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数据结构最基础的十大算法数据结构是计算机科学中的重要分支，它研究如何组织和存储数据以便于访问和修改。
在数据结构中，算法是解决问题的关键。
下面将介绍数据结构中最基础的十大算法。
1. 线性搜索算法线性搜索算法是最简单的算法之一，它的作用是在一个列表中查找一个特定的元素。
该算法的时间复杂度为O(n)，其中n是列表中元素的数量。
2. 二分搜索算法二分搜索算法是一种更高效的搜索算法，它的时间复杂度为O(log n)。
该算法要求列表必须是有序的，它通过将列表分成两半来查找元素，直到找到目标元素为止。
3. 冒泡排序算法冒泡排序算法是一种简单的排序算法，它的时间复杂度为O(n^2)。
该算法通过比较相邻的元素并交换它们的位置来排序列表。
4. 快速排序算法快速排序算法是一种更高效的排序算法，它的时间复杂度为O(nlog n)。
该算法通过选择一个基准元素并将列表分成两部分来排序列表。
5. 插入排序算法插入排序算法是一种简单的排序算法，它的时间复杂度为O(n^2)。
该算法通过将每个元素插入到已排序的列表中来排序列表。
6. 选择排序算法选择排序算法是一种简单的排序算法，它的时间复杂度为O(n^2)。
该算法通过选择最小的元素并将其放在列表的开头来排序列表。
7. 堆排序算法堆排序算法是一种更高效的排序算法，它的时间复杂度为O(n log n)。
该算法通过将列表转换为堆并进行排序来排序列表。
8. 归并排序算法归并排序算法是一种更高效的排序算法，它的时间复杂度为O(n log n)。
该算法通过将列表分成两部分并将它们合并来排序列表。
9. 哈希表算法哈希表算法是一种高效的数据结构，它的时间复杂度为O(1)。
该算法通过将键映射到哈希表中的位置来存储和访问值。
10. 树算法树算法是一种重要的数据结构，它的时间复杂度取决于树的深度。
树算法包括二叉树、AVL树、红黑树等。
以上是数据结构中最基础的十大算法，它们在计算机科学中有着广泛的应用。
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。
数据结构考研复习重点归纳数据结构是计算机科学中非常重要的一门基础课程，考研复习数据结构时，需要重点掌握的内容有以下几个方面。
1.线性表：线性表是数据结构中最基本的一种结构，常见的线性表有数组、链表和栈等。
考生需要掌握线性表的定义、插入、删除、查找等基本操作，并能够分析它们的时间复杂度。
2.树：树是一种非常重要且常见的数据结构，它具有分层结构和层次关系。
其中，二叉树是最简单也是最基本的一种树结构，树的遍历（如前序遍历、中序遍历和后序遍历）是树算法中的重要内容。
此外，还要了解一些特殊的树结构，如平衡树和B树等。
3.图：图是由节点和边组成的一种数据结构，它是一种非常灵活的结构，常用来表示各种实际问题中的关系。
在考研复习中，需要掌握图的基本概念（如顶点和边）、图的存储结构（如邻接矩阵和邻接表）以及图的遍历算法（如深度优先和广度优先）等。
4.查找和排序：在实际问题中，经常需要查找和排序数据。
查找算法（如顺序查找、二分查找和哈希查找）和排序算法（如冒泡排序、插入排序和快速排序）是数据结构中常见的算法，考生需要熟练掌握这些算法的原理和实现方法。
此外，还要了解一些高级的查找和排序算法，如二叉查找树和归并排序等。
5.散列表：散列表（也称哈希表）是一种特殊的数据结构，它利用散列函数将数据映射到一个固定大小的数组中。
散列表具有快速的查找和插入操作，常用于实现字典和数据库等应用。
在考研复习中，需要了解散列表的原理和实现方法，以及处理冲突的方法，如链地址法和开放地址法。
6.动态规划：动态规划是一种解决问题的数学方法，也是一种重要的算法思想。
在考研复习中，需要掌握动态规划的基本原理和解题思路，以及常见的动态规划算法，如背包问题和最长公共子序列等。
7.算法复杂度分析：在考研复习中，需要有一定的算法分析能力，能够对算法的时间复杂度和空间复杂度进行分析和估算。
此外，还要能够比较不同算法的效率，并选择合适的算法来解决实际问题。
除了以上重点内容，考生还要注意掌握一些基本的编程知识，如指针、递归和动态内存分配等。
数据结构考研一、考研背景近年来，考研已经成为许多大学毕业生继续深造的首选方式之一。
而在计算机领域中，数据结构作为一门重要的学科，也成为考研的热门科目之一。
数据结构考研旨在对计算机科学与技术专业学生的数据结构基础知识进行综合能力和应用能力的考核，是考生继续深造提高自己的关键环节。
