2010湖南省数据结构与算法考试技巧重点

一、数据结构得章节结构及重点构成数据结构学科得章节划分基本上为:概论,线性表,栈与队列,串，多维数组与广义表，树与二叉树，图，查找，内排,外排,文件,动态存储分配.对于绝大多数得学校而言,“外排,文件,动态存储分配”三章基本上就是不考得,在大多数高校得计算机本科教学过程中,这三章也就是基本上不作讲授得。

所以，大家在这三章上可以不必花费过多得精力,只要知道基本得概念即可。

但就是，对于报考名校特别就是该校又有在试卷中对这三章进行过考核得历史，那么这部分朋友就要留意这三章了。

按照以上我们给出得章节以及对后三章得介绍，数据结构得章节比重大致为：概论：内容很少,概念简单,分数大多只有几分，有得学校甚至不考.线性表:基础章节，必考内容之一。

考题多数为基本概念题，名校考题中，鲜有大型算法设计题.如果有，也就是与其它章节内容相结合.栈与队列：基础章节,容易出基本概念题，必考内容之一。

而相联系进行考查。

串：基础章节,概念较为简单.专门针对于此章得大型算法设计题很少，较常见得就是根据KMＰ进行算法分析。

多维数组及广义表:基础章节，基于数组得算法题也就是常见得,分数比例波动较大，就是出题得“可选单元”或“侯补单元”.一般如果要出题,多数不会作为大题出.数组常与“查找,排序”等章节结合来作为大题考查。

树与二叉树:重点难点章节，各校必考章节。

各校在此章出题得不同之处在于,就是否在本章中出一到两道大得算法设计题。

通过对多所学校得试卷分析,绝大多数学校在本章都曾有过出大型算法设计题得历史。

图:重点难点章节，名校尤爱考。

如果作为重点来考，则多出现于分析与设计题型当中，可与树一章共同构成算法设计大题得题型设计。

查找:重点难点章节,概念较多，联系较为紧密,容易混淆。

出题时可以作为分析型题目给出,在基本概念型题目中也较为常见。

算法设计型题中可以数组结合来考查，也可以与树一章结合来考查。

排序:与查找一章类似,本章同属于重点难点章节，且概念更多，联系更为紧密，概念之间更容易混淆。

计算机等级考试中的数据结构与算法知识点解析数据结构与算法是计算机科学领域的重要基础知识，也是计算机等级考试中的必考内容之一。

掌握数据结构与算法的知识，可以帮助我们更好地设计和实现各类计算机程序。

本文将对计算机等级考试中的数据结构与算法知识点进行解析，帮助读者更好地理解和掌握这些内容。

一、数据结构1. 数组：数组是数据结构中最基础的一种，它可以容纳相同类型的多个元素并按照一定的顺序组织。

在计算机等级考试中，常见的与数组相关的知识点包括数组的定义、初始化、访问和操作等。

2. 链表：链表是另一种常见的数据结构，它由一系列节点组成，每个节点包含一个数据元素和指向下一个节点的指针。

在计算机等级考试中，常见的与链表相关的知识点包括单链表、双链表、循环链表的定义与操作，以及链表的插入、删除和反转等操作。

3. 栈与队列：栈和队列都是线性数据结构，栈的特点是后进先出（LIFO），而队列的特点是先进先出（FIFO）。

在计算机等级考试中，常见的与栈和队列相关的知识点包括栈和队列的定义、初始化和操作等。

4. 树：树是一种非线性数据结构，它由一组节点和边组成。

在计算机等级考试中，常见的与树相关的知识点包括二叉树、平衡二叉树、搜索树、堆等的定义与操作，以及树的遍历算法等。

5. 图：图是一种复杂的非线性数据结构，它由节点和边组成，可以表示各种实际问题中的关系。

在计算机等级考试中，常见的与图相关的知识点包括图的表示方法、图的遍历算法、最短路径算法等。

二、算法1. 查找算法：查找算法用于在给定数据集中寻找目标元素的过程。

在计算机等级考试中，常见的查找算法包括线性查找、二分查找、哈希查找等。

2. 排序算法：排序算法用于将一组数据按照一定的顺序进行排列的过程。

在计算机等级考试中，常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、堆排序、归并排序等。

3. 图算法：图算法用于解决与图相关的各种问题。

在计算机等级考试中，常见的图算法包括深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）、最小生成树、最短路径、拓扑排序等。

2010年自学考试《数据结构》各章复习要点总结(4)龙耒为你整理：第七章图图的逻辑结构特征就是其结点(顶点)的前趋和后继的个数都是没有限制的，即任意两个结点之间之间都可能相关。

