑结构特点、常见物理存储实现方法以及各 自的优缺点；基本掌握针对具体问题，分析其数据结构特点，设计算法解决该问题的方法和 流程；初步掌握对算法进行时间复杂度与空间复杂度分析的方法。
青岛理工大学813数据结构2021年考研专业课初试大纲
813数据结构考试大纲【考核目标】1.理解数据结构的基本概念，比较系统地掌握数据结构的理论基础知识；2.熟悉并掌握线性表、栈、队列、串、数组、广义表、树和二叉树、图等的逻辑结构、存储结构和对数据的基本运算；3.熟悉并掌握抽象数据类型的表示、实现和在程序设计中的作用；4.理解算法的基本概念、特性、设计要求以及性能分析；5.理解查找和排序的基本概念，掌握各种查找和排序操作的基本思想和算法实现；6.学会根据计算机所处理数据对象的特性，确定与之相适应的数据结构和存储结构，并设计相应的应用算法。
【考核内容】一、绪论1．考核知识点数据结构；抽象数据类型；算法；算法的时间复杂度；算法的空间复杂度。
2．考核要求(1)理解数据结构的基本概念和术语；(2)掌握抽象数据类型的表示与实现；(3)掌握算法的基本概念和算法的性能分析方法。
必须重点掌握抽象数据类型的表示；算法的时间复杂性能分析的方法。
二、线性表1．考核知识点线性表；顺序表；链表；顺序存储结构；链式存储结构。
2．考核要求(1)理解线性表的定义和逻辑结构特性；(2)掌握线性表的顺序存储方法和基本操作算法实现；(3)掌握线性表的链式存储方法和基本操作算法实现；(4)了解用线性表表示一元多项式和稀疏多项式的方法，并理解稀疏多项式的基本操作实现。
必须重点掌握线性表的顺序存储结构、链式存储结构和顺序表和各种链表的算法实现。
三、栈和队列1．考核知识点栈；递归；链队列；循环队列。
2．考核要求(1)熟练掌握栈的类型定义、表示和基本操作的实现；(2)灵活运用栈的特性设计算法；(3)掌握递归算法的设计方法和设计思路；(4)熟练掌握队列的类型定义、表示和基本操作的实现必须重点掌握栈和队列的特性、基本算法的实现以及应用。
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数据结构考研大纲
【硕士研究生考试】
Ⅰ考查目标
计算机学科专业基础综合考试涵盖数据机构、计算机组成原理、操作系统和计算机网络等学科专业基础课程。
要求考生比较系统地掌握上述专业基础课程的概念、基本原理和方法，能够运用所学的基本原理和基本方法分析、判断和解决有关理论问题和实际问题。
Ⅱ考试形式和试卷结构
一、试卷满分及考试时间本试卷满分为150分，考试时间为180分钟
二、答题方式答题方式为闭卷、笔试
三、试卷内容结构
数据结构 45分计算机组成原理 45分
操作系统 35分计算机网络 25分
四、试卷题型结构单项选择题 80分（40小题，每小题2分）综合应用题 70分
数据结构
【考查目标】
1.理解数据结构的基本概念；掌握数据的逻辑结构、存储结构及其差异，以及各种基本操作的实现。
2.掌握基本的数据处理原理和方法的基础上，能够对算法进行设计与分析。
3.能够选择合适的数据结构和方法进行问题求解。
一、线性表
（一）线性表的定义和基本操作
（二）线性表的实现
1.顺序存储结构
2.链式存储结构
3.线性表的应用
二、栈、队列和数组
（一）栈和队列的基本概念
（二）栈和队列的顺序存储结构
（三）栈和队列的链式存储结构
（四）栈和队列的应用
（五）特殊矩阵的压缩存储
三、树与二叉树
（一）树的概念
（二）二叉树
1.二叉树的定义及其主要特征
2.二叉树的顺序存储结构和链式存储结构
3.二叉树的遍历
4.线索二叉树的基本概念和构造
5.二叉排序树
6.平衡二叉树
（三）树、森林
1.书的存储结构
2.森林与二叉树的转换
3.树和森林的遍历
（四）树的应用
1.等价类问题
2.哈夫曼（Huffman）树和哈夫曼编码
四、图
（一）图的概念
（二）图的存储及基本操作
1. 邻接矩阵法
2. 邻接表法
（三）图的遍历
1. 深度优先搜索
2. 广度优先搜索
（四）图的基本应用及其复杂度分析
1. 最小（代价）生成树
2. 最短路径
3. 拓扑排序
4. 关键路径
五、查找
（一）查找的基本概念
（二）顺序查找法
（三）折半查找法
（四） B-树
（五）散列（Hash）表及其查找（六）查找算法的分析及应用
六、内部排序
（一）排序的基本概念
（二）插入排序
1. 直接插入排序
2. 折半插入排序
