数据结构与算法分析总结

数据结构和算法设计与分析

谈到计算机方面的专业课程，我觉得数据结构算是一门必不可少的课了，它是计算机从业和研究人员了解、开发及最大程度的利用计算机硬件的一种工具。数据结构与算法分析是两门紧密联系的课程,算法要靠好的数据结构来实现,二者的关系是密不可分的,谈到算法不得不讲数据结构,谈数据结构也不可避免的要了解算法,好的算法一定有一个好的数据结构，很多算法实际上是对某种数据结构实行的一种变换,研究算法也就是研究在实行变换过程中数据的动态性质。这两门课程分别是我在大二和研一的时候学的，因为它们密切的联系，这里将其放在一起总结如下。

什么是数据结构呢？研究数据的逻辑结构和存储结构（物理结构）以及它们之间的关系，且为该结构定义相应的运算设计相应的算法。这里的数据是指可输入到计算机能被程序处理的符号的集合。其中，数据的逻辑结构是指数据之间逻辑关系的描述，逻辑结构的分类有线性结构、树形结构和图结构。数据的存储结构是指数据在计算机中存储结构，也称为物理结构，它有4类基本的存储映射方法：1.顺序的方法；2.链接的方法；3.索引的方法；4.散列的方法。在程序设计语言中，数据结构直接反映在数据类型上，比如一个整型变量就是一个节点，根据类型给他分配内存单元。抽象数据类型：一组值以及在这些值上定义的操作集合，它是描述数据结构的一种理论工具，其特点是把数据结构作为独立于应用程序的一种抽象代数结构。

线性表结构：由一系列元素组成的有序的序列，除了第一个元素和最后一个元素外，每个元素都只有一个直接前趋和直接后继，元素的个数称为线性表的长度。它的存储方式有顺序存储和链式存储。顺序存储方式它的优点是存储单元是连续的，适合快速访问元素内容，链表的特点是动态申请内存空间，并通过指针来链接结点，按照线性表的前驱关系把一个个结点链接起来，这样可以动态地根据需要分配内存空间，经常用于插入新结点或删除节点的需要，链表还可以根据结点中指针个数分为单链表、双链表、循环链表等。在线性表结构中有两类特别的线性表：栈和队列。栈是一种限制访问端口的线性表，常称为后进先出表。正是这种特殊的性质使得栈的用途非常广泛，比如在计算表达式的值时处理运算符的先后次序，另外一个大的用处就是递归了，hanoi 塔就是最典型的用了递归的思想，在算法中，也有很多运用递归思想的例子。队列也属于限制访问点的线性表，它的特点就是加入和删除元素都只能在队列的一端进行，即队列首出，队列尾进，最大的特点是先来先服务，先进先出。因

为这个特点，队列常被用作消息缓冲器。

在算法设计中，顺序表主要用于检索，而利用栈中的递归思想在算法中则应用非常广泛，如递归排序，分治算法等。

树结构：是一种非常重要的非线性数据结构，它是由一个根结点和若干叶结点组成的树状结构，除了根结点每个结点只能有一个父节点，可以有若干子结点，若干个树结构还可以构成森林，树的存储结构也分为顺序存储和链式存储，最典型的是左孩子右兄弟法。在树结构中比较重要的算法就是周游（遍历）树，有先根次序、后根次序以及中根次序。树结构中有几类非常重要的特殊树结构，如二叉树，B树，B+树等，其中，二叉树应用最为广泛。

二叉树：是指每个结点最多有两个子结点的树结构，具体细分，根据叶子结点的特性可分为满二叉树、完全二叉树等。二叉树的遍历也分为深度优先和广度优先。另外，二叉树有几条非常重要的性质，这也使得它的应用非常广泛。

在算法设计中，典型的利用树的深度优先遍历的算法是回溯法，而典型的广度优先搜索算法是分枝定界法。

图：是一种较线性表和树更为复杂的数据结构。一般来讲，数据的逻辑结构可表示为结点的有穷集合K和K上的一个关系r,如果对K中结点相对于r的前驱、后继个数加以限制，则可以分别定义线性结构、树形结构和图结构，即：

线性结构：惟一前驱，惟一后继，反映一种线性关系；

树形结构：惟一前驱，多个后继，反映一种层次关系；

图结构：不限制前驱的个数，亦不限制后继的个数，反映一种网状关系。

通常用G=(V,E)代表一个图，其中V是顶点集，E是边集。图分为有向图和无向图，图的存储方式有邻接表和邻接矩阵法。和树类似的，图中也需要周游，同样有深度优先搜索和广度优先搜索，而比树的周游要更复杂，也更重要。在这一块中，有两种比较典型的求最短路径和最小支撑树的算法需要注意，它们分别是Dijkstra算法和Prim算法。另外需要注意的是图的连通性。

在算法设计中，典型的用到图论的算法有贪心算法和动态规划算法。

对于计算机科学来说，算法的概念至关重要。通俗的讲，算法是指解决问题的一种方法或一个过程，或者严格来讲，是由若干条指令组成的有穷序列，且满足以下4条性质；

（1）输入：有零个或多个由外部提供的量作为算法的输入。

（2）输出：算法产生至少一个量作为输出。

（3）确定性：组成算法的每条指令是清晰的，无歧义的。

（4）有限性：算法中每条指令的执行次数是有限的，执行每条指令的时间也是有限的。

我们研究一个算法或者评价一个算法主要是通过估计该算法的复杂性，包括时间复杂性和空间复杂性。空间复杂性是指使用该算法的程序在运行时需要占用多少内存空间，具体包括指令空间、数据空间和环境栈空间。时间复杂性是指执行该程序所需要的时间量级，通常是估算的时间，包括编译时间和运行时间。同时评价一个算法的好坏还要看其时间复杂性和空间复杂性随着输入规模的增长趋势，一般能接受的最好是线性增长。在算法设计这本书中，每介绍一个算法都会分析其算法复杂度，由此可看出它的重要性。

首先，从递归的分治算法开始。分治算法的基本思想是将一个规模为n的问题分解为k 个规模较小的子问题，这些子问题互相独立且与原问题相同。递归的解这些子问题，然后将各个子问题的解合并得到原问题的解。该算法的主要应用有大整数乘法，矩阵乘法、合并排序等。可以大大降低算法的时间复杂度，但使用递归栈可能增加程序的空间规模。

动态规划算法和贪心算法：与分治算法类似，动态规划的基本思想也是将待求解问题分解成若干子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到原问题的解。与分治算法不同的是，适合于用动态规划法求解的问题，经分解得到的子问题往往不是相互独立的。动态规划算法适用于解最优化问题。通常可按以下4个步骤：

