2011甘肃省数据结构与算法必过技巧

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。

专升计算机试题解析数据结构与算法篇数据结构与算法是计算机专业考试中的重要内容，也是评估专业能力和解决问题能力的重要指标。

本文将对专升计算机试题中的数据结构与算法篇进行解析，并就其中的难点和解题思路进行讨论。

一、栈和队列栈和队列是最基础的数据结构，常用于解决各类问题。

在专升计算机试题中，经常涉及到栈和队列的应用。

其中，栈是一种后进先出（Last In First Out，LIFO）的数据结构，而队列是一种先进先出（First In First Out，FIFO）的数据结构。

例如，试题中可能给出一个数列，并要求使用栈或队列进行排序。

在解决这类问题时，我们需要通过入栈或入队来构建有序的数据结构，并通过出栈或出队来获取有序的数列。

另外，栈和队列还常用于表达式的计算。

例如，试题可能给出一个中缀表达式，并要求计算该表达式的结果。

在这种情况下，我们可以通过将中缀表达式转换为后缀表达式，并利用栈来完成计算过程。

二、排序算法排序算法是数据结构与算法篇中的另一个重要内容。

在专升计算机试题中，常常要求对一组数据进行排序，并要求在有限的时间内完成。

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。

每种排序算法都有其特点和适用场景。

在解答试题时，我们需要根据具体的需求选择合适的排序算法，并分析其时间复杂度和空间复杂度。

同时，在解答排序算法的试题时，我们还需要考虑算法的稳定性。

稳定性指的是在排序过程中，相等元素的相对位置不发生改变。

例如，如果待排序的数据中存在两个相等的元素，若排序算法能够保持它们原有的相对位置，则认为该排序算法是稳定的。

三、查找算法查找算法是数据结构与算法篇中的又一个重点内容。

在专升计算机试题中，可能会给出一个有序序列，并要求在其中查找指定的元素。

常见的查找算法包括顺序查找、二分查找、哈希查找等。

每种查找算法都有其适用场景和性能特点。

在解答试题时，我们需要根据具体的需求选择合适的查找算法，并分析其时间复杂度和空间复杂度。

2022年兰州大学计算机科学与技术专业《数据结构与算法》科目期末试卷A（有答案）一、选择题1、哈希文件使用哈希函数将记录的关键字值计算转化为记录的存放地址，因为哈希函数是一对一的关系，则选择好的（）方法是哈希文件的关键。

A.哈希函数B.除余法中的质数C.冲突处理D.哈希函数和冲突处理2、下列排序算法中，占用辅助空间最多的是（）。

A.归并排序B.快速排序C.希尔排序D.堆排序3、若线性表最常用的操作是存取第i个元素及其前驱和后继元素的值，为节省时间应采用的存储方式（）。

A.单链表B.双向链表C.单循环链表D.顺序表4、用不带头结点的单链表存储队列，其队头指针指向队头结点，队尾指针指向队尾结点，则在进行出队操作时（）。

A.仅修改队头指针B.仅修改队尾指针C.队头、队尾指针都可能要修改D.队头、队尾指针都要修改5、动态存储管理系统中，通常可有（）种不同的分配策略。

A.1B.2C.3D.46、下列选项中，不能构成折半查找中关键字比较序列的是（）。

A．500，200，450，180 B．500，450，200，180C．180，500，200，450 D．180，200，500，4507、排序过程中，对尚未确定最终位置的所有元素进行一遍处理称为一趟排序。

下列排序方法中，每一趟排序结束时都至少能够确定一个元素最终位置的方法是（）。

Ⅰ．简单选择排序Ⅱ．希尔排序Ⅲ．快速排序Ⅳ．堆排Ⅴ．二路归并排序A．仅Ⅰ、Ⅲ、Ⅳ B．仅Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ C．仅Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ D．仅Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ8、已知一棵二叉树的前序遍历结果为ABCDEF，中序遍历结果为CBAEDF，则后序遍历结果为（）。

A.CBEFDAB.FEDCBAC.CBEDFAD.不定9、一棵非空的二叉树的前序序列和后序序列正好相反，则该二叉树一定满足（）。

A.其中任意一个结点均无左孩子B.其中任意一个结点均无右孩子C.其中只有一个叶结点D.其中度为2的结点最多为一个10、对序列{15，9，7，8，20，-1，4}用希尔排序方法排序，经一趟后序列变为{15，-1，4，8，20，9，7}则该次采用的增量是（）。