本文将从准备阶段、复习方法和重点考点等方面进行介绍，帮助考生顺利备考和应对数据结构考研。
二、准备阶段1. 理清考研目标在考研之前，首先要明确自己的考研目标。
是否要考取一所985/211高校，或者是为了提升自身就业竞争力等。
明确考研目标后，才能更有针对性地进行备考。
2. 制定合理的备考计划根据自己的实际情况制定合理的备考计划，包括备考时间和备考内容。
不同人有不同的学习节奏和学习习惯，要制定适合自己的规划。
3. 资料准备•教材：选择一本权威且适合自己的数据结构教材进行学习。
常见的教材有《数据结构（C语言版）》、《数据结构（Java版）》等。
•题库：购买一本全面的数据结构考研专用题库，进行大量的练习和题目的总结归纳。
三、复习方法1. 系统学习在开始复习前，先将教材整体通读一遍，对整个数据结构的体系结构有一个大致的了解和把握。
然后按章节系统学习，理解其中的概念和思想，并进行实践操作。
2. 多做题数据结构考研注重的是对知识的灵活应用，因此在复习过程中要注意多做题。
可以根据教材中的例题和习题，也可以使用专门的数据结构考研题库进行练习。
在做题过程中要注意提炼总结出常见的解题思路和技巧。
3. 制作思维导图数据结构是一门相对抽象的学科，制作思维导图有助于加深对知识点间的联系和思维结构的理解。
可以根据教材的内容，制作相应的思维导图，以帮助记忆和理解。
4. 分组讨论可以组织一些考研同学一起进行数据结构的学习与讨论，相互之间进行讲解和提问，帮助发现知识点的不足和解决问题。
四、重点考点1. 数据结构的基本概念•数据结构的定义和分类•常见数据结构的特点和应用2. 链表•单链表、双链表、循环链表的定义和实现•链表的插入、删除、查找操作•链表的逆置和合并3. 栈和队列•栈的定义和实现•栈的进栈、出栈操作•队列的定义和实现•队列的入队、出队操作•栈和队列的应用4. 树•二叉树、平衡二叉树、B树、B+树的定义和特点•二叉树的遍历算法•树的操作和应用5. 图•图的表示方法•图的遍历算法（深度优先搜索和广度优先搜索）•最小生成树算法（Prim算法和Kruskal算法）•最短路径算法（Dijkstra算法和Floyd算法）6. 排序和查找•常见排序算法（冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等）•查找算法（顺序查找、二分查找、哈希查找等）五、考试技巧1. 注意题目要求在考试中，要认真阅读题目要求，并仔细分析问题。
考研数据结构图的必背算法及知识点Prepared on 22 November 20201.最小生成树：无向连通图的所有生成树中有一棵边的权值总和最小的生成树问题背景：假设要在n个城市之间建立通信联络网，则连通n个城市只需要n—1条线路。
这时，自然会考虑这样一个问题，如何在最节省经费的前提下建立这个通信网。
在每两个城市之间都可以设置一条线路，相应地都要付出一定的经济代价。
n个城市之间，最多可能设置n(n-1)/2条线路，那么，如何在这些可能的线路中选择n-1条，以使总的耗费最少呢分析问题（建立模型）：可以用连通网来表示n个城市以及n个城市间可能设置的通信线路，其中网的顶点表示城市，边表示两城市之间的线路，赋于边的权值表示相应的代价。
对于n个顶点的连通网可以建立许多不同的生成树，每一棵生成树都可以是一个通信网。
即无向连通图的生成树不是唯一的。
连通图的一次遍历所经过的边的集合及图中所有顶点的集合就构成了该图的一棵生成树，对连通图的不同遍历，就可能得到不同的生成树。
图G5无向连通图的生成树为(a)、(b)和(c)图所示：G5G5的三棵生成树：可以证明，对于有n个顶点的无向连通图，无论其生成树的形态如何，所有生成树中都有且仅有n－1条边。
最小生成树的定义：如果无向连通图是一个网，那么，它的所有生成树中必有一棵边的权值总和最小的生成树，我们称这棵生成树为最小生成树，简称为最小生成树。
最小生成树的性质：假设N=(V,{E})是个连通网，U是顶点集合V的一个非空子集，若（u,v）是个一条具有最小权值(代价)的边，其中，则必存在一棵包含边（u,v）的最小生成树。
解决方案：两种常用的构造最小生成树的算法：普里姆（Prim）和克鲁斯卡尔（Kruskal）。
他们都利用了最小生成树的性质1.普里姆（Prim）算法：有线到点，适合边稠密。
时间复杂度O(N^2)假设G＝（V，E）为连通图，其中V为网图中所有顶点的集合，E为网图中所有带权边的集合。
