数据结构复习重点：线性表、栈、队列、树与图

"该资源为2018年的数据结构复习提纲，涵盖了数据结构的基本概念、主要章节和重点内容，以及算法的时间复杂度和空间复杂度。" 数据结构是计算机科学中的核心课程，它研究如何组织和管理数据，以便更高效地执行计算任务。在数据结构中，数据不仅包括简单的数值，还可能包括更复杂的对象，如字符串、图像等。基本概念和术语包括数据、数据元素、数据对象、数据结构、抽象数据类型和算法。 数据结构通常分为四大基本逻辑结构：线性结构（如线性表）、树型结构（如二叉树）、图状结构和集合。这些结构反映了数据之间的不同关系，决定了数据的组织方式和操作方式。例如，线性结构中，元素按特定顺序排列；树型结构模拟了层级关系；图则表示任意两个元素间可能存在关系；集合则包含不具特殊关系的独立元素。 存储结构是数据在计算机内存中的实际表现形式，主要包括顺序存储和链式存储。顺序存储将元素存储在连续的内存位置，便于访问，但插入和删除操作可能涉及大量元素的移动。链式存储通过指针连接元素，使得插入和删除操作更为灵活，但增加了额外的存储开销。 抽象数据类型（ADT）是对数据类型的高级描述，它包含了数据和相关的操作，但不涉及具体实现。ADT提供了对数据的操作接口，使得程序员能专注于算法设计而不必关心底层细节。 算法是解决问题或执行任务的明确规范，其五个重要特性是可行性、确定性、输入、输出和有限性。评估算法性能的关键指标是时间复杂度和空间复杂度，分别描述了算法运行时间和所需内存随数据规模增长的趋势。这些复杂度分析对于选择合适的算法和优化代码至关重要。 复习提纲中提到的章节包括： 1. 概论：介绍数据结构的基本概念，是整个课程的基础。 2. 线性表：基础内容，常考察基本概念和操作，如插入、删除。 3. 栈和队列：作为辅助结构，常与其他章节结合，如递归问题。 4. 串：简单的数据结构，涉及字符串处理，如KMP算法。 5. 多维数组和广义表：基础章节，有时会与查找、排序结合出题。 6. 树和二叉树：重点和难点，常出大型算法设计题。 7. 图：同样是难点，常用于分析和设计题，可与树结合出题。 8. 查找：涉及多种查找方法，常与数组或树结合考察。 9. 排序：复杂且易混淆，考察排序算法的比较和设计。 对于每个章节，复习时不仅要掌握基本概念，还要熟悉各种数据结构的操作和算法，以及它们在实际问题中的应用。理解时间复杂度和空间复杂度的分析方法，对于提升算法设计能力非常重要。