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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。
数据结构课程心得体会汇总5篇数据结构课程心得体会（精选篇1）我们学习过数据的实用方法，但真正要用到数据结构这块，还是很困难的。
在学习了数据结构后，我对数据结构的一些基本理论有了初步认识，这些都是很深奥的，这些在以后的学习生活中都有很多的用处。
首先，我认识到数据结构的基本原理是一个逻辑的概念。
数据结构是数据的基础，只有掌握了逻辑原理才能更有效的进行数据结构的设计。
数据结构是一个逻辑思考问题，它包括数字的结构。
其次，数据结构是数据结构的原理。
数字的结构是逻辑化的，它包括数字的逻辑，数字的逻辑，数字的逻辑。
再次，数据结构是数据结构的基本原理。
数字的结构就是一个逻辑思维。
数字在结构中占有相应的位置，它的逻辑就像一个数字，它有很多的规律。
在数据结构中，数字的结构是有规律的，它包括数据的逻辑，数字的逻辑。
数字在结构中占有相应的位置，它的逻辑就像一个数字，它有很多的规律。
这样，我们对数据结构的设计就会有一种信心，这种信心是一种对数字的一种执着的追求。
这种追求是一种不断追求新东西的态度。
数据结构是数据的一种重要形式。
数据结构就是在数据结构中，用数据表示数据的数值，以及用数据来表示数据的数值。
通过学习我认识到我们学习数学知识的过程是一种学习，在学习知识的过程中我们要注意理论与实践的结合。
只有理论与实践相结合，才能把知识的理论体系搞懂、理解，并且在实践的过程中不断总结经验教训，进行创新。
最后，我认识到数学知识的重要性。
数学知识是用来解决实际问题的。
我们学习数学知识的过程就是学习数学的过程，而数学知识对于我们来说是重要的。
在学习数学知识的过程中，我们应该注意理论和实践的结合，在实践中不断总结经验教训，进行创新。
我们学习数学，最重要的是理论与实践的结合。
在学习方法和知识的过程中，我们要注意理论和实践的结合。
我们学习数学的过程中，应该注意理论和实践的结合，在实践中不断总结经验教训，进行创新。
数学知识的学习是靠理论和实践的结合，这就要求我们学习数学应该注意理论和实践的结合。
第1篇随着计算机科学技术的飞速发展，数据结构作为计算机科学中的基础课程，对于培养我们的逻辑思维能力和编程能力具有重要意义。
经过一学期的数据结构课程学习，我对这门课程有了更深入的理解和体会，以下是我的一些心得体会。
一、理论基础的重要性数据结构课程的学习，首先让我深刻认识到理论知识的重要性。
在课程开始时，老师详细介绍了各种数据结构的基本概念、特点和应用场景。
通过这些理论知识的学习，我明白了不同数据结构的适用范围和优缺点，为后续的编程实践奠定了坚实的基础。
1. 理论与实践相结合在课程学习中，我深刻体会到理论与实践相结合的重要性。
老师不仅讲解了各种数据结构的理论知识，还通过实际案例和编程练习，让我们将所学知识应用到实际问题中。
这种教学方法使我能够更好地理解数据结构的应用场景，提高了解决实际问题的能力。
2. 理论知识的拓展在数据结构课程中，我接触到了许多理论知识，如线性表、栈、队列、树、图等。
这些知识不仅拓宽了我的知识面，还使我认识到数据结构在计算机科学中的广泛应用。
例如，树结构在数据库索引、文件系统等领域有着重要的应用；图结构在社交网络、网络拓扑分析等领域也有着广泛的应用。
二、编程能力的提升数据结构课程的学习，使我的编程能力得到了显著提升。
