"2011年考研计算机应用-数据结构考点及讲解"

数据结构是计算机科学中的一门重要的基础课程，它主要研究数据的组织、存储和管理方法。在2011年的计算机应用考研中，数据结构是一个重要的知识考点。本文将对该考点进行归纳和讲解。 数据结构的基本概念是数据元素、逻辑结构和存储结构。数据元素是数据的基本单位，可以由若干个数据项组成。而数据的逻辑结构分为集合、线性结构和非线性结构。集合是没有特定关系的数据元素的组合，线性结构是有序的数据元素的组合，而非线性结构则是具有多对多关系的数据元素的组合。 存储结构是数据在计算机内部的表示方式，也称为物理结构。主要包括顺序存储、链式存储、索引存储和散列存储。顺序存储是将数据元素按照逻辑顺序依次存储在一片连续的内存空间中，可以实现随机存取；链式存储是通过指针将数据元素按照逻辑顺序链接起来，只能进行顺序存取；索引存储是在数据之外建立一个索引表，通过索引表来访问数据；而散列存储则是通过散列函数将数据元素映射到存储位置。 在考研中，线性表是数据结构的重点内容之一。线性表的基本操作包括定义和基本操作。线性表的实现有两种主要的存储结构，即顺序存储结构和链式存储结构。顺序存储结构是将线性表的元素按顺序存放在一片连续的内存空间中，可以通过下标来访问元素；而链式存储结构则是通过指针将线性表的元素链接起来，只能通过遍历得到所需元素。 除了基本概念和实现，还需要了解线性表的应用。线性表的应用非常广泛，比如数组就是一种典型的线性表，字符串和链表也可以看作是线性表的扩展。掌握线性表的应用可以帮助我们更好地理解和应用数据结构。 在数据结构的学习过程中，还需要掌握时间复杂度和空间复杂度的定义。时间复杂度是用来衡量算法的执行时间的一个指标，而空间复杂度则是用来衡量算法所需的存储空间的一个指标。常用的计算时间复杂度的方法是通过计算算法中各语句执行的频度来估算。常见的时间复杂度有O(1)、O(logn)、O(n)、O(nlogn)、O(n^2)和O(n^3)等。其中，多项式时间复杂度是最常用的，而指数时间复杂度则表示算法的执行时间随数据规模的增长呈指数级增长。 总之，数据结构是计算机科学中的重要课程，也是考研中的重点考点之一。其中，线性表是数据结构的核心内容之一，需要了解线性表的定义、基本操作和实现方法。同时还需要掌握时间复杂度和空间复杂度的计算方法，以更好地评估和使用算法。通过对数据结构的学习，我们可以更好地理解和应用计算机科学中的各种数据组织、存储和管理方法。