（1）找出最优解的性质，并刻画其结构特征。

（2）递归的定义最优值。

（3）以自底向上的方式计算出最优值。

（4）根据计算最优值时得到的信息，构造最优解。

动态规划算法的基本要素是最优子结构性质和子问题重叠性质。

最优子结构性质。如果问题的最优解所包含的子问题的解也是最优的，我们就称该问题具有最优子结构性质（即满足最优化原理）。最优子结构性质为动态规划算法解决问题提供了重要线索。

子问题重叠性质。子问题重叠性质是指在用递归演算法自顶向下对问题进行求解时，每次产生的子问题并不总是新问题，有些子问题会被重复计算多次。动态规划算法正是利用了这种子问题的重叠性质，对每一个子问题只计算一次，然后将其计算结果保存在一个表格中，当再次需要计算已经计算过的子问题时，只是在表格中简单地查看一下结果，从而获得较高的效率。

另外一点要素是备忘录方法，它作为动态规划算法的变形，用表格保存已解决问题的答

案，在下次需要解此子问题时，只要简单查看子问题的解答，而不必重新计算。与动态规划不同的是备忘录方法的递归是自顶向下的，而动态规划则是自底向上的。

动态规划算法设计策略典型的应用案例有：矩阵连乘、最大字段和、流水作业调度等。

有时满足动态规划条件的问题可以有更好的算法，比如贪心算法。贪心算法即总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说贪心算法并不从整体最优上加以考虑，它所做的总是做出的选择只是在某种意义上的局部最优。这种启发式的策略并不能总是奏效，然而对某些特定的问题确能达到预期目的。比如活动安排的例子。

贪心算法的基本要素主要有贪心选择性质和最优子结构性质。所谓贪心选择性质是指所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择，即贪心选择来达到。这是贪心算法与动态规划的主要区别，它们的共同点是都要求问题具有最优子结构性质。

贪心算法的典型案列是：活动安排、最优装载问题、最短路径和最优生成树问题。

回溯法和分枝定界法：回溯法有“通用的解题法”之称。用它可以系统的搜索一个问题的所有解或任一解。它在问题的解空间树中，按深度优先策略，从根节点出发搜索解空间树。其算法框架包含递归回溯和迭代回溯，两个特别的解空间树为子集树和排列树。

典型的回溯法的案例有：批处理作业调度、图的m着色、旅行售货员问题、0-1背包问题等。

分枝定界法类似于回溯法，也是在问题的解空间上搜索问题解的算法。一般情况下，分治定界法与回溯法的求解目标不同。回溯法的求解目标是找出解空间中满足约束条件的所有的解，而分枝定界法的求解目标则是找出满足约束条件的一个解，或是满足约束条件的解中找出使某一目标函数值达到极大或极小的解，即在某种意义下的最优解。由于求解目标不同，导致分支定界法与回溯法对解空间的搜索方式也不相同。回溯法以深度优先的方式搜索解空间，而分枝定界法则以广度优先或以最小耗费优先的方式搜索解空间。

另外，在算法分析中一定要提的是NP问题。首先需要介绍P(Polynomial,多项式)问题.P 问题是可以在多项式时间内被确定机(通常意义的计算机)解决的问题。

NP(Non-Deterministic Polynomial, 非确定多项式)问题,是指可以在多项式时间内被非确定机(他可以猜,他总是能猜到最能满足你需要的那种选择,如果你让他解决n皇后问题,他只要猜n次就能完成----每次都是那么幸运)解决的问题.这里有一个著名的问题----千禧难题之首,是说P问题是否等于NP问题,也即是否所有在非确定机上多项式可解的问题都能在确定机上用多项式时间求解。

NP完全(NP Complete,NPC)问题是指这样一类NP问题,所有的NP问题都可以用多项式时

间划归到他们中的一个。所以显然NP完全的问题具有如下性质:它可以在多项式时间内求解，当且仅当所有的其他的NP－完全问题也可以在多项式时间内求解。这样一来,只要我们找到一个NPC问题的多项式解,所有的NP问题都可以多项式时间内划归成这个NPC问题,再用多项式时间解决,这样NP就等于P了。

小结一下，在算法设计这么课中学了这么几大类典型的算法，里面也涉及到具体的应用案例，但我觉得学算法的目的远不是学会这几种固定的特殊问题的解法而已，事实上领会这些巧妙算法背后的思想然后学会迁移到其他新的问题中去才是领会了算法设计的精髓。

数据结构与算法基础知识总结

数据结构与算法基础知识总结 1 算法 算法：是指解题方案的准确而完整的描述。 算法不等于程序，也不等计算机方法，程序的编制不可能优于算法的设计。 算法的基本特征：是一组严谨地定义运算顺序的规则，每一个规则都是有效的，是明确的，此顺序将在有限的次数下终止。特征包括： （1）可行性； （2）确定性，算法中每一步骤都必须有明确定义，不充许有模棱两可的解释，不允许有多义性； （3）有穷性，算法必须能在有限的时间内做完，即能在执行有限个步骤后终止，包括合理的执行时间的含义； （4）拥有足够的情报。 算法的基本要素：一是对数据对象的运算和操作；二是算法的控制结构。 指令系统：一个计算机系统能执行的所有指令的集合。 基本运算和操作包括：算术运算、逻辑运算、关系运算、数据传输。 算法的控制结构：顺序结构、选择结构、循环结构。 算法基本设计方法：列举法、归纳法、递推、递归、减斗递推技术、回溯法。 算法复杂度：算法时间复杂度和算法空间复杂度。 算法时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量。 算法空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间。 2 数据结构的基本基本概念 数据结构研究的三个方面： （1）数据集合中各数据元素之间所固有的逻辑关系，即数据的逻辑结构； （2）在对数据进行处理时，各数据元素在计算机中的存储关系，即数据的存储结构；（3）对各种数据结构进行的运算。 数据结构是指相互有关联的数据元素的集合。 数据的逻辑结构包含： （1）表示数据元素的信息； （2）表示各数据元素之间的前后件关系。 数据的存储结构有顺序、链接、索引等。 线性结构条件：

