厦大数据结构详解：算法、复杂度与链表操作

本资源是一份关于大数据结构的习题集及其解答，主要涵盖以下几个关键知识点： 1. 数据元素：数据结构的基础概念，指的是数据的基本组成单元，它可以有不同的名称，如元素、结点、顶点或记录，它们是数据的最小存储单元。 2. 算法与程序：算法被定义为解决特定问题的有限运算序列，它是程序设计的核心部分。算法与程序的区别在于，虽然程序包含了实现算法所需的指令序列，但算法更侧重于解决问题的方法论，而程序还包括了实际的执行环境和细节。 3. 算法分析：这是评估算法性能的重要步骤，主要包括时间复杂度和空间复杂度。时间复杂度衡量的是算法执行所需的时间，而空间复杂度关注的是算法在运行过程中所需的额外存储空间。 4. 时间复杂度、空间复杂度：时间复杂度描述了算法执行效率与输入规模的关系，通常用大O符号表示，如O(n^2)，表示在最坏情况下，算法的运行时间与输入的平方成正比。空间复杂度则测量算法占用的内存空间，通常不包括输入数据本身的空间。 5. 时间复杂度计算示例：给出了两个具体算法的时间复杂度计算实例，通过分析语句执行次数和依赖关系来确定复杂度。例如，第一个算法的时间复杂度为O(n^2)，第二个算法因存在不确定因素，考虑到最坏情况下的时间复杂度为O(n)。 6. 链表操作：在有序单链表中插入新节点保持有序的操作，其时间复杂度是O(n)，因为需要遍历整个链表找到合适的位置。选择题中，正确答案是D，即O(n)。 7. 线性表存储方式的选择：根据常用操作，取第i个结点及其前驱，顺序表最为节省时间，因为其可以直接访问任意位置，所以选择D.顺序表。 8. 双向循环链表的空表条件：对于带头结点的双向循环链表，判断是否为空的条件是L（头结点）同时等于Next和Prior指针，且两者指向的不是同一个结点，即(L==L->Next)&&(L!=L->Prior)。 9. 顺序存储线性表的访问：顺序存储的线性表可以进行随机存取，因为每个元素都有固定的地址，题目中的说法错误。 10. 判断题：这部分包括两道判断题，题目具体内容未给出，但从上下文推测，可能会涉及线性表的性质和操作。 通过这些习题和解答，学习者可以深入理解数据结构中的核心概念，并通过实际问题的解决，提升算法设计和分析的能力。