以下是我在这方面的体会：1. 算法设计与实现在课程中，我们学习了各种数据结构的算法设计与实现。
通过实际编程练习，我掌握了各种数据结构的操作方法，如插入、删除、查找等。
这使我能够根据实际需求，选择合适的数据结构来设计算法，提高编程效率。
2. 代码可读性与优化在编程过程中，我学会了如何编写可读性强的代码。
这包括合理使用命名、注释、缩进等技巧，使代码易于理解和维护。
此外，我还学会了代码优化，如避免冗余操作、提高算法效率等。
三、团队协作与沟通能力数据结构课程的学习，也锻炼了我的团队协作与沟通能力。
以下是我在这方面的体会：1. 课堂讨论与交流在课堂上，老师鼓励我们积极讨论和交流。
数据结构心得体会(精选3篇)数据结构心得体会要怎么写，才更标准规范？根据多年的文秘写作经验，参考优秀的数据结构心得体会样本能让你事半功倍，下面分享【数据结构心得体会(精选3篇)】相关方法经验，供你参考借鉴。
数据结构心得体会篇1数据结构是计算机科学的核心部分，它涉及到如何组织和处理数据的问题。
在学习数据结构的过程中，我深感其重要性和实用性。
在这篇文章中，我将分享我的数据结构学习心得。
首先，数据结构的基础知识对我来讲是极其关键的。
学习数据结构，让我明白了计算机如何处理数据，以及如何通过不同的数据结构实现不同的算法。
例如，当我学习线性结构中的数组时，我了解到了如何使用数组存储和访问数据，以及如何使用数组实现线性搜索。
其次，我认识到数据结构的灵活运用至关重要。
例如，栈和队列这两种数据结构看似相似，但它们在应用场景上有所不同。
栈适合处理后进先出的情况，而队列则适用于先进先出的场景。
这使我明白了在问题解决过程中，如何选择合适的数据结构以达到最优效果。
此外，通过学习数据结构，我也领悟到编程思维的重要性。
数据结构不仅仅是算法的实现，更是编程思维的一种锻炼。
数据结构的学习让我学会了如何将问题抽象为数据，并使用合适的数据结构解决问题。
最后，我发现数据结构的学习过程是充满挑战的。
理解数据结构需要时间和实践。
有时候，即使理解了数据结构的理论，但在实际编程中却并不容易。
这就需要我们不断地练习，找出问题，并解决问题。
总的来说，学习数据结构使我更好地理解了计算机如何处理数据，以及如何通过不同的数据结构实现不同的算法。
同时，我也学会了如何灵活运用数据结构，并认识到编程思维的重要性。
尽管学习过程中充满了挑战，但我相信，只要我们持之以恒，就能不断提升自己的编程能力。
数据结构心得体会篇2数据结构心得体会时间如白驹过隙，一眨眼，已过去了两个春秋。
记得当时选择第一专业的时候，内心充满了纠结，不知道自己真正想要什么，而这种自我探索正是踏入大学的门槛所要面对的第一个挑战。
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。
数据结构的心得体会数据结构是计算机科学中一门基础的课程，也是计算机科学专业的一门重要课程。
通过学习数据结构，我深刻体会到了其重要性和应用价值。
以下是我对数据结构的心得体会。
首先，数据结构可以帮助我们更好地组织和管理数据。
在现实生活中，我们经常需要处理各种各样的数据，如学生信息、员工信息、图书信息等。
如果没有合适的数据结构，这些数据将会零散地存放在不同的地方，查找和管理起来十分困难，效率也会很低。
而数据结构提供了一种有序、高效的方式来组织和管理数据，使得我们可以更方便地进行数据的查找、插入和删除等操作。
其次，数据结构可以提高算法的效率。
在计算机科学中，算法的效率是一个非常重要的指标，影响着程序的执行速度和资源的利用率。
而数据结构可以作为算法的基础，通过选择合适的数据结构可以使得算法的效率得到提升。
