Review of Data Structures and Algorithms
Chapter 1 Data structures and algorithms
Concept
Type: A type is a collection of values.
Simple type: Its values contain no subparts.
Composite type/Aggregate type: Its values contain subparts called data item or member. Data type: A data type is a type together with a collection of operations to manipulate the type.
ADT: An abstract data type (ADT) is the realization of a data type as a software component. The interface of the ADT is defined in terms of a type and a set of operations on that type. The behavior of each operation is determined by its inputs and outputs.
Data structure: A data structure is the physical implementation for an ADT.
Problems: A problem is a task to be performed.
Function: A function is a matching between inputs (the domain) and outputs (the range). Algorithm: An algorithm is a recipe for solving a problem whose steps are concrete and unambiguous. Algorithms must be correct, of finite length, and must terminate for all inputs.
Programs: A program is an instantiation of an algorithm in a programming language. Chapter 2 Mathematical preliminaries
Concept
Set: A set is a collection of distinguishable members or elements.
Recursion: An algorithm is recursive if it calls itself to do part of its work.
Chapter 3 Algorithm Analysis
Concept
Asymptotic algorithm analysis(对资源消耗进行评估，对同一程序算法进行分析): Asymptotic analysis attempts to estimate the resource consumption of an algorithm.
It allows us to compare the relative costs of two or more algorithms for solving the same problem. Asymptotic analysis also gives algorithm designers a tool for estimating whether a proposed solution is likely to meet the resource constraints for a problem before they implement an actual program.
Growth rate（算法随着输入增长导致整体花费增长的比重）: the rate at which the cost of the algorithm grows as the size of its input grows.
Best/worst/average case: They express what the resource usage is at least, at most and on average, respectively.
Upper/Lower bound: It indicates the upper/lower or highest/least growth rate that the algorithm can have.
Big-Oh/Big-Omega notation（最大最小增长率，最多最少资源消耗）: It describes an upper/lower bound to its growth rate of f(n). It states a claim about the greatest/least amount of some resource that is required by an algorithm for some class of inputs of size n. Theta notation: When the upper and lower bounds are the same within a constant factor, we indicate this by using it.
Space/time tradeoff（时间和空间的平衡）: One can often achieve a reduction in time if one is willing to sacrifice space or vice versa.
Chapter 4 Lists, Stacks and Queues
Concept
List: list is a finite, ordered sequence of data items known as elements.
Array-based/Linked list: Implement lists make use of arrays/pointers.
Ordered/Unordered list：A list that the elements in it are stored in ascending order.
Singly/Doubly linked list:
Each list node has a single pointer to the next node on the list.
A doubly linked list allows convenient access from a list node to the next node and also to the preceding node on the list.
Stack: The stack is a list-like structure in which elements may be inserted or removed from only one end.
Array-based/Linked stack: Implement stacks make use of arrays/pointers
Queue:The queue is a list-like structure that provides restricted access to its elements. Queue elements may only be inserted at the back and removed from the front.
Array: A contiguous block of memory locations, where each memory location stores one fixed-length data item.
Array-based/Linked queue: Implement queues make use of arrays/pointers.
Circular queue: The first position of the storage space are connected to the last position, so this form a loop in the queue.
Algorithm
Insert and delete
Chapter 5 Binary Trees
BST：Binary Search Tree.
A binary tree that conforms to the following condition, known as the Binary Search Tree Property: All nodes stored in the left subtree of a node whose key value is K have key values than K. All nodes stored in the right subtree of a node whose key value is K have key values greater than or equal to K.
Huffman tree
Full binary tree: Each node is either a leaf or internal node with exactly two non-empty
children.(叶节点数为内节点数加1，删除一个内部节点的两个叶节点则内部节点数减1，空指针数= 非空指针数+1)
Complete binary tree: If the height of the tree is d, then all leaves except possibly level d-1are completely full. The bottom level has all nodes to the left side.
Height/depth of a binary tree
The depth of a node M in the tree is the length of the path from the root of the tree to M.（指单独一个点）
The height of a tree is one more than the depth of the deepest node in the tree.
Preorder traversal（前）: Visit each node before visiting its children.
template
void preorder(BinNode
if (root == NULL) return; // Empty
visit(root); // Perform some action
preorder(root->left());
preorder(root->right());
}
Postorder traversal（后）: Visit each node after visiting its children. LRVRLV
template
void postorder(BinNode
if (root == NULL) return; // Empty
postorder(root->left());
postorder(root->right());
visit(root); // Perform some action
}
Inorder traversal（中）: Visit the left subtree, then the node, then the right subtree. template
void inorder(BinNode
if (root == NULL) return;
inorder(root->left());
visit(root);
inorder(root->right());
}
BST插入：
template
BSTNode
inserthelp(BSTNode
const Key& k, const E& it) {
if (root == NULL) // Empty: create node
return new BSTNode
if (k < root->key())
root->setLeft(
inserthelp(root->left(), k, it));
else root->setRight(
inserthelp(root->right(), k, it));
// Return tree with node inserted
return root;
}
BST删除：
template
BSTNode
deletemin(BSTNode
if (rt->left() == NULL)
return rt->right();
else { // Continue left
rt->setLeft(
deletemin(rt->left()));
return rt;
}
}
Heap（堆）：Complete binary tree with the heap property（partially ordered）
Priority queue：When a collection of objects is organized by importance or priority Heap: 构造堆时按编号一个一个插入（不比较大小），比较时从最后一个非叶子树开始与自己的子节点进行对比。插入时从末尾插入，删除时将最后一个元素提到堆顶。Huffman tree: The goal is to build a tree with the minimum external path weight =sum of weighted path lengths of all leaves= its weight times its depth.
Chapter 6 General Trees
Traversal: The one of the search path visit every node in the tree, each node are
visited once, and only be visited once.
Equivalence classes: Consider the problem of assigning the members of a set to disjoint subsets called equivalence classes.(两个节点是有联系的则为等价)
K-ary tree: Tree whose internal nodes all have exactly K children(内部节点都有k个孩子)
FIND：通过一个节点最终找到根节点
UNION（a,b）：通过找到a和b的根节点来将b根节点作为a根节点的子树。
Chapter 7 Internal Sorting
选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序不是稳定的排序算法，（快选堆儿）
冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序是稳定的排序算法。
方式：平均最坏最好
插入n^2 n^2 n
希尔n^1.3 / /
冒泡n^2 n^2 n
快速nlogn n^2 nlogn
选择n^2 n^2 n^2
堆排nlogn nlogn nlogn
归并nlogn nlogn nlogn
Stable sorting algorithm: A sorting algorithm is said to be stable if it does not change the relative ordering of records with identical key values.一种排序算法不改变关键码相同的记录的相对顺序，则称算法是稳定的。
就平均时间而言，快速排序最好。
冒泡排序：比较相邻两个数字，并交换位置
希尔排序：不断缩小间距进行排序
快速排序：选一端的一个元素为枢轴，从另一端开始寻找比数轴大或者小的元素进行交换，然后又从另一端开始寻找比数轴小或者大的元素进行交换，以此往复，直到数轴指向相遇，便完成一趟排序。
堆排序：利用堆的删除和构造进行排序，每次拿走最大或者最小元素。
Chapter 8 File Processing and External Sorting
Golden Rule of File Processing:
Minimize the number of disk accesses
使磁盘访问的次数最少
磁头在一个盘片的某个位置上可以访问的所有数据就构成了一个磁道（Track），即这个盘片上与主轴具有相同距离的所有数据。每个磁道分为多个扇区（sector），多个扇区通常集结成组，成为簇（cluster），是文件磁盘分配的最小单位。Track:磁道：磁头在一个盘片的某个位置上可以访问到的所有数据构成一个磁道，即这个盘片上与主轴具有相同距离的所有数据。
The data on a single platter that are accessible to anyone position of the head for that platter are collectively called a track, that is, all data on a platter that are a fixed distance from the spindle.
