数据结构考研专业课资料
数据结构是计算机科学中的一门基础课程，对于计算机专业的学生来说，掌握好数据结构知识至关重要。考研是许多学生提升自己深造的途径，因此备考数据结构考研专业课的资料选择也变得尤为重要。本文将为大家介绍几种常见的数据结构考研专业课资料，帮助大家在备考过程中做出明智的选择。
一、教材资料
1.《数据结构（C语言版）》（严蔚敏、吴伟民著）
该教材是许多学校的数据结构课程的标配教材，也是考研数据结构专业课备考的主要参考书之一。该书以C语言为例，系统讲解了数据结构的基本概念和各种数据结构的实现方法，理论与实践相结合，通俗易懂。
2.《数据结构与算法分析：C语言描述》（Mark Allen Weiss著）
这本教材在国外广泛使用，也是国内许多高校的数据结构课程指定教材。该书内容系统全面，不仅详细介绍了数据结构的基本概念和算法分析方法，还深入讨论了各种高级数据结构和算法，对于备考考研数据结构专业课有很大的帮助。
二、考研辅导资料
1.历年真题合集
历年真题是备考过程中必不可少的一部分，通过做真题可以熟悉考研数据结构专业课的考试形式和题型，对于提高备考效率和成绩起到很大的帮助。可以购买一些整理好的历年真题合集，进行有针对性的练习。
2.备考指导书籍
考研数据结构专业课的备考指导书籍可以帮助学生了解考试大纲和重点内容，有针对性地进行备考。这类书籍一般由经验丰富的考研教师编写，对于备考的重点、难点进行了深入的剖析和解答，并提供了一些备考技巧和经验分享，非常有助于备考。
三、网络资源
1.在线课程
许多网站和机构提供在线的数据结构考研专业课程，学生可以选择适合自己的在线课程学习，掌握深入的数据结构知识。这些课程一般由经验丰富的教师授课，并配有习题和解析，供学生进行巩固练习。
2.论坛和社交媒体
学生可以参加数据结构考研专业课的学习论坛或社交媒体群组，与其他备考学生交流，分享备考经验和资料。在这些平台上，学生可以向其他考生请教问题，获取更多备考资料，加深对数据结构的理解。
综上所述，备考数据结构考研专业课需要准备合适的资料。除了教材资料、考研辅导资料外，网络资源也是备考的利器。合理利用这些资料，结合自己的实际情况，有计划地进行学习和练习，相信大家一
定能够取得优异的成绩。祝愿各位考生在备考过程中顺利拿下数据结构考研专业课！
王道考研数据结构笔记 堆(heap)是完全二叉树，而且是一棵顺序存储的完全二叉树，它具有以下特点： - 堆中的每个节点的值都大于或等于（或小于或等于）其子节点的值，分别称为大顶堆和小顶堆。 - 堆中的最大值（对于大顶堆）或最小值（对于小顶堆）总是位于根节点。 - 堆中任意节点的子节点按从左到右的顺序插入堆中。 堆主要用于实现优先队列（Priority Queue），优先队列中每个元素都有一个优先级属性，具有 最高优先级的元素最先被处理。 堆的基本操作包括： 1. 插入元素：将元素插入到堆的末尾，然后通过上浮操作将其调整到合适的位置。 2. 删除最大（小）元素：将根节点（即堆中的最大或最小值）删除，并将末尾元素移到根节点，然后通过下沉操作将其调整到合适的位置。 3. 建堆：将一个无序的数组调整为一个堆，可以使用自底向上的下沉操作或自顶向下的上浮操作。 4. 修改元素：修改堆中的某个元素的值后，通过上浮或下沉操作将其调整到合适的位置。 堆排序（Heap Sort）是利用堆的特性进行排序的算法，它的基本思想是： 1. 建堆：将数组调整为一个堆。 2. 排序：重复执行以下操作，直到堆中剩余元素个数为1： a. 交换堆首和末尾元素，将末尾元素从堆中移出。 b. 对新的堆顶元素进行下沉操作，使其满足堆的特性。 堆排序的时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(1)。 除了堆排序，堆还常用于解决Top K问题、合并多个有序链表等。在实际应用中，还可以使用堆来实现哈夫曼树（Huffman Tree）、图的最短路径算法（如Dijkstra算法）等。 需要注意的是，堆的实现可以采用数组或者树结构。数组实现的堆在空间上更加紧凑，但树结 构的堆在插入和删除操作上更方便，而且可以支持动态调整堆的大小。 以上就是关于堆（数据结构）的基本概念和常见操作的笔记。
