篇一 :数据结构知识点整理

数据是信息的载体,是描述客观事物的数、字符、以及所有能输入到计算机中,被计算机程序识别和处理的符号(数值、字符等)的集合。

数据元素(数据成员)是数据的基本单位。在不同的条件下,数据元素又可称为元素、结点、顶点、记录等 数据对象具有相同性质的数据元素(数据成员)的集合

数据结构由某一数据对象及该对象中所有数据成员之间的关系组成。记为Data_Structure = {D, R}其中,D是某一数据对象,R是该对象中所有数据成员之间的关系的有限集合。

数据类型是指一种类型,以及定义在这个值集合上的一组操作的总称。

判断一个算法的优劣主要标准:正确性、可使用性、可读性、效率、健壮性、简单性。 算法效率的衡量方法:后期测试,事前估计 算法分析是算法的渐进分析简称

数据结构包括“逻辑结构” 和“物理结构”两个方面(层次):

逻辑结构是对数据成员之间的逻辑关系的描述,它可以用一个数据成员的集合和定义在此集合上的若干关系来表示物理结构是逻辑结构在计算机中的表示和实现,故又称“存储结构”

线性表的定义:n( ? 0)个表项的有限序列 L =(a1, a2, …, an) ai是表项,n是表长度。第一个表项是表头,最后一个是表尾。

线性表的特点:表中元素的数据类型相同;线性表中,结点和结点间的关系是一对一的,有序表和无序表线性表的存储方式。一,顺序存储方式,二,链表存储方式。

顺序表的存储表示有2种方式:静态方式和动态方式。

顺序表的定义是:把线性表中的所有表项按照其逻辑顺序依次存储到从计算机存储中指定存储位置开始的一块连续的存储空间中。

顺序表的特点:用地址连续的一块存储空间顺序存放各表项,各表项的逻辑顺序与物理顺序一致,对各个表项可以顺序访问,也可以随机访问 。

单链表是一种最简单的链表表示,也叫线性链表,用她来表示线性表时,用指针表示结点间的逻辑关系。特点:是长度可以很方便地进行扩充。

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篇二 :数据结构知识点总结

第一章 概 论

数据就是指能够被计算机识别、存储和加工处理的信息的载体。

数据元素是数据的基本单位,可以由若干个数据项组成。数据项是具有独立含义的最小 标识单位。

数据结构的定义:

·逻辑结构:从逻辑结构上描述数据,独立于计算机。·线性结构:一对一关系。

·线性结构:多对多关系。

·存储结构:是逻辑结构用计算机语言的实现。·顺序存储结构:如数组。

·链式存储结构:如链表。

·索引存储结构:·稠密索引:每个结点都有索引项。

·稀疏索引:每组结点都有索引项。

·散列存储结构:如散列表。

·数据运算。

·对数据的操作。定义在逻辑结构上,每种逻辑结构都有一个运算集合。

·常用的有:检索、插入、删除、更新、排序。

数据类型:是一个值的集合以及在这些值上定义的一组操作的总称。

·原子类型:由语言提供。

·结构类型:由用户借助于描述机制定义,是导出类型。

抽象数据类型ADT:·是抽象数据的组织和与之的操作。相当于在概念层上描述问题。

·优点是将数据和操作封装在一起实现了信息隐藏。

程序设计的实质是对实际问题选择一种好的数据结构,设计一个好的算法。算法取决于数据结构。 算法是一个良定义的计算过程,以一个或多个值输入,并以一个或多个值输出。

评价算法的好坏的因素:·算法是正确的;

·执行算法的时间;

·执行算法的存储空间(主要是辅助存储空间);

·算法易于理解、编码、调试。

时间复杂度:是某个算法的时间耗费,它是该算法所求解问题规模n的函数。

渐近时间复杂度:是指当问题规模趋向无穷大时,该算法时间复杂度的数量级。

评价一个算法的时间性能时,主要标准就是算法的渐近时间复杂度。

算法中语句的频度不仅与问题规模有关,还与输入实例中各元素的取值相关。

时间复杂度按数量级递增排列依次为:常数阶O(1)、对数阶O(log2n)、线性阶O(n)、线性对数阶O(nlog2n)、

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篇三 :数据结构知识点归纳

一、数据结构的章节结构及重点构成

数据结构学科的章节划分基本上为:概论,线性表,栈和队列,串,多维数组和广义表,树和二叉树,图,查找,内排,外排,文件,动态存储分配。

对于绝大多数的学校而言,“外排,文件,动态存储分配”三章基本上是不考的,在大多数高校的计算机本科教学过程中,这三章也是基本上不作讲授的。

数据结构的章节比重大致为:

1.     概论:概念,时间复杂度。

2.     线性表:基础章节,必考内容之一。概念,算法设计题。

3.     栈和队列:基本概念。

4.     串 :基本概念。

5.     多维数组及广义表 : 基本概念。

6.     树和二叉树 :重点难点章节,各校必考章节。概念,问答,算法设计题。

7.     :重点难点章节,各校必考章节。概念,问答,算法设计题。

8.     查找 :重点难点章节,概念,问答。

9.     排序 :重点难点章节,问答各种排序算法的排序过程

二、各章节的主要内容:

第一章 概述

主要内容:

本章主要起到总领作用,为读者进行数据结构的学习进行了一些先期铺垫。大家主要注意以下几点:

(1)数据结构的基本概念。(数据;数据元素;数据项;数据结构;数据的逻辑结构:线性和非线性,具体分为集合、线性结构、树形结构和图状结构;数据的存储结构顺序存储和链式存储;运算)

(2)算法的度量:时间效率和空间效率,分别用时间复杂度和空间复杂度度量,掌握时间复杂度的度量方法量方法。(大O表示法)

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篇四 :数据结构知识点总结

数据结构知识点概括

第一章 概 论

数据就是指能够被计算机识别、存储和加工处理的信息的载体。

数据元素是数据的基本单位,可以由若干个数据项组成。数据项是具有独立含义的最小标识单位。 数据结构的定义:

·逻辑结构:从逻辑结构上描述数据,独立于计算机。·线性结构:一对一关系。 ·线性结构:多对多关系。

·存储结构:是逻辑结构用计算机语言的实现。·顺序存储结构:如数组。 ·链式存储结构:如链表。

·索引存储结构:·稠密索引:每个结点都有索引项。 ·稀疏索引:每组结点都有索引项。 ·散列存储结构:如散列表。 ·数据运算。

·对数据的操作。定义在逻辑结构上,每种逻辑结构都有一个运算集合。 ·常用的有:检索、插入、删除、更新、排序。

数据类型:是一个值的集合以及在这些值上定义的一组操作的总称。 ·结构类型:由用户借助于描述机制定义,是导出类型。

抽象数据类型ADT:·是抽象数据的组织和与之的操作。相当于在概念层上描述问题。 ·优点是将数据和操作封装在一起实现了信息隐藏。

程序设计的实质是对实际问题选择一种好的数据结构,设计一个好的算法。算法取决于数据结构。 算法是一个良定义的计算过程,以一个或多个值输入,并以一个或多个值输出。 评价算法的好坏的因素:·算法是正确的; ·执行算法的时间;

·执行算法的存储空间(主要是辅助存储空间); ·算法易于理解、编码、调试。

时间复杂度:是某个算法的时间耗费,它是该算法所求解问题规模n的函数。 渐近时间复杂度:是指当问题规模趋向无穷大时,该算法时间复杂度的数量级。 评价一个算法的时间性能时,主要标准就是算法的渐近时间复杂度。

算法中语句的频度不仅与问题规模有关,还与输入实例中各元素的取值相关。

时间复杂度按数量级递增排列依次为:常数阶O(1)、对数阶O(log2n)、线性阶O(n)、线性对数阶O(nlog2n)、平方阶O(n^2)、立方阶O(n^3)、??k次方阶O(n^k)、指数阶O(2^n)。 空间复杂度:是某个算法的空间耗费,它是该算法所求解问题规模n的函数。 算法的时间复杂度和空间复杂度合称算法复杂度。

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篇五 :非常实用的数据结构知识点总结

数据结构知识点概括

第一章 概 论

数据就是指能够被计算机识别、存储和加工处理的信息的载体。

数据元素是数据的基本单位,可以由若干个数据项组成。数据项是具有独立含义的最小标识单位。

数据结构的定义:

·逻辑结构:从逻辑结构上描述数据,独立于计算机。·线性结构:一对一关系。

·线性结构:多对多关系。

·存储结构:是逻辑结构用计算机语言的实现。·顺序存储结构:如数组。

·链式存储结构:如链表。

·索引存储结构:·稠密索引:每个结点都有索引项。

·稀疏索引:每组结点都有索引项。

·散列存储结构:如散列表。

·数据运算。

·对数据的操作。定义在逻辑结构上,每种逻辑结构都有一个运算集合。

·常用的有:检索、插入、删除、更新、排序。

数据类型:是一个值的集合以及在这些值上定义的一组操作的总称。

·结构类型:由用户借助于描述机制定义,是导出类型。

抽象数据类型ADT:·是抽象数据的组织和与之的操作。相当于在概念层上描述问题。

·优点是将数据和操作封装在一起实现了信息隐藏。

程序设计的实质是对实际问题选择一种好的数据结构,设计一个好的算法。算法取决于数据结构。

算法是一个良定义的计算过程,以一个或多个值输入,并以一个或多个值输出。

评价算法的好坏的因素:·算法是正确的;

·执行算法的时间;

·执行算法的存储空间(主要是辅助存储空间);

·算法易于理解、编码、调试。

时间复杂度:是某个算法的时间耗费,它是该算法所求解问题规模n的函数。

渐近时间复杂度:是指当问题规模趋向无穷大时,该算法时间复杂度的数量级。

评价一个算法的时间性能时,主要标准就是算法的渐近时间复杂度。

算法中语句的频度不仅与问题规模有关,还与输入实例中各元素的取值相关。

时间复杂度按数量级递增排列依次为:常数阶O(1)、对数阶O(log2n)、线性阶O(n)、线性对数阶O(nlog2n)、平方阶O(n^2)、立方阶O(n^3)、……k次方阶O(n^k)、指数阶O(2^n)。