数据结构考研笔记整理（全）一、第二章线性表●考纲内容●一、线性表的基本概念●线性表是具有相同数据结构类型的n个数据元素的有限序列；线性表为逻辑结构，实现线性表的存储结构为顺序表或者链表●二、线性表的实现●1、顺序表●定义(静态分配)●#define MaxSize 50 \\ typedef struct{ \\ ElemType data[MaxSize];\\ intlength;\\ }SqList;●定义(动态分配)●#define MaxSize 50\\ typedef strcut{\\ EleType *data; //指示动态非配数组的指针\\ int MaxSize,length;\\ }SqList;●c的动态分配语句为L.data=(ElemType*)malloc(sizeof(ElemType)*InitSize);●c++动态分配语句为L.data=new ElemType[InitSize];●插入操作●删除操作●按值寻找●2、链表●单链表●单链表的定义●●头插法建立单链表●●尾插法建立单链表●●按序号查找getElem(LinkList L,int i)和按值查找locateElem(LinkListL,ElemType e)●插入结点（后插）●p=getElem(L,i-1); //查找插入位置的前驱结点\\ s.next=p.next;\\p.next=s;●将前插操作转化为后插操作,即先将s插入的p的后面然后调换s和p的数据域●s.next=p.next;\\ p.next=s.next;\\ temp=p.data;\\ p.data=s.data;\\s.data=temp;●删除结点●p.getElem(L,i-1);\\ q=p.next;\\ p.next=q.next;\\ free(q);●双链表（结点中有prior指针和next指针）●循环链表●静态链表●借助数组来描述线性表的链式存储结构，结点中的指针域next为下一个元素的数组下标●三、线性表的应用●使用的时候如何选择链表还是顺序表？●表长难以估计，经常需要增加、删除操作——链表;表长可以估计，查询比较多——顺序表●链表的头插法，尾插法，逆置法，归并法，双指针法；顺序表结合排序算法和查找算法的应用●小知识点（选择题）二、第三章栈，队列和数组●考纲内容●一、栈和队列的基本概念●栈：后进先出，LIFO，逻辑结构上是一种操作受限的线性表●队列：先进先出，FIFO，逻辑结构上也是一种操作受限的线性表●二、栈和队列的顺序存储结构●栈的顺序存储●●队列的顺序存储●进队：队不满时，送值到队尾元素，再将队尾指针加一●出队：队不空时，取队头元素值，再将队头指针加一●判断队空：Q.front==Q.rear==0;●循环队列（牺牲一个单元来区分队空和队满，尾指针指向队尾元素的后一个位置，也就是即将要插入的位置）●初始：Q.front==Q.rear●队满：(Q.rear+1)%MaxSize=Q.front●出队，队首指针进1:Q.front=(Q.front+1)%MaxSize●入队，队尾指针进1:Q.rear=(Q.rear+1)%MaxSize●队列长度：(Q.rear+MaxSize-Q.front)%MaxSize●三、栈和队列的链式存储结构●栈的链式存储●●队列的链式存储●实际是上一个同时带有头指针和尾指针的单链表，尾指针指向单链表的最后一个结点，与顺序存储不同,通常带有头结点●四、多维数组的存储●行优先：00，01，02，10，11，12●列优先：00，10，01，11，02，12●五、特殊矩阵的压缩存储●对称矩阵●三角矩阵●三对角矩阵（带状矩阵）●稀疏矩阵●将非零元素及其相应的行和列构成一个三元组存储●十字链表法●六、栈、队列、数组的应用●栈在括号匹配中的应用●栈在递归中的应用●函数在递归调用过程中的特点：最后被调用的函数最先执行结束●队列在层次遍历中的应用●二叉树的层次遍历●1跟结点入队●2若队空，则结束遍历，否则重复3操作●3队列中的第一个结点出队并访问，若有左孩子，则左孩子入队；若有右孩子，则右孩子入队●重点为栈的(出入栈过程、出栈序列的合法性)和队列的操作及其特征●小知识点(选择题)●n个不同元素进栈，出栈元素不同排列的个数为{2n\choose n }/(n+1)●共享栈是指让两个顺序栈共享一个存储空间，将两个栈的栈底分别设置在共享空间的两端，两个栈顶向共享空间的中间延伸，可以更有效的利用存储空间，同时对存储效率没有什么影响●双端队列是指允许两端都可以进行入队和出队操作的队列●输出受限的双端队列：允许两端插入，只允许一端删除●输入受限的双端队列：允许两端删除，只允许一端插入三、第四章串●考纲内容●字符串模式匹配●暴力算法●注意指针回退时的操作是i=i-j+2;j=j+1;●kmp算法●手工求next数组时，next[j]=s的最长相等前后缀长度+1，其中s为1到j-1个字符组成的串●在实际kmp算法中，为了使公式更简洁、计算简单，如果串的位序是从1开始的，则next数组需要整体加一；如果串的位序是从0开始的，则next数组不需要加一●根据next数组求解nextval数组：如果p[j]==p[next[j]]，则nextval[j]=nextval[next[j]]，否则nextval[j]=next[j];●小知识点●串和线性表的区别：1线性表的数据元素可以不同，但串的数据元素一般是字符；2串的操作对象通常是子串而不是某一个字符四、第五章树与二叉树●考纲内容●一、树的基本概念●定义●树是一种递归的数据结构，是一种逻辑结构●树的性质●结点数为n，则边的数量为n-1●树中的结点数等于所有结点的度数之和加1（一个结点的孩子个数称为该结点的度，树中结点的最大度数称为树的度，每一条边表示一个结点，对应一个度，只有根结点上面无边，故结点树=度数之和+1）●度为m的树中第i层至多有m^{i-1}个结点（i\geq1）（m叉树的第i层最多有m^{i-1}个结点）●高度为h的m叉树至多有(m^h-1)/(m-1)个结点（假设每一个结点都有m个孩子，则由等比数列的求和公式可以推导出该式子）●具有n个结点的m叉树的最小高度是\lceil log_m(n(m-1)+1)\rceil（由高度为h的m叉树的最大结点树公式有，n满足式子(m^{h-1}-1)/(m-1) \leq n\leq (m^h-1)/(m-1)）●高度为h的m叉树至少有h个结点；高为h，度为m的树至少有h+m-1个结点（m叉树并不等于度为m的树，m叉树可以为空树，要求所有结点的度小于等于m，而度为m的树一定有一个结点的度数为m）●二、二叉树●二叉树的定义及其主要特征●定义●特点●每个结点至多只有两颗子树●二叉树是有序树，其子树有左右之分，次序不能颠倒，否则将成为另一颗二叉树，即使树中结点只有一颗子树，也要区分他是左子树还是右子树●特殊的二叉树●满二叉树：高度为h，结点数为2^h-1，所有叶子结点都集中在二叉树的最下面一层，除叶子结点外的所有结点度数都为2，从根结点为1开始编号，对于编号为i的结点，其父结点为\lfloor i/2 \rfloor，左孩子(若有)编号为2i，右孩子(若有)编号为2i+1，所以编号为偶数的结点只可能是左孩子，编号为奇数的结点只可能是右孩子●完全二叉树：删除了满二叉树中编号更大的结点，高为h，结点数为n的完全二叉树的每个结点的编号都与高度为h的满二叉树中编号为1到n的结点相同。
数据结构的常用算法一、排序算法排序算法是数据结构中最基本、最常用的算法之一。
常见的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。
1. 冒泡排序冒泡排序是一种简单的排序算法，它重复地比较相邻的两个元素，如果它们的顺序错误就将它们交换过来。
通过多次的比较和交换，最大（或最小）的元素会逐渐“浮”到数列的顶端，从而实现排序。
2. 选择排序选择排序是一种简单直观的排序算法，它每次从待排序的数据中选择最小（或最大）的元素，放到已排序序列的末尾，直到全部元素排序完毕。
3. 插入排序插入排序是一种简单直观的排序算法，它将待排序的数据分为已排序区和未排序区，每次从未排序区中取出一个元素，插入到已排序区的合适位置，直到全部元素排序完毕。
4. 快速排序快速排序是一种常用的排序算法，它采用分治的思想，通过一趟排序将待排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另一部分小，然后再按此方法对这两部分数据进行快速排序，递归地进行，最终实现整个序列有序。
5. 归并排序归并排序是一种稳定的排序算法，它采用分治的思想，将待排序的数据分成若干个子序列，分别进行排序，然后将排好序的子序列合并成更大的有序序列，直到最终整个序列有序。
二、查找算法查找算法是在数据结构中根据给定的某个值，在数据集合中找出目标元素的算法。
常见的查找算法有线性查找、二分查找、哈希查找等。
1. 线性查找线性查找是一种简单直观的查找算法，它从数据集合的第一个元素开始，依次比较每个元素，直到找到目标元素或遍历完整个数据集合。
2. 二分查找二分查找是一种高效的查找算法，它要求数据集合必须是有序的。
通过不断地将数据集合分成两半，将目标元素与中间元素比较，从而缩小查找范围，最终找到目标元素或确定目标元素不存在。
3. 哈希查找哈希查找是一种基于哈希表的查找算法，它通过利用哈希函数将目标元素映射到哈希表中的某个位置，从而快速地找到目标元素。
三、图算法图算法是解决图结构中相关问题的算法。