数据结构名词解释考研题库答案 数据结构是计算机科学中的重要概念，它涉及到存储和组织数据的方式和方法。在考研中，数据结构是一个重要的考点，因此掌握数据结构的相关名词解释是 非常有必要的。下面将对一些常见的数据结构名词进行解释，并给出相应的考 研题库答案。 一、栈（Stack） 栈是一种具有特定操作限制的线性数据结构。它的特点是先进后出（Last In First Out，LIFO），即最后进入栈的元素最先被访问。栈有两个基本操作：入栈（Push）和出栈（Pop）。 考研题库答案： 1. 下面哪个选项不是栈的特点？ A. 先进后出 B. 后进先出 C. 入栈操作 D. 出栈操作 答案：B 二、队列（Queue） 队列是一种具有特定操作限制的线性数据结构。它的特点是先进先出（First In First Out，FIFO），即最先进入队列的元素最先被访问。队列有两个基本操作： 入队（Enqueue）和出队（Dequeue）。 考研题库答案： 2. 下面哪个选项不是队列的特点？
A. 先进先出 B. 后进先出 C. 入队操作 D. 出队操作 答案：B 三、链表（Linked List） 链表是一种非连续存储结构的数据结构。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。链表分为单向链表和双向链表两种类型。 考研题库答案： 3. 下面哪个选项不是链表的特点？ A. 非连续存储结构 B. 节点包含数据和指针 C. 单向链表和双向链表 D. 每个节点包含指向上一个节点的指针 答案：D 四、树（Tree） 树是一种非线性数据结构，它由节点和边组成。树的每个节点可以有零个或多个子节点，除了根节点外，每个节点都有一个父节点。树的常见应用包括二叉树、二叉搜索树和平衡二叉树等。 考研题库答案： 4. 下面哪个选项不是树的特点？ A. 非线性数据结构
数据结构考研真题和答案 数据结构是计算机科学中的重要基础课程，对于计算机专业的学生 而言，掌握好数据结构非常关键。考研阶段，数据结构也是一个必考 科目。本文将介绍一些常见的数据结构考研真题以及详细的答案解析，希望能帮助同学们更好地备考。 1. 简述线性表的定义，举例说明线性表的应用场景。 线性表是数据结构中最基本的一种结构，它是由相同数据类型的有 限个数据元素组成的序列。线性表的特点是存储结构唯一，数据元素 之间是一对一的关系。在实际应用中，线性表常用来表示一组某种类 型的数据集合，例如存储学生的学号信息、存储职工的工号信息等。 2. 解释栈的特点及其应用场景。 栈是一种特殊的线性表，它的特点是只能在表的一端进行插入和删 除操作，表的另一端称为栈顶。栈的插入操作称为入栈，删除操作称 为出栈。栈的特点是后进先出（LIFO），即最后插入的元素最先被删除。栈在实际应用中有很多场景，例如函数调用栈、表达式求值、撤 销操作等。 3. 什么是队列？请给出队列的一个实际应用案例。 队列也是一种特殊的线性表，它的特点是只允许在表的一端进行插 入操作，而在另一端进行删除操作。队列的插入操作称为入队，删除 操作称为出队。队列的特点是先进先出（FIFO），即最先插入的元素
最先被删除。队列在实际应用中有很多场景，例如排队、任务调度、消息队列等。 4. 什么是树结构？请简要介绍树结构的一些应用。 树是一种非线性的数据结构，它由n（n>=1）个有限节点组成一个具有层次关系的集合。树的特点是一个节点可以有多个子节点，但是只能有一个父节点，除根节点外，每个节点可以有多个子节点。树结构在实际应用中广泛存在，例如文件系统、组织结构、网络拓扑等。 5. 解释二叉树的定义，并给出一种常见的二叉树结构。 二叉树是一种特殊的树结构，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。二叉树的定义为一个有限的节点集合，该集合可以为空，如果非空则必须满足：（1）有且仅有一个称为根的节点；（2）该节点的左子树和右子树也是二叉树。其中，满足这些条件的二叉树称为二叉树顺序结构。 6. 什么是图结构？请给出一个实际应用中的图结构例子。 图是一种复杂的非线性数据结构，它由节点集合和边集合组成。图结构的节点可以是任意对象，节点之间的边表示节点之间的关系。图结构在实际应用中非常广泛，例如社交网络中的用户关系图、地图中的路径搜索等。 7. 解释深度优先搜索算法（DFS）和广度优先搜索算法（BFS）。