（1）有且只有一个根结点； （2）每一个结点最多有一个前件，也最多有一个后件。 非线性结构：不满足线性结构条件的数据结构。 3 线性表及其顺序存储结构 线性表由一组数据元素构成，数据元素的位置只取决于自己的序号，元素之间的相对位置是线性的。 在复杂线性表中，由若干项数据元素组成的数据元素称为记录，而由多个记录构成的线性表又称为文件。 非空线性表的结构特征： （1）且只有一个根结点a1，它无前件； （2）有且只有一个终端结点an，它无后件； （3）除根结点与终端结点外，其他所有结点有且只有一个前件，也有且只有一个后件。结点个数n称为线性表的长度，当n=0时，称为空表。 线性表的顺序存储结构具有以下两个基本特点： （1）线性表中所有元素的所占的存储空间是连续的； （2）线性表中各数据元素在存储空间中是按逻辑顺序依次存放的。 ai的存储地址为：adr(ai)=adr(a1)+(i-1)k,，adr(a1)为第一个元素的地址，k代表每个元素占的字节数。 顺序表的运算：插入、删除。（详见14--16页） 4 栈和队列 栈是限定在一端进行插入与删除的线性表，允许插入与删除的一端称为栈顶，不允许插入与删除的另一端称为栈底。 栈按照“先进后出”（filo）或“后进先出”（lifo）组织数据，栈具有记忆作用。用top表示栈顶位置，用bottom表示栈底。 栈的基本运算：（1）插入元素称为入栈运算；（2）删除元素称为退栈运算；（3）读栈顶元素是将栈顶元素赋给一个指定的变量，此时指针无变化。 队列是指允许在一端（队尾）进入插入，而在另一端（队头）进行删除的线性表。rear指针指向队尾，front指针指向队头。 队列是“先进行出”（fifo）或“后进后出”（lilo）的线性表。 队列运算包括（1）入队运算：从队尾插入一个元素；（2）退队运算：从队头删除一个元素。循环队列：s=0表示队列空，s=1且front=rear表示队列满

数 据 结 构 与 算 法 从 零 开 始 学 习 ( 2 0 2 0 )

用Python解决数据结构与算法问题（一）：Python基础 python学习之路 - 从入门到精通到大师 一、你【实战追-女生视频】好世界 Python是一种现代的，易于学习的面向对象的编程语言。它具有一组强【扣扣】大的内置数据类型和易于使用的控件结构。由于是解释【１】型语言，因此通过简单地查看和描述交互式会话，更容易进行【О】检查。所以好多人会和你说推荐你使用 anaconda 的，比如：【⒈】深度学习入门笔记（五）：神经网络的编程基础。 在 j【б】upyter notebook 中是提示输入语句，然后计算你提供的Py【９】thon语句。例如： pri【５】nt("Hello，World") Hel【２】lo，World 打印结果【６】： print("".join("Hello World")) 二、数据入门 因为Python是支持面向对象的编程范式，这意味着Python认为在解决问题的过程中的重点是数据。在任何面向对象的编程语言中，类都是被定义用来描述数据的外观（状态）和数据能做什么（行为）。因为类的用户只看数据项的状态和行为，所以类类似于抽象的数据类型。数据项在面向对象的范式中称为对象，对象是类的实例。

Python有： 两个主要的内置数字类，分别是 int （整型数据类型）和 float （浮点数据类型）。 标准的算术运算，+，-，*，-，和 **（取幂），可以用括号强制操作的顺序来规避正常的操作符优先级。 其他很有用的操作是余数（模组）操作符%、和整数除法--。注意，当两个整数相除，结果是一个浮点数。整数除法运算符通过截断所有小数部分来返回商的整数部分。 布尔数据类型，作为Python bool类的实现，在表示真值时非常有用。 布尔数据 在标准的布尔操作中，and、or、not，布尔类型的状态值可能是True 和 False。 False or True not (False or True) True and True 布尔数据对象也被用作比较运算符的结果，例如相等（==）和大于（）。 关系运算符和逻辑运算符 此外，关系运算符和逻辑运算符可以组合在一起形成复杂的逻辑问题。下表展示了关系和逻辑运算符： 标识符在编程语言中作为名称使用。在Python中，标识符以字母

数据结构与算法分析习题与参考答案

大学 《数据结构与算法分析》课程 习题及参考答案 模拟试卷一 一、单选题（每题 2 分，共20分） 1.以下数据结构中哪一个是线性结构？( ) A. 有向图 B. 队列 C. 线索二叉树 D. B树 2.在一个单链表HL中，若要在当前由指针p指向的结点后面插入一个由q指向的结点， 则执行如下( )语句序列。 A. p=q; p->next=q; B. p->next=q; q->next=p; C. p->next=q->next; p=q; D. q->next=p->next; p->next=q; 3.以下哪一个不是队列的基本运算？（） A. 在队列第i个元素之后插入一个元素 B. 从队头删除一个元素 C. 判断一个队列是否为空 D.读取队头元素的值 4.字符A、B、C依次进入一个栈，按出栈的先后顺序组成不同的字符串，至多可以组成( ) 个不同的字符串？ A.14 B.5 C.6 D.8 5.由权值分别为3,8,6,2的叶子生成一棵哈夫曼树，它的带权路径长度为( )。 以下6-8题基于图1。 6.该二叉树结点的前序遍历的序列为( )。 A.E、G、F、A、C、D、B B.E、A、G、C、F、B、D C.E、A、C、B、D、G、F D.E、G、A、C、D、F、B 7.该二叉树结点的中序遍历的序列为( )。 A. A、B、C、D、E、G、F B. E、A、G、C、F、B、D C. E、A、C、B、D、G、F E.B、D、C、A、F、G、E 8.该二叉树的按层遍历的序列为( )。

