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第一张概论1.1 引言两项基本任务：数据表示，数据处理软件系统生存期：软件计划，需求分析，软件设计，软件编码，软件测试，软件维护由一种逻辑结构和一组基本运算构成的整体是实际问题的一种数学模型，这种数学模型的建立，选择和实现是数据结构的核心问题。
机外表示------逻辑结构------存储结构处理要求-----基本运算和运算-------算法1.2.1 数据，逻辑结构和运算数据：凡是能够被计算机存储，加工的对象通称为数据数据元素：是数据的基本单位，在程序中作为一个整体加以考虑和处理。
又称元素、顶点、结点、记录。
数据项：数据项组成数据元素，但通常不具有完整确定的实际意义，或不被当作一个整体对待。
又称字段或域，是数据不可分割的最小标示单位。
1.2.2 数据的逻辑结构逻辑关系：是指数据元素之间的关联方式，又称“邻接关系”逻辑结构:数据元素之间逻辑关系的整体称为逻辑结构。
即数据的组织形式。
四种基本逻辑结构：1 集合：任何两个结点间没有逻辑关系，组织形式松散2 线性结构：结点按逻辑关系依次排列成一条“锁链”3 树形结构：具有分支，层次特性，形态像自然界中的树4. 图状结构：各个结点按逻辑关系互相缠绕，任何两个结点都可以邻接。
注意点:1.逻辑结构与数据元素本身的形式，内容无关。
2.逻辑结构与数据元素的相对位置无关3.逻辑结构与所含结点个数无关。
运算：运算是指在任何逻辑结构上施加的操作，即对逻辑结构的加工。
加工型运算：改变了原逻辑结构的“值”，如结点个数，结点内容等。
引用型运算:不改变原逻辑结构个数和值，只从中提取某些信息作为运算的结果。
引用：查找，读取加工：插入，删除，更新同一逻辑结构S上的两个运算A和B, A的实现需要或可以利用B，而B的实现不需要利用A，则称A可以归约为B。
假如X是S上的一些运算的集合，Y是X的一个子集，使得X中每一运算都可以规约为Y中的一个或多个运算，而Y中任何运算不可规约为别的运算，则称Y中运算（相对于X）为基本运算。
数学专业读书笔记记录第一页：数学的起源与发展数学作为一门古老的学科，起源于古代文明。
古埃及人和巴比伦人最早开始使用数学进行土地测量和天文学研究。
古希腊的数学家们，如毕达哥拉斯、欧几里得和阿基米德等，为数学的发展做出了重要贡献。
他们的研究奠定了数学的基础，包括几何学、代数学和数论等。
随着历史的推移，数学在各个领域得到了广泛应用。
在中世纪，阿拉伯数学家们将数学传播到欧洲，促进了欧洲数学的发展。
文艺复兴时期，数学家们开始研究解析几何和微积分，为现代数学的发展奠定了基础。
现代数学的发展与计算机科学的兴起密切相关。
计算机的出现使得数学问题的求解变得更加高效和精确。
数学家们开始研究算法和复杂性理论，为计算机科学的发展提供了理论基础。
第二页：数学的基础知识数学的基础知识包括算术、代数、几何和微积分等。
算术是数学的起点，研究数的运算和性质。
代数是研究代数式和方程的学科，包括线性代数、多项式代数和群论等。
几何是研究空间形状和性质的学科，包括欧几里得几何和非欧几里得几何等。
微积分是研究变化率和积分的学科，包括微分学和积分学。
第三页：数学的应用领域数学在各个领域都有广泛的应用。
在自然科学中，数学用于描述自然现象和建立科学模型。
在工程学中，数学用于设计、分析和优化工程系统。
在经济学中，数学用于分析和预测经济行为。
在计算机科学中，数学用于算法设计和数据结构的研究。
数学还在统计学、运筹学、密码学等领域发挥着重要作用。
第四页：数学的学习方法第五页：数学的挑战与未来数学面临着许多挑战，包括复杂性理论的研究、算法的优化和数学教育的改革等。
复杂性理论研究数学问题的求解难度和复杂性，对于提高算法的效率具有重要意义。
算法的优化是提高数学问题求解速度和准确性的关键。
数学教育的改革旨在提高学生的数学素养和思维能力，培养更多的数学人才。
第六页：数学的哲学思考数学不仅仅是计算和证明，它还涉及到哲学思考。
数学的哲学思考包括数学的本质、数学与现实世界的关系以及数学的美学等。