计算机必背必学的知识点计算机科学作为一门基础学科，涵盖了一系列重要的知识点。
无论你是计算机专业学生还是对计算机有着浓厚兴趣的人，了解和掌握这些知识点都是必不可少的。
本文将为你介绍一些计算机必背必学的知识点。
1.计算机体系结构计算机体系结构是计算机系统的组成、结构和功能的总体描述。
它包括CPU、存储器、外部设备和总线等各个组成部分之间的关系和互动。
了解计算机体系结构对于理解计算机的工作原理和性能优化至关重要。
2.数据结构与算法数据结构是组织和管理数据的方式，算法是解决问题的步骤和方法。
掌握常见的数据结构和算法，可以帮助我们高效地存储和操作数据。
比如，数组、链表、栈、队列、树、图等数据结构以及排序、查找、图算法等算法都是必备的知识点。
3.操作系统操作系统是计算机系统的核心软件，负责管理和控制计算机的硬件和软件资源。
学习操作系统可以了解计算机的核心功能和管理机制，掌握进程管理、文件系统、内存管理、设备管理等重要概念和技术。
4.计算机网络计算机网络是将多台计算机连接起来，实现信息共享和通信的技术。
熟悉计算机网络的基本概念、协议和通信机制，可以帮助我们理解互联网的工作原理、网络安全和网络应用等重要内容。
5.编程语言编程语言是计算机与人之间进行交流的桥梁，不同的编程语言适用于不同的应用场景。
掌握一种或多种编程语言，如C、Java、Python等，可以帮助我们开发应用程序，解决实际问题。
6.数据库数据库是存储和管理大量数据的系统，广泛应用于各种大型应用程序和网站。
了解数据库的基本概念、关系型数据库和非关系型数据库的特点，熟悉SQL语言等都是必要的知识点。
7.软件工程软件工程是用工程化的方法开发和维护软件系统的一门学科。
掌握软件工程的原理和方法，能够协同开发、测试和维护大型软件项目，提高软件质量和开发效率。
8.人工智能人工智能是计算机科学的前沿领域，涉及机器学习、深度学习、自然语言处理等技术。
了解人工智能的基本概念和算法，能够在智能化的应用程序和系统中发挥作用。
考研866数据结构摘要：1.考研866 数据结构简介2.数据结构的重要性3.数据结构知识点梳理4.备考建议与策略正文：考研866 数据结构是我国研究生入学考试中的一门科目，主要考察学生对数据结构的理解和应用能力。
数据结构是计算机科学与技术专业的基础课程，对于程序设计和软件开发具有重要意义。
掌握数据结构知识不仅有助于提高编程水平，还能为以后的研究和工作奠定基础。
数据结构知识点梳理：1.线性表：包括栈、队列、链表等基本数据结构，以及它们的操作和应用。
2.栈与队列：涉及进栈、出栈、入队、出队等基本操作，以及栈与队列的应用，如广度优先搜索、深度优先搜索等。
3.树与二叉树：包括树的定义、性质、遍历、存储结构等，以及二叉树的相关概念和操作，如插入、删除、遍历等。
4.图：图的基本概念、存储结构、遍历方法、最短路径算法、最小生成树算法等。
5.排序算法：冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等常用排序算法及其时间复杂度分析。
6.查找算法：顺序查找、二分查找、哈希查找等常用查找算法及其应用。
备考建议与策略：1.制定学习计划：根据个人基础和时间安排制定合理的复习计划，确保每个知识点都能得到充分的复习。
2.理解为主，记忆为辅：数据结构的学习重点在于理解概念和原理，而不仅仅是死记硬背。
通过大量练习加深对知识点的理解。
3.动手实践：编程实现各种数据结构和算法，加深对知识点的理解，提高实际应用能力。
4.总结与反思：定期对学习过程进行总结和反思，找出自己的不足之处，及时调整学习方法。
5.模拟考试：参加模拟考试，熟悉考试环境，检验自己的学习成果，查漏补缺。
总之，考研866 数据结构是一门需要投入时间和精力去学习的科目。
数据结构常考的5个算法1. 递归算法递归是一种将问题分解为相同或相似的子问题解决的方法。
在递归算法中，一个函数可以调用自己来解决更小规模的问题，直到遇到基本情况，然后递归返回并解决整个问题。
递归算法通常用于解决需要重复执行相同操作的问题，例如计算斐波那契数列、计算阶乘、树和图的遍历等。
递归算法的主要特点是简洁、易理解，但在大规模问题上可能效率较低。
以下是一个使用递归算法计算斐波那契数列的示例代码：def fibonacci(n):if n <= 1:return nelse:return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)2. 排序算法排序算法用于将一组数据按照一定顺序进行排列。
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。
