863数据结构复习指南：逻辑、存储与算法关键点

在"21西理工863数据结构复习资料"中，主要内容涵盖了数据结构的基础理论和算法分析的核心概念。首先，章节一的绪论部分强调了数据结构学习的起点，要求学生理解数据元素、数据结构、抽象数据类型和存储结构等基本概念，以及算法设计中的关键要素，如算法的有穷性、确定性等五大特性，以及时间复杂度和空间复杂度的分析方法。 核心知识点包括： 1. 数据结构研究内容：考察数据的逻辑结构（如线性结构和非线性结构，如数组、链表、树和图等），存储结构（顺序存储、链式存储、索引和散列存储），以及对数据进行的操作或运算。 2. 算法与程序的关系：虽然程序是算法的具体实现，但算法强调问题的解决策略，不局限于机器可执行的指令。算法的五大特性决定了其正确性和有效性，而时间复杂度和空间复杂度是评价算法性能的关键指标。 3. 数据结构概念详解：数据元素是组成数据的基本单元，数据项是不可再分的数据最小单位。逻辑结构关注数据元素之间的关系，而存储结构则是这种关系在计算机内存中的映射方式。 4. 逻辑结构与存储结构的区别和联系：逻辑结构是抽象的数学模型，存储结构则是具体的物理表示。逻辑结构可以有多种存储方式，反之亦然。 5. 课后习题练习：通过解答这些习题，学生能够巩固理论知识，比如理解数据结构的完整定义、不同逻辑结构的实例、如何评估算法效率以及数据存储的不同形式。 掌握这些知识点对于理解和应用数据结构至关重要，无论是理论研究还是实际编程，理解并优化数据结构和算法的性能直接影响到程序的效率和质量。在复习过程中，深入理解和熟练运用这些概念将有助于提升对数据结构的理解和解决问题的能力。