A．E、G、F、A、C、D、B B. E、A、C、B、D、G、F C. E、A、G、C、F、B、D D. E、G、A、C、D、F、B 9.下面关于图的存储的叙述中正确的是( )。 A．用邻接表法存储图，占用的存储空间大小只与图中边数有关，而与结点个数无关 B．用邻接表法存储图，占用的存储空间大小与图中边数和结点个数都有关 C. 用邻接矩阵法存储图，占用的存储空间大小与图中结点个数和边数都有关 D．用邻接矩阵法存储图，占用的存储空间大小只与图中边数有关，而与结点个数无关 10.设有关键码序列(q，g，m，z，a，n，p，x，h)，下面哪一个序列是从上述序列出发建 堆的结果?( ) A. a，g，h，m，n，p，q，x，z B. a，g，m，h，q，n，p，x，z C. g，m，q，a，n，p，x，h，z D. h，g，m，p，a，n，q，x，z 二、填空题（每空1分，共26分） 1.数据的物理结构被分为_________、________、__________和___________四种。 2.对于一个长度为n的顺序存储的线性表，在表头插入元素的时间复杂度为_________， 在表尾插入元素的时间复杂度为____________。 3.向一个由HS指向的链栈中插入一个结点时p时，需要执行的操作是________________; 删除一个结点时，需要执行的操作是______________________________（假设栈不空而 且无需回收被删除结点）。 4.对于一棵具有n个结点的二叉树，一个结点的编号为i(1≤i≤n)，若它有左孩子则左 孩子结点的编号为________，若它有右孩子，则右孩子结点的编号为________，若它有 双亲，则双亲结点的编号为________。 5.当向一个大根堆插入一个具有最大值的元素时，需要逐层_________调整，直到被调整 到____________位置为止。 6.以二分查找方法从长度为10的有序表中查找一个元素时，平均查找长度为________。 7.表示图的三种常用的存储结构为_____________、____________和_______________。 8.对于线性表（70，34，55，23，65，41，20）进行散列存储时，若选用H（K）=K %7 作为散列函数，则散列地址为0的元素有________个，散列地址为6的有_______个。 9.在归并排序中，进行每趟归并的时间复杂度为______，整个排序过程的时间复杂度为 ____________，空间复杂度为___________。 10.在一棵m阶B_树上，每个非树根结点的关键字数目最少为________个，最多为________ 个，其子树数目最少为________，最多为________。 三、运算题（每题 6 分，共24分） 1.写出下列中缀表达式的后缀形式： （1）3X/(Y-2)+1 （2）2+X*(Y+3) 2.试对图2中的二叉树画出其： (1)顺序存储表示的示意图； (2)二叉链表存储表示的示意图。 3.判断以下序列是否是小根堆? 如果不是, 将它调 图2 整为小根堆。 （1）{ 12, 70, 33, 65, 24, 56, 48, 92, 86, 33 } （2）{ 05, 23, 20, 28, 40, 38, 29, 61, 35, 76, 47, 100 } 4.已知一个图的顶点集V和边集E分别为： V={1,2,3,4,5,6,7};

力 扣 数 据 结 构 与 算 法

前端如何搞定数据结构与算法(先导篇) 「观感度：?」 「口味：锅包肉」 「烹饪时间：20min」 本文已收录在Github? 为什么要学习数据结构与算法？ 在0202年的今天，由于每天被无数的信息轰炸，大多数人已经变得越来越浮躁了，并且丧失了独立思考的能力。 你可能会经常听到这样的感慨： 技术人究竟能走多远？我遇到了天花板 35岁的程序员要如何面对中年危机？ 技术更新太快，好累，学不动了 然后，你也变得焦虑起来。那你有没有静下心来想过，如何才能抵御年龄增长并且使自己增值呢？ 无非是终身学习，持续修炼自己的内功。内功也就是基础知识和核心概念，这些轰轰烈烈发展的技术本质，其实都是基础知识，也就是我们在大学里学过的基础课-程。 操作系统 计算机组成原理 计算机网络 编译原理

设计模式 数据结构与算法 这也就是为什么越靠谱的面试官越注重你基础知识的掌握程度，为什么越牛的的企业越重视你的算法能力。因为当你拥有了这些，你已经比大多数人优秀了。你的天花板由你自己来决定，大家口中的中年危机可能并不会成为你的危机。新技术来临时，你对它的本质会看得更加透彻，学起来会一通百通。这样的人才，公司培养你也会花费更少的成本。 (不过，一辈子做个开开心心的 CRUD Boy 也是一种选择。) 数据结构与算法之间的关系 Rob Pikes 5 Rules of Programming中的第五条是这样说的： Data dominates. If youve chosen the right data structures and organized things well, the algorithms will almost always be self-evident. Data structures, not algorithms, are central to programming. 数据占主导。如果您选择了正确的数据结构并组织得当，那么这些算法几乎总是不言而喻的。数据结构而非算法是编程的核心。 瑞士计算机科学家，Algol W，Modula，Oberon 和 Pascal 语言的设计师 Niklaus Emil Wirth 写过一本非常经典的书《Algorithms + Data Structures = Programs》，即算法 + 数据结构 = 程序。 我们可以得出结论，数据结构与算法之间是相辅相成的关系。数据结构服务于算法，算法作用于特定的数据结构之上。 数据结构与算法好难，怎么学？

VB笔记-数据结构和算法

数据和算法结构 考点1 算法的基本概念 （什么是算法？计算机的解题过程实际上是在实施某种算法，这种算法称为计算机算法。） 1.算法的基本特征：可行性、确定性、有穷性、拥有足够的情报。 2.算法的基本要素 （1)算法中对数据的运算和操作 ? ??算法的控制结构关系运算、数据传输算术运算、逻辑运算、数据对象的运算和操作算法 （2）算法的控制结构：算法中各操作之间执行顺序称为算法的控制结构 描述算法的工具通常有传统流程图、N-S 结构化流程图、算法描述语言等 一个算法一般都可以用顺序、选择、循环3种基本控制结构组合而成。 算法语言流程图传统流程图 算法循环选择顺序描述组成S -N ???←??→? 考点2 算法的复杂度 1.算法的时间复杂度（是指执行算法所需要的计算工作量） 2.算法的空间复杂度（是指执行这个算法所需要的内存空间） ?? ?????空间执行过程中需要的额外据的存储空间、算法程序空间、输入数 空间：内存空间问题的规模时间：工作量算法的复杂度 考点3 数据结构的定义 数据结构作为计算机的一门学科，主要研究和讨论以下的三个方面： （1）数据集合中个数据元素之间所固有的逻辑关系即数据的逻辑结构； （2）在对数据元素进行处理时，各数据元素在计算机的存储关系，即数据的存储结构； （3）对各种数据结构进行得运算。 数据：对客观事物的符号表示，计算机科学中式指所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的总称。 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。 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。 数据的逻辑结构是对数据元素之间的逻辑关系的描述，它可以用一个数据元素的集合和定义在此集合的若干关系来表示。数据的逻辑结构有两个要素：一是数据元素的集合，记为D ；二是D 上的关系，反映了数据元素之间的前后关系，通常记为R 。一个数据结构可以表示成B=（D,R ） 数据的逻辑结构在计算机存储空间中的位置关系可能与逻辑关系不同，因此，为了表示存放在计算机存储空间中的各数据元素之间的逻辑，在数据的存储结构中，不仅要存放各数据元素的信息，还要存放各数据元素之间的前后件关系的信息。

数据结构与算法分析 C++版答案

Data Structures and Algorithm 习题答案 Preface ii 1 Data Structures and Algorithms 1 2 Mathematical Preliminaries 5 3 Algorithm Analysis 17 4 Lists, Stacks, and Queues 23 5 Binary Trees 32 6 General Trees 40 7 Internal Sorting 46 8 File Processing and External Sorting 54 9Searching 58 10 Indexing 64 11 Graphs 69 12 Lists and Arrays Revisited 76 13 Advanced Tree Structures 82 i

ii Contents 14 Analysis Techniques 88 15 Limits to Computation 94

Preface Contained herein are the solutions to all exercises from the textbook A Practical Introduction to Data Structures and Algorithm Analysis, 2nd edition. For most of the problems requiring an algorithm I have given actual code. In a few cases I have presented pseudocode. Please be aware that the code presented in this manual has not actually been compiled and tested. While I believe the algorithms to be essentially correct, there may be errors in syntax as well as semantics. Most importantly, these solutions provide a guide to the instructor as to the intended answer, rather than usable programs.

