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数据结构概念名词解释大全数据结构是计算机科学中的一个重要概念，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。
在这篇文章中，我将为您提供一份数据结构概念名词解释的大全，帮助您更好地理解和掌握这些重要的概念。
1. 数组（Array）：数组是一种线性数据结构，它由一组相同类型的元素组成，这些元素在内存中是连续存储的。
通过索引可以快速访问数组中的元素。
2. 链表（Linked List）：链表也是一种线性数据结构，它由一系列节点组成，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。
链表可以分为单向链表、双向链表和循环链表。
3. 栈（Stack）：栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，只允许在一端进行插入和删除操作。
插入操作称为入栈，删除操作称为出栈。
4. 队列（Queue）：队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，只允许在一端进行插入操作，在另一端进行删除操作。
插入操作称为入队，删除操作称为出队。
5. 树（Tree）：树是一种非线性数据结构，它由一组节点组成，节点之间通过边连接。
树的一个节点称为根节点，每个节点可以有零个或多个子节点。
6. 二叉树（Binary Tree）：二叉树是一种特殊的树，每个节点最多只有两个子节点，分别称为左子节点和右子节点。
7. 堆（Heap）：堆是一种特殊的树形数据结构，它满足堆属性，即父节点的值总是大于或小于它的子节点的值。
堆常用于实现优先队列。
8. 图（Graph）：图是一种非线性数据结构，它由一组节点和一组边组成，节点之间的连接关系称为边。
图可以分为有向图和无向图。
9. 散列表（Hash Table）：散列表是一种根据关键字直接访问内存位置的数据结构，它通过散列函数将关键字映射到一个固定大小的数组中。
10. 字典（Dictionary）：字典是一种键值对的数据结构，每个键与一个值相关联。
字典也称为映射、哈希表或关联数组。
11. 集合（Set）：集合是一种不包含重复元素的数据结构，它支持基本的集合操作，如并集、交集和差集。
数据结构中的名词解释数据结构中的名词解释数据结构：数据结构是研究数据元素之间抽象化的相互关系和这种关系在计算机中的存储表示（即所谓数据的逻辑结构和物理结构），并对这种结构定义相适应的运算，设计出相应的算法，而且确保经过这些运算后所得到的新结构仍然是原来的结构类型。
数据：数据是人们利用文字符号、数字符号以及其他规定的符号对现实世界的事物及其活动所做的描述。
在计算机科学中，数据的含义非常广泛，我们把一切能够输入到计算机中并被计算机程序处理的信息，包括文字、表格、图象等，都称为数据。
结点：结点也叫数据元素，它是组成数据的基本单位。
逻辑结构：结点和结点之间的逻辑关系称为数据的逻辑结构。
存储结构：数据在计算机中的存储表示称为数据的存储结构。
数据处理：数据处理是指对数据进行查找、插入、删除、合并、排序、统计以及简单计算等的操作过程。
数据类型：数据类型是指程序设计语言中各变量可取的数据种类。
数据类型是高级程序设计语言中的一个基本概念，它和数据结构的概念密切相关。
本章主要介绍了如下一些基本概念：线性表：一个线性表是n≥0个数据元素a0，a1，a2，…，an-1的有限序列。
线性表的顺序存储结构：在计算机中用一组地址连续的存储单元依次存储线性表的各个数据元素，称作线性表的顺序存储结构。
线性表的链式存储结构：线性表的链式存储结构就是用一组任意的存储单元——结点（可以是不连续的`）存储线性表的数据元素。