数据结构考研复习重点归纳 一、线性结构 1.数组：包括顺序存储和动态存储两种方式，顺序存储讲述数组定义、初始化、操作和算法，动态存储讲述动态数组的定义、操作和动态内存分 配等。 2.字符串：包括字符串定义、串的存储结构、模式匹配算法等。 3. 栈（Stack）：包括基本操作和应用，如括号匹配、表达式求值、 迷宫求解等。 4. 队列（Queue）：包括基本操作和应用，如队列定义和实现、循环 队列、优先级队列等。 5. 链表（Linked List）：包括单链表、双链表和循环链表等，讲述 链表的定义、操作和算法，如链表的插入、删除、反转等。 6. 树（Tree）：包括二叉树、二叉查找树、平衡二叉树和堆等，讲 述树的定义、遍历、操作和应用，如树的遍历算法、二叉查找树的插入和 删除等。 7. 图（Graph）：包括图的基本概念、存储结构和图的遍历算法，如 深度优先（DFS）和广度优先（BFS）等。 二、非线性结构 1. 散列表（Hash Table）：包括散列函数、冲突解决方法和哈希表 的实现等。
2.图的应用：包括图的最小生成树、最短路径、拓扑排序和关键路径等。 3.排序算法：包括插入排序、冒泡排序、选择排序、快速排序、归并排序、堆排序和基数排序等，需要掌握各种排序算法的思想、实现和时间复杂度。 4.查找算法：包括顺序查找、二分查找和哈希查找等，需要掌握各种查找算法的思想、实现和时间复杂度。 5. 树和图的算法：包括最小生成树算法（Prim算法和Kruskal算法）、最短路径算法（Dijkstra算法和Floyd算法）和拓扑排序等。 三、算法设计与分析 1.递归与分治算法：包括递归算法的思想、递归函数的编写和递归算法的时间复杂度分析等。 2.贪心算法：包括贪心算法的思想、贪心选择性质和贪心算法的应用等。 3.动态规划算法：包括动态规划算法的思想、状态转移方程和动态规划算法的应用等。 4.回溯算法：包括回溯算法的思想、剪枝策略和回溯算法的应用等。 5.分支限界算法：包括分支限界算法的思想、优先队列和分支限界算法的应用等。 以上就是数据结构考研复习的重点内容，重点是在掌握各种数据结构的定义、操作和算法上，同时需要理解和应用各种数据结构在实际问题中的应用。掌握好这些内容，对于考研复习是非常有帮助的。
上海市考研专业课复习数据结构重要知识点 梳理 数据结构是计算机科学的基础课程，也是考研专业课中必不可少的一部分。在上海市的考研复习中，掌握数据结构的重要知识点是非常关键的。本文将梳理出考研数据结构中的重要知识点，并进行适当的拓展。 一、基础概念与算法复杂度分析 1.1 数据结构的定义与分类 数据结构是指数据对象中数据元素之间的关系。常见的数据结构有线性结构和非线性结构两大类，线性结构包括数组、链表和队列等，非线性结构包括树和图等。掌握数据结构的分类及其特点有助于深入理解后续的知识点。 1.2 算法复杂度分析 算法复杂度分析是衡量算法性能的一种方式，包括时间复杂度和空间复杂度。时间复杂度表示算法执行所需的时间，空间复杂度表示算法执行所需的内存空间。常见的时间复杂度有O(1)、O(logn)、O(n)、O(nlogn)和O(n^2)等。 二、线性结构 2.1 数组
数组是一种线性结构，是相同类型的元素按一定顺序排列的集合。 掌握数组的基本操作，如插入、删除、查找和遍历等。此外，要熟悉 动态数组的实现和原理。 2.2 链表 链表是一种线性结构，是一种离散的存储结构。链表中的每个节点 包含两部分，一部分存放数据，另一部分存放指向下一个节点的指针。要熟悉链表的基本操作，如插入、删除、查找和遍历等。此外，要理 解单链表、双向链表和循环链表的特点与应用。 2.3 栈和队列 栈是一种特殊的线性表，具有“先进后出”的特点，要熟悉栈的基本 操作，如进栈和出栈操作。队列是一种特殊的线性表，具有“先进先出”的特点，要熟悉队列的基本操作，如入队和出队操作。在考研复习中，要掌握栈和队列的应用场景，如深度优先搜索和广度优先搜索等。 三、非线性结构 3.1 树 树是一种非线性结构，具有层次关系的数据集合。树由节点和边组成，树的节点分为根节点、叶子节点和内部节点。要掌握树的基本概念，如高度、深度和度等。熟悉树的遍历方式，包括前序遍历、中序 遍历和后序遍历等。此外，要理解二叉树、平衡二叉树和二叉查找树 的定义与特点。 3.2 图
