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数据结构总结期末总结报告数据结构是计算机科学中一个非常重要的基础课程，它研究的是计算机中数据的组织方式和存储结构，为算法和程序的设计提供了基础。
本报告将对我在本学期学习数据结构课程的收获进行总结。
一、知识框架梳理本学期学习的数据结构课程主要包括线性结构、树形结构、图形结构等内容。
在学习过程中，我首先对每一种数据结构的基本原理进行了学习和理解，通过课堂讲解、教材阅读以及与同学交流，我逐渐形成了对数据结构的整体框架。
1. 线性结构（数组、链表、栈、队列）线性结构是最简单的数据结构之一，它的特点是数据元素之间只存在一对一的关系。
在本学期的学习中，我了解了数组、链表、栈和队列等线性结构的基本原理和实现方式。
数组是一种具有固定大小的数据结构，它的特点是内存连续、随机访问，但插入和删除操作比较低效。
链表是一种动态的数据结构，它的特点是内存不连续、插入和删除操作高效，但随机访问效率较低。
栈和队列都是基于线性结构的特殊形式，栈是后进先出（LIFO）的结构，而队列是先进先出（FIFO）的结构。
通过对这些线性结构的学习，我进一步提高了对数据的组织和操作的理解。
2. 树形结构（二叉树、堆、哈希表）树形结构是线性结构的扩展，它的特点是数据元素之间存在一对多的关系。
在本学期的学习中，我了解了二叉树、堆和哈希表等树形结构的基本原理和实现方式。
二叉树是一种每个节点最多有两个子节点的树形结构，它的特点是插入、删除操作高效，但查找操作效率较低。
堆是一种特殊的二叉树结构，它的特点是每个节点的值都大于等于（或小于等于）其子节点的值。
堆主要用于实现优先队列，通过堆的调整（上滤和下滤）可以实现高效的插入和删除操作。
哈希表是一种通过哈希函数将数据映射到固定大小的数组中的数据结构，它的特点是查找操作效率很高，但插入和删除操作的效率较低。
通过对这些树形结构的学习，我进一步提高了对数据的组织和操作的理解，并学到了一些高效的算法和技巧。
3. 图形结构（图、邻接表、邻接矩阵）图形结构是一种多对多的数据结构，它的特点是数据元素之间存在多对多的关系。
数据结构期末复习汇总数据结构是计算机科学中十分重要的概念之一，它是指数据对象以及数据对象之间的关系、操作和操作规则的集合。
在计算机科学的学习中，掌握数据结构是至关重要的一步。
为了帮助大家复习期末考试，以下是一些数据结构的重要知识点的总结。
一、线性表线性表是最简单的一种数据结构，它是一种有序的数据元素集合。
线性表的特点是元素之间的关系是一对一的关系，每个元素都与它的前驱和后继相连接。
1.数组：数组是最常见的线性表结构，它由相同类型的数据元素组成，这些元素通过索引来访问。
2.链表：链表是另一种常见的线性表结构，它由节点组成，每个节点包含了数据以及一个指向下一个节点的指针。
二、栈和队列栈和队列是常用的线性结构，它们在操作上有一些限制。
1.栈：栈是一种具有后进先出（LIFO）特性的线性表。
栈中的元素只能在栈顶进行插入和删除操作。
2.队列：队列是一种具有先进先出（FIFO）特性的线性表。
队列中的元素只能在队尾进行插入操作，在队头进行删除操作。
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，但是每个节点只能有一个父节点。
1.二叉树：二叉树是一种特殊的树结构，每个节点最多只能有两个子节点。
2.二叉树：二叉树是一种特殊的二叉树，它满足左子树的所有节点的值都小于根节点的值，右子树的所有节点的值都大于根节点的值。
四、图图是一种非常重要的非线性结构，它由节点和边组成。
图的节点之间可以有多种不同的关系。
1.有向图：有向图是一种图结构，图的边有方向，从一个节点到另一个节点。
2.无向图：无向图是一种图结构，图的边没有方向。
五、排序和算法排序算法是对一组数据进行排序的算法，算法是找到目标元素在一组数据中的位置的算法。
1.冒泡排序：冒泡排序是一种交换排序算法，其核心思想是比较相邻的元素并进行交换，将最大（或最小）元素逐渐“冒泡”到数组的末尾。
2.快速排序：快速排序是一种分治排序算法，其核心思想是通过选择一个基准元素，将数组划分为两个子数组，其中一个子数组的所有元素都小于基准元素，另一个子数组的所有元素都大于基准元素，然后对两个子数组进行递归排序。
数据结构期末复习重点知识点总结一、数据结构概述数据结构是计算机科学中一门关于数据组织、存储和管理的学科。
它涉及到各种数据类型和它们之间的关系，以及对这些数据类型进行有效操作和处理的算法。
二、基本数据结构1. 数组- 数组是一种线性数据结构，用于存储相同类型的数据元素。
- 数组的特点是随机访问和连续存储。
- 数组的插入和删除操作需要移动其他元素，时间复杂度为O(n)。
2. 链表- 链表是一种线性数据结构，通过节点之间的指针链接来组织数据。
- 链表的特点是插入和删除操作简单，时间复杂度为O(1)。
- 链表分为单链表、双向链表和循环链表等不同类型。
3. 栈- 栈是一种具有后进先出（LIFO）特性的数据结构。
- 栈的操作主要包括压栈（Push）和弹栈（Pop）两个操作。
- 栈常用于表达式求值、递归算法的实现等场景。
4. 队列- 队列是一种具有先进先出（FIFO）特性的数据结构。
- 队列的操作主要包括入队（Enqueue）和出队（Dequeue）两个操作。
- 队列常用于实现缓冲区、消息队列等场景。
5. 树- 树是一种非线性的数据结构，由节点和边组成。
