数据结构算法的思想总结

数据结构算法的思想总结（分享十八篇）。

❂ 数据结构算法的思想总结

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数据结构报告

数据结构是计算机科学中的关键概念，它对于计算机程序的设计和性能有重要影响。在本报告中，我们将探讨数据结构的基本概念、常见的数据结构类型以及它们的应用。

一、数据结构的基本概念

数据结构是指组织和存储数据的方式，它可以影响程序的运行效率和内存占用。数据结构主要包括以下几个基本概念：

1.数据元素：数据结构中的最小单位，也可以是一个单独的数据项。

2.数据项：数据元素中的不可分割的最小单位，通常是一个数据项与一个值相关联。

3.字段：数据元素中的一个数据项，可以是数据的一部分或者整个数据。

4.记录：一组字段的集合，可以看作是一个结构化数据元素。

5.文件：一组记录的集合，可以看作是一种逻辑上的存储方式。

二、常见的数据结构类型

1.线性结构

线性结构是最基本的数据结构之一，它包括线性表、栈和队列。线性表是一种有序的数据元素集合，其特点是数据元素之间存在一对一的关系。栈是一种限定在表尾进行插入和删除操作的线性表，遵循"后进先出"的原则。队列是一种限定在表头进行删除操作，在表尾进行插入操作的线性表，遵循"先进先出"的原则。

2.非线性结构

非线性结构包括树和图。树是由结点和边组成的集合，每个结点都有零个或多个子结点，且没有父结点的结点称为根结点。图是由结点和边组成的集合，结点之间的关系可以是任意的。

3.文件结构

文件结构是将数据组织成一种可供存储和访问的格式。常见的文件结构包括顺序文件、索引文件和散列文件。顺序文件是按照数据的逻辑顺序进行存储的文件，可以快速进行顺序查找。索引文件是通过建立索引来加速查找操作的文件，索引通常是一个键值对的集合。散列文件是通过散列函数将数据映射到存储位置进行存储和查找的文件。

三、数据结构的应用

数据结构在计算机科学的各个领域都有广泛的应用。以下是一些常见的应用场景：

1.数据库管理系统：数据库管理系统使用索引文件和散列文件等数据结构来存储和管理大量的数据。

2.图像处理：图像处理中的像素数据通常以数组的形式进行存储和处理。

3.路由算法：路由算法使用图数据结构来描述网络拓扑，并通过算法找到最佳的路由路径。

4.算法设计：在算法设计中，很多问题可以使用适当的数据结构来提高算法的效率。

总结：

数据结构是计算机科学中的核心概念，它对于程序的设计和性能有重要影响。通过了解和掌握不同类型的数据结构，我们可以选择适合的数据结构来存储和访问数据，提高程序的运行效率和内存占用。在实际应用中，数据结构被广泛用于数据库管理系统、图像处理、路由算法和算法设计等领域。

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数据结构是指相互之间具有（存在）一定联系（关系）的数据元素的集合，元素之间的互相联系称为逻辑结构。数据元素的逻辑结构基本类型有四种：

集合：结构中的数据元素除了“同属于一个集合”外，没有其他关系。

数据结构在计算机内存中的存储包括数据元素的存储和元素之间的关系的表示。

元素之间的关系在计算机中有两种不同的表示方法：顺序表示和非顺序表示。由此得出两种不同的存储结构，即：顺序存储结构和链式存储结构。

顺序存储结构：用数据元素在存储器中的相对位置来表示数据元素的逻辑结构（关系）。

链式存储结构：在每一个数据元素中增加一个存放另一个元素地址的指针（pointer），用该指针来表示数据元素的逻辑结构（关系）。

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一般线性表 栈和队列 串 数组 广义表 一般树 二叉树 有向图 无向图

数据结构的主要运算包括：

是由n（n>=0）个类型相同的数据元素a1,a2....an组成的有限序列，

记作（a1,a2,...,ai-1,ai,ai+1,...,an）这里的数据元素ai(1<=i<=n)只是一个抽象的符号，其具体含义在不同情况下可以不同，它既可以是原子类型，也可也是结构类型，但同一线表中的数据元素必须属于同一数据对象。此外，线性表中相邻数据元素之间存在着序偶关系，即对于非空的线性

表（a1,a2,...,ai-1,ai,ai+1,...,an）.表中ai-1,领先于ai,称ai-1是ai的直接前驱，而称ai,是ai-1的直接后续。除了第一个元素a1外，每个元素ai有且仅有一个被称为直接前驱的结点ai-1, 除了最后一个元素an外，每个元素ai有且仅有一个被称为直接后继的结点ai+1.线性表中元素的个数n被定义为线性表的长度，n=0时被称为空表。线性表的特点可以概况如下：

同一性：线性表由同类数据元素组成，每个ai必须属于同一个数据对象

有穷性：线性表由有限个数据元素组成。表长度就是表中数据元素的个数

有序性：线性表中表中相邻的数据元素之间存在着序偶关系（ai,ai+1）

由此可以看出，线性表是一种最简单的数据结构，因为数据结构之间是由一前驱一后继的直观有序的关系确定；线性表又是一种最常见的数据结构，因为矩阵，数组，字符串：堆栈，队列等都符合线性条件。

