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数据结构十进制到二进制的转换的原理数据结构是计算机科学中的一个重要概念，它是指数据的组织、存储和管理方式。
在计算机中，数据以不同的形式存在，如字符、数字等等。
而在计算机中，最基本的数据表示方式是二进制，即由0和1组成的数字系统。
因此，数据结构中的十进制到二进制的转换就显得非常重要。
在计算机中，十进制是人们最常用的一种数字系统，它是以10为基数的数字系统。
而二进制是计算机中最常用的一种数字系统，它是以2为基数的数字系统。
在计算机中，所有的数据最终都要转换成二进制的形式才能被计算机识别和处理。
那么，十进制到二进制的转换原理是什么呢？我们需要了解十进制和二进制之间的对应关系。
在十进制数字中，每一位上的数字的权值都是递增的，从右向左依次为1、10、100、1000...以此类推。
而在二进制数字中，每一位上的数字的权值都是递增的，从右向左依次为1、2、4、8...以此类推。
我们需要了解如何将十进制数字转换为二进制数字。
这里以一个十进制数字42为例进行说明。
我们需要找到最大的2的幂，使得它小于或等于42。
在这个例子中，最大的2的幂是2^5=32。
那么，我们可以将42分解为32和10的和。
接下来，我们需要将32和10转换为二进制数字。
由于32是2的幂次，所以它的二进制表示法很简单，就是在最高位上放一个1，其他位上都是0，即100000。
而对于10，我们需要继续寻找最大的2的幂，使得它小于或等于10。
在这个例子中，最大的2的幂是2^3=8。
那么，我们可以将10分解为8和2的和。
然后，我们需要将8和2转换为二进制数字。
由于8是2的幂次，所以它的二进制表示法很简单，就是在最高位上放一个1，其他位上都是0，即1000。
而对于2，我们需要继续寻找最大的2的幂，使得它小于或等于2。
在这个例子中，最大的2的幂是2^1=2。
那么，我们可以将2分解为2的1次幂。
我们将2转换为二进制数字，就是在最高位上放一个1，其他位上都是0，即10。
856数据结构与组成原理数据结构与组成原理（Architecture and Organization Principleof 856）一、引言二、数据结构数据结构是计算机中用于组织和存储数据的方式。
常见的数据结构有线性结构（如数组、链表）、树结构（如二叉树、AVL树）和图结构等。
数据结构的选择和设计将直接影响计算机系统的执行效率和使用效果。
在数据结构中，常用的操作包括插入、查找、删除、排序等。
例如，在数组中查找一些元素的时间复杂度为O(n)，而在二叉树中查找的时间复杂度为O(log n)。
因此，在实际应用中，选择合适的数据结构可以提高系统的执行效率和资源利用率。
三、计算机组成原理计算机组成原理是指计算机系统的硬件部分。
其主要包括中央处理器（CPU）、内存、输入输出设备和存储设备等。
计算机组成原理研究计算机系统的内部结构和工作原理，以及如何提高系统的性能和可扩展性。
在计算机组成原理中，CPU是计算机系统的核心部分，其包括运算器、控制器和寄存器等。
运算器用于执行算术和逻辑操作，控制器用于解析和执行指令，寄存器用于暂存数据和指令。
在计算机系统中，CPU的速度和处理能力将直接决定整个计算机系统的性能。
内存是计算机系统的主要存储介质，用于存储程序和数据。
内存的性能将影响计算机系统的响应速度和数据读写能力。
因此，提高内存的读写速度和容量是提高计算机系统性能的重要方面。
四、优化技术为提高计算机系统的性能，数据结构与组成原理研究了一系列优化技术。
其中包括指令级并行、数据级并行和线程级并行等。
指令级并行主要通过流水线技术来提高CPU的执行效率。
在流水线技术中，将每个指令的执行过程分成多个不同的阶段，使得多个指令可以在同一时间内执行。
这样可以有效提高CPU的利用率和计算速度。
数据级并行主要通过向量处理器和GPU等来提高计算机系统的并行计算能力。
向量处理器可以同时对多个数据进行相同的操作，从而提高计算速度。
而GPU则可以并行处理大量的图形计算任务，为图形处理和科学计算提供强大的计算能力。