图GraphG=(V，E)，V是顶点的有穷非空集合，E是顶点偶对的有穷集。

有向图Digraph：每条边有方向;无向图Undigraph：每条边没有方向;有向完全图：具有n*(n-1)条边的有向图;无向完全图：具有n*(n-1)/2条边的无向图;有根图：有一个顶点有路径到达其它顶点的有向图;简单路径：是经过顶点不同的路径;简单回路：是开始和终端重合的简单路径;网络：是带权的图。

图的存储结构：·邻接矩阵表示法：用一个n阶方阵来表示图的结构是唯一的，适合稠密图。

·无向图：邻接矩阵是对称的。

·有向图：行是出度，列是入度。

建立邻接矩阵算法的时间是O(n+n^2+e)，其时间复杂度为O(n^2)·邻接表表示法：用顶点表和邻接表构成不是唯一的，适合稀疏图。

·顶点表结构 vertex | firstedge，指针域存放邻接表头指针。

·邻接表：用头指针确定。

·无向图称边表;·有向图又分出边表和逆邻接表;·邻接表结点结构为 adjvex | next，时间复杂度为O(n+e)，空间复杂度为O(n+e)。

图的遍历：·深度优先遍历：借助于邻接矩阵的列。

使用栈保存已访问结点。

·广度优先遍历：借助于邻接矩阵的行。

使用队列保存已访问结点。

生成树的定义：若从图的某个顶点出发，可以系统地访问到图中所有顶点，则遍历时经过的边和图的所有顶点所构成的子图称作该图的生成树。

最小生成树：图的生成树不唯一，从不同的顶点出发可得到不同的生成树，把权值最小的生成树称为最小生成树(MST)。

构造最小生成树的算法：·Prim算法的时间复杂度为O(n^2)与边数无关适于稠密图。

数据结构与算法学习考点与知识框架数据结构与算法作为计算机科学中的重要基础知识，对于程序设计的高效实现以及问题解决能力的提升具有至关重要的作用。

本文将介绍数据结构与算法学习的考点与知识框架，以帮助读者系统地学习和理解这一领域的知识。

一、数据结构数据结构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。

常见的数据结构包括数组、栈、队列、链表、树、图等。

在学习数据结构时，可以按照以下步骤进行：1. 理解基本概念：了解数据结构的定义、特点以及基本操作，例如插入、删除、查找等。

2. 学习实现方式：掌握各种数据结构的具体实现方式，包括使用数组、链表、指针等不同的方法。

3. 理解复杂度分析：了解不同数据结构的时间复杂度和空间复杂度，并能进行合理的选择。

4. 学习应用场景：掌握不同数据结构在实际问题中的应用场景，能够灵活选择合适的数据结构解决具体问题。

二、算法算法是数据结构上的操作方法，是解决问题的具体步骤和思路。

学习算法时，可以按照以下顺序进行：1. 掌握常见算法思想：了解常见的算法思想，包括贪心算法、动态规划、分治算法、回溯算法等。

2. 注意算法复杂度分析：学习算法的时间复杂度和空间复杂度，并能进行合理的分析和评估。

3. 学习常见算法：掌握常见的排序算法（如冒泡排序、插入排序、快速排序等）、查找算法、图算法等。

4. 理解算法优化：学习算法的优化技巧，包括剪枝、记忆化搜索、二分查找等，能够通过优化提高算法的效率。

三、数据结构与算法的综合应用理解数据结构与算法的综合应用是学习的重点之一。

在实际问题求解过程中，需要将数据结构和算法结合使用，才能达到最优解。

在学习数据结构与算法时，可以参考以下方法：1. 深入理解经典问题：学习和理解经典的算法问题，并运用所学知识进行解答，如最短路径问题、拓扑排序等。

2. 刷题提升能力：通过刷题训练，练习运用所学知识解决具体问题，提高算法思维和编程能力。

3. 学习实际应用：关注算法在实际应用中的案例和解决方案，结合实际问题进行学习和实践。