例如，使用二叉搜索树可以实现快速的查找操作；使用堆可以在常数时间内找到最大或最小元素等。
因此，我们可以通过学习和运用数据结构来提高算法的效率，从而解决一些复杂的计算问题。
再次，数据结构可以培养我们的逻辑思维能力和问题解决能力。
在学习数据结构的过程中，我们需要对问题进行分析，选取合适的数据结构来解决问题。
这就要求我们具备良好的逻辑思维能力和问题解决能力。
同时，通过编写数据结构的实现代码和进行调试，我们也可以提高我们的编程能力和调试能力。
这些都是我们在实际工作中所需要的重要能力。
最后，数据结构的学习也为我们学习其他计算机科学领域的知识打下了基础。
数据结构是计算机科学的核心基础之一，它的学习内容涉及到很多其他计算机科学领域的知识，如算法设计、操作系统、数据库等。
因此，通过学习数据结构，我们可以对其他计算机科学领域的知识有一个初步的了解，为我们后续的学习和工作打下良好的基础。
综上所述，数据结构是一门对计算机科学专业非常重要的课程，通过对数据结构的学习，我们可以更好地组织和管理数据，提高算法的效率，培养逻辑思维能力和问题解决能力，以及为学习其他计算机科学领域的知识打下基础。
数据结构心得体会数据结构是计算机科学中非常重要的一门课程，它涉及到如何组织和存储数据，以便能够高效地访问和操作。
在学习数据结构的过程中，我积累了一些心得体会，以下是我对数据结构的一些深入理解和应用经验。
首先，数据结构的选择非常重要。
不同的数据结构适用于不同的场景和问题，因此在解决问题时，我们需要根据具体情况选择合适的数据结构。
例如，如果需要频繁地插入和删除数据，那么链表可能是一个不错的选择；如果需要快速查找数据，那么树结构可能更适合；而如果需要高效地进行排序和搜索，那么数组或者哈希表可能是更好的选择。
其次，对于每种数据结构，我们需要了解其特点和基本操作。
例如，对于链表，我们需要了解如何插入和删除节点，以及如何遍历链表；对于树结构，我们需要了解如何进行插入、删除和搜索等操作。
掌握这些基本操作对于理解和应用数据结构非常重要。
另外，数据结构的时间复杂度和空间复杂度也是我们需要考虑的因素。
时间复杂度描述了算法执行所需的时间，而空间复杂度描述了算法所需的额外空间。
在选择数据结构时，我们需要综合考虑时间复杂度和空间复杂度，以便选择最合适的数据结构来解决问题。
在实际应用中，数据结构经常与算法相结合。
算法是对数据结构的操作和处理方式的描述，通过算法我们可以实现对数据结构的增删改查等操作。
因此，学习数据结构的同时，我们也需要了解一些常用的算法，如排序算法、搜索算法等。
掌握这些算法可以帮助我们更好地应用数据结构解决实际问题。
此外，数据结构的应用非常广泛。
无论是在软件开发中还是在算法竞赛中，数据结构都扮演着重要的角色。
在软件开发中，我们可以利用数据结构来提高程序的性能和效率；在算法竞赛中，我们可以通过合理选择和应用数据结构来解决复杂的问题，从而获得更好的竞赛成绩。
总之，数据结构是计算机科学中不可或缺的一门课程，它对于我们理解和应用计算机科学的基本原理和方法非常重要。
通过学习数据结构，我们可以掌握如何组织和存储数据，以及如何通过合理选择和应用数据结构来解决实际问题。
数据结构心得体会数据结构心得体会篇1数据结构是计算机科学的核心基础课程之一，它涉及到如何有效地存储、处理和操作数据。
在学习的过程中，我深刻地感受到了数据结构的魅力和重要性。
下面是我对数据结构的一些心得体会：1.数据结构是计算机程序的灵魂在学习数据结构之前，我一直认为计算机程序只是简单的代码组合。
