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    考研数据结构必须掌握的知识点与算法-打印版(共5页).doc

    • 资源ID:15005849       资源大小:41KB        全文页数:5页
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    考研数据结构必须掌握的知识点与算法-打印版(共5页).doc

    精选优质文档-倾情为你奉上数据结构必须掌握的知识点与算法第一章 绪论1、算法的五个重要特性(有穷性、确定性、可行性、输入、输出)2、算法设计的要求(正确性、可读性、健壮性、效率与低存储量需求)3、算法与程序的关系:(1)一个程序不一定满足有穷性。例操作系统,只要整个系统不遭破坏,它将永远不会停止,即使没有作业需要处理,它仍处于动态等待中。因此,操作系统不是一个算法。(2)程序中的指令必须是机器可执行的,而算法中的指令则无此限制。算法代表了对问题的解,而程序则是算法在计算机上的特定的实现。(3)一个算法若用程序设计语言来描述,则它就是一个程序。4、算法的时间复杂度的表示与计算(这个比较复杂,具体看算法本身,一般关心其循环的次数与N的关系、函数递归的计算)第二章 线性表1、线性表的特点:(1)存在唯一的第一个元素;(这一点决定了图不是线性表)(2)存在唯一的最后一个元素;(3)除第一个元素外,其它均只有一个前驱(这一点决定了树不是线性表)(4)除最后一个元素外,其它均只有一个后继。2、线性表有两种表示:顺序表示(数组)、链式表示(链表),栈、队列都是线性表,他们都可以用数组、链表来实现。3、顺序表示的线性表(数组)地址计算方法:(1)一维数组,设DataType aN的首地址为A0,每一个数据(DataType类型)占m个字节,则ak的地址为:AakA0+m*k(其直接意义就是求在数据ak的前面有多少个元素,每个元素占m个字节)(2)多维数组,以三维数组为例,设DataType aMNP的首地址为A000,每一个数据(DataType类型)占m个字节,则在元素aijk的前面共有元素个数为:M*N*i+N*j+k,其其地址为:AaijkA000+m*(M*N*i+N*j+k);4、线性表的归并排序:设两个线性表均已经按非递减顺序排好序,现要将两者合并为一个线性表,并仍然接非递减顺序。可见算法2.25、掌握线性表的顺序表示法定义代码,各元素的含义;6、顺序线性表的初始化过程,可见算法2.37、顺序线性表的元素的查找。8、顺序线性表的元素的插入算法,注意其对于当原来的存储空间满了后,追加存储空间(就是每次增加若干个空间,一般为10个)的处理过程,可见算法2.49、顺序线性表的删除元素过程,可见算法2.510、顺序线性表的归并算法,可见算法2.711、链表的定义代码,各元素的含义,并能用图形象地表示出来,以利分析;12、链表中元素的查找13、链表的元素插入,算法与图解,可见算法2.9 14、链表的元素的删除,算法与图解,可见算法2.10 15、链表的创建过程,算法与图解,注意,链表有两种(向表头生长、向表尾生长,分别用在栈、队列中),但他们的区别就是在创建时就产生了,可见算法2.1116、链表的归并算法,可见算法2.12 17、建议了解所谓的静态单链表(即用数组的形式来实现链表的操作),可见算法2.13 18、循环链表的定义,意义19、循环链表的构造算法(其与单链表的区别是在创建时确定的)、图解20、循环链表的插入、删除算法、图解21、双向链表的定义,意义22、双向链表的构造算法(其与单链表的区别是在创建时确定的)、图解23、双向链表的插入、删除算法、图解,可见算法2.18、2.1924、补充:在循环链表中,只设立一个表尾指针比只设立一个表头指针更方便些,为什么?第三章 栈和队列1、栈的顺序表示与实现2、栈的链表表示与实现3、栈的入栈、出栈操作算法4、栈的几个经典应用(迷宫、表达式求值)5、栈与递归的实现,如Hanoi塔问题6、队列链式表示与实现7、链式队列的入队、出队操作算法8、循环队列的表示(顺序表示)和实现,特别注意其判满、判空方法、入队操作、出队操作的实现(特别重要,考得频率很大)9、补充:共享栈的方法与实现(即两个栈共享一个空间,他们采用栈顶相向,迎面增长的存储方式)10、补充:用两个栈来模拟一个队列的思路、算法11、补充:表达式(前缀、后缀、中缀)的表达互换,这个操作要求对栈在表达式求值中的应用相当熟练,并要求对后面的二叉树相当熟练12、补充:了解双端队列(只需了解)13、补充:链栈比顺序栈的优点与缺点14、补充:一系列元素依次入栈再出栈的顺序,经典题目为:有5个元素,其入栈次序为A、B、C、D、E,以下哪种出栈的顺序是不可能的?15、补充:了解用循环链表实现队列,注意在该循环链表中只有一个头指针或一个表尾指针(只需了解)16、补充:根据给出的数学公式,写出对应的递归算法,最经典的就是用递归求阶乘。