数据结构复习核心：线性表、树、图与查找排序

"数据结构复习重点归纳，适于清华严蔚敏教材，适合打印，用于考研或考试复习" 在数据结构的学习中，理解并掌握每个章节的重点是至关重要的。以下是各个章节的主要内容和复习要点： 1. **概论**：这部分通常包含数据结构的基本概念，如数据、数据元素、数据对象、数据结构、抽象数据类型（ADT）和算法。理解这些基本概念是后续学习的基础。 2. **线性表**：线性表是最基础的数据结构之一，包括顺序表和链表两种实现方式。复习时应关注线性表的操作（如插入、删除、查找）以及它们的时间复杂度，了解顺序表和链表的特点及其适用场景。 3. **栈和队列**：栈是“后进先出”（LIFO）的数据结构，队列则是“先进先出”（FIFO）的。栈常用于递归、表达式求解等，队列常用于任务调度、缓冲区管理。理解和掌握这两种结构的操作及其在实际问题中的应用是关键。 4. **串**：串是字符的线性序列，重点是串的模式匹配算法，如KMP算法，需要理解其匹配原理并能进行分析。 5. **多维数组及广义表**：多维数组用于处理二维或多维数据，广义表则是一种更灵活的列表结构。复习时要掌握它们的存储方式和操作，尤其是一些基于数组的算法。 6. **树和二叉树**：树和二叉树是复杂的数据结构，包含了丰富的操作，如遍历、查找、插入和删除。二叉树的性质、平衡二叉树、树的层次遍历等是重点，理解并能设计相关算法是难点。 7. **图**：图广泛应用于网络、路径规划等领域。复习时要掌握图的表示方法（邻接矩阵和邻接表），以及图的遍历（深度优先搜索和广度优先搜索）、最短路径算法（如Dijkstra和Floyd算法）等。 8. **查找**：查找包括顺序查找、二分查找、哈希查找等，重点是各种查找算法的时间复杂度和适用条件。同时，理解不同查找方法之间的关联和比较也很重要。 9. **排序**：排序算法是数据结构中的核心内容，如冒泡排序、快速排序、归并排序等。需要理解各种排序算法的原理、稳定性、时间复杂度，并能根据具体情况选择合适的排序方法。 在复习时，除了理解每个章节的基本概念和算法，还要注重实际应用和问题解决能力的培养。通过做题和实践，巩固理论知识，提高编程能力。对于打算参加考研或考试的同学，特别需要注意历年真题中各章节的出题频率和题型，有针对性地进行强化训练。对于“外排，文件，动态存储分配”这三章，虽然部分学校可能不作重点考察，但了解基本概念仍然是必要的，特别是对于目标是顶级高校的学生。