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数学读书笔记大全篇1数学读书笔记一、前言数学是一门研究数量、结构、变化和空间等概念的学科，它广泛应用于各个领域，包括科学、工程、经济等。
通过阅读数学书籍，我们可以深入了解数学的理论基础、算法和应用，拓展我们的思维方式和解决问题的方法。
二、阅读经历在阅读《高等数学》时，我深深被其中的概念、公式和推理所吸引。
这本书深入探讨了微积分、线性代数、概率论等高等数学的核心内容，使我对数学的理解更加深入。
同时，我也意识到高等数学在现代科技中的重要性，它为我们解决许多复杂问题提供了有力的工具。
在阅读《算法导论》时，我被书中简洁而严谨的算法描述所吸引。
这本书详细介绍了各种算法的设计和实现，使我深入了解了算法的本质和其在计算机科学中的地位。
通过阅读这本书，我更加明确了算法在解决实际问题中的关键作用。
三、心得体会通过阅读数学书籍，我深刻理解了数学的重要性和实用性。
数学不仅是科学的基础，也是解决问题的关键工具。
在解决实际问题时，我们需要运用数学的概念、方法和工具来分析和解决。
同时，我也意识到数学的学习需要不断积累和练习。
只有通过不断的实践和学习，我们才能掌握数学的精髓，并将其应用到实际生活中。
四、总结通过阅读数学书籍，我不仅拓展了数学知识，也提高了解决问题的能力。
我相信，在未来的学习和工作中，这些数学知识将对我产生深远的影响。
我将继续努力学习，提高自己的数学水平，以更好地服务于社会。
数学读书笔记大全篇2以下是一个示例，关于“微积分”主题的读书笔记：一、背景"微积分"是数学的一个分支，专注于研究函数的变化率，也被称为导数。
它是物理学、工程学和经济学等领域的基础，因为这些领域中的许多问题都可以转化为导数的问题。
大一读书笔记3000字大全30篇大一是大学生活的开端，对于新生来说，面对繁重的学业压力和陌生的学习环境，如何高效地阅读和做好读书笔记成为了一项重要的技能。
下面是一份大一读书笔记3000字大全，包括30篇笔记，希望对大家有所帮助。
1. 《论语》读书笔记《论语》是中国古代经典之一，它记载了孔子及其弟子的言行，是研究儒家思想和道德伦理的重要文献。
这篇笔记主要介绍了《论语》的作者、内容梗概以及自己的阅读心得。
2. 《红楼梦》读书笔记《红楼梦》是中国古代四大名著之一，它以宏大的故事背景和丰富的人物形象而著称。
这篇笔记主要记录了《红楼梦》的主要情节、人物形象以及自己的感受和思考。
3. 《西游记》读书笔记《西游记》是中国古代四大名著之一，它以其奇幻的故事情节和丰富的神话元素而广为人知。
这篇笔记主要介绍了《西游记》的主要情节、人物形象以及自己的阅读体验。
4. 《水浒传》读书笔记《水浒传》是中国古代四大名著之一，它以其英雄豪杰的形象和悲壮的故事情节而受到广大读者的喜爱。
这篇笔记主要记录了《水浒传》的主要情节、人物形象以及自己对其中的英雄精神的理解。
5. 《三国演义》读书笔记《三国演义》是中国古代四大名著之一，它以其庞大的故事背景和丰富的人物形象而被广泛传播。
这篇笔记主要介绍了《三国演义》的主要情节、人物形象以及自己对其中的智谋和勇气的思考。
6. 《活着》读书笔记《活着》是余华的作品，它以其深刻的哲理和感人的故事而广受好评。
这篇笔记主要记录了《活着》的主要情节、人物形象以及自己对其中的人生意义的思考。
7. 《围城》读书笔记《围城》是钱钟书的作品，它以其独特的叙述手法和深刻的社会观察而备受赞誉。
这篇笔记主要介绍了《围城》的主要情节、人物形象以及自己对其中的现实主义思想的思考。
8. 《1984》读书笔记《1984》是乔治·奥威尔的作品，它以其对权力和控制的揭示而成为了一部经典之作。
这篇笔记主要记录了《1984》的主要情节、人物形象以及自己对其中的反乌托邦思想的思考。
大学生读书笔记免费摘抄在大学生活中，读书笔记是帮助我们深入理解书籍内容、提升学习效率的重要工具。
以下是一些精选的大学生读书笔记摘抄，它们涵盖了不同学科和领域，可以作为你学习时的参考和启发。
