大数据结构考研讲义

计算机考研基础讲义数据结构基础数据结构是计算机科学中的一门基础课程，它研究的是数据的存储方式和组织方式，以及对数据进行操作和处理的方法。

在计算机考研中，数据结构是一个重要的考点，掌握好数据结构的基础知识对于考研复习和实际编程都有很大的帮助。

本文将介绍数据结构的基础知识，包括常见的数据结构类型和其应用场景。

首先，我们来了解一下数据结构的基本概念。

数据结构可以分为线性结构和非线性结构两种。

线性结构中的元素是一对一关系，如数组、链表等；而非线性结构中的元素存在一对多或多对多关系，如树、图等。

数据结构还可以分为静态结构和动态结构两种。

静态结构指的是一旦创建后就不能再改变其结构，而动态结构则可以根据需要动态地插入、删除元素。

下面，我们来介绍一些常见的数据结构类型及其应用场景。

1. 数组(Array)数组是一种线性结构，元素在内存中是连续存储的，可以通过索引快速访问元素。

数组适用于元素数量固定并且需要频繁访问的场景。

例如，存储学生的成绩、记录时间序列数据等。

2. 链表(Linked List)链表也是一种线性结构，元素在内存中不一定连续存储，而是通过指针相连。

链表适用于需要频繁插入和删除元素的场景，因为插入和删除操作只需要改变指针指向，不需要移动元素。

例如，实现栈和队列、实现高效的内存分配等。

3. 栈(Stack)栈是一种特殊的线性结构，只允许在一端进行插入和删除操作。

栈遵循先进后出(LIFO)的原则，在函数调用、括号匹配、表达式求值等场景中广泛应用。

4. 队列(Queue)队列也是一种特殊的线性结构，允许在一端插入元素，在另一端删除元素。

队列遵循先进先出(FIFO)的原则，常用于处理大量数据的场景，如任务调度、消息传递等。

5. 树(Tree)树是一种非线性结构，由节点和边组成。

树的特点是每个节点最多有一个父节点和多个子节点，节点之间存在层次关系。

树在文件系统、数据库索引、图形算法等方面有广泛的应用。

6. 图(Graph)图也是一种非线性结构，由节点和边组成。

考研数据结构知识点精讲为了帮助考研学子更好地掌握数据结构的知识，本文将对考研中常见的数据结构知识点进行精讲。

无论你是准备参加计算机科学与技术专业考研还是软件工程专业考研，本文都将为你提供有用的知识点和学习方法。

一、数据结构的基本概念数据结构是计算机科学中非常重要的一个基础知识点，它是描述数据元素之间关系的逻辑关系和存储结构的方法。

数据结构可以分为线性结构和非线性结构两大类。

线性结构包括数组、链表、栈和队列；非线性结构包括树和图。

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

数组的特点是可以通过下标快速访问特定位置的元素，但插入和删除元素时需要移动其他元素。

1.2 链表链表也是一种线性结构，它通过每个节点中存储下一个节点的地址来实现元素之间的连接。

链表的优点是插入和删除元素时不需要移动其他元素，但访问特定位置的元素需要从头节点开始遍历。

1.3 栈栈是一种特殊的线性结构，它只允许在一端进行插入和删除操作。

栈的特点是先进后出（LIFO），类似于一摞盘子的操作。

常见的应用场景包括表达式求值、递归函数的调用和深度优先搜索。

1.4 队列队列也是一种特殊的线性结构，它允许在一端进行插入操作，在另一端进行删除操作。

队列的特点是先进先出（FIFO），类似于排队等待的操作。

常见的应用场景包括广度优先搜索和任务调度。

1.5 树树是一种非线性结构，它由节点和边组成，每个节点可以拥有多个子节点。

树的特点是分层次、有根无环，并且每个节点最多只有一个父节点。

常见的应用场景包括文件系统、数据库索引和搜索树算法。

1.6 图图是一种非线性结构，它由节点和边组成，每个节点可以与任意其他节点之间建立连接关系。

图的特点是具有很强的表达能力，可以用于解决更加复杂的问题。

常见的应用场景包括社交网络、地图导航和最短路径算法。

二、数据结构的常见操作除了了解各种数据结构的基本概念，还需要掌握它们常见的操作。