mysql的底层数据结构和原理MySQL是一个流行的关系型数据库管理系统，它的底层数据结构和原理对于理解其性能和功能至关重要。
以下是一些关键的底层数据结构和原理：1. InnoDB存储引擎：MySQL支持多种存储引擎，其中InnoDB是最常用的一种。
InnoDB提供了ACID事务支持、行级锁定和外键约束。
2. 数据页（Page）：InnoDB存储引擎的最小数据单位是页，通常大小为16KB。
一个表空间由多个页组成。
3. B+树索引：InnoDB使用B+树作为索引结构，特别是聚集索引和非聚集索引。
B+树的特点是所有的值都出现在叶子节点上，并且叶子节点之间通过指针相互连接，便于顺序访问。
4. 主键索引和非主键索引：InnoDB允许一个表有多个索引，但只能有一个聚集索引。
聚集索引决定了表中数据的物理存储顺序，非聚集索引则有一个指向聚集索引的指针。
5. 事务日志（Redo Log）：为了确保数据的持久性和事务的ACID属性，InnoDB使用事务日志来记录所有更改。
如果系统崩溃，可以使用事务日志进行恢复。
6. 行格式（Row Format）：InnoDB有两种行格式：COMPACT和DYNAMIC。
它们决定了如何在B+树叶子节点中存储行数据。
7. MVCC（多版本并发控制）：为了支持高并发，InnoDB使用MVCC来保存旧的数据版本。
这使得读取操作不需要加锁，提高了并发性能。
8. 外键约束：InnoDB支持外键约束，确保数据之间的引用完整性。
9. 分区表：MySQL允许将一个大表分成多个小表，这些小表可以在不同的物理文件中存储，以提高查询和管理性能。
10. 复制（Replication）：MySQL支持主从复制，用于数据备份、负载均衡和高可用性。
理解这些底层数据结构和原理有助于更好地优化MySQL数据库的性能、设计和调优。
Transport Stream概念规范中讲述的概念很多，容易让人糊涂，所以先把一些概念理清，弄清楚它们之间的关系，再看后面的就可提高很多的效率。
(1)ES- Elementary Streams (原始流)，对视频、音频信号及其他数据进行编码压缩后的数据流称为原始流。
原始流包括访问单元，比如视频原始流的访问单元就是一副图像的编码数据。
(2) PES- Packetized Elementary Streams (分组的原始流)，原始流形成的分组称为PES分组，是用来传递原始流的一种数据结构(3)节目是节目元素的集合。
节目元素可能是原始流，这些原始流有共同的时间基点，用来做同步显示。
(4)传输流和节目流TS-Transport Stream翻译为“传输流”PS-Program Stream 翻译为“节目流”PS用来传输和保存一道节目的编码数据或其他数据。
PS的组成单位是PES分组。
TS用来传输和保存多道节目的编码数据或其他数据，TS的组成单位是节目。
PS适用于不容易发生错误的环境，以及涉及到软件处理的应用，典型应用如DVD光盘的文件存储TS适用于容易发生错误的环境，典型应用就是数字电视信号的传输。
TS和PS是可以互相转换的，比如从TS中抽取一道节目的内容并产生有效的PS是可能。
(5)传输流分组和PES分组原始流分成很多PES分组，保持串行顺序，一个PES分组只包含一个原始流的编码数据。
PES分组长度很大，最大可为64K字节。
PES分组分为“分组首部(header)”和“有效负载(payload)”。
“有效负载”指跟随在首部字节之后的字节。
首部的前4个字节构成分组的起始码，标识了该分组所属原始流的类型和ID号。
TS分组也就是传输流数据形成的数据包。
每个TS分组长度为188字节，包括“分组首部”和“有效负载，前4个字节是分组首部，包含了这个分组的一些信息。
有些情况下需要更多的信息时，需在后面添加“调整字段(adaption field)”。
huffman树数据结构实验原理
Huffman树是一种用于数据压缩的数据结构，原理如下：
1. 统计字符频率：首先，对于待压缩的数据，统计每个字符出现的频率。
可以使用哈希表或数组来记录各个字符的频率。
2. 构建最小堆：将每个字符及其频率作为一个节点，构建一个最小堆。
最小堆是一种二叉树，每个节点的值都小于或等于其子节点的值。