表中每一个数据元素，都由存放数据元素值的数据域和存放直接前驱或直接后继结点的地址（指针）的指针域组成。
循环链表：循环链表(Circular Linked List)是将单链表的表中最后一个结点指针指向链表的表头结点，整个链表形成一个环，从表中任一结点出发都可找到表中其他的结循环链表：循环链表(Circular Linked List)是将单链表的表中最后一个结点指针指向链表的表头结点，整个链表形成一个环，从表中任一结点出发都可找到表中其他的结点。
数据结构概念名词解释大全一、引言数据结构是计算机科学中一个重要的概念。
它描述了数据元素之间的关系和操作，对于数据的组织、存储和管理起着至关重要的作用。
本文将介绍一些常见的数据结构概念，对其进行详细解释，以帮助读者更好地理解和运用这些概念。
二、线性数据结构1. 数组（Array）：一种顺序存储结构，元素在内存中连续存放，通过索引访问，具有快速随机访问的特点。
2. 链表（Linked List）：一种链式存储结构，元素通过节点相连存放，实现了动态的插入和删除操作，在内存中非连续存放。
3. 栈（Stack）：一种后进先出（Last-In-First-Out，LIFO）的数据结构，只允许在栈顶进行插入和删除操作，类似于弹夹。
4. 队列（Queue）：一种先进先出（First-In-First-Out，FIFO）的数据结构，只允许在队首删除，在队尾插入操作，类似于排队。
三、非线性数据结构1. 树（Tree）：一种层次结构，由根节点和若干子树组成，用于描述具有层次关系的数据集合。
2. 二叉树（Binary Tree）：一种特殊的树形结构，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。
3. 图（Graph）：一种由节点和边构成的数据结构，用于描述多对多的关系，可以是有向的或无向的。
4. 堆（Heap）：一种完全二叉树的数据结构，在堆中每个父节点的值都大于等于子节点的值，用于快速寻找最值。
四、查找和排序1. 顺序查找（Sequential Search）：依次比较每个元素，找到目标元素的位置，或者确定元素不存在于数据结构中。
2. 二分查找（Binary Search）：在有序数组中使用分治法进行查找，每次将查找范围缩小一半，直到找到目标元素。
3. 插入排序（Insertion Sort）：依次将元素插入已排序数组的正确位置，适用于数据规模较小的场景。
4. 快速排序（Quick Sort）：通过选择一个基准元素，将数组分为两部分，递归地对每部分进行排序，实现高效的排序。
1、数据数据就是描述客观事物得符号,就是能够被计算机输入，识别，处理得各种符号，就是计算机化得信息。
2、数据项数据不可分割得最小单位，一个元素由若干个数据项构成.3、数据元素它就是组成数据得基本单位,就是数据集合中得个体，在计算机程序中，通常作为一个整体进行考虑与处理。
4、数据对象就是性质相同得数据元素得集合，就是数据得一个子集。
５、数据处理就是指对数据进行查找,插入，删除，合并，排序，统计以及简单计算等得操作过程。
６、数据结构就是研究数据元素之间抽象化得相互关系与这种关系在计算机中得存储表示（即数据得逻辑结构与物理结构），并对这种结构定义相适应得运算,设计出相应得算法,且确保经过这些运算后所得到得新结构仍然就是原来得结构类型。
7、数据类型数据类型就是一个值得集合与定义在这个值集上得一组操作得总称。
8、抽象数据类型就是指一个数学模型以及定义在该模型上得一组操作。
抽象数据类型得定义取决于它得一组逻辑特性，而与其在计算机内部如何表示与实现无关.９、算法解决一个问题得方法与步骤.1０、时间复杂度T（N）=O(F（N）），它表示随问题规模Ｎ增大,算法执行时间增长率与Ｆ(N)得增长率相同，F(N）算法得时间复杂性。