数据结构学习总结

数据结构与算法课程学习总结 2010年 5月 17日 班级：08计本（2）班姓名：谷敏敏学号：0804012023 时光飞逝，转眼之间，经过十几周的学习，“数据结构与算法”这门课程也已经接近尾声。通过学习、实验，我们明白“数据结构与算法”这门课是我们计算机专业人才培养计划中的一门必修的核心课程，同时也是计算机科学与技术专业同学的一门重要的基础专业课，重要之处不言而喻，所以，对于这门课大家也是比较认真投入的，学的也是比较尽心。当然这还与老师独特的教学风格以及不少的实验训练是密不可分的。 对于本学科的知识内容的概括、总结可如下所示： 1.第一章中是介绍的本学科的的一些基础、相关概念，如数据、数据元素、数据类型 以及数据结构的定义。其中，数据结构包括逻辑结构、存储结构和运算集合。逻辑 结构分为四类：集合型、线性、树形和图形结构，数据元素的存储结构分为：顺序 存储、链接存储、索引存储和散列存储四类。紧接着介绍了一些常用的数据运算。 最后着重介绍算法性能分析，包括算法的时间性能分析以及算法的空间性能分析。 2.第二章具体地介绍了顺序表的概念、基本运算及其应用。基本运算有：初始化表、 求表长、排序、元素的查找、插入及删除等。而关于元素查找方法课本例举了多种 方法，有：简单顺序查找、二分查找和分块查找。排序方法有：直接插入排序、希 尔排序、冒泡排序、快速排序、直接选择排序及归并排序等。最后介绍了顺序串的 概念以及字符处理问题，其重点核心内容在于串的模式匹配。 3.第三章介绍的是链表及其应用，链表中数据元素的存储不一定是连续的，还可以占 用任意的、不连续的物理存储区域。与顺序表相比，链表的插入、删除等功能是不 需要移动元素的，只需变化指针的取向即可，算法简单快捷，。链表这一章中介绍 了链表的节点结构、静态与动态链表的概念、链表的基本运算（如求表长、插入、 查找、删除等）、单链表的建立（头插法和尾插法）以及双向循环链表的定义、结 构、功能和基本算法。 4.第四章和第五章是关于堆栈和队列的介绍与应用。堆栈与队列是两种运算受限制的 线性结构。其基本运算方法与顺序表和链表运算方法基本相同，不同的是堆栈须遵 循“先进后出”的规则，对堆栈的操作只能在栈顶进行；而队列要遵循“先进先 出”的规则，课本中列出了两种结构的相应的基本算法，如入栈、出栈、入队、出 队等。在介绍队列时，提出了循环队列的概念，以避免“假溢出”的现象。同时， 对于其应用也分别讲述了如括号匹配问题等。 5.第六章介绍了特殊矩阵和广义表的概念与应用。其中，特殊矩阵包括对称矩阵、三 角矩阵、对角矩阵和稀疏矩阵等，课本中分别详细介绍了它们的存储结构。稀疏矩 阵的应用包括转置和加法运算等。最后介绍了广义表的相关概念及存储结构，关于 关于广义表的应用有：m元多项式的表示问题。 6.第七章是关于二叉树及其应用。在介绍有关概念时，提到了二叉树的性质以及两种 特殊的二叉树：完全二叉树和满二叉树。接着介绍二叉树的顺序存储和链接存储以 及生成算法。重点介绍二叉树的遍历算法（递归算法、先序、中序和后序遍历非递 归算法）和线索二叉树。二叉树的应用：基本算法、哈弗曼树、二叉排序树和堆与 堆排序。本章为本课程重点内容，需要重点掌握。

数据结构与算法C语言版期末复习题

《数据结构与算法》期末复习题 一、选择题。 1．在数据结构中，从逻辑上可以把数据结构分为 C 。 A．动态结构和静态结构B．紧凑结构和非紧凑结构 C．线性结构和非线性结构D．内部结构和外部结构 2．数据结构在计算机内存中的表示是指 A 。 A．数据的存储结构B．数据结构C．数据的逻辑结构D．数据元素之间的关系 3．在数据结构中，与所使用的计算机无关的是数据的 A 结构。 A．逻辑B．存储C．逻辑和存储D．物理 4．在存储数据时，通常不仅要存储各数据元素的值，而且还要存储 C 。 A．数据的处理方法B．数据元素的类型 C．数据元素之间的关系D．数据的存储方法 5．在决定选取何种存储结构时，一般不考虑 A 。 A．各结点的值如何B．结点个数的多少 C．对数据有哪些运算D．所用的编程语言实现这种结构是否方便。 6．以下说法正确的是 D 。 A．数据项是数据的基本单位 B．数据元素是数据的最小单位 C．数据结构是带结构的数据项的集合 D．一些表面上很不相同的数据可以有相同的逻辑结构 7．算法分析的目的是 C ，算法分析的两个主要方面是 A 。 （1）A．找出数据结构的合理性B．研究算法中的输入和输出的关系C．分析算法的效率以求改进C．分析算法的易读性和文档性 （2）A．空间复杂度和时间复杂度B．正确性和简明性 C．可读性和文档性D．数据复杂性和程序复杂性 8．下面程序段的时间复杂度是O(n2) 。 s =0; for( I =0; i

(完整版)(考研复试)软件工程笔记

1：软件危机：问题1：如何开发软件，以满足对软件日益增长的需求。问题2：如何维护数量不断膨胀的软件。表现：对软件开发成本和时间估计不准，用户对已完成软件不满意，软件质量不可靠，软件不可维护，软件缺少文档，软件成本过高，软件跟不上硬件发展速度。原因：与软件本身特点有关，缺乏可见性，质量难以评价，规模庞大难以维护。与软件开发维护的不当方法有关，轻视需求分析和维护，对用户的要求没有完整准确的认识就编写程序，忽视程序，文档，数据等软件配置。 2：软件工程：采用工程的概念，原理，技术和方法开发与维护软件，把正确的管理技术和软件开发技术结合起来，经济的开发出高质量的软件并有效的维护。即把系统化的，规范的，可度量的途径应用于软件开发，运行和维护的过程。3:软件工程7条基本原理：用分阶段的生命周期计划严格管理，坚持进行阶段评审，实行严格的产品控制，采用现代程序设计技术，结果应能清楚地审查，开发小组的人员应该少而精，承认不断改进软件工程实践的必要性。 4：软件工程领域：软件需求，设计，构建（写代码），测试，维护，配置管理，工程管理，工程过程，工程工具，软件质量。 5：软件生命周期：软件定义（问题定义，可行性研究，需求分析），软件开发（概要设计，详细设计，编码和单元测