- 树的节点具有层级关系，由根节点、子节点和叶节点等组成。
- 常见的树结构有二叉树、红黑树、B树等。
6. 图- 图是一种非线性的数据结构，由节点和边组成。
- 图的节点之间可以有多对多的关系。
- 图的遍历方式有深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。
三、常见的数据结构算法1. 排序算法- 冒泡排序、插入排序、选择排序等简单但效率较低的排序算法。
- 快速排序、归并排序、堆排序等高效的排序算法。
- 基数排序、桶排序等适用于特定场景的排序算法。
2. 查找算法- 顺序查找、二分查找等常用的查找算法。
- 树结构相关的查找算法，如二叉搜索树、红黑树等。
- 哈希查找、索引查找等高效的查找算法。
3. 图算法- Dijkstra算法、Bellman-Ford算法等最短路径算法。
数据结构笔记期末总结一、概述在本学期的学习中，我们主要学习了数据结构及其相关的算法。
数据结构是计算机科学的基础，是任何程序设计的基础。
它研究如何组织和存储数据，以及如何高效地访问和操作数据。
在学习过程中，我们通过理论讲解、实验操作、编程实践等方式加深了对数据结构的理解和应用能力的提升。
本文将对本学期所学的内容进行总结，以期对数据结构的学习有一个全面的回顾与总结。
二、线性结构1. 数组数组是一种线性结构，它将相同数据类型的元素按照一定的顺序排列，并按照一定的规则访问这些元素。
在数组中，每个元素都有一个索引，通过索引可以快速地访问数组中的元素。
数组的优点是存储效率高，支持随机访问；缺点是插入和删除操作比较低效。
2. 链表链表是由一系列节点组成的线性结构，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。
链表分为单向链表和双向链表，单向链表的每个节点只有一个指针，指向下一个节点；双向链表的每个节点有两个指针，一个指向前一个节点，一个指向后一个节点。
链表的优点是插入和删除操作高效，支持动态扩容；缺点是访问元素的效率较低。
3. 栈栈是一种具有特定操作规则的线性结构，它的特点是先进后出。
栈有两个基本操作：入栈和出栈。
入栈操作将一个元素放入栈顶，出栈操作将栈顶元素移除。
栈的应用场景很多，比如函数调用栈、表达式求值等。
4. 队列队列是一种具有特定操作规则的线性结构，它的特点是先进先出。
队列有两个基本操作：入队和出队。
入队操作将一个元素放入队尾，出队操作将队头元素移除。
队列的应用场景很多，比如任务调度、消息传递等。
三、非线性结构1. 树树是一种非线性结构，它由节点组成，节点之间存在一对多的层次关系。
树的基本概念包括根节点、叶子节点、父节点、子节点等。
树的应用场景很多，比如文件系统、数据库索引等。
2. 二叉树二叉树是一种特殊的树，它的每个节点最多有两个子节点，分别称为左子节点和右子节点。
二叉树的遍历方式有前序遍历、中序遍历和后序遍历。
一、填空1．传统的集合“并、交、差”运算施加于两个关系时，这两个关系的属性个数必须相等，相对应的属性值必须取自同一个域。
2．指出下列缩写的含义：DBMS DBMS数据库管理系统、DBA DBA 数据库管理员。
5．数据库在运行过程中可能产生的故障有①Transaction failure②System crash③Disk failure3．关系数据库中基于数学上两类运算是关系代数和关系演算。
4．数据库设计的几个步骤是需求分析，概念设计，逻辑设计，物理设计，编码和调试、实施运行和维护。
7．关系操作的特点是集合操作。
5．在关系数据库的规范化理论中，在执行“分解”时，必须遵守规范化原则：保持原有的函数依赖和无损连接。
6．SQL语言的数据定义功能包括定义数据库、定义基本表、定义视图和定义索引。
二、判断1.view可串行化的调度(schedule)一定也是冲突(conflict)可串行化的调度。
错2.在确定关系的候选码时，如果属性X在函数依赖的左右都不出现，则候选码中必不包含X。
错三、简答2．什么是关系的外码？并举例说明。
答：关系模式R中属性或属性组X并非R的码，但X是另一个关系模式的码，则称X是R 的外部码，也称外码。
学生数据库中有关系STUDENT（SNO，SNAME，SEX，AGE）、关系COURSE（CNO，CNAME）和关系SC（SNO，CNO，GRADE），SC关系中SNO是外码，其参照关系是STUDENT；CNO也是外码，其参照关系是COURSE。
3．如何通过定义视图和存取控制保证数据库的安全性？并用SQL语言举例说明。
视图能够对机密数据提供安全保护。
有了视图机制，就可以在设计数据库应用系统时，对不同的用户定义不同的视图，使机密数据不出现在不应看到这些数据的用户视图上，这样就由视图的机制自动提供了对机密数据的安全保护功能。
例如Student表涉及三个系的学生数据，可以在其上定义三个视图，每个视图只包含一个系的学生数据，并只允许每个系的学生查询自己所在系的学生视图。
第1章绪论1.数据(Data) ：是描述客观事物的数字、字符以及所有能输入到计算机中并能被计算机接受的各种符号集合的统称。
包括数值数据和非数值数据（字符串、图形、图像、音频、视频）。
2.数据元素(Data Element) ：表示一个事物的一组数据称为一个数据元素（结点顶点、记录）；数据元素是数据的基本单位。
3.数据项（Data Item）：是数据元素中有独立含义的、不可分割的最小标识单位（字段、域、属性）。
一个数据元素可由若干个数据项组成。