11、原地工作算法执行时，若额外空间相对于输入数据量来说就是常数，则称此算法为原地工作.１2、线性表一种数据结构,就是N(N>=0)个同质元素得有限序列，除首尾元素外，每个元素有唯一得前驱与唯一得后继.13、队列就是一种受限线性表,就是先进先出得线性表14、循环队列在队列得顺序存储结构中，把存储空间得首尾逻辑上相连，构成一个环，使得存储空间上只要有空余得地址，就可以继续进行入队列操作，极大利用了物理空间.用头部与尾部两个指示器表示队列头与队列尾，插入在尾部进行，删除在头部进行。
15、单链表每一个数据元素，都需用两部分来存储：一部分用于存放数据元素值，称为数据域；另一部分用于存放直接后继结点得地址（指针)，称为指针域，元素得存储空间可以连续，也可以就是不连续得。
数据结构名词解释归纳数据结构名词解释归纳第一章：1. 数据结构：是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合2. 存储结构：数据结构在计算机中的表示成为数据的物理结构，又称存储结构3. 逻辑结构：是用来描述数据元素之间的逻辑关系4. 算法：算法是对特定问题求解步骤的一种描述，它是指令的有限序列，其中每一条指令表示一个或者多个操作第三章：1. 栈：栈是限定仅在表尾进行插入或删除操作的线性表2. 队列：队列是一种先进先出的线性表，它只允许在表的一端进行插入，而在另一端删除元素。
第六章：1. 完全二叉树：深度为k的，有n个结点的二叉树，当且仅当其每一个结点都与深度为k的满二叉树中编号从1至n的结点一一对应时，称之为完全二叉树2. 满二叉树：一棵深度为k且有2k-1个结点的二叉树称为满二叉树3. 哈夫曼树：假设有n个权值{w1，w2，……，wn}，试构造一棵有n个叶子节点的二叉树，每个叶子结点带权为wi，则其中带权路径长度WPL最小二叉树，称为最优二叉树或哈夫曼树。
第七章：1. 完全图：有（1/2）n（n-1）条边的无向图称为完全图2. 路径：路径是顶点的序列V={Vi0,Vi1,……Vin}，满足(Vij-1,Vij)E 或 <Vij-1,Vij>E,(1<jn)3. 回路：第一个顶点和最后一个顶点相同的路径称为回路或环4. 连通图：在无向图中，如果对于图中任意两个顶点vi，vj∈V，vi和vj都是连通的，则称该无向图是连通图5. 连通分量：连通分量指的是无向图中的极大连通子图。
6. 生成树：一个连通图的生成树是一个极小连通子图，它含有图中全部顶点，但只有足以构成一棵树的n-1条边第九章：1. 二叉排序树：或者是一棵空树；或者是具有下列性质的二叉树：（1）若左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值；（2）若右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值；（3）左、右子树也分别为二叉排序树；2. 平衡二叉树：又被称为AVL树。
数据结构名词解释数据结构名词解释：⒈数组(Array)：是一种线性数据结构，存储相同类型的元素。
通过索引访问元素，具有随机访问的特性。
⒉链表(Linked List)：是一种线性数据结构，由节点组成。
每个节点包含数据和指向下一个节点的引用。
链表分为单向链表和双向链表。
⒊栈(Stack)：是一种后进先出(LIFO)的数据结构，只允许在栈的一端进行插入和删除操作。
⒋队列(Queue)：是一种先进先出(FIFO)的数据结构，允许在队列的一端进行插入操作，在另一端进行删除操作。
⒌树(Tree)：是一种由节点组成的层次结构，每个节点可以有零个或多个子节点。
常见的树结构包括二叉树、二叉搜索树、AVL 树等。
⒍图(Graph)：是一种由节点和边组成的数据结构，在图中节点之间可以有直接或间接的连接。
⒎哈希表(Hash Table)：是一种根据键值(Key-Value)对进行快速访问的数据结构。