数据结构复习资料复习提纲知识要点归纳数据结构复习资料：复习提纲知识要点归纳一、数据结构概述1. 数据结构的定义和作用2. 常见的数据结构类型3. 数据结构与算法的关系二、线性结构1. 数组的概念及其特点2. 链表的概念及其分类3. 栈的定义和基本操作4. 队列的定义和基本操作三、树结构1. 树的基本概念及定义2. 二叉树的性质和遍历方式3. 平衡二叉树的概念及应用4. 堆的定义和基本操作四、图结构1. 图的基本概念及表示方法2. 图的遍历算法：深度优先搜索和广度优先搜索3. 最短路径算法及其应用4. 最小生成树算法及其应用五、查找与排序1. 查找算法的分类及其特点2. 顺序查找和二分查找算法3. 哈希查找算法及其应用4. 常见的排序算法：冒泡排序、插入排序、选择排序、归并排序、快速排序六、高级数据结构1. 图的高级算法：拓扑排序和关键路径2. 并查集的定义和操作3. 线段树的概念及其应用4. Trie树的概念及其应用七、应用案例1. 使用数据结构解决实际问题的案例介绍2. 如何选择适合的数据结构和算法八、复杂度分析1. 时间复杂度和空间复杂度的定义2. 如何进行复杂度分析3. 常见算法的复杂度比较九、常见问题及解决方法1. 数据结构相关的常见问题解答2. 如何优化算法的性能十、总结与展望1. 数据结构学习的重要性和难点2. 对未来数据结构的发展趋势的展望以上是数据结构复习资料的复习提纲知识要点归纳。

希望能够帮助你进行复习和回顾，加深对数据结构的理解和掌握。

在学习过程中，要注重理论与实践相结合，多进行编程练习和实际应用，提高数据结构的实际运用能力。

祝你复习顺利，取得好成绩！。

湖南省考研计算机科学与技术全科复习资料数据结构算法解析数据结构算法是计算机科学与技术领域的重要基础知识，也是湖南省考研计算机科学与技术全科复习的核心内容之一。

本文将对数据结构算法进行解析，帮助考生更好地掌握相关知识。

一、概述数据结构是计算机中存储、组织数据的方式，而算法则是解决问题的步骤和规则。

数据结构与算法相辅相成，只有掌握了正确的数据结构和高效的算法，才能更好地解决各类计算机科学与技术问题。

二、线性表线性表是最基本、最常用的数据结构之一，它包括顺序表和链表两种形式。

顺序表通过数组实现，具有随机存取的特点，适合查询操作；链表则通过指针实现，插入和删除操作更为方便。

在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的线性表。

三、栈和队列栈和队列是两种特殊的线性表。

栈是一种具有“先进后出”特点的数据结构，主要用于函数调用和表达式求值等场景；队列则是一种具有“先进先出”特点的数据结构，常用于进程调度和缓冲队列等场景。

掌握栈和队列的基本操作以及相关算法，对于解决实际问题非常重要。

四、树和二叉树树是一种非线性的数据结构，常见的有二叉树、二叉搜索树和平衡二叉树等。

二叉树具有良好的查询和插入性能，二叉搜索树在有序数据的查找和排序中具有优势，而平衡二叉树则能保证树的高度平衡，提高查询效率。

对于树和二叉树的基本定义、遍历算法和常用操作要熟练掌握。

五、图图是一种用于表示多对多关系的数据结构，包括有向图、无向图、带权图等形式。

图的遍历算法包括深度优先搜索和广度优先搜索，而最短路径算法和最小生成树算法则是图相关问题中的重要算法。

在实际应用中，图的算法被广泛应用于网络通信、社交网络分析等领域。

六、排序和搜索算法排序算法是将一组数据按照一定规则进行排列的过程，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。

搜索算法则是在给定数据集中查找特定元素的过程，常见的搜索算法包括顺序搜索、二分搜索和哈希查找等。

对于排序和搜索算法的原理和实现要有深入理解。

数据结构必考知识点总结在准备考试时，了解数据结构的基本概念和相关算法是非常重要的。

以下是一些数据结构的必考知识点总结：1. 基本概念数据结构的基本概念是非常重要的，包括数据、数据元素、数据项、数据对象、数据类型、抽象数据类型等的概念。

了解这些概念有助于更好地理解数据结构的本质和作用。

2. 线性表线性表是数据结构中最基本的一种，它包括顺序表和链表两种实现方式。

顺序表是将数据元素存放在一块连续的存储空间内，而链表是将数据元素存放在若干个节点中，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。