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图的定义

图（Graph）是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成，通常表示为：G(V,E)，其中，G表示一个图，V是图G中顶点的集合，E是图G中边的集合。

有向图

有向边：若从顶点Vi到Vj的边有方向，则称这条边为有向边，也成为弧(Arc)，用有序偶来表示，Vi称为弧尾，Vj称为弧头。

无序图

无向边：若顶点Vi到Vj之间的边没有方向，则称这条边为无向边(Edge)，用无序偶(Vi,Vj)来表示。

简单图

简单图：在图结构中，若不存在顶点到其自身的边，且同一条边不重复出现，则称这样的图为简单图。

图类

表示顶点

创建图类的第一步就是要创建一个Vertex类来保存顶点和边。这个类的作用和链表、二叉搜索树的Node类一样。Vertex类有两个数据成员：一个用于标识顶点，另一个表明是否被访问过的布尔值。分别被命名为label和wasVisited。

复制代码 代码如下:

function Vertex(label){

this.label = label;

}

我们将所有顶点保存在数组中，在图类里，可以通过他们在数组中的位置引用他们

表示边

图的实际信息都保存在“边”上面，因为他们描述了图的结构。二叉树的一个父节点只能有两个子节点，而图的结构却要灵活得多，一个顶点既可以有一条边，也可以有多条边和它相连。

我们将表示图的边的方法成为邻接表或者邻接表数组。它将存储由顶点的相邻顶点列表构成的数组

构建图

定义如下一个Graph类：

复制代码 代码如下:

function Graph(v){

this.vertices = v;//vertices至高点

this.edges = 0;

this.adj = [];

for(var i =0;I

this.adj[i] = [];

this.adj[i].push(');

}

this.addEdge = addEdge;

this.toString = toString;

}

这个类会记录一个图表示了多少条边，并使用一个长度与图的顶点数来记录顶点的数量。

复制代码 代码如下:

function addEdge(){

this.adj[v].push(w);

this.adj[w].push(v);

this.edges++;

}

这里我们使用for循环为数组中的每个元素添加一个子数组来存储所有的相邻顶点，并将所有元素初始化为空字符串。

图的遍历

深度优先遍历

深度优先遍历(DepthFirstSearch)，也有称为深度优先搜索，简称为DFS。

比如在一个房间内寻找一把钥匙，无论从哪一间房间开始都可以，将房间内的墙角、床头柜、床上、床下、衣柜、电视柜等挨个寻找，做到不放过任何一个死角，当所有的抽屉、储藏柜中全部都找遍后，接着再寻找下一个房间。

深度优先搜索：

深度优先搜索就是访问一个没有访问过的顶点，将他标记为已访问，再递归地去访问在初始顶点的邻接表中其他没有访问过的顶点

为Graph类添加一个数组：

复制代码 代码如下:

this.marked = [];//保存已访问过的'顶点

for(var i=0;i

this.marked[i] = false;//初始化为false

}

深度优先搜索函数：

复制代码 代码如下:

function dfs(v){

this.marked[v] = true;

//if语句在这里不是必须的

if(this.adj[v] != undefined){

print("Visited vertex: " + v );

for each(var w in this.adj[v]){

if(!this.marked[w]){

this.dfs(w);

}

}

}

}

广度优先搜索

广度优先搜索（BFS）属于一种盲目搜寻法，目的是系统地展开并检查图中的所有节点，以找寻结果。换句话说，它并不考虑结果的可能位置，彻底地搜索整张图，直到找到结果为止。

广度优先搜索从第一个顶点开始，尝试访问尽可能靠近它的顶点，如下图所示：

其工作原理为：

1. 首先查找与当前顶点相邻的未访问的顶点，将其添加到已访问顶点列表及队列中；

2. 然后从图中取出下一个顶点v，添加到已访问的顶点列表

3. 最后将所有与v相邻的未访问顶点添加到队列中

下面是广度优先搜索函数的定义：

复制代码 代码如下:

function bfs(s){

var queue = [];

this.marked = true;

queue.push(s);//添加到队尾

while(queue.length>0){

var v = queue.shift();//从队首移除

if(v == undefined){

print("Visited vertex: " + v);

}

for each(var w in this.adj[v]){

if(!this.marked[w]){

this.edgeTo[w] = v;

this.marked[w] = true;

queue.push(w);

}

}

}

}

最短路径

在执行广度优先搜索时，会自动查找从一个顶点到另一个相连顶点的最短路径

确定路径

要查找最短路径，需要修改广度优先搜索算法来记录从一个顶点到另一个顶点的路径，我们需要一个数组来保存从一个顶点操下一个顶点的所有边，我们将这个数组命名为edgeTo

复制代码 代码如下:

this.edgeTo = [];//将这行添加到Graph类中

//bfs函数

function bfs(s){

var queue = [];

this.marked = true;

queue.push(s);//添加到队尾

while(queue.length>0){

var v = queue.shift();//从队首移除

if(v == undefined){

print("Visited vertex: " + v);

