数据结构与软件工程.

《软件基础与技术综合》考试大纲一、考试内容数据结构70分 + 数据库40分 + 软件工程40分（一）数据结构部分1. 数据结构基本概念(1) 数据结构的基本概念：数据、数据元素、数据结构、数据的逻辑结构、物理结构、算法等。

(2) 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) 线性表的顺序存储结构和主要算法实现，如查找、插入和删除算法。

(3) 线性表的链式存储结构和主要算法实现，如查找、插入和删除算法。

(4) 循环链表、双向链表的特点。

(5) 从时间和空间复杂度的角度比较两种存储结构的不同特点及其适用场合。

(6) 线性表的应用，如线性表的合并算法。

3. 栈和队列(1) 栈的定义及特点，栈的顺序存储和链接存储结构，进栈出栈算法，顺序栈栈满和栈空的条件。

(2) 栈的应用，如表达式求值算法，借助栈深入理解递归算法。

(3) 队列的定义及特点，队列的顺序存储(循环队)和链接存储结构，进队出队算法，循环队列中队满及队空的条件。

4. 串和数组(1) 串的定义。

(2) 串的古典模式匹配算法。

(3) 数组地址的计算方法。

(4) 特殊矩阵的压缩存储方法。

5. 树和二叉树(1) 二叉树的定义和性质。

(2) 二叉树的两种存储结构：顺序存储和链式存储。

(3) 二叉树的创建和三种不同遍历算法，利用遍历算法实现二叉树的其他操作，如计算二叉树结点个数、叶子结点个数、二叉树的高度等算法。

(4) 线索二叉树的特性及构造方法。

(5) 树和森林的定义、存储结构与二叉树的转换方法。

(6) 树的应用，哈夫曼树及哈夫曼编码的构造算法、带权路径长度的计算。

6. 图(1) 图的定义和性质。

(2) 图的两种存储结构：邻接矩阵和邻接表。

(3) 图的两种遍历策略：深度优先搜索算法和广度优先搜索算法。

(4) 图的基本应用，包括拓扑排序算法、求解最短路径的迪杰斯特拉算法、构造最小生成树的两种算法（普里姆算法和克鲁斯卡尔算法）。

课程：数据结构专业：计算机科学与技术、网络工程、软件工程参考答案及评分标准一、单项选择题(10小题，每小题1分，共10分)1．算法指的是____D_____。

A．数据处理B．计算机程序C．解决问题的计算方法D．对特定问题求解步骤的一种描述，是指令的有限序列2．已知已个AOV网如图所示，下列____C_____不是该图的拓扑序列。

A．v0 v1 v5 v2 v3 v6 v4 B．v0 v1 v5 v2 v6 v3 v4C．v0 v1 v5 v3 v2 v6 v4 D．v0 v1 v5 v6 v2 v3 v43．设栈S和队列Q的初始状态为空，元素e1,e2,e3,e4,e5,e6依次通过栈S，一个元素出栈后即进入队列Q，若6个元素出队的顺序是e2,e4,e3,e6,e5,e1，则栈S的容量至少应该是___B______。

A．2 B．3 C．4 D．64．如果结点A有3个兄弟，B是A的双亲，则结点B的度是______D______。

A．1 B．2 C．3 D．45．二叉树的前序序列和后序序列正好相反，则该二叉树一定是___B______的二叉树。

A．完全二叉树B．高度等于其结点数C．任一结点无左孩子D．任一结点无右孩子6．在一个无向图中，所有顶点的度数之和等于所有边数的____B______倍。

A．1 B．2 C．3 D．47．判定有向图是否存在回路除了可以利用拓扑排序方法外，还可以用_____A______。

A．深度优先遍历算法B．广度优先遍历算法C．求关键路径方法D．求最短路径方法8．下述排序方法中，比较次数与待排序记录的初始状态无关的是____C_______。

A．插入排序和快速排序B．归并排序和快速排序C．选择排序和归并排序D．插入排序和归并排序9．在采用线性探测法处理冲突所构成的闭散列表上进行查找，可能要探测多个位置，在查找成功的情况下，所探测的这些位置的键值____A_____。

