数据结构复习：算法与习题解析

"数据结构复习资料及答案" 数据结构是一门关键的计算机科学课程，它研究数据如何在计算机中组织和管理，以便高效地执行各种操作。本复习资料涵盖了数据结构的基本概念、算法和问题解决策略。 1. 知识点：算法评价标准 - 健壮性：算法在异常或错误输入时应能稳定运行，具有一定的容错能力。 - 可读性：代码应清晰易懂，便于理解和维护。 - 正确性：算法需确保能正确执行预期任务。 - 时空复杂度：衡量算法运行时间和所需的内存空间，通常用大O符号表示，如O(n)、O(log n)等。 2. 单链表操作 - 在单链表中，向表头插入节点的操作是将新节点的next指针指向当前头结点的next，并更新头结点的next指向新节点。 3. 线性表的选择 - 当线性表需要频繁进行插入和删除操作时，链表作为数据结构比数组更合适，因为链表不需要预先分配连续的存储空间。 4. 栈的性质 - 栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，所以序列C（312）不可能是仅通过栈操作得到的输出序列，因为它违反了LIFO原则。 5. AOV网 - AOV网代表有向无环图（Acyclic Oriented Vertex），在图论中用于表示任务的依赖关系。 6. 散列表冲突处理 - 开放定址法处理冲突时，平均查找长度通常高于链接法，因为链接法可以通过链表跳过冲突位置，而开放定址法则可能导致更多冲突探测。 7. 形参与实参 - 使用指针参数可以允许形参直接访问实参，因为指针参数实际上是实参地址的副本。 8. 稀疏矩阵存储 - 在带行指针向量的链接存储中，每个单链表表示一行，所有这些链表的结点具有相同的行号。 9. 快速排序 - 在最坏的情况下，快速排序的时间复杂度为O(n^2)，这发生在每次划分只减少一个元素时。 10. 二叉搜索树查找 - 在二叉搜索树中查找元素的时间复杂度为O(log n)，因为树的平衡特性保证了查找效率。 运算题部分： 1. 数据结构定义了数据之间的关系，当存在M对N的关系时，这种结构称为多对多关系（M:N）。 2. 队列遵循先进先出（FIFO）原则，插入在队尾，删除在队首。 3. 数组实现的栈中，当top等于数组长度N时栈为空，而当top等于0时，表示栈满，因为数组下标从0开始。 4. 在单链表头部插入元素的时间复杂度为O(1)，因为只需要改变头结点的引用。 这些知识点涵盖了数据结构的基本概念，如算法评价、链表操作、线性表的实现、栈和队列的性质、图的类型、散列表、指针参数、稀疏矩阵的存储、排序算法以及二叉搜索树。深入理解这些概念对于理解和设计高效的计算机程序至关重要。