Each track is subdivided into sectors.扇区。I/O的基本单位。
Contiguous sectors are often grouped to form a cluster. A cluster is the smallest unit of allocation for a file, so all files are a multiple of the cluster size. 簇。多个扇区集结成的组。簇是文件分配的最小单位。
Consider the problem of sorting collections of records too large to fit in main memory. Because the records must reside in peripheral or external memory, such sorting methods are called external sorting. 外部排序算法的主要目标是尽量减少读、写磁盘的信息量。
A sorted sublist is called a run.
在外排序时，被排序的子列成为顺串
Chapter 9 Searching
Hashing:The process of mapping a key value to a position in a table.
Hashing Function: A hash function maps key values to positions.
Collision: Given a hash function h and two keys k1 and k2 if h(k1) =β= h(k2) whereβis a slot in the table, then we say that k1 and k2 have a collision at slotβunder hash function h. Open hashing: When collisions occur, some are stored outside the table.
Closed hashing: One of the records at another slot in the table.
Probe Functio n: A function both of the element’s key value, and of the number of steps taken along the probe sequence.
Load factor: How full the table is a= N/M where N is the number of records currently in the table.
Chapter 10 Indexing
Indexing is the process of associating a key with the location of a corresponding data record.
Entry sequenced file: Order records by time of insertion.
Each record of a database normally has a unique identifier, called the primary key.
A key field where a particular key value might be duplicated in multiple records, is called a secondary key.
A linear index is an index file organized as a sequence of key/pointer pairs where the keys are in sorted order and the pointers either (1) point to the position of the complete record on disk, (2) point to the position of the primary key in the primary index, or (3) are actually the value of the primary key.
2-3树：（满足左小右大）
A. 一个结点包含一个或两个关键码；
B,每个内部结点有2个（若它含1个关键码）或3个子女（它含2个关键码）
C.所有叶结点在树结构的同一层，因此树的高度总是平衡
B树（m阶，满足左小右大）:
1.根要么是一个叶节点，要么至少有两个子女。
2.除了根节点以外，每个内部节点有m/2到m个子女。
3.所有的叶节点在树结构的同一层，因此树结构总是树高平衡的。
B+Tree：
B+树是一个B树的更复杂的变体，只在叶结点储存记录，内部节点存储关键码值，只占据位置用于引导检索。M阶叶节点可能存储多余或少于m条记录，只是简单地要求叶节点至少达到半满。B+树的叶节点一般链接起来，形成一个双链表。
内部节点有m/2到m个孩子，叶节点可以存储？？？
Chapter 11 Graphs
A cycle is a path of length 3 or more that connects to itself.
Path: A sequence of vertices v1, v2, …, vn of length n-1 with an edge from vi to vi+1 for 1 <= i< n.
The maximally connected subgraphs of an undirected graph are called connected components.
DAG: A directed graph without cycles is called a directed acyclic graph。
广度优先（每次尽量多的遍历顶点个数，队列实现）
BFS (breadth-first search) examines all vertices connected to the start vertex before visiting vertices further away.
深度优先（每次遍历一个顶点，栈实现）
DFS (deep-first search)will recursively visit all of V’s unvisited neighbors. (p393)
The process of laying out the vertices of a DAG in a linear order to meet the prerequisites rules is called a topological sort. （拓扑排序）
The MST (minimum-cost spanning tree) is the graph containing the vertices of G along with the subset of G’s edges that
(1) has the minimum total cost as measured by summing the values for all of the edges in the subset（权值之和最小，不能有回路）
(2) keeps the vertices connected.
Prime算法：选取一个顶点作为根，从根开始，每次选取一个顶点与上一个顶点相连且权值最小，保证不能有回路，并且连通所有顶点。
Kruskal算法：选取原图中最短的边开始连接，然后选取第二短的边进行连接，但保证不产生回路，每次都选取最短的边，直到连接完所有顶点
邻接矩阵\表（链表）
Chapter 1
类型（type）是一组值的集合。
数据项（data item）是一条信息或者其值属于某个类型的一条记录，数据项也可说成是数据类型的成员
数据类型(data type)是指一个类型和定义在这个类型上的一组操作
ADT，抽象数据类型，是指数据结构作为一个软件构件的实现。ADT的接口利用一个类型和这个类型上的一组操作来定义，每个操作由它的输入和输出定义。
数据结构（Data structure）是ADT的实现。即具体定义了一个类型和这个类型上的一组操作。
问题：数据类型和数据结构怎么区分？
问题（problem）问题是一个需要解决的任务，即对应一组输入，就有一组相应的输出。其定义不能包含有关怎样解决问题的限制，然而，应该包含对任何可行方案所需资源的限制。
函数（function) 是输入（定义域，domain）和输出（range）之间的一种映射关系。
算法（algorithm）是指解决问题的一种方法或者一个过程。
程序（program）：一个计算机程序被认为是使用某种程序设计语言对一个算法的具体实现。
Chapter 2
递归(Rusursive)：一个递归算法必须有两个部分：初始情况（base case）和递归部分。初始情况只处理可以直
接解决而不需要再次递归调用的简单输入。递归部分包含对算法的一次或者多次递归调用，每一次的调用参数都在某种程度上比原始调用参数耿接近初始情况
集合（set）是由互不相同的成员或者元素构成的一个整体。
Chapter 3
渐进算法分析（Asymptotic algorithm analysis）又称渐进分析。渐进分析可以估算出当问题规
模变大时，一种算法及实现它的程序的效率和开销。
增长率（growth rate）,即当问题的规模增大时，算法代价增长的速度。
最佳、最差和平均情况（beat/worst/average case）
最佳情况（best case），第一个元素可能恰恰就是K，于是只要检查一个元素就行了，这种情况运行时间很短，
称为算法的最佳情况。
最差情况（worst case），如果最后一个元素是K，运行时间就会相当长。
平均情况（average case），平均搜索到整个数组的一半就能找到K，这种算法平均要检查n/2个元素，称之
为算法的平均情况。
Upper/lower bound
上限是当某一类数据的输入规模为n时，一种算法消耗的最大值（最小值）
big-Oh/big-Omega/Theta notation
大O表示法描述上限。大Ω表示法描述下限。当上、下限相等时，可能用θ表示法。即如果一种算法既在O(h(n)),又在Ω(h(n))中，则称其为θ(h(n)).
Chapter 4
线性表（list）是由称为元素的数据项组成的一种有限且有序的序列。
顺序表（array based list）生成的长度已知且将表中元素顺序存储在数组的相邻单元上。
链表（linked list）是动态的，能按照表中新的元素分配存储空间。链表是由一系列称为表的节点
（node）的对象组成的。
增加表头节点的优点：
因为不需要考虑空链表或当前位置在链表末尾这些特殊情况，所以表头节点节省了源代码。这种源代码的简化增加了表头节点的空间开销，但是因为不再需要处理特殊情况而减少了源代码，使总的空间得到节省。
Ordered/unordered list
单链表（singly list）只允许从一个表节点直接访问它的后继节点。
双链表（doubly linked list）可以从一个表节点出发，在线性表中任意访问它的前驱节点和后继节
点。
数组（array）是在程序设计中，为了处理方便，把具有相同类型的若干变量按有序的形式组织起
来的一种形式。这些按序排列的同类数据元素的集合称为数组。
顺序栈（array-based stack）的元素数目已知且将栈中元素存储在栈里。
链式栈（linked stack）是动态的，能够按照栈中新的元素分配空间。链式栈是由一系列节点组成
的
顺序队列（array based queue）的元素数目已知，与顺序表不同的是，顺序队列为循环队列。链式队列（linked queue）是动态的，能够按照队列新的元素分配空间，成员front和rear分别指
向首尾，增加时enqueue把新元素放入链表尾部，rear指向新的节点，出栈时dequeue只是简单地删除队列中的第一个节点，并修改front指针。
Chapter5
二叉检索树，BST（binary search tree），对于二叉检索树的任何一个节点，设其值为K，则该结点左子树中任意一个结点的值都小于K；该结点右子树中任何一个结点的值都大于或等于K。
赫夫曼树（huffman tree）是一种变长编码。代码长度取决于对应字母的相对使用频率或者“权重”。
Full/complete binary tree完全二叉树/满二叉树
满二叉树的每一个节点或者是一个分支节点并恰好由两个非空子结点；或者是叶结点。完全二叉树从根节点起，每一层从左到右填充，一棵树为d的完全二叉树除了d-1层以外，每一层都是满的。底层叶结点集中在左边的若干位置上。
Height/depth of a binary tree 二叉树的高和深度
结点M的深度就是从跟结点到M的路径长度。树的高度等于最深结点的深度加1.任何深度为d的结点的层数都为d。跟结点的深度为0.
