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数据结构知识点整理

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数据是信息的载体,是描述客观事物的数、字符、以及所有能输入到计算机中,被计算机程序识别和处理的符号(数值、字符等)的集合。

数据元素(数据成员)是数据的基本单位。在不同的条件下,数据元素又可称为元素、结点、顶点、记录等

数据对象具有相同性质的数据元素(数据成员)的集合

数据结构由某一数据对象及该对象中所有数据成员之间的关系组成。记为Data_Structure = {D, R}其中,D是某一数据对象,R是该对象中所有数据成员之间的关系的有限集合。

数据类型是指一种类型,以及定义在这个值集合上的一组操作的总称。

判断一个算法的优劣主要标准:正确性、可使用性、可读性、效率、健壮性、简单性。

算法效率的衡量方法:后期测试,事前估计

算法分析是算法的渐进分析简称

数据结构包括“逻辑结构”和“物理结构”两个方面(层次):

逻辑结构是对数据成员之间的逻辑关系的描述,它可以用一个数据成员的集合和定义在此集合上的若干关系来表示物理结构是逻辑结构在计算机中的表示和实现,故又称“存储结构”

线性表的定义:n(3 0)个表项的有限序列L =(a1, a2, …, an)ai是表项,n是表长度。第一个表项是表头,最后一个是表尾。

线性表的特点:表中元素的数据类型相同;线性表中,结点和结点间的关系是一对一的,有序表和无序表线性表的存储方式。一,顺序存储方式,二,链表存储方式。

顺序表的存储表示有2种方式:静态方式和动态方式。

顺序表的定义是:把线性表中的所有表项按照其逻辑顺序依次存储到从计算机存储中指定存储位置开始的一块连续的存储空间中。

顺序表的特点:用地址连续的一块存储空间顺序存放各表项,各表项的逻辑顺序与物理顺序一致,对各个表项可以顺序访问,也可以随机访问。

单链表是一种最简单的链表表示,也叫线性链表,用她来表示线性表时,用指针表示结点间的逻辑关系。特点:是长度可以很方便地进行扩充。

连续存储方式(顺序表)特点:存储利用率高,存取速度快缺点:插入、删除等操作时需要移动大量数据:

链式存储方式(链表)特点:适应表的动态增长和删除。缺点:需要额外的指针存储空间

单链表的类定义:多个类表达一个概念(单链表)。分为:链表结点(ListNode)类,链表(List)类。

循环链表的概念:是另一种形式的表示线性表的链表,它的结点结构与单链表相同,与单链表不同的是链表中表尾结点的LINK域中不是NULL,而是存放了一个指向链表开始结点的指针,这样,只要知道表中任何一个结点的地址,就能遍历表中其他任何一结点。

双向链表的概念:在双向链表的没饿结点中应有两个链接指针作为它的数据成员:1LINK指示它的前驱结点,RLINK 指示它的后继结点,因此,双向链表的每个结点至少有3个域:1LINK(前驱指针) DADA(数据)RLINK(后继指针)。栈:定义为只允许在表的末端进行插入和删除的线性表。特点是:后进先出。

递归的定义:若一个对象部分地包含它自己,或用它自己给自己定义, 则称这个对象是递归的;若一个过程直接地或间接地调用自己, 则称这个过程是递归的过程。以下三种情况常常用到递归方法一。定义是递归的二。数据结构是递归的三问题的解法是递归的。

队列:队列是只允许在一端删除,在另一端插入的顺序表允许删除的一端叫做队头,允许插入的一端叫做队尾。特性:先进先出。

优先级队列:是不同于先进先出队列的另一种队列。每次从队列中取出的是具有最高优先权的元素。多维数组是一维数组的推广。

多维数组是一维数组的推广。多维数组的特点是每一个数据元素可以有多个直接前驱和多个直接后继。数组元素的下标一般具有固定的下界和上界,因此它比其他复杂的非线性结构简单。

字符串是n( 3 0 ) 个字符的有限序列,记作S : “c1c2c3…cn”其中,S 是串名字c1c2c3…cn”是串值ci 是串中字符n 是串的长度,n = 0 称为空串。

广义表是n ( ≥0 ) 个表元素组成的有限序列,记作LS (a1, a2, a3, …, an),LS 是表名,ai 是表元素,可以是表(称为子表),可以是数据元素(称为原子)。n为表的长度。n = 0 的广义表为空表。n > 0时,表的第一个表元素称为广义表的表头(head),除此之外,其它表元素组成的表称为广义表的表尾(tail

有根树:一棵有根树T,简称为树,它是n (n≥0) 个结点的有限集合。当n = 0时,T 称为空树;否则,T 是非空树,记作T={ 空集n=0

{r,T1,T2….Tn},n>0

r 是一个特定的称为根(root)的结点,它只有直接后继,但没有直接前驱;根以外的其他结点划分为m (m3 0) 个互

不相交的有限集合T1, T2, …, Tm,每个集合又是一棵树,并且称之为根的子树。每棵子树的根结点有且仅有一个直接前驱,但可以有0个或多个直接后继

二叉树的定义:一棵二叉树是结点的一个有限集合,该集合或者为空,或者是由一个根结点加上两棵分别称为左子树和右子树的、互不相交的二叉树组成。

完全二叉树:─若设二叉树的深度为k,则共有k 层。除第k 层外,其它各层(1~k-1) 的结点数都达到最大个数,第k层从右向左连续缺若干结点,这就是完全二叉树

二叉树的遍历就是按某种次序访问树中的结点,要求每个结点访问一次且仅访问一次。设访问根结点记作V遍历根的左子树记作L 遍历根的右子树记作R。则可能的遍历次序有:前序VLR 镜像VRL;中序LVR 镜像RVL;后序LRV 镜像RLV

前序遍历二叉树算法的框架是:若二叉树为空,则空操作;否则访问根结点(V);前序遍历左子树(L);前序遍历右子树(R)。遍历结果- + a * b - c d / e f

树的后根次序遍历:当树非空时依次后根遍历根的各棵子树访问根结点:树后根遍历EFBCGDA;对应二叉树中序遍历EFBCGDA;树的后根遍历结果与其对应二叉树。

表示的中序遍历结果相同:树的后根遍历可以借助对应二叉树的中序遍历算法实现

最小堆和最大堆:如果有一个关键码集合K={K0,K1,K2,K3,….,Kn-1},把它的所有元素按完全二叉树的顺序存储方式存放在一个一维数组中。并满足Ki≤K2i+1且Ki≤K2i+2(或者Ki≥K2i+1且KiK2i+2 )i=0,1,….[(n-2)/2],则称这个集合为最小堆或最大堆。

