2020计算机二级：数据结构与算法知识点概览

在2020年的计算机二级公共基础知识点梳理文档中，主要探讨了数据结构与算法这一核心主题。首先，我们理解什么是算法。算法被定义为解决特定问题的精确和完整步骤序列，它并非等同于程序或计算机方法，算法设计的重要性在于其逻辑清晰性和效率。算法的基本特征包括可行性、确定性、有穷性和充足情报，强调每个步骤的明确性和执行的有限性。 算法的关键要素包括对数据对象的操作和控制结构的组织。操作涵盖算术、逻辑、关系及数据传输等基本运算，控制结构则有顺序、选择（如if-else）、循环（如for和while）等形式，这些结构决定了算法的执行流程。 设计算法的方法多种多样，如列举法用于穷举所有可能的解决方案，归纳法是从一般到特殊的过程，递推和递归则是通过函数调用自身来解决问题，减斗递推技术和回溯法则在解决某些问题中起到关键作用。 算法复杂度是衡量算法性能的重要指标，它分为时间复杂度和空间复杂度。时间复杂度指完成算法所需时间的度量，而空间复杂度则关注所需的内存空间。了解这些复杂度有助于优化算法，提高运行效率。 数据结构是研究数据元素的组织方式，包括逻辑结构和存储结构。逻辑结构关注数据元素间的逻辑关联，如线性结构和非线性结构。线性结构如线性表，特点是元素间的关系简单，只有前后顺序，如顺序存储结构中，数据元素连续存储，便于访问和修改。 顺序存储结构是线性表的一种常见实现方式，其特点是一组数据元素占据连续的存储空间，并且元素按照逻辑顺序排列。非空线性表具有特定的结构特征，比如根节点无前件，终端节点无后件，且除首尾外每个节点都有唯一前件和后件。线性表的长度即为结点个数，空表表示长度为0。 总结来说，掌握数据结构与算法是计算机科学基础的重要部分，理解算法设计原则、控制结构以及复杂度分析，能够帮助我们更有效地设计和分析程序，提升编程技能。同时，对于数据结构的理解，特别是线性表及其顺序存储结构，对于处理数据流和数组等常见问题至关重要。通过深入学习和实践，可以提高程序员的解决问题能力和编程效率。