Full/complete binary tree完全二叉树/满二叉树的性质
1、完全二叉树的高度最短
2、非空满二叉树的叶结点数等于其分支节点数加1
3、一棵非空二叉树空子树的数目等于其结点数目加1
Heap 堆
堆是一棵完全二叉树，其次，堆中存储的数据是局部有序的即分为最大堆和最小堆。
priority queue优先队列
一些按照重要性或优先级来组织的对象称为优先队列
Chapter 6
Travelsal 遍历
所谓遍历(Traversal)，是指沿着某条搜索路线，依次对树中每个结点均做一次且仅做一次访问。Chapter 7
stable sorting algorithm 稳定排序算法
如果一个排序算法不会改变关键码值相同的记录的相对顺序，则称为稳定的
（stable）。
1.选择排序
基本思想：
每一趟从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，顺序放在已排好序的数列的最后，直到全部待排序的数据元素排完。
2.直接插入排序
基本思想：
每次将一个待排序的记录，按其关键字大小插入到前面已经排好序的子文件中的适当位置，直到全部记录插入完成为止。
3.冒泡排序
基本思想：
依次比较相邻的两个数，将小数放在前面，大数放在后面。即在第一趟：首先比较第1个和第2个数，将小数放前，大数放后。然后比较第2个数和第3个数，将小数放前，大数放后，如此继续，直至比较最后两个数，将小数放前，大数放后。至此第一趟结束，将最大的数放到了最后。在第二趟：仍从第一对数开始比较（因为可能由于第2个数和第3个数的交换，使得第1个数不再小于第2个数），将小数放前，大数放后，一直比较到倒数第二个数（倒数第一的位置上已经是最大的），第二趟结束，在倒数第二的位置上得到一个新的最大数（其实在整个数列中是第二大的数）。如此下去，重复以上过程，直至最终完成排序。
由于在排序过程中总是小数往前放，大数往后放，相当于气泡往上升，所以称作冒泡排序。
4.Shell排序
基本思想：
先取一个小于n的整数d1作为第一个增量，把文件的全部记录分成d1个组。所有距离为dl的倍数的记录放在同一个组中。先在各组内进行直接插人排序；然后，取第二个增量d2 该方法实质上是一种分组插入方法。 5.堆排序 基本思想： ①先将初始文件R[1..n]建成一个大根堆,此堆为初始的无序区 ②再将关键字最大的记录R[1](即堆顶)和无序区的最后一个记录R[n]交换，由此得到新的无序区R[1..n-1]和有序区R[n]，且满足R[1..n-1].keys≤R[n].key ③由于交换后新的根R[1]可能违反堆性质，故应将当前无序区R[1..n-1]调整为堆。然后再次将R[1..n-1]中关键字最大的记录R[1]和该区间的最后一个记录R[n-1]交换，由此得到新的无序区R[1..n-2]和有序区R[n- 1..n]，且仍满足关系R[1..n-2].keys≤R[n-1..n].keys，同样要将R[1..n-2]调整为堆。…… 直到无序区只有一个元素为止。 6.快速排序 基本思想： 快速排序（Quicksort）是对冒泡排序的一种改进。 它的基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。 7.归并排序 基本思想： 归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表，称为2-路归并。 8.基数排序 基本思想： 基数排序法又称“桶子法”（bucket sort）或bin sort，顾名思义，它是透过键值的部份资讯，将要排序的元素分配至某些“桶”中，藉以达到排序的作用，基数排序法是属于稳定性的排序，其时间复杂度为O (nlog(r)m)，其中r为所采取的基数，而m为堆数，在某些时候，基数排序法的效率高于其它的比较性排序法。 插入排序，起泡排序，选择排序，时间代价为(Θn2) Shell排序，Θ(n1.5) 快速排序，Θ(nlogn) 归并排序，Θ(nlogn) 堆排序，最差、最优、平均都为Θ（nlogn） 分配排序和基数排序，Θ（n），仅能对一个0-n-1的排列进行排序 Chapter 8 Track/sector/cluster:磁头在一个盘片的某个位置上可以访问的所有数据就构成了一个磁道（Track），即这个盘片上与主轴具有相同距离的所有数据。每个磁道分为多个扇区（sector），多个扇区通常集结成组，成为簇（cluster），是文件分配的最小单位。 Track:磁道：磁头在一个盘片的某个位置上可以访问到的所有数据构成一个磁道，即这个盘片上与主轴具有相同距离的所有数据。 Sector:扇区。I/O的基本单位。 Cluster:簇。多个扇区集结成的组。簇是文件分配的最小单位。 Golden Rule of File Processing使磁盘访问的次数最少 external sorting 外排序 当记录因数量太大而无法存放到主存中，必须驻留在外存中，这些排序方法称为外排序 Run:在外排序时，被排序的子列成为顺串（Run） Chapter9 Hashing：根据关键码值直接访问表。把关键码值映射到表中的位置来访问记录，这个过程称为散列（hashing） Properties of hash function:把关键码值映射到位置的函数成为散列函数（hashing function）Collision: 对于一个散列函数h的两个关键码值k1和k2，如果h(k1) = β= h(k2),其中β是表中的一个槽，那么就说k1和k2对于β在散列函数h下有冲突（collision） Open hashing: Separate chaining:开散列方法（open hashing）也称单链方法（separate chaining），把冲突记录储存在表外。 Closed hashing:闭散列方法（closed hashing）也称开地址方法（open addressing），把冲突记录储存在表中的另外一个槽内。闭散列方法把所有记录直接存储在散列表中，每条记录i 有一个基位置h(ki)，即由散列函数计算出的槽 Probe function:探查函数（Probe function）为关键码R的探查序列的第i个槽返回从基位置开始的偏移量 Load factor:定义表的负载因子（Load factor）为α=N/M，其中N是表中当前的记录数，M是表长。 Chapter 10 Entry-sequenced file：输入顺序文件（entry-sequenced file）按记录进入系统的顺序把记录储存在磁盘里。 Indexing:索引（indexing）是把一个关键码与相应数据记录的位置相关联的过程。 Primary/secondary key:数据库中每条记录通常都有一个唯一标识，称为主码 Linear indexing:可能有多条记录具有相同的关键码值，成为辅码。 2-3 tree:形状符合如下定义：1.一个节点包含一个或两个关键码2.每个内部节点有两个子女（如果它包含一个关键码）或者三个子女（如果它包含两个关键码），因此得名2-3树。(2-3树是一个3阶B树) 3、所有叶结点都在树结构的同一层，因此树的高度总是平衡的。2-3树是形状符合以下特征的树： A. 一个结点包含一个或两个关键码； B,每个内部结点有2个（若它含1个关键码）或3个子女（它含2个关键码） C.所有叶结点在树结构的同一层，因此树的高度总是平衡 另外，对2-3树的每个结点，其左子树后继结点值都小于其第一个关键码值；其中间子树后继结点值都大于或等于第一个关键码值；如果结点有右子树，其中间子树后继结点值都小于第二个关键码值，其右子树后继结点值都大于或等于第二个关键码值。 B-tree:一个m阶的B树定义为有以下特性：1.根或者是一个叶节点，或者至少有两个子女。 2.除了根节点以外，每个内部节点有【m/2】到m个子女。 3.所有的叶节点在树结构的同一层，因此树结构总是树高平衡的。 B+Tree：B+树是一个B树的更复杂的变体，只在叶结点储存记录，内部节点存储关键码值，只占据位置用于引导检索。M阶叶节点可能存储多余或少于m条记录，只是简单地要求叶节点至少达到半满。B+树的叶节点一般链接起来，形成一个双链表。 Chapter 11 Path:如果定点序列v1,v2,v3……vn从vi到vi+1的边均存在，则称顶点序列v1,v2……vn构成构成一条长度为n-1的路径。