•冒泡排序逐渐交换相邻的元素，将较大的元素逐渐“冒泡”到最后的位置。
•选择排序每次选择最小（或最大）的元素，并将其放置在已排序部分的末尾。
•插入排序通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。
•快速排序通过选择一个基准元素，将数组分割为左右两部分，对左右两部分分别递归地进行快速排序。
•归并排序将数组分成两个子数组，分别对两个子数组进行排序，然后将两个有序子数组合并为一个有序数组。
以下是一个使用快速排序算法对数组进行排序的示例代码：def quick_sort(arr):if len(arr) <= 1:return arrpivot = arr[len(arr)//2]left = [x for x in arr if x < pivot]middle = [x for x in arr if x == pivot]right = [x for x in arr if x > pivot]return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)3. 查找算法查找算法用于在数据集合中查找特定元素的位置或存在性。
数据结构考研必背算法5星文档说明：本文档是针对考研专业课《数据结构》所编写的，是对考研数据结构的核心算法进行总结，我们知道，不管是统考还是非统考，都会涉及至少10分的算法题（非统考至少25分），而这些题的答案都是在一些经典算法的思想上进行改进的，本文总结出必须要熟练掌握的算法，这些算法不管是考研初期还是冲刺，都应该高度重视，只要对这些代码进行熟练掌握，才能随机应变，希望对大家有所帮助；线性表1.逆转顺序表中的所有元素void Reverse(int A[ ],int n){int i,t;for(i=0;i<n/2;i++){t = A[i];A[i] = A[n-i-1];a[n-i-1] = t;}}自我总结：2. 删除线性表中数据域为X的所有结点；void Del_X(Linklist &L,Elemtype X){Linklist p,q = L;p = L->next;while (P!=NULL){if(p->data == X){q->next = p->next;free(p);p=q->next;}else{q = p;p = p->next;}}if(L->data == X){q = L;L = L->next;free(q);}}自我总结：3.删除不带头结点单链表L中所有值为X的结点（递归）void Del_X(Linklist &L,Elemtype X){LNode *p;if(L==NULL)return ;if(L->data == X){P = L;L = L->next;free(p);Del_X(L,X);}else{Del_X(L->next,X);}}自我总结：4.删除带头结点单链表L中所有值为X 的结点void Del_X(Linklist &L,Elemtype X){LNode *p = L->next,*pre = L, *q;while(P!=NULL){if(P->data == X){q = p;p=p->next;pre->next = p;free(q);}else{pre = p;p=p->next;}}}注：本算法是在无序单链表中删除满足某种条件的所有结点；如：若是要删除介于max 和min之间的所有结点，只需将if语句改为if(p->data>min&&p->data<max)自我总结：5.逆转线性表（不带头）void reverse(Linklist &L){Linklist p, q, r;p = L;q = NULL;while(p!=NULL){r = q;q = p;p = p->next;q->next = r;}L = q;}带头结点：Linklist reverse(Linklist L){LNode *pre,*p=L->next,*r=p->next;p->next = NULL;while(r!=NULL){pre = p;p = r;r = r->next;p->next = pre;}L->next = p;return L;}自我总结：6. 复制线性链表(递归)Linklist copy(Linklist list1){Linklist list2;if(list1==NULL)return NULL;else{list2 = (Linklist)malloc(sizeof(LNode));list2 ->data = list1->data;list2 -> next = copy(list1->next);return list2;}}自我总结：7. 