了解线性表的概念和基本操作是非常重要的。

3. 栈和队列栈和队列是两种特殊的线性表，它们分别具有后进先出和先进先出的特性。

栈和队列的实现方式有多种，包括数组和链表。

掌握栈和队列的基本操作和应用是数据结构的基本内容之一。

4. 树结构树是一种非线性的数据结构，它包括二叉树、多路树、二叉搜索树等多种形式。

了解树的基本定义和遍历算法是必考的知识点。

5. 图结构图是一种非线性的数据结构，它包括有向图和无向图两种形式。

了解图的基本概念和相关算法是非常重要的，包括图的存储方式、遍历算法、最短路径算法等。

6. 排序算法排序是一个非常重要的算法问题，掌握各种排序算法的原理和实现方式是必不可少的。

常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。

7. 查找算法查找是另一个重要的算法问题，包括顺序查找、二分查找、哈希查找、树查找等。

了解各种查找算法的原理和实现方式是必考的知识点之一。

8. 算法复杂度分析算法的时间复杂度和空间复杂度是评价算法性能的重要指标，掌握复杂度分析的方法和技巧是非常重要的。

9. 抽象数据类型ADT是数据结构的一种概念模型，它包括数据的定义和基本操作的描述。

了解ADT的概念和实现方式是非常重要的。

10. 动态存储管理动态存储管理是数据结构中一个重要的问题，包括内存分配、内存释放、内存回收等。

了解动态存储管理的基本原理和实现方式是必考的知识点之一。

：数据结构课程的任务是：讨论数据的各种逻辑结构、在计算机中的存储结构以及各种操作的算法设计。

：数据：是客观描述事物的数字、字符以及所有的能输入到计算机中并能被计算机接收的各种集合的统称。

数据元素：表示一个事物的一组数据称作是一个数据元素，是数据的基本单位。

数据项：是数据元素中有独立含义的、不可分割的最小标识单位。

数据结构概念包含三个方面：数据的逻辑结构、数据的存储结构的数据的操作。

数据的逻辑结构指数据元素之间的逻辑关系，用一个数据元素的集合定义在此集合上的若干关系来表示，数据结构可以分为三种：线性结构、树结构和图。

：数据元素及其关系在计算机中的存储表示称为数据的存储结构，也称为物理结构。

数据的存储结构基本形式有两种：顺序存储结构和链式存储结构。

：算法：一个算法是一个有穷规则的集合，其规则确定一个解决某一特定类型问题的操作序列。

算法规则需满足以下五个特性：输入——算法有零个或多个输入数据。

输出——算法有一个或多个输出数据，与输入数据有某种特定关系。

有穷性——算法必须在执行又穷步之后结束。

确定性——算法的每个步骤必须含义明确，无二义性。

可行性——算法的每步操作必须是基本的，它们的原则上都能够精确地进行，用笔和纸做有穷次就可以完成。

有穷性和可行性是算法最重要的两个特征。

：算法与数据结构：算法建立数据结构之上，对数据结构的操作需用算法来描述。

算法设计依赖数据的逻辑结构，算法实现依赖数据结构的存储结构。

：算法的设计应满足五个目标：正确性：算法应确切的满足应用问题的需求，这是算法设计的基本目标。

健壮性：即使输入数据不合适，算法也能做出适当的处理，不会导致不可控结高时间效率：算法的执行时间越短，时间效率越高。

果。

高空间效率：算法执行时占用的存储空间越少，空间效率越高。

可读性：算法的可读性有利于人们对算法的理解。

：度量算法的时间效率，时间复杂度，（课本39页）。

：递归定义：即用一个概念本身直接或间接地定义它自己。

1、后序遍历最后访问根结点，即在递归算法中，根是压在栈底的。

采用后序非递归算法，栈中存放二叉树结点的指针，当访问到某结点时，栈中所有元素均为该结点的祖先。

本题要找p和q 的最近共同祖先结点r ,不失一般性，设p在q的左边。

后序遍历必然先遍历到结点p，栈中元素均为p的祖先。

将栈拷入另一辅助栈中。

再继续遍历到结点q时，将栈中元素从栈顶开始逐个到辅助栈中去匹配，第一个匹配（即相等）的元素就是结点p 和q的最近公共祖先。

typedef struct{BiTree t;int tag;//tag=0 表示结点的左子女已被访问，tag=1表示结点的右子女已被访问}stack;stack s[],s1[];//栈，容量够大BiTree Ancestor(BiTree ROOT,p,q,r)//求二叉树上结点p和q的最近的共同祖先结点r。

{top=0; bt=ROOT;while(bt!=null ||top>0){while(bt!=null && bt!=p && bt!=q) //结点入栈{s[++top].t=bt; s[top].tag=0; bt=bt->lchild;} //沿左分枝向下if(bt==p) //不失一般性，假定p在q的左侧,遇结点p时，栈中元素均为p的祖先结点{for(i=1;i<=top;i++) s1[i]=s[i]; top1=top; }//将栈s的元素转入辅助栈s1 保存if(bt==q) //找到q 结点。

for(i=top;i>0;i--)//；将栈中元素的树结点到s1去匹配{pp=s[i].t;for (j=top1;j>0;j--)if(s1[j].t==pp) {printf(“p 和q的最近共同的祖先已找到”)；return (pp);}｝while(top!=0 && s[top].tag==1) top--; //退栈if (top!=0)｛s[top].tag=1;bt=s[top].t->rchild;｝ //沿右分枝向下遍历}//结束while(bt!=null ||top>0)return(null);//ｑ、p无公共祖先｝//结束Ancestor2、根据二叉排序树中序遍历所得结点值为增序的性质，在遍历中将当前遍历结点与其前驱结点值比较，即可得出结论，为此设全局指针变量pre（初值为null）和全局变量flag，初值为true。