1. 经济学原理在阅读《经济学原理》时，我深刻理解了供需法则和市场机制。
书中提到，价格是由供给和需求的相互作用决定的，而市场则是通过价格机制来调节资源分配的。
此外，书中还探讨了政府干预经济活动的必要性和可能带来的问题。
2. 心理学与生活《心理学与生活》这本书让我对人类行为和心理过程有了更深入的认识。
书中强调了认知、情感和社会互动在个体行为中的作用。
通过学习，我了解到了如何更好地理解他人，以及如何运用心理学原理来改善人际关系。
3. 计算机科学导论在《计算机科学导论》中，我学习了计算机的基本原理和编程语言。
书中详细介绍了算法、数据结构和操作系统等核心概念。
通过实践编程，我提高了解决问题的能力，并学会了如何设计和实现有效的计算机程序。
4. 物理学基础《物理学基础》这本书让我对自然界的基本规律有了更清晰的认识。
书中涵盖了力学、热力学、电磁学和量子力学等领域。
通过学习，我掌握了物理定律，并能够应用它们来解释和预测自然现象。
5. 文学作品分析在阅读《文学作品分析》时，我学会了如何深入分析文学作品的主题、风格和结构。
书中提供了多种文学批评的方法，如形式主义、结构主义和后结构主义。
通过这些方法，我能够更全面地理解文学作品的意义和价值。
6. 环境科学《环境科学》这本书让我意识到了环境保护的重要性。
书中讨论了气候变化、生物多样性丧失和环境污染等问题。
通过学习，我了解到了可持续发展的概念，并认识到了个人和集体在环境保护中的责任。
7. 哲学导论在《哲学导论》中，我探索了人类存在的意义和道德伦理问题。
书中介绍了不同的哲学流派和思想家，如柏拉图、亚里士多德和康德。
通过学习，我培养了批判性思维能力，并学会了如何从不同角度审视问题。
8. 历史学研究《历史学研究》这本书让我对人类历史有了更全面的理解。
算法导论读书笔记【篇一：《算法概论》读书笔记及读后感】《算法概论》读书笔记12计转1 12130907 李酉辰第0章本章较为简短，没有深入系统地涉及某些内容。
主要以fibonacci 数列的例子，让我体会了递归和递推思想的差别。
针对fibonacci数列例子直接递归解法中涉及的重复计算，优化出递推方式，展示了思考问题中自顶向下与自底向上的不同思考角度可能产生较大的算法效率差别，同时隐约体现记忆化搜索的思想。
另外本章较为详细介绍了大o复杂度度量标准。
第1章本章以rsa算法为例，细致深入讨论了rsa算法涉及的相关数论知识，诸如取模运算、模下的四则运算与逆元概念、取模幂运算、素性检测。
在素性检测部分有经典的欧几里德算法、扩展欧几里德算法，同时引入随机化算法概念，以极高的概率保证素性检测有效性。
通过本章的学习，我对过去不曾深入考虑或者说真正考虑的基础性运算有了更深的理解。
之前对乘除运算复杂度总是在以单元操作的概念下以o（1）带过，以后会更加细致地考虑乘除等基本运算的复杂度。
另外，本章以rsa为案例，系统地展示了针对某一问题，如何从基础性知识入手，一步一步学习案例所需基础知识，并将其整合从而解决案例。
素性检测与素因子分解，两个看似相去不远的问题，其复杂性天差地别的现实，从一般角度让人们想到的是类似问题的解决难度可能差别很大仅此而已，而rsa算法展示了如何深入的多想一步，利用这种情况设计出优雅的解决方案。
这思想很值得我借鉴与利用。
第2章本章介绍分治算法思想，提及分治，相信每一个学习算法的人都不会陌生，经典的《算法导论》中就已合并排序为例在开篇不久就引入分治概念。
本书介绍分治的角度与众不同，不似《导论》中总是介绍比较显而易见的可以分治的案例。
本书列举了矩阵相乘、快速傅立叶变换等数学领域分治的应用案例，在这些案例之中，分治的应用很多情况下隐藏的较为深，并非显而易见，加大了分析难度。
但是更能让我感受到分治应用之广泛，可能在学习本章之前，许多类型的题目我不会想到去向分治的角度思考，因为不易看出，但是本章给我的备忘录上加了一条：永远不要忽视分治，针对陌生题目，不要轻易就否决掉往分治角度思考的路线。
