自考《数据结构》各章要点一 第一章 概 论 数据就是指能够被计算机识别、存储和加工处理的信息的载体。 数据元素是数据的基本单位，可以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。 数据结构的定义： ·逻辑结构：从逻辑结构上描述数据，独立于计算机。 ·线性结构：一对一关系。 ·线性结构：多对多关系。 ·存储结构：是逻辑结构用计算机语言的实现。 ·顺序存储结构：如数组。 ·链式存储结构：如链表。 ·稠密索引：每个结点都有索引项。 ·稀疏索引：每组结点都有索引项。 ·散列存储结构：如散列表。 ·对数据的操作：定义在逻辑结构上，每种逻辑结构都有一个运算集合。 ·常用的有：检索、插入、删除、更新、排序。 ·数据类型：是一个值的集合以及在这些值上定义的一组操作的总称。 ·原子类型：由语言提供。 ·结构类型：由用户借助于描述机制定义，是导出类型。 抽象数据类型 ADT： ·是抽象数据的组织和与之的操作。相当于在概念层上描述问题。 ·优点是将数据和操作封装在一起实现了信息隐藏。 程序设计的实质是对实际问题选择一种好的数据结构，设计一个好的算法。算法取决于数据结构。 算法是一个良定义的计算过程，以一个或多个值输入，并以一个或多个值输出。 评价算法的好坏的因素： ·算法是正确的； ·执行算法的时间； ·执行算法的存储空间(主要是辅助存储空间)； ·算法易于理解、编码、调试。 时间复杂度：是某个算法的时间耗费，它是该算法所求解问题规模 n 的函数。 渐近时间复杂度：是指当问题规模趋向无穷大时，该算法时间复杂度的数量级。 评价一个算法的时间性能时，主要标准就是算法的渐近时间复杂度。 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。 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)。 空间复杂度：是某个算法的空间耗费，它是该算法所求解问题规模 n 的函数。 算法的时间复杂度和空间复杂度合称算法复杂度。 第二章 线性表 线性表 是由 n≥ 0 个数据元素组成 的有限 序列。n=0 是空表 ;非 空表 ，只 能有一个开 始 结点，有且 只 能有一个终 端 结点。 线性表 上定义的基 本 运 算： ·构造 空表 ：Initlist(L) ·求表长：Listlength(L) ·取结点：GetNode(L...