第六章 树和二叉树1、几个重要的概念:树、森林、子树、根、终端结点(叶子)、非终端结点、双亲、孩子、兄弟、堂兄弟、度、深度、有序树、无序树、二叉树、k叉树、完全二叉树、满二叉树、线索二叉树;2、二叉树的5种基本形态;3、二叉树的5个重要性质:(1)在二叉树的第i层上至多有2i1个结点(i1);(2)深度为k的二叉树至多有2k1个结点,(k1)(3)对任何一棵二叉树T,如果其终端结点(叶子)数为n0,度为2的结点数为n2,则n0=n2+1;(4)具有n个结点的完全二叉树的深度为;(5)如果对一棵有n个结点的完全二叉树(其深度为)的结点按性层序编号(从第1层到第层,每层从左到右),则对任一结点i(1in),有:(i)如果i=1,则结点i是二叉树的根,无双亲;如果i>1,则其双亲Parent(i)是结点(ii)如果2i>n,则结点i无左孩子(结点i为叶子结点);否则其左孩子LChild(i)是结点2i;(iii)如果2i+1>n,则结点i无右孩子;否则其右孩子RChild(i)是结点2i+1利用完全二叉树的上述性质,能处理大多数完全二叉树的计算题;4、二叉树的存储结构:(1)了解顺序存储结构,只做了解;(2)链式存储结构,重要,需要掌握,后面的算法都是基于此结构;5、二叉树的遍历:(1)能对任意一棵二叉树进行手动前序、中序、后序遍历;(2)能将由前序+中序、后序+中序给出的序列还原成一棵二叉树;(3)能将一个数学表达式用中序方法将其用二叉树画出来,并能写出其前缀(波兰式)、中缀、后缀(逆波兰式)表达出来;6、二叉树的遍历递归算法(注意前、中、后序三个算法只有细微的差别),可见算法6.1,而他们的非递归算法不作要求;7、建立二叉树链表的递归算法,可见算法6.4;8、线索二叉树的存储结构图;9、能用手画出任意二叉树对应的线索二叉树(中序、后序线索);10、线索二叉树的非递归遍历算法,可见算法6.5;11、理解线索二叉树的中序线索化过程算法,可见算法6.6;12、手动写出任意森林、树的深度优先、广度优先遍历顺序;13、森林、二叉树的转换过程,能用手画出即可;14、哈夫曼树的相关概念:路径长度、带权路径长度WPL、权值;15、二叉哈夫曼树的构造过程,能用手动构造,并能将构造好的树用编码表示出来;16、了解哈夫曼树的构造算法,可见算法6.12,只需要了解,无需掌握;17、记住树的记数公式:对一棵有n个结点的有棵不同的二叉树18、补充:二叉排序树、插入、删除结点的操作(在查找一章中有详述);19、补充:满二叉树、完全二叉树用数组存储方式,其元素、结点对应关系;20、补充:求二叉树的高度(深度)算法;21、补充:将二叉树中左、右孩子交换的算法;22、补充:将用数组存储的完全二叉树转换成链式结构的算法;23、补充:对用数组存储的完全二叉树进行非递归的前序、中序、后序遍历算法;24、补充:求二叉树中叶子数、度为1的、度为2的结点数算法;25、补充:对于K叉树,其结点总数为N,求出该树的最大高度、高小高度;26、补充:构造结点数为n的k叉哈夫曼树(其所有的结点要么度为0,要么度为k),注意一般都需要增加m个权为0的结点(称为虚结点),其中如果叶子结点数目不足以构成正则的k叉树(树中只有度为k或0的结点),即不满足(n-1)MOD(k-1)=0(其中MOD是取余运算),需要添加权为0的结点,添加的个数为m=k-(n-1)MOD(k-1)-1。添加的位置应该是距离根结点的最远处。假设n=10,k=3,则需要添加1个权为0的虚结点(其字母可以为空)。第七章 