3. 构建Huffman树：从最小堆中取出频率最小的两个节点（即出现频率最低的两个字符），将它们合并为一个新的节点，并将新节点的频率设置为两个节点的频率之和。
将新节点插入回最小堆中。
重复这个过程，直到最小堆中只剩下一个节点。
4. 构建Huffman编码表：从Huffman树的根节点出发，根据每个字符所在的路径（左子树为0，右子树为1）来构建Huffman编码表。
Huffman编码表可以使用哈希表或数组来存储，键为字符，值为对应的Huffman编码。
5. 数据压缩：对于待压缩的数据，根据Huffman编码表将每个字符转换为对应的Huffman编码，得到压缩后的数据。
6. 数据解压：对于压缩后的数据，根据Huffman编码表将每个Huffman编码转换为对应的字符，得到解压后的数据。
Huffman树的原理在于通过构建一个最小堆，使用贪心算法来生成一个频率最小的树。
这样生成的树中，频率高的字符在树的顶部，频率低的字符在树的底部，从而实现数据压缩。
postgis空间数据结构原理PostGIS是一个用于存储和查询地理空间数据的开源软件，它是PostgreSQL关系数据库的扩展。
PostGIS提供了许多用于处理地理空间数据的功能和功能，包括数据导入/导出、空间索引、查询和分析工具等。
在PostGIS中，空间数据可以被表示为几何对象，这些几何对象可以是点、线、多边形等。
这些几何对象可以是二维的，也可以是三维的。
空间数据可以在数据库中使用几何列进行存储，并且可以使用SQL语句进行查询和操作。
PostGIS使用了一些基本的数据结构来存储和处理空间数据。
其中最常见的数据结构是R树、R树和网格。
这些数据结构针对不同的查询类型和数据组织方式提供了不同的优化。
R树是一种一维的数据结构，可以有效地进行范围查询和空间索引。
它将空间数据分割为一系列的矩形区域，每个矩形区域都包含一个几何对象。
这样，当进行范围查询时，只需要相关的矩形区域，而不是整个数据集。
R树还支持插入和删除操作，能够动态地调整数据结构以适应不断变化的数据。
网格是另一种常见的数据结构，它将空间数据划分为一系列的网格单元。
每个网格单元都包含一个或多个几何对象。
网格结构能够高效地进行基于网格的空间查询，如网格内的点查找以及网格之间的相交性判断。
网格结构还支持数据聚集和统计分析，可以用于生成热力图、聚类分析等操作。
为了提高查询性能，PostGIS还使用了空间索引。
常见的空间索引包括R树索引、GiST索引和Gin索引。
R树索引适用于范围查询和空间索引，GiST索引适用于更复杂的空间查询，如相交、相邻等。
Gin索引适用于文本和属性查询。
除了上述数据结构和索引，PostGIS还支持各种空间操作和分析功能，如缓冲区分析、距离计算、空间关系判断等。
这些功能可以通过SQL语句或常见的地理信息系统函数进行调用。
总而言之，PostGIS通过使用适当的数据结构和索引，并提供一系列的空间操作和查询工具，能够高效地存储、查询和分析地理空间数据。
copyelement数据结构CopyElement数据结构引言：在计算机科学中，数据结构是一种用于组织和存储数据的方式，它可以对数据进行操作和管理，以满足特定的需求。
CopyElement数据结构是一种用于复制元素的数据结构，它具有高效的复制功能，可以在不改变原始数据的情况下生成副本。
本文将介绍CopyElement数据结构的原理、应用场景以及实现方式。
一、CopyElement数据结构的原理CopyElement数据结构是一种基于深拷贝（Deep Copy）原理的数据结构。
深拷贝是指在复制对象时，将对象内部的所有成员变量也进行复制，从而生成一个全新的对象。
CopyElement数据结构通过深拷贝实现对元素的复制，使得复制后的元素与原始元素完全独立，互不影响。
二、CopyElement数据结构的应用场景1. 缓存系统：在缓存系统中，经常需要从数据库或其他数据源中读取数据，并将其存储在缓存中以提高访问速度。
CopyElement数据结构可以用于复制从数据源中读取的数据，以便在缓存中独立存储，避免对原始数据的修改影响缓存的正确性。
