2018考研计算机：数据结构重难点及复习建议

计算机考研数据结构的复习要点计算机考研数据结构的复习要点考生们在进行计算机考研的复习阶段时，需要把数据结构的复习要点了解清楚。

店铺为大家精心准备了计算机考研数据结构的复习重点，欢迎大家前来阅读。

计算机考研数据结构重点：二叉树二叉树是数据结构中的重点内容，在这两年的考试中也将二叉树作为重点内容来考查。

二叉树这部分内容要求大家掌握二叉树的定义、性质、存储结构、遍历、线索化、森林和二叉树的转换等内容。

算法的重点是二叉树的遍历及其应用，这也是二叉树这部分的重点和难点。

遍历是二叉树各种操作的基础，可以在遍历过程中对结点进行各种操作。

例如：求二叉树结点总数，建立二叉树，建立二叉树的存储结构等。

二叉树的很多算法是在遍历算法基础上改造完成的，这就要求大家在复习时，熟练掌握二叉树遍历的递归和非递归算法。

下面为大家介绍一下二叉树的几种遍历方法：由二叉树的定义可知，一颗二叉树由根节点及左、右子树三个基本部分组成，因此，只要依次遍历这三部分，就可以遍历整个二叉树。

1.先序遍历先序遍历的递归过程为：若二叉树为空，遍历结束。

(1)访问根节点;(2)先序遍历根节点的左子树;(3)先序遍历根节点的右子树。

2.中序遍历中序遍历的递归过程为：若二叉树为空，遍历结束。

否则，(1)中序遍历根节点的左子树;(2)访问根节点;(3)中序遍历根节点的右子树。

3.后序遍历后序遍历的递归过程为：若二叉树为空，遍历结束。

否则，同济大学四平路(1)后序遍历根节点的左子树;(2)后序遍历根节点的右子树;(3)访问根节点。

层次遍历二叉树的层次遍历，是指从二叉树的第一层(根结点)开始，从上至下逐层遍历，在同一层中，则按从左到右的顺序对结点逐个访问。

在进行层次遍历时，对一层结点访问完后，再按照它们的访问次序对各个结点的左孩子和右孩子顺序访问，这样一层一层进行，先遇到的结点先访问，这与队列的操作原则比较吻合。

因此，在进行层次遍历时，可设置一个队列结构，遍历从二叉树的根结点开始，首先将根结点指针入队列，然后从对头取出一个元素，每取一个元素，执行下面两个操作：(1)访问该元素所指结点;(2)若该元素所指结点的左、右孩子结点非空，则将该元素所指结点的左孩子指针和右孩子指针顺序入队。