（Path） Cycle:如果一条路径将某个顶点连接到它本身，且其长度大于或等于3，则称此路径为回路（Cycle） Connected component(连通分量):无向图的最大连通子图称为连通分量。 Adjacent list/matrix: 相邻矩阵法（Adjacent matrix）是图的一种常用的表示方法。是一个|V|*|V|数组，其第i行包括所有以vi为起点的边。如果从vi到vj存在一条边，则对第i行的第j个元素进行标记，否则不做标记。 邻接表法（Adjacent matrix）是图的一种常用的表示方法，是一个以链表为元素的数组。该数组包含|v|个元素，其中第i个元素储存的是一个指针，指向顶点vi的边构成的链表。这个链表储存由顶点vi的邻接点。 BFS:广度优先搜索（breadth-first search）是一种图周游算法，在进一步深入访问其他顶点前，检查起点的所有邻接点。（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，之后按这些顶点被访问的先后次序依次访问它们的邻接点，直至图中所有和V0有路径相通的顶点都被访问到。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。） DFS:深度优先搜索（depth-first search）是一种系统的图周游方式。在搜索过程中，每当 访问某个顶点v后，DFS就会递归地访问它的所有未被访问的相邻顶点。（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，直至图中所有和V0有路径相通的顶点都被访问到。） Topological sort:拓扑排序（Topological sort）即将一个DAG（有向无环图）中所有顶点在不违反先决条件规定的基础上排成线性序列的过程称为拓扑排序。 Greedy algorithm（贪心算法:包括Prim算法、Kruskal算法）: Prim算法：从图的任意一个顶点N开始，初始化MST为N。选出与N相关联的边中权最小的一条边，设其连接顶点N与另一个顶点M。把顶点M和边（N,M）加入到MST中，接下来，选出与顶点N或M相关联的边中权最小的一条边，设其连接一个新顶点，将这条边和新顶点添加到MST中。反复进行这样的处理直到所有的顶点都被加入到MST中，从而得到一个最小支撑树。 Kruskal算法：首先将顶点集分为|V|个等价类，每个等价类中包括一个顶点。然后按照权大小顺序处理每条边。如果一条边连接属于两个不同等价类的顶点，就把这条边添加到MST中，并把这两个等价类合并为一个，反复执行这个过程直到只剩下一个等价类。 DAG directed acycline graph（有向无环图） MST:最小支撑树（minimun-cost-spanning tree，MST）给定一个联通无向图G，且它的每条边均有相应的长度或权值，则MST是一个包括G所有顶点及一部分边的图，其中包括的边是图G的子集，这些便满足下列条件：1：这个子集中所有边的权之和为所有子集中最小的。2.子集中的边能保证图是联通的。 湖南师范大学硕士研究生入学考试自命题考试大纲 考试科目代码：[967] 考试科目名称：C语言程序设计和数据结构 一、试卷结构 1) 试卷成绩及考试时间 本试卷满分为150分，考试时间为180分钟。 2)答题方式：闭卷、笔试 3)试卷内容结构 C语言程序设计部分 80% 数据结构部分 20% 4)题型结构 a: 单项选择题，共40分 b: 程序填空题，共30分 c: 程序阅读题，共25分 d: 编程题，共45分 e: 分析题，共10分 二、考试内容与考试要求 （一）C语言程序设计部分 考试内容 1、基本知识 （1）C语言的数据类型 （2）C语言中各种类型常量的表示法 （3）各类数值型数据间的混合运算 （4）C运算符 （5）关系表达式及运算，逻辑表达式及运算 2、顺序、选择与循环结构 （1）赋值语句，格式输入与输出 （2）if语句，switch语句 （3）goto、while、do-while、for、break、continue语句3、数组 （1）一维数组的定义和引用 （2）二维数组的定义和引用 （3）字符数组的定义和引用，字符串及其处理函数 4、函数 （1）函数定义与调用 （2）局部变量和全局变量 （3）变量的存储类型 （4）内部函数与外部函数 5、宏定义 （1）带参数的宏定义 （2）包含文件的处理 6、指针 （1）地址和指针的概念 （2）数组的指针和指向数组的指针变量 （3）字符串的指针和指向字符串的指针变量 （4）函数的指针和指向函数的指针变量 （5）指针数组和指向指针的数组 7、结构体和共同体 （1）结构体变量的定义和使用方法 （2）指向结构体类型变量的指针 （3）用指针处理链表 （4）共同体变量的定义和使用方法 第1章绪论习题参考答案 1、试述数据、数据库、数据库管理系统、数据库系统的概念。（参见P3、4、5页） 参考答案： 描述事物的符号记录称为数据；数据库是长期储存在计算机内的、有组织的、可共享的数据集合；数据库管理系统是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件; 数据库系统是指在计算机系统中引入数据库后的系统，一般由数据库、数据库管理系统(及其开发工具)、应用系统、数据库管理员和用户构成。 2．使用数据库系统有什么好处?（参见P12页） 参考答案： 数据库系统使信息系统从以加工数据的程序为中心转向围绕共享的数据库为中心的阶段，这样既便于数据的集中管理，又有利于应用程序的研制和维护，提高了数据的利用率和相容性，提高了决策的可靠性。 3．试述文件系统与数据库系统的区别和联系。（8、9、10页） 参考答案： 1）数据结构化是数据库与文件系统的根本区别。 在文件系统中，相互独立的文件的记录内部是有结构的，管其记录内部已有了某些结构，但记录之间没有联系。数据库系统实现整体数据的结构化，是数据库的主要特征之一。 2）在文件系统中，数据的最小存取单位是记录，粒度不能细到数据项。而在数据库系统中，存取数据的方式也很灵活，可以存取数据库中的某一个数据项、一组数据项一个记录或或一组记录。 3）文件系统中的文件是为某一特定应用服务的，文件的逻辑结构对该应用程序来说是优化的，因此要想对现有的数据再增加一些新的应用会很困难，系统不容易扩充。而在数据库系统中数据不再针对某一应用，而是面向全组织，具有整体的结构化。5．试述数据库系统的特点。（9、10、11页） 参考答案： 数据结构化；数据的共享性高、冗余度低、易扩充；数据独立性高；数据由DBMS统一管理和控制。 6．数据库管理系统的主要功能有哪些? （4页） 2011年云南昆明理工大学数据结构教程考研真题A卷 一、单项选择题：（每题3分，共30分） 1．在数据结构中，从逻辑上可以把数据结构分为______两类。 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．数据采用链式存储结构时，要求_________。 Ａ：每个结点占用一片连续的存储区域Ｂ：所有结点占用一片连续的存储区域 Ｃ：结点的最后一个数据域是指针类型Ｄ：每个结点有多少个后继，就没多少个指针域 3．某算法的时间复杂度为O（2n），表明该算法的_________。 A：问题规模是2n B：执行时间等于2n C：执行时间与2n成正比 D：问题规模与2n成正比 4. 在一个长度为n的顺序表中向第i个元素（0 2020/3/27 淮阴工学院 数据结构课程设计报告 选题名称: 学生成绩管理系统 系（院）: 数理学院 专业:信息与计算科学 班级: 计科1102班 姓名: 徐连喜学号: 33 指导教师: 周海岩 学年学期: 2011 ~ 2012 学年第 1 学期 2012 年 06 月 06 日 1 2020/3/27 【摘要】 21世纪，科学技术突飞猛进，经济知识和信息产业初见端倪，特别是信息技术和网络技术的讯速发展和广泛应用，对社会的政治，经济，军事，文化等领域产生越来越深刻。学生成绩管理系统是一个教育单位不可缺少的部分，它的内容对 于学校的决策者和管理者来说都至关重要。本论文叙述到的学生成绩管理系统是用IIS+ASP网页编程+ACCESS数据库+DREAMWEAVER MX 2004+SQL查询语言实现的。重点介绍了学生成绩管理系统的实现过程：包括系统分析，系统调查,功能设计，数据库设计，系统实现，系统测试和调试等。本系统主要功能有查询学生成绩、单个添加学生成绩、批量添加学生成绩、删除学生成绩、管理页面和修改管理员密码等内容。 