通过哈希函数对键值进行映射，将其存储在数组中。
⒏堆(Heap)：是一种完全二叉树的结构，满足特定的堆序性质。
堆可以用来实现优先队列、堆排序等。
⒐图算法(Graph Algorithm)：是在图数据结构上进行的操作和计算，包括深度优先搜索、广度优先搜索、最短路径算法等。
⒑查找算法(Search Algorithm)：是在数据集中查找目标元素的算法，包括线性查找、二分查找、哈希查找等。
1⒈排序算法(Sorting Algorithm)：是将数据集中的元素按照特定顺序排列的算法，包括冒泡排序、插入排序、快速排序等。
1⒉动态规划(Dynamic Programming)：是一种通过将问题划分为子问题，并将子问题的解记录下来以解决整个问题的算法。
1⒊贪心算法(Greedy Algorithm)：是一种通过每一步选择局部最优解来达到全局最优解的算法。
1⒋回溯算法(Backtracking Algorithm)：是一种通过试错的方式，在问题的所有可能解中搜索最优解的算法。
数据结构名词解释数据结构名词解释1：数组：数组是一种线性数据结构，它是由一系列有序的元素组成。
数组中的元素可以根据索引来访问，索引从0开始，依次递增。
数组的大小在创建时需要预先确定，并且不能改变。
2：链表：链表也是一种线性数据结构，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。
链表中的节点可以在运行时动态地创建和删除，并且没有大小限制。
3：栈：栈是一种特殊的数据结构，它按照后进先出（LIFO）的原则进行操作。
栈可以使用数组或链表来实现。
4：队列：队列也是一种特殊的数据结构，它按照先进先出（FIFO）的原则进行操作。
队列可以使用数组或链表来实现。
5：树：树是一种非线性数据结构，它由节点和边组成。
每个节点可以有多个子节点，但只有一个父节点。
树用于表示层次结构，如文件系统和组织架构。
6：图：图是一种非线性数据结构，它由节点和边组成。
节点可以自由地与其他节点相连，形成复杂的关系网络。
图可以用于表示社交网络、路由网络等。
7：哈希表：哈希表是一种根据关键字直接访问内存中存储位置的数据结构。
它通过哈希函数将关键字映射到一个固定大小的数组中，以实现快速查找和插入。
8：树堆：树堆是一种特殊的二叉树，它满足堆的性质。
堆分为最大堆和最小堆，最大堆中每个节点的值都大于等于其子节点的值，最小堆则相反。
9：图的遍历：图的遍历是指按照一定的规则遍历图中的所有节点。
常用的遍历算法有深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。
10：排序算法：排序算法是将一组无序的数据按照某种特定的顺序进行排列的算法。
常用的排序算法有冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。
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数据：是对客观事物的符号表示。
数据元素：是数据的基本单位，也称节点（ node ）或记录（ record ）。
数据对象：是性质相同的数据元素的集合，是数据的一个子集。
数据项：有独立含义的数据最小单位，也称域(field) 。
数据结构：是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。
根据数据元素间关系的基本特性，有四种基本数据结构集合：结构中的数据元素之间除了“同属于一个集合”的关系外，别无其他关系。
线性结构：结构中的数据元素之间存在一个对一个的关系。
树形结构：结构中的数据元素之间存在一个对多个的关系。
图状结构或网状结结构：结构中的数据元素之间存在多个对多个的关系。
逻辑结构：抽象反映数据元素之间的逻辑关系。