但随着学习的深入，我逐渐了解到数据结构在程序中的重要性。
数据结构决定了程序的组织形式和操作方式，它能够帮助我们更高效地处理数据，提高程序的性能和可维护性。
2.数据结构是逻辑思维和算法思维的体现数据结构涉及到许多抽象的概念，如数据类型、数据结构、算法等。
这些概念需要我们具备较好的逻辑思维能力，能够将实际问题转化为数据结构模型，并设计出合适的算法。
数据结构的学习过程，也是我们锻炼逻辑思维和算法思维的过程。
3.数据结构是编程能力的提升数据结构的学习过程，也是我们编程能力提升的过程。
通过实现各种数据结构，我们能够更深入地理解数据结构的特性和应用场景，提高我们的编程技能和解决问题的能力。
4.数据结构需要与实际应用相结合在学习数据结构时，我们需要将理论知识与实际应用相结合。
通过解决实际问题，我们能够更好地理解数据结构的意义和应用，也能够更好地将数据结构应用到实际工作中。
总之，数据结构的学习过程是一个不断思考、实践和提升的过程。
通过学习数据结构，我不仅掌握了更多的编程技能，也锻炼了自己的逻辑思维和算法思维。
我相信，在未来的学习和工作中，数据结构将继续发挥重要的作用，也将继续帮助我更好地解决实际问题。
数据结构心得体会篇2数据结构心得体会随着对数据结构的学习和深入，我对这一学科的理解越来越深刻。
数据结构是计算机科学中至关重要的一部分，它涉及到如何有效地存储、处理和检索数据的问题。
在此，我将分享我的数据结构学习心得。
首先，我认识到数据结构并非独立存在，而是与算法、程序设计和应用场景紧密相连。
数据结构的每个部分都有其特定的用途和适用范围。
数据结构心得体会数据结构是计算机科学的核心基础知识之一，也是编程中必不可少的一门课程。
通过学习数据结构，我深入理解了计算机程序的底层实现原理，同时也收获了一些心得体会。
首先，数据结构是程序设计的基础。
在编程中，我们经常需要使用各种数据结构来存储和处理数据。
掌握了数据结构，我们可以更加高效地组织和管理数据，提高程序的执行效率。
比如，使用数组来存储一组有序的数据，可以快速地进行查找和排序操作；使用链表来实现动态存储，可以方便地插入和删除元素。
数据结构不仅仅是一种数据的存储方式，更是一种解决实际问题的思维方式。
其次，数据结构是算法的基础。
在解决实际问题时，我们需要设计和实现各种算法。
而算法的效率往往取决于所使用的数据结构。
比如，在查找某个元素时，使用线性查找需要依次比较每个元素，而使用二分查找可以通过比较中间元素来快速缩小查找范围；在排序一组数据时，使用冒泡排序需要多次比较和交换元素，而使用快速排序可以通过一次分区操作将数据分成两部分，并递归地对每部分进行排序。
因此，我们在选择算法时要考虑数据的特性，选择合适的数据结构可以提高算法的效率。
另外，学习数据结构还能够培养思维能力。
数据结构中的许多概念和操作需要我们进行抽象思考和逻辑推理。
比如，在构建二叉树时，我们需要通过递归的方式构造树的左右子树，并确保左右子树的高度差不大于1；在实现图的遍历时，我们需要使用深度优先搜索或广度优先搜索算法，并使用递归或栈等数据结构来记录和管理遍历过程。
这些抽象的思维能力在解决其他问题时也会起到积极的作用。
最后，数据结构还有助于培养编程规范和风格。
在使用数据结构时，我们需要设计相应的接口和操作，并遵循一定的规范和风格。
比如，对于栈这种数据结构，我们可以定义push和pop等操作，并使用命名规范和文档说明来规范代码的书写；对于二叉查找树这种数据结构，我们可以设计插入和删除操作，并使用递归或非递归的方式来实现。
通过不断地规范和实践，我们可以提高代码的可读性和可维护性。