【关键词】 成绩管理；成绩查询； C++ 2 2020/3/27 目录 中文摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 1。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1绪论。。。。。。。。。。。 4。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 5选题背景。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 6需求分析2总体设计。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 7。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 8程序设计组成框图。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9模块功能说明。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10程序流程图。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 11主要函数之间相互调用3 在设计过程中的感受。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 致谢。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 13参考文献 14。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。附录：源程序清单。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 15 《数据结构与算法分析》课程设计报告课题名称：文本编辑器 课题设计人（学号）：刘佳玉2012141461134 指导教师：朱宏 评阅成绩： 评阅意见： 提交报告时间：20 13 年12 月22 日 文本编辑器 计算机科学与技术专业 学生刘佳玉指导老师朱宏 [摘要]文本编辑器（或称文字编辑器）是用作编写普通文字的应用软件，它与文档编辑器（或称文字处理器）不同之处在于它并非用作桌面排版（例如文档格式处理）。它常用来编写程序的源代码。专业的计算机用户使用的文本编辑器往往不限制打开文件的大小。这样的编辑器在编辑大文件时，启动仍然很快，而且它们还能够编辑超过内存大小的文件。而简单的文本编辑器通常直接把文件读至内存。这样在处理较大文件时速度较慢，对于更大的文件，则干脆无法处理。我所做的这个文本编辑器包含插入、移除、替换、查找、显示和新建的功能，是一种简单的文本编辑器。 关键词：简单的文本编辑器插入移除替换查找显示新建 一、实验名称：文本编辑器 二、实验的目的和要求： 1.采用C++的ASCII码文件和串函数实现; 2.熟练掌握串运算的应用; 3.熟练掌握计算机系统的基本操作方法,了解如何编辑、编译、链接和运行一个C++程序; 4.上机调试程序,掌握查错、排错使程序能正确运行。 三、实验的环境:指硬件和软件环境 1.硬件环境:G405+4G内存+320G硬盘+川大校园网 2.软件环环境: 操作系统：Windows 7 编译系统的版本的特点：Dev-C++是一套用于开发C/C++的自由的集成开发环境（IDE），并以GPL作为散布许可。使用MinGW及GDB作为编译系统与除错系统。Dev-C++的IDE是利用Delphi开发的。 编辑软件特点：包含强大的类和内嵌WinAPI的MFC,具有可视化的编程界面。 四、算法描述: 1、用户可以选择自己输入文本或者直接使用程序以初始化的文本，用switch case语句就可以根据用户不同的选择执行相应的代码。相应代码： cout<<"a代表自己输入文本，b代表使用电脑设置的文本"< 数据结构模拟试题 考试科目：数据结构A 1.下面程序的时间复杂为（） for（i=1，s=0； i<=n； i++） { t=1； for(j=1；j<=i；j++) t=t*j； s=s+t；} A. O(n) B. O(n2) C. O(n3) D. O(n4) 2.从逻辑上可以把数据结构分为（） A.动态结构、静态结构 B.顺序结构、链式结构 C.线性结构、非线性结构 D.初等结构、构造型结构 3.在线性表中若经常要存取第i个数据元素及其前趋，则宜采用（）存储方式。 A.顺序表 B. 带头结点的单链表 C.不带头结点的单链表 D. 循环单链表 4.数据的四种基本存储结构是指（） A. 顺序存储结构、索引存储结构、直接存储结构、倒排存储结构 B．顺序存储结构、索引存储结构、链式存储结构、散列存储结构 C．顺序存储结构、非顺序存储结构、指针存储结构、树型存储结构 D. 顺序存储结构、链式存储结构、树型存储结构、图型存储结构 5.在链表中若经常要删除表中最后一个结点或在最后一个结点之后插入一个新结点，则宜 采用（）存储方式。 A. 顺序表 B. 用头指针标识的循环单链表 C. 用尾指针标识的循环单链表 D. 双向链表 6.在一个单链表中的p和q两个结点之间插入一个新结点，假设新结点为s,则修改链的C 语音语句序列是（）。 A. s->next=p; q->next=s; B. p->next=s->next; s->next=p; C. q->next=s->next; s->next=p; D. p->next=s; s->next=q; 7.栈和队列的共同点是（）。 任务书 摘要 管理信息系统正在向着网络化、智能化和集成化等趋势发展。学生成绩管理系统是为了更好的管理学生考试成绩而开发的数据管理软件。它对于一个学校是不可缺少的重要部分，它的内容对于学校的决策者和管理者来说都至关重要。学生成绩管理管理系统为用户提供充足的信息和快捷的查询手段，实现学生基本信息、成绩的录入，删除，查询，维护以及成绩的统计分析等几方面的功能，是现实问题的迫切要求。 本系统开发的总体任务是实现学生成绩管理的系统化、规范化、自动化。达到提高学生成绩管理效率的目的。与传统管理方法相比有明显的优点：查找方便，可靠性高，保密性好，成本低。彻底改变了以前繁杂的管理模式，实现全面的、相对集中的、职能化的信息综合管理。 计算机被用到信息管理系统的环境正是适应了当今时代飞速发展的信息时代。人们深刻的认识到了计算机功能的强大，对于复杂的信息管理，计算机充分发挥着它的优越性。检索迅速、查找方便、可靠性高、存储量大、保密性好、寿命长、成本低，这些优点极大地减轻了学院教学人员的工作量，缩小开支，提高了学生档案管理的效率和准确性，能够合理的安排时间，学生能够尽快的知道自己的考试成绩。同时，学生管理系统的应用也为今天的教育在未来市场的竞争力有所提高。 目录 1.引言 数据结构在界至今没有标准的定义。个人根据各自的理解的不同而有不同的表述方法： 在他的《数据结构、算法与应用》一书中称：“数据结构是，以及存在于该对象的和组成实例的数据元素之间的各种联系。这些联系可以通过定义相关的来给出。”他将数据对象（）定义为“一个数据对象是实例或值的集合”。在《》一书中的定义是：“数据结构是（）的物理实现。” 在《数据结构与程序设计》一书中，将一个数据结构的设计过程分成抽象层、数据结构层和实现层。其中，抽象层是指抽象数据类型层，它讨论数据的及其运算，数据结构层和实现层讨论一个数据结构的表示和在计算机内的存储细节以及运算的实现。数据结构具体指同一类数据元素中，各元素之间的相互关系，包括三个组成成分，数据的逻辑结构，数据的存储结构和数据运算结构。 1.1. 重要意义 一般认为，一个数据结构是由数据元素依据某种逻辑联系组织起来的。对数 第 1 页 共 3 页昆明理工大学2011年硕士研究生招生入学考试试题(A 卷)考试科目代码： 835 考试科目名称 ：数据结构教程 试题适用招生专业 ：071101系统理论、071102 系统分析与集成 考生答题须知 1 所有题目（包括填空、选择、图表等类型题目）答题答案必须做在考点发给的答题纸上，做在本试题册上无效。请考生务必在答题纸上写清题号。 2 评卷时不评阅本试题册，答题如有做在本试题册上而影响成绩的，后果由考生自己负责。 3 答题时一律使用蓝、黑色墨水笔或圆珠笔作答（画图可用铅笔），用其它笔答题不给分。 4 答题时不准使用涂改液等具有明显标记的涂改用品。