}

for each(var w in this.adj[v]){

if(!this.marked[w]){

this.edgeTo[w] = v;

this.marked[w] = true;

queue.push(w);

}

}

}

}

拓扑排序算法

拓扑排序会对有向图的所有顶点进行排序，使有向边从前面的顶点指向后面的顶点。

拓扑排序算法与BFS类似，不同的是，拓扑排序算法不会立即输出已访问的顶点，而是访问当前顶点邻接表中的所有相邻顶点，直到这个列表穷尽时，才会将当前顶点压入栈中。

拓扑排序算法被拆分为两个函数，第一个函数是topSort()，用来设置排序进程并调用一个辅助函数topSortHelper()，然后显示排序好的顶点列表

拓扑排序算法主要工作是在递归函数topSortHelper()中完成的，这个函数会将当前顶点标记为已访问，然后递归访问当前顶点邻接表中的每个顶点，标记这些顶点为已访问。最后，将当前顶点压入栈中。

复制代码 代码如下:

//topSort()函数

function topSort(){

var stack = [];

var visited = [];

for(var i =0;i

visited[i] = false;

}

for(var i = 0;i

if(visited[i] == false){

SortHelper(i,visited,stack);

}

}

for(var i = 0;i

if(stack[i] !=undefined && stack[i] != false){

print(this.vertexList[stack[i]]);

}

}

}

//topSortHelper()函数

function topSortHelper(v,visited,stack){

visited[v] = true;

for each(var w in this.adj[v]){

if(!visited[w]){

SortHelper(visited[w],visited,stack);

}

}

stack.push(v);

}

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实验报告;课程名称：数据结构班级：软件工程实验成绩：;1206;实验名称：打印机队列模拟学号：4848批;程序的设计;实验编号：实验一姓名：实验日期：5月2;一、实验目的;对队列的理解;对STL中的queue的使用;实验仿真一个网络打印过程;二、实验内容与实验步骤流程图;这个任务队列的测试使用STL队列适配器;具体地说,每一行中包含的信息是

这个任务队列的测试使用STL队列适配器。程序要求完成模拟的实现共享打印机。这个打印机使用先进先出队列。仿真是通过读取和处理事件数据文件的列表。一个有效的数据文件中的每一行包含信息打印作业和提交这份工作的时间。

具体地说,每一行中包含的信息是提交工作的时间(以秒为单位),和在页面的工作长及工作的计算机的名称。在模拟的开始,每个这些事件的每一个应该被程序所读，存储在继承工作负载队列。程序应该通过循环递增计数器或while-loop模拟时间的流逝。程序应该将计数器初始化为零,然后依次增加1秒。当模拟等于当前时间的打印作业的提交时间在工作队列的前面，一个打印作业完成。当这一切发生的时候,从工作队列取出这个事件,然后把它放在另一个队列对象。这个队列对象存储已完成的打印作业。当程序仿真其他的打印工作的时候，这些工作在队列等待。

#include “simulator.h”

protected:

queue waiting;

priority_queue priority_waiting;

public:

fifo(int seconds_per_page);

void simulate(string file);

};

bool operator < (event evtleft,event evtright);

using namespace std;

fifo::fifo(int seconds_per_page):simulator(seconds_per_page){ }

void fifo::simulate(string file){

int finish_time = 0;

float agg_latency = 0;

int totaljob =0;

event evt;

if(file.find(“arbitrary”)!= string::npos){

string outfile =“arbitrary.out”;

ofstream osf(outfile.c_str());

loadworkload(file);

osf<

for(int time =1;!waiting.empty()||!workload.empty();time++){ while(!workload.empty() && time ==

workload.front().arrival_time()){

evt= workload.front();

osf<

workload.pop();

}

if(!waiting.empty() && time >= finish_time){

totaljob ++;

evt = waiting.front();

agg_latency += time - evt.arrival_time();

osf<

finish_time = time + evt.getjob().getnumpages() * seconds_per_page;

}

}

osf<

osf<

osf<

return;

}

if(file.find(“bigfirst”) != string::npos){

string outfile = “bigfirst.out”;

ofstream osf(outfile.c_str());

loadworkload(file);

=1;!priority_waiting.empty()||!workload.empty();time++){

while(!workload.empty() && time ==

workload.front().arrival_time()){

evt= workload.front();

osf<

workload.pop();

}

if(!priority_waiting.empty() && time >= finish_time){

totaljob ++;

evt = priority_();

agg_latency += time - evt.arrival_time();

osf<

finish_time = time + evt.getjob().getnumpages() * seconds_per_page; }

}

osf<

osf<

osf<

return;

}

cerr<

cerr<

bool operator < (event evtleft,event evtright){

return evtleft.getjob().getnumpages() <

evtright.getjob().getnumpages();

经测试，功能较为完整。代码流程简图如下：

通过这次实验，我了解了有关队列方面的知识。掌握了队列的逻辑结构，抽象数据类型，队列的存储方式等。运用先进先出表，仿真了网络打印队列。这都使我对数据结构的学习有了新的认识与帮助。在实验过程中，我也遇到了许多困难，从开始时对队列运算的不熟悉，到逐渐查找资料，从而完成了实验;六、附录;-《数据结构与算法分析》以及网上资料;

逐渐查找资料，从而完成了实验。在今后的学习中，我将继续努力，加强对堆栈，队列等知识的学习，以达到精益求精。

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一个有趣的问题经常出现，那就是两个看似不同的程序，到底哪个更好呢?