计算机科学考研数据结构复习攻略前言：计算机科学考研是一个竞争激烈的领域，数据结构作为其中的重要组成部分，对于考生来说是必须要掌握的知识点。

本文将为考研学子提供一份数据结构复习攻略，帮助大家高效备考，取得优异的成绩。

一、数据结构基础知识的复习1.1 线性表线性表是数据结构中最基本、最常用的一种数据结构。

在考研中，对线性表的理解和掌握至关重要。

首先，需要全面了解线性表的概念，包括数据元素、节点、指针等基本术语。

其次，掌握线性表的顺序存储结构和链式存储结构，以及它们的优缺点和使用场景。

最后，重点复习线性表的常见操作，如插入、删除、查找等。

1.2 栈和队列栈和队列是线性表的特殊形式，也是计算机科学考研中常常涉及到的数据结构。

对于栈和队列的复习，需要掌握它们的定义、特点以及基本操作。

此外，还要熟悉栈和队列在实际应用中的使用情况，如递归、图的遍历等。

1.3 树和二叉树树是一种重要的非线性数据结构，广泛应用于各个领域。

在复习树和二叉树时，首先需要理解它们的定义和基本术语，如根节点、叶节点、父节点、子节点等。

然后，掌握树和二叉树的遍历算法，如先序遍历、中序遍历和后序遍历。

此外，还要了解常见的二叉树形态，如满二叉树、完全二叉树等。

1.4 图图是一种用于描述事物之间关系的数据结构。

在考研复习中，要重点关注图的两种存储方式：邻接矩阵和邻接表。

同时，需要掌握图的遍历算法，如深度优先搜索和广度优先搜索。

另外，了解图的最小生成树和最短路径算法也是必不可少的。

二、数据结构算法的巩固2.1 排序算法排序算法是数据结构中重要的算法之一，它们能够对数据进行有序排列，提高数据的检索效率。

常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。

复习时，要掌握每种算法的原理、时间复杂度和稳定性，以及它们的实际应用场景。

2.2 查找算法查找算法是在数据结构中进行数据检索的重要手段。

常见的查找算法有顺序查找、二分查找、哈希查找等。

数据结构重难点总结数据结构是计算机科学领域中非常重要的一门基础课程，它涉及到如何组织和存储数据以便有效地访问和操作。

在学习数据结构的过程中，我们会遇到一些重难点，本文将对这些重难点进行总结和分析。

一、线性结构和非线性结构的区别与应用场景数据结构可以分为线性结构和非线性结构。

线性结构包括数组、链表、队列和栈，这些结构中的数据元素之间存在一对一的关系。

非线性结构主要指树和图，其中树是一种层次化的结构，图则是由节点和边组成的集合。

线性结构的应用场景包括按顺序存储数据、实现队列和栈等。

非线性结构的应用场景则包括存储具有层次关系的数据，如文件系统的目录结构、组织结构等。

二、数组和链表的比较与选择数组和链表是线性结构中最基本的两种数据结构，它们在存储和操作上存在一些重要的区别。

数组是一种连续的存储结构，它可以通过索引直接访问任意位置的元素，因此在插入和删除元素时需要移动其他元素。

链表则是一种离散的存储结构，它通过指针将元素按照一定顺序连接起来，插入和删除操作只需要修改指针的指向。

选择使用数组还是链表主要取决于具体的应用场景。

如果需要频繁地进行插入和删除操作，那么链表的效率更高。

而如果需要频繁地进行随机访问操作，那么数组更为适合。

三、栈和队列的实现与应用栈和队列是两种常见的数据结构，它们在许多实际应用中都起到了重要的作用。

栈是一种后进先出（Last In First Out，简称LIFO）的结构，它主要包括压栈和出栈两个操作。

栈的应用场景包括表达式求值、函数调用、浏览器的前进和后退等。

队列是一种先进先出（First In First Out，简称FIFO）的结构，它主要包括入队和出队两个操作。

队列的应用场景包括任务调度、消息传递、缓存等。

四、树的遍历算法与应用树是一种非线性结构，它有许多重要的遍历算法，包括先序遍历、中序遍历和后序遍历。