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。

数据结构与算法学习考点归纳总结数据结构和算法是计算机科学中最基础且重要的领域之一。

无论是开发应用程序还是解决实际问题，对数据结构和算法的掌握都是必不可少的。

本文将对数据结构和算法学习的关键考点进行归纳总结，帮助读者加深对该领域的理解和掌握。

一、数据结构1. 数组(Array)数组是一种线性数据结构，它将元素按照一定的顺序存储在一块连续的内存中。

它的特点是随机访问高效，但插入和删除元素的效率较低。

- 数组的基本操作：创建、访问、修改、插入、删除、查找等。

- 数组的常见问题：如最大子数组和、两数之和等。

2. 链表(Linked List)链表是一种动态数据结构，它通过指针将元素按照任意顺序连接在一起。

它的特点是插入和删除元素高效，但访问元素的效率较低。

- 链表的基本操作：创建、插入、删除、查找等。

- 链表的常见问题：如反转链表、判断链表是否有环等。

3. 栈(Stack)和队列(Queue)栈和队列是一种特殊的数据结构，分别采用先进后出和先进先出的策略。

它们常用于解决特定的问题，如括号匹配、表达式求值等。

- 栈和队列的基本操作：入栈、出栈、入队、出队等。

- 栈和队列的常见问题：如最小栈、有效的括号等。

4. 树(Tree)树是一种非线性数据结构，它通过节点和边的方式组织信息。

树的一些特殊形式，如二叉树、二叉搜索树、堆等，常用于解决许多复杂的问题。

- 树的基本操作：创建、插入、删除、查找等。

- 树的常见问题：如二叉树的遍历、验证二叉搜索树、构建最大堆等。

5. 图(Graph)图是一种表示对象间连接关系的数据结构，它由节点和边的集合构成。

图的算法在社交网络分析、路径规划等领域有广泛应用。

- 图的基本操作：创建、插入、删除、查找等。

- 图的常见问题：如图的遍历、最短路径问题等。

二、算法1. 排序算法排序算法是对一组数据按照特定顺序进行排列的方法。

了解各种排序算法的特点和使用场景，对于选择合适的算法进行排序具有重要意义。

蜗牛在线更多免费学习资料等待您的光临！2009—2010学年“算法与数据结构(I)”期末试题与参考答案一、单项选择题（本题共20分，每小题各2分）1．一个完整算法应该具备的特性之一是有穷性，这里的有穷性是指。

A．算法必须写得简明扼要B．算法必须在有限的时间内能够结束C．算法的每一步必须有清晰明确的含义D．算法的每一步必须具有可执行性2．设非空单链表的结点构造为data link 。

若已知q指结点是p指结点的的直接前驱，则在q和p之间插入s所指结点的过程是依次执行A．s->link=p->link; p->link=s; B．p->link=s->link; s->link=p;C．q->link=s; s->link=p; D．p->link=s; s->link=q;3．下列4种操作中，不是堆栈的基本操作的是。

A．判断堆栈是否为空B．删除栈顶元素C．删除栈底元素D．将堆栈置为空栈4．若完全二叉树的第6层有10个叶结点，则该完全二叉树结点总数最多是。

A．107 B．108 C．234 D．2355．若具有n 个顶点e 条边且不带权的无向图采用邻接矩阵存储，则邻接矩阵中零元素的数目是。

A．n+e B．2(n+e) C．n2+2e D．n2-2e6．对于无向图G1=(V1,E1)和G2=(V2,E2)，若G2是G1的生成树，则下面的说法中，错误的是。

A．G2是G1的连通分量B．G2是G1的子图C．G2是G1的极小连通子图，且V1=V2 D．G2是G1的一个无环子图7．在表长为9 的有序表中进行折半查找，经过3 次元素之间的比较以后查找成功的元素分别是。

A．第2,4,7,9个元素B．第2,4,7,8个元素C．第1,3,6,8个元素D．第1,4,6,9个元素8．评价一个“好”的散列函数的主要指标是。

A．函数是否是一个解析式子B．函数的形式是否简单C．函数的取值是否均匀D．函数的计算是否快9．若序列(11,12,13,7,8,9,23,4,5)是采用下列排序方法之一得到的第2 趟排序后的结果，则该排序方法只能是。