试，综合测试），运行维护（改正性维护，适应性维护，完善性维护，预防性维护）。、 生命周期模型 6：瀑布模型：就是把一个开发过程分成收集需求，分析，设计，编码，测试，维护六部分，只有完成前面一步才能开始后面一步，上一步的输出的文档就是这一步的输入文档，每一步完成都要交出合格的文档，每一步都会有反馈，如果反馈有错误就退回前一步解决问题。瀑布模型的缺点：实际的项目开发很难严格按该模型进行；由于用户只能通过文档来了解产品，客户往往很难清楚地给出所有的需求，而瀑布模型不适应用户需求的变化；软件的实际情况必须到项目开发的后期客户才能看到。 7：快速原型模型：就是根据用户的需求迅速设计出一个原型系统，原型系统具有基本的功能，然后用户使用原型并对原型提出需求和改变，开发人员再对原型进行修改和完善知道用户满意。优点：容易适应需求的变化；有利于开发与培训的同步；开发费用低、开发周期短且对用户更友好。缺点：快速建立起来的系统结构加上连续的修改可能会导致产品质量低下;使用这个模型的前提是要有一个展示性的产品原型，因此在一定程度上可能会限制开发人员的创新。 8：增量模型：就是把软件分成许多个构件，每个构件分别当做一个软件来分析，设计，编码，测试。开发人员一次一

Java工作笔记(必看经典)

JAVA的面向对象编程--------课堂笔记 面向对象主要针对面向过程。 面向过程的基本单元是函数。 什么是对象：EVERYTHING IS OBJECT（万物皆对象） 所有的事物都有两个方面： 有什么（属性）：用来描述对象。 能够做什么（方法）：告诉外界对象有那些功能。 后者以前者为基础。 大的对象的属性也可以是一个对象。 为什么要使用面向对象： 首先，面向对象符合人类看待事物的一般规律。 对象的方法的实现细节是屏蔽的，只有对象方法的实现者了解细节。 方法的定义非常重要。方法有参数，也可能有返回值。 注意区分：对象（本身）、对象的实现者、对象的调用者。 分析对象主要从方法开始。 我们通过类来看待对象，类是对象的抽象。 其次，采用面向对象方法可以使系统各部分各司其职、各尽所能。 对象之间的耦合性一定要低（比如不同硬盘和不同主板之间的关系）。这样才能使每个对象本身做成最好的。 对于对象的要求：高内聚、低耦合，这样容易拼装成为一个系统。 实现高内聚就是要最大限度低提高复用性（复用性好是因为高内聚）。 可复用性是OOP的基础。 比较面向过程的思想和面向对象的思想： 面向过程的思想：由过程、步骤、函数组成，以过程为核心； 面向对象的思想：以对象为中心，先开发类，得到对象，通过对象之间相互通信实现功能。 面向过程是先有算法，后有数据结构。 面向对象是先有数据结构，然后再有算法。 在用面向对象思想开发的过程中，可以复用对象就进行复用，如无法进行复用则开发新的对象。 开发过程是用对个简单的对象的多个简单的方法，来实现复杂的功能。 从语法上来看，一个类是一个新的数据类型。 在面向对象编程中，除了简单数据类型，就是对象类型。 定义类的格式： class Student{ 代码 } 注意类名中单词的首字母大写。 实例变量：定义在类中但在任何方法之外。（New出来的均有初值） 局部变量：定义在方法之中的变量。

数据结构与算法分析

目录： 1、数据结构 2、算法的设计原则 3、总结 正文： 本系列博客我们将学习数据结构和算法，为什么要学习数据结构和算法，这里我举个简单的例子。 编程好比是一辆汽车，而数据结构和算法是汽车内部的变速箱。一个开车的人不懂变速箱的原理也是能开车的，同理一个不懂数据结构和算法的人也能编程。但是如果一个开车的人懂变速箱的原理，比如降低速度来获得更大的牵引力，或者通过降低牵引力来获得更快的行驶速度。那么爬坡时使用1档，便可以获得更大的牵引力；下坡时便使用低档限制车的行驶速度。回到编程而言，比如将一个班级的学生名字要临时存储在内存中，你会选择什么数据结构来存储，数组还是ArrayList，或者HashSet，或者别的数据结构。如果不懂数据结构的，可能随便选择一个容器来存储，也能完成所有的功能，但是后期如果随着学生数据量的增多，随便选择的数据结构肯定会存在性能问题，而一个懂数据结构和算法的人，在实际编程中会选择适当的数据结构来解决相应的问题，会极大的提高程序的性能。

1、数据结构 数据结构是计算机存储、组织数据的方式，指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。 通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。 一、数据结构的基本功能 ①、如何插入一条新的数据项 ②、如何寻找某一特定的数据项 ③、如何删除某一特定的数据项 ④、如何迭代的访问各个数据项，以便进行显示或其他操作 二、常用的数据结构 这几种结构优缺点如下：先有个大概印象，后面会详细讲解！！！ 算法简单来说就是解决问题的步骤。 在Java中，算法通常都是由类的方法来实现的。前面的数据结构，比如链表为啥插入、删除快，而查找慢，平衡的二叉树插入、删除、查找都快，这都是实现这些数据结构的算法所造成的。后面我们讲的各种排序实现也是算法范畴的重要领域。

算法与数据结构总结

算法与数据结构总结 算法与数据结构这一门课程，就是描述了数据的逻辑结构，数据的存储结构，以及数据的运算集合在计算机中的运用和体现。数据的逻辑结构就是数据与数据之间的逻辑结构；数据的存储结构就包含了顺序存储、链式存储、索引存储和散列存储。在这学期当中，老师给我们主要讲了顺序存储和链式存储。最后数据的运算集合就是对于一批数据，数据的运算是定义在数据的逻辑结构之上的，而运算的具体实现依赖于数据的存储结构。 通过这学期的学习，让我在去年C语言的基础上对数据与数据之间的逻辑关系有了更深的理解和认识。以前在学Matlab这一课程的时候，我们如果要实现两个数的加减乘除，或者一系列复杂的数据运算，就直接的调用函数就行，套用规则符号和运算格式，就能立马知道结果。在学习C语言这一课程时，我们逐渐开始了解函数的调用的原理，利用子函数中包含的运算规则，从而实现函数的功能。现今学习了算法，让我更深层次的知道了通过顺序表、指针、递归，能让数据算法的实现更加的简洁，明了，更易于理解。摒弃了数据的冗杂性。 在本书第二章中，主要介绍了顺序表的实现以及运用。顺序表中我认为最重要的是一个实型数组，和顺序表的表长，不论是在一个数据的倒置、插入、删除以及数据的排序过程中，都能将数据依次存入数组当中，利用数组下标之间的关系，就能实现数据的一系列操作

