2012青海省JAVA版数据结构考试技巧重点

计算机等级考试中常见的数据结构题解题方法数据结构是计算机科学中十分重要的一门学科，它研究的是数据的组织、存储方式以及数据之间的关系等。

在计算机等级考试中，数据结构题目常常涉及到不同的数据结构的使用和解题方法。

本文将介绍一些常见的数据结构题解题方法，帮助考生更好地应对这类题目。

一、栈（Stack）栈是一种具有“先进后出”特点的数据结构，常用的操作有入栈（push）、出栈（pop）以及获取栈顶元素（top）等。

在计算机等级考试中，栈常常被用于处理括号匹配、表达式求值、深度优先搜索等问题。

下面以括号匹配为例，介绍解题方法。

1. 括号匹配括号匹配是栈的经典应用，题目通常要求判断输入的括号序列是否合法。

解题思路如下：- 创建一个空栈；- 从左到右遍历括号序列；- 如果是左括号，则入栈；- 如果是右括号，且栈为空，则返回不合法；- 如果是右括号，且栈不为空，则出栈；- 最后判断栈是否为空，若为空则表示序列合法，若不为空则表示序列不合法。

二、队列（Queue）队列是一种具有“先进先出”特点的数据结构，常用的操作有入队（enqueue）、出队（dequeue）以及获取队首元素（front）等。

在计算机等级考试中，队列常常用于解决与时间有关的问题，如进程调度、排队等。

下面以进程调度为例，介绍解题方法。

1. 短作业优先调度算法短作业优先调度算法是一种常用的进程调度算法，它根据各个进程的执行时间长度来进行排序，并让执行时间最短的进程先执行。

解题步骤如下：- 将所有进程按照执行时间从小到大进行排序；- 依次执行排序后的进程。

三、链表（Linked List）链表是一种非连续存储结构，每个节点包含数据元素和指向下一个节点的指针。

链表的常用操作有插入、删除、查找等。

在计算机等级考试中，链表常常用于解决节点间关系较为复杂的问题，如查找中间节点、反转链表等。

下面以查找中间节点为例，介绍解题方法。

1. 查找中间节点题目要求查找链表中的中间节点，解题思路如下：- 使用两个指针，一个快指针和一个慢指针；- 快指针每次移动两个节点，慢指针每次移动一个节点；- 当快指针到达链表末尾时，慢指针就指向了中间节点。

掌握数据结构的关键技巧数据结构是计算机科学中非常重要的基础知识，它是指数据元素之间的关系，以及对这些数据元素进行操作的方法。

掌握数据结构的关键技巧对于编程能力的提升至关重要。

下面将介绍几个帮助你掌握数据结构的关键技巧。

一、深入理解基本数据结构1. 数组（Array）：数组是最基本的数据结构之一，它是一组连续的内存空间，用于存储相同类型的数据。

掌握数组的基本操作，如插入、删除、查找等，是学习数据结构的第一步。

2. 链表（Linked List）：链表是由节点组成的数据结构，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。

理解链表的特点和操作方式，能够帮助你更好地理解指针和内存管理。

3. 栈（Stack）和队列（Queue）：栈和队列是两种常用的数据结构，它们分别遵循“先进后出”和“先进先出”的原则。

掌握它们的基本操作和应用场景，有助于解决实际编程中的问题。

二、熟练掌握常见算法1. 排序算法：排序算法是数据结构中的重要内容，包括冒泡排序、快速排序、归并排序等。

熟练掌握各种排序算法的原理和实现方式，能够提高程序的效率和性能。

2. 查找算法：查找算法用于在数据集中查找特定元素，包括线性查找、二分查找等。

了解不同查找算法的特点和适用场景，能够帮助你快速定位和处理数据。

3. 图算法：图是一种复杂的数据结构，图算法包括深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）等。