一、单项选择题：（每题3分，共30分） 1．在数据结构中，从逻辑上可以把数据结构分为______两类。 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．数据采用链式存储结构时，要求_________。 Ａ：每个结点占用一片连续的存储区域 Ｂ：所有结点占用一片连续的存储区域Ｃ：结点的最后一个数据域是指针类型 Ｄ：每个结点有多少个后继，就没多少个指针域 3．某算法的时间复杂度为O （），表明该算法的_________。2n A ：问题规模是 B ：执行时间等于2n 2n C ：执行时间与 成正比 D ：问题规模与 成正比2n 2n 4. 在一个长度为n 的顺序表中向第i 个元素（0 数据库基础 （ 视频讲解：25分钟） 本章主要介绍数据库的相关概念，包括数据库系统的简介、数据库的体系结构、数据模型、常见关系数据库。通过本章的学习，读者应该掌握数据库系统、数据模型、数据库三级模式结构以及数据库规范化等概念，掌握常见的关系数据库。 通过阅读本章，您可以： 了解数据库技术的发展 掌握数据库系统的组成 掌握数据库的体系结构 熟悉数据模型 掌握常见的关系数据库 1 第 章 1.1 数据库系统简介 视频讲解：光盘\TM\lx\1\数据库系统简介.exe 数据库系统（DataBase System，DBS）是由数据库及其管理软件组成的系统，人们常把与数据库有关的硬件和软件系统称为数据库系统。 1.1.1 数据库技术的发展 数据库技术是应数据管理任务的需求而产生的，随着计算机技术的发展，对数据管理技术也不断地提出更高的要求，其先后经历了人工管理、文件系统、数据库系统等3个阶段，这3个阶段的特点分别如下所述。 （1）人工管理阶段 20世纪50年代中期以前，计算机主要用于科学计算。当时硬件和软件设备都很落后，数据基本依赖于人工管理，人工管理数据具有如下特点： ?数据不保存。 ?使用应用程序管理数据。 ?数据不共享。 ?数据不具有独立性。 （2）文件系统阶段 20世纪50年代后期到60年代中期，硬件和软件技术都有了进一步发展，出现了磁盘等存储设备和专门的数据管理软件即文件系统，文件系统具有如下特点： ?数据可以长期保存。 ?由文件系统管理数据。 ?共享性差，数据冗余大。 ?数据独立性差。 （3）数据库系统阶段 20世纪60年代后期以来，计算机应用于管理系统，而且规模越来越大，应用越来越广泛，数据量急剧增长，对共享功能的要求越来越强烈。这样使用文件系统管理数据已经不能满足要求，于是为了解决一系列问题，出现了数据库系统来统一管理数据。数据库系统满足了多用户、多应用共享数据的需求，它比文件系统具有明显的优点，标志着管理技术的飞跃。 1.1.2 数据库系统的组成 数据库系统是采用数据库技术的计算机系统，是由数据库（数据）、数据库管理系统（软件）、数 海南大学信息科学技术 学院 数据结构课程设计报告 设计题目:______________________ 专业班级：________________________ 姓名：___________________________ 学号：___________________________ 指导教师：_________________________ 目录 一、需求分析 2 二、设计要求 3 三、概要设计 4 四、详细设计 6 五、运行结果 16 六、心得体会 21 七、参考文献 21 摘要： 据结构”是计算机程序设计的重要理论技术基础，它是计算机学科的核心课程。用数据结构中的知识、算法、思想解决一些实际问题可使的一些问题变得一目了然，易懂。 本论文设计一个简单程序，来实现学生管理系统的设计。首先在设计的时候就想了一下，应该运用到那些知识点，不管是C语言还是数据结构的。首先我们想到的是应该运用到线性链表表的相关知识，运用到单链表（数据域+指针域）的存取结构，方便存储和查找，以及简单的排序。综合数据结构和c++语言相关知识，锻炼自己的编程能力和考察一下所学的数据结构只是，是自己在实践中发现自己的不足，找不自己的不足之处，在实践中提高。理论中的数据结构知识只有运用到实践中，再能转变为使用价值，本课程我将用源代码和流程图来说明和设计我的论文。 关键字：单链表、条件、循环、排序。 一、需求分析 本文是运用数据结构和C++语言知识实现一个简单的学生成绩管理系统，方便教师对学生成绩的录入、查询、删除、排序等操作。学生给您记录所用的存储结构是数据结构这门课中所学到的单链表只是。单链表要有数据域和指针域。课程设计中药涉及到单链表的初始化、创建、查询、插入、删除、排序等一些基本操作。程序中要大量用用到指针操作数据，指针是c语言中的精髓，熟悉指针的操作可以极大提高编程能力和减少大量代码。 录入给出多名学生的3门考试的成绩表，每个学生的信息由学号、姓名、以及各科成绩，名次组成。对学生的考试成绩进行有关统计：按总数高低次序，打印出名次表，分数相同的为同一名次；按名次打印出每个学生的学号、姓名、总分以及各科成绩，并打印统计表。 系统存储的各种数据均保存在数据结构单链表内，各种操作都是对链表结构的操作。 《数据库系统原理》 总 复 习 数学与计算机科学学院 编写：颜清 数据库系统原理总复习 第1章 绪论复习题参考答案 1、试述数据、数据库、数据库管理系统、数据库系统的概念。（3、4、5页） 答：描述事物的符号记录称为数据；数据库是长期储存在计算机内的、有组织的、可共享的数据集合；数据库管理系统是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件; 数据库系统是指在计算机系统中引入数据库后的系统，一般由数据库、数据库管理系统(及其开发工具)、应用系统、数据库管理员和用户构成。 2．使用数据库系统有什么好处?（12页） 答：数据库系统使信息系统从以加工数据的程序为中心转向围绕共享的数据库为中心的阶段，这样既便于数据的集中管理，又有利于应用程序的研制和维护，提高了数据的利用率和相容性，提高了决策的可靠性。 3．试述文件系统与数据库系统的区别和联系。（8、9、10页） 答：1）数据结构化是数据库与文件系统的根本区别。 在文件系统中，相互独立的文件的记录内部是有结构的，管其记录内部已有了某些结构，但记录之间没有联系。数据库系统实现整体数据的结构化，是数据库的主要特征之一。 2）在文件系统中，数据的最小存取单位是记录，粒度不能细到数据项。而在数据库系统中，存取数据的方式也很灵活，可以存取数据库中的某一个数据项、一组数据项一个记录或或一组记录。 3）文件系统中的文件是为某一特定应用服务的，文件的逻辑结构对该应用程序来说是优化的，因此要想对现有的数据再增加一些新的应用会很困难，系统不容易扩充。而在数据库系统中数据不再针对某一应用，而是面向全组织，具有整体的结构化。 5．试述数据库系统的特点。（9、10、11页） 答：数据结构化；数据的共享性高、冗余度低、易扩充；数据独立性高；数据由DBMS 统一管理和控制。 6．数据库管理系统的主要功能有哪些? （4页） 答：数据定义功能、数据操纵功能、数据库的运行管理、数据库的建立和维护功能。 7．试述数据模型的概念（13页）、数据模型的作用、数据模型的三个要素。（14、15页） 答：数据模型(Data Model)也是一种模型，它是现实世界数据特征的抽象。 作用：在数据库中用数据模型来抽象、表示和处理现实世界中的数据和信息。通俗地讲数据模型就是现实世界的模拟，现有的数据库系统均是基于某种数据模型的。 三个要素：数据模型由数据结构、数据操作和完整性约束三部分组成。 8、概念模型的作用（15页） 答：概念模型用于信息世界的建模，是现实世界到信息世界的第一层抽象，是数据库设计人员进行数据库设计的有力工具，也是数据库设计人员和用户之间进行交流的语言，因此概念模型一方面应该具有较强的语义表达能力，能够方便、直接地表达应用中的各种语义知识，另一方面它还应该简单、清晰、易于用户理解。 9、定义并解释概念模型中以下术语（P16页）。 实体、实体型、实体集、属性、码、实体联系图(E-R 图) 10．试给出三个实际部门的E_R 图，要求实体型之间具有一对一，一对多，多对多各种不同的联系。 一对一:学员和座位的关系.（满员） 数据结构之学生成绩管 理系统 学生成绩管理系统 一、实验目的 1. 通过此次课程设计中学生成绩管理系统的题目,掌握链表等数据结构的基本操作方面的知识,并能灵活的解决一些基本的问题,加深对其性质及各项操作的理解； 2. 