（算法设计）物理结构（存储结构） ：数据结构在计算机中的表示。
（算法实现）存储结构分为：顺序存储结构：借助元素在存储器中的相对位置来表示数据元素间的逻辑关系。
链式存储结构：借助指示元素存储地址的指针表示数据元素间的逻辑关系。
算法：对特定问题求解步骤的一种描述。
算法的五个重要特性：有穷性，确定性，可行性，输入和输出。
算法设计的原则或要求：正确性，可读性，健壮性，效率与低存储量需求。
衡量算法效率的方法：事后统计法和事前分析估算法 。
算法执行时间的增长率和 f(n) 的增长率相同，则可记作：T (n) = O(f(n)) ，称 T (n) 为算法的 (渐近 )时间复杂度算法运行时间的衡量准则：以基本操作在算法中重复执行的次数。
栈：限定仅在表尾进行插入或删除操作线性表。
入栈：插入元素的操作； 出栈：删除栈顶元素的操作。
队列：只能在队首进行删除、队尾进行插入的线性表。
允许插入的一端叫队尾，删除的一端叫队头。
串：由零个或多个字符组成的有限序列；空串：零个字符的串；长度：串中字符的数目；空串：零个字符的串；子串： ；串中任意个连续的字符组成的子序列；位置：字符在序列中的序号；相等：串的值相等；空格串：由一个或多个空格组成的串，空格串的长度为串中空格字符的个数。
数据结构的名词解释第一点：数据结构的基本概念与类型数据结构是计算机科学中研究数据组织和存储方式的重要分支，它涉及到如何在计算机中有效地存储、访问和处理数据。
数据结构不仅为程序设计提供了算法和程序设计语言的基础，而且是计算机科学中的核心概念之一。
数据结构主要包括两大类：线性结构和非线性结构。
线性结构指的是数据元素之间存在一对一的关系，非线性结构则指的是数据元素之间存在一对多或多对多的关系。
线性结构主要包括：数组、链表、栈、队列、串等。
数组是最基本的数据结构，它将数据元素按照一定的顺序排列在一片连续的存储空间中。
链表是由一系列节点组成的数据结构，每个节点包含数据域和指针域。
栈和队列是特殊的线性表，栈是后进先出（LIFO）的数据结构，而队列是先进先出（FIFO）的数据结构。
串是由零个或多个字符组成的有限序列。
非线性结构主要包括：树、图、哈希表等。
树是一种非常重要的非线性结构，它是由节点组成的数据结构，每个节点包含数据域和指针域，节点之间的关系是一对多的关系。
图是由顶点集合和边集合组成的非线性结构，顶点之间通过边相连。
哈希表是通过哈希函数将关键字映射到表中的位置来访问数据的数据结构，它可以在对数时间复杂度内完成插入、删除和查找操作。
数据结构在计算机科学中的应用非常广泛，它不仅在算法设计、程序开发、系统设计等领域中有着重要的应用，而且在数据库、网络、人工智能等领域中也扮演着重要的角色。
第二点：数据结构的重要性质与算法数据结构的性质是指数据结构在存储、访问和处理数据方面所具有的特点和性质。
数据结构的性质直接影响到算法的设计和效率，因此在研究数据结构时，我们需要关注其重要的性质。
数据结构的重要性质主要包括：连续性、顺序性、随机性、独立性、可扩展性等。
连续性指的是数据元素在物理存储空间上的连续性；顺序性指的是数据元素在逻辑上的有序性；随机性指的是数据元素在逻辑上的无序性；独立性指的是数据元素之间的相互独立性；可扩展性指的是数据结构在元素数量变化时的灵活性。
数据结构名词解释
数据结构一般指在计算机科学中的一种抽象的概念，用以描述和组织数据的方法。
它将数据存储在内存中，以及它们之间如何相互关联以及影响。
数据结构广泛用于开发计算机应用程序，从简单的算法到软件工程，比如游戏或操作系统。
数据结构是作为计算机语言表示的一组数据项中的数据项。
常见的数据结构有数组、链表、堆栈、队列、图、树等。
数组是单一类型的数据项按一定顺序组织起来的模式；链表是一种按照顺序连接数据项的模式，类似于表格；堆栈是一种把一个数据项放在另一个数据项上的模式，队列是先进先出的数据项模式；图是一种由点和连线表示的结构，也就是说，数据可以关联在不同的点上；树是一种数据结构，其中的节点有根节点、孩子节点等，用于表示子节点的上下问结构。