掌握图算法可以解决网络分析、路径规划等实际问题。

三、多练习、多实践1. 刷题：通过刷LeetCode、牛客网等在线编程平台的题目，可以帮助你熟练掌握数据结构和算法的应用。

不断挑战自己，解决各种难题，提高编程能力。

2. 实际项目：将所学的数据结构和算法运用到实际项目中，通过实践来加深理解和掌握。

参与开源项目、编程比赛等活动，锻炼自己的编程技能。

四、不断学习、持续改进1. 学习资料：阅读相关的书籍、博客、论文等，了解数据结构和算法的最新发展和应用。

保持学习的热情，不断充实自己的知识库。

数据结构知识点总结数据结构是计算机科学中非常重要的一个概念，它是指一组数据的组织方式，以及对这组数据进行操作的方法。

数据结构可以分为线性结构和非线性结构两种。

下面将对常见的数据结构进行总结，希望能对读者有所帮助。

一、线性结构1. 数组：数组是一种最基本的数据结构，它可以存储一组具有相同类型的数据。

数组的访问时间复杂度为O(1)，但插入和删除的时间复杂度较高，为O(n)。

2. 链表：链表是由一系列的节点组成，每个节点包含数据以及指向下一个节点的指针。

链表的访问时间复杂度为O(n)，但插入和删除的时间复杂度较低，为O(1)。

3. 栈：栈是一种具有后进先出（LIFO）特点的数据结构，只能在栈顶进行插入和删除操作。

栈的访问、插入、删除的时间复杂度均为O(1)。

4. 队列：队列是一种具有先进先出（FIFO）特点的数据结构，只能在队尾插入元素，在队头删除元素。

队列的访问、插入、删除的时间复杂度均为O(1)。

5. 双向链表：双向链表是在链表的基础上发展而来的数据结构，每个节点不仅包含指向下一个节点的指针，还包含指向上一个节点的指针。

双向链表的插入和删除操作时间复杂度为O(1)。

二、非线性结构1. 树：树是一种由节点和边组成的数据结构，每个节点可以有多个子节点。

树有很多种类型，如二叉树、AVL树、红黑树等。

树的遍历可以分为前序遍历、中序遍历、后序遍历和层序遍历等。

2. 图：图是一种由顶点和边组成的数据结构，每个顶点可以与其他顶点相连。

图可以分为有向图和无向图，常用的应用场景有社交网络和地图导航等。

图的遍历可以分为深度优先搜索和广度优先搜索等算法。

3. 堆：堆是一种特殊的树结构，具有以下特点：每个节点的值都大于等于（或小于等于）其子节点的值，且左子树和右子树都是堆。

堆常用来实现优先队列，常见的堆有二叉堆和斐波那契堆。

4. 哈希表：哈希表是一种根据关键码值（Key value）而直接进行访问的数据结构，通过将关键码值映射到表中的某个位置来实现访问的。

Java面试题详解Java中的数据结构Java作为一门广泛应用的编程语言，其核心特性之一就是丰富的数据结构。

在Java的面试中，数据结构的掌握往往是评判一个候选人能力的重要指标之一。

本文将详细解析Java中常见的数据结构，希望能帮助读者更好地理解和运用这些数据结构。

一、数组（Array）数组是最基本的数据结构之一，它是由一组连续的存储空间组成，用于存储相同类型的多个元素。

在Java中，数组的长度是固定的，一旦创建后就无法再改变。

二、链表（Linked List）链表是通过节点（Node）来存储和访问数据的一种数据结构。

它由一系列的节点组成，每个节点都包含一个指向下一个节点的引用。

相比于数组，链表的长度是可以动态改变的，这使得链表具有更高的灵活性。

三、栈（Stack）栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，元素只能在栈顶进行插入和删除操作。

在Java中，我们可以使用java.util.Stack类来实现栈。

四、队列（Queue）队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，元素只能从队尾插入，在队头删除。