4.数据对象(Data Object)：是性质相同的数据元素的集合，是数据的一个子集。
如字符集合C ={A,B,C,…} 。
数据(Data) ：是描述客观事物的数字、字符以及所有能输入到计算机中并能被计算机接受的各种符号集合的统称。
包括数值数据和非数值数据（字符串、图形、图像、音频、视频）。
数据元素(Data Element) ：表示一个事物的一组数据称为一个数据元素（结点、顶点、记录）；数据元素是数据的基本单位。
数据项（Data Item）：是数据元素中有独立含义的、不可分割的最小标识单位（字段、域、属性）。
一个数据元素可由若干个数据项组成。
数据对象(Data Object)：是性质相同的数据元素的集合，是数据的一个子集。
如字符集合C ={A,B,C,…} 。
●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和定义在此集合上的若干关系来表示。
●四种逻辑结构：集合、线性结构、树型结构、图状结构。
●数据结构的形式定义是一个二元组：Data-Structure=(D，S)其中：D是数据元素的有限集，S是D上关系的有限集。
例1：设数据逻辑结构B=（K，R）K={k1, k2, …, k9}R={ <k1, k3>，<k1, k8>，<k2, k3>，<k2, k4>，<k2, k5>，<k3, k9>，<k5, k6>，<k8, k9>，<k9, k7>，<k4, k7>，<k4, k6>有时候关系图不唯一（一般是无向图）●数据结构在计算机内存中的存储包括数据元素的存储和元素之间的关系的表示。
数据结构期末概念总结第一部分：基本概念和算法复杂度分析1. 数据结构的定义和分类2. 算法的定义和特性3. 算法复杂度分析的方法和技巧4. 时间复杂度和空间复杂度的计算和比较5. 最坏情况、平均情况和最好情况的复杂度分析6. Big-O符号和渐进记号法的使用和解读第二部分：线性数据结构1. 数组和链表的定义、特性和比较2. 栈和队列的定义、特性和应用3. 双向链表和循环链表的定义、特性和应用4. 线性数据结构的遍历和操作算法5. 线性数据结构的实现和优化技巧第三部分：树和二叉树1. 树的定义、特性和应用2. 二叉树的定义、特性和分类3. 二叉树的遍历算法（前序、中序、后序、层序）4. 二叉搜索树的定义、特性和操作算法5. 平衡二叉树和AVL树的定义、特性和操作算法6. 堆和二叉堆的定义、特性和应用第四部分：图1. 图的定义、特性和分类2. 图的表示方法（邻接矩阵、邻接表、哈希表）3. 图的遍历算法（深度优先搜索、广度优先搜索）4. 最短路径算法（Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法）5. 最小生成树算法（Prim算法、Kruskal算法）第五部分：高级数据结构1. 哈希表的定义、特性和应用2. 字典树的定义、特性和应用3. 线段树的定义、特性和应用4. 并查集的定义、特性和应用第六部分：高级算法思想1. 分治算法和递归思想2. 动态规划算法和状态转移方程3. 贪心算法和贪心选择策略4. 回溯算法和剪枝技巧在本篇文章中，我从基本概念和算法复杂度分析开始，系统地总结了数据结构课程的内容。
通过对线性数据结构（数组、链表、栈、队列）、树和二叉树、图、高级数据结构（哈希表、字典树、线段树、并查集）以及高级算法思想的介绍，读者们可以对数据结构的主要概念有一个全面的了解。
当然，数据结构不仅仅是掌握概念，更重要的是能够灵活运用这些概念解决实际问题。
因此，读者们在学习数据结构的过程中，一定要多做练习和实践，深入理解每种数据结构的应用场景和实现细节。
数据结构第一章1、数据是描述客观事物的数和字符的集合2、数据项：是具有独立含义的数据最小单位，也称为字段或域3、数据对象：指性质相同的数据元数的集合，是数据的一个子集4、数据结构：指所有数据元素以及数据元素之间的关系5、数据的逻辑结构：由数据元素之间的逻辑关系构成6、数据的存储结构：数据元素及其关系在计算机存储器中的存储表示，称为物理结构逻辑结构的表达方式：1、图表表示：采用表格或图形直接描述数据的逻辑关系。
2、二元组表示：通用的数据逻辑结构表示方式：R={r},r={<010,021>,<021,027>,<027,029>}逻辑结构的类型：1、集合：指数据元素之间除了“同属于一个集合”的关系以外别无其他关系。
2、线性结构：一对一关系，只有一个前驱和一个后继元素。
3、树形结构：多对多关系，除了开始元素以外，都只有一个前驱和多个后继元素。
什么是算法：是问题求解步骤的描述，是指令的有限序列。
1、有穷性：执行有穷步后结束2、确定性：不能有二义性3、可行性：算法可以通过有限次的操作完成其功能，能够被重复地执行4、有输入：一个算法有0个或多个输入5、有输出：一个算法有一个或多个输出算法设计的目标：正确性(算法能正确执行)、可使用性(方便地使用)、可读性(算法易于理解)、健壮性(有好的容错性，不会异常中断或死机)、高效率与低存储量需求(算法的执行时间和存储空间)算法时间性分析方法：事后统计法(缺点:必须执行、存在很多因素掩盖算法本质)、事前估算法(仅考虑算法本身的效率高低、只依赖于问题的规模)第二章线性表：具有相同特性的数据元素的一个有限序列有序表：指线性表中的所有元素按递增或剃减方式有序排列顺序表：线性表的顺序存储结构简称为顺序表(下标从0开始)，从逻辑上相邻的元素对应的物理存储位置也相邻，当进行插入或删除的操作时要平均移动半个表的元素，相当费时。