数据结构考研讲义 数据结构是计算机科学中的一个基础课程，它研究的是数据组织、存 储和操作的方法。在计算机科学领域中，数据结构和算法是两个密不可分 的概念，数据结构为算法提供了操作对象，而算法则是对数据结构的操作。 1.线性表 线性表是最简单、最基本的数据结构之一，它用于描述具有相同特性 的数据元素的有限序列。常见的线性表有线性表、栈和队列。线性表有顺 序存储和链式存储两种方式。在讲义中，会介绍线性表的基本概念、存储 结构和基本操作，以及各种线性表的应用。 2.树与二叉树 树是一种非线性结构，它由若干个称为结点的元素构成，这些结点通 过边连接。树的一个重要特点是层次结构，其中一个结点称为根结点，根 结点下面的结点称为子结点。二叉树是一种特殊的树结构，它每个结点最 多有两个子结点。在讲义中，会介绍树和二叉树的基本概念、存储结构和 基本操作，以及各种树和二叉树的应用。 3.图 图是一种复杂的非线性数据结构，它由顶点和边组成。图是一种多对 多的关系，顶点之间的连接称为边，边可以有方向，也可以没有方向。在 讲义中，会介绍图的基本概念、存储结构和基本操作，以及图的遍历算法 和最短路径算法等。 4.查找算法
查找是数据结构中的一个重要问题，它是在数据集合中找到指定元素 的过程。常见的查找算法有顺序查找、二分查找、哈希查找等。在讲义中，会介绍各种查找算法的原理、特点和应用场景。 5.排序算法 排序是数据结构中的另一个重要问题，它是将数据集合按照指定的方 式进行重新排列的过程。常见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。在讲义中，会介绍各种排序算法的原理、特 点和时间复杂度。 除了上述内容，数据结构考研讲义还会涵盖其它一些常见的数据结构 和算法，如字符串、动态规划等。总的来说，数据结构考研讲义是一个综 合性的教材，涵盖了数据结构的基本概念、存储结构、基本操作以及各种 数据结构的应用和相关算法。它可以帮助学生全面理解和掌握数据结构， 并为考研提供了必要的学习材料和参考。
数据结构(C语言版)考研复习题数据结构(C语言版)考研复习题 数据结构是计算机科学与技术领域的一门重要课程，也是考研考试中的一个重点内容。在这篇文章中，我将为大家提供一些数据结构的C语言版考研复习题，希望对大家的学习和备考有所帮助。 一、线性表 1. 使用C语言实现一个顺序表，并编写插入、删除和查找元素的函数。 2. 编写一个函数，判断一个顺序表是否为回文序列。 二、栈和队列 1. 使用C语言实现一个栈，并编写入栈、出栈和判断栈空的函数。 2. 编写一个函数，使用栈实现对一个整数栈的逆序。 3. 使用C语言实现一个队列，包括入队、出队和判断队空的操作。 三、串 1. 使用C语言实现一个串，并编写查找子串的函数。 2. 编写一个函数，将一个串中的所有数字字符删除。 四、树和图
1. 使用C语言实现一个二叉树，并编写前序、中序和后序遍历的函数。 2. 编写一个函数，判断一个二叉树是否为完全二叉树。 3. 使用C语言实现一个图，并编写深度优先搜索和广度优先搜索的 函数。 五、查找和排序 1. 使用C语言实现线性查找和二分查找，并分析它们的时间复杂度。 2. 使用C语言实现冒泡排序、插入排序和快速排序，并分析它们的 时间复杂度。 六、散列 1. 使用C语言实现一个散列表，并编写插入、删除和查找元素的函数。 2. 编写一个函数，计算一个字符串的哈希值。 七、图算法 1. 使用C语言实现Dijkstra算法，并用于求解一个加权有向图的最 短路径问题。 2. 使用C语言实现Prim算法，并用于求解一个带权无向图的最小 生成树问题。 八、高级数据结构
1. 使用C语言实现一个红黑树，并编写插入、删除和查找元素的函数。 2. 使用C语言实现一个B+树，并编写插入、删除和查找元素的函数。 以上是一些常见的数据结构的C语言版考研复习题，希望能够帮助到大家。在备考过程中，多进行实践编程，加深对数据结构的理解和掌握。祝大家考试顺利！
研究生计算机科学数据结构知识点归纳总结计算机科学的研究生阶段，数据结构是一个重要且基础的领域。数 据结构为解决问题提供了有组织的数据表示和操作的方法。在本文中，将对研究生计算机科学数据结构的关键知识点进行归纳总结。 1. 数组（Array） 数组是一种线性数据结构，能够存储相同类型的元素。数组的重要 特点是在内存中存储连续的元素。通过索引，我们可以快速访问数组 中的元素。数组的优点包括随机访问、快速插入和删除，但其缺点是 大小固定且插入和删除的效率较低。 2. 链表（Linked List） 链表也是一种线性数据结构，但与数组不同的是，链表中的元素在 内存中不必是连续存储的。链表通过指针将元素连接在一起。链表的 优点是插入和删除的效率较高，但其缺点是访问一个特定位置的元素 需要从头开始遍历链表。 3. 栈（Stack） 栈是一种先进后出（LIFO）的数据结构，只能在一端进行插入和删除操作。栈的实现可以使用数组或链表。栈的应用包括函数调用（保 存函数调用的上下文）、表达式求值（逆波兰表达式）等。 4. 队列（Queue）