《算法导论》读书笔记之第10章基本数据结构之二叉树摘要书中第10章10.4小节介绍了有根树，简单介绍了二叉树和分支数目无限制的有根树的存储结构，而没有关于二叉树的遍历过程。
为此对二叉树做个简单的总结，介绍一下二叉树基本概念、性质、二叉树的存储结构和遍历过程，主要包括先根遍历、中根遍历、后根遍历和层次遍历。
1、二叉树的定义二叉树（Binary Tree）是一种特殊的树型结构，每个节点至多有两棵子树，且二叉树的子树有左右之分，次序不能颠倒。
由定义可知，二叉树中不存在度（结点拥有的子树数目）大于2的节点。
二叉树形状如下下图所示：2、二叉树的性质（1）在二叉树中的第i层上至多有2^(i-1)个结点（i>=1)。
备注:^表示此方（2）深度为k的二叉树至多有2^k-1个节点（k>=1)。
（3）对任何一棵二叉树T，如果其终端结点数目为n0，度为2的节点数目为n2，则n0=n2+1。
满二叉树：深度为k且具有2^k-1个结点的二叉树。
即满二叉树中的每一层上的结点数都是最大的结点数。
完全二叉树：深度为k具有n个结点的二叉树，当且仅当每一个结点与深度为k的满二叉树中的编号从1至n的结点一一对应。
可以得到一般结论：满二叉树和完全二叉树是两种特殊形态的二叉树，满二叉树肯定是完全二叉树，但完全二叉树不不一定是满二叉树。
举例如下图是所示：（4）具有n个节点的完全二叉树的深度为log2n + 1。
3、二叉树的存储结构可以采用顺序存储数组和链式存储二叉链表两种方法来存储二叉树。
经常使用的二叉链表方法，因为其非常灵活，方便二叉树的操作。
二叉树的二叉链表存储结构如下所示：1 typedef struct binary_tree_node2 {3 int elem;4 struct binary_tree_node *left;5 struct binary_tree_node *right;6 }binary_tree_node,*binary_tree;举例说明二叉链表存储过程，如下图所示：从图中可以看出：在还有n个结点的二叉链表中有n+1个空链域。
数据结构与算法分析总结5则范文第一篇：数据结构与算法分析总结数据结构和算法设计与分析谈到计算机方面的专业课程，我觉得数据结构算是一门必不可少的课了，它是计算机从业和研究人员了解、开发及最大程度的利用计算机硬件的一种工具。
数据结构与算法分析是两门紧密联系的课程,算法要靠好的数据结构来实现,二者的关系是密不可分的,谈到算法不得不讲数据结构,谈数据结构也不可避免的要了解算法,好的算法一定有一个好的数据结构，很多算法实际上是对某种数据结构实行的一种变换,研究算法也就是研究在实行变换过程中数据的动态性质。
这两门课程分别是我在大二和研一的时候学的，因为它们密切的联系，这里将其放在一起总结如下。
什么是数据结构呢？研究数据的逻辑结构和存储结构（物理结构）以及它们之间的关系，且为该结构定义相应的运算设计相应的算法。
这里的数据是指可输入到计算机能被程序处理的符号的集合。
其中，数据的逻辑结构是指数据之间逻辑关系的描述，逻辑结构的分类有线性结构、树形结构和图结构。
数据的存储结构是指数据在计算机中存储结构，也称为物理结构，它有4类基本的存储映射方法：1.顺序的方法；2.链接的方法；3.索引的方法；4.散列的方法。
在程序设计语言中，数据结构直接反映在数据类型上，比如一个整型变量就是一个节点，根据类型给他分配内存单元。
抽象数据类型：一组值以及在这些值上定义的操作集合，它是描述数据结构的一种理论工具，其特点是把数据结构作为独立于应用程序的一种抽象代数结构。
线性表结构：由一系列元素组成的有序的序列，除了第一个元素和最后一个元素外，每个元素都只有一个直接前趋和直接后继，元素的个数称为线性表的长度。
它的存储方式有顺序存储和链式存储。
顺序存储方式它的优点是存储单元是连续的，适合快速访问元素内容，链表的特点是动态申请内存空间，并通过指针来链接结点，按照线性表的前驱关系把一个个结点链接起来，这样可以动态地根据需要分配内存空间，经常用于插入新结点或删除节点的需要，链表还可以根据结点中指针个数分为单链表、双链表、循环链表等。