湖南省考研计算机科学与技术复习资料数据结构重要考点解析湖南省考研计算机科学与技术复习资料：数据结构重要考点解析数据结构是计算机科学与技术中的重要基础课程，它研究数据之间的关系以及数据的组织和存储方式。

在湖南省考研计算机科学与技术的复习中，数据结构是一个重要的考点。

本文将对湖南省考研计算机科学与技术中数据结构的重要考点进行深入解析和讲解。

一、线性表线性表是数据结构中最基本的一种数据结构，它的特点是数据元素之间存在一对一的关系。

在湖南省考研计算机科学与技术中，线性表是一个重要的考点。

在复习中，应重点掌握线性表的基本概念、基本操作以及线性表的顺序存储和链式存储实现方式。

此外，还需要了解线性表的各种应用场景和典型算法题。

二、栈与队列栈和队列是线性表的扩展，它们是非常常用的数据结构，在湖南省考研计算机科学与技术中也是一个重要的考点。

在复习中，需要详细了解栈和队列的基本概念、基本操作以及它们的顺序存储和链式存储实现方式。

此外，还需要掌握栈和队列的应用场景和典型算法题，例如逆波兰表达式和迷宫问题等。

三、树与二叉树树是一种非常重要的非线性数据结构，在湖南省考研计算机科学与技术中，树和二叉树是一个重要的考点。

复习中需要了解树和二叉树的基本概念、树和二叉树的遍历方式，以及树和二叉树的存储结构。

此外，还需要掌握树和二叉树的各种应用场景和典型算法题，例如二叉排序树和哈夫曼树等。

四、图图是由节点和边组成的非线性数据结构，在湖南省考研计算机科学与技术中，图也是一个重要的考点。

在复习中，需要了解图的基本概念、图的存储结构以及图的遍历方式。

此外，还需要掌握图的各种应用场景和典型算法题，例如最短路径和最小生成树等。

五、排序与查找排序与查找是数据结构中常用的算法，在湖南省考研计算机科学与技术中也是一个重要的考点。

复习中需要掌握各种排序算法（如插入排序、快速排序、堆排序等）和查找算法（如顺序查找、二分查找等）的原理和实现方式。

此外，还需要了解排序算法和查找算法的时间复杂度和空间复杂度，并能够进行算法的分析和比较。

《数据结构》复习提纲一、基础知识 (2)二、应用 (5)三、算法 (5)四、题型及样题 (6)一、基础知识第1章绪论1．什么是数据结构，分类2．抽象数据类型的形式定义3．逻辑结构、物理结构（存储结构）4．时间复杂度第2章线性表、5．线性表的定义和术语6．线性表的存储结构✓顺序表✓链式表：线性链表（单链表）、循环链表、双向链表✓静态链表第3章栈和队列7．栈✓顺序栈✓链式栈8．队列✓顺序队列：循环队列✓链式队列第5章数组和广义表9．数组的特点10．数组的顺序表示11．二维数组的两种存储方式✓以列序为主序✓以行序为主序12．矩阵的压缩存储✓特殊矩阵✓稀疏矩阵（三元组表）13．广义表的定义✓表头，表尾✓表长，深度第6章树14．树的定义和术语15．二叉树的定义和术语16．满二叉树与完全二叉树17．二叉树的性质18．二叉树的存储✓顺序✓链式：二叉链表19．遍历二叉树✓先序遍历✓中序遍历✓后序遍历✓层次遍历20．线索、线索二叉树、线索链表✓LTag和Rtag的作用21．树的存储结构✓双亲表示法✓孩子表示法✓孩子兄弟表示法22．树与二叉树之间的转换23．树的遍历✓先根（对应二叉树的先序）✓后根（对应二叉树的中序）✓层次24．树的带权路径长度25．哈夫曼树（最优二叉树）26．前缀编码、哈夫曼编码第7章图27．图的定义和术语28．图的存储结构✓邻接矩阵✓邻接表29．图的遍历✓深度优先搜索（DFS，类似树的先根遍历）✓广度优先搜索（BFS，类似树的层次遍历）30．最小生成树：✓Prim算法✓Kruskal算法31．有向无环图32．AOV网和AOE网33．拓扑排序问题34．关键路径问题35．最短路径问题✓单源最短路径－Dijkstra算法✓多源最短路径－Floyd算法第9章查找36．静态查找表和动态查找表37．关键字、主关键字、次关键字38．平均查找长度39．静态查找表✓顺序表的查找✓有序表的查找：折半查找、折半查找判定树40．动态查找表✓二叉排序树✓平衡二叉树✓B树和B+树41．哈希函数、哈希地址、哈希表、冲突、同义词42．哈希函数的构造43．地址冲突的处理44．装填因子第10章内部排序45．排序方法的稳定性和时间复杂度46．插入排序✓直接插入排序✓希尔排序47．交换排序✓冒泡排序✓快速排序48．选择排序✓简单选择排序✓堆排序49．归并排序✓2-路归并排序50．基数排序二、应用1.分析简单程序段的时间复杂度2.利用栈进行表达式求值3.根据下标计算数组元素的存储位置4.求字符串的next值和nextval值。

