集美大学计算机工程学院数据结构重点复习指南

"集美大学计算机工程学院针对2016级计算机科学相关专业的一份数据结构复习资料，涵盖了数据结构的基本概念、算法分析、线性表等内容，旨在帮助学生准备数据结构考试。" 这份复习资料主要涉及了数据结构和算法的基础知识，以下是详细解析： 1. **数据结构定义**：数据结构是数据的组织方式，分为逻辑结构（如线性结构、树形结构、图形结构、集合结构）和存储结构（如顺序存储、链式存储、索引存储、散列存储）。它是研究数据如何存储和操作的重要领域。 2. **算法定义**：算法是一系列解决问题的清晰指令，具有可执行性、确定性和有限性。其时间和空间复杂度用于衡量算法的效率。 3. **算法复杂度**：时间复杂度是算法运行时间随输入数据规模的增长而增长的速度，通常用大O符号表示。空间复杂度则是算法执行过程中所占用的内存空间。 4. **数据结构的分类**：逻辑上分为线性结构（如数组、链表、栈、队列）和非线性结构（如树、图）。 5. **存储结构相关术语**：循环队列、链表、哈希表、栈等都与数据的物理存储方式有关，影响着数据的存取效率。 6. **线性表**：线性表是一种简单的线性结构，包括顺序存储（数组实现）和链式存储（链表实现）。顺序存储访问速度快但插入和删除操作可能涉及大量元素移动，而链式存储则相对灵活但查找可能较慢。 复习题中涉及的具体知识点如下： - **习题解析**： - 算法的计算量大小称为计算的复杂性。 - 算法的时间复杂度主要取决于问题的规模。 - 计算机算法是解决问题的步骤序列，应具备可执行性、确定性和有穷性。 - 一个算法可以是问题求解步骤的描述，可以包含程序。 - 算法的可行性意味着指令没有二义性，但不一定必须由计算机程序实现。 - 原地工作算法指不需额外空间，但可能需要一定辅助空间。 - 时间复杂度O(n)的算法在时间上通常优于O(2^n)，在相同规模下。 - 时间复杂度是指最坏情况下的上界。 - 同一算法，高级语言实现可能效率较低，但不一定。 - 线性结构包括串、数组等，而广义表、二叉树和稀疏矩阵是非线性的。 - 栈、哈希表、线索树等术语都与存储结构有关。 复习资料中的习题部分有助于巩固这些概念，并通过实例加深理解。对于计算机科学与技术、软件工程、网络工程、人工智能等相关专业的学生来说，熟悉这些基础概念和题目解答技巧是至关重要的，因为数据结构是构建高效算法和理解复杂系统的基础。