堆是最高效的一种数据结构,每次出队列的是优先权最高的元素。用堆实现其存储表示,能够高效运作。

堆的建立:有2种方式建立最小的堆,一种方式是通过第一个构造函数建立一个空堆,其大小通过动态存储分配得到,另一中建立最小堆的方式是通过第二个构造函数复制一个记录数组并对其加以调整形成一个堆。

路径:从树中一个结点到达另一个结点之间的分支构成该两结点之间的路径。

路径长度:是指路径上的分支条数,树的路径长度是从树的根结点到每一个结点的路径长度之和。由树的定义,从根结点到达书中每一结点有且仅有一条路径。

Huffman树:带权路径长度最小的二叉树应是权值大的外结点离根结点最近的扩充二叉树。带路径长度最小的扩充二叉树不一定是完全二叉树。

集合是成员(元素)的一个群集。集合中的成员可以是原子(单元素),也可以是集合。

字典是一些元素的集合,每个元素有一个称作关键码(key)的域,不同元素的关键码互不相同。

散列方法:理想的搜索方法是可以不经过比较,一次直接从字典中得到要搜索的元素。如果在元素存储位置与其关键码之间建立一个确定的对应函数关系Hash(),使得每个关键码与结构中一个唯一的存储位置相对应:Address =Hash(key)。在插入时依此函数计算存储位置并按此位置存放。在搜索时对元素的关键码进行同样的计算,把求得的函数值当做元素存储位置,在结构中按此位置搜索。这就是散列方法。在散列方法中所用转换函数叫做散列函数。按此方法构造出来的表叫做散列表。使用散列方法进行搜索不必进行多次关键码的比较, 搜索速度比较快, 可以直接到达或逼近具有此关键码的表项的实际存放地址。

散列函数是一个压缩映象函数。关键码集合比散列表地址集合大得多。因此有可能经过散列函数的计算,把不同的关键码映射到同一个散列地址上,这就产生了冲突

搜索就是在数据集合中寻找满足某种条件的数据对象。搜索的结果通常有两种可能:搜索成功,即找到满足条件的数据对象。这时,作为结果,可报告该对象在结构中的位置, 还可给出该对象中的具体信息。搜索不成功,或搜索失败。作为结果,应报告一些信息, 如失败标志、位置等

搜索结构通常称用于搜索的数据集合为搜索结构,它是由同一数据类型的对象(或记录)组成。在每个对象中有若干属性,其中有一个属性,其值可唯一地标识这个对象。称为关键码。使用基于关键码的搜索,搜索结果应是唯一的。但在实际应用时,搜索条件是多方面的,可以使用基于属性的搜索方法,但搜索结果可能不唯一。实施搜索时有两种不同的环境。静态环境,搜索结构在插入和删除等操作的前后不发生改变。?静态搜索表动态环境,为保持较高的搜索效率, 搜索结构在执行插入和删除等操作的前后将自动进行调整,结构可能发生变化。?动态搜索表

顺序搜索主要用于在线性表中搜索。设若表中有CurrentSize 个元素,则顺序搜索从表的先端开始,顺序用各元素的关键码与给定值x 进行比较若找到与其值相等的元素,则搜索成功,给出该元素在表中的位置。若整个表都已检测完仍未找到关键码与x 相等的元素,则搜索失败。给出失败信息

二叉搜索树或者是一棵空树,或者是具有下列性质的二叉树:1每个结点都有一个作为搜索依据的关键码(key),所有结点的关键码互不相同。2左子树(如果非空)上所有结点的关键码都小于根结点的关键码。3右子树(如果非空)上所有结点的关键码都大于根结点的关键码。4左子树和右子树也是二叉搜索树。

二叉搜索树为二叉排序树如果对一棵二叉搜索树进行中序遍历,可以按从小到大的顺序,将各结点关键码排列起来,

所以也称二叉搜索树为二叉排序树

在二叉搜索树上进行搜索,是一个从根结点开始,沿某一个分支逐层向下进行比较判等的过程。它可以是一个递归的过程。假设想要在二叉搜索树中搜索关键码为x的元素,搜索过程从根结点开始。如果根指针为NULL,则搜索不成功;否则用给定值x与根结点的关键码进行比较:若给定值等于根结点关键码,则搜索成功,返回搜索成功信息并报告搜索到结点地址。若给定值小于根结点的关键码,则继续递归搜索根结点的左子树;否则。递归搜索根结点的右子二叉搜索树的插入算法:为了向二叉搜索树中插入一个新元素,必须先检查这个元素是否在树中已经存在。在插入之前,先使用搜索算法在树中检查要插入元素有还是没有。如果搜索成功,说明树中已经有这个元素,不再插入;如果搜索不成功,说明树中原来没有关键码等于给定值的结点,把新元素加到搜索操作停止的地方。

图定义:图是由顶点集合(vertex)及顶点间的关系集合组成的一种数据结构:Graph=( V, E ) 其中V = { x | x ? 某个数据对象} 是顶点的有穷非空集合;E = {(x, y) | x, y ? V } 或E = { | x, y ? V && Path (x, y)},是顶点之间关系的有穷集合,也叫做边(edge)集合。Path (x, y)表示从x 到y 的一条单向通路, 它是有方向的。

有向图与无向图:在有向图中,顶点对 是有序的。在无向图中,顶点对(x, y)是无序的。

完全图:若有n 个顶点的无向图有n(n-1)/2 条边, 则此图为完全无向图。有n 个顶点的有向图有n(n-1) 条边, 则此图为完全有向图

在图的邻接矩阵表示中,有一个记录各个顶点信息的顶点表,还有一个表示各个顶点之间关系的邻接矩阵。

邻接表是邻接矩阵的改进形式。为此需要把邻接矩阵的各行分别组织为一个单链表。在邻接表中,同一个顶点发出的边链接在同一个边链表中,每一个链结点代表一条边(边结点),结点中有另一顶点的下标dest 和指针link。对于带权图,边结点中还要保存该边的权值cost。顶点表的第i 个顶点中保存该顶点的数据,以及它对应边链表的头指针adj 最短路径问题:如果从图中某一顶点(称为源点)另一顶点(称为终点)的路径可能不止一条,如何找到一条路径使得沿此路径上各边上的权值总和达到最小。

排序:将一组杂乱无章的数据按一定的规律顺次排列起来。

数据表(datalist): 它是待排序数据元素的有限集合。

排序码(key): 通常数据元素有多个属性域, 即多个数据成员组成, 其中有一个属性域可用来区分元素, 作为排序依据。该域即为排序码。每个数据表用哪个属性域作为排序码,要视具体的应用需要而定。