数据结构考试大纲第一章绪论1、数据结构的基本概念和术语2、算法的描述第二章线性表1、线性表的逻辑结构2、线性表的存储结构及基本操作3、线性表的应用第三章栈和队列1、栈和队列的逻辑结构定义2、栈和队列的存储结构及基本操作3、栈和队列的应用第四章串1、串的逻辑结构定义2、串的存储结构及基本操作3、串的应用第五章数组和广义表1、数组和广义表的定义、存储结构2、数组的运算3、矩阵的压缩存储4、数组的应用第六章树和二叉树1、树的结构定义和基本操作2、二叉树的定义、性质和存储结构3、遍历二叉树和线索二叉树4、树和森林（存储结构、互相转换、遍历）5、树的应用第七章图1、图的定义和术语2、图的存储结构3、图的遍历4、图的应用第八章查找1、线性表、有序表的查找及其分析2、二叉排序树和平衡二叉树3、散列（Hash）表的定义，Hash 叉数的构造方式、冲突处理和Hash 表的查找及其分析第九章内部排序1、排序的基本概念2、各种排序方法及其分析第十章外部排序1、外存信息存取的基本概念2、磁盘、磁带归并排序第十一章文件1、有关文件的基本概念2、顺序文件、索引文件、索引顺序文件、直接存取文件、多重链表文件、倒排文件等的存取方法。

第一章绪论1、数据结构的基本概念和术语数据：是描述客观事物的数、字符以及所有能输入到计算机中被计算机程序加工处理的信息的集合。

数据元素：数据的基本单位。

(一个数据项或多个数据项(域) 。

数据项是数据的最小单位。

结点、顶点、记录。

数据对象：是性质相同的数据元素的集合。

数据结构：相互之间存在着某种逻辑关系的数据元素的集合。

数据之间的相互关系，即数据的组织形式。

四类基本结构：集合、线性结构、树形结构、图状结构或网状结构。

1) 数据的逻辑结构，从逻辑关系上描述数据，与数据存储无关，独立于计算机；2) 数据的存储结构，是逻辑结构用计算机语言的实现，依赖于计算机语言。

3) 数据的运算，定义在逻辑结构上，每种逻辑结构都有一个运算集合。

数据结构考研讲义全考研是每个计算机科学与技术专业的学生都非常重要的一步。

在考研过程中，数据结构是一个必须重点复习的学科。

本文将为大家提供一份全面的数据结构考研讲义，以帮助大家更好地准备考研。

一、简介数据结构是计算机科学中的一个重要分支，它主要研究如何组织和存储数据以及如何高效地访问和操作这些数据。

数据结构的学习对于理解算法和解决实际问题非常关键。

二、线性表1. 顺序表顺序表是一种基本的数据结构，它使用一段连续的内存空间存储数据，并通过下标进行访问。

在讲义中，我们将详细介绍顺序表的插入、删除、查找等操作以及相关算法的复杂度分析。

2. 链表链表是另一种常见的线性表，它使用节点来存储数据，并通过指针进行链接。

在本节中，我们将讲解单链表、双链表和循环链表的实现方式以及它们的操作。

三、栈和队列1. 栈栈是一种特殊的线性表，它具有“先进后出”的特点。

我们将介绍栈的定义、实现、应用以及常用的栈算法，如括号匹配、中缀表达式转换等。

2. 队列队列是一种“先进先出”的线性表，它常用于模拟真实世界中的排队场景。

我们将学习队列的定义、实现、应用以及常用的队列算法，如循环队列、优先级队列等。

四、树1. 二叉树二叉树是一种最常用的树形结构，它的每个节点最多有两个子节点。

在本节中，我们将学习二叉树的定义、实现、遍历方式以及常用的二叉树算法，如构建二叉树、查找节点等。

2. 平衡二叉树平衡二叉树是一种特殊的二叉树，它的左子树和右子树的高度差不超过1。

我们将研究平衡二叉树的定义、实现以及常用的平衡二叉树算法，如AVL树、红黑树等。

五、图图是一种非线性的数据结构，它由节点和节点之间的边组成。

图的应用非常广泛，如网络拓扑、社交网络等。

我们将学习图的定义、实现方式以及图的遍历、最短路径等算法。

六、排序和查找1. 排序算法排序是数据处理中的常见操作，我们将介绍常用的排序算法，如冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等，并比较它们的复杂度和效率。