A．不一定都是同义词B．一定都是同义词C．一定都不是同义词D．都相同10．下列序列中，_______ 是执行第一趟快速排序的结果。

软件工程入门必备的数学知识
软件工程入门必备的数学知识包括以下几个方面：
1. 离散数学：离散数学是软件工程的基础，包括集合论、逻辑、关系、图论等，这些知识对于理解算法、数据结构和程序设计非常重要。

2. 算法和数据结构：算法和数据结构是软件工程的核心内容，了解基本的算法和数据结构，能够进行算法分析和优化，是软件开发的关键技能。

3. 概率论和统计学：概率论和统计学对于软件工程中的测试、性能评估和质量保证非常重要。

了解概率分布、统计推断和假设检验等基本概念，能够帮助解决实际问题。

4. 线性代数：线性代数是处理向量和矩阵的数学工具，在图形处理、机器学习等领域中应用广泛。

掌握线性代数的基本概念和运算规则，能够更好地理解和设计软件系统。

5. 数值计算和优化：数值计算和优化方法是解决实际问题中数值计算和优化的基本工具。

了解数值计算和优化的基本原理和方法，对于处理大规模数据和复杂问题非常有帮助。

除了上述数学知识外，软件工程还需要掌握一定的编程技能和计算机科学基础知识。

数学是软件工程的基础和工具，能够帮助开发人员更好地理解问题、设计算法，并优化和评估软件系统的性能和质量。

数据结构与算法设计思想数据结构与算法是计算机科学领域中最为核心的两个领域。

在计算机科学中，数据结构是一种特定的方法，用于组织和存储数据，以便有效地操作和访问数据。

而算法是一种常用于计算、数据处理和自动推理的过程或方法。

这两个领域的发展影响深远，随着科技的发展，对数据结构与算法的研究也越来越深入。

本文将探讨数据结构与算法设计思想，以期更好地理解和应用这些概念。

1. 数据结构的设计思想数据结构的设计是软件工程中非常重要的一部分。

有效的数据结构设计可以增加程序的可读性、可维护性和可扩展性。

以下是一些常用的数据结构设计思想。

1.1 抽象数据类型抽象数据类型（ADT）是一种程序设计的范式，它将数据和对数据进行操作的操作封装为一个统一的概念，以便在不需要关心实现细节的情况下使用它。

ADT 常用于面向对象编程中，如 Java 中的接口和 C++ 中的纯虚函数。

通过使用 ADT，数据结构的使用者只需要把注意力放在高层次的操作上，而无需了解底层实现。

1.2 设计模式设计模式是一种软件工程方法，它提供了一种在特定情况下复用代码的方法。

设计模式旨在解决特定问题，并提供可重用的代码片段，有助于减少代码的重复和提高程序的可读性。

常用的设计模式包括单例模式、工厂模式和装饰器模式等。

1.3 分治法分治法是一种将问题分成多个小问题解决的方法，然后将结果合并成一个完整的问题的方法。

这种方法可以降低计算复杂度，让我们可以有效的解决很多复杂的问题。

例如，在对排序算法进行优化时，常用的快速排序算法就使用了分治法，将问题分成两个子问题，然后递归解决。

2. 算法设计思想2.1 贪心算法贪心算法是一种基于贪心思想的算法。

贪心算法通常从当前的状态中选择最优的解决方案，然后继续这个方案的选取，直到最终得到一个全局最优解。

贪心算法的核心是贪心策略，每次选择局部最优解。

贪心算法常用于优化问题，例如任务调度问题。

2.2 动态规划动态规划是一种算法解决问题的方法，它通常用于解决具有重复子问题的优化问题。

软件工程结构化分析与设计1. 简介软件工程结构化分析与设计是软件开发中非常重要的一门课程，通过对软件系统进行结构化分析和设计，可以提高软件的质量、可维护性和可扩展性。