数据结构的使用能够使程序的执行更加有效，其原理就是可以装箱数据、减少空间复杂度，提高查找、排序、筛选等算法的性能，可以在多个表之间创建连接，也可以使用重写函数编写规则来处理数据，所有这些都在于以最简单的计算复杂性满足需求和挖掘隐藏的信息。
数据结构的使用对于数据的管理和抽象建模有很大的作用。
它可以在软件设计过程中帮助开发者分析和定位数据结构的大小，以便根据实际的性能需求进行有效编程。
此外，数据结构可以帮助软件开发者优化复杂的运算，有助于使用更少的内存把大量的数据进行存储、管理和运算。
数据：是对客观事物的符号表示。
数据元素：是数据的基本单位，也称节点（node）或记录（record）。
数据对象：是性质相同的数据元素的集合，是数据的一个子集。
数据项：有独立含义的数据最小单位，也称域(field)。
数据结构：是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。
根据数据元素间关系的基本特性，有四种基本数据结构集合：结构中的数据元素之间除了“同属于一个集合”的关系外，别无其他关系。
线性结构：结构中的数据元素之间存在一个对一个的关系。
树形结构：结构中的数据元素之间存在一个对多个的关系。
图状结构或网状结结构：结构中的数据元素之间存在多个对多个的关系。
逻辑结构：抽象反映数据元素之间的逻辑关系。
（算法设计）物理结构（存储结构）：数据结构在计算机中的表示。
（算法实现）存储结构分为：顺序存储结构：借助元素在存储器中的相对位置来表示数据元素间的逻辑关系。
链式存储结构：借助指示元素存储地址的指针表示数据元素间的逻辑关系。
算法：对特定问题求解步骤的一种描述。
算法的五个重要特性：有穷性，确定性，可行性，输入和输出。
算法设计的原则或要求：正确性，可读性，健壮性，效率与低存储量需求。
衡量算法效率的方法：事后统计法和事前分析估算法。
算法执行时间的增长率和f(n) 的增长率相同，则可记作：T (n) = O(f(n))，称T (n) 为算法的(渐近)时间复杂度算法运行时间的衡量准则：以基本操作在算法中重复执行的次数。
栈：限定仅在表尾进行插入或删除操作线性表。
入栈：插入元素的操作；出栈：删除栈顶元素的操作。
队列：只能在队首进行删除、队尾进行插入的线性表。
允许插入的一端叫队尾，删除的一端叫队头。
串：由零个或多个字符组成的有限序列；空串：零个字符的串；长度：串中字符的数目；空串：零个字符的串；子串：；串中任意个连续的字符组成的子序列；位置：字符在序列中的序号；相等：串的值相等；空格串：由一个或多个空格组成的串，空格串的长度为串中空格字符的个数。
存储位置：LOC(i ,j)=LOC(0,0)+(b2*i+j)L结点:包含一个数据元素及若干指向其子树的分支；结点的度: 结点拥有的子树；树的度:树中所有结点的度的最大值；叶子结点: 度为零的结点；分支结点: 度大于零的结点树的深度：树中叶子结点所在的最大层次森林：m棵互不相交的树的集合。
二叉树的性质：性质1：在二叉树的第i 层上至多有2i-1 个结点。
(i≥1)性质2：深度为k 的二叉树上至多含2k-1 个结点。
（k≥1）性质3: 对任何一棵二叉树，若它含有n0 个叶子结点、n2 个度为2 的结点，则必存在关系式：n0 = n2+1。
性质4: 具有n 个结点的完全二叉树的深度为⎣log2n⎦ +1。
满二叉树：指的是深度为k且含有2k-1个结点的二叉树。
完全二叉树：树中所含的n 个结点和满二叉树中编号为1 至n 的结点一一对应。
路径长度：路径上分支的数目。
树的路径长度：树根到每个结点的路径长度之和。
树的带权路径长度：树中所有叶子结点的带权路径长度之和，记作：WPL(T) =∑w k l k带权路径长度最小的二叉树，称为最优树二叉树或赫夫曼树。