要回答这个问题, 我们必须知道程序和代表程序的算法有很大的区别. 算法是一个通用的, 解决问题的一条条的指令. 提供一个解决任何具有指定输入的实例问题方法, 算法产生期望的结果. 一个程序, 另一方面, 是将算法用某一门编程语言代码实现. 有很多的程序实现的同一算法, 取决于程序员和编程语言的使用.

进一步的探究这种差异, 考察下面的函数代码. 这个函数解决一个简单的问题, 计算前n个自然数的和. 解决方案遍历这 n 个整数, 相加后赋值到累加器.

for i in range(1,n+1):

接下来看下面的代码. 第一眼看上去感觉很奇怪, 但是深入理解之后你将发现这个函数和上面的函数完成同样的工作. T原因是这个函数不是那么明显，代码难看. 我们没有使用好的变量名导致可读性很差, 并且还声明了没有必要声明的变量.

for bill in range(1,tom+1):

到底哪段代码更好呢.问题的答案取决于你的标准.如果你只关注可读性，函数sumOfN 肯定比 foo 好. 事实上, 你可能在你的编程启蒙课上见到过很多教你编写可读性好和易于理解的程序的例子. 然而在这里, 我们还对算法感兴趣.

作为替代空间的需求, 我们基于它们执行时间来分析和比较算法. 这种度量有时候被称为算法的“执行时间”或”运行时间“. 我们测量 sumOfN 函数执行时间的一种方法是做个基准分析. 在Python, 我们可以通过一个函数针对我们所使用的系统上标记程序的起始和结束时刻. 在 time 模块有一个被称为 time 的函数，将返回系统的当前时间. 通过两次调用这个函数, 起始和结束, 然后计算差值, 我们可以得到准确的执行时间.

def sumOfN2(n):

for i in range(1,n+1):

Listing 1 展示了sumOfN 函数在求和前后的时间开销. 测试结果如下:

>>>for i in range(5):

print(”Sum is %d required %10.7f seconds“%sumOfN(10000))

Sum is 50005000 required 0.0018950 seconds

Sum is 50005000 required 0.0018620 seconds

Sum is 50005000 required 0.0019171 seconds

Sum is 50005000 required 0.0019162 seconds

Sum is 50005000 required 0.0019360 seconds

我们发现时间相当的一致并且都平均花费 0.0019 秒执行程序. 那么假如我们将n增大到 100,000 会怎样呢?

>>>for i in range(5):

print(”Sum is %d required %10.7f seconds“%sumOfN(100000))

Sum is 5000050000 required 0.0199420 seconds

Sum is 5000050000 required 0.0180972 seconds

Sum is 5000050000 required 0.0194821 seconds

Sum is 5000050000 required 0.0178988 seconds

Sum is 5000050000 required 0.0188949 seconds

>>>

再次, 时间更长, 非常的一致,平均10倍的时间. 将 n 增大到 1,000,000 我们达到:

>>>for i in range(5):

print(”Sum is %d required %10.7f seconds“%sumOfN(1000000))

Sum is 500000500000 required 0.1948988 seconds

Sum is 500000500000 required 0.1850290 seconds

Sum is 500000500000 required 0.1809771 seconds

Sum is 500000500000 required 0.1729250 seconds

Sum is 500000500000 required 0.1646299 seconds

>>>

在这种情况下,平均执行时间又一次被证实是之前的10倍.

现在来看一下 Listing 2, 提出了一个不同的解决求和问题的方法. 这个函数, sumOfN3, 运用了一个等式：∑ni = (n+1)n/2来计算前 n 个自然数取代循环计算.

def sumOfN3(n):

如果我们针对 sumOfN3 做一些测试, 使用5种不同的n值(10,000, 100,000, 1,000,000, 10,000,000, and 100,000,000), 我们得到下面的结果:

Sum is 50005000 required 0.00000095 seconds

Sum is 5000050000 required 0.00000191 seconds

Sum is 500000500000 required 0.00000095 seconds

Sum is 50000005000000 required 0.00000095 seconds

Sum is 5000000050000000 required 0.00000119 seconds

对于这个输出，有两个方面需要注意. 第一, 上面程序的运行时间比前面的任意一个的运行时间都短. 第二, 无论n为多大执行时间都是一致的.

但是这个标准真正地告诉我们什么?直观地说, 我们可以看到，迭代的解决方案似乎是因为一些程序步骤被重复而做更多的工作. 这是它占用更多运行时间可能的原因. 当我们增加 n的时候循环方案执行时间也在增加. 然而,有一个问题. 如果我们跑相同的功能在不同的计算机或使用不同的编程语言,我们可能会得到不同的结果. 如果是老式计算机将可能在 sumOfN3上执行更多的时间.