数据结构心得体会数据结构是计算机科学中非常重要的一门基础课程，它研究了数据的组织、存储和管理方式，以及各种数据操作的算法和效率。
通过学习数据结构，我深刻体会到了它的重要性和应用价值。
首先，数据结构的选择对于解决实际问题非常关键。
在实际应用中，不同的问题需要选择不同的数据结构来进行存储和操作。
例如，对于需要频繁插入和删除的场景，链表这种动态数据结构更加适用；而对于需要快速查找的场景，二叉搜索树或哈希表可能更合适。
因此，对于不同的问题，我们需要深入理解各种数据结构的特点和适用场景，从而选择合适的数据结构来解决问题。
其次，数据结构的设计和实现需要考虑到时间和空间的效率。
在实际应用中，我们需要在满足功能需求的同时，尽可能地提高算法的执行效率。
这就需要我们在设计和实现数据结构时，考虑到算法的时间复杂度和空间复杂度。
例如，在数组中查找某个元素的时间复杂度是O(n)，而在二叉搜索树中查找的时间复杂度是O(logn)，显然二叉搜索树更加高效。
因此，在实际应用中，我们需要根据问题的特点和要求，选择合适的数据结构来提高算法的执行效率。
此外，数据结构的学习也培养了我解决问题的思维方式。
数据结构的学习不仅仅是学习一些具体的数据类型和操作，更重要的是培养了我抽象思维和问题解决能力。
在实际应用中，我们经常面临各种复杂的问题，需要从整体上把握问题的结构和特点，然后选择合适的数据结构和算法来解决问题。
通过学习数据结构，我学会了如何分析和抽象问题，如何将问题转化为数据结构的操作，从而更加高效地解决问题。
最后，数据结构的学习也让我深刻体会到了团队合作的重要性。
在实际应用中，很多问题都是需要团队合作来解决的。
数据结构的学习过程中，我们常常需要进行小组讨论、编程实现和代码评审等环节，这些都需要团队成员之间的密切合作和协作。
通过和团队成员的交流和合作，我不仅学到了更多的知识和技能，还培养了团队合作和沟通能力。
综上所述，数据结构是一门非常重要的基础课程，它不仅仅是计算机科学的基础，更是我们解决实际问题的利器。
期末作业——数据结构全书知识要点
一，线性表的顺序存储
1，线性表是具有相同类型的n个数据元素组成的有序序列。
元素之间存在前去后继的顺序关系，第一个元素没有直接前驱元素，最后一个元素没有直接后驱元素。
可以使用集合论的方法描述线性表，还可以使用逻辑图表示一个线性表。
2，线性表的顺序存储不但需要存储表本身的数据内容，还需要存储线性表的长度。
3，在顺序表的一般位置上（表头和表尾特例）做插入和删除运算时，需要移动原来表中的元素。
插入和删除的平均移动次数大约是表长的一般。
4，一个算法具有多个或零个输入，这些输入取自特定的数据对象集合。
算法的特性包括了输出输入有穷性，确定性和可行性。
二，线性表的链式存储
1，线性表不但可以顺序存储，还可以链式存储。
在链表中，线性表中的每一个数据元素，需要分两部分存储，数据域与指针域，各节点存储的数据之间的逻辑关系由指针域明确指定。
2，最常用的是单链表，在单链表中，每个节点的指针域存储的只是后继元素的地址。
3，在链式存储的线性表中，插入和删除操作的效率比较高，不用移动原表中的任何数据，但是查询必须从表头开始依次访问每个节点，才能访问到真正需要访问的元素，这种查询方法属于顺序查找方式。
4，链式存储方式还包括了单循环链表，双向链表，双向循环链表，带表头结点的单链表，带表头结点的单循环链表，代表头结点的双向链表，代表头结点的双向循环链表等。
不同的存储方式有自己的特点。
5，单循环链表的特征是：链表最后一个节点的后继指针指向第一个节点，而双向循环链表的特点是：链表最后一个节点的后继指针指向第一个节点，而链表第一个节点的前驱指针指向最后一个结点。