队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，可以在一端进行插入操作，另一端进行删除操作。队列的实现也可以使用数组或链表。队列 的应用包括线程池、操作系统任务调度等。 5. 树（Tree） 树是一种非线性数据结构，由节点和边组成。树的一个节点可以连 接到多个节点，这些节点称为子节点。一个节点可以有一个父节点。 树的常用类型包括二叉树、二叉搜索树、平衡二叉树、堆等。树的应 用包括文件系统、图像压缩算法等。 6. 图（Graph） 图是一种非线性数据结构，由顶点和边组成。图的两个顶点之间的 连接称为边。图可以使用邻接矩阵或邻接链表来表示。图的应用包括 社交网络分析、路线规划等。 7. 散列表（Hash Table） 散列表是一种根据关键码值（Key-Value）进行访问的数据结构。 散列表通过散列函数将关键码值映射到一个特定的位置，称为哈希表。哈希冲突是指不同的关键码值经过散列函数计算后，映射到相同的位置，解决哈希冲突的方法包括链地址法、开放地址法等。散列表的应 用包括字典、缓存等。 8. 排序算法（Sorting Algorithm） 排序算法是将一组数据按照特定的顺序进行排列的算法。常用的排 序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序、
考研数据结构知识点精讲 为了帮助考研学子更好地掌握数据结构的知识，本文将对考研中常见的数据结构知识点进行精讲。无论你是准备参加计算机科学与技术专业考研还是软件工程专业考研，本文都将为你提供有用的知识点和学习方法。 一、数据结构的基本概念 数据结构是计算机科学中非常重要的一个基础知识点，它是描述数据元素之间关系的逻辑关系和存储结构的方法。数据结构可以分为线性结构和非线性结构两大类。线性结构包括数组、链表、栈和队列；非线性结构包括树和图。 1.1 数组 数组是一种线性结构，它由一组连续的内存空间组成，用于存储相同类型的数据元素。数组的特点是可以通过下标快速访问特定位置的元素，但插入和删除元素时需要移动其他元素。 1.2 链表 链表也是一种线性结构，它通过每个节点中存储下一个节点的地址来实现元素之间的连接。链表的优点是插入和删除元素时不需要移动其他元素，但访问特定位置的元素需要从头节点开始遍历。 1.3 栈
栈是一种特殊的线性结构，它只允许在一端进行插入和删除操作。栈的特点是先进后出（LIFO），类似于一摞盘子的操作。常见的应用场景包括表达式求值、递归函数的调用和深度优先搜索。 1.4 队列 队列也是一种特殊的线性结构，它允许在一端进行插入操作，在另一端进行删除操作。队列的特点是先进先出（FIFO），类似于排队等待的操作。常见的应用场景包括广度优先搜索和任务调度。 1.5 树 树是一种非线性结构，它由节点和边组成，每个节点可以拥有多个子节点。树的特点是分层次、有根无环，并且每个节点最多只有一个父节点。常见的应用场景包括文件系统、数据库索引和搜索树算法。 1.6 图 图是一种非线性结构，它由节点和边组成，每个节点可以与任意其他节点之间建立连接关系。图的特点是具有很强的表达能力，可以用于解决更加复杂的问题。常见的应用场景包括社交网络、地图导航和最短路径算法。 二、数据结构的常见操作 除了了解各种数据结构的基本概念，还需要掌握它们常见的操作。 2.1 数组的常见操作
严蔚敏《数据结构》（C语言版）笔记和习题（含考研真题） 详解 第1章绪论 一、什么是数据结构 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。 二、基本概念和术语 1数据 数据是对客观事物的符号表示，是计算机科学中所有能输入到计算机中并能被计算机程序处理的符号的总称。 2数据元素 数据元素是数据的基本单位。 3数据对象 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。 4数据结构 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。 （1）数据结构的基本结构 根据数据元素之间关系的不同特性，通常有下列四类基本结构： ①集合。数据元素属于“同一个集合”，并无其他复杂关系。 ②线性结构。数据元素之间存在一个对一个的关系。 ③树形结构。数据元素之间存在一个对多个的关系。 ④图状结构或网状结构。数据元素之间存在多个对多个的关系。