2. 多线程编程：在多线程编程中，需要对共享数据进行操作，为了避免并发访问导致的数据冲突，常常需要对数据进行复制，使得每个线程都操作独立的数据副本。
CopyElement数据结构可以用于复制共享数据，以便每个线程都拥有独立的数据副本进行操作。
3. 算法优化：在某些算法中，需要对数据进行频繁的修改和操作，而这些操作可能对原始数据产生不可逆的影响。
CopyElement数据结构可以用于在算法中复制需要修改的数据，以便在操作过程中保持原始数据的完整性。
三、CopyElement数据结构的实现方式CopyElement数据结构可以通过以下方式实现：1. 手动复制：通过手动遍历原始数据的每个元素，并逐个复制到新的数据结构中。
这种方式需要编写复制逻辑，比较繁琐，但可以灵活控制复制的程度。
数据结构操作系统原理数据结构和操作系统原理是计算机科学领域的两个重要概念和学科。
数据结构是指一组数据的组织方式和操作，而操作系统原理是指计算机操作系统的基本原理和核心功能。
本文将深入探讨数据结构和操作系统原理的相关知识。
一、数据结构数据结构是计算机科学中用来组织和存储数据的方法和技术。
常见的数据结构有数组、链表、栈、队列、树和图等。
1. 数组数组是一种线性数据结构，它由相同类型的元素组成，按照一定的顺序排列。
数组的特点是可以通过索引访问元素，并且在内存中是连续存储的。
2. 链表链表是一种动态数据结构，它由一系列节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。
链表的特点是节点在内存中可以是不连续的，可以灵活地插入和删除节点。
3. 栈和队列栈和队列也是线性数据结构，它们分别遵循先进后出（LIFO）和先进先出（FIFO）原则。
栈的插入和删除操作只能在栈顶进行，而队列的插入操作在队尾进行，删除操作在队首进行。
树和图都是非线性数据结构，它们通过节点和边的关系来表示数据之间的关系。
树是一种层次结构，每个节点可以有多个子节点；图是由节点和边构成的，节点可以有多个相邻的节点。
二、操作系统原理操作系统原理是指计算机操作系统的基本原理和核心功能。
操作系统是计算机系统中的一种软件，它管理和控制计算机的硬件资源，并为用户和其他软件提供接口和服务。
1. 进程管理操作系统通过进程管理来提供多任务和并发执行的能力。
进程是程序的一次执行过程，它具有独立的地址空间和资源。
操作系统负责创建、调度和终止进程，并提供进程间的通信和同步机制。
2. 内存管理内存管理是操作系统分配和管理计算机内存的过程。
操作系统需要为每个进程分配内存，并在进程之间进行隔离和保护。
常见的内存管理技术包括分页、分段和虚拟内存等。
3. 文件系统文件系统是操作系统用来组织和管理文件的一种方式。
文件系统提供对文件和目录的创建、读取、写入和删除等操作，同时还负责文件的存储和访问控制。
欧几里得数据结构-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述在计算机科学中，数据结构是一种逻辑组织和存储数据的方式。
它旨在提高数据操作的效率和性能，并帮助我们解决各种计算问题。
欧几里得数据结构是一种常见且重要的数据结构之一，它基于欧几里得算法的原理，用于解决一系列数学问题。
欧几里得算法，也被称为辗转相除法，是古希腊数学家欧几里得在其著作《几何原本》中首次提出的一种求最大公约数的算法。
该算法基于如下定理：对于任意两个正整数a和b，它们的最大公约数等于其中较小数b与它们的差ab的最大公约数。
欧几里得算法的应用非常广泛，除了求最大公约数，还可以解决一些与整数相关的问题。
在欧几里得算法的基础上，欧几里得数据结构应运而生。
它提供了一种有效的数据结构来存储和处理与欧几里得算法相关的数据。
欧几里得数据结构通常由一棵树来表示，每个节点都保存着两个整数a和b，代表欧几里得算法中的两个数。
通过递归构建这棵树，我们可以快速地求得两个数的最大公约数。
欧几里得数据结构的应用十分广泛。
它可以用于解决一些数学问题，例如判断两个数是否互质、求解线性不定方程等。
此外，在密码学领域，欧几里得数据结构也被广泛应用于RSA加密算法、扩展欧几里得算法等。
通过合理地利用欧几里得数据结构，我们可以在计算中高效地处理大规模数据，提高算法的执行效率。