链表：线性表的链式存储结构称为链表，拥有唯一的标识头指针(head pointer),相应的指向开始结点(first pointer)，指向尾结点的称为尾指针(tail pointer)。
第一章概论1。
数据结构描述的是按照一定逻辑关系组织起来的待处理数据元素的表示及相关操作，涉及数据的逻辑结构、存储结构和运算2。
数据的逻辑结构是从具体问题抽象出来的数学模型,反映了事物的组成结构及事物之间的逻辑关系可以用一组数据（结点集合K）以及这些数据之间的一组二元关系(关系集合R）来表示：(K, R)结点集K是由有限个结点组成的集合，每一个结点代表一个数据或一组有明确结构的数据关系集R是定义在集合K上的一组关系，其中每个关系r（r∈R）都是K×K上的二元关系3.数据类型a。
基本数据类型整数类型（integer）、实数类型(real)、布尔类型（boolean）、字符类型（char）、指针类型（pointer）b。
复合数据类型复合类型是由基本数据类型组合而成的数据类型；复合数据类型本身，又可参与定义结构更为复杂的结点类型4.数据结构的分类：线性结构（一对一)、树型结构（一对多)、图结构（多对多)5。
四种基本存储映射方法：顺序、链接、索引、散列6。
算法的特性：通用性、有效性、确定性、有穷性7.算法分析:目的是从解决同一个问题的不同算法中选择比较适合的一种，或者对原始算法进行改造、加工、使其优化8.渐进算法分析a．大Ο分析法：上限，表明最坏情况b．Ω分析法：下限，表明最好情况c．Θ分析法：当上限和下限相同时，表明平均情况第二章线性表1.线性结构的基本特征a.集合中必存在唯一的一个“第一元素”b。
集合中必存在唯一的一个“最后元素"c.除最后元素之外,均有唯一的后继d。
除第一元素之外,均有唯一的前驱2.线性结构的基本特点：均匀性、有序性3。
顺序表a.主要特性：元素的类型相同；元素顺序地存储在连续存储空间中,每一个元素唯一的索引值；使用常数作为向量长度b。
线性表中任意元素的存储位置：Loc（ki）= Loc(k0）+ i * L（设每个元素需占用L个存储单元）c. 线性表的优缺点:优点：逻辑结构与存储结构一致;属于随机存取方式，即查找每个元素所花时间基本一样缺点：空间难以扩充d.检索：ASL=【Ο（1）】e。
数据结构期末考试复习总结《数据结构》期末考试题型及分值（1）简答题 6题*5分=30分简要回答要点（2）分析题 6题*5分=30分给出结果（3）设计题 1题*10分=10分设计思想及结果（4）编程题 1题*10分=10分完整代码（5）综合题 1题*20分=20分抽象数据类型的定义、表⽰、实现、算法分析{定义=功能（ADT）表⽰=存储结构体实现=算法（基本操作）算法分析=时间、空间复杂度}考试概念有：1.数据结构 {⼀、线性表（栈-队-列-串-数组-⼴义表-逻辑结构-存储结构-运算结构）⼆、⾮线性表（集合-树-图）}2.抽象数据类型数据对象-数据关系-基本操作3.算法性质-要求（设计）-效率（度量）4.实例查找：⾼效查找算法排序：⾼效的排序算法分析题考试题⽬参考（1）1-2-3-4-5-6顺序建BBST（2）6-5-4-3-2-1顺序建BBST简答题实例设计题：（1）（2）数据结构试卷（⼀）三、计算题（每题 6 分，共24分）1.在如下数组A中链接存储了⼀个线性表，表头指针为A [0].next，试写出该线性表。
data60 50 78 90 34 40next3 5 7 2 04 1线性表为：（78，50，40，60，34，90）?11111111111112.请画出下图的邻接矩阵和邻接表。
3.已知⼀个图的顶点集V和边集E分别为：V={1,2,3,4,5,6,7}; E={(1,2)3,(1,3)5,(1,4)8,(2,5)10,(2,3)6,(3,4)15,(3,5)12,(3,6)9,(4,6)4,(4,7)20,(5,6)18,(6,7)25};⽤克鲁斯卡尔算法得到最⼩⽣成树，试写出在最⼩⽣成树中依次得到的各条边。
⽤克鲁斯卡尔算法得到的最⼩⽣成树为：(1,2)3, (4,6)4, (1,3)5, (1,4)8, (2,5)10, (4,7)204.画出向⼩根堆中加⼊数据4, 2, 5, 8, 3时，每加⼊⼀个数据后堆的变化。
期末考试重点复习资料二、考试重点内容第一章绪论1、时间复杂度和空间复杂度的计算。
要求能够计算出程序的执行次数。
2、各种概念：数据结构、数据项、数据元素第二章线性表1、单链表的各种操作，包括单链表的建立、插入、删除结点的操作语句序列2、单链表（带头结点、不带头结点、循环单链表）的逆置运算。
3、双链表的插入和删除操作语句序列。
4、单链表的直接插入排序运算。
5、静态单链表的插入和删除操作。
6、二个有序单链表的合并、一个单链表拆分为多个单链表第三章栈和队列1、栈的输入序列和输出序列、递归函数的输出结果2、循环队列的入队、出队操作以及有效元素个数的计算第四章串1、KMP算法中的next和nextval值的计算第五章数组和广义表1、二维数组任意元素地址的计算2、稀疏矩阵的转置算法3、广义表的两个操作函数：取表头和表尾第六章树和二叉树1、二叉树的性质（特别是完全二叉树的性质，例如求完全二叉树的深度等）2、二叉树的遍历（特别是中序和先序遍历，要求能够使用堆栈完成非递归遍历编程和递归算法编程，在遍历基础上的各种操作，例如求二叉树的叶子数、二叉树结点数等操作，包括有编程算法和编程填空题）3、线索二叉树（特别是中序线索化二叉树和中序线索化二叉树的中序遍历，包括编程算法和编程填空题，希望大家着重研究）4、哈夫曼编码（主要是应用题，包括哈夫曼的编码与解码，也包括哈夫曼树的特点）5、树与森林在转化成二叉树时，左右子树的结点数有何特点）6、树的层次遍历（使用队列完成、借助树的层次遍历可以判断二叉树是否为完全二叉树）、判断二叉树是否为排序二叉树等，可能有编程题或编程填空题）补充：二叉树的物理存储结构（链式和顺序存储）*第七章图1、图的两种物理存储方式（邻接矩阵与邻接表存储表示）2、图的生成树与最小生成树（生成树特点）、图的遍历3、求最小生成树的两种算法（重点是PRIM 算法，特别会写出用PRIM算法求最小生成树的过程）4、使用迪杰斯特拉算法求单源最短路径，写出求解过程5、拓扑排序6、求关键路径，要求写出事件和活动的最早和最晚开始时间，深刻理解关键路径的含义。