Java中提供了java.util.Queue接口，供我们实现队列。

五、堆（Heap）堆是一种特殊的树形数据结构，它具有以下特点：每个节点的值都大于或等于（小于或等于）其子节点的值。

在Java中，我们可以使用java.util.PriorityQueue类来实现堆。

六、树（Tree）树是一种非线性的数据结构，由节点和边组成。

每个节点可以有多个子节点，而每个子节点只能有一个父节点。

在Java中，我们可以使用java.util.TreeSet和java.util.TreeMap来实现树。

七、图（Graph）图是由一组节点和边组成的网络结构。

节点可以表示实体，边可以表示节点之间的关系。

Java中没有原生的图数据结构，但我们可以使用第三方库，如JGraphT来实现图。

八、哈希表（Hash Table）哈希表是一种根据关键码值（Key）而直接进行访问的数据结构。

数据结构面试知识点数据结构是计算机科学中非常重要的一个概念，它涉及到各种用于存储和组织数据的方法和技术。

在计算机科学的面试中，数据结构是一个常见的考察点。

本文将介绍一些常见的数据结构面试知识点，包括数组、链表、栈、队列、树和图等。

一、数组数组是一种线性数据结构，它由一组连续的内存空间组成，用于存储相同类型的数据。

数组的特点是随机访问，即可以通过索引直接访问数组中的任意元素。

在面试中，常见的数组问题包括数组的插入、删除、查找等操作，以及数组的排序算法，如冒泡排序、快速排序等。

二、链表链表是一种动态数据结构，它由一组节点组成，每个节点包含一个数据元素和一个指向下一个节点的指针。

链表的特点是插入和删除操作的效率高，但查找操作的效率较低。

在面试中，常见的链表问题包括链表的反转、链表的环检测、链表的合并等操作，以及链表的快慢指针算法等。

三、栈栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，它只允许在栈顶进行插入和删除操作。

在面试中，常见的栈问题包括括号匹配、表达式求值、中缀表达式转后缀表达式等操作，以及栈的应用，如逆波兰表达式求值、深度优先搜索等。

四、队列队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，它允许在队尾插入元素，在队头删除元素。

在面试中，常见的队列问题包括滑动窗口最大值、循环队列实现、用栈实现队列等操作，以及队列的应用，如广度优先搜索、任务调度等。

五、树树是一种非线性数据结构，它由一组节点组成，每个节点包含一个数据元素和若干指向子节点的指针。

树的特点是层次结构和递归定义，常见的树结构包括二叉树、二叉搜索树、平衡二叉树等。

在面试中，常见的树问题包括二叉树的遍历、二叉搜索树的插入和删除操作、平衡二叉树的调整等，以及树的应用，如最小生成树、哈夫曼树等。

六、图图是一种非线性数据结构，它由一组节点和边组成，节点表示数据元素，边表示节点之间的关系。

图的特点是网络结构和复杂性，常见的图结构包括有向图、无向图、加权图等。

在面试中，常见的图问题包括图的遍历、最短路径算法、拓扑排序等，以及图的应用，如最小生成树、最大流问题等。

Java核⼼数据结构（List、Map、Set）原理与使⽤技巧JDK提供了⼀组主要的数据结构实现，如List、Set等常⽤数据结构。

这些数据都继承⾃java.util.Collection接⼝，并位于java.util包内。

⼀、List接⼝最重要的三种List接⼝实现：ArrayList、Vector、LinkedList。

它们的类图如下：可以看到，3种List均来⾃AbstratList的实现。

⽽AbstratList直接实现了List接⼝，并扩展⾃AbstratCollection。

ArrayList和Vector使⽤了数组实现，可以认为，ArrayList封装了对内部数组的操作。

⽐如向数组中添加、删除、插⼊新的元素或数组的扩展和重定义。

对ArrayList或者Vector的操作，等价于对内部对象数组的操作。

ArrayList和Vector⼏乎使⽤了相同的算法，它们的唯⼀区别可以认为是对多线程的⽀持。

ArrayList没有对⼀个⽅法做线程同步，因此不是线程安全的。

Vector中绝⼤多数⽅法都做了线程同步，是⼀种线程安全的实现。

因此ArrayList和Vector的性能特性相差⽆⼏。

LinkedList使⽤了循环双向链表数据结构。

LinkedList由⼀系列表项连接⽽成。

⼀个表项总是包含3个部分：元素内容、前驱表项和后驱表项。

如图所⽰：LinkedList的表项源码：private static class Node<E> {E item;Node<E> next;Node<E> prev;Node(Node<E> prev, E element, Node<E> next) {this.item = element;this.next = next;this.prev = prev;}}⽆论LinkedList是否为空，链表都有⼀个header表项，它既是链表的开始，也表⽰链表的结尾。