【注意】区分这四种基本结构可以根据元素间的对应关系。 如图1-1所示为上述四类基本结构的关系图。 图1-1 四类基本结构的关系图 （2）数据结构的形式定义 数据结构的形式定义为： Data_Structure=(D,S) 其中：D表示数据元素的有限集，S表示D上关系的有限集。 （3）数据结构在计算机中的表示 数据结构包括数据元素的表示和关系，在计算机中称为数据的物理结构（又称存储结构）。
其中，关系有两种表示方法：顺序映象和非顺序映象。这两种表示方法对应两种存储结构：顺序存储结构和链式存储结构。 a．顺序映象：用相对位置来表示数据元素之间的逻辑关系。 b．非顺序映象：用指针表示数据元素之间的逻辑关系。 5数据类型 数据类型是一个值的集合和定义在这个值集上的一组操作的总称。 6抽象数据类型 抽象数据类型（ADT）由一个值域和定义在该值域上的一组操作组成。 【注意】抽象数据类型是对数据类型架构的一种全局体现，使我们能够更加清晰地看待某一数据类型。 7多形数据类型 多形数据类型是指其值的成分不确定的数据类型。 8数据操作的类型 基本的操作主要有： （1）插入 （2）删除 （3）更新 （4）查找 （5）排序 从操作的特性来分，所有的操作可以归结为两类： 加工型操作：改变了（操作之前的）结构的值； 引用型操作：即不改变结构的值，只是查询或求得结构的值。
计算机考研数据结构复习重点归纳 考生们在进行计算机考研的时候，要了解清楚数据结构研修重点需要我们去复习。为大家精心准备了计算机考研数据结构指南攻略，欢送大家前来阅读。 二叉树是数据结构中的重点内容，在这两年的考试中也将二叉树作为重点内容来考查。二叉树这局部内容要求大家掌握二叉树的定义、性质、存储结构、遍历、线索化、森林和二叉树的转换等内容。算法的重点是二叉树的遍历及其应用，这也是二叉树这局部的重点和难点。遍历是二叉树各种操作的根底，可以在遍历过程中对结点进行各种操作。例如：求二叉树结点总数，建立二叉树，建立二叉树的存储结构等。二叉树的很多算法是在遍历算法根底上改造完成的，这就要求大家在复习时，熟练掌握二叉树遍历的递归和非递归算法。 下面为大家介绍一下二叉树的几种遍历方法： 由二叉树的定义可知，一颗二叉树由根节点及左、右子树三个根本局部组成，因此，只要依次遍历这三局部，就可以遍历整个二叉树。 1.先序遍历 先序遍历的递归过程为：假设二叉树为空，遍历结束。否那么， (1)访问根节点; (2)先序遍历根节点的左子树; (3)先序遍历根节点的右子树。 2.中序遍历
中序遍历的递归过程为：假设二叉树为空，遍历结束。否那么， (1)中序遍历根节点的左子树; (2)访问根节点; (3)中序遍历根节点的右子树。 3.后序遍历 后序遍历的递归过程为：假设二叉树为空，遍历结束。否那么，同济大学四平路 (1)后序遍历根节点的左子树; (2)后序遍历根节点的右子树; (3)访问根节点。 层次遍历 二叉树的层次遍历，是指从二叉树的第一层(根结点)开始，从上至下逐层遍历，在同一层中，那么按从左到右的顺序对结点逐个访问。在进行层次遍历时，对一层结点访问完后，再按照它们的访问次序对各个结点的左孩子和右孩子顺序访问，这样一层一层进行，先遇到的结点先访问，这与队列的操作原那么比拟吻合。因此，在进行层次遍历时，可设置一个队列结构，遍历从二叉树的根结点开始，首先将根结点指针入队列，然后从对头取出一个元素，每取一个元素，执行下面两个操作： (1)访问该元素所指结点; (2)假设该元素所指结点的左、右孩子结点非空，那么将该元素所指结点的左孩子指针和右孩子指针顺序入队。 此过程不断进行，当队列为空时，二叉树的层次遍历结束。 下面大家来看二叉树遍历这局部在考试中常考题型