数据结构与算法学习重点整理在数据结构与算法学习中，我整理了以下重点内容：一、数据结构1. 数组：存储相同类型数据的连续内存空间。

可以快速访问任意位置的元素，但插入和删除操作效率较低。

2. 链表：通过指针将数据节点连接起来。

对于插入和删除操作效率较高，但访问元素需要遍历整个链表。

3. 栈：先进后出（LIFO）的数据结构。

适合处理需要后进先出顺序的问题，如函数调用、表达式求值等。

4. 队列：先进先出（FIFO）的数据结构。

适合处理需要按顺序处理的问题，如任务调度、消息传递等。

5. 树：由节点和指向其他节点的边组成的非线性数据结构。

包括二叉树、二叉搜索树、堆、平衡二叉树等。

6. 图：由节点和节点之间的边组成的非线性数据结构。

包括有向图和无向图，可以用来解决网络相关的问题。

7. 哈希表：通过哈希函数将关键字映射到存储位置，实现快速的查找和插入操作。

二、算法1. 排序算法：- 冒泡排序：比较相邻元素并交换位置，将较大（或较小）的元素逐渐冒泡到最后（或最前）。

- 快速排序：选择一个基准元素，将比基准小的元素移到左边，比基准大的元素移到右边，再对左右两部分进行递归排序。

- 归并排序：将待排序序列不断分割成子序列，分别进行排序后再合并。

2. 查找算法：- 二分查找：对于已排序的数组，每次通过比较中间元素与目标值，将查找范围缩小一半，直到找到目标或范围为空。

- 哈希查找：通过哈希表将关键字映射到存储位置，实现O(1)时间复杂度的查找。

- 顺序查找：逐个遍历待查找序列，直到找到目标值或遍历完所有元素。

3. 图算法：- 深度优先搜索（DFS）：从起始节点出发，逐个访问其邻接节点，并递归遍历下去，直到无法继续深入为止。

- 广度优先搜索（BFS）：从起始节点出发，逐层访问其邻接节点，直到找到目标节点或遍历完整个图。

- 最短路径算法：如Dijkstra算法、Bellman-Ford算法等，用于找到图中两个节点之间的最短路径。

数据结构考试重点必背在数据结构考试中，掌握并熟练运用一些重点概念和知识点是非常关键的。

这些重点知识点不仅能够帮助我们对数据结构的基本概念有深入的理解，还能够在解决实际的编程问题中发挥重要作用。

本文将详细介绍数据结构考试中的一些重点知识点，供大家参考。

一、线性表1. 线性表的定义和基本操作：线性表是由n个数据元素构成的有限序列，其中n为表的长度。

基本操作包括插入、删除、查找等。

2. 顺序存储结构与链式存储结构：顺序存储结构使用数组实现，查找效率高；链式存储结构使用链表实现，插入删除效率高。

3. 单链表、双链表与循环链表：单链表每个节点只有一个指针指向下一个节点，双链表每个节点有两个指针分别指向前一个和下一个节点，循环链表将尾节点的指针指向头节点。

二、栈和队列1. 栈的定义和基本操作：栈是一种特殊的线性表，只允许在一端进行插入和删除操作，称为栈顶。

基本操作包括入栈和出栈。

2. 栈的应用：括号匹配、四则运算表达式求值、迷宫求解等。

3. 队列的定义和基本操作：队列是一种特殊的线性表，采用先进先出的原则。

基本操作包括入队和出队。

4. 队列的应用：生产者消费者问题、打印任务调度等。

三、树与二叉树1. 树的定义和基本概念：树是n（n >= 0）个节点的有限集合，其中存在唯一的根节点，其余节点构成m个互不相交的子集，每个集合本身又可以看作一棵树。