本文将详细介绍欧几里得数据结构的原理和应用。
首先，我们将介绍欧几里得算法的基本思想以及它如何被转化成数据结构。
接着，我们将深入探讨欧几里得数据结构在解决数学问题中的应用场景，并通过具体案例加以说明。
最后，我们将总结欧几里得数据结构的重要性，并展望其在未来的发展前景。
希望本文能够为读者进一步理解和应用欧几里得数据结构提供一定的参考和指导。
1.2 文章结构本文主要围绕欧几里得数据结构展开，旨在介绍欧几里得数据结构的概念、原理及其在实际应用中的重要性。
为了使读者更好地理解和掌握这一数据结构，本文分为引言、正文和结论三个部分。
set数据结构原理
Set是一种不包含重复元素的无序集合数据结构，它是基于哈
希表实现的。
具体原理如下：
1. 哈希表（Hash table）是Set的底层数据结构，它是根据键（key）直接访问在内存存储位置的数据结构。
在哈希表中，
每个元素都有一个唯一的键，并以键值对（key-value）形式存储。
2. Set中的元素都是唯一的，即不存在重复的元素。
这是由哈
希表的特性决定的，不允许有重复的键出现。
当插入一个元素时，通过哈希算法计算出其键，然后将其与已有的键进行比较，如果存在相同的键，则拒绝插入。
3. Set中的元素是无序的，即元素的存储顺序与插入顺序无关。
这是由哈希表的特性决定的，元素存储的位置是根据键计算得出的哈希值决定的，而哈希值与元素的插入顺序无关。
4. Set支持常数时间的插入、删除和查找操作。
这是由哈希表
的特性决定的，通过键可以直接定位到元素的存储位置，所以插入、删除和查找操作的平均时间复杂度为O(1)。
5. 哈希冲突是指不同的键计算得到相同的哈希值。
为了解决哈希冲突，在哈希表中每个存储位置都有一个链表，当有多个键计算得到相同的哈希值时，它们会被存储在同一个位置的链表中。
总之，Set是一种基于哈希表实现的不包含重复元素的无序集合数据结构，具有快速的插入、删除和查找操作。
但是，由于哈希表的特性，Set的元素是无序的。
092数据结构原理1.具有n个结点的二叉树采用链接结构存储，链表中存放NULL指针域的个数为（n+1）。
2．串是（任意有限个字符构成的序列）。
3．在一棵二叉树的二叉链表中，空指针域数等于非空指针域数加（2 ）。
4．某二叉树的前序和后序序列正好相反，则该二叉树一定是什么二叉树(高度等于其结点数)。
5. 对于栈操作数据的原则是（后进先出）。
6．若长度为n的非空线性表采用顺序存储结构，删除表的第i个数据元素，首先需要移动表中数据元素的个数是（n-i）。
7. 在非空二叉树的中序遍历序列中，二叉树的根结点的左边应该(只有左子树上的所有结点 )。
8. 排序方法中，从未排序序列中依次取出元素与已排序序列中的元素进行比较，将其放入已排序序列的正确位置上的方法，称为( 插入排序 )。
9. 若一棵二叉树具有45个度为2的结点，6个度为1的结点，则度为0的结点个数是（46 ）。
10.某二叉树的前序和后序序列正好相同，则该二叉树一定是什么样的二叉树(空或只有一个结点)。
11. 在一个有向图中，所有顶点的入度之和等于所有边数（ 4 ）倍。
12．串是（任意有限个字符构成的序列）。
13．对于栈操作数据的原则是（后进先出）14. 设输入序列为A,B,C,D,借助一个栈不可以得到的输出序列是(D,A,B,C )。
15. 结点前序为xyz的不同二叉树，所具有的不同形态为(5 )。
16. 一维数组A采用顺序存储结构，每个元素占用6个字节，第6个元素的起始地址为100，则该数组的首地址是（70）。
17．在一棵高度为h(假定树根结点的层号为0)的完全二叉树中，所含结点个数不小于(2h )。
18. 在一个无向图中，所有顶点的度数之和等于所有边数（ 2 ）倍。
19.因此在初始为空的队列中插入元素a,b,c,d以后，紧接着作了两次删除操作，此时的队尾元素是 (d ).20.一般情况下，将递归算法转换成等价的非递归算法应该设置（堆栈）。
21. 对于一棵满二叉树，m个树叶，n个结点，深度为h,则(n=2h＋1-1 )。
22. 线性表的长度是指（表中的元素个数）。
23. 用邻接表表示图进行深度优先遍历时，通常用来实现算法的辅助结构是(栈 )。