数据结构期末总结高中导言：数据结构是计算机科学中的一门重要基础课程，主要介绍了数据的存储、组织和管理方式，以及不同数据存储结构之间的优缺点及操作方法。
在高中阶段，学习数据结构可以帮助我们更好地理解计算机内部的数据处理过程，扩展我们的计算能力，并为日后的学习和工作打下良好的基础。
本篇文章将从以下几个方面总结数据结构课程的内容和学习体会：一、线性结构二、树形结构三、图形结构四、常见的算法五、总结一、线性结构：在线性结构的学习中涉及到了线性表、栈、队列、链表等概念和操作。
1.线性表：线性表是一种最常用且常见的数据结构，它的特点是数据元素之间存在一对一的线性关系。
学习了线性表的基本操作和简单变形后，我对数据的存储和访问方式有了更深刻的理解。
2.栈：栈是一种先进后出（Last In First Out）的数据结构，类似于平时使用的弹夹。
了解了栈的基本特点以及它的应用场景，我可以更好地理解递归的本质和编写递归算法。
3.队列：队列是一种先进先出（First In First Out）的数据结构，类似于平时排队等候。
通过学习队列的基本实现方式和应用场景，我可以更好地理解CPU的调度算法和任务排队等待的原理。
4.链表：链表是一种非连续存储结构，通过指针将一组零散的内存块串联起来。
学习了单链表、双链表和循环链表等结构的实现方式和操作，我对动态内存管理和链表算法的设计有了更深入的认识。
二、树形结构：树形结构是一种多对一的数据结构，它的特点是具有层次关系。
1.二叉树：二叉树是一种数据集合，其中每个节点最多有两个子节点，分别称为左子节点和右子节点。
学习了二叉树的基本定义和遍历方式后，我能够更好地理解搜索算法和排序算法的实现原理。
2.平衡二叉树：平衡二叉树是一种特殊的二叉树，它的左右子树的高度差不超过1。
了解了平衡二叉树的实现方法和旋转操作，我可以更好地理解红黑树等平衡二叉树的应用场景。
3.哈夫曼树：哈夫曼树是一种带权路径最短的树形结构，主要用于数据压缩和编码。
数据结构（C语言版）期末复习汇总第一章绪论数据结构：是一门研究非数值计算程序设计中的操作对象，以及这些对象之间的关系和操作的学科。
数据结构是一门综合性的专业课程，是一门介于数学、计算机硬件、计算机软件之间的一门核心课程。
是设计和实现编译系统、操作系统、数据库系统及其他系统程序和大型应用程序的基础。
数据：是客观事物的符号表示，是所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的总称。
如数学计算中用到的整数和实数，文本编辑中用到的字符串，多媒体程序处理的图形、图像、声音及动画等通过特殊编码定义后的数据。
数据的逻辑结构划分：线、树、图算法的定义及特性算法：是为了解决某类问题而规定的一个有限长的操作序列。
五个特性：有穷性、确定性、可行性、输入、输出评价算法优劣的基本标准（4个）：正确性、可读性、健壮性、高效性及低存储量第二章线性表线性表的定义和特点：线性表：由n(n≥0)个数据特性相同的元素构成的有限序列。
线性表中元素个数n(n≥0)定义为线性表的长度，n=0时称为空表。
非空线性表或线性结构，其特点：（1）存在唯一的一个被称作“第一个”的数据元素；（2）存在唯一的一个被称作“最有一个”的数据元素；（3）除第一个之外，结构中的每个数据元素均只有一个前驱；（4）除最后一个之外，结构中的每个数据元素均只有一个后继。
顺序表的插入：n个元素在i位插入，应移动（n-i+1）位元素。
顺序表存储结构的优缺点：优点：逻辑相邻，物理相邻；可随机存取任一元素；存储空间使用紧凑；缺点：插入、删除操作需要移动大量的元素；预先分配空间需按最大空间分配，利用不充分；表容量难以扩充；线性表的应用：一般线性表的合并：★★★算法2.1：LA=(7,5,3,11) LB=(2,6,3)合并后LA=(7,5,3,11,2,6)算法思想：扩大线性表LA，将存在于线性表LB中而不存在于线性表LA中的数据元素插入到线性表LA中去。
只要从线性表LB中依次取得每个数据元素，并依值在线性表LA中进行查访，若不存在，则插入之。
数据结构期末复习总结知识点归纳数据结构是计算机科学中非常重要的一门课程，它研究数据的组织、存储和访问方式，以及处理各种复杂问题的算法。
以下是数据结构期末复习的一些重要知识点的归纳总结：1.基本概念：-数据结构：数据元素之间的关系的集合。
-数据元素：数据的基本单位，可以是一个字符、一个整数或一个结构体。
-数据对象：具有相同性质的元素的集合。
-数据项：数据不可分割的最小单位。
2.数据结构的分类：-线性结构：数据元素之间存在一对一的关系，如数组、链表、堆栈和队列。
-非线性结构：数据元素之间存在一对多或多对多的关系，如树和图。
3.常见的数据结构：-数组：一组连续的内存空间，用于存储相同类型的数据。