(完整版)计算机科学记忆口诀计算机科学记忆口诀计算机科学是现代社会中不可或缺的一部分。

为了帮助研究者更好地掌握计算机科学的基本概念和原理，下面是一份计算机科学的记忆口诀，供大家参考和使用。

1. 数据结构- 数组：连续空间，随机访问数组：连续空间，随机访问- 链表：非连续空间，顺序访问链表：非连续空间，顺序访问- 队列：先进先出，尾部入队，头部出队队列：先进先出，尾部入队，头部出队- 栈：后进先出，顶部入栈，顶部出栈栈：后进先出，顶部入栈，顶部出栈- 树：分层结构，有根节点和子节点树：分层结构，有根节点和子节点- 图：节点和边的集合，可以有环图：节点和边的集合，可以有环2. 算法- 递归：自我调用，需有终止条件递归：自我调用，需有终止条件- 排序：冒泡、选择、插入、快速、归并、堆排序等排序：冒泡、选择、插入、快速、归并、堆排序等- 查找：二分查找、散列表等查找：二分查找、散列表等- 动态规划：将问题分解为相似子问题的组合动态规划：将问题分解为相似子问题的组合- 贪心算法：每步都选择当前最优解贪心算法：每步都选择当前最优解- 回溯算法：通过试错的方式寻找解决方案回溯算法：通过试错的方式寻找解决方案3. 编程语言- Python：简洁、易读、易学Python：简洁、易读、易学- Java：跨平台、面向对象Java：跨平台、面向对象- C：高性能、可移植、低级别C：高性能、可移植、低级别- C++：C语言的扩展，支持面向对象和泛型编程C++：C语言的扩展，支持面向对象和泛型编程- JavaScript：用于前端开发和浏览器脚本JavaScript：用于前端开发和浏览器脚本- Ruby：简洁、优雅、动态类型Ruby：简洁、优雅、动态类型以上口诀是计算机科学中的一些基本概念和原理的简单总结。

希望通过这些口诀，大家能更好地理解和记忆计算机科学的知识，为学习和实践提供帮助。

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。

编程竞赛备考指南：准备比赛与闯关的秘籍编程竞赛，作为计算机科学领域的一个重要组成部分，旨在通过一系列算法与编程的比拼，来锻炼参赛者的逻辑思维、编程技巧以及解决问题的能力。

对于参加编程竞赛的同学来说，提前做好充分的准备工作是至关重要的。

因此，本文将为大家分享一些备考编程竞赛的秘籍，希望能够帮助大家取得优异的成绩。

一、熟练掌握编程语言作为一名编程竞赛的参赛者，首先要熟练掌握至少一种编程语言。

常见的编程语言包括C++、Java、Python等，每种语言都有其特点和适用场景，因此选定一种自己熟悉且擅长的编程语言非常重要。

对于初学者来说，建议选择Python作为入门语言，因为Python语法简洁、易学易用，适合编程新手快速入门。

而对于有一定编程基础的同学来说，可以考虑学习C++或Java，这两种语言在编程竞赛中有着广泛的应用，熟练掌握其语法和特性将有助于解决竞赛中的各种问题。

二、熟悉常见的算法与数据结构编程竞赛的比赛题目往往涉及到各种算法与数据结构的应用，因此熟悉常见的算法与数据结构对于备考编程竞赛非常重要。

常见的算法包括排序算法、搜索算法、动态规划、贪心算法等，而常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图等。

熟练掌握这些算法与数据结构的原理和实现方式，能够在解决竞赛题目时事半功倍。

三、刷题训练在备考编程竞赛过程中，刷题训练是必不可少的一环。

刷题训练既可以帮助参赛者熟悉各种算法与数据结构的应用，又可以提高解决问题的能力和编程技巧。

在刷题训练过程中，参赛者可以选择一些经典的编程竞赛题目进行练习，比如LeetCode、Codeforces、TopCoder 等平台上的题目。

同时，还可以参加一些在线编程比赛，比如ACM/ICPC、Google Code Jam、Facebook Hacker Cup等，通过比赛来检验自己的编程水平和解题能力。