关键路径：路径长度最长的路径。
顶点：数据元素vi称为顶点边、弧：P (vi,vj)表示顶点vi和顶点vj之间的直接连线，在无向图中称为边，在有向图中称为弧。
任意两个顶点构成的偶对(vi,vj)∈E是无序的，该连线称为边。
是有序的，该连线称为弧。
弧头、弧尾：带箭头的一端称为弧头，不带箭头的一端称为弧尾。
顶点的度(TD)=出度(OD)+入度(ID)图的遍历算法是求解图的连通性问题、拓扑排序和求关键路径等算法的基础。
通常有两条遍历图的路径：深度优先搜索和广度优先搜索。
排序的分类：按待排序记录所在位置内部排序：待排序记录存放在内存外部排序：排序过程中需对外存进行访问的排序按排序依据原则插入排序：直接插入排序、折半插入排序、希尔排序交换排序：冒泡排序、快速排序选择排序：简单选择排序、堆排序归并排序：2-路归并排序基数排序一、名词总结：ADT：抽象数据型是一个数学模型和在该模型上定义的操作的集合线性表：线性表是由n(n≥0)个相同类型的元素组成的有序集合。
栈：线性表的一种特殊形式，是一种限定性数据结构，也就是在对线性表的操作加以限制后，形成的一种新的数据结构。
是限定只在表尾进行插入和删除操作的线性表。
栈又称为后进先出的线性表。
队列：将线性表的插入和删除操作分别限制在表的两端进行，和栈相反，队列是一种先进先出的线性表。
串：线性表的一种特殊形式，表中每个元素的类型为字符型，是一个有限的字符序列。
广义表：由零个原子，或若干个原子或若干个广义表组成的有穷序列。
树：1、一个结点x组成的集{x}是一株树(Tree)，这个结点x也是这株树的根。
2、假设x是一个结点，T1，T2，…，Tk是k株互不相交的树，我们可以构造一株新树：令x为根，并有k条边由x指向树T1，T2，…，Tk。
这些边也叫做分支，T1，T2，…，Tk称作根x的树之子树。
二叉树：有限个结点的集合，这个集合或者是空集，或者是由一个根结点和两株互不相交的二叉树组成，其中一株叫根的做左子树，另一棵叫做根的右子树。
满二叉树：深度为k且有2k－1个结点的二叉树称为满二叉树。
完全二叉树：深度为k的，有n个结点的二叉树，当且仅当其每个结点都与深度为k的满二叉树中编号从1至n的结点一一对应，称之为完全二叉树。
线索二叉树：若结点p有左孩子，则p->lchild指向其左孩子结点，否则令其指向其（中序）前驱。
若结点p有右孩子，则p->rchild指向其右孩子结点，否则令其指向其（中序）后继。
堆：如果一棵完全二叉树的任意一个非终端结点的元素都不小于其左儿子结点和右儿子结点（如果有的话）的元素，则称此完全二叉树为最大堆。
同样，如果一棵完全二叉树的任意一个非终端结点的元素都不大于其左儿子结点和右儿子结点（如果有的话）的元素，则称此完全二叉树为最小堆。
选择树：一棵选择树是一棵二叉树，其中每一个结点都代表该结点两个儿子中的较小者。
这样，树的根结点就表示树中最小元素的结点。
二叉排序树：二叉排序树或者是一棵空树，或者是具有下列性质的二叉树：1、若它的左子树非空，则左子树上的所有结点的值均小于它的根结点的值。
2、若它的右子树非空，则右子树上的所有结点的值均大于或等于它的根结点的值。
3、它的左右子树分别为二叉排序树。
图：一个图G=（V，E）是一个由非空的有限集V和一个边集E所组成的。
若E中的每条边都是顶点的有序对（v , w），就说该图是有向图（directed graph，digraph）。
若E中的每条边是两个不同顶点无序对，就说该图是无向图，其边仍表示成（v, w）。
开放树：连通而无环路的无向图称作开放树。
最小生成树：设G=( V, E )是一个连通图，E中每一条边(u, v)的权为C(u, v)，也叫做边长。
图G的一株生成树(spanning tree)是连接V中所有结点的一株开放树。
将生成树中所有边长之总和称为生成树的价(cost)。