数学的读书笔记数学，这门古老而深邃的学科，如同一片广袤无垠的知识海洋，充满了无尽的奥秘和智慧。
在探索数学的旅程中，我读了不少相关的书籍，每一次阅读都仿佛是在这片海洋中发现了新的宝藏。
在众多的数学著作中，有一本给我留下了深刻的印象，那就是《什么是数学》。
这本书从多个角度对数学进行了深入浅出的阐述，让我对数学的本质有了更深刻的理解。
书中通过生动的例子和简洁的语言，讲述了数学的历史、数学的思维方式以及数学在各个领域的应用。
它让我明白，数学不仅仅是一堆枯燥的公式和定理，更是一种思考问题和解决问题的强大工具。
数学的历史是一部波澜壮阔的史诗。
从古代文明中的简单计数和几何图形，到现代的微积分和复杂的数学理论，数学的发展经历了漫长而曲折的过程。
在这个过程中，无数的数学家们付出了辛勤的努力，他们的智慧和坚持推动了数学的不断前进。
例如，古希腊的数学家欧几里得，他的《几何原本》奠定了几何学的基础，至今仍然是数学教育中的经典之作。
而牛顿和莱布尼茨发明的微积分，则为物理学和工程学的发展提供了强大的支持。
数学的思维方式是独特而富有魅力的。
它强调逻辑的严谨性、推理的准确性和思维的灵活性。
在解决数学问题时，我们需要从已知条件出发，通过严密的推理和计算，得出结论。
这种思维方式不仅在数学中有用，在日常生活和其他学科的学习中也同样重要。
比如，在做决策时，我们可以运用数学的思维方式，对各种可能性进行分析和评估，从而做出最优的选择。
数学在各个领域的应用更是广泛而深入。
在物理学中，数学是描述自然现象和规律的语言。
牛顿的运动定律、爱因斯坦的相对论，都离不开数学的支持。
在计算机科学中，算法和数据结构是核心内容，而这些都是数学的分支。
在经济学中，数学模型被用来分析市场的运行和预测经济的发展趋势。
甚至在艺术和音乐中，也能发现数学的身影，比如黄金分割在绘画和建筑中的应用，以及音乐中的节拍和频率。
另一本让我受益匪浅的书是《数学之美》。
这本书从信息处理的角度，展示了数学在现代科技中的神奇应用。
第六章堆排序堆排序(:像合并排序而不像插入排序,堆排序的运行时间为;像插入排序而不像合并排序,它是一种原地(排序算法:在任何时候,数组中只有常数个元素在输入数组外。
它结合了插入排序与合并排序两种算法的优点。
(二叉堆数据结构是一种数组对象,它可以被视为一棵完全二叉树。
表示堆的数组是一个具有两个属性的对象:是数组中的元素个数;是存放在中的堆的元素个数。
虽然中可以包含有效值,但是之后的元素都不属于相应的堆。
此处,树的根为,对于给定了的某个结点的下标,其父结点为、左儿子为、右儿子为。
计算方法:二叉堆有两种:最大堆(大根堆和最小堆(小根堆。
最大堆中除了根以外的每个结点有,最大元素在根结点中;最小堆中除了根以外的每个结点有,最小元素在根结点中。
练习6.1-1最多的时候是当这棵完全二叉树为满二叉树的时候:最少的时候是当这棵完全二叉树的最后一层只有一个叶子的时候: 6.1-2根据6.1-1:1.2.即6.1-3如果不是的话会违反,因此构造任何实例用反证法证明即可。
6.1-4二叉树最底层的最右边的叶子。
6.1-5不一定,也可能是最大堆。
6.1-6不是。
(值为5、6、7的三个元素违反了最大堆的性质6.1-7设度为0、1、2的结点数量分别是、、。
,是叶子结点数。
由堆的性质可以知道:或,1.2.,故故叶子结点的下标从开始(因为前面有个结点当作用在一棵以结点为根、大小为的子树上时,其运行时间为调整元素、和的关系所用时间,再加上对以的某个子结点为根的子树递归调用所需的时间。
结点的子树大小至多为。
最坏情况发生在最底层刚好半满:,而最大子树结点数为所以有,用来计算上限(使用主方法:,,因此可以解得由于我们采用上限来计算,因此最终的结果应当是也就是说,作用于一个高度为的结点所需的运行时间是过程保证了以结点为根的子树的最下层的一棵子树(3个结点组成的子树是最大堆。
2.6.2-2对于随机的输入,两种算法的运行时间都是6.2-3不作任何改变。