（三）气泡排序（bubble sort）（四）简单选择排序
（五）希尔排序（shell sort）（六）快速排序
（七）堆排序
（八）二路归并排序（merge sort）
（九）基数排序
（十）各种内部排序算法的比较
（十一）内部排序算法的应用
线性表这一章里面的知识点不多，但要做到深刻理解，能够应用相关知识点解决实际问题。
链表上插入、删除节点时的指针操作是选择题的一个常考点，诸如双向链表等一些相对复杂的链表上的操作也是可以出现在综合应用题当中的。
栈、队列和数组可以考查的知识点相比链表来说要多一些。
最基本的，是栈与队列FILO和FIFO的特点。
比如针对栈FILO的特点，进栈出栈序列的问题常出现在选择题中。
其次，是栈和队列的顺序和链式存储结构，这里一个常考点是不同存储结构下栈顶指针、队首指针以及队尾指针的操作，特别是循环队列判满和判空的2种判断方法。
再次，是特殊矩阵的压缩存储，这个考点复习的重点可以放在二维矩阵与一维数组相互转换时，下标的计算方法，比如与对角线平行的若干行上数据非零的矩阵存放在一维数组后，各个数据点相应的下标的计算。
这一章可能的大题点，在于利用堆栈或队列的特性，将它们作为基础的数据结构，支持实际问题求解算法的设计，例如用栈解决递归问题，用队列解决图的遍历问题等等。
树和二叉树。
这一章中我们从顺序式的数据结构，转向层次式的数据结构，要掌握树、二叉树的各种性质、树和二叉树的不同存储结构、森林、树和二叉树之间的转换、线索化二叉树、二叉树的应用(二叉排序树、平衡二叉树和Huffman 树)，重点要熟练掌握的，是森林、树以及二叉树的前中后三种遍历方式，要能进行相应的算法设计。
这一部分是数据结构考题历来的重点和难点，复习时要特别
关注。
一些常见的选择题考点包括：满二叉树、完全二叉树节点数的计算，由树、二叉树的示意图给出相应的遍历序列，依据二叉树的遍历序列还原二叉树，线索化的实质，计算采用不同的方法线索化后二叉树剩余空指针域的个数，平衡二叉树的定义、性质、建立和四种调整算法以及回溯法相关的问题。
常见的综合应用题考点包括：二叉树的遍历算法，遍历基础上针对二叉树的一些统计和操作(比如结点数统计、左右子树对换等等)，判断某棵二叉树是否二叉排序树，以上这些都要求能用递归的和非递归的算法解决，特别要重视非递归的算法，线索化后二叉树的遍历算法，如查找某结点线索化后的前驱或后继结点的算法以及给出Huffman 编码等等。
图。
在这一章中需要识记的是图以及基于图的各种定义，存储方式。
要熟练掌握图的深度遍历和广度遍历算法，这是用图来解决应用问题时常用的算法基础。
需要掌握基于图的多个算法，能够以手工计算的方式在一个给定的图上执行特定的算法求解问题。
常见的应用问题直接给出或经过抽象，会成为下列问题：最小生成树求解(PRIM算法和KRUSKAL算法，两种方法思想都很简单，但要注意不要混淆这两种方法)，拓扑排序问题(这里会用到数组实现的链表，可以注意一下)，关键路径问题(数据结构的较大难点，要把概念理解透，能做出表格找出关键路径)，最短路径问题(有重要的应用背景，也是贪心法不多的能给出最优解的典型问题之一)。
查找。
这一章，需要识记关键字、主关键字、次关键字的含义；静态查找与动态查找的含义及区别；平均查找长度ASL的概念及在各种查找算法中的计算方法和计算结果，特别是一些典型结构的ASL值，B-树的概念和基本操作冲突解决方法的选择和冲突处理过程的描述，B+树的概念(新增考点)，特别要注意B-树和
B+树概念的对比，以及Hash表相关的概念。
要熟练掌握顺序表、链表、二叉树上的查找方法，特别要注意顺序查找、二分查找的适用条件(比如链表上用二分查找就不合适)和算法复杂度。
内部排序。
内部排序既是重点，又是难点。
排序算法众多，光大纲上列出的就有9种，各种不同算法还有相应的一些概念定义需要记住。
选择题常见的问题包括：不同排序算法的复杂度，给定数列要求给出某种特定排序方法运行一轮后的排序结果，或者给出初始数列和一轮排序结果要求选择采用的排序算法，给定时间、空间复杂度要求以及数列特征要求选择合适的排序算法等等。
如果排序这一考点出现在综合应用题中则常与数组结合来考查。
另外需要提醒考生注意的是，大纲中的考查目标中提到的算法的复杂度分析，而具体考点中没有明确列出，因此需要大家学习参考书中关于算法复杂度分析的相关内容，以及注意相关章节中提到的一些典型算法的算法复杂度。