我们需要一种更好的方式来描述这些算法的执行时间，

，

基准的方法计算实际的执行时间。它并不真的为我们提供了一个有用的测量，因为它是依赖于特定的机器，当前时间，编译，和编程语言。相反，我们要有一个特性，是独立于程序或计算机的使用。这一方法将独立地判断使用的算法是有用的，可以用来在实现算法比较。

一个展示算法不同的数量级的例子是经典的字符串易位问题. 一个字符串和另一个字符串如果仅仅是字母的位置发生改变我们就称为易位. 例如, 'heart' 和 'earth' 就互为易位. 字符串'python'和 'typhon' 也是. 为简化问题的讨论,我们假设字符串中的字符为26个英文字母并且两个字符串的长度相同. 我们的目标是写一个boolean 类型的函数来判断两个给定的字符串是否互为易位.

对于易位问题，我们的第一个解决方案是检测第一个字符串的每一个字母是否在第二个字符串中. 如果成功检测所有的字母, 那么两个字符串是易位的. 检查一个字母成功后将使用 Python的特殊值 None 取代. 然而, 因为在 Python 中string是不可变的, 第一步将字符串转换成 list. 看下面的代码：

def anagramSolution1(s1,s2):

while pos1 < len(s1) and stillOK:

while pos2 < len(alist) and not found:

if s1[pos1] == alist[pos2]:

if found:

print(anagramSolution1('abcd','dcba'))

另一个解决方案基于的思想是：即使两个字符串 s1 和 s2 不同, t它们易位当且仅当它们包含完全相同的字母集合. 因此, 如果我们首先将两个字符串的字符按照字典排序, 如果两个字符串易位，那么我们将得到完全一样的两个字符串. 在 Python 我们可以使用list的内建方法 sort 来简单的实现排序.看下面的代码：

def anagramSolution2(s1,s2):

while pos < len(s1) and matches:

if alist1[pos]==alist2[pos]:

print(anagramSolution2('abcde','edcba'))

第一眼看上去，你可能认为程序的时间复杂度为O(n), 因为只有一个简单的比较n个字母的循环. 然而, 两次调用 Python sort 函数都没有考虑开销. 以后我们会介绍, 排序将花费的时间复杂度为 O(n2) 或 O(nlogn), 于是排序相比循环占主导地位.

一个 brute force 计数方法是枚举出所有的可能性. 对于这个问题, 我们可以使用 s1 的字母简单地生成所有的可能字符串并看 s2 是否出现. 然而,这种方法有一个难点. 我们列举出s1的所有可能性,第一个字母有 n 种可能,第二个位置有n-1种可能, 第三个位置有n-2种可能,……. 总共的可能性为：n*(n-1)*(n-1)*3*2*1 = n!.已经证明 n!递增非常快,当n非常大的时候, n! 递增速度超过 2n .

最后一个解决方案是基于这样的一个事实：任意两个易位的字符串都有相同的'a'的数目,相同的'b'的数目,相同的'c'的数目……. 为了判断两个字符串是否易位,我们首先计算每一个字母的次数. 因为只有26个可能的字母, 我们可以使用一个list来保存26个计数, 每一个保存可能的字母. 每次当我们看到一个特别的字母，我们就增加对应的计数. 最后, 如果两个list的对应计数完全相同, 两个字符串就是易位的. 看下面的代码：

def anagramSolution4(s1,s2):

for i in range(len(s1)):

for i in range(len(s2)):

while j<26 and stillOK:

if c1[j]==c2[j]:

print(anagramSolution4('apple','pleap'))

依然, 这种解决方案包含大量的循环. 然而, 与第一种方案不同, 它们都没有被嵌入. 前两个循环方案都在n的基础上计算字母. 第三个方案的循环, 比较两个字符串中counts的数目, 只需要 26 步 因为一个字符串只有26种可能的字母. 累加在一起我们得到 T(n)=2n+26 步. 即是 O(n). 我们找到了这个问题的线性时间解法.

离开这个例子之前，我们需要说的是空间开销.虽然最后的解决方案能够在线性时间内运行，它能成功必须要通过使用额外的存储保持两个列表中的字符数。换句话说，该算法使用了空间换时间.

这是一种常见的情况. 在许多场合，你需要做出决定的时间和空间之间的权衡。在目前的情况下，额外空间量是不显著的。然而，如果下面的字母有数百万字，就必须更多的关注空间开销。作为一个计算机科学家，当在选定算法的时候，主要由你来决定如何利用计算机资源来解决一个特定的问题.

