1第一章概论1.数据：信息的载体,能被计算机识别、存储和加工处理。2.数据元素：数据的基本单位，可由若干个数据项组成，数据项是具有独立含义的最小标识单位。3.数据结构：数据之间的相互关系，即数据的组织形式。它包括：1）数据的逻辑结构，从逻辑关系上描述数据，与数据存储无关，独立于计算机；2）数据的存储结构，是逻辑结构用计算机语言的实现，依赖于计算机语言。3）数据的运算，定义在逻辑结构上，每种逻辑结构都有一个运算集合。常用的运算：检索/插入/删除/更新/排序。4.数据的逻辑结构可以看作是从具体问题抽象出来的数学模型。数据的存储结构是逻辑结构用计算机语言的实现。5.数据类型：一个值的集合及在值上定义的一组操作的总称。分为：原子类型和结构类型。6.抽象数据类型：抽象数据的组织和与之相关的操作。优点：将数据和操作封装在一起实现了信息隐藏。7.抽象数据类型ADT：是在概念层上描述问题；类：是在实现层上描述问题；在应用层上操作对象（类的实例）解决问题。8.数据的逻辑结构，简称为数据结构，有：（1）线性结构，若结构是非空集则仅有一个开始和终端结点，并且所有结点最多只有一个直接前趋和后继。（2）非线性结构，一个结点可能有多个直接前趋和后继。9.数据的存储结构有：1）顺序存储，把逻辑相邻的结点存储在物理上相邻的存储单元内。2）链接存储，结点间的逻辑关系由附加指针字段表示。3）索引存储，存储结点信息的同时，建立附加索引表，有稠密索引和稀疏索引。4）散列存储，按结点的关键字直接计算出存储地址。10.评价算法的好坏是：算法是正确的；执行算法所耗的时间；执行算法的存储空间（辅助存储空间）；易于理解、编码、调试。211.算法的时间复杂度T(n)：是该算法的时间耗费，是求解问题规模n的函数。记为O(n)。时间复杂度按数量级递增排列依次为：常数阶O(1)、对数阶O(log2n)、线性阶O(n)、线性对数阶O(nlog2n)、平方阶O(n^2)、立方阶O(n^3)、⋯⋯k次方阶O(n^k)、指数阶O(2^n)。13.算法的空间复杂度S(n)：是该算法的空间耗费，是求解问题规模n的函数。12.算法衡量：是用时间复杂度和空间复杂度来衡量的，它们合称算法的复杂度。13.算法中语句的频度不仅与问题规模有关，还与输入实例中各元素的取值相关。第二章线性表1.线性表：是由n(n≥0)个数据元素组成的有限序列。3.顺序表：把线性表的结点按逻辑次序存放在一组地址连续的存储单元里。4.顺序表结点的存储地址计算公式：Loc(ai)=Loc(a1)+(i-1)*C；1≤i≤n5.顺序表上的基本运算publicinterfaceList{//返回线性表的大小，即数据元素的个数。publicintgetSize();//如果线性表为空返回true，否则返回false。publicbooleanisEmpty();//判断线性表是否包含数据元素epublicbooleancontains(Objecte);//将数据元素e插入到线性表中i号位置publicvoidinsert(inti,Objecte)throwsOutOfBoundaryException;//删除线性表中序号为i的元素,并返回之publicObjectremove(inti)throwsOutOfBoundaryException;//删除线性表中第一个与e相同的元素publicbooleanremove(Objecte);//返回线性表中序号为i的数据元素3publicObjectget(inti)throwsOutOfBoundaryException;}在顺序表上插入要移动表的n/2结点，算法的平均时间复杂度为O(n)。在顺序表上删除要移动表的（n+1）/2结点，算法的平均时间复杂度为O(n)。publicclassListArrayimplementsList{privatefinalintLEN=8;//数组的默认大小privateStrategystrategy;//数据元素比较策略privateintsize;//线性表中数据元素的个数privateObject[]elements;//数据元素数组//构造方法publicListArray(Strategystrategy){size=0;elements=newObject[LEN];}//返回线性表的大小，即数据元素的个数。publicintgetSize(){returnsize;}//如果线性表为空返回true，否则返回false。publicbooleanisEmpty(){returnsize==0;}//判断线性表是否包含数据元素epublicbooleancontains(Objecte){for(inti=0;isize)throw...