四、培养团队合作精神在现实世界中，编程竞赛往往是一个团队合作的过程。

如何入门程序编辑基础知识和技巧指南在当今数字化的时代，程序编辑成为了一项重要的技能。

无论是为了开发网站、设计应用程序，还是参与数据分析和人工智能等领域，掌握基础的程序编辑知识都是必不可少的。

本篇文章将为您提供入门程序编辑基础知识和技巧的指南，帮助您快速掌握这一重要技能。

一、选择合适的编程语言选择合适的编程语言是步入程序编辑的第一步。

目前，市面上有各种各样的编程语言可供选择，如Python、Java、C++等。

每种编程语言都有其独特的特点和适用场景。

新手入门时，可以选择易学易用的编程语言，例如Python，这样可以更加快速地掌握基本的编程概念和语法。

二、了解基本的编程概念在开始实际编写代码之前，了解一些基本的编程概念将为您打下坚实的基础。

这些概念包括变量、数据类型、条件语句、循环语句等。

可以通过阅读相关的教材、参加在线课程或者参考编程教程来学习这些基本概念。

理解这些概念后，您将能够更好地理解和编写程序。

三、学习并练习算法和数据结构算法和数据结构是程序编辑的核心技能。

学习算法和数据结构能够帮助您更有效地解决问题并提高程序的性能。

了解并学习各种常见的算法和数据结构，如排序算法、查找算法、栈、队列等，可以通过阅读相关书籍或参加算法课程来掌握这些知识。

并通过编写代码来实践和巩固所学的算法和数据结构。

四、参与开源项目和编程练习参与开源项目和编程练习是提高程序编辑技能的一种有效方式。

通过加入开源社区，你将有机会与经验丰富的程序员合作，学习他们的编码风格和最佳实践。

同时，参与编程练习可以帮助您加深对所学编程语言的理解，提高编程能力。

可以通过各种在线平台（如GitHub、LeetCode等）找到适合您水平的项目或练习，并积极参与其中。

五、阅读和学习优秀的代码阅读和学习优秀的代码是提高程序编辑能力的重要途径。

通过阅读优秀的代码，您可以学习到其他程序员的思维方式和解决问题的方法。

可以选择开源项目、博客、论坛等地方寻找优秀的代码并学习。

计算机科学与工程学院集中性实践教学计划书( 2011-2012 学年第二学期课程名称:数据结构与算法课程设计专业:计算机科学与技术软件工程、网络工程班级:计算机科学与技术101-6软件工程101-4网络工程101-4课程负责人:李锡祚、王玲芬、李威指导教师分配情况:专业指导教师计算机科学与技术李威、李笑牛、张恒博、云健、刘爽、包书哲软件工程王玲芬、王鹏杰、王存睿、孙世昶、网络工程李锡祚、姜楠、王晓强、王波教学起止周:第1 至3 教学周一、教学目的与要求:数据结构与算法课程设计的目的是使同学们能够根据数据对象的特性,合理的组织数据并能综合运用数据结构与算法基本知识和程序设计基本知识解决实际问题,培养基本的、良好的程序设计技能。

二、主要阶段、内容、时间及地点安排(以天为单位计:阶段与内容第1阶段:指导教师布置设计任务并解析有关题目的设计指标和任务的具体内容,学生选择题目,明确问题描述和要求,查阅资料。

(1天;各班长或学习委员将本班的选题表交给辅导教师,一人一题,每道题的选择人数原则上不能超过3人,第一天课程设计结束后,每名学生都要确定题目。

第2阶段:明确题目要求、确定数据结构、设计算法,编写程序、调试程序、测试程序(11天;第一周,学生应明确题目要求、确定数据的逻辑结构和存储结构、实现基本操作的编码与调试、实现主菜单。

第二周,完成核心算法的设计、编码与调试。

第三周,完成剩余任务的编码与调试,准备足够的测试数据,对软件进行测试与调试。

第3阶段:完成设计任务,准备验收、答辩(1天;第4阶段:答辩(上机演示,回答教师提问(1天;第5阶段:撰写课程设计报告(2天。

地点与时间地点:金石滩校区图书馆时间:计算机科学与技术:课程设计上机时间表周一周二周三周四周五第一周上午、下午上午第2大节、下午第二周上午、下午上午第2大节、下午第三周上午、下午上午第2大节、下午(验收软件工程:课程设计上机时间表周一周二周三周四周五第一周上午、下午上午、下午下午第二周上午、下午上午、下午下午第三周上午、下午上午、下午下午(验收网络工程:课程设计上机时间表周一周二周三周四周五第一周上午、下午上午下午上午第二周上午、下午上午下午上午第三周上午、下午上午下午上午(验收注:上午8:30~11:10下午1:40~4:20三、课程设计题目及具体要求:1.成绩管理问题描述:给出n个学生的考试成绩表,成绩表包括学生的学号、姓名、考试成绩(高等数学、英语、物理,设计一个简单的成绩管理程序。

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。