将所学数据结构方面的知识与一门具体的语言——C语言来进行实现，感受数据结构的强大作用，加深理解。 二、试验要求 管理系统中有五个要求：输入查找修改插入删除存储 （1）输入要求：能够通过键盘输入和文件输入两种 （2）查找要求：能够根据学生号查找单个学生的信息，也可以遍历所有学生信息 （3）修改要求：能够根据学生号修改单个学生所有信息 （4）插入要求：能够实现头插和尾插 （5）删除要求：能够根据学生号删除单个学生信息 （6）存储要求：通过链表存储所有信息 三、算法的思想与算法实现步骤 1. 基本思想 通过链表数据类型进行基本操作，主要有三个模块：分别是主函数模块、 主要操作函数及基本操作函数。 其中，主函数负责其他子函数的调用实现以及基本界面的操作 主要函数包括： void StuInput(Student *); //学生成绩管理系统的输入函数，由主函数调用 void StuSelect(Student *); //学生成绩管理系统的查找函数，由主函数调用 void StuAlter(Student *); //学生成绩管理系统的修改函数，由主函数调用 void StuInsert(Student *); //学生成绩管理系统的插入函数，由主函数调用 void StuDelect(Student *); //学生成绩管理系统的删除函数，由主函数调用 void StuSave(Student *); //学生成绩管理系统的存储函数，由主函数调用 基本操作函数： void StuOutput(Student *p); //输出函数 int StuImport(Student *head,Student *p); //输入函数 void StuInputHand(Student *head); //学生成绩管理系统的手动输入函数，由输入函数调用 void StuInputFile(Student *head); //学生成绩管理系统的文件输入函数，由输入函数调用 void StuSelectErg(Student *head); //学生成绩管理系统的遍历函数，由查找函数调用 void StuSelectNumFind(Student *head); //学生成绩管理系统的按学号查找函数，由查找函数调用 void StuSelectSubFind(Student *head); //学生成绩管理系统的按科目查找函数，由查找函数调用 《数据结构与算法分析》课程设计报告课题名称：带括号的算数表达式求值 课题设计人（学号）： 指导教师：朱宏 评阅成绩： 评阅意见： 提交报告时间：2014 年12月9日 带括号的算数表达式求值 计算机类专业 学生指导老师朱宏 [摘要] 在平时的生活中，我们可以解决一些简单的算术表达式，如果当我们遇到一些式子较为冗长，运算比较复杂的算术表达式时，我们都会选择计算器。那么，计算器又是通过怎样的原理来进行运算的呢。 本程序利用堆栈先进后出的特点，采用操作数和操作符两个堆栈，实现由中缀表达式到后缀表达式的转换并求值的过程。带括号的算术表达式的求值是堆栈的一个典型的应用实例。 关键词：计算器堆栈C++ 一、实验名称:带括号的算术表达式求值 二、实验的目的和要求: 1.采用算符优先数算法,能正确求值表达式; 2.熟练掌握栈的应用; 3.熟练掌握计算机系统的基本操作方法,了解如何编辑、编译、链接和运行一个C++程序; 4.上机调试程序,掌握查错、排错使程序能正确运行。 三、实验的环境： 硬件环境： 处理器：Inter(R) Core(TM) i7-4500U 内存：8.00GB 软件环境： 操作系统：Windows8.1 编译软件：Microsoft Visual Studio 2012 四、算法描述: 我设计的带有括号的算术表达式求值的程序中，运算符的优先级是这样子的： 1.先乘除，后加减 2.同级运算从左到右依次运算。 3.先括号内的运算，再括号外的运算。 我的设计思路是，先输入一个最后不带等于号的中缀表达式，先对表达式检查是否有错误，如果有将会输出“表达式有错误”，否则通过堆栈方法将这个中缀表达式转化为后缀表达式，然后将后缀表达式求值。 昆明理工大学2009年硕士研究生招生入学考试试题(A卷) 考试科目代码：839 考试科目名称：数据结构教程 试题适用招生专业：系统理论,系统分析与集成 考生答题须知 1．所有题目（包括填空、选择、图表等类型题目）答题答案必须做在考点发给的答题纸上，做在本试题册上无效。请考生务必在答题纸上写清题号。 2．评卷时不评阅本试题册，答题如有做在本试题册上而影响成绩的，后果由考生自己负责。 3．答题时一律使用蓝、黑色墨水笔或圆珠笔作答（画图可用铅笔），用其它笔答题不给分。 4．答题时不准使用涂改液等具有明显标记的涂改用品。 一、判断题（每题2分，共20分） 1．在单链表和顺序表中插入一个元素，其时间复杂度均为O(n)。 因此它们的执行时间是相等的。（） 2．若一个栈的输人序列为1，2，3，…，n，其输出序列的第一个元素为n，则其输出序列的每个元素ai一定满足ai＝n-i+1(i=1，2，…，n)。（） 3．将一棵树转换为二叉树后，二叉树的根结点没有左子树。（） 4．在n个结点的无向图中若边数大于n-1，则该图必是连通图。（） 5．对不稳定的排序算法，不论采用何种描述方式，总能举出一个说明它不稳定的实例。（） 6．采用单链表表示的有序表可以使用折半查找方法来提高查找速度。（） 7．将二叉排序树T的先序序列中的关键字依次插入初始为空的树中，所得到的二叉排序树T’与T是相同的。（） 8．循环队列是以循环链表为存储结构的队列。（） 9．采用链地址法处理冲突的散列表的装填因子可以大于1。（） 10．若一个广义表的表头是空表，则此广义表也是空表。（） 二、选择题（每题3分，共30分） 1．若采用以下四种结构表示n个元素，那么（）的随机访问速度最快。 A．单链表 B．双链表 C．循环链表 D．顺序表 第 1 页共 5 页 试述数据模型的概念，数据模型的作用和数据模型的三个要素: 答案： 模型是对现实世界的抽象。在数据库技术中，表示实体类型及实体类型间联系的模型称为“数据模型”。 数据模型是数据库管理的教学形式框架，是用来描述一组数据的概念和定义，包括三个方面： 1、概念数据模型（Conceptual Data Model）：这是面向数据库用户的实现世界的数据模型，主要用来描述世界的概念化结构，它使数据库的设计人员在设计的初始阶段，摆脱计算机系统及DBMS的具体技术问题，集中精力分析数据以及数据之间的联系等，与具体的DBMS 无关。概念数据模型必须换成逻辑数据模型，才能在DBMS中实现。 2、逻辑数据模型（Logixal Data Model）:这是用户从数据库所看到的数据模型，是具体的DBMS所支持的数据模型，如网状数据模型、层次数据模型等等。此模型既要面向拥护，又要面向系统。 3、物理数据模型（Physical Data Model）:这是描述数据在储存介质上的组织结构的数据模型，它不但与具体的DBMS有关，而且还与操作系统和硬件有关。每一种逻辑数据模型在实现时都有起对应的物理数据模型。DBMS为了保证其独立性与可移植性，大部分物理数据模型的实现工作又系统自动完成，而设计者只设计索引、聚集等特殊结构。 数据模型的三要素： 一般而言，数据模型是严格定义的一组概念的集合，这些概念精确地描述了系统的静态特征（数据结构）、动态特征（数据操作）和完整性约束条件，这就是数据模型的三要素。 1。数据结构 数据结构是所研究的对象类型的集合。这些对象是数据库的组成成分，数据结构指对象和对象间联系的表达和实现，是对系统静态特征的描述，包括两个方面： （1）数据本身：类型、内容、性质。例如关系模型中的域、属性、关系等。 （2）数据之间的联系：数据之间是如何相互关联的，例如关系模型中的主码、外码联系等。 2 。数据操作 对数据库中对象的实例允许执行的操作集合，主要指检索和更新（插入、删除、修改）两类操作。数据模型必须定义这些操作的确切含义、操作符号、操作规则（如优先级）以及实现操作的语言。数据操作是对系统动态特性的描述。 3 。数据完整性约束 数据完整性约束是一组完整性规则的集合，规定数据库状态及状态变化所应满足的条件，以保证数据的正确性、有效性和相容性。 数据结构课程设计学生 信息管理系统 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】 题目2.学生信息管理系统 一、课程设计目的 1．数据结构课程设计是综合运用数据结构课程中学到的几种典型数据结构，以及程序设计语言（C语言），自行实现一个较为完整的应用系统的设计与开发2．