附带：链式存储结构中顺序表和链表的比较时的要点。
1当线性表的长度变化不大，易于事先确定其大小时，为了节约储存空间，宜采用顺序表作为存储结构。
2主要是进行查找，很少做插入和删除操作时，采用顺序表做存储结构为宜。
3链表的存取方法是顺序存储结构，列表中的节点，需从头指针起顺着链扫描才能取得。
4对于频繁进行插入和删除的线性表，宜采用链表作存储结构。
若表的插入和删除主要发生在表的首尾两端，则采用尾指针表示的单循环链表为宜。
三，栈和队列
1，栈和队列是操作受限制的线性表。
栈只允许在表的一端即栈顶一段做插入和删除操作，插入和删除的效率都非常高，不会引起表内元素的移动。
对栈的基本操作包括：创建一个空栈，判栈空，判栈满，进栈，退栈，取栈顶元素及清空一个栈。
2，栈的实现可以使用顺序栈和链栈。
在顺序栈中需要设置一个整型变量top来记录栈的位置（如数组下标），通常称top为栈顶指针；而在链栈中使用一个头指针指向栈顶元素。
3，队列允许在表的一端做插入操作，而在表的另一端做删除操作，插入的一端称为队尾，删除的一端称为队头，对队列的基本操作包括创建一个空队列，判队空，判队满，进队列，出队列，取队头元素和清空一个队列等。
4，队列的实现可以使用顺序队列，循环队列和链队列。
在顺序队列中需要设置两个指针变量front和rear分别记录队头和队尾的位置。
由于顺序队列会产生假溢出的问题，因此对于顺序表表示的队列通常应该使用循环队列，在循环队列中对队列满的判定要区别于对队列空的判定，长度为n的数组最多能储存的队列元素是n-1个；
链队列中则有两个指针，分别指向对头和队尾元素。
在链队列的出队算法中，一般只需修改队头指针。
当原队中只有一个节点时，该节点既是对头也是队尾。
5，栈的特性是后进先出，队列的特性是先进先出，由于它们的特性，使得其应用范围非常广泛。
例如栈可以解决数制转换，判断回文，火车调度等实际的问题，而队列可以处理基数排序等问题。
四，查找
1，对于顺序表和链表存储的线性表中的数据，都可以使用顺序查找思想；对于数据有序存储在顺序表中的数据可以采取二分查找法。
二分查找法的效率要高于顺序查找，但是要求数据的有序排列。
2，分块查找在实际应用中将数据分为几个数据块，并构造出索引表，每个所以项的索引值用来存储对应块中的最大的数据，块里的数据可以无序，但是第i块中的所有数据都要大于i-1块的数据。
3，散列表是以线性表中的每个元素的某个数据项Key为自变量，使用函数H(Key)计算出函数值，并将该直接视为一块连续储存空间的单元地址，将数据元素储存到该单元中。
H(Key)函数称为哈希函数或散列函数；计算结果称为哈希地址或散列地址。
散列函数的构造方法有：直接定址法，除留余数法，乘余取整法，数字分析法，平方取中法和折叠法。
4，当Key1不等于Key2，而H(Key1)等于H(Key2)，也就是说，不同的关键字映射到同一个散列地址上的两个Key称为同义词。
从理论上说，冲突是不可避免的。
解决冲突的方法大体分为两种：开放定址法和拉链法。
5，开放定址法是从产生冲突的那个单元开始，按照事先约定的探测方法，从散列表中查找一个空闲的储存单元，存放产生冲突的还未插入的元素。
形成探查序列的方法不同，可将开放定址法区分为线性探查法、二次探查法、双重散列法等。
6，拉链法的思想是用单链表将发生冲突的同义词数据元素链接起来。
散列表中的每个储存单元储存的是一个由同义词数据元素组成的单链表的表头指针。
拉链法相比开放定制法有很多优点，因此更加方便常用。
五，排序