-链表：由节点组成，每个节点包含数据元素和指向下一个节点的指针。
-栈：一种具有先进后出（LIFO）特点的线性数据结构。
-队列：一种具有先进先出（FIFO）特点的线性数据结构。
-树：由节点和边组成，每个节点可以有多个子节点。
-图：由顶点和边组成，顶点可以有多个边连接到其他顶点。
4.常见的算法：-查找算法：包括顺序查找和二分查找。
-排序算法：包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序和归并排序。
-遍历算法：包括深度优先（DFS）和广度优先（BFS）。
5.运算特性：-空间复杂度：算法在执行过程中所需的存储空间。
-时间复杂度：算法执行所需的时间量度，通常用大O表示法表示。
6.数据结构的应用：-图的应用：用于解决路径规划、社交网络分析等问题。
-树的应用：用于解决、排序等问题。
-队列的应用：用于解决任务调度、消息传递等问题。
7.数据结构的存储方式：-顺序存储：使用连续的内存空间存储数据。
-链式存储：使用节点和指针存储数据。
8.数据结构的性能评价：-空间效率：衡量数据结构存储空间的利用率。
-时间效率：衡量数据结构执行运算所需的时间。
-算法复杂度：衡量算法执行过程中所需的计算资源。
以上是数据结构期末复习的一些重要知识点的归纳总结。
大二数据结构期末考点总结一、线性表1. 线性表的定义、特点及实现方式2. 线性表的顺序存储结构a. 顺序存储结构的定义和特点b. 顺序存储结构的插入、删除和获取元素操作c. 顺序存储结构的动态扩容和缩容d. 顺序存储结构的应用以及时间复杂度分析3. 线性表的链式存储结构a. 链式存储结构的定义和特点b. 链式存储结构的插入、删除和获取元素操作c. 单链表的反转和中间节点查找d. 单链表的应用以及时间复杂度分析4. 静态链表的概念和实现方式5. 循环链表的概念和实现方式6. 双向链表的概念和实现方式7. 线性表的应用实例及其代码实现二、栈和队列1. 栈的定义、特点及实现方式a. 栈的顺序存储结构b. 栈的链式存储结构c. 栈的入栈、出栈和获取栈顶元素操作d. 栈的应用以及时间复杂度分析2. 队列的定义、特点及实现方式a. 队列的顺序存储结构b. 队列的链式存储结构c. 队列的入队、出队和获取队头元素操作d. 队列的应用以及时间复杂度分析3. 循环队列的定义、特点及实现方式4. 栈和队列的应用实例及其代码实现三、串1. 串的定义、特点及实现方式2. 串的顺序存储结构a. 顺序存储结构的定义和特点b. 顺序存储结构的插入、删除和获取子串操作c. 顺序存储结构的应用以及时间复杂度分析3. 串的链式存储结构a. 链式存储结构的定义和特点b. 链式存储结构的插入、删除和获取子串操作c. 链式存储结构的应用以及时间复杂度分析4. 串的模式匹配算法a. 朴素模式匹配算法b. KMP模式匹配算法5. 串的应用实例及其代码实现四、树与二叉树1. 树的定义、特点及实现方式2. 树的存储结构a. 双亲表示法b. 孩子表示法c. 孩子兄弟表示法（二叉树的存储结构）3. 二叉树的定义、特点及实现方式a. 二叉树的遍历（前序、中序、后序）b. 二叉树的插入、删除和搜索操作c. 二叉树的线索化d. 二叉树的应用以及时间复杂度分析4. 二叉搜索树的定义、特点及实现方式a. 二叉搜索树的插入、删除和搜索操作b. 二叉搜索树的查找最大值和最小值c. 二叉搜索树的平衡操作（LL、RR、LR、RL）d. 二叉搜索树的应用以及时间复杂度分析5. 平衡二叉树（AVL树）的定义、特点及实现方式a. 平衡二叉树的插入、删除和搜索操作b. 平衡二叉树的平衡操作（LL、RR、LR、RL）c. 平衡二叉树的应用以及时间复杂度分析6. B树的定义、特点及实现方式a. B树的插入、删除和搜索操作b. B树的应用以及时间复杂度分析7. 树和二叉树的应用实例及其代码实现五、图1. 图的定义、特点及实现方式a. 图的存储结构（邻接矩阵、邻接表）b. 图的遍历（深度优先搜索、广度优先搜索）c. 图的生成树（连通图的最小生成树）d. 图的应用以及时间复杂度分析2. 最短路径算法a. Dijkstra算法b. Floyd-Warshall算法c. Bellman-Ford算法d. 最短路径算法的应用以及时间复杂度分析3. 最小生成树算法a. Prim算法b. Kruskal算法c. 最小生成树算法的应用以及时间复杂度分析4. 拓扑排序算法5. 关键路径算法6. 图的应用实例及其代码实现总结：本次期末考试的考点主要涵盖了线性表、栈和队列、串、树与二叉树以及图等数据结构相关的知识点。
数据结构总结期末总结分析在本学期的学习中，我通过课堂学习和课后的实践实践，对数据结构有了更深入的了解和掌握。
在这篇总结中，我将总结我在学习数据结构过程中的收获和心得体会。
首先，我学习了数据结构的基本概念和基本操作。
数据结构的基本概念包括线性结构、树形结构和图形结构等；基本操作包括插入、删除和查找等。
这些基本概念和操作对于理解和操作数据结构非常重要，我通过实践编写了相关的代码，并通过调试和运行验证了其正确性和效率。
其次，我学习了常见的数据结构，例如数组、链表、栈、队列、树和图等。
这些数据结构在实际的应用中非常常见，掌握它们的原理和操作方法对于解决实际问题非常重要。
我通过编写代码实现了这些数据结构，并通过实例进行了测试和验证。
此外，我还学习了数据结构的应用和高级主题。
数据结构的应用非常广泛，例如，栈和队列可以用于模拟计算机的处理过程；树和图可以用于构建网络和搜索算法。