数据结构笔记基础:数据结构与算法（一）数据结构基本概念数据（data)：是对客观事物的符号表示，在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号总称数据元素(data element）：是数据的基本单位，在计算机中通常被当做一个整体进行考虑和处理数据对象(data object）：性质相同的数据元素的集合，是数据的一个子集数据结构(data structure)：相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合4类基本结构：集合、线性结构、树形结构、图形（网状)结构数据结构的形式定义为数据结构是一个二元组Data Structure = （D,S），其中D是数据元素的有限集，S是D上关系的有限集数据结构定义中的“关系"描述的是数据元素之间的逻辑关系，因此又称为数据的逻辑结构数据结构在计算机中的表示（映像)称为物理结构（存储结构）计算机中表示信息的最小单位是二进制中的一位，叫做位（bit），一到若干位组成一个位串表示一个数据元素，这个位串称为元素或结点数据结构之间关系在计算机中的表示有两种：顺序映像、非顺序映像，并由此得到两种存储结构：顺序存储、链式存储,前者运用相对位置表示数据元素间的逻辑结构，后者借助指针任何一个算法的设计取决于数据（逻辑）结构，而实现依赖于存储结构数据类型是一个值的集合和定义在这个值集上的一组操作的总称数据类型分两种:原子类型、结构类型，前者不可分解（例如int、char、float、void ），后者结构类型由若干成分按某种结构组成,可分解，成分既可以是非结构的也可以是结构的（例：数组）抽象数据类型（Abstract Data Type )：是指一个数学模型及定义在该模型上的一组操作（P8）抽象数据类型格式如下:ADT抽象数据类型名｛数据对象：<数据对象的定义>数据关系：<数据关系的定义>数据操作：〈数据操作的定义>｝ADT抽象数据类型名基本操作格式如下：基本操作名（参数表）初始条件：〈初始条件描述〉操作结果：〈操作结果描述>多形数据类型（polymorphic data type）:是指其值得成分不确定的数据类型(P9）抽象数据类型可由固有数据类型来表示和实现（二）算法（概念）和算法分析（时、空性能）算法（algorithm）：对特定问题求解步骤的一种描述算法5特性：有穷、确定、可行、输入、输出1、有穷性:算法必须在可接受的时间内执行有穷步后结束2、确定性:每条指令必须要有确切含义，无二义性,并且只有唯一执行路径，即对相同的输入只能得相同输出3、可行性：算法中的操作都可通过已实现的基本运算执行有限次来完成4、输入：一个算法有一到多个输入，并取自某个特定对象合集5、输出：一个算法有一到多个输出，这些输出与输入有着某些特定关系的量算法设计要求(好算法）：正确性、可读性、健壮性、效率与低存储需求健壮性是指对于规范要求以外的输入能够判断出这个输入不符合规范要求，并能有合理的处理方式.算法效率的度量:（1）事后统计：程序运行结束后借助计算机内部计时功能,缺点一是必须先运行依据算法编制的程序,二是受限于计算机软硬件，导致掩盖了算法本身的优劣（2）事前分析估计：消耗时间影响因素：算法策略、问题规模、编程语言、编译程序产生的机器码质量、机器执行指令的速度撇开各种影响因素只考虑问题的规模（通常用整数量n表示），记为问题规模的函数算法时间取决于控制结构（顺序,分支，循环)和固有数据类型操作的综合效果书写格式:T（n)= O(f(n））f（n）为n的某个函数时间复杂度：算法的渐近时间复杂度(asymptotic time complexity),它表示随问题规模的增大，算法执行时间的增长率和f（n）的增长率相同以循环最深层原操作为度量基准频度：该语句重复执行的次数算法的存储空间需求：空间复杂度（space complexity）：算法所需存储空间度量，记作S（n）= O（f（n）），其中n为问题规模的大小一、线性表（一）线性表基本概念线性表（linear_list）：n个数据元素的有限序列结构特点：存在唯一的被称作“第一个”、“最后一个"的数据元素，且除了第一个以外每个元素都有唯一前驱,除最后一个以外都有唯一后继在复杂线性表中存在:数据项-〉记录-〉文件，例如每个学生情况为一个记录，它由学号、性别。