先序遍历指先访问根节点，然后按照先序遍历的方式访问左子树和右子树。

中序遍历指先按照中序遍历的方式访问左子树，然后访问根节点，最后访问右子树。

数据结构重点难点数据结构是计算机科学中非常重要的一门基础课程，它为我们理解和应用计算机中的数据提供了基础。

然而，由于其抽象性和概念性较强，学习数据结构往往是许多学生的一个挑战。

本文将介绍数据结构的几个重点难点，帮助读者更好地理解和掌握这门学科。

一、数组和链表数组和链表是数据结构中最基本的两种形式。

数组是一种连续的存储结构，可以通过索引访问元素，而链表是一种非连续的存储结构，每个节点都包含一个元素和一个指向下一个节点的指针。

数组的插入和删除操作比较麻烦，而链表的访问操作比较耗时。

在实际应用中，需要根据具体的场景选择数组还是链表。

二、栈和队列栈和队列是经常用到的数据结构。

栈是一种后进先出（LIFO）的结构，只允许在栈顶进行插入和删除操作，类似于堆叠盘子。

而队列是一种先进先出（FIFO）的结构，允许在队尾进行插入操作，在队头进行删除操作，类似于排队。

在实际应用中，栈和队列经常用于解决问题的算法设计。

三、树和二叉树树是一种非线性的数据结构，它由节点和边组成。

树的一个节点可以有多个子节点，而每个节点都有一个父节点，除了根节点外。

特殊的一种树结构是二叉树，它每个节点最多有两个子节点。

树和二叉树在很多应用中被广泛使用，如文件系统、数据库索引等。

四、图图是由节点和边构成的非线性数据结构，它可以用来表示复杂的关系和网络。

图由顶点集合和边集合组成，顶点表示图中的元素，边表示顶点之间的关系。

图可以是有向的或无向的，带权重的或不带权重的。

图的遍历算法和最短路径算法是图的重点难点，它们在图的应用中具有重要的作用。

五、排序和查找算法排序和查找是数据结构中常用的操作。

排序算法的目的是将一个无序的数据序列按照一定的规则进行整理，使其按照升序或降序排列。

常见的排序算法有冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序等。

查找算法的目的是在一个有序的数据序列中寻找指定的元素，常见的查找算法有顺序查找、二分查找、哈希查找等。

综上所述，数据结构是计算机科学中非常重要的一门课程，也是许多学生的挑战。

数据结构与算法学习难点详解数据结构与算法是计算机科学的基础课程，也是计算机编程中最重要的核心知识之一。

掌握好数据结构与算法是每个程序员的必备技能。

然而，很多人在学习数据结构与算法的过程中会遇到一些难点。

本文将详细解析数据结构与算法学习的难点，并提供一些解决方法。

一、数据结构难点解析1. 抽象性数据结构是一种抽象的概念，它与具体的编程语言无关。

在学习数据结构时，我们需要从抽象的层面去理解和运用它们，这对于初学者来说可能是一个挑战。

2. 多样性数据结构有很多种类，如数组、链表、栈、队列、树、图等。

每种数据结构都有其特点和适用场景，初学者可能会感到困惑，不知道该如何选择和使用合适的数据结构。

3. 理论与实践结合学习数据结构既需要理解其原理和概念，又需要通过实际编程来巩固和应用所学知识。

很多初学者可能只停留在理论层面，缺乏实践经验，导致理解不深入或者无法将知识转化为实际问题的解决方法。

二、算法难点解析1. 思维转变算法是解决问题的方法和步骤的描述。

学习算法需要进行思维的转变，从具体的问题出发，通过抽象和归纳总结出通用的解决方法。

这对于一些刚刚接触算法的学习者来说可能是一个挑战。

2. 时间与空间复杂度分析算法不仅要解决问题，还要具备高效性。

在学习算法时，我们需要学会分析算法的时间复杂度和空间复杂度，评估算法的执行效率。

然而，这对于一些初学者来说可能是一个较为困难的任务。

3. 解决复杂问题算法可以解决各种复杂的问题，如排序、查找、图论等。