插入排序基本方法是:每步将一个待排序的元素,按其排序码大小,插入到前面已经排好序的一组元素的适当位置上, 直

到元素全部插入为止。

链表

排序

浙教版数据的分析初步知识点总结八下

教师学生姓名上课日期月日学科数学年级八年级教材版本浙教版 类型知识讲解:√考题讲解:√本人课时统计第()课时共()课时 学案主题八下第三章《数据分析初步》复习课时数量第()课时授课时段 教学目标1、掌握平均数、中位数、众数、极差、方差的概念并进行数据处理; 2、发展学生的统计意识和数据处理的方法与能力; 教学重点、 难点重点:平均数、中位数、众数、极差、方差概念的理解和掌握;难点:会处理实际问题中的统计内容; 教学过程 知识点复习 【知识点梳理】 知识点:平均数、众数、中位数、极差、方差、标准差 表示数据集中的统计量:平均数、中位数、众数 表示数据离散的统计量:方差、标准差 1.(算术)平均数 算术平均数:一般地,对于n个数x1、x2、……、x n,我们把 12 1 ( n X x x x n =+++ ……)叫做n个数的算术平均数,简称平均数,记作X(读作x拔) 加权平均数:若一组数据中x1、x2、……、x n的个数分别是f1、f2、……、f n,则这组数据的平均数1122 1 () n n X x f x f x f n =+++ ……就叫做加权平均数(其中f1+f2+……+f n=n) f1、f2、……、f n分别叫作x1、x2、……、x n的权。“权”越大,对平均数的影响越大. 例题 (1)2、4、7、9、11、13.这几个数的平均数是_______ (2)一组数据同时减去80,所得新的一组数据的平均数为2.3,?那么原数据的平均数__________;(3)8个数的平均数是12,4个数的平均为18,则这12个数的平均数为; (4)某人旅行100千米,前50千米的速度为100千米/小时,后50千米速度为为120千米/小时,则此人的平均速度估计为()千米/小时。A、100 B、109 C、110 D、115 2.中位数 将一组数据按照由小到大(或由大到小)的顺序排列,如果数据的个数是奇数,则处于中间位置的数就是这组数据的中位数(median);如果数据的个数是偶数,则中间两个数据的平均数就是这组数据的中位数。 中位数与数据的排列位置有关,当一组数据中的个别数据相差较大时,可用中位数来描述这组数据的几种趋势。 例题 (1)某小组在一次测试中的成绩为:86,92,84,92,85,85,86,94,92,83,则这个小组本次测试成绩的中位数是() A.85 B.86 C.92 D.87.9 (2)将9个数据从小到大排列后,第个数是这组数据的中位数

(完整版)非常实用的数据结构知识点总结

数据结构知识点概括 第一章概论 数据就是指能够被计算机识别、存储和加工处理的信息的载体。 数据元素是数据的基本单位,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。 数据结构的定义: ·逻辑结构:从逻辑结构上描述数据,独立于计算机。·线性结构:一对一关系。 ·线性结构:多对多关系。 ·存储结构:是逻辑结构用计算机语言的实现。·顺序存储结构:如数组。 ·链式存储结构:如链表。 ·索引存储结构:·稠密索引:每个结点都有索引项。 ·稀疏索引:每组结点都有索引项。 ·散列存储结构:如散列表。 ·数据运算。 ·对数据的操作。定义在逻辑结构上,每种逻辑结构都有一个运算集合。 ·常用的有:检索、插入、删除、更新、排序。 数据类型:是一个值的集合以及在这些值上定义的一组操作的总称。 ·结构类型:由用户借助于描述机制定义,是导出类型。 抽象数据类型ADT:·是抽象数据的组织和与之的操作。相当于在概念层上描述问题。 ·优点是将数据和操作封装在一起实现了信息隐藏。 程序设计的实质是对实际问题选择一种好的数据结构,设计一个好的算法。算法取决于数据结构。 算法是一个良定义的计算过程,以一个或多个值输入,并以一个或多个值输出。 评价算法的好坏的因素:·算法是正确的; ·执行算法的时间; ·执行算法的存储空间(主要是辅助存储空间); ·算法易于理解、编码、调试。 时间复杂度:是某个算法的时间耗费,它是该算法所求解问题规模n的函数。 渐近时间复杂度:是指当问题规模趋向无穷大时,该算法时间复杂度的数量级。 评价一个算法的时间性能时,主要标准就是算法的渐近时间复杂度。 算法中语句的频度不仅与问题规模有关,还与输入实例中各元素的取值相关。 时间复杂度按数量级递增排列依次为:常数阶O(1)、对数阶O(log2n)、线性阶O(n)、线性对数阶O(nlog2n)、平方阶O (n^2)、立方阶O(n^3)、……k次方阶O(n^k)、指数阶O(2^n)。

数据的分析知识点总结与典型例题

数据的分析知识点总结 与典型例题 Company number:【WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998】

目录 数据的分析知识点总结与典型例题 一、数据的代表 1、算术平均数: 把一组数据的总和除以这组数据的个数所得的商. 公式:n x x x n +???++21 使用:当所给数据1x ,2x ,…,n x 中各个数据的重要程度相同时,一般使 用该公式计算平均数. 2、加权平均数: 若n 个数1x ,2x ,…,n x 的权分别是1w ,2w ,…,n w ,则 n n n w w w w x w x w x +???+++???++212211,叫做这n 个数的加权平均数. 使用:当所给数据1x ,2x ,…,n x 中各个数据的重要程度(权)不同时, 一般选用加权平均数计算平均数. 权的意义:权就是权重即数据的重要程度. 常见的权:1)数值、2)百分数、3)比值、4)频数等。 3、组中值:(课本P128)

数据分组后,一个小组的组中值是指这个小组的两个端点的数的平均数,统计中常用各组的组中值代表各组的实际数据. 4、中位数: 将一组数据按照由小到大(或由大到小)的顺序排列,如果数据的个数是奇数,则处于中间位置的数就是这组数据的中位数;如果数据的个数是偶数,则中间两个数据的平均数就是这组数据的中位数. 意义:在一组互不相等的数据中,小于和大于它们的中位数的数据各占一半. 5、众数: 一组数据中出现次数最多的数据就是这组数据的众数. 特点:可以是一个也可以是多个. 用途:当一组数据中有较多的重复数据时,众数往往是人们所关心的一个量. 6、平均数、中位数、众数的区别: 平均数能充分利用所有数据,但容易受极端值的影响;中位数计算简单,它不易受极端值的影响,但不能充分利用所有数据;当数据中某些数据重复出现时,人们往往关心众数,但当各个数据的重复次数大致相等时,众数往往没有意义. ※典型例题: 考向1:算数平均数 1、数据-1,0,1,2,3的平均数是(C) A.-1 B.0 C.1 D.5