数据结构基础知识总结数据结构是计算机科学中的一门重要课程，它研究如何组织和存储数据，以及如何在数据上进行操作和处理。
数据结构是计算机程序设计的基础，它能够帮助我们更好地理解计算机程序的本质，并提高程序的效率和可靠性。
本文将对数据结构的基础知识进行总结。
一、线性结构线性结构是指所有元素按照线性顺序排列，每个元素最多只有一个前驱和一个后继。
常见的线性结构有数组、链表、栈和队列。
1. 数组数组是一种线性结构，它由相同类型的元素组成，每个元素占用相同大小的内存空间，并按照一定顺序存储在连续的内存单元中。
数组可以通过下标来访问其中的元素，时间复杂度为O(1)。
2. 链表链表也是一种线性结构，它由节点组成，每个节点包含一个数据域和一个指针域。
指针域指向下一个节点或者上一个节点。
链表可以分为单向链表、双向链表和循环链表等多种形式。
3. 栈栈是一种特殊的线性结构，它只允许在栈顶进行插入和删除操作。
栈的特点是先进后出，后进先出。
栈可以用数组或链表来实现。
4. 队列队列也是一种特殊的线性结构，它只允许在队尾进行插入操作，在队头进行删除操作。
队列的特点是先进先出，后进后出。
队列可以用数组或链表来实现。
二、树形结构树形结构是一种非线性结构，它由节点和边组成，每个节点最多有一个父节点和多个子节点。
常见的树形结构有二叉树、堆、AVL树和红黑树等。
1. 二叉树二叉树是一种特殊的树形结构，每个节点最多有两个子节点。
二叉树可以分为满二叉树、完全二叉树、平衡二叉树等多种形式。
2. 堆堆是一种特殊的完全二叉树，它满足父节点的值总是大于或小于子节点的值。
堆可以分为大顶堆和小顶堆两种形式。
3. AVL树AVL树是一种自平衡二叉搜索树，它保证任何一个节点左右子树高度差不超过1，并且左右子树也是一棵AVL树。
4. 红黑树红黑树是一种自平衡二叉搜索树，它满足以下性质：每个节点要么是红色，要么是黑色；根节点是黑色；每个叶子节点都是黑色的空节点；如果一个节点是红色的，则它的两个子节点都是黑色的；任意一条从根到叶子的路径上不能出现连续的两个红色节点。
大学计算机学习总结800字7篇篇1在大学期间，我选择了计算机专业，如今回想起来，这无疑是一个充满挑战与机遇的选择。
计算机专业的学习历程让我对计算机领域有了更深刻的理解，同时也让我在面对未来时更加自信。
一、基础知识的积累计算机专业的学习始于基础知识的积累。
从计算机的基本原理、硬件组成，到操作系统的运作机制，每一步都充满了探索与发现。
这些基础知识不仅为后续的学习奠定了坚实的基础，也让我在解决实际问题时更加得心应手。
二、编程技能的提升在计算机专业的学习中，编程技能的培养是不可或缺的一部分。
通过不断练习和实践，我逐渐掌握了多种编程语言，并能够熟练运用它们来解决实际问题。
编程技能的提升不仅让我在学术上取得了不错的成绩，也为将来的工作打下了坚实的基础。
三、实践经验的丰富大学期间，我积极参与了多个计算机相关的项目和实践活动。
这些经历不仅让我将所学知识运用到实际中，也提升了我的动手能力和解决问题的能力。
通过项目实践，我不仅学会了如何与他人合作，还培养了勇于面对挑战和不断解决问题的能力。
四、理论知识的深化随着学习的深入，我逐渐意识到计算机领域的博大精深。
从数据结构到算法，从计算机网络到数据库，每一块知识都充满了奥秘。
通过不断学习和研究，我逐渐深化了对计算机领域的理解，也为自己未来的发展奠定了坚实的基础。
五、综合素质的提升计算机专业的学习不仅涉及专业知识，还对综合素质有着较高的要求。
在大学期间，我注重培养自己的批判性思维、创新意识和团队协作能力。
这些能力在计算机领域中至关重要，也为我未来的发展提供了广阔的空间。
六、未来发展的展望回首过去，大学计算机专业的学习历程让我受益匪浅。
面对未来，我充满了信心和期待。
我相信，凭借所学的知识和技能，我能够在计算机领域中脱颖而出，为社会的进步和发展做出自己的贡献。
在未来的学习和工作中，我将继续保持积极进取的态度，不断挑战自己，提升自己的综合素质和专业技能。