《数据结构》讲义(总158页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--《数据结构》讲义第一章：绪论课程：数据结构课题：第一章—小节（共4个课时）什么是数据结构基本概念和术语抽象数据类型的表现与实现算法和算法分析目的要求：理解数据、数据元素、数据项的概念；掌握逻辑结构和存储结构的关系；理解算法的基本概念；学会分析算法的时间复杂性和空间复杂性。

新课重点、难点：数据、数据元素、数据项、时间复杂性和空间复杂性教学方法：课堂讲解、例题演示，课件演示教学内容及过程：……………………………第1-2课时……………………………计算机的应用不再局限于科学计算，更多地用于控制，管理，数据处理等非数值计算的处理工作。

计算机加工处理的对象：数值，字符，表格，图形声音，图象等具有一定结构的数据。

进行程序设计时必须分析待处理的对象的特性及各对象之间存在的关系———产生背景。

什么是数据结构计算机解题步骤：建立数学模型——设计解此数学模型的算法——编制程序——进行测试调整——解答。

其中建立数学模型的实质：找出操作对象之间的关系。

例1. 图书馆书目检索——对应线性关系例2. 博奕树——对应树型关系例3. 交叉路口交通灯管理——对应图状结构。

数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中计算机的操作对象及它们之间的关系和操作等的学科。

（地位）数据结构的基本概念和术语1. 数据（Data）数据是描述客观事物的数值、字符以及能输入机器且能被处理的各种符号集合。

换句话说，数据是对客观事物采用计算机能够识别、存储和处理的形式所进行的描述；是计算机加工处理的对象。

包括数值、字符、声音、图象等。

2. 数据元素（Data Element）数据元素是组成数据的基本单位, 是数据集合的个体，在计算机中通常作为一个逻辑整体进行考虑和处理。

一个数据元素可由若干个数据项组成（Data Item）。

3. 数据对象（Data Object）数据对象是性质相同的数据元素的集合，是数据的一个子集。

《数据结构》讲义数据结构是计算机科学和编程中非常重要的概念之一。

它是指在计算机中存储和组织数据的方法和原则。

一、介绍数据结构在计算机科学领域中具有重要的地位。

它涉及到如何存储和组织数据，以便于对其进行检索和操作。

数据结构可以分为两种基本类型：线性结构和非线性结构。

线性结构包括数组、链表、栈和队列，而非线性结构包括树和图。

二、线性结构1. 数组数组是一种用来存储多个相同类型的元素的数据结构。

它具有固定长度和连续的内存空间。

数组可以通过索引访问元素，可以快速地插入和删除元素，但是其长度固定不变。

2. 链表链表是一种由节点组成的数据结构，每个节点都包含一个值和指向下一个节点的指针。

链表可以在任意位置插入和删除节点，但是访问节点的时间复杂度较高。

3. 栈栈是一种具有特定操作限制的线性结构。

它遵循“先进后出”的原则，即最后插入的元素最先被访问和删除。

栈可以用来实现递归、回溯和表达式求值等功能。

4. 队列队列也是一种具有特定操作限制的线性结构。

它遵循“先进先出”的原则，即最先插入的元素最先被访问和删除。

队列可以用来实现任务调度、缓冲区等功能。

三、非线性结构1. 树树是一种由节点组成的非线性结构。

它包含一个根节点和多个子节点，每个节点可以有任意数量的子节点。

树可以用来表示层次关系、排序和搜索等功能。

2. 图图是一种由节点和边组成的非线性结构。

节点表示实体，边表示节点之间的关系。

图可以用来表示网络、关系和路径等信息。

四、常用数据结构在实际编程中，还有一些常用的数据结构：1. 哈希表：通过哈希函数将元素映射到不同的位置，实现快速的查找和插入操作。

2. 堆：一种特殊的树结构，可以快速找到最大或最小的元素。

3. 二叉搜索树：一种有序的二叉树，可以高效地进行搜索和插入操作。

五、应用场景数据结构在实际开发中有广泛的应用场景，包括但不限于以下几个方面：1. 数据库系统中的索引结构：为了快速检索数据，数据库系统使用各种数据结构来组织数据。