数据结构复习要点整理版

第一章数据结构概述 基本概念与术语 1.数据:数据是对客观事物的符号表示,在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并被计算机程序所处理的符号的总称。 2.数据元素:数据元素是数据的基本单位,是数据这个集合中的个体,也称之为元素,结点,顶点记录。 (补充:一个数据元素可由若干个数据项组成。数据项是数据的不可分割的最小单位。)3.数据对象: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。(有时候也叫做属性。) 4.数据结构: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。 (1)数据的逻辑结构:数据的逻辑结构是指数据元素之间存在的固有逻辑关系,常称为数据结构。 数据的逻辑结构是从数据元素之间存在的逻辑关系上描述数据与数据的存储无关,是独立于计算机的。 依据数据元素之间的关系,可以把数据的逻辑结构分成以下几种: 1.集合:数据中的数据元素之间除了“同属于一个集合“的关系以外,没有其他关系。 2.线性结构:结构中的数据元素之间存在“一对一“的关系。若结构为非空集合,则除了第一个元素之外,和最后一个元素之外,其他每个元素都只有一个直接前驱和一个直接后继。 3.树形结构:结构中的数据元素之间存在“一对多“的关系。若数据为非空集,则除了第一个元素(根)之外,其它每个数据元素都只有一个直接前驱,以及多个或零个直接后继。 4.图状结构:结构中的数据元素存在“多对多”的关系。若结构为非空集,折每个数据可有多个(或零个)直接后继。 (2)数据的存储结构:数据元素及其关系在计算机的表示称为数据的存储结构。 想要计算机处理数据,就必须把数据的逻辑结构映射为数据的存储结构。逻辑结构可以映射为以下两种存储结构: 1.顺序存储结构:把逻辑上相邻的数据元素存储在物理位置也相邻的存储单元中,借助元素在存储器中的相对位置来表示数据之间的逻辑关系。 2.链式存储结构:借助指针表达数据元素之间的逻辑关系。不要求逻辑上相邻的数据元素物理位置上也相邻。 5.时间复杂度分析:1.常量阶:算法的时间复杂度与问题规模n无关系T(n)=O(1) 2.线性阶:算法的时间复杂度与问题规模n成线性关系T(n)=O(n) 3.平方阶和立方阶:一般为循环的嵌套,循环体最后条件为i++ 时间复杂度的大小比较: O(1)< O(log 2 n)< O(n )< O(n log 2 n)< O(n2)< O(n3)< O(2 n )

大数据库原理(王珊)知识点整理

目录 1.1.1 四个基本概念 (1) 数据(Data) (1) 数据库(Database,简称DB) (1) 长期储存在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合、 (1) 基本特征 (1) 数据库管理系统(DBMS) (1) 数据定义功能 (1) 数据组织、存储和管理 (1) 数据操纵功能 (1) 数据库的事务管理和运行管理 (1) 数据库的建立和维护功能(实用程序) (1) 其它功能 (1) 数据库系统(DBS) (1) 1.1.2 数据管理技术的产生和发展 (1) 数据管理 (1) 数据管理技术的发展过程 (1) 人工管理特点 (1) 文件系统特点 (1) 1.1.3 数据库系统的特点 (2) 数据结构化 (2) 整体结构化 (2) 数据库中实现的是数据的真正结构化 (2) 数据的共享性高,冗余度低,易扩充、数据独立性高 (2) 数据独立性高 (2) 物理独立性 (2) 逻辑独立性 (2) 数据独立性是由DBMS的二级映像功能来保证的 (2) 数据由DBMS统一管理和控制 (2) 1.2.1 两大类数据模型:概念模型、逻辑模型和物理模型 (2) 1.2.2 数据模型的组成要素:数据结构、数据操作、数据的完整性约束条件 (3) 数据的完整性约束条件: (3) 1.2.7 关系模型 (3) 关系数据模型的优缺点 (3) 1.3.1 数据库系统模式的概念 (3) 型(Type):对某一类数据的结构和属性的说明 (3) 值(Value):是型的一个具体赋值 (3) 模式(Schema) (3) 实例(Instance) (3) 1.3.2 数据库系统的三级模式结构 (3) 外模式[External Schema](也称子模式或用户模式), (3) 模式[Schema](也称逻辑模式) (3) 内模式[Internal Schema](也称存储模式) (3) 1.3.3 数据库的二级映像功能与数据独立性 (3)

数据结构复习提纲(整理)

复习提纲 第一章数据结构概述 基本概念与术语(P3) 1.数据结构是一门研究非数值计算程序设计问题中计算机的操作对象以及他们之间的关系和操作的学科. 2.数据是用来描述现实世界的数字,字符,图像,声音,以及能够输入到计算机中并能被计算机识别的符号的集合 2.数据元素是数据的基本单位 3.数据对象相同性质的数据元素的集合 4.数据结构包括三方面内容:数据的逻辑结构.数据的存储结构.数据的操作. (1)数据的逻辑结构指数据元素之间固有的逻辑关系. (2)数据的存储结构指数据元素及其关系在计算机内的表示 ( 3 ) 数据的操作指在数据逻辑结构上定义的操作算法,如插入,删除等. 5.时间复杂度分析 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 1、名词解释:数据结构、二元组 2、根据数据元素之间关系的不同,数据的逻辑结构可以分为 集合、线性结构、树形结构和图状结构四种类型。 3、常见的数据存储结构一般有四种类型,它们分别是___顺序存储结构_____、___链式存储结构_____、___索引存储结构_____和___散列存储结构_____。 4、以下程序段的时间复杂度为___O(N2)_____。 int i,j,x; for(i=0;i

2021年自考02331数据结构重点总结最终修订

自考02331数据构造重点总结(最后修订) 第一章概论 1.瑞士计算机科学家沃思提出:算法+数据构造=程序。算法是对数据运算描述,而数据构造涉及逻辑构造和存储构造。由此可见,程序设计实质是针对实际问题选取一种好数据构造和设计一种好算法,而好算法在很大限度上取决于描述实际问题数据构造。 2.数据是信息载体。数据元素是数据基本单位。一种数据元素可以由若干个数据项构成,数据项是具备独立含义最小标记单位。数据对象是具备相似性质数据元素集合。 3.数据构造指是数据元素之间互有关系,即数据组织形式。 数据构造普通涉及如下三方面内容:数据逻辑构造、数据存储构造、数据运算 ①数据逻辑构造是从逻辑关系上描述数据,与数据元素存储构造无关,是独立于计算机。 数据逻辑构造分类:线性构造和非线性构造。 线性表是一种典型线性构造。栈、队列、串等都是线性构造。数组、广义表、树和图等数据构造都是非线性构造。 ②数据元素及其关系在计算机内存储方式,称为数据存储构造(物理构造)。 数据存储构造是逻辑构造用计算机语言实现,它依赖于计算机语言。 ③数据运算。最惯用检索、插入、删除、更新、排序等。 4.数据四种基本存储办法:顺序存储、链接存储、索引存储、散列存储 (1)顺序存储:普通借助程序设计语言数组描述。 (2)链接存储:普通借助于程序语言指针来描述。 (3)索引存储:索引表由若干索引项构成。核心字是能唯一标记一种元素一种或各种数据项组合。 (4)散列存储:该办法基本思想是:依照元素核心字直接计算出该元素存储地址。 5.算法必要满足5个准则:输入,0个或各种数据作为输入;输出,产生一种或各种输出;有穷性,算法执行有限步后结束;拟定性,每一条指令含义都明确;可行性,算法是可行。 算法与程序区别:程序必要依赖于计算机程序语言,而一种算法可用自然语言、计算机程序语言、数学语言或商定符号语言来描述。当前惯用描述算法语言有两类:类Pascal和类C。 6.评价算法优劣:算法"对的性"是一方面要考虑。此外,重要考虑如下三点: ①执行算法所耗费时间,即时间复杂性; ②执行算法所耗费存储空间,重要是辅助空间,即空间复杂性; ③算法应易于理解、易于编程,易于调试等,即可读性和可操作性。