将两个按值有序排列的非空线性表合并为一个按值有序的线性表Linklist Mergelist(Linklist L1,Linklist L2){ Linklist L3,p = L1,q = L2,r;if(L1->data <= L2->data){L3 = L1;r = L1;p = L1->next;}else{L3 = L2;r = L2;q = L2->next;}while(P!=NULL&&q!=NULL){if(p->data <= q->data){r->next = p;r = p;p = p->next;}else{r->next = q;r = q;q = q->next;}}r->next=p!=NULL?p:q;return L3;}自我总结：8. 将两个按值递增线性表合并为一个按值递减的线性表void MergeList(LinkList &L1,LinkList &L2){ LNode*r,*p1=L1->next;*p2=L2->next;L1->next = NULL;while(p1&&p2){if(p1->data <= p2->data){r = p1->next;p1->next = L1->next;L1->next=p1;p1 = r;}else{r = p2->next;p2->next = L1->next;L1->next = p2;p2 = r;}if(p1){p2 = p1;}while(p2){r = p2->next;p2->next = L1->next;L1->next = p2;p2 = r;}free(L2);}}自我总结：树1.先序遍历（递归）void PreOrder(BiTree T){if(T!=NULL){visit(T);PreOrder(T->lchild);PreOrder(T->rchild);}}先序遍历（非递归）void PreOrder(BiTree T){InitStack(S);BiTree p =T;while(p!=NULL||!IsEmpty(S)){while(p!=NULL){visit(p);Push(S,p);p = p->rchild;}Pop(S,p);p = p->rchild;}}自我总结：2.中序遍历（递归）void InOrder(BiTree T){if(T!=NULL){InOrder(T->lchild);Visit(T);InOrder(T->rchild);}}中序遍历（非递归）void InOrder(BiTree T){InitStack(S);BiTree p = T;while(p||！IsEmpty(S)){if(p){Push(S,p);p = p->lchild;}else{Pop(S,p);Visit(p);p=p->rchild;}}}自我总结：3.后序遍历（递归）void PostOrder(BiTree T){if(T!=NULL){PostOrder(T->lchild);PostOrder(T->rchild);Visit(T);}}后序遍历（非递归）void PostOrder(BiTree T){InitStack(S);BiTree p = T;r = NULL;while(p||!IsEmpty(S)){if(p){Push(S,p);p = p->lchild;}else{GetTop(S,p);if(p->rchild&&p->rchild!=r){p = p->rchild;Push(S,p);p = p->lchild;}else{Pop(S,p);Visit(p);r = p;p = NULL;}}}}自我总结：4.层序遍历（自上而下，自左至右）void LevelOrder(BiTree T){InitQueue(Q);BiTree p;EnQueue(Q,T);while(!IsEmpty(Q)){DeQueue(Q,p);Visit(p);if(p->lchild!=NULL)EnQueue(Q,p->lchild);if(p->rchild!=NULL)EnQueue(Q,p->rchild);}}自我总结：5.层序遍历（自下而上，自右至左）void InvertLevel(BiTree bt){Stack S;Queue Q;if(bt!