❂ 数据结构算法的思想总结

一、需求分析1、程序所实现的功能；2、程序的输入，包含输入的数据格式和说明；3、程序的输出，程序输出的形式；4、测试数据，如果程序输入的数据量比较大，需要给出测试数据；5、合作人及其分工二、设计说明1、主要的数据结构设计说明；2、程序的主要流程图；3、程序的主要模块，要求对主要流程图中出现的模块进行说明4、程序的主要函数及其伪代码说明(不需要完整的代码)；5、合作人设计分工三、上机结果及体会1、合作人编码分工2、实际完成的情况说明（完成的功能，支持的数据类型等）；3、程序的性能分析，包括时空分析；4、上机过程中出现的问题及其解决方案；5、程序中可以改进的地方说明；6、程序中可以扩充的功能及设计实现假想；说明：1、如果程序比较大，可以将设计说明分为概要设计和详细设计两部分。概要设计主要负责程序的流程、模块、抽象数据类型设计；详细设计负责程序的数据类型定义和主要函数的说明。2、设计说明中，不需要写出代码或者模块的详细代码，只需要写出主要函数的伪代码说明。

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数据结构报告

一、引言

数据结构是计算机科学中非常重要的一门课程，它研究了数据的组织方式、存储结构及其在计算机算法中的应用。数据结构的设计和实现对于软件开发和算法设计具有深远的影响。本报告将讨论数据结构的相关主题，包括线性数据结构、树形数据结构和图形数据结构，并从实际应用的角度探讨它们的优缺点以及适用场景。

二、线性数据结构

1. 数组（Array）

数组是一种最基础的线性数据结构，它将相同数据类型的元素按照一定的顺序存储在内存中。数组的优点是随机访问速度快，但插入和删除操作较为低效。它适用于需要频繁访问元素，并且元素的数量相对稳定的场景，比如存储一组学生成绩。

2. 链表（Linked List）

链表是一种动态数据结构，它使用指针将元素按照某种逻辑关系连接起来。链表的优点是插入和删除操作高效，但查找元素需要遍历链表，速度较慢。它适用于频繁进行插入和删除操作的场景，比如实现一个简单的消息队列。

三、树形数据结构

1. 二叉树（Binary Tree）

二叉树是一种每个节点最多有两个子节点的树结构。二叉树的优点是查找操作高效，且可以利用二叉搜索树的性质进行排序。然而，如果树的平衡性不好，可能会导致树的高度较高，影响操作效率。二叉树适用于需要进行高效查找和排序操作的场景，比如实现字典。

2. 堆（Heap）

堆是一种用于实现优先队列的树结构，堆中的每个节点的值都必须满足一定的顺序关系。堆的优点是能够在常数时间内找到最大或最小的元素，但插入和删除操作较为复杂。堆适用于需要高效查找最大或最小元素的场景，比如任务调度算法。

四、图形数据结构

1. 邻接矩阵（Adjacency Matrix）

邻接矩阵是一种使用二维数组来表示图中节点之间的关系的方法。邻接矩阵的优点是可以快速判断两个节点之间是否存在边，但是如果图的边很稀疏，邻接矩阵会浪费大量的空间。邻接矩阵适用于节点之间关系紧密且边比较密集的场景，比如社交网络分析。

2. 邻接表（Adjacency List）

邻接表是一种使用链表或数组来表示图中节点之间关系的方法。邻接表的优点是节省空间，但查找两个节点之间是否存在边的时间复杂度较高。邻接表适用于节点之间关系稀疏的场景，比如地图导航中的路径查找。

五、结论

数据结构在计算机科学中扮演了至关重要的角色，不同的数据结构适用于不同的场景。了解各种数据结构的优缺点以及适用场景，可以帮助我们选择合适的数据结构来解决实际问题，并优化算法的性能。本报告从线性数据结构、树形数据结构和图形数据结构三个方面介绍了常见的数据结构，希望对读者有所帮助。

❂ 数据结构算法的思想总结

分享：典型的数据结构笔试题，

1. 线性表的顺序存储结构是一种 的存储结构，而链式存储结构是一种___的存储结构。

A.随机存取 B.索引存取 C.顺序存取 D.散列存取

2. 线性表若采用链式存储结构时，要求内存中可用存储单元的地址___。

A. 必须是连续的 B. 部分地址必须是连续的

C. 一定是不连续的 D. 连续或不连续都可以

3. 在一个单链表中p所指结点之前插入一个s (值为e)所指结点时，可执行如下操作：

q=head;

while (q->next!=p) q=q->next;

s= new Node; s->data=e;

q->next= ; //填空

s->next= ; //填空

4. 在一个单链表中，已知q所指结点是p所指结点的前驱结点，若在q和p之间插入s结点，则执行____。

A. s->next=p->next; p->next=s; B. p->next=s->next; s->next=p;

C. q->next=s; s->next=p; D. p->next=s; s->next=q;

5. 在一个单链表中，若p所指结点不是最后结点，在p之后插入s所指结点，则执行____。

A. s->next=p; p->next=s; B. s->next=p->next; p->next=s;

C. s->next=p->next; p=s; C. p->next=s; s->next=p;

6. 在一个单链表中，若删除p所指结点的后续结点，则执行____，

A. p->next= p->next->next; B. p= p->next; p->next= p->next->next;

C. p->next= p->next; D. p= p->next->next;

7. 链表不具备的特点是 ____ 。

A 可随机访问任何一个元素 B 插入、删除操作不需要移动元素

C 无需事先估计存储空间大小 D 所需存储空间与线性表长度成正比

8. 在一个长度为n的顺序表中删除第i个元素，要移动 个元素。如果要在第i个元素前插入一个元素，要后移( )个元素。 N-I N-I+1

9. 以下关于线性表的说法不正确的是 。

A 线性表中的数据元素可以是数字、字符、记录等不同类型。

B 线性表中包含的数据元素个数不是任意的。

C 线性表中的每个结点都有且只有一个直接前趋和直接后继。

D 存在这样的线性表：表中各结点都没有直接前趋和直接后继。

答案

1.A/C(这题是考察对概念的理解，可参考第7题，“顺序表才能随即存取，而链表不可以”)