2. 二叉树的基本概念：二叉树是一种特殊的树结构，每个节点最多有两个子节点，分别为左子节点和右子节点。

3. 二叉树的遍历方式：前序遍历、中序遍历和后序遍历。

遍历过程分别为先遍历根节点、先遍历左子树再遍历右子树、先遍历右子树再遍历左子树。

四、图1. 图的定义和基本概念：图是由节点和边组成的一种数据结构，用于描述事物之间的关系。

节点表示事物，边表示事物之间的联系。

2. 图的分类：无向图、有向图、带权图等。

3. 图的遍历方式：深度优先遍历和广度优先遍历。

深度优先遍历使用栈实现，广度优先遍历使用队列实现。

数据结构考试要点一、概述数据结构是计算机科学的重要基础学科，研究的是数据元素和数据元素之间的关系，以及数据在计算机内存中的存储和组织方式。

数据结构的掌握对于计算机专业的学生来说至关重要。

下面将介绍数据结构考试的要点，帮助大家更好地备考。

二、线性表线性表是数据结构中最基本的概念之一，它是一种有序的数据元素集合。

线性表的常见类型包括顺序表和链表。

考试中常涉及到线性表的建立、插入、删除、查找和遍历等操作，掌握这些基本操作是非常重要的。

三、栈和队列栈和队列是线性表的特殊形式，它们分别具有后进先出和先进先出的特性。

栈的基本操作包括入栈和出栈，而队列的基本操作包括入队和出队。

在考试中，需要了解它们的实现方式，以及如何利用栈和队列解决实际问题。

四、树结构树是一种非线性结构，它由若干个节点组成，每个节点可以有若干个子节点。

树的常见类型有二叉树、二叉搜索树和平衡二叉树等。

在数据结构考试中，需要了解这些树的基本概念、特性以及它们的遍历方式。

五、图结构图是一种非线性结构，它由若干个节点和边组成，节点表示实体，边表示节点之间的关系。

图可以分为有向图和无向图。

在考试中，常常涉及到图的遍历、最短路径算法和最小生成树算法等内容。

六、排序算法排序算法是数据结构中非常重要的内容，常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序和归并排序等。

在考试中，需要了解这些排序算法的原理、实现和时间复杂度等。

七、查找算法查找算法是在数据集合中寻找特定元素的算法，常见的查找算法包括顺序查找和二分查找。

在数据结构考试中，需要熟悉这些查找算法的过程、复杂度以及它们的应用场景。

八、图算法图算法是对图进行各种操作和分析的算法，常见的图算法包括深度优先搜索和广度优先搜索等。

在考试中，需要了解这些图算法的原理、实现和应用。

九、高级数据结构除了基本数据结构外，考试中还可能涉及到高级数据结构的内容，比如哈希表、堆、红黑树等。

了解这些高级数据结构的特点和使用场景对于备考非常重要。

《数据结构》重难点归纳解析第一章绪论重点难点1.算法设计的目标2.算法的描述方法3.算法的时间和空间复杂度的度量方法第二章线性表重点难点1.线性表的结构特点2.线性表的顺序存储方式及其查找、插入、删除运算实现3.线性表的链式存储方式及其查找、插入、删除运算实现4.线性表的顺序存储及链式存储情况下其不同的优缺点比较5.线性链表的合并与拆分第三章栈与队列重点难点1.栈的操作特点与存储实现2.队列的操作特点与存储实现3.栈与递归的关系第四章数组重点难点1.数组按行、按列存储2.特殊矩阵的存储3.稀疏矩阵的存储4.多维数祖和特殊矩阵的地址计算第五章树与二叉树重点难点1.树与二叉树2.二叉树的特点和存储结构3.二叉树的五条性质4.二叉树的三种遍历算法5.二叉树线索化算法及实质6.树和森林的遍历方法7.最优二叉树的特点及实现8.森林与二叉树的转换第六章图重点难点1.图的存储结构及其构造算法2.图的深度优先和广度优先搜索遍历算法3.最小生成树的构造及其算法4.拓扑排序方法5.最短路径算法第七章查找重点难点1.顺序表和有序表上的查找2.二叉排序树的构造方法和查找、插入、删除算法3.二叉平衡树的构造方法和查找算法4.基本哈希表的构造方法和查找算法第八章内部排序重点难点1.简单插入排序算法2.折半插入排序算法3.简单选择排序算法4.堆排序算法5.起泡排序算法6.快速排序算法7.二路归并排序算法8.各种排序算法的时间、空间复杂度二叉树的性质：性质 1：在二叉树的第i层上至多有2i-1 个结点。

(i≥1)性质 2：深度为k的二叉树上至多含2k-1个结点。

（k≥1）性质 3: 对任何一棵二叉树，若它含有n0个叶子结点、n2个度为2的结点，则必存在关系式：n0=n2+1。

性质 4: 具有n个结点的完全二叉树的深度为log2n+1。

满二叉树：指的是深度为k且含有2k-1个结点的二叉树。

完全二叉树：树中所含的n个结点和满二叉树中编号为1至n的结点一一对应。