820数据结构考研大纲 导言 本文档旨在全面介绍考研数据结构科目的大纲，帮助考生更好地准备 考试。将按照大纲的结构，详细阐述每个知识点的内容和要求。 第一章概述 1.1数据结构的定义 数据结构是指数据对象中元素之间的关系，是在计算机中组织和存储 数据的方式。 1.2数据结构的基本概念 数据结构的基本概念包括数据、数据元素、数据项、数据对象、逻辑 结构和物理结构等。 1.3数据结构的分类 数据结构可以根据不同的特点进行分类，包括线性结构、非线性结构、集合结构、树结构和图结构等。 第二章线性表 2.1线性表的定义和特性 线性表是一种包含有限个数据元素的序列，具有前驱和后继关系。 2.2线性表的顺序存储结构 线性表的顺序存储结构是利用一段连续的存储单元存储线性表的元素。 2.3线性表的链式存储结构 线性表的链式存储结构是通过节点之间的链接关系来存储线性表的元素。 2.4线性表的操作
线性表的操作包括插入、删除、查找等基本操作，以及合并、拆分等高级操作。 第三章栈和队列 3.1栈的定义和特性 栈是一种特殊的线性表，只能在表的一端进行插入和删除操作，遵循先进后出的原则。 3.2栈的顺序存储结构 栈的顺序存储结构利用数组来实现，通过栈顶指针来指示栈顶元素。 3.3栈的链式存储结构 栈的链式存储结构利用链表来实现，通过指针来指示栈顶元素。 3.4栈的应用 栈在计算表达式、递归实现、迷宫求解等方面有广泛的应用。 第四章串和数组 4.1串的定义和特性 串是由零个或多个字符组成的有限序列，是一种特殊的线性表。 4.2串的存储结构 串的存储结构包括顺序存储结构和链式存储结构。 4.3串的操作 串的操作包括定位操作、模式匹配操作、替换操作等。 4.4数组的定义和特性 数组是相同类型数据元素的有序集合，可以通过下标来访问元素。 第五章树和二叉树 5.1树的定义和基本概念
考研专业课资料数据结构的复习重点归纳 考研专业课资料数据结构的复习重点归纳 我们在进行考研课的复习时，需要把资料数据结构的复习重点归纳好。店铺为大家精心准备了考研专业课资料数据结构的复习知识点，欢迎大家前来阅读。 考研专业课资料数据结构的复习要点总结 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。所以，大家在这三章上可以不必花费过多的精力，只要知道基本的概念即可。但是，对于报考名校特别是该校又有在试卷中对这三章进行过考核的历史，那么这部分朋友就要留意这三章了。 按照以上我们给出的章节以及对后三章的介绍，数据结构的章节比重大致为： 概论：内容很少，概念简单，分数大多只有几分，有的学校甚至不考。 线性表：基础章节，必考内容之一。考题多数为基本概念题，名校考题中，鲜有大型算法设计题。如果有，也是与其它章节内容相结合。 栈和队列：基础章节，容易出基本概念题，必考内容之一。而栈常与其它章节配合考查，也常与递归等概念相联系进行考查。 串：基础章节，概念较为简单。专门针对于此章的大型算法设计题很少，较常见的是根据KMP进行算法分析。 多维数组及广义表：基础章节，基于数组的算法题也是常见的，分数比例波动较大，是出题的“可选单元”或“侯补单元”。一般如
果要出题，多数不会作为大题出。数组常与“查找，排序”等章节结合来作为大题考查。 树和二叉树：重点难点章节，各校必考章节。各校在此章出题的不同之处在于，是否在本章中出一到两道大的算法设计题。通过对多所学校的试卷分析，绝大多数学校在本章都曾有过出大型算法设计题的历史。 图：重点难点章节，名校尤考。如果作为重点来考，则多出现于分析与设计题型当中，可与树一章共同构成算法设计大题的题型设计。 查找：重点难点章节，概念较多，联系较为紧密，容易混淆。出题时可以作为分析型题目给出，在基本概念型题目中也较为常见。算法设计型题中可以数组结合来考查，也可以与树一章结合来考查。 排序：与查找一章类似，本章同属于重点难点章节，且概念更多，联系更为紧密，概念之间更容易混淆。在基本概念的考查中，尤爱考各种排序算法的优劣比较此类的题。算法设计大题中，如果作为出题，那么常与数组结合来考查。 二、数据结构各章节重点勾划： 第0章概述 本章主要起到总领作用，为读者进行数据结构的进行了一些先期铺垫。大家主要注意以下几点：数据结构的基本概念，时间和空间复杂度的概念及度量方法，算法设计时的注意事项。本章考点不多，只要稍加注意理解即可。 第一章线性表 作为线性结构的开篇章节，线性表一章在线性结构的学习乃至整个数据结构学科的学习中，其作用都是不可低估的。在这一章，第一次系统性地引入链式存储的概念，链式存储概念将是整个数据结构学科的重中之重，无论哪一章都涉及到了这个概念。 总体来说，线性表一章可供考查的重要考点有以下几个方面： 1.线性表的相关基本概念，如：前驱、后继、表长、空表、首元结点，头结点，头指针等概念。 2.线性表的结构特点，主要是指：除第一及最后一个元素外，每