学习算法需要理解多种算法的原理和运行机制，并能够灵活运用到实际问题中。

这对于一些初学者来说可能需要较长时间的积累和实践。

三、数据结构与算法学习的解决方法1. 理论与实践相结合在学习数据结构与算法时，可以通过大量的练习和实践来加深理解和巩固所学知识。

可以使用各种编程语言实现不同的数据结构和算法，例如使用Python、C++等语言进行编程实践。

2. 多种学习资源可以利用各种学习资源，如教材、网上课程、开源项目等来辅助学习。

数据结构复习重点数据结构是计算机科学中非常重要的一门学科，它关注的是如何组织和存储数据，以及如何通过算法处理和操作这些数据。

在计算机领域中，数据结构的掌握对于问题解决和算法设计至关重要。

本文将介绍数据结构的一些复习重点，以帮助读者更好地掌握这一学科。

一、线性数据结构线性数据结构是最简单和最常见的数据结构之一，它按照线性的方式组织和存储数据。

其中包括数组、链表、栈和队列等。

在复习线性数据结构时，需要重点关注以下几个方面：1. 数组(Array)：数组是一组按照连续内存地址存储的元素。

复习时需要了解数组的基本操作，如插入、删除和查找，以及数组的优缺点和应用场景。

2. 链表(Linked List)：链表是一种通过节点之间的引用链接在一起的数据结构。

复习时需要了解链表的种类，如单向链表、双向链表和循环链表，以及链表的基本操作和应用场景。

3. 栈(Stack)：栈是一种遵循后进先出(LIFO)原则的数据结构。

复习时需要了解栈的基本操作，如压栈和弹栈，以及栈的应用，如函数调用和表达式求值等。

4. 队列(Queue)：队列是一种遵循先进先出(FIFO)原则的数据结构。

复习时需要了解队列的基本操作，如入队和出队，以及队列的应用，如BFS算法等。

二、非线性数据结构非线性数据结构是相对于线性数据结构而言的，它的数据元素之间存在多对多的关系。

其中包括树(Tree)和图(Graph)等。

复习非线性数据结构时，需要重点关注以下几个方面：1. 树(Tree)：树是一种由节点和边组成的层次结构。

复习时需要了解树的种类，如二叉树、平衡二叉树和堆等，以及树的遍历方式，如前序、中序和后序遍历，以及树的应用，如查找和排序等。

2. 图(Graph)：图是一种由节点和边组成的网络结构。

复习时需要了解图的种类，如有向图和无向图，以及图的表示方式，如邻接矩阵和邻接表，以及图的遍历方式，如深度优先搜索和广度优先搜索，以及图的应用，如最短路径和网络流等。

数据结构的重点和难点精品文档！！！欢迎下载大家下载阅读！！！！数据结构的重点和难点1）课程的重点：(1) 数据结构的逻辑结构、存储结构以及基本操作的概念及相互关系，抽象数据类型(ATD)的概念和实现方法，算法的时间复杂性和空间复杂性分析。

(2) 线性表ADT顺序存储实现中的创建、查找、插入和删除等基本操作及相关算法，线性表ADT链式存储实现中单链表、循环链表和双向链表的创建、查找、插入和删除等基本操作及相关算法。

(3) 栈、队列的定义、特点、性质和应用，ADT栈、ADT队列设计实现中的基本操作及相关算法。

(4) ADT串的设计、实现方法和基本操作；②串的朴素模式匹配算法，KMP算法。

(5) 数组的存储表示方法，顺序存储数组时数据元素之间的地址关系，特殊矩阵的压缩存储方法，稀疏矩阵的压缩存储方法，广义表的定义、性质和存储结构。

(6) 二叉树的定义、结构特点和性质，ADT二叉树的设计和实现，二叉树存储结构的特点，先序、中序、后序遍历的递归和非递归算法，二叉树的线索化过程和算法，最优二叉树的特性及建立最优二叉树的算法，哈夫曼编码的算法。

(7) 图的定义、术语、结构特点和性质，ADT图的设计和实现，图的邻接矩阵、邻接表的存储结构及其构造方法，图的深度优先搜索和广度优先搜索算法，连通图的最小生成树算法，有向无环图的拓扑排序算法、关键路径的算法，最短路径求解中的Dijkstra算法和Floyed算法。