图1、图的几个重要概念:顶点、弧、弧尾、弧头、边、有向图、无向图、完全图、邻接点、入度、出度、度、路径、回路(环)、连通图、连通分量、强连通图、强连通分量、生成森林、关节点、重连通图、AOV-网、AOE-网;2、图的几种存储、表示方法:数组表示法(重要)、邻接表(最重要,应用最广)、逆邻接表(掌握)、十字链表(理解)、邻接多重表(了解),并能大致掌握他们各种方法表示的优缺点;3、图的两种遍历顺序:深度、广度优先,建议同时掌握其算法;4、图的生成树和生成森林(只需掌握手画方法);5、图的最小生成树的两种算法:普里姆(Prim)算法(实质是顶点优先)、克鲁斯卡尔(Kruskal)算法(实质是边优先),掌握他们的手动构造过程,了解算法;6、理解求关节点算法,可见算法7.10、7.11;7、了解拓扑排序;8、掌握由AOE-网得到关键路径的方法(手动),了解算法(7.13、7.14);9、掌握最短路径的手动求解过程、方法(两种:迪杰斯特拉Dijkstra、弗洛伊德Floyd),了解算法;10、补充:Prim算法、Kruskal算法、Dijkstra算法、Floyd算法的时间复杂度;11、补充:了解拓扑排序算法;12、补充:能将图的抽象定义,如有向图G(V,A),Vv1,v2,v3,v4,A<v1,v2>,<v1,v3>,<v3,v4>,<v4,v1>画成图,也能将图用抽象定义写出;13、补充:能根据图的邻接表、逆邻接表、数组表示法表示出来的图画出,亦能根据图写出其邻接表、逆邻接表、数组表示法;14、补充:了解四色定理(Four color theorem):最先是由一位叫古德里(Francis Guthrie)的大学生提出来的。德·摩尔根(Augustus De Morgan,18061871)1852年10月23日致的一封信提供了有关四色定理来源的最原始的记载。他在信中简述了自己证明四色定理的设想与感受。四色问题的内容是:“任何一张只用四种颜色就能使具有共同边界的国家染上不同的颜色。”用数学语言表示,即“将平面任意地细分为不相重叠的区域,每一个区域总可以用1,2,3,4这四个数字之一来标记,而不会使相邻的两个区域得到相同的数字。”15、补充:了解离散数学中的欧拉图、哥尼斯堡七桥问题;16、补充:了解汉密尔顿图;第九章 查找1、掌握几个重要的概念:静态查找表、动态查找表、平均查找长度、二叉排序树、平衡二叉树、平衡因子、B树、B树、哈希表;2、顺序表的查找算法(9.1)及其时间复杂度的性能分析;3、折半查找(二分查找)算法(9.2)及其性能分析;4、能画出任意个数元素的二分查找过程形成的判定树;5、掌握次优二叉查找树的构造过程,能用手画出,其算法只做了解要求;6、掌握索引顺序表的查找(又称分块查找)基本原理,并能分析其性能;7、能手动根据元素的顺序,构造出一棵二叉排序树;8、掌握二叉排序树的几种算法:查找算法(9.5a、9.5b)、二叉排序树的插入算法(9.6),而插入过程就是构造二叉排序树的过程;9、掌握二叉排序树的删除结点的手动过程及算法(9.7、9.8);10、掌握二叉排序树的查找性能分析过程;11、平衡二叉树的构造过程,重点在于平衡被破坏后的调整,LL型、LR型、RR型、RL型的平衡旋转处理;12、平衡树查找的性能分析;13、B树的查找操作,了解其算法;14、B树的查找性能分析;15、B树的查找操作;16、引入哈希表的目的、优点、基本原理;17、了解几种常用的哈希函数:直接定址法、数字分析法、平方取中法、折叠法、除留余数法、随机数法;18、掌握几种常用的处理冲突的方法:开放定址法(线性探测法、伪随机数序列法)、再哈希法、链地址法、公共溢出区法;19、哈希表的查找性能分析;第十章 内部排序1、掌握几个重要的概念:排序、排序方法的稳定性(即关键字相同的经排序后原顺序会不会变化)、排序算法效率的稳定性(即排序算法效率会不会受待排序数据序列的影响而出现较大的变化)、内部排序、外部排序、堆2、直接插入排序的过程(手动分析一趟排序的过程、结果)、算法(10.1);3、掌握折半插入排序算法(10.2)、理解2路插入排序、了解表插入排序;4、希尔排序过程(手动分析一趟排序的过程、结果)、算法(10.4、10.5);5、冒泡排序过程(手动分析一趟排序的过程、结果)、算法;6、快速排序过程(手动分析一趟排序的过程、结果)、原理、算法(10.6-8)7、快速排序性能分析;8、简单选择排序过程(手动分析一趟排序的过程、结果)、算法(10.9);9、堆排序过程(手动分析建初始堆过程、一趟排序的过程、结果)、原理、算法(10.10-11),堆排序原理、过程、算法非常重要,是常考点;10、2路归并排序过程(手动分析一趟排序的过程、结果)、算法(10.2-4);11、理解基数排序的原理、过程;12、掌握各种内部排序方法的比较;13、补充:各种内部排序的应用场合(这个比较难做,需要对各种排序算法非常清楚才能做到);14、补充:冒泡排序的改进鲨鱼排序过程、原理、算法;15、补充:插入、选择、冒泡、快速、堆排序的算法效率稳定性分析,能判断哪种算法不受初始数据的影响;16、补充:用链表实现插入排序的过程、算法;专心-专注-专业

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