(完整版)计算机网络考试知识点超强总结

计算机网络考试重点总结(完整必看) 1.计算机网络:利用通信手段,把地理上分散的、能够以相互共享资源(硬件、软件和数据等)的方式有机地连接起来的、而各自又具备独立功能的自主计算机系统的集合 外部特征:自主计算机系统、互连和共享资源。内部:协议 2.网络分类:1)根据网络中的交换技术分类:电路交换网;报文交换网;分组交换网;帧中继网;ATM网等。2)网络拓朴结构进行:星型网;树形网;总线型网;环形网;网状网;混合网等。4)网络的作用地理范围:广域网。局域网。城域网(范围在广域网和局域网之间)个域网 网络协议三要素:语义、语法、时序或同步。语义:协议元素的定义。语法:协议元素的结构与格式。规则(时序):协议事件执行顺序。 计算机网络体系结构:计算机网络层次结构模型和各层协议的集合。 3.TCP/IP的四层功能:1)应用层:应用层协议提供远程访问和资源共享及各种应用服务。2)传输层:提供端到端的数据传送服务;为应用层隐藏底层网络的细节。3)网络层:处理来自传输层的报文发送请求;处理入境数据报;处理ICMP报文。4)网络接口层:包括用于物理连接、传输的所有功能。 为何分层:目的是把各种特定的功能分离开来,使其实现对其他层次来说是可见的。分层结构使各个层次的设计和测试相对独立。各层分别实现不同的功能,下层为上层提供服务,各层不必理会其他的服务是如何实现的,因此,层1实现方式的改变将不会影响层2。 协议分层的原则:保证通信双方收到的内容和发出的内容完全一致。每层都建立在它的下层之上,下层向上层提供透明服务,上层调用下层服务,并屏蔽下层工作过程。 OSI七层,TCP/IP五层,四层:

大学数据结构期末知识点重点总结

第一章概论 1.数据结构描述的是按照一定逻辑关系组织起来的待处理数据元素的表示及相关操作,涉及数据的逻辑结构、存储结构和运算 2.数据的逻辑结构是从具体问题抽象出来的数学模型,反映了事物的组成结构及事物之间的逻辑关系 可以用一组数据(结点集合K)以及这些数据之间的一组二元关系(关系集合R)来表示:(K, R) 结点集K是由有限个结点组成的集合,每一个结点代表一个数据或一组有明确结构的数据 关系集R是定义在集合K上的一组关系,其中每个关系r(r∈R)都是K×K上的二元关系 3.数据类型 a.基本数据类型 整数类型(integer)、实数类型(real)、布尔类型(boolean)、字符类型(char)、指针类型(pointer)b.复合数据类型 复合类型是由基本数据类型组合而成的数据类型;复合数据类型本身,又可参与定义结构更为复杂的结点类型 4.数据结构的分类:线性结构(一对一)、树型结构(一对多)、图结构(多对多) 5.四种基本存储映射方法:顺序、链接、索引、散列 6.算法的特性:通用性、有效性、确定性、有穷性 7.算法分析:目的是从解决同一个问题的不同算法中选择比较适合的一种,或者对原始算法进行改造、加工、使其优化 8.渐进算法分析 a.大Ο分析法:上限,表明最坏情况 b.Ω分析法:下限,表明最好情况 c.Θ分析法:当上限和下限相同时,表明平均情况 第二章线性表 1.线性结构的基本特征 a.集合中必存在唯一的一个“第一元素” b.集合中必存在唯一的一个“最后元素” c.除最后元素之外,均有唯一的后继 d.除第一元素之外,均有唯一的前驱 2.线性结构的基本特点:均匀性、有序性 3.顺序表 a.主要特性:元素的类型相同;元素顺序地存储在连续存储空间中,每一个元素唯一的索引值;使用常数作为向量长度 b. 线性表中任意元素的存储位置:Loc(ki) = Loc(k0) + i * L(设每个元素需占用L个存储单元) c. 线性表的优缺点: 优点:逻辑结构与存储结构一致;属于随机存取方式,即查找每个元素所花时间基本一样 缺点:空间难以扩充 d.检索:ASL=【Ο(1)】 e.插入:插入前检查是否满了,插入时插入处后的表需要复制【Ο(n)】 f.删除:删除前检查是否是空的,删除时直接覆盖就行了【Ο(n)】 4.链表 4.1单链表 a.特点:逻辑顺序与物理顺序有可能不一致;属于顺序存取的存储结构,即存取每个数据元素所花费的时间不相等 b.带头结点的怎么判定空表:head和tail指向单链表的头结点 c.链表的插入(q->next=p->next; p->next=q;)【Ο(n)】 d.链表的删除(q=p->next; p->next = q->next; delete q;)【Ο(n)】 e.不足:next仅指向后继,不能有效找到前驱 4.2双链表 a.增加前驱指针,弥补单链表的不足 b.带头结点的怎么判定空表:head和tail指向单链表的头结点 c.插入:(q->next = p->next; q->prev = p; p->next = q; q->next->prev = q;) d.删除:(p->prev->next = p->next; p->next->prev = p->prev; p->prev = p->next = NULL; delete p;) 4.3顺序表和链表的比较 4.3.1主要优点 a.顺序表的主要优点 没用使用指针,不用花费附加开销;线性表元素的读访问非常简洁便利 b.链表的主要优点 无需事先了解线性表的长度;允许线性表的长度有很大变化;能够适应经常插入删除内部元素的情况 4.3.2应用场合的选择 a.不宜使用顺序表的场合 经常插入删除时,不宜使用顺序表;线性表的最大长度也是一个重要因素 b.不宜使用链表的场合 当不经常插入删除时,不应选择链表;当指针的存储开销与整个结点内容所占空间相比其比例较大时,应该慎重选择 第三章栈与队列 1.栈 a.栈是一种限定仅在一端进行插入和删除操作的线性表;其特点后进先出;插入:入栈(压栈);删除:出栈(退栈);插入、删除一端被称为栈顶(浮动),另一端称为栈底(固定);实现分为顺序栈和链式栈两种 b.应用: 1)数制转换 while (N) { N%8入栈; N=N/8;} while (栈非空){ 出栈; 输出;} 2)括号匹配检验 不匹配情况:各类括号数量不同;嵌套关系不正确 算法: 逐一处理表达式中的每个字符ch: ch=非括号:不做任何处理 ch=左括号:入栈 ch=右括号:if (栈空) return false else { 出栈,检查匹配情况, if (不匹配) return false } 如果结束后,栈非空,返回false 3)表达式求值 3.1中缀表达式: 计算规则:先括号内,再括号外;同层按照优先级,即先乘*、除/,后加+、减-;相同优先级依据结合律,左结合律即为先左后右 3.2后缀表达式: <表达式> ::= <项><项> + | <项><项>-|<项> <项> ::= <因子><因子> * |<因子><因子>/|<因子> <因子> ::= <常数> ?<常数> ::= <数字>|<数字><常数> <数字> ∷= 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 3.3中缀表达式转换为后缀表达式 InfixExp为中缀表达式,PostfixExp为后缀表 达式 初始化操作数栈OP,运算符栈OPND; OPND.push('#'); 读取InfixExp表达式的一项 操作数:直接输出到PostfixExp中; 操作符: 当‘(’:入OPND; 当‘)’:OPND此时若空,则出错;OPND若 非空,栈中元素依次弹出,输入PostfixExpz 中,直到遇到‘(’为止;若为‘(’,弹出即 可 当‘四则运算符’:循环(当栈非空且栈顶不是 ‘(’&& 当前运算符优先级>栈顶运算符优先 级),反复弹出栈顶运算符并输入到 PostfixExp中,再将当前运算符压入栈 3.4后缀表达式求值 初始化操作数栈OP; while (表达式没有处理完) { item = 读取表达式一项; 操作数:入栈OP; 运算符:退出两个操作数, 计算,并将结果入栈} c.递归使用的场合:定义是递归的;数据结构是 递归的;解决问题的方法是递归的 2.队列 a.若线性表的插入操作在一端进行,删除操作 在另一端进行,则称此线性表为队列 b.循环队列判断队满对空: 队空:front==rear;队满: (rear+1)%n==front 第五章二叉树 1.概念 a. 一个结点的子树的个数称为度数 b.二叉树的高度定义为二叉树中层数最大的叶 结点的层数加1 c.二叉树的深度定义为二叉树中层数最大的叶 结点的层数 d.如果一棵二叉树的任何结点,或者是树叶, 或者恰有两棵非空子树,则此二叉树称作满二 叉树 e.如果一颗二叉树最多只有最下面的两层结点 度数可以小于2;最下面一层的结点都集中在 该层最左边的位置上,则称此二叉树为完全二 叉树 f.当二叉树里出现空的子树时,就增加新的、特 殊的结点——空树叶组成扩充二叉树,扩充二 叉树是满二叉树 外部路径长度E:从扩充的二叉树的根到每个 外部结点(新增的空树叶)的路径长度之和 内部路径长度I:扩充的二叉树中从根到每个内 部结点(原来二叉树结点)的路径长度之和 2.性质 a. 二叉树的第i层(根为第0层,i≥0)最多有 2^i个结点 b. 深度为k的二叉树至多有2k+1-1个结点 c. 任何一颗二叉树,度为0的结点比度为2的 结点多一个。n0 = n2 + 1 d. 满二叉树定理:非空满二叉树树叶数等于其 分支结点数加1 e. 满二叉树定理推论:一个非空二叉树的空子 树(指针)数目等于其结点数加1 f. 有n个结点(n>0)的完全二叉树的高度为 ?log2(n+1)?,深度为?log2(n+1)?? g. 对于具有n个结点的完全二叉树,结点按层 次由左到右编号,则有: 1) 如果i = 0为根结点;如果i>0,其父结点 编号是(i-1)/2 2) 当2i+1∈N,则称k是k'的父结点,k'是 的子结点 若有序对∈N,则称k' k″互为兄弟 若有一条由k到达ks的路径,则称k是 的祖先,ks是k的子孙 2.