通过课程设计，自己通过系统分析、系统设计、编程调试，写实验报告等环节，进一步掌握应用系统设计的方法和步骤，灵活运用并深刻理解典型数据结构在软件开发中的应用。 3．学会将知识应用于实际的方法，提高分析和解决问题的能力，增加综合能力。 学生信息管理系统： （1）熟练掌握链表存储结构及其建立过程和常用操作； （3）学会自己调试程序的方法并掌握一定的技巧 二、课程设计内容 建立学生信息管理系统，通过链表实现对学生信息的输入，查找，删除，插入和排序等操作。 三、需求分析 1．每位学生的信息有：学号，姓名，性别，出生日期，E-mile，电话，c成绩，数学成绩等，用链表对学生的信息进行存储。 2．全部数据可以只放在内存中； 3．系统能实现的操作和功能如下： a) 输入学生信息： 对不同学生分别输出下列信息：学号，姓名，性别，出生日期，E-mile，电话，c成绩，数学成绩等。 b) 查找学生信息： 根据学生的学号或姓名对学生的信息进行查找。 c) 删除学生信息： 删除某个学生的所有信息。 d) 插入学生信息： 将某个学生的信息插入到已经输入的信息中。 e) 显示学生信息： 将所有学生的信息显示出来。 f) 排序： 将所有学生按某个学科的成绩依次排序。 四、概要设计 1．系统结构图（功能模块图） 注：试题字迹务必清晰，书写工整。 本题2页，本页为第1页 教务处试题编号： 四川大学期末考试试题 （2014-2015学年第1学期） 课程号： 课程名称： 数据结构与算法分析（A 卷） 任课教师： 适用专业年级： 学号： 姓名： 1．在一棵高度为5的2叉树中，所含结点个数最多为（ ）。 A ）30 B ）31 C ）32 D ）29 2．当求链表的直接后继与求直接前驱的时间复杂度都相同时，此链表应为（ ）。 A ）单链表 B ）双向链表 C ）单向循环链表 D ）前面都不正确 3．队列的工作方式是（ ）。 A ）可在队尾删除 B ）可在队头插入 C ）先进先出 D ）先进后出 4．若串S="software"，其子串数目是（ ）。 A ）8 B ）37 C ）36 D ）9 5．设一棵二叉树中没有度为1的结点，已知叶子结点数为n ，此树的结点数为（ ）。 A ）2n+2 B ）2n+1 C ）2n D ）2n-1 6．对于具有n 个顶点的强连有向图，其有向边条数的最小值为（ ）。 A ）n+1 B ）n C ）n-1 D ）n-2 7．已知某二叉树先序遍历为A ，B ，D ，C ，E ，则它可能的中序遍历序列为（ ）。 A ） B ， C ，A ， D ， E B ）C ，B ，A ，D ，E C ）B ，E ，A ，C ，D D ）B ，D ，A ，E ，C 8．在折半查找中，第i 次查找成功的记录个数最多为（ ）。 A ）2i B ）2i+1 C ）2i -1 D ）2i-1 9．快速排序执行一遍之后，已经到位的元素个数是（ ）。 A ）1 B ）3 C ）4n D ）2 n 10．如果只想得到1000个元素组成的序列中第5个最小元素之前的部分排序的序列，用（ ）方法平均时间最少。 A ）起泡排序 B ）简单选择排序 C ）Shell 排序 D ）堆排序 二、（本题10分） 一棵非空的有向树中恰有一个顶点入度为0，其他顶点入度为1。但一个恰有一个顶点入度为0、其他顶点入度为1的有向图却不一定是一棵有向树。请举例说明之。 三、（本题10分） 已知某字符串S 中共有8种字符，各种字符分别出现2次、1次、4次、5次、7次、3次、4次和9次，对该 2014年硕士研究生入学考试自命题考试大纲 考试科目代码：[967] 考试科目名称：C语言程序设计和数据结构 一、试卷结构 1) 试卷成绩及考试时间 本试卷满分为150分，考试时间为180分钟。 2)答题方式：闭卷、笔试 3)试卷内容结构 C语言程序设计部分80% 数据结构部分20% 4)题型结构 a: 单项选择题，共40分 b: 程序填空题，共30分 c: 程序阅读题，共25分 d: 编程题，共45分 e: 分析题，共10分 二、考试内容与考试要求 （一）C语言程序设计部分 考试内容 1、基本知识 （1）C语言的数据类型 （2）C语言中各种类型常量的表示法 （3）各类数值型数据间的混合运算 （4）C运算符 （5）关系表达式及运算，逻辑表达式及运算 2、顺序、选择与循环结构 （1）赋值语句，格式输入与输出 （2）if语句，switch语句 （3）goto、while、do-while、for、break、continue语句3、数组 （1）一维数组的定义和引用 （2）二维数组的定义和引用 （3）字符数组的定义和引用，字符串及其处理函数4、函数 （1）函数定义与调用 （2）局部变量和全局变量 （3）变量的存储类型 （4）内部函数与外部函数 5、宏定义 （1）带参数的宏定义 （2）包含文件的处理 6、指针 （1）地址和指针的概念 （2）数组的指针和指向数组的指针变量 （3）字符串的指针和指向字符串的指针变量 （4）函数的指针和指向函数的指针变量 （5）指针数组和指向指针的数组 7、结构体和共同体 （1）结构体变量的定义和使用方法 （2）指向结构体类型变量的指针 （3）用指针处理链表 （4）共同体变量的定义和使用方法 （5）枚举类型 8、位运算 （1）位运算符和位运算 （2）位段 淮阴工学院 数据结构课程设计报告 选题名称:学生成绩管理系统 系（院）:数理学院 专业:信息与计算科学 班级:计科1102班 姓名:徐连喜学号: 1104101233 指导教师:周海岩 学年学期:2011 ~ 2012 学年第 1 学期 2012 年06 月06 日 【摘要】 21世纪，科学技术突飞猛进，经济知识和信息产业初见端倪，特别是信息技术和网络技术的讯速发展和广泛应用，对社会的政治，经济，军事，文化等领域产生越来越深刻。学生成绩管理系统是一个教育单位不可缺少的部分，它的内容对于学校的决策者和管理者来说都至关重要。本论文叙述到的学生成绩管理系统是用IIS+ASP网页编程+ACCESS数据库+DREAMWEAVER MX 2004+SQL查询语言实现的。重点介绍了学生成绩管理系统的实现过程：包括系统分析，系统调查,功能设计，数据库设计，系统实现，系统测试和调试等。本系统主要功能有查询学生成绩、单个添加学生成绩、批量添加学生成绩、删除学生成绩、管理页面和修改管理员密码等内容。 【关键词】 成绩管理；成绩查询；C++ 目录 中文摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 1 1绪论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 4 1.1 选题背景。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 5 1.2 需求分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 6 2总体设计。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.1程序设计组成框图。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 2.2 模块功能说明。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 2.3 程序流程图。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 2.4 主要函数之间相互调用。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 3 在设计过程中的感受。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 致谢。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 参考文献。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14附录：源程序清单。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15C语言程序设计和数据结构
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