本文将介绍软件工程结构化分析与设计的基本概念和主要内容。

2. 结构化分析结构化分析是软件工程中的一种分析技术，它主要用于对问题域进行分析，确定问题需求和对问题进行建模。

结构化分析主要包括以下几个步骤：确定问题领域和问题域边界；识别问题中的对象和它们之间的关系；划分问题域为子问题，建立问题域模型；确定问题的功能需求和非功能需求。

结构化分析的核心是数据流图，它可以表示问题域中的数据流和处理过程，帮助确定系统功能和数据流向。

3. 结构化设计结构化设计是在结构化分析的基础上进行的，它主要用于确定系统的结构和设计系统的组件。

结构化设计的主要内容包括以下几个方面：系统结构设计：确定系统的模块和模块之间的关系；数据结构设计：设计系统中的数据结构和数据存储组织方式；接口设计：设计系统与其他系统或外部设备之间的接口；过程设计：设计系统中的算法和处理过程。

结构化设计的目标是提高系统的可维护性、可扩展性和可重用性，满足系统的功能需求和非功能需求。

4. 工具与方法在软件工程结构化分析与设计过程中，有一些常用的工具和方法可以帮助完成任务。

其中一些常用的工具包括：UML：统一建模语言，用于描述系统的结构和行为；数据流图：用于表示数据流和处理过程；结构图：用于表示系统的模块和模块之间的关系；状态图：用于描述系统中对象的状态和状态转换。

而一些常用的方法包括：数据字典：记录系统中的数据元素和数据流，帮助理清数据之间的关系；面向对象分析与设计：通过对象的抽象和分类，设计系统的结构和行为；结构化设计方法：采用自顶向下和自底向上的设计方法，将系统划分为模块并确定模块之间的关系。