了。在存储栈中，给我留下最深刻的映像就是“先进后出”，由于它特殊的存储特性，所以在括号的匹配，算术表达式中被大量应用。在存储队列之中，数据的删除和存储分别在表的两端进行操作，所以存储数据很方便。为节省队列浪费闲置空间的这一大缺点，所以引入了循环队列这一概念，很好用。 在第三章中，主要讲的是链式存储特性。它最突出的优点就是可以选择连续或者不连续的存储空间都行。所以，不管是数据在插入或者删除一个数据时，会很方便，不会像顺序表那样，要移动数组中的诸多元素。所以链表利用指针能很方便的进行删除或者插入操作。而链式在栈和队列的基础上，也有了多方面的应用，所以在这些方面有了更多的应用。 第四章字符串中，基本的数组内部元素的排序和字符串的匹配大部分代码自己还是能够理解，能够看懂，如果真的要将所学的大量运用于实践的话，那就要多花些功夫和时间了。在对称矩阵的压缩，三角矩阵的压缩，稀疏矩阵在存储中能够合理的进行，能大大提高空间的开支。 在第五章递归当中，就是在函数的定义之中出现了自己本身的调用，称之为递归。而递归设计出来的程序，具有结构清晰，可读性强，便于理解等优点。但是由于递归在执行的过程中，伴随着函数自身的多次调用，因而执行效率较低。如果要在追求执行效率的情况下，往往采用非递归方式实现问题的算法程序。 在第六章数型结构当中，这是区别于线性结构的另一大类数据

常用的大数据结构与算法

常用的大数据结构与算法 在学习了解这些数据结构和算法之前，引用一位前辈的话： “我们不需要你能不参考任何资料，实现红黑树；我们需要的是你能在实践当中，选择恰当的数据结构完成程序开发；在必要的时候，能在已有的数据结构基础上进行适当改进，满足工程需要。但要做到这一点，你需要掌握基础的算法和数据结构，你需要理解并应用一些高级数据结构和算法的思想。因此，在程序员这条道路上，你要想走得更远，你需要活用各种数据结构，你需要吸收知名算法的一些思想，而不是死记硬背算法本身。” 那么，工程实践当中，最常用的算法和数据结构有哪些？ 以下是Google工程师Arjun Nayini在Quora给出的答案，得到了绝大多数人的赞同。 最常用的算法 1.图搜索算法(BFS,DFS) 2.排序算法 3.通用的动态规划算法 4.匹配算法和网络流算法 5.正则表达式和字符串匹配算法 最常用的数据结构 1.图，尤其是树结构特别重要 2.Maps结构 3.Heap结构 4.Stacks/Queues结构 5.Tries树 其他一些相对比较常用的数据算法还有：贪心算法、Prim’s / Kruskal’s算法、Dijkstra’s 最短路径算法等等。 怎么样才能活用各种数据结构？ 你能很清楚的知道什么时候用hash表，什么时候用堆或者红黑色？在什么应用场景下，能用红黑色来代替hash表么？要做到这些，你需要理解红黑树、堆、hash表各有什么特性，彼此优缺点等，否则你不可能知道什么时候该用什么数据结构。 常言道： 程序=算法＋数据结构 程序≈数据结构 小编希望这些算法的掌握能够帮助大家拓宽握数据结构和算法的视野，提高算法设计和动手编程的能力。

数据结构处算法分析――读书笔记

数据结构处算法分析――读书笔记 第一章 前言 1.1 所选教材 我所选择的教材是《数据结构与算法分析——C语言描述》（原书第2版），英文版的名称是《Data Structures and Algorithm Analysis in C》，作者是：(美)Mark Allen Weiss。原书曾被评为20世纪顶尖的30部计算机著作之一。之所以选这本书，还因为它的简体中文版翻译得相当不错，几乎没有给我的阅读带来什么障碍。^_^ 这本教科书所使用的是C语言，也许很多人会说C语言已经过时了，但是，我认为在数据结构的学习中，应该用尽量简单的语言，以免进入了语言的细枝末节中，反而冲淡了主题。实际上在国外的许多大学中（甚至中学），数据结构和算法分析的课程是选用Scheme的，例如MIT麻省理工大学极其著名的SICP课程。呵呵，语言又能说明什么呢？ 1.2 写作原因 数据结构与算法分析是计算机专业的必修课——但遗憾的是，我在大学阶段并不是计算机专业的学生，以至于没有系统地跟着老师学习过这门课程。现在我已经工作了，在实际的工作中，我经常感到自己的基础知识不够，有很多问题无法解决。在经历了一段痛苦的斗争后，我选择了自学的道路，想把这门课程扎扎实实地学好。 教科书中已经给出了大部分的代码，因此，我基本上也只是重复敲入了一次而已（或者是改写成C++），但这并不是没有意义的。我们在看书的时候经常会觉得自己已经懂了，但如果真的要亲自动手去做了，却会感到无法下手。我认为，亲自输入一次代码并调试通过，比任何空谈都有效。 在具体的代码实现上，我可能会参考MFC、STL……但也可能会进行一定的修改。 1.3 一些约定 我使用的是Visual C++ 6.0编译器，并将会用C/C++来撰写代码（我可能会用C++改写原书中的例子，以便能用在工作中，但一些地方还是会用C），不会使用任何与平台相关的特性（因此可以保证有比较好的移植性）。原书中的代码风格跟我平时的代码风格非常相近，但有一些地方我可能会进行一些改动。 我认为数据结构的代码不需要任何界面，因此，请您新建一个工程，类型为Win32 Console Application，即控制台工程。然后添加一个.h头文件和一个.c/.cpp文件。头文件中，我一般会写3行固定格式的预编译语句，如下： #ifndef __LIST_H__ #define __LIST_H__ // TODO: Add header body code here #endif // __LIST_H__ 表示这是一个list.h。 另外，C++操作符new的实现在不同的编译器中都不太一样，在VC6中，如果new失败，则会返回NULL，程序中我用检测返回值是否为NULL来判断new是否成功，但如果这个代码是用别的编译器编译的，则要特别注意别的编译器是否也是用NULL来表示new失败的，否则很可能会导致无法意料的结果。 为了方便调试内存泄漏，我会在一些地方写入这样的代码： #include