数据结构考研笔记整理(全)数据结构考研笔记整理 数据结构是计算机科学中非常重要的一门课程，对于计算机专业的学生来说，考研复习过程中对数据结构的准备非常关键。因此，我们需要系统地整理数据结构的相关知识点，以便更好地理解和掌握。 一、线性表 线性表是数据结构中最基本的一种数据结构，它是一种有序的数据元素的集合。常见的线性表有顺序表和链表。 1. 顺序表 顺序表是将数据元素存放在一块连续的存储空间中，通过元素的下标来访问。具有随机访问的特点，但插入和删除操作比较麻烦。适用于查找操作频繁的场景。 2. 链表 链表是将数据元素存放在任意的存储空间中，通过指针来连接各个元素。具有插入和删除操作方便的特点，但不支持随机访问。适用于插入和删除操作频繁的场景。 二、栈和队列 栈和队列是特殊的线性表，它们都具有先进先出的特点。 1. 栈
栈是一种特殊的线性表，只能在表的一端进行插入和删除操作，即“先进后出”。常见的应用有函数调用的过程中的参数传递、表达式求 值等。 2. 队列 队列也是一种特殊的线性表，只能在表的一端进行插入操作，而在 另一端进行删除操作，即“先进先出”。常见的应用有任务调度、缓冲 区管理等。 三、树 树是一种非常重要的非线性数据结构，它由节点和边组成。树具有 层次结构，常见的树结构有二叉树、二叉搜索树和平衡二叉树等。 1. 二叉树 二叉树是每个节点最多有两个子树的树结构，包括左子树和右子树。二叉树的遍历方式有前序遍历、中序遍历和后序遍历。 2. 二叉搜索树 二叉搜索树是一种特殊的二叉树，它的左子树中的所有节点都小于 根节点，右子树中的所有节点都大于根节点。具有快速查找和插入的 特点。 3. 平衡二叉树 平衡二叉树是一种特殊的二叉搜索树，它的左右子树的高度差不超 过1。通过旋转操作可以保持树的平衡性。
北邮考研809数据结构参考书目 一、概述 在计算机科学领域，数据结构是一门非常重要的课程，尤其对于北邮 考研809数据结构这门课程来说，选择合适的参考书目至关重要。在 本文中，我们将从深度和广度的角度出发，探讨北邮考研809数据结 构的相关参考书目，为您提供一些有价值的意见和建议。 二、初级阶段 对于初学者来说，建议先从数据结构的基本概念入手，我们推荐以下 两本书籍。第一本是《数据结构（C语言版）》（作者：严蔚敏、吴 伟民），这本书对数据结构的基础知识有详细介绍，适合初学者入门。第二本是《大话数据结构》（作者：程杰），这本书以幽默风趣的语 言对数据结构进行了通俗易懂的讲解，非常适合初学者理解和学习。 三、中级阶段 在掌握了数据结构的基础知识后，建议深入学习数据结构的基本算法 和高级应用。《算法（第4版）》（作者：Robert Sedgewick、Kevin Wayne）是一本非常经典的书籍，其中内容涵盖了数据结构与 算法的基本原理和高级应用，适合深入学习。 四、高级阶段 对于准备深入研究数据结构的同学来说，可以阅读《算法导论》（作
者：Thomas H. Cormen、Charles E. Leiserson、Ronald L. Rivest、Clifford Stein）。这本书对数据结构、算法和应用有非常深入的讲解，对于提高数据结构的理论水平和编程能力有很大帮助。 五、总结与回顾 通过本文的介绍，我们详细探讨了北邮考研809数据结构的参考书目。从初级阶段到高级阶段，我们建议选择合适的参考书籍，通过由浅入 深的学习方式来提高自己的理论水平和实践能力。我个人认为，数据 结构不仅仅是一门课程，更是一种思维方式，希望大家在学习的过程中，能够注重理论知识的学习，同时注重实际应用的动手能力。 六、结语 北邮考研809数据结构参考书目的选择对于学习来说至关重要，希望 本文能够给您带来一些帮助。也希望大家能够在学习数据结构的过程 中保持持续的学习和探索精神，不断提升自己的理论水平和实践能力。近年来，数据结构作为计算机科学领域中一门重要的课程，受到了越 来越多学生和学者的关注。在北邮考研809数据结构这门课程中，选 择合适的参考书目是非常关键的，因为好的参考书目可以帮助学生建 立起牢固的数据结构基础，提高自己的编程能力和理论水平。 对于初学者来说，数据结构的基本概念是非常重要的。可以选择从 《数据结构（C语言版）》和《大话数据结构》这两本书开始学习。《数据结构（C语言版）》一书由严蔚敏和吴伟民合著，该书系统地