树/森林与二叉树的相互转换 a.树转换成二叉树 加线: 在树中所有兄弟结点之间加一连线 抹线: 对每个结点,除了其最左孩子外, 与其余孩子之间的连线 旋转: 45° b.二叉树转化成树 加线:若p结点是双亲结点的左孩子,则将 的右孩子,右孩子的右孩子, 所有右孩子,都与p的双亲用线连起来 线 调整:将结点按层次排列,形成树结构 c.森林转换成二叉树 将各棵树分别转换成二叉树 将每棵树的根结点用线相连 为轴心,顺时针旋转,构成二叉树型结构 d.二叉树转换成森林 抹线:将二叉树中根结点与其右孩子连线,及 沿右分支搜索到的所有右孩子间连线全部抹 掉,使之变成孤立的二叉树 还原:将孤立的二叉树还原成树 3.周游 a.先根(次序)周游 若树不空,则先访问根结点,然后依次先根周 游各棵子树 b.后根(次序)周游 若树不空,则先依次后根周游各棵子树,然后 访问根结点 c.按层次周游 若树不空,则自上而下自左至右访问树中每个 结点 4.存储结构 “左子/右兄”二叉链表表示法:结点左指针指 向孩子,右结点指向右兄弟,按树结构存储, 无孩子或无右兄弟则置空 5. “UNION/FIND算法”(等价类) 判断两个结点是否在同一个集合中,查找一个 给定结点的根结点的过程称为FIND 归并两个集合,这个归并过程常常被称为 UNION “UNION/FIND”算法用一棵树代表一个集合, 如果两个结点在同一棵树中,则认为它们在同 一个集合中;树中的每个结点(除根结点以外) 有仅且有一个父结点;结点中仅需保存父指针 信息,树本身可以存储为一个以其结点为元素 的数组 6.树的顺序存储结构 a. 带右链的先根次序表示法 在带右链的先根次序表示中,结点按先根次序 顺序存储在一片连续的存储单元中 每个结点除包括结点本身数据外,还附加两个 表示结构的信息字段,结点的形式为: info是结点的数据;rlink是右指针,指向结点 的下一个兄弟;ltag是一个左标记,当结点没 有子结点(即对应二叉树中结点没有左子结点 时),ltag为1,否则为0 b. 带双标记位的先根次序表示法 规定当结点没有下一个兄弟(即对应的二叉树 中结点没有右子结点时)rtag为1,否则为0 c. 带双标记位的层次次序表示法 结点按层次次序顺序存储在一片连续的存储单 元中 第七章图 1.定义 a.假设图中有n个顶点,e条边: 含有e=n(n-1)/2条边的无向图称作完全图 含有e=n(n-1) 条弧的有向图称作有向完全图 若边或弧的个数e < nlogn,则称作稀疏图, 否则称作稠密图 b. 顶点的度(TD)=出度(OD)+入度(ID) 顶点的出度: 以顶点v为弧尾的弧的数目 顶点的入度: 以顶点v为弧头的弧的数目 c.连通图、连通分量 若图G中任意两个顶点之间都有路径相通,则 称此图为连通图 若无向图为非连通图,则图中各个极大连通子 图称作此图的连通分量 d.强连通图、强连通分量 对于有向图,若任意两个顶点之间都存在一条 有向路径,则称此有向图为强连通图 否则,其各个极大强连通子图称作它的强连通 分量 e.生成树、生成森林 假设一个连通图有n个顶点和e条边,其中n-1 条边和n个顶点构成一个极小连通子图,称该 极小连通子图为此连通图的生成树 对非连通图,则将由各个连通分量构成的生成 树集合称做此非连通图的生成森林 2.存储结构 a.相邻矩阵表示法 表示顶点间相邻关系的矩阵 若G是一个具有n个顶点的图,则G的相邻矩 阵是如下定义的n×n矩阵: A[i,j]=1,若(Vi, Vj)(或)是图G的边 A[i,j]=0,若(Vi, Vj)(或)不是图G的边 b.邻接表表示法 为图中每个顶点建立一个单链表,第i个单链表 中的结点表示依附于顶点Vi的边(有向图中指 以Vi为尾的弧)(建立单链表时按结点顺序建 立) 3.周游 a. 深度优先周游: 从图中某个顶点V0出发,访问此顶点,然后依 次从V0的各个未被访问的邻接点出发,深度优 先搜索遍历图中的其余顶点,直至图中所有与 V0有路径相通的顶点都被访问到为止 b. 广度优先周游: 从图中的某个顶点V0出发,并在访问此顶点之 后依次访问V0的所有未被访问过的邻接点,随 后按这些顶点被访问的先后次序依次访问它们 的邻接点,直至图中所有与V0有路径相通的顶 点都被访问到为止,若此时图中尚有顶点未被 访问,则另选图中一个未曾被访问的顶点作起 始点,重复上述过程,直至图中所有顶点都被 访问到为止 4.拓扑排序 拓扑排序的方法是:1)选择一个入度为0的顶 点且输出之 2)从图中删掉此顶点及所有的出边 3)回到第1步继续执行,直至图空或者图不空 但找不到无前驱(入度为0)的顶点为止 5.单源最短路径(Dijkstra算法) 6.每对顶点间的最短路径(Floyd算法) 7.最小生成树 a.Prim算法 b.Kruskal算法 c.两种算法比较:Prim算法适合稠密图, Kruskal算法适合稀疏图 第八章内排序 算法最大时间平均时间 直接插入排 序 Θ(n2) Θ(n2) 冒泡排序Θ(n2) Θ(n2) 直接选择排 序 Θ(n2) Θ(n2) Shell排序Θ(n3/2) Θ(n3/2) 快速排序Θ(n2) Θ(nlog n) 归并排序Θ(nlog n) Θ(nlog n) 堆排序Θ(nlog n) Θ(nlog n) 桶式排序Θ(n+m) Θ(n+m) 基数排序Θ(d·(n+r)) Θ(d·(n+r)) 最小时间S(n) 稳定性 Θ(n) Θ(1) 稳定 Θ(n) Θ(1) 稳定 Θ(n2) Θ(1) 不稳定 Θ(n3/2) Θ(1) 不稳定 Θ(nlog n) Θ(log n) 不稳定 Θ(nlog n) Θ(n) 稳定 Θ(nlog n) Θ(1) 不稳定 Θ(n+m) Θ(n+m) 稳定 Θ(d·(n+r)) Θ(n+r) 稳定 第十章检索 1.平均检索长度(ASL)是待检索记录集合中元 素规模n的函数,其定义为: ASL= Pi为检索第i个元素的概率;Ci为找到第i个元 素所需的比较次数 2.散列 a.除余法 用关键码key除以M(取散列表长度),并取余 数作为散列地址 散列函数为:hash(key) =key mod M b.解决冲突的方法 开散列方法:把发生冲突的关键码存储在散列 表主表之外(在主表外拉出单链表) 闭散列方法:把发生冲突的关键码存储在表中 另一个位置上 c.线性探查 基本思想:如果记录的基位置存储位置被占用, 就在表中下移,直到找到一个空存储位置;依 次探查下述地址单元:d0+1,d0+2,...,m-1, 0,1,...,d0-1;用于简单线性探查的探查 函数是:p(K, i) = i d.散列表的检索 1.假设给定的值为K,根据所设定的散列函数h, 计算出散列地址h(K) 2. 如果表中该地址对应的空间未被占用,则检 索失败,否则将该地址中的值与K比较 3. 若相等则检索成功;否则,按建表时设定的 处理冲突方法查找探查序列的下一个地址,如 此反复下去,直到某个地址空间未被占用(可 以插入),或者关键码比较相等(有重复记录, 不需插入)为止 e.散列表的删除:删除后在删除地点应加上墓 碑(被删除标记) f.散列表的插入:遇到墓碑不停止,知道找到真 正的空位置 第十一章索引技术 1.概念: a.主码:数据库中的每条记录的唯一标识 b.辅码:数据库中可以出现重复值的码 2.B树 a.定义:B树定义:一个m阶B树满足下列条 件: (1) 每个结点至多有m个子结点; (2) 除根和叶外 其它每个结点至少有??个子结点; (3) 根结点至少有两个子结点 例外(空树,or独根) (4) 所有的叶在同一层,可以有??- 1到m-1个 关键码 (5) 有k个子结点的非根结点恰好包含k-1个关 键码 b.查找 在根结点所包含的关键码K1,…,Kj中查找给 定的关键码值(用顺序检索(key少)/二分检索 (key多));找到:则检索成功;否则,确定要查 的关键码值是在某个Ki和Ki+1之间,于是取 pi所指结点继续查找;如果pi指向外部结点, 表示检索失败. c.插入 找到的叶是插入位置,若插入后该叶中关键码 个数