同时，我也将积极参与社会实践和项目实践，将所学知识运用到实际中，为社会创造更多的价值。
数据结构与算法读书笔记数据结构和算法是计算机科学中非常重要的领域，它们对于解决问题和优化代码性能至关重要。
以下是一些关于数据结构和算法的读书笔记：1.掌握基本数据结构：了解常见的数据结构，如数组、链表、栈、队列、散列表、树和图等。
理解它们的特点、操作和适用场景。
2.理解时间复杂度和空间复杂度：学习如何分析算法的时间和空间复杂度。
了解最坏情况、平均情况和最好情况下的复杂度分析方法。
3.掌握常见算法：学习基本的排序算法（如冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序），搜索算法（如线性搜索、二分搜索），以及常见的图算法（如深度优先搜索、广度优先搜索）等。
4.解决实际问题：将学到的数据结构和算法应用到解决实际问题中。
通过练习编写代码来加深对数据结构和算法的理解和应用能力。
5.阅读经典教材：阅读经典的数据结构和算法教材，如《算法导论》（Introduction to Algorithms）、《数据结构与算法分析》（Data Structures and Algorithm Analysis in C++）等。
这些教材系统地介绍了各种数据结构和算法的原理和实现。
6.刷题实践：参加在线编程竞赛，刷LeetCode、HackerRank等网站上的算法题目。
这样可以锻炼自己的解题思路和编码能力，同时熟悉常见算法的应用场景。
7.学习高级数据结构和算法：在掌握基本的数据结构和算法后，可以进一步学习高级的数据结构和算法，如红黑树、A VL树、动态规划、贪心算法等。
8.追踪最新发展：关注数据结构和算法领域的最新研究和发展，了解新的数据结构和算法模型，如布隆过滤器、哈希图等。
以上是一些关于数据结构和算法的读书笔记。
通过系统学习和实践，不断提升自己的数据结构和算法能力，可以在编程领域中取得更好的成果。
穿越计算机的迷雾读书笔记当我们身处这个数字化的时代，计算机已经成为了生活中不可或缺的一部分。
从日常的通讯交流到复杂的科学研究，从便捷的娱乐消遣到关键的生产工作，计算机的身影无处不在。
然而，对于这一强大而神秘的工具，我们是否真正了解其背后的原理和奥秘？《穿越计算机的迷雾》这本书，就像一盏明灯，引领着我在计算机的知识海洋中探索，让我对计算机的认识有了质的飞跃。
书中开篇便从计算机的历史讲起，将我带回到了那个计算机诞生的年代。
原来，计算机的发展并非一蹴而就，而是经历了漫长而曲折的过程。
从早期的巨型机到如今的微型电脑，从繁琐的机械计算到高效的电子运算，每一次的进步都凝聚着无数科学家和工程师的智慧与汗水。
这让我深刻地认识到，科技的发展是一个不断积累和创新的过程，没有前人的基础，就不会有今天计算机的辉煌成就。
在讲述计算机的硬件组成时，作者用了生动形象的比喻，让原本复杂晦涩的知识变得通俗易懂。
比如，将中央处理器（CPU）比作计算机的“大脑”，负责处理和执行各种指令；将内存比作计算机的“短期记忆”，用于存储当前正在运行的程序和数据；而硬盘则像是计算机的“长期记忆库”，可以保存大量的信息。
通过这些比喻，我很快就明白了计算机各个硬件之间的关系和作用，也对计算机的工作原理有了更直观的理解。
书中还详细介绍了计算机的软件系统，包括操作系统、应用软件和编程语言等。
操作系统就像是计算机的“大管家”，负责管理和协调计算机的各种资源，确保各个程序能够有序地运行。
而应用软件则是为了满足用户的各种需求而开发的，如办公软件、游戏软件、图形设计软件等。
编程语言则是人类与计算机沟通的“桥梁”，通过编写代码，我们可以让计算机按照我们的意愿去执行任务。
这让我意识到，软件是计算机的灵魂，没有软件的支持，计算机就只是一堆冰冷的硬件。
在网络通信这一章节中，我了解到了计算机是如何通过网络连接在一起，实现信息的快速传递和共享。
从局域网到广域网，从有线网络到无线网络，网络技术的发展让世界变得越来越小，让人们的交流和合作变得更加便捷。