使这个价最小的生成树称为图G的最小生成树。
无向图双连通分量：设Vi是Ei中各边所连接的点集（1≤i≤k）,每个图Gi = ( Vi, E i)叫做G的一个双连通分量。
双连通图：若对V中每个不同的三元组v,w,a；在v和w之间都存在一条不包含a的路，就说G是双连通的强连通性：设G =（V, E）是一个有向图，称顶点v ,w∈V是等价的，要么v = w；要么从顶点v到w有一条有向路，并且从顶点w到v也有一条有向路。
拓扑排序：给定一个无环路有向图G=(V,E) ,各结点的编号为v=(1,2, …,n)。
要求对每一个结点i重新进行编号，使得若i是j的前导，则有Label[i]<label[j]。
即拓扑分类是将无环路有向图排成一个线性序列，使当从结点i到结点j存在一条边，则在线性序列中，将i排在j的前面。
AOE网：在带权的有向图中，用结点表示事件，用边表示活动，边上权表示活动的开销（如持续时间），则称此有向图为边表示活动的网络,简称AOE网。
关键路径：在AOE网中，由于有些活动可以并行，所以完成工程的最短时间是从源点到汇点的最大路径长度。
因此，把从源点到汇点具有最大长度的路径称为关键路径。
查找表：由同一类型的数据元素（或纪录）构成的集合。
关键字：数据元素中某一数据项的值，用以表示一个数据元素。
AVL树：AVL树或者是一颗空二叉树，或者具有如下性质的二叉查找树：其左子树和右子树都是高度平衡的二叉树，且左子树和右子树高度之差的绝对值不超过1。
B-树：B-树是一种非二叉的查找树除了要满足查找树的特性，还要满足以下结构特性：一棵m阶的B-树：（1）树的根或者是一片叶子(一个节点的树),或者其儿子数在2和m之间。
（2）除根外，所有的非叶子结点的孩子数在m/2和m之间。
（3）所有的叶子结点都在相同的深度。
B+树：B-树的一种变形，二者区别在于：1、有k个子结点的结点必然有k个关键码；2、非叶子结点仅具有索引作用，与记录有关的信息均放在叶结点中。
地址散列法：被查找元素的存储地址= Hash ( Key )。
堆分类：把具有如下性质的数组A表示的二元树称为堆（Heap）:(1)若2*i≤n，则A[i].key≤A[2*i].key ;(2)若2*i+1≤n，则A[i].key≤A[2*i+1].key;小顶堆把具有如下性质的数组A表示的二元树称为堆（Heap）:(1)若2*i≤n，则A[i].key≥A[2*i].key ;(2)若2*i+1≤n，则A[i].key≥A[2*i+1].key;大顶堆词典排序：设集合S中的元素为整数元组，关系≤为S的线性序，对两个元素( s1,s2,…,sp )和( t1,t2,…,tq )存在( s1,s2,…,sp )≤( t1,t2,…,tq )，当存在一个整数j，1≤j≤max[p,q]，使得sj≤tj，且所有1≤i＜j，si＝ti；或者p≤q，并且si＝ti，1≤i≤p，则关系≤称为词典序。
归并方法：首先将文件中的数据输入到内存，采用内部分类方法进行分类（归并段），然后将有序段写回外存；对多归并段进行多遍归并，最后形成一个有序序列。
索引：指的是记录的关键字值与记录驻留在外存的地址组成数对的集合。
每个数对称为一个索引项。
二、重要算法总结第二章：1、模式匹配法（KMP算法）2、串的Substr算法第三章：1、二叉树的先、中、后序遍历（递归算法）2、二叉树的中序非递归遍历（辅助栈、非辅助栈）3、二叉树交换左右子树；4、二叉树求深度、结点赋层号5、哈夫曼树的构造第四章：1、DFS、BFS2、最小生成树3、强连通性4、拓扑排序5、Dijkstra算法单源最短路径第五章：1、二叉排序树2、AVL树3、地址散列法第六章：简单排序算法及快排1．数据结构是一门研究什么内容的学科？数据结构是一门研究在非数值计算的程序设计问题中，计算机的操作对象及对象间的关系和施加于对象的操作等的学科。