=NULL){InitStack(S);InitQueue(Q);EnQueue(Q,bt);while(IsEmpty(Q)==false){DeQueue(Q,p);Push(S,p);if(p->lchild)EnQueue(Q,p->lchild);if(p->rchild)EnQueue(Q,p->rchild);}while(IsEmpty(S)==false){Pop(S,p);visit(p->data);}}}自我总结：6.求二叉树深度（高度）（递归）int Btdepth(BiTree T){if(T==NULL)return 0;Ldep = Btdepth(T->lchild);rdep = Btdepth(T->rchild);if(ldep>rdep)return ldep+1；elsereturn rdep+1;}注：求某一层结点个数，每一层结点个数，树的最大宽度等，都采用此思想自我总结：求二叉树深度（非递归）int Btdepth(BiTree T){if(!T)return 0;int front = -1,rear = -1;int last = 0,level = 0;BiTree Q[MaxSize];Q[++rear]=T；BiTree p;while(front<rear){p=Q[++front];if(p->lchild)Q[++rear]=p->lchild;if(p->rchild)Q[++rear]=p->rchild;if(front==last){level++;last=rear;}}return level;}自我总结：7.交换二叉树中所有结点的左右子树位置（递归）void swap(BiTree b){if(b){swap(b->lchild);swap(b->rchild);temp=b->lchild;b->lchild=b->rchild;b->rchild=temp;}}非递归#define MAX_QUEUE 50void swap(BiTree T){BiTree QUEUE[MAX_QUEUE]，temp,p=T;int front,rear;if(T!=NULL){QUEUE[0]=T;front=-1;rear=0;while(front<rear){p=QUEUE[++front];temp=p->lchild;p->lchild=p->rchild;p->rchild=temp;if(p->lchild!=NULL)QUEUE[++rear]=p->lchild;if(p->rchild!=NULL)QUEUE[++rear]=p->rchild;}}}自我总结：8.删除二叉树中以某个结点为根结点的子树void DeleteXTree(BiTree bt){if(bt){DeleteXTree(bt->lchild);DeleteXTree(bt->rchild);free(bt);}}void Search(BiTree bt,ElemType X){if(bt){if(bt->data==X){DeleteXTree(bt);exit(0);}initQueue(Q);EnQueue(Q,bt);while(!IsEmpty(Q)){DeQueue(Q,p);if(p->lchild)if(p->lchild->data==X){DeleteXTree(p->lchild);p->lchild=NULL;}elseEnQueue(Q,p->lchild);if(p->rchild)if(p->rchild->data==X){DeleteXTree(p->rchild);p->rchild=NULL;}elseEnQueue(Q,p->rchild);}}}自我总结：9.建立二叉树（从键盘输入数据，先序遍历递归算法）BiTree Create(){char ch;BiTree T;scanf("%c",&ch);if(ch==' ')return NULL;else{T=(BiTree)malloc(sizeof(BTNode));T->data=ch;T->lchild=Create();T->rchild=Create();return T;}}自我总结：10.建立二叉树（从数组获取数据）Bitree CreateBT(int A[],int i,int n){BiTree p;if(i>n) return NULL;else{p=(BiTree)malloc(sizeof(BTNode));p->data=A[i];p->lchild=CreateBT(A,2*i,n);p->rchild=CreateBT(A,2*i+1,n);return p;}}。