2.D

3.q->next=s;

s->next=p;

4.C

5.B

6.A

7.A(此题绝对选A，因为链表只能根据他的前一个结点才能找到下一个结点，不具备随即访问元素的功能)

8.n-i; n-i+1

9.C

❂ 数据结构算法的思想总结

❂ 数据结构算法的思想总结

数据结构报告

一、引言

数据结构是计算机科学中一门重要的基础学科，研究的是数据元素之间的关系以及数据元素的存储和操作方式。在计算机科学领域中应用广泛，如算法设计与分析、数据库系统、编译器、操作系统等都离不开数据结构。本报告旨在介绍数据结构的概念、特点和应用领域，以及在数据结构设计中常用的数据结构类型。

二、数据结构概述

数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。它不仅仅关注数据的存储方式，更关注数据的逻辑结构和操作方式。常见的数据结构有数组、链表、栈、队列、树和图等。数据结构的特点包括抽象性、逻辑性、物理性和动态性。数据结构的设计需要根据具体问题的特点选择合适的数据结构类型，以达到提高算法效率的目的。

三、数据结构的应用领域

1. 算法设计与分析：数据结构是算法的基础。合理选择数据结构类型，可以提高算法的效率和可读性。常用的数据结构类型有栈、队列、树和图等。

2. 数据库系统：数据结构在数据库系统中起着重要的作用。例如，关系型数据库使用B树和哈希表来组织和索引数据，提高数据的访问效率。

3. 编译器：编译器在代码的分析、优化和生成过程中需要使用数据结构来表示中间代码和符号表等。例如，语法分析阶段使用树状结构来表示源代码的语法结构。

4. 操作系统：操作系统中需要使用数据结构来管理进程、文件和内存等资源。例如，操作系统使用链表来管理进程的调度顺序。

五、常用的数据结构类型

1. 数组：数组是一种线性表数据结构，它的特点是连续存储的固定大小的元素。数组的元素可以通过下标来访问，具有随机访问的优势。但数组的插入和删除操作效率较低。

2. 链表：链表是一种通过指针将一组零散的内存块串联起来的数据结构。链表的元素可以动态增删，具有插入和删除的优势。但链表的访问时间复杂度较高。

3. 栈和队列：栈和队列是两种特殊的线性表数据结构。栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，只允许在栈顶进行插入和删除操作；队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，允许在队尾进行插入操作，在队头进行删除操作。

4. 树：树是一种非线性表数据结构，由节点和边组成。树的特点是层次性、唯一性和无环性。常见的树结构有二叉树、平衡二叉树和哈夫曼树等。

5. 图：图是一种非线性表数据结构，由节点和边组成。图的特点是多对多的关系。常见的图结构有有向图和无向图等。

六、结论

数据结构是计算机科学中一门重要的学科，研究的是数据元素之间的关系以及数据元素的存储和操作方式。数据结构的应用广泛，如算法设计与分析、数据库系统、编译器、操作系统等。合理选择数据结构类型，可以提高算法效率和系统性能。常见的数据结构类型有数组、链表、栈、队列、树和图等。在实际应用中，根据具体问题的特点选择合适的数据结构类型是关键。

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《数据结构与算法》实验报告

专业 班级 姓名 学号

实验项目

实验一 二叉树的应用

　　实验目的

1、进一步掌握指针变量的含义及应用。

2、掌握二叉树的结构特征，以及各种存储结构的特点及使用范围。

访问和处理二叉树的运算。

　　实验内容

题目1:编写一个程序，采用一棵二叉树表示一个家谱关系。要求程序具有如下功能：

（1）用括号表示法输出家谱二叉树，

（2）查找某人的所有儿子，

（3）查找某人的所有祖先。

算法设计分析

（一）数据结构的定义

为了能够用二叉树表示配偶、子女、兄弟三种关系，特采用以下存储关系，则能在二叉树上实现家谱的各项运算。

二叉树型存储结构定义为：

typedef struct SNODE

{char name[MAX]; //人名

struct SNODE *left;//指向配偶结点

struct SNODE *right; //指向兄弟或子女结点

}FNODE;

（二）总体设计

实验由主函数、家谱建立函数、家谱输出函数、儿子查找函数、祖先查找函数、结点定位函数、选择界面函数七个函数共同组成。其功能描述如下：

（1）主函数：统筹调用各个函数以实现相应功能

void main()