24. 堆的形状是一棵(完全二叉树 )。
25. 设abcdef以所给的次序进栈，若在进栈操作时，允许退栈操作,则下面得不到的序列为（ cabdef）。
26.若长度为n的非空线性表采用顺序存储结构，删除表的第i个数据元素，i的合法值应该是（C. 1≤i≤n）。
27．在一棵二叉树的二叉链表中，空指针域数等于非空指针域数加（2 ）。
28.若某线性表中最常用的操作是取第i个元素和删除最后一个元素，则采用什么存储方式最节省时间（顺序表）。
29．一组记录的关键字为{45, 80, 55, 40, 42, 85}，则利用堆排序的方法建立的初始堆为（85, 80, 55, 40, 42, 45 ）。
30.如果T2是由有序树T转换而来的二叉树，那么T中结点的先根序列就是T2中结点的（先根序列）。
31. 对于一棵满二叉树，m个树叶，n个结点，深度为h,则(n=2h＋1-1 )。
32.具有n个顶点的有向图最多可包含的有向边的条数是(n(n-1) )。
33．设有6000个无序的元素,希望用最快的速度挑选出其中前5个最大的元素,最好选用(堆排序)法。
34.任何一个无向连通图的最小生成树(有一棵或多棵 )。
35. 排序方法中，从未排序序列中挑选元素，将其放入已排序序列的一端的方法，称为(选择排序)。
36. 对有14个数据元素的有序表R[14]进行折半搜索，搜索到R[3]的关键码等于给定值，此时元素比较顺序依次为（R[6]，R[2]，R[4]，R[3] ）。
37. 因此在初始为空的队列中插入元素a,b,c,d以后，紧接着作了两次删除操作，此时的队尾元素是 (d )。
38.深度为h且有多少个结点的二叉树称为满二叉树(2h+1-1 )。
39．某二叉树的前序和后序序列正好相反，则该二叉树一定是的二叉树为(高度等于其结点数)。
40. 带头结点的单链表head为空的判断条件是(head->next==NULL)。
41．栈和队列的主要区别在于（插入删除运算的限定不一样）42. 设高度为h的二叉树上只有度为0和度为2的结点，则此类二叉树中所包含的结点数至少为(2h-1 )。
43．在一个单链表中，若删除(*p)结点的后继结点，则执行(p->next=p->next->next)。
44.在一棵具有n个结点的二叉树中，所有结点的空子树个数等于（n+1 ）45.若一棵二叉树有11个度为2的结点，则该二叉树的叶结点的个数是（12 ）。
46. 对有n个记录的表按记录键值有序建立二叉查找树，在这种情况下，其平均查找长度的量级为（O(n) ）。
47. 有向图中，以顶点v为终点的边的数目，称为顶点v的（入度）。
48. 链栈和顺序栈相比，有一个较明显的优点是(通常不会出现栈满的情况)。
49. 若频繁地对线性表进行插入和删除操作，该线性表应该采用的存储结构是（链式）。
50. 设一个栈的输入序列是 1，2，3，4，5,则下列序列中，是栈的合法输出序列的是（3 2 1 5 4）。
51.设森林F中有三棵树，第一、第二和第三棵的结点个数分别为m1,m2和m3,则森林F对应的二叉树根结点上的右子树上结点个数是 ( m2+m3 )。
52.有数据{53，30，37，12，45，24，96}，从空二叉树开始逐个插入数据来形成二叉查找树，若希望高度最小，则应选择下面输入序列是（37,24,12,30,53,45,96）。
53．若要在O（1）的时间复杂度上实现两个循环链表头尾相接，则应对两个循环链表各设置一个指针，分别指向(各自的尾结点 )。
54. 二叉树的第I层上最多含有结点数为（2I）。
55.设高度为h的二叉树上只有度为0和度为2的结点，则此类二叉树中所包含的结点数至少为（2h-1 ）。
56.如果T2是由有序树T转换而来的二叉树，那么T中结点的先根序列就是T2中结点的（先根序列）。
57. 用分划交换排序方法对包含有n个关键的序列进行排序，最坏情况下执行的时间杂度为(O(n2))。
58. 有n个叶子的哈夫曼树的结点总数为（2n-1 ）。
59. 稀疏矩阵一般采用的压缩存储方法为(三元组表)。
60. 若二叉树中度为2的结点有15个，度为1 的结点有10个，则叶子结点的个数为（16 ）。