5.软件工程结构化分析与设计是软件开发中非常重要的一环，它通过对问题域进行分析和设计，帮助构建高质量、可维护和可扩展的软件系统。

计算机科学与技术专业的课程内容计算机科学与技术是一门先进的学科，涵盖了广泛的课程内容，以培养学生在计算机领域的专业技能和知识为目标。

本文将介绍计算机科学与技术专业的主要课程内容。

一、基础课程1. 计算机编程计算机编程是计算机科学与技术专业的核心课程之一。

它主要教授各种编程语言的基本知识和技巧，包括C、C++、Java等。

学生通过编程实践，熟悉常用数据结构和算法，培养解决实际问题的能力。

2. 数据结构与算法数据结构与算法是计算机科学与技术专业的基础课程之一。

它涵盖了各种数据结构（如树、图、链表等）和算法（如排序、查找等），教授学生如何设计高效的算法和解决复杂的计算问题。

3. 计算机体系结构计算机体系结构是计算机科学与技术专业的重要课程。

它介绍计算机的硬件组成和运行原理，包括中央处理器、存储器、输入输出设备等。

学生通过学习计算机体系结构，了解计算机系统的内部结构，为进一步学习和研究提供基础。

4. 操作系统操作系统是计算机科学与技术专业的核心课程之一。

它教授操作系统的原理和设计方法，包括进程管理、内存管理、文件系统等。

学生通过学习操作系统，理解计算机系统的底层运行和管理，并掌握操作系统的开发和调试技术。

二、专业课程1. 计算机网络计算机网络是计算机科学与技术专业的重要课程之一。

它涵盖了计算机网络的基本理论和技术，包括网络协议、网络安全、网络管理等。

学生通过学习计算机网络，了解互联网的工作原理和网络通信的技术，为构建和管理网络提供专业知识和技能。

2. 数据库系统数据库系统是计算机科学与技术专业的核心课程之一。

它介绍数据库的基本概念、理论和应用，包括数据模型、数据库设计、查询处理等。

学生通过学习数据库系统，了解数据管理和存储的技术，能够设计和实现高效的数据库系统。

3. 软件工程软件工程是计算机科学与技术专业的重要课程之一。

它教授软件开发过程和方法，包括需求分析、设计、编码、测试和维护等。

学生通过学习软件工程，能够参与大型软件项目的开发和管理，掌握软件工程的核心思想和技术。

计算机科学与技术的核心课程计算机科学与技术的核心课程是程序设计基础、数据结构与算法、计算机组成原理、操作系统、数据库原理与应用、计算机网络、软件工程、人工智能。

1.程序设计基础程序设计基础是计算机科学与技术专业的基础课程之一。

这门课程旨在培养学生的程序设计能力，包括程序设计思想、程序设计语言、数据结构与算法等方面的知识和技能。

2.数据结构与算法数据结构与算法是计算机科学与技术专业的核心课程之一。

这门课程主要涉及数据结构和算法的基本概念、设计和实现方法，包括线性结构、树形结构、图结构等常见的数据结构以及排序、查找、图论、动态规划等经典算法。

3.计算机组成原理计算机组成原理是计算机科学与技术专业的重要课程之一。

这门课程主要介绍计算机硬件系统的组成、工作原理和运行机制，包括CPU、存储器、输入输出系统等方面的知识。

4.操作系统操作系统是计算机科学与技术专业的核心课程之一。

这门课程主要介绍计算机操作系统的基本概念、原理和实现方法，包括进程管理、存储管理、文件系统、网络等方面的知识。

5.数据库原理与应用数据库原理与应用是计算机科学与技术专业的重要课程之一。

这门课程主要介绍数据库的基本概念、设计方法、数据模型和管理技术，包括关系数据库、SQL语言、数据安全性、数据挖掘等方面的知识。

6.计算机网络计算机网络是计算机科学与技术专业的核心课程之一。

这门课程主要介绍计算机网络的基本概念、协议、技术和应用，包括OSI模型、TCP/IP协议、局域网、广域网等方面的知识。

7.软件工程软件工程是计算机科学与技术专业的重要课程之一。

这门课程主要介绍软件开发的基本流程、方法和工具，包括需求分析、设计、编码、测试、维护等方面的知识。

8.人工智能人工智能是计算机科学与技术专业的热门课程之一。

这门课程主要介绍人工智能的基本概念、原理、技术和应用等。

综上所述，计算机科学与技术专业的核心课程涵盖了程序设计基础、数据结构与算法、计算机组成原理、操作系统、数据库原理与应用、计算机网络、软件工程和人工智能等多个方面。

数据结构在软件工程中的作用数据结构是计算机科学中非常重要的一个概念，它是指数据元素之间的关系，以及数据元素本身的存储结构。

在软件工程中，数据结构扮演着至关重要的角色，它直接影响着软件系统的性能、效率和可维护性。

本文将探讨数据结构在软件工程中的作用，以及其在实际开发中的应用。

一、提高算法效率在软件开发过程中，算法的效率直接影响着软件系统的性能。

而数据结构作为算法的基础，对算法的效率起着至关重要的作用。

不同的数据结构适用于不同的算法，选择合适的数据结构可以提高算法的执行效率。

比如，对于需要频繁插入和删除操作的场景，使用链表这种数据结构会比数组更加高效；而对于需要快速查找的场景，使用哈希表或二叉搜索树等数据结构会更为合适。

因此，合理选择和设计数据结构可以有效提高算法的效率，从而提升软件系统的整体性能。

二、提高代码质量良好的数据结构设计可以提高代码的质量和可读性。

通过合理选择和组织数据结构，可以使代码更加清晰简洁，易于理解和维护。

例如，将相关联的数据元素组织成一个数据结构，可以提高代码的模块化程度，降低代码的耦合度，使得代码更易于扩展和修改。

此外，良好的数据结构设计还可以减少代码的重复性，提高代码的复用性，降低软件开发和维护的成本。

三、提高系统的可维护性在软件工程中，系统的可维护性是一个非常重要的指标。

良好的数据结构设计可以提高系统的可维护性。

通过合理选择和设计数据结构，可以使系统的各个模块之间的关系更加清晰明了，降低系统的复杂度，减少系统的维护成本。

此外，良好的数据结构设计还可以使系统更易于扩展和修改，降低系统的演化成本，提高系统的可维护性和可扩展性。

四、提高系统的稳定性数据结构的选择和设计直接影响着系统的稳定性。

合理选择和设计数据结构可以减少系统的bug和错误，提高系统的稳定性和可靠性。

例如，使用合适的数据结构可以避免内存泄漏和空指针异常等问题，提高系统的健壮性。

此外，良好的数据结构设计还可以提高系统的安全性，防止数据泄露和恶意攻击，保护系统的数据安全。

第一章数据结构一、选择题（1）下列数据结构中，能用二分法进行查找的是A）顺序存储的有序线性表 B）线性链表C）二叉链表 D）有序线性链表【答案】A【解析】二分查找只适用于顺序存储的有序表。