1、 将顶点放在两个集合V1和V2。

对每个顶点，检查其和邻接点是否在同一个集合中，如是，则为非二部图。

为此，用整数1和2表示两个集合。

再用一队列结构存放图中访问的顶点。

int BPGraph (AdjMatrix g)//判断以邻接矩阵表示的图g是否是二部图。

{int s[]; //顶点向量，元素值表示其属于那个集合（值1和2表示两个集合）int Q[];//Q为队列，元素为图的顶点，这里设顶点信息就是顶点编号。

int f=0,r,visited[]; //f和r分别是队列的头尾指针,visited[]是访问数组for (i=1;i<=n;i++) {visited[i]=0;s[i]=0;} //初始化，各顶点未确定属于那个集合Q[1]=1; r=1; s[1]=1;//顶点1放入集合S1while(f<r){v=Q[++f]; if (s[v]==1) jh=2; else jh=1;//准备v的邻接点的集合号if (!visited[v]){visited[v]=1; //确保对每一个顶点，都要检查与其邻接点不应在一个集合中for (j=1,j<=n;j++)if (g[v][j]==1){if (!s[j]) {s[j]=jh; Q[++r]=j;} //邻接点入队列else if (s[j]==s[v]) return(0);} //非二部图}//if (!visited[v])}//whilereturn(1); }//是二部图[算法讨论] 题目给的是连通无向图，若非连通，则算法要修改。

2、对二叉树的某层上的结点进行运算，采用队列结构按层次遍历最适宜。

int LeafKlevel(BiTree bt, int k) //求二叉树bt 的第k(k>1) 层上叶子结点个数{if(bt==null || k<1) return(0);BiTree p=bt,Q[]; //Q是队列，元素是二叉树结点指针,容量足够大int front=0,rear=1,leaf=0; //front 和rear是队头和队尾指针,leaf是叶子结点数int last=1,level=1; Q[1]=p; //last是二叉树同层最右结点的指针，level 是二叉树的层数while(front<=rear){p=Q[++front];if(level==k && !p->lchild && !p->rchild) leaf++; //叶子结点 if(p->lchild) Q[++rear]=p->lchild; //左子女入队if(p->rchild) Q[++rear]=p->rchild; //右子女入队if(front==last) {level++; //二叉树同层最右结点已处理,层数增1last=rear; } //last移到指向下层最右一元素if(level>k) return (leaf); //层数大于k 后退出运行}//while }//结束LeafKLevel3、请设计一个算法，要求该算法把二叉树的叶子结点按从左到右的顺序连成一个单链表，表头指针为head。

数据结构知识点总结数据结构知识点总结1.数组●定义：一组相同类型的数据元素连续存储在内存中。

●特点：快速访问任意元素，但不适用于频繁的插入和删除操作。

●常见操作：访问、插入、删除、查找、排序。

2.链表●定义：由节点组成的数据结构，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。

●特点：插入和删除效率高，但访问元素需要遍历整个链表。

●常见类型：单向链表、双向链表、循环链表。

●常见操作：插入、删除、查找、反转、合并。

3.栈●定义：先进后出的数据结构。

●特点：只允许在栈顶进行插入和删除操作。

●常见操作：入栈、出栈、获取栈顶元素、判断栈是否为空。

4.队列●定义：先进先出的数据结构。

●特点：只允许在队尾插入元素，在队头删除元素。

●常见类型：普通队列、优先队列、双端队列。

●常见操作：入队、出队、获取队头元素、获取队列长度。

5.树●定义：由节点和边组成的非线性数据结构。

●特点：每个节点最多有一个父节点和多个子节点。

●常见类型：二叉树、二叉搜索树、平衡二叉树、红黑树、B 树。

●常见操作：插入、删除、查找、遍历。

6.图●定义：由节点和边组成的非线性数据结构。

●特点：节点之间可以有多个连接，形成复杂的关系。

●常见类型：有向图、无向图、加权图、稀疏图、稠密图。

●常见操作：插入节点、插入边、删除节点、删除边、遍历。

7.哈希表●定义：根据关键码值直接进行访问的数据结构。

●特点：通过哈希函数将关键码值映射到地质，快速查找元素。

●常见操作：插入、删除、查找、冲突解决。

8.堆●定义：一种完全二叉树的数据结构。

●特点：父节点的值总是大于或小于（最大堆、最小堆）它的子节点。

●常见操作：插入、删除、堆化、合并。

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法律名词及注释：●数据结构：在法律范畴中，是指对数据进行存储和组织的方法和规则。

