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(完整word版)数据结构复习要点(整理版)
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第一章 数据结构概述

基本概念与术语
1．数据：数据是对客观事物的符号表示，在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并被计算机程序所处理的符号的总称。

2.数据元素：数据元素是数据的基本单位，是数据这个集合中的个体，也称之为元素，结点，顶点记录。
（补充：一个数据元素可由若干个数据项组成。数据项是数据的不可分割的最小单位。）

3．数据对象：数据对象是具有相同性质的数据元素的集合，是数据的一个子集。（有时候也叫做属性。）

4．数据结构：数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。
（1）数据的逻辑结构：数据的逻辑结构是指数据元素之间存在的固有逻辑关系，常称为数据结构。
数据的逻辑结构是从数据元素之间存在的逻辑关系上描述数据与数据的存储无关，是独立于计算机的。
依据数据元素之间的关系，可以把数据的逻辑结构分成以下几种：
1.集合：数据中的数据元素之间除了“同属于一个集合“的关系以外，没有其他关系。
2.线性结构：结构中的数据元素之间存在“一对一“的关系。若结构为非空集合，则除了第一个元素之外，和最后一个元素之外，其他每个元素都只有一个直接前驱和一个直接后继。
3.树形结构：结构中的数据元素之间存在“一对多“的关系。若数据为非空集，则除了第一个元素（根）之外，其它每个数据元素都只有一个直接前驱，以及多个或零个直接后继。
4.图状结构：结构中的数据元素存在“多对多”的关系。若结构为非空集，折每个数据可有多个（或零个）直接后继。

（2）数据的存储结构：数据元素及其关系在计算机内的表示称为数据的存储结构。
想要计算机处理数据，就必须把数据的逻辑结构映射为数据的存储结构。逻辑结构可以映射为以下两种存储结构：
1.顺序存储结构：把逻辑上相邻的数据元素存储在物理位置也相邻的存储单元中，借助元素在存储器中的相对位置来表示数据之间的逻辑关系。
2.链式存储结构：借助指针表达数据元素之间的逻辑关系。不要求逻辑上相邻的数据元素物理位置上也相邻。

5.时间复杂度分析：1.常量阶：算法的时间复杂度与问题规模n无关系T(n)=O(1)
2.线性阶：算法的时间复杂度与问题规模n成线性关系T(n)=O(n)
3.平方阶和立方阶：一般为循环的嵌套，循环体最后条件为i++
时间复杂度的大小比较：
O(1)<O(log2n)<O(n)<O(nlog2n)<O(n2)<O(n3)<O(2n)<O(n!)<O(nn)

6.算法与程序：
（1）算法的5个特性
1、输入：有零个或多个输入
2、输出：有一个或多个输出
3、有穷性：要求序列中的指令是有限的；每条指令的执行包含有限的工作量；整个指令序列的执行在有限的时间内结束。（程序与算法的区别在于，程序不需要有有穷性）
4、确定性：算法中的每一个步骤都必须是确定的，而不应当含糊、模棱两可。没有歧义。
5、可行性：算法中的每一个步骤都应当能被有效的执行，并得到确定的结果。
（2）.算法设计的要求：
1、正确性（达到预期效果，满足问题需求）
2、健壮性（能处理合法数据，也能对不合法的数据作出反应，不会产生不可预期的后果）
3、可读性（要求算法易于理解，便于分析）
4、可修改可扩展性
5、高效率（较好的时空性能）

补充内容：
1、名词解释：数据结构、二元组
数据结构就是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。
二元组就是一种用来表示某个数据对象以及各个元素之间关系的有限集合。
2、根据数据元素之间关系的不同，数据的逻辑结构可以分为集合、线性结构、树形结构和图状结构四种类型。
3、常见的数据存储结构一般有两种类型，它们分别是顺序存储结构、链式存储结构
6.在一般情况下，一个算法的时间复杂度是问题规模的函数

7.常见时间复杂度有：常数阶O（1）、线性阶O（n）、对数阶O（log2n）、平方阶O(n^2)、指数阶O(2^n)。通常认为，具有常数阶量级的算法是好算法，而具有指数阶量级的算法是差算法。

第二章 线性表
定义：线性表是n个数据元素的有限序列。一个数据元素可由若干个数据项组成。

1. 顺序表结构
线性表的顺序存储是指在内存中用地址连续的一块存储空间顺序存放线性表的各元素，用这种存储形式存储的线性表称为顺序表。

2. 单链表
（1） 链表结点结构
线性表中的数据元素可以用任意的一组存储单元来存储，用指针表示逻辑关系逻辑相邻的两元素的存储空间可以是不连续的。

（2） 链表操作算法：初始化、插入、输出、删除、遍历
初始化：p=(structstudent*)malloc(sizeof(structstudent));
插入：p->next=head->