在学习过程中，我还了解了一些高级主题，例如红黑树、哈希表和堆等。
这些高级主题扩展了我的知识面，使我对数据结构的理解更为深入。
在学习数据结构的过程中，我也遇到了一些困难和挑战。
首先，对于某些抽象的数据结构，例如树和图，我很难理解它们的原理和操作方法。
为了克服这个困难，我阅读了相关的书籍和文章，并通过多次实践编写代码来加深理解。
其次，对于某些复杂的数据结构，例如红黑树和哈希表，我在实现过程中遇到了一些问题，例如指针操作和算法逻辑等。
为了解决这些问题，我参考了相关的资料和网上的讨论，并通过调试和测试不断修正和改进。
通过这学期的学习，我对数据结构有了更深入的了解和掌握。
我了解了数据结构的基本概念和基本操作，掌握了常见的数据结构和它们的应用，还学习了一些高级主题和算法。
通过实践编写代码，我对数据结构的理解和应用能力得到了提高。
同时，我也提高了代码的效率和可读性，学会了代码的调试和测试技巧。
在以后的学习和工作中，我将继续加强对数据结构的学习和应用。
《数据结构》期末考试题型及分值（1）简答题 6题*5分=30分简要回答要点（2）分析题 6题*5分=30分给出结果（3）设计题 1题*10分=10分设计思想及结果（4）编程题 1题*10分=10分完整代码（5）综合题 1题*20分=20分抽象数据类型的定义、表示、实现、算法分析{定义=功能（ADT）表示=存储结构体实现=算法（基本操作）算法分析=时间、空间复杂度}考试概念有：1.数据结构 {一、线性表（栈-队-列-串-数组-广义表-逻辑结构-存储结构-运算结构）二、非线性表（集合-树-图）}2.抽象数据类型数据对象-数据关系-基本操作3.算法性质-要求（设计）-效率（度量）4.实例查找：高效查找算法排序：高效的排序算法分析题考试题目参考（1）1-2-3-4-5-6顺序建BBST（2）6-5-4-3-2-1顺序建BBST简答题实例设计题： （1）（2）数据结构试卷（一）三、计算题（每题 6 分，共24分）1. 在如下数组A 中链接存储了一个线性表，表头指针为A [0].next ，试写出该线性表。
A 0 1 2 3 4 5 6 7data 60 50 78 90 34 40next3 5 7 2 04 1线性表为：（78，50，40，60，34，90）⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡0111101011101110101011102. 请画出下图的邻接矩阵和邻接表。
3. 已知一个图的顶点集V 和边集E 分别为：V={1,2,3,4,5,6,7}; E={(1,2)3,(1,3)5,(1,4)8,(2,5)10,(2,3)6,(3,4)15,(3,5)12,(3,6)9,(4,6)4,(4,7)20,(5,6)18,(6,7)25};用克鲁斯卡尔算法得到最小生成树，试写出在最小生成树中依次得到的各条边。
用克鲁斯卡尔算法得到的最小生成树为：(1,2)3, (4,6)4, (1,3)5, (1,4)8, (2,5)10, (4,7)204.画出向小根堆中加入数据4, 2, 5, 8, 3时，每加入一个数据后堆的变化。
见图1212图11四、阅读算法（每题7分，共14分）1. LinkList mynote(LinkList L){//L 是不带头结点的单链表的头指针 if(L&&L->next){q=L ；L=L －>next ；p=L ； S1： while(p －>next) p=p －>next ； S2： p －>next=q ；q －>next=NULL ； }return L ； }请回答下列问题：（1）说明语句S1的功能；查询链表的尾结点（2）说明语句组S2的功能；将第一个结点链接到链表的尾部，作为新的尾结点（3）设链表表示的线性表为（a 1,a 2, …,a n ）,写出算法执行后的返回值所表示的线性表。
返回的线性表为（a 2,a 3,…,a n ,a 1）2. void ABC(BTNode * BT) {if BT {ABC (BT->left); ABC (BT->right);4 4 4 4 4 2 2 25 5 52 28 8 4 352 83 4cout<<BT->data<<' ';}}该算法的功能是：递归地后序遍历链式存储的二叉树五、算法填空（共8分）二叉搜索树的查找——递归算法:bool Find(BTreeNode* BST,ElemType& item){if (BST==NULL)return false; //查找失败else {if (item==BST->data){item=BST->data;//查找成功return __ true __;}else if(item<BST->data)return Find(___BST->left __,item);else return Find(____BST->right__,item);}//if}六、编写算法（共8分）统计出单链表HL中结点的值等于给定值X的结点数。
int CountX(LNode* HL,ElemType x)int CountX(LNode* HL,ElemType x){ int i=0; LNode* p=HL;//i为计数器while(p!=NULL){ if (P->data==x) i++;p=p->next;}//while, 出循环时i中的值即为x结点个数return i;}//CountX数据结构试卷（二）三、应用题(36分)1．设一组初始记录关键字序列为(45，80，48，40，22，78)，则分别给出第4趟简单选择排序和第4趟直接插入排序后的结果。