(8) 顺序表和有序表的查找算法，二叉排序树的构造方法和查找算法，哈希表的构造方法和查找算法，各种查找算法的应用背景、优缺点和时间复杂性分析。

(9) 简单插入排序、希尔排序、冒泡排序、快速排序、选择排序、堆排序、归并排序、基数排序算法，各种排序算法的特点、时间复杂性、空间复杂性和稳定性分析。

2）课程的难点：(1) 抽象数据类型(ATD)的概念和实现方法，算法的时间复杂性和空间复杂性分析。

(2) 线性表ADT链式存储实现中的某些操作。

数据结构重难点总结
1.算法的5个特性：有穷性、确定性、可行性、输入、输出。

算法的评价标准（设计要求）：正确性、可读性、健壮性、效率与低存储量需求。

2.时间复杂度按递增顺序为：O(1)-O(logn)_O(n)-O(nlogn)-O(n*n)-...
3.广义表的深度，长度，表头，表尾。

4.各种排序方法的时间复杂度比较以及稳定性。

5.求最小的生成树：<1>.普利姆算法
<2>.克鲁斯卡尔算法6.哈希表
(1).哈希函数构造方法：5种：直接定址法数字分析法、平方取中法、折叠法、除留余数法。

（2）.处理冲突方法：开放定址法；链地址法、再哈希、建立公共溢出区。

7.求树的度、深度等（树的度是指所有结点度中的最大值，而不是求和）
8.二叉树与树或者森林之间的互换。

9.求AOE网关键路径以及各个事件的发生
的最早时间和最迟时间。

10.AOV网拓扑序列。

11.平衡二叉树：：：（尚未解决的问题）。

考研数据结构常见知识点总结与复习方法数据结构是计算机科学中的重要基础课程，也是考研的必考科目之一。

掌握好数据结构的知识点，不仅对于考研复习有帮助，也对于日后从事相关领域的工作有着重要意义。

本文将对考研数据结构常见的知识点进行总结，并分享一些复习方法，希望对考研学子有所帮助。

一、数据结构的基本概念数据结构是指数据元素及其之间的关系的集合，它是计算机存储、组织数据的方式。

在考研中，常见的数据结构包括线性表、树、图等。

线性表包括顺序表和链表，顺序表是一种连续存储的线性表，链表是一种离散存储的线性表。

树分为二叉树、平衡二叉树、树的遍历等。

图是由顶点集合和边集合组成的一种数据结构。

二、常见的数据结构算法1. 线性表的算法：包括插入、删除、查找等操作，如顺序表的插入和删除、链表的插入和删除。

2. 树的算法：如创建一个二叉树、二叉树的遍历（前序、中序、后序）等。

3. 图的算法：图的遍历、最短路径算法、最小生成树算法等。

三、复习方法1. 理清知识框架：首先要理清数据结构的知识框架，明确各个部分的概念和关系。

可以通过查阅教材、课堂笔记等资料，梳理出一个清晰的知识结构框架。

2. 看懂教材：仔细阅读教材，将重点、难点的内容标注出来，并理解其原理和实现方式。

可以做一些笔记、总结，帮助记忆和理解。

3. 做题巩固：在复习的过程中，要注重做题巩固。

可以从历年考研真题、习题集等找到一些与知识点相关的题目，多做一些练习，把知识点运用到实际中。

做题能够帮助巩固理论知识，提高解题能力。

4. 制定学习计划：根据自己的实际情况，合理安排学习时间和任务，制定一个科学合理的学习计划。

划分好每天、每周的学习内容，按部就班地进行学习，保持持续性和系统性。

四、总结与展望数据结构是考研中的一门重要课程，对于计算机专业的学生来说尤为重要。

通过对数据结构常见知识点的总结和复习方法的分享，希望能够帮助考研学子更好地掌握数据结构这门课程。

在备考过程中，持之以恒，通过理论学习和实践练习相结合，相信大家一定能够取得优异的成绩，实现自己的考研梦想。

计算机等级考试中数据结构题解题技巧数据结构是计算机科学中非常重要的一个概念，它涉及到如何组织和存储数据，以及在这些数据上进行各种操作的方法和技巧。

对于计算机等级考试而言，数据结构题目通常会是一种较为常见的题型。

为了帮助大家更好地应对这类题目，本文将介绍一些解题技巧和注意事项。

一、理解题目要求在解答任何题目之前，首先要充分理解题目的要求。

数据结构题目往往会给出一些具体的问题或者操作需求，而我们需要根据这些要求来选择合适的数据结构以及相应的算法。

因此，在开始解题之前，仔细阅读题目，确保对问题和操作要求有一个准确的理解。

二、选择合适的数据结构不同的数据结构适用于不同的场景和需求，因此在解题时要根据题目要求选择合适的数据结构。

常见的数据结构有数组、链表、队列、栈、树、图等，它们各自具有不同的特点和适用范围。

在选择数据结构时，需要考虑到题目的具体情况，比如是否需要频繁插入、删除、查找等操作，以及对数据的有序性要求等。

选择合适的数据结构可以使解题过程更加高效和简洁。

三、掌握基本操作对于每种数据结构，都有其对应的基本操作，比如在数组中插入元素、在链表中删除节点、在树中查找节点等。

掌握这些基本操作非常重要，它们是解决数据结构题目的基础。

在复习和练习过程中，要多加强对这些基本操作的理解和掌握，熟练运用它们可以帮助我们更好地解决各种数据结构题目。

四、熟悉常见算法和实现在解题过程中，经常需要使用一些常见的算法和实现方式，比如深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）、递归、迭代等。

熟悉这些算法和实现方式可以帮助我们更快地解决问题，提高解题效率。

因此，在复习过程中，要重点关注这些常见算法和实现方式，并进行充分的练习和巩固。

五、注重代码实现的细节在解题时，不仅需要考虑算法和数据结构的选择，还需要注重代码实现的细节。

比如，在使用指针或引用时，要注意指针是否为空，引用是否合法；在对链表进行操作时，需要注意头节点和尾节点的处理；对于递归算法，要注意递归条件和终止条件的设置等。