"数据结构-实验(1).pdf 是一份详细且完整的文档，适合学习和参考，包含线性表、链表、二叉树、图、排序算法等多个数据结构的实验题目和要求。文档中提供的练习有助于加深对数据结构的理解和实际操作能力的提升。"
实验内容详解：
1. 线性表的插入与排序
- 插入元素：在递增有序的线性表中插入元素x，保持有序性。这需要遍历线性表找到合适的位置，时间复杂度为O(n)。
- 单链表逆置：通过改变相邻节点的指针方向来实现，时间复杂度为O(n)。
2. 单链表的有序插入
- 在非递减有序的单链表中插入值为X的节点，同样需要遍历链表，时间复杂度为O(n)。
3. 字符分类
- 将单链表中的字符根据类型分为三类（字母、数字、其他），需要遍历链表并重新组织结构，时间复杂度为O(n)。
4. 循环链表的最小值查找
- 在循环链表中寻找最小值，可以使用一次遍历来完成，时间复杂度为O(n)。
5. 算术表达式的计算
- 实现基本的算术表达式计算，可以使用栈来辅助处理运算符和操作数，时间复杂度取决于表达式的长度。
6. 二叉树操作
- 左右子树交换：通过交换左右子节点的指针实现，时间复杂度为O(n)。
- 顺序存储结构的完全二叉树前序遍历：非递归实现，可使用栈辅助，时间复杂度为O(n)。
- 二叉树等价判断：通过比较根节点及左右子树的等价性，时间复杂度为O(n)。
- 二叉树复制：深度优先遍历或广度优先遍历，创建新节点并复制结构，时间复杂度为O(n)。
- 叶子节点链接成链表：遍历二叉树，时间复杂度为O(n)。
- 顺序存储与链式存储的转换：需要理解两种存储结构的特性，时间复杂度为O(n)。
7. 图的操作
- 邻接矩阵和邻接表的存储结构以及广度优先遍历和深度优先遍历的实现，时间复杂度取决于图的边数和遍历方式。
- 最小生成树的求解：可以使用Prim或Kruskal算法，时间复杂度分别为O(n^2)和O(m log m)，m为边数。
8. 查找算法
- 二分查找：在有序数组中查找元素，时间复杂度为O(log n)。
- 二叉排序树的建立和查找：插入元素时维持树的平衡，查找效率取决于树的高度，理想情况下为O(log n)。
9. 排序算法
- 快速排序：平均时间复杂度为O(n log n)，最坏情况为O(n^2)。
- 冒泡排序：时间复杂度为O(n^2)。
- 直接选择排序：时间复杂度也为O(n^2)。
这些实验涵盖了数据结构的基本概念和常见操作，通过实践这些题目，可以深入理解和掌握数据结构的核心知识。
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