●数组：在法律范畴中，是指一种数据结构，被视为可进行相关操作的一种基本单位。

●链表：在法律范畴中，是指一种数据结构，可视为单个操作的集合。

1、下面程序段的时间复杂度是( A )。

s =0;for( i =0; i<n; i++)for(j=0;j<n;j++)s +=B[i][j];sum = s ;A） O(n2) B） O(n)C） O(m*n) D）O(1)2、在一个链队列中，假定front和rear分别为队首和队尾指针，则删除一个结点的操作为（ B ）。

A) rear=rear->next; B) front=front->next;C) rear=front->next; D) front=rear->next ;3、用一维数组A进行顺序存储时，若起始地址为loc(A1)，元素长度为c，则A的第i个数组单元在存放地址loc(Ai)，等于（ B ）。

A）loc(A1)+i*c B）loc(A1)+(i-1)*cC）loc(A1)+i*c+1 D）loc(A1)+(i+1)*c4、设给定问题的规模为变量n，解决该问题的算法所需时间为Tn=O(f(n)),Tn表示式中记号O表示（ A ）。

A）一个数量级别 B）一个平均值C）一个最大值 D）一个均方值5、在一个具有n个单元的顺序栈中，假定以地址低端（即0单元）作为栈底，以top作为栈顶指针，当做出栈处理时，top变化为（ C ）。

A）top不变 B）top=0 C）top-- D）top++6、栈进行插入和删除操作的特点是（ A ）。

A）LIFO B）FIFOC）FCFS D）HPF7、n个顶点的强连通图至少有（ A ）条边。

A）n B）n+1 C）n-1 D）n(n-1)8、若一棵二叉树具有10个度为2的结点，5个度为1的结点，则度为0的结点的个数是( B )。

A）9 B）11 C）15 D）不能确定9、在一个具有n个单元的顺序栈中，假定以地址低端（即0单元）作为栈底，以top作为栈顶指针，当做出栈处理时，top变化为（ C ）。

A）top不变 B）top=0 C）top-- D）top++10、下列各种数据结构中属于线性结构的有（ A ）。

java笔试常用方法一、Java基础概念与语法1.对象与类：对象是实体的抽象，类是具有共同特征的实体的集合。

2.属性与方法：属性描述对象的静态状态，方法描述对象的动作。

3.封装：通过方法操作属性，将对象内部属性封装起来，提高代码的可维护性。

二、数据结构与算法1.基本数据结构：数组、链表、栈、队列、树、图等。

2.排序算法：冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、希尔排序、堆排序等。

3.查找算法：顺序查找、二分查找、哈希查找等。

三、数据库操作与优化1.SQL基础：SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE等语句。

2.数据库优化：索引、存储过程、触发器、事务等。

3.数据库引擎：InnoDB、MyISAM等。

四、前端技术与框架1.HTML5、CSS3、JavaScript：基本前端技术。

2.DOM、jQuery、Bootstrap：前端框架。

五、Java企业级应用与架构1.Java EE：Servlet、JSP、Filter、Listener、MVC等。

2.服务器：Tomcat、Nginx等。

3.框架：SSM、SSH、Spring Boot等。

六、设计模式与实践1.23种设计模式：单例模式、工厂模式、责任链模式、装饰器模式等。

2.设计模式应用场景：提高代码的可重用性、降低代码的耦合度等。

七、编程规范与技巧1.编码规范：命名规范、注释规范、代码布局等。

2.编程技巧：代码优化、异常处理、日志记录等。

八、实用工具与技术1.构建工具：Maven、Gradle等。

2.版本控制：Git等。

3.部署环境：Linux、Docker等。

4.开发工具：Eclipse、IntelliJ IDEA等。

5.测试工具：JUnit、Mockito等。

6.NoSQL：Redis、MongoDB等。

以上内容涵盖了Java笔试常用的知识点，希望能帮助大家备战Java笔试。

在学习过程中，要注重理论与实践相结合，不断提高自己的编程能力。