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篇六 :数据结构知识点总结

练习题只是告诉大家知识点的考查形式、考题类型及难易程度,不具有其他任何意义,所以大家千万不要只看练习题,请对照以下重要知识点,课件和课本相结合认真复习!希望大家考试顺利!O(∩_∩)O

2014-2015(2)数据结构知识点总结

1、

(1)1.1数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中计算机的操作对象以及它们之间的关系和操作等的学科。

(2)1.2 基本概念和术语 数据、数据元素、数据对象、数据结构、逻辑结构和存储结构、顺序存储结构和链式存储结构、数据类型和抽象数据类型

2、算法及算法的5个重要特性。

3、1.4.3 算法效率的度量,时间复杂度的估算。

注意:由于算法的时间复杂度考虑的只是对于问题规模n的增长率,则在难以精确计算基本操作执行次数(或语句频度)的情况下,只需求出它关于n的增长率或阶即可。

4、

(1)P18线性结构的特点:(1)~(4)

(2)P20例2-2,有序表的归并算法,并分析时间复杂度。

5、P23~25 线性表的插入和删除两种操作在顺序存储表示时的实现,算法及时间复杂度分析。

6、P27~31 2.3.1 线性链表 线性表的链式存储结构,单链表的插入和删除操作,两个有序链表归并为一个有序链表

7、灵活运用LIFO及FIFO。

(1)栈是限定仅在表尾进行插入或删除操作的线性表,栈的修改是按后进先出的原则进行的,因此,栈又称为后进先出(LIFO)的线性表;

(2)队列是一种先进先出(FIFO)的线性表,它只允许在表的一端(队尾)进行插入,而在另一端(队头)删除元素。

8、3.4.3循环队列,判别队列空间是“空”还是“满”。

9、串的基本概念。

10、P92二维数组,以行序、列序为主序,给出一组下标,求得相应数组元素的存储位置。

11、

(1)5.3.1 特殊矩阵

(2)5.3.2 稀疏矩阵及其三元组表示。

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篇七 :数据结构知识点总结

                                                                 数据结构知识点总结

1、  数据结构定义:是数据的逻辑结构和存储结构及其操作。

2、  数据结构主要是 增、删、改、查 、排序等功能的实现

3、  数据结构之间的关系有三种:逻辑 、 存储、 数据运算

4、  数据结构的存储结构分为两种: 顺序  和 链式 ,而 常用的有 顺序 、链式、 索引、 散列

5、  顺序存储的物理存储空间是连续的,而链式可以是不连续的。

6、  线性表的基本过程:

a)         先建立结构体

                         i.              Typedef Struct List{

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篇八 :数据结构知识点总结

数据结构知识点概括

第一章 概 论

数据就是指能够被计算机识别、存储和加工处理的信息的载体。

数据元素是数据的基本单位,可以由若干个数据项组成。数据项是具有独立含义的最小标识单位。

数据结构的定义:

·逻辑结构:从逻辑结构上描述数据,独立于计算机。·线性结构:一对一关系。

·线性结构:多对多关系。

·存储结构:是逻辑结构用计算机语言的实现。·顺序存储结构:如数组。

·链式存储结构:如链表。

·索引存储结构:·稠密索引:每个结点都有索引项。

·稀疏索引:每组结点都有索引项。

·散列存储结构:如散列表。

·数据运算。

·对数据的操作。定义在逻辑结构上,每种逻辑结构都有一个运算集合。

·常用的有:检索、插入、删除、更新、排序。

数据类型:是一个值的集合以及在这些值上定义的一组操作的总称。

·结构类型:由用户借助于描述机制定义,是导出类型。

抽象数据类型ADT:·是抽象数据的组织和与之的操作。相当于在概念层上描述问题。

·优点是将数据和操作封装在一起实现了信息隐藏。

程序设计的实质是对实际问题选择一种好的数据结构,设计一个好的算法。算法取决于数据结构。

算法是一个良定义的计算过程,以一个或多个值输入,并以一个或多个值输出。

评价算法的好坏的因素:·算法是正确的;

·执行算法的时间;

·执行算法的存储空间(主要是辅助存储空间);

·算法易于理解、编码、调试。

时间复杂度:是某个算法的时间耗费,它是该算法所求解问题规模n的函数。

渐近时间复杂度:是指当问题规模趋向无穷大时,该算法时间复杂度的数量级。

评价一个算法的时间性能时,主要标准就是算法的渐近时间复杂度。

算法中语句的频度不仅与问题规模有关,还与输入实例中各元素的取值相关。

时间复杂度按数量级递增排列依次为:常数阶O(1)、对数阶O(log2n)、线性阶O(n)、线性对数阶O(nlog2n)、平方阶O(n^2)、立方阶O(n^3)、??k次方阶O(n^k)、指数阶O(2^n)。

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