浙教版八年级下册第3章数据的分析知识点-复习总结

数据的分析 例题 1.为了了解参加某运动会的200名运动员的年龄情况,从中抽查了20名运动员的年龄,就这个问题来说,下面说法正确的是() A.200名运动员是总体 B.每个运动员是总体 C.20名运动员是所抽取的一个样本 D.样本容量是20 1.加权平均数 例题 ' (1)2、4、7、9、11、13.这几个数的平均数是_______ (2)一组数据同时减去80,所得新的一组数据的平均数为,?那么原数据的平均数__________;(3)8个数的平均数是12,4个数的平均为18,则这12个数的平均数为; 2.中位数 例题 (1)某小组在一次测试中的成绩为:86,92,84,92,85,85,86,94,92,83,则这个小组本次测试成绩的中位数是() A.85 B.86 C.92 D.

】 (2) 将9个数据从小到大排列后,第个数是这组数据的中位数 ( 3.众数 一组数据中出现次数最多的数据就是这组数据的众数(mode) 例题 (1)一个射手连续射靶22次,其中3次射中10环,7次射中9环,9次射中8环,3次射中7环.则射中环数的中位数和众数分别为() A.8,9 B.8,8 C.8.5,8 D.8.5,9 (2)数据按从小到大排列为1,2,4,x,6,9,这组数据的中位数为5,那么这组数据的众数是() ~ A:4 B:5 C: D:6 4.极差 一组数据中的最大数据与最小数据的差叫做这组数据的极差(range)。 例题 (1)右图是一组数据的折线统计图,这组数据的极差是, 平均数是;; (2)10名学生的体重分别是41、48、50、53、49、53、53、51、67(单位:kg),这组数据的极差是() ` A:27 B:26 C:25D:24 5. 方差 各个数据与平均数之差的平方的平均数,记作s2 .用“先平均,再求差,然后平方,最后再平均”得到的结果表示一组数据偏离平均值的情况,这个结果叫方差,计算公式是 s2=[(x1-)2+(x2-)2+…+(x n-)2]; 方差是反映一组数据的波动大小的一个量,其值越大,波动越大,也越不稳定或不整齐。 例题 (1)若样本x1+1,x2+1,…,x n+1的平均数为10,方差为2,则对于样本x1+2,x2+2,…,x n+2,下列结论正确的是() ~ A:平均数为10,方差为2 B:平均数为11,方差为3 C:平均数为11,方差为2 D:平均数为12,方差为4 (2)方差为2的是()

数据结构知识点整理

数据是信息的载体,是描述客观事物的数、字符、以及所有能输入到计算机中,被计算机程序识别和处理的符号(数值、字符等)的集合。 数据元素(数据成员)是数据的基本单位。在不同的条件下,数据元素又可称为元素、结点、顶点、记录等 数据对象具有相同性质的数据元素(数据成员)的集合 数据结构由某一数据对象及该对象中所有数据成员之间的关系组成。记为Data_Structure = {D, R}其中,D是某一数据对象,R是该对象中所有数据成员之间的关系的有限集合。 数据类型是指一种类型,以及定义在这个值集合上的一组操作的总称。 判断一个算法的优劣主要标准:正确性、可使用性、可读性、效率、健壮性、简单性。 算法效率的衡量方法:后期测试,事前估计 算法分析是算法的渐进分析简称 数据结构包括“逻辑结构”和“物理结构”两个方面(层次): 逻辑结构是对数据成员之间的逻辑关系的描述,它可以用一个数据成员的集合和定义在此集合上的若干关系来表示物理结构是逻辑结构在计算机中的表示和实现,故又称“存储结构” 线性表的定义:n(≥ 0)个表项的有限序列L =(a1, a2, …, an)ai是表项,n是表长度。第一个表项是表头,最后一个是表尾。 线性表的特点:表中元素的数据类型相同;线性表中,结点和结点间的关系是一对一的,有序表和无序表线性表的存储方式。一,顺序存储方式,二,链表存储方式。 顺序表的存储表示有2种方式:静态方式和动态方式。 顺序表的定义是:把线性表中的所有表项按照其逻辑顺序依次存储到从计算机存储中指定存储位置开始的一块连续的存储空间中。 顺序表的特点:用地址连续的一块存储空间顺序存放各表项,各表项的逻辑顺序与物理顺序一致,对各个表项可以顺序访问,也可以随机访问。 单链表是一种最简单的链表表示,也叫线性链表,用她来表示线性表时,用指针表示结点间的逻辑关系。特点:是长度可以很方便地进行扩充。 连续存储方式(顺序表)特点:存储利用率高,存取速度快缺点:插入、删除等操作时需要移动大量数据: 链式存储方式(链表)特点:适应表的动态增长和删除。缺点:需要额外的指针存储空间 单链表的类定义:多个类表达一个概念(单链表)。分为:链表结点(ListNode)类,链表(List)类。 循环链表的概念:是另一种形式的表示线性表的链表,它的结点结构与单链表相同,与单链表不同的是链表中表尾结点的LINK域中不是NULL,而是存放了一个指向链表开始结点的指针,这样,只要知道表中任何一个结点的地址,就能遍历表中其他任何一结点。 双向链表的概念:在双向链表的没饿结点中应有两个链接指针作为它的数据成员:1LINK指示它的前驱结点,RLINK 指示它的后继结点,因此,双向链表的每个结点至少有3个域:1LINK(前驱指针) DADA(数据)RLINK(后继指针)。栈:定义为只允许在表的末端进行插入和删除的线性表。特点是:后进先出。 递归的定义:若一个对象部分地包含它自己,或用它自己给自己定义, 则称这个对象是递归的;若一个过程直接地或间接地调用自己, 则称这个过程是递归的过程。以下三种情况常常用到递归方法一。定义是递归的二。数据结构是递归的三问题的解法是递归的。 队列:队列是只允许在一端删除,在另一端插入的顺序表允许删除的一端叫做队头,允许插入的一端叫做队尾。特性:先进先出。 优先级队列:是不同于先进先出队列的另一种队列。每次从队列中取出的是具有最高优先权的元素。多维数组是一维数组的推广。 多维数组是一维数组的推广。多维数组的特点是每一个数据元素可以有多个直接前驱和多个直接后继。数组元素的下标一般具有固定的下界和上界,因此它比其他复杂的非线性结构简单。 字符串是n ( ≥ 0 ) 个字符的有限序列,记作S : “c1c2c3…cn”其中,S 是串名字c1c2c3…cn”是串值ci 是串中字符n 是串的长度,n = 0 称为空串。 广义表是n ( ≥0 ) 个表元素组成的有限序列,记作LS (a1, a2, a3, …, an),LS 是表名,ai 是表元素,可以是表(称为子表),可以是数据元素(称为原子)。n为表的长度。n = 0 的广义表为空表。n > 0时,表的第一个表元素称为广义表的表头(head),除此之外,其它表元素组成的表称为广义表的表尾(tail 有根树:一棵有根树T,简称为树,它是n (n≥0) 个结点的有限集合。当n = 0时,T 称为空树;否则,T 是非空树,记作T={ 空集n=0 {r,T1,T2….Tn},n>0

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