(22，40，45，48，80，78)，(40，45，48，80，22，78)2．设指针变量p指向双向链表中结点A，指针变量q指向被插入结点B，要求给出在结点A的后面插入结点B的操作序列（设双向链表中结点的两个指针域分别为llink和rlink）。
q->llink=p; q->rlink=p->rlink; p->rlink->llink=q; p->rlink=q;3．设一组有序的记录关键字序列为(13，18，24，35，47，50，62，83，90)，查找方法用二分查找，要求计算出查找关键字62时的比较次数并计算出查找成功时的平均查找长度。
2,ASL=91*1+2*2+3*4+4*2)=25/94．设一棵树T中边的集合为{(A，B)，(A，C)，(A，D)，(B，E)，(C，F)，(C，G)}，要求用孩子兄弟表示法（二叉链表）表示出该树的存储结构并将该树转化成对应的二叉树。
树的链式存储结构略，二叉树略5．设有无向图G，要求给出用普里姆算法构造最小生成树所走过的边的集合。
E={(1，3)，(1，2)，(3，5)，(5，6)，(6，4)}6．设有一组初始记录关键字为(45，80，48，40，22，78)，要求构造一棵二叉排序树并给出构造过程。
四、算法设计题(16分)1．设有一组初始记录关键字序列（K1，K2，…，K n），要求设计一个算法能够在O(n)的时间复杂度内将线性表划分成两部分，其中左半部分的每个关键字均小于K i，右半部分的每个关键字均大于等于K i。
设有一组初始记录关键字序列（K1，K2，…，K n），要求设计一个算法能够在O(n)的时间复杂度内将线性表划分成两部分，其中左半部分的每个关键字均小于K i，右半部分的每个关键字均大于等于K i。
void quickpass(int r[], int s, int t){int i=s, j=t, x=r[s];while(i<j){while (i<j && r[j]>x) j=j-1; if (i<j) {r[i]=r[j];i=i+1;}while (i<j && r[i]<x) i=i+1; if (i<j) {r[j]=r[i];j=j-1;}}r[i]=x;}2．设有两个集合A和集合B，要求设计生成集合C=A∩B的算法，其中集合A、B和C用链式存储结构表示。
设有两个集合A和集合B，要求设计生成集合C=A∩B的算法，其中集合A、B和C用链式存储结构表示。
typedef struct node {int data; struct node *next;}lklist;void intersection(lklist *ha,lklist *hb,lklist *&hc){lklist *p,*q,*t;for(p=ha,hc=0;p!=0;p=p->next){ for(q=hb;q!=0;q=q->next) if (q->data==p->data) break;if(q!=0){ t=(lklist *)malloc(sizeof(lklist)); t->data=p->data;t->next=hc; hc=t;} }}数据结构试卷（三）三、计算题(每题10分，共30分)1.已知二叉树的前序遍历序列是AEFBGCDHIKJ ，中序遍历序列是EFAGBCHKIJD ，画出此二叉树，并画出它的后序线索二叉树。
2．已知待散列的线性表为（36，15，40，63，22），散列用的一维地址空间为[0..6]，假定选用的散列函数是H （K ）= K mod 7，若发生冲突采用线性探查法处理，试： H(36)=36 mod 7=1; H １(22)=(1+1) mod 7=2; ….冲突H(15)=15 mod 7=1;….冲突 H 2(22)=(2+1) mod 7=3; H １(15)=(1+1) mod 7=2; H(40)=40 mod 7=5; H(63)=63 mod 7=0;H(22)=22 mod 7=1; ….冲突（1）计算出每一个元素的散列地址并在下图中填写出散列表：`6（2ASL=6.1531121=++++3．已知序列（10，18，4，3，6，12，1，9，18，8）请用快速排序写出每一趟排序的结果。
(8,9,4,3,6,1),10,(12,18,18) (1,6,4,3),8,(9),10,12,(18,18) 1,(3,4,6),8,9,10,12,18,(18) 1,3,(4,6),8,9,10,12,18,18 1,3, 4,6,8,9,10,12,18,18四、算法设计题(每题15分，共30分)1． 设计在单链表中删除值相同的多余结点的算法。
设计在单链表中删除值相同的多余结点的算法。
typedef int datatype;typedef struct node {datatype data; struct node *next;}lklist; void delredundant(lklist *&head) {lklist *p,*q,*s;for(p=head;p!=0;p=p->next) {for(q=p->next,s=q;q!=0; )if (q->data==p->data) {s->next=q->next; free(q);q=s->next;} else {s=q,q=q->next;} } }2． 设计一个求结点x 在二叉树中的双亲结点算法。
设计一个求结点x 在二叉树中的双亲结点算法。
