数据结构习题解析：高效算法与斐波那契序列

该资源包含了数据结构课程的课后习题答案，主要涉及算法实现，由清华大学出版社出版。其中包含的题目类型有排序、斐波那契数列计算以及数据结构的应用。 在提供的代码中，我们可以看到以下几个重要的知识点： 1. 冒泡排序：在1.16题的`print_descending`函数中，使用了冒泡排序的方法对三个整数x、y、z进行从大到小的排序。冒泡排序是一种简单的排序算法，通过不断比较相邻元素并交换位置，使得每次遍历都能将最大（或最小）的元素“浮”到序列的顶端。在这个例子中，进行了两次遍历，以确保正确排序。 2. 斐波那契数列：1.17题的`fib`函数用于求解k阶斐波那契数列的第m项的值。斐波那契数列是一个序列，其中每个数字是前两个数字的和。函数通过循环计算避免了递归，从而降低了时间复杂度到O(m^2)。相比之下，递归方法的时间复杂度会达到O(k^m)，效率较低。 3. 结构体与枚举：在1.18题中定义了两种结构体，`resulttype`和`scoretype`。`resulttype`用于存储运动员的运动项目、性别、学校名、成绩等信息，其中`gender`使用了枚举类型来表示性别（male或female）。`scoretype`结构体则用于统计学校的男女总分和团体总分。通过`switch`语句，可以根据学校名称对成绩进行分类统计。 4. 数组处理：`summary`函数处理`result[]`数组，遍历数组直到遇到空指针，这表明数组结束。通过对数组中的元素进行分析，可以计算出各个学校的男女总分和团体总分，体现了数组作为连续内存空间在数据处理中的应用。 5. 算法优化：1.17题中的斐波那契数列计算示例，展示了如何通过动态规划（保存已计算结果）来优化算法的时间复杂度。这种方法通常比直接递归更有效，尤其是在处理大数值时。 这些习题涵盖了数据结构基础中的关键概念，包括排序算法、递归与非递归解决方案、结构化数据的表示以及数组操作。这些知识对于理解和应用数据结构至关重要，同时也反映了在实际问题中如何选择合适的算法和数据结构来提高效率。