61. 若某完全二叉树的深度为h，则该完全二叉树中具有的结点数至少是(2h－1 )。
62. 任何一棵二叉树的叶结点在其先根、中根、后根遍历序列中的相对位置(肯定不发生变化)。
63.初始序列已经按键值有序时，用直接插入算法进行排序，需要比较的次数为( n-1)。
64. 对有n个记录的有序表采用二分查找，其平均查找长度的量级为(O(log2n))。
65用冒泡排序法对序列{18,16,14,12,10,8}从小到大进行排序，需要进行的比较次数是(15 )。
66在一个有向图中，所有顶点的出度之和等于所有边数的倍数是（ 1 ）。
67.有n个顶点的图采用邻接矩阵表示，则该矩阵的大小为（n*n ）。
68.6个顶点的无向图成为一个连通图至少应有边的条数是（5 ）。
69.对有14个数据元素的有序表R[14]进行折半搜索，搜索到R[3]的关键码等于给定值，此时元素比较顺序依次为（R[6]，R[4]，R[2]，R[3]）。
70. 串是（任意有限个字符构成的序列）。
71.个无向图中，所有顶点的度数之和等于所有边数（1 ）倍。
72.单链表表示的链式队列的队头在链表的什么位置（链头）。
73.一组记录的关键字为{45, 80, 55, 40, 42, 85}，则利用堆排序的方法建立的初始堆为（85, 80, 55, 40, 42, 45 ）。
74. 对于一棵满二叉树，m个树叶，n个结点，深度为h,则(n=2h＋1-1)75.某二叉树的前序和后序序列正好相同，则该二叉树一定是什么样的二叉树(空或只有一个结点)。
76.在一棵具有n个结点的二叉树中，所有结点的空子树个数等于（n+1 ）。
77. 若长度为n的线性表采用顺序存储结构，在表的第i个位置插入一个数据元素，需要移动表中元素的个数是（n-i+1）。
78. 树中所有结点的度等于所有结点数加（-1 ）。
79.设二叉树根结点的层次为0，一棵高度为h 的满二叉树中的结点个数是(2h+1-1 )。
80. 将一棵有50个结点的完全二叉树按层编号，则对编号为25的结点x，该结点(有左孩子，无右孩子)。
81. 设有数组A[i,j]，数组的每个元素长度为3字节，i的值为1 到8 ，j的值为1 到10，数组从内存首地址BA开始顺序存放，当用以列为主存放时，元素A[5，8]的存储首地址为( BA+180 )。
82.在一个具有n个顶点的完全无向图的边数为 (n(n-1)/2 )。
83．设森林F中有三棵树，第一、第二和第三棵的结点个数分别为m1,m2和m3,则森林F对应的二叉树根结点上的右子树上结点个数是 (m2+m3 )。
84.对于键值序列{72,73,71,23,94,16,5,68,76,103}用筛选法建堆，开始结点的键值必须为(94 )。
85. 在图形结构中，每个结点的前驱结点数和后续结点数可以有(任意多个 )。
86.对有n个记录的有序表采用二分查找，其平均查找长度的量级为(O(log2n) )。
87. 用孩子兄弟链表表示一棵树，若要找到结点x的第5个孩子，只要先找到x的第一个孩子，然后(从兄弟域指针连续扫描4个结点即可)。
88．有一个有序表为{1，3，9，12，32，41，45，62，75，77，82，95，100}，当二分查找值为82的结点时，查找成功的比较次数是（4 ）。
.89. 当初始序列已经按键值有序时，用直接插入算法进行排序，需要比较的次数为(n-1 )。
90.深度为h的满二叉树具有的结点个数为（2h+1-1 ）。
91. 二维数组A[5][6]的每个元素占5个单元，将其按行优先顺序存储在起始地址为3000的连续的内存单元中，则元素A[4][5]的存储地址为（3145）。
92.一个具有n个顶点e条边的无向图中，采用邻接表表示，则所有顶点的邻接表的结点总数为（2e ）。
93.一个具有n个顶点的图采用邻接矩阵表示，则该矩阵的大小为（n*n）。
94. 一个具有n个顶点e条边的无向图中，采用邻接表表示，则所有顶点的邻接表的结点总数为（ 2e ）。
95. 若要在O（1）的时间复杂度上实现两个循环链表头尾相接，则应对两个循环链表各设置一个指针，分别指向( 各自的尾结点)。
96．在一棵高度为h(假定树根结点的层号为0)的完全二叉树中，所含结点个数不小于(2h )。