1，排序是将一组记录按照某个域的递增或递减的次序重新排列起来的过程。
一般情况下，数据对象可能有多个数据项，用于排序的数据项即为排序或排序相，该域中的每个值则成为排序码。
2，算法效率分析：，在评论不同的排序算法时，可以通过计算比较次数和移动次数的方法实现，“if(a[i]<a[min])”是比较，“temp==a[min]”是移动。
3，排序方法可分为内部排序和外部排序，其中内部排序方法可分为5类：插入排序，交换排序，选择排序，归并排序和分配排序。
4，插入排序分为：直接插入排序和希尔排序，希尔排序的性能和效率优于直接插入排序。
希尔排序是不稳定的。
5，交换排序分为：冒泡排序和快速排序。
冒泡排序是稳定的，快速排序是非稳定的，冒泡排序是从底部向上依次比较相邻两个气泡的重量，决定是否交换，重复扫描以得到有序区。
快速排序是选择一个元素作为中心，比它小（大）的元素前（后）放，形成左右两个子表，在子表中重新选取中心元素，再做同样比较放置以得到有序区。
6，选择排序分为：直接选择排序、堆排序。
直接选择排序是不稳定的。
直接选择排序，n个记录的文件，第1、2、n次扫描后将剩余记录中关键字最小的和第
1、2、n个记录交换位置，经过n-1趟扫描，得到有序结果。
堆排序，将待排序的数组构造成一个大顶堆，从而获得数组最大的元素，即当前的根节点。
将其移走之后，再把剩余的n-1个数组元素重新构造成一个大顶堆。
反复执行，最后得到一个有序序列。
7，归并排序，将待排序序列R[0...n-1]看成是n个长度为1的有序序列，将相邻的有序表成对归并，得到n/2个长度为2的有序表；将这些有序序列再次归并，得到n/4个长度为4的有序序列；如此反复进行下去，最后得到一个长度为n的有序序列。
六，树与二叉树
1，数的逻辑定义基本术语，树的3种储存结构：双亲表示法，孩子表示法和孩子兄弟表示法。
2，二叉树的基本性质：
1 在二叉树的第k层上，最多有2k-1 个结点。
2 深度为m的二叉树最多有个2m-1个结点。
3 在任意一棵二叉树中，度数为0的结点（即叶子结点）总比度为2的结点多一个。
4
具有n个结点的二叉树，其深度至少为[log2n]+1 ，其中[log2n]表示取log2n的整数部分完全二叉树还具有如下两个特性：
5 具有n个结点的完全二叉树深度为[log2n]+1 。
3，二叉树的三种遍历方式：先（根）遍历、中（根）遍历、后（根）遍历三种。
介绍了已
知遍历序列，恢复二叉树的方法。
4，树和二叉树的转换，森林与二叉数之间的转换。
5，哈夫曼树的定义与建立方法，及哈夫曼编码。
6，堆排序的基本思想及实现。
七，图
1，图是一个由顶点集合和边集合组成的二元组，它是一个典型的非线性结构。
2，图的存储不但需要存储顶点的信息，需要存储顶点之间的关系即边的信息。
3，图的操作包括图的遍历，图的搜索，求最小生成树和拓扑序列等。
4，一个算法具有零个或多个输入，这些输入取自特定的数据对象集合。
算法的特性包括了输出、输入、有穷性、确定性和可行性。
5，图的遍历，分为深度优先搜索（DFS），和广度优先搜索（BFS）。
6，连通图生成树的方法，有普里姆算法，克鲁斯卡尔算法。
学习体会：
数据结构的基本概念的理解和学习还是比较容易的，但是像教材里那样真正使用c语言或c++语言表示和实现出来就有点困难了，更别说真正用到相关编程应用中去，这也是我们初学计算机课程的暂时性困难。
但是凡事都要循序渐进，c++已经学了一个学期了，书中的代码描述静下心来也能勉强看得懂，但是感觉自己的水平还是不够，还要在假期里利用互联网在线课程，再把一些没有学透的知识点复习一遍。