在此所说的有序表是指线性表中的元素按值非递减排列(即从小到大．但允许相邻元素值相等)的。

选项A正确。

（2）下列关于栈的描述正确的是A）在栈中只能插入元素而不能删除元素B）在栈中只能删除元素而不能插入元素C）栈是特殊的线性表，只能在一端插入或删除元素D）栈是特殊的线性表，只能在一端插入元素，而在另一端删除元素【答案】C【解析】栈是一种特殊的线性表，其插入与删除运算都只在线性表的一端进行。

由此可见，选项A、选项B和选项D错误，正确答案是选项C。

（3）下列叙述中正确的是A）一个逻辑数据结构只能有一种存储结构B）数据的逻辑结构属于线性结构，存储结构属于非线性结构C）一个逻辑数据结构可以有多种存储结构，且各种存储结构不影响数据处理的效率D）一个逻辑数据结构可以有多种存储结构，且各种存储结构影响数据处理的效率【答案】D【解析】一般来说，一种数据的逻辑结构根据需要可以表示成多种存储结构，常用的存储结构有顺序、链接、索引等存储结构。

而采用不同的存储结构，其数据处理的效率是不同的。

由此可见，选项D的说法正确。

(4)算法执行过程中所需要的存储空间称为算法的A）时间复杂度B）计算工作量C）空间复杂度D）工作空间【答案】c【解析】算法执行时所需要的存储空间，包括算法程序所占的空间、输入的初始数据所占的存储空间以及算法执行过程中所需要的额外空间，其中额外空间还包括算法程序执行过程的工作单元以及某种数据结构所需要的附加存储空间。

这些存储空间共称为算法的空间复杂度。

(5)下列关于队列的叙述中正确的是A）在队列中只能插入数据B）在队列中只能删除数据C）队列是先进先出的线性表D）队列是先进后出的线性表【答案】c【解析】对队列可以进行插入和删除数据的操作，只是插入数据只能在队尾，删除数据只能在队头。

计算机科学与技术主修课程简历主修课程简历1. 数据结构与算法：该课程涵盖了常见的数据结构和算法，包括数组、链表、栈、队列、树、图等。

我们学习了它们的基本概念、特性以及如何应用它们来解决实际问题。

此外，还学习了常见的排序和搜索算法，如冒泡排序、插入排序、快速排序、二分查找等。

2. 操作系统：这门课程主要介绍了操作系统的基本原理和功能。

我们学习了进程管理、内存管理、文件系统等操作系统的核心概念和实现方法。

通过实验，我们掌握了使用Linux环境进行进程调度、虚拟内存管理等操作系统相关操作。

3. 编译原理：该课程主要讲解了编译器的基本原理和工作流程。

我们学习了词法分析、语法分析、语义分析等编译过程的各个阶段。

通过实践，我们实现了一个简单的编译器，能够将高级语言源代码转化为目标代码。

4. 计算机网络：这门课程主要介绍了计算机网络的基本概念和协议。

我们学习了网络层、传输层、应用层等网络模型的基本原理和实现方法。

通过实验，我们了解了TCP/IP协议栈的工作机制，以及如何使用套接字进行网络编程。

5. 数据库系统：该课程主要讲解了数据库系统的设计和管理。

我们学习了关系数据库的基本概念和SQL语言的使用。

通过实践，我们掌握了数据库的设计、查询优化和事务管理等技术。

6. 软件工程：这门课程主要介绍了软件开发过程中的工程管理方法和技术。

我们学习了需求分析、系统设计、编码、测试等软件开发的各个阶段和技术。

通过实验，我们熟悉了软件开发的常用工具和技术，如版本控制系统、测试工具等。

7. 人工智能：该课程主要介绍了人工智能的基本概念和算法。

我们学习了搜索算法、机器学习、神经网络等人工智能的核心技术。

通过实践，我们实现了一些基本的人工智能算法，如迷宫求解、图像识别等。

以上是我主修课程的简要介绍，通过学习这些课程，我获得了扎实的计算机科学与技术基础，并具备了解决实际问题的能力。