数据结构与算法个人总结

数据结构与算法 重点内容：排序运算的算法、检索运算的算法，本部分所占分值较高，在11分左右； 考试点：数据顺序存储与链式存储、栈与队列的操作、二叉树的存储及遍历（或周游）、霍夫曼算法及其应用、各类排序算法； 知识部分： 1.数据结构的内容： 数据的逻辑结构：分为线性结构和非线性结构 数据的存储结构: 是数据的逻辑结构在存储器里的实现； 数据的运算：插入、删除、排序、查找等； 2.数据的存储结构分为：顺序存储结构和链式存储结构。 3.单链表与双链表的插入与删除这里不再赘述，百度一下吧！ 4.栈与队列的基本运算有：插入、删除、读取头元素到变量中，原栈或队列保持不变、判 断是否为空、将栈或队列置为空 5.串的基本运算有：链接、赋值、求长度、全等比较、求子串、求子串的位置及替换等。 6.广义表：广义表是线性表的推广，也称列表。 广义表的特点： 广义表的元素可以使字表，且字表的元素还可以是字表； 广义表可以被其他广义表所共享； 广义表可以是递归的表，机本身的一个字表； 7.多维数组与稀疏矩阵的存储比较复杂，请用百度查找相关内容，不再赘述； 8.树：树并不重要，重要的知识点是二叉树，对树理解不透彻的同学，请用百度搜索。 9.二叉树： 二叉树的重点内容包括： 二叉树的遍历：中序遍历、前序遍历、后续遍历；（重点考察） 完全二叉树（定义）：在一棵二叉树中，若最多只有最下面两层的节点数可小于2，且最下面一层的节点集中于最左边的位置，则称此二叉树为完全二叉树； 树的先根次序周游对应于二叉树的前序周游（遍历），树的后根次序周游对应于二叉树的中序周游（遍历） 10.二叉树的存储结构：链式存储结构与顺序存储结构。 二叉树的链式存储： 是指二叉树的各节点随机存储在内存空间中，节点之间的关系用指针标示； 二叉树链表的节点包括三个：左指针，数据域，右指针；其中左指针指向左子节点，有指针指向右子节点；也可以是指一个父指针（parent）用于指向父节点； 二叉树链表的重要知识点：一个n节点的二叉树链表，有n+1个空指针域； 二叉树的顺序存储： 二叉树的顺序存储就是按一定的次序，用一组地址连续的存储单元存储二叉树的节点元素； 完全二叉树的顺序存储的性质： 用数组A[1….n]顺序存储完全二叉树的各节点，则当i>0,且i<=[(n-1)/2]时，节点A[I]的右子女是节点A[2i+1],否则节点A[I]没有右子女；同理当i>0且I<=[n/2],节点i的左子女节点是2i，否则没有！ 11.哈夫曼树：

数据结构与算法

[试题分类]：数据结构与算法 1.数据结构可形式地定义为(D, S)，其中S是D上( )的有限集。 A.操作 B.存储映像 C.关系 D.数据元素 答案:C 题型:单选题 知识点:1.2 基本概念和术语 难度:1 2.一般而言，最适合描述算法的语言是( )。 A.自然语言 B.计算机程序语言 C.介于自然语言和程序设计语言之间的伪语言 D.数学公式 答案:C 题型:单选题 知识点:1.4 算法和算法分析 难度:1 3．在下列序列中，不是线性表的是( )。 A. (‘a’,‘b’) B. (a, b) C. (‘AB’,‘CD’) D. (‘a’, b) 答案:D

题型:单选题 知识点:2.1 线性表的类型定义 难度:2 4.对于顺序表的优缺点，以下说法错误的是( )。 A.插入和删除操作较方便 B.可以方便地随机存取表中的任一结点 C.无需为表示结点间的逻辑关系而增加额外的存储空间 D.由于顺序表要求占用连续的空间，存储分配只能预先进行 题型:单选题 知识点:2.2线性表的顺序表示和实现 难度:2 5.在一个单链表中，已知q所指结点是p所指结点的前驱结点，若在q和p之间插入s结点，则执行( )。 A. s->next=p->next;p->next=s; B. p->next=s->next;s->next=p; C. q->next=s;s->next=p; D. p->next=s;s->next=q; 题型:单选题 知识点:2.3线性表的链式表示和实现 难度:2 6.若某链表中最常用的操作是在最后一个结点后插入一个结点和删除最后一个结点，则采用( )存储方式最节省时间。 A.单链表 B.带头结点的单链表 C.单循环链表

Java数据结构和算法笔记

Java数据结构和算法 第0讲综述 参考教材：Java数据结构和算法（第二版），[美] Robert lafore 1. 数据结构的特性 数据结构优点缺点 数组插入快；如果知道下标，可以非常快地存取查找慢，删除慢，大小固定 有序数组比无序的数组查找快删除和插入慢，大小固定 栈提供后进先出方式的存取存取其他项很慢 队列提供先进先出方式的存取存取其他项很慢 链表插入快，删除快查找慢 二叉树查找、插入、删除都快（如果树保持平衡）删除算法复杂 红-黑树查找、插入、删除都快；树总是平衡的算法复杂 算法复杂 2-3-4树查找、插入、删除都快；树总是平衡的；类 似的树对磁盘存储有用 哈希表如果关键字已知，则存储极快；插入快删除慢，如果不知道关键字则存 储很慢，对存储空间使用不充分堆插入、删除快；对大数据项的存取很快对其他数据项存取慢 图对现实世界建模有些算法慢且复杂 2. 经典算法总结 查找算法：线性查找和二分查找 排序算法： 用表展示 第一讲数组 1.Java中数组的基础知识 1）创建数组 在Java中把数组当作对象来对待，因此在创建数组时必须使用new操作符： 一旦创建数组，数组大小便不可改变。 2）访问数组数据项

数组数据项通过方括号中的下标来访问，其中第一个数据项的下标是0： 3）数组的初始化 当创建数组之后，除非将特定的值赋给数组的数据项，否则它们一直是特殊的null对 2.面向对象编程方式 1）使用自定义的类封装数组

2）添加类方法实现数据操作 3.有序数组 1）有序数组简介以及其优点 有序数组是一种数组元素按一定的顺序排列的数组，从而方便使用二分查找来查找数组中特定的元素。有序数组提高了查询的效率，但并没有提高删除和插入元素的效率。 2）构建有序数组