Java实现Yacc：BNF到LL1分析器与数据结构算法复习

"该资源是关于数据结构复习的资料，主要涵盖了数据结构的基本概念、各种数据结构的操作与算法实现，包括栈、队列、树、图、排序算法等内容，并涉及了编程实现，如使用Java实现LL1分析器。" 在数据结构的复习中，我们首先接触到的是逻辑结构和存储结构的概念，它们是数据结构的基础。逻辑结构描述数据元素之间的关系，如线性结构、树形结构、图形结构等；而存储结构则是指在计算机内存中如何表示这些逻辑结构，常见的有顺序存储和链式存储。 第二章深入讨论了线性结构的具体实现，包括顺序存储结构的插入和删除操作，链表的各种操作如建立、插入、删除和查找，以及双向链表的插入和删除。链表在实际应用中有着广泛的应用。 栈和队列是两种特殊的线性结构，被称为“后进先出”（LIFO）的栈常用于表达式求值、递归等场景，而“先进先出”（FIFO）的队列则在作业调度、打印队列等场合发挥作用。复习时，需要掌握它们的特性、存储结构以及相关的算法实现。 矩阵的存储及其地址计算是第三章的重点，特别是特殊矩阵如三角矩阵、对称矩阵和稀疏矩阵的存储优化。此外，还要理解广义表的存储结构以及相关的操作算法。 第四章涉及了字符串，包括基本概念、操作和存储结构。字符串的处理是很多文本处理系统中的关键部分，理解其存储方式和操作算法对于解决相关问题至关重要。 树是数据结构中的重要组成部分，复习内容包括树的存储结构、二叉树的性质和转换、遍历算法（如前序、中序、后序和层次遍历），线索二叉树的生成，以及堆和哈夫曼树的构造与应用。堆通常用于实现优先队列，哈夫曼树则用于数据压缩。 在集合和搜索方面，复习了二分查找、二叉搜索树（二叉排序树）的操作，包括查找、插入、删除和建立，还有平衡二叉树的构建，如AVL树或红黑树。散列查找则涵盖哈希函数的设计和冲突解决策略，如线性探测和拉链法。 图作为复杂关系的表示，复习了图的存储结构（邻接矩阵和邻接表）、图的遍历（深度优先和广度优先），以及解决图问题的算法，如最小生成树（如Prim或Kruskal算法）、最短路径（Dijkstra或Floyd-Warshall）和拓扑排序。 内部排序是数据处理的关键环节，复习了各种排序算法，如插入排序（直接插入和折半插入）、选择排序、交换排序（冒泡排序和快速排序）、归并排序（虽然二路归并不需要写算法，但理解其原理很重要）以及分配排序的桶排序和基数排序。 这份复习资料覆盖了数据结构的核心内容，不仅要求理论理解，还强调了算法实现和具体应用，对准备相关考试或提升编程能力非常有帮助。