（2）家谱建立函数：与用户交互建立家族成员对应关系

void InitialFamily(FNODE *&head) //家谱建立函数

（3）家谱输出函数：用括号表示法输出家谱

输出形式为：父和母（子，子）

void PrintFamily(FNODE *head) //家谱输出函数

（4）儿子查找函数：在家谱中查找到某人所有的子女并输出，同时也能辨别出其是否为家族成员与是否有子女

void FindSon(FNODE *b,char p[]) //儿子查找函数

（5）祖先查找函数：在家谱中查找到某人所有的祖先并输出，同时也能辨别出其是否为家族中成员。

int FindAncestor(FNODE *head,char son[ ]) //祖先查找函数

（6）结点定位函数：在家谱中找到用户输入人名所对应的结点。

FNODE *findnode(FNODE *b,char p[]) //结点定位函数

（7）选择界面函数：为便于编写程序，将用户选择部分独立为此函数。

void PRINT(int &n)

（三）各函数的详细设计：

void InitialFamily(FNODE *&head) //家谱建立函数

1：首先建立当前人的信息，将其左右结点置为空，

2：然后让用户确定其是否有配偶，如果没有配偶，则当前程序结束，

3：如果有则建立其配偶信息，并将配偶结点赋给当前人的左结点；

4：再让用户确定其是否有子女，如果有则递归调用家谱建立函数建立子女结点，并将其赋给配偶结点的下一个右结点。

5：如无，则程序结束

void PrintFamily(FNODE *head) //家谱输出函数

1：首先判断当前结点是否为空，如果为空则结束程序；

2：如果不为空，则输出当前结点信息，

是否为空，如不为空则输出“和配偶信息。

”；

是否为空

6：如果不为空，则输出“，”，并递归调用输出兄弟信息

　　7程序结束

FNODE *findnode(FNODE *b,char p[]) //结点定位函数

1：当前结点是否为空，为空则返回空；

2：如果和查找信息相同，则返回当前结点；

3：如不然，则先后递归访问其左结点，再不是则递归访问右结点

void FindSon(FNODE *b,char p[]) //儿子查找函数

1：在家谱中定位到要查找的结点，如无则输出“查找不到此人”

2：判断其配偶结点与子女结点是否为空，为空则输出“无子女”

。

int FindAncestor(FNODE *head,char son[ ]) //祖先查找函数

1：先在家谱中定位到要查找的结点，如为空输出“不存在此人”，程序结束

2：先将父母结点入栈，当栈为空时程序结束，

3：栈不为空时，判断栈顶元素是否已访问过，

4：访问过，再判断是否为查找结点，如是则输出栈中保存的其祖先结点，并滤过其兄弟结点不输出；不是查找结点，则退栈一个元素

5：未访问过，则取当前栈顶元素，置访问标志——1，同时取其右结点

6：栈不为空或当前所取结点不为空时，转到2；

实验测试结果及结果分析

（一）测试结果

（二）结果分析

❂ 数据结构算法的思想总结

数据挖掘又名数据探勘、信息挖掘。它是数据库知识筛选中非常重要的一步。数据挖掘其实指的就是在大量的数据中通过算法找到有用信息的行为。一般情况下, 数据挖掘都会和计算机科学紧密联系在一起, 通过统计集合、在线剖析、检索筛选、机器学习、参数识别等多种方法来实现最初的目标。统计算法和机器学习算法是数据挖掘算法里面应用得比较广泛的两类。统计算法依赖于概率分析, 然后进行相关性判断, 由此来执行运算。

而机器学习算法主要依靠人工智能科技, 通过大量的样本收集、学习和训练, 可以自动匹配运算所需的相关参数及模式。它综合了数学、物理学、自动化和计算机科学等多种学习理论, 虽然能够应用的领域和目标各不相同, 但是这些算法都可以被独立使用运算, 当然也可以相互帮助, 综合应用, 可以说是一种可以“因时而变”、“因事而变”的算法。在机器学习算法的领域, 人工神经网络是比较重要和常见的一种。因为它的优秀的数据处理和演练、学习的能力较强。

而且对于问题数据还可以进行精准的识别与处理分析, 所以应用的频次更多。人工神经网络依赖于多种多样的建模模型来进行工作, 由此来满足不同的数据需求。综合来看, 人工神经网络的建模, 它的精准度比较高, 综合表述能力优秀, 而且在应用的过程中, 不需要依赖专家的辅助力量, 虽然仍有缺陷, 比如在训练数据的时候耗时较多, 知识的理解能力还没有达到智能化的标准, 但是, 相对于其他方式而言, 人工神经网络的优势依旧是比较突出的。

建模的过程主要是以支持向量机定位方式作为基础, 把定位的位置栅格化, 面积较小的栅格位置就是独立的一种类别, 在定位的位置内, 我们收集数目庞大的终端测量数据, 然后利用计算机对测量报告进行分析处理, 测量栅格的距离度量和精准度, 然后对移动终端栅格进行预估判断, 最终利用机器学习进行分析求解。

本次研究, 我们采用的模型对象是我国某一个周边长达10千米的二线城市。在该城市区域内, 我们测量了四个不同时间段内的数据, 为了保证机器学习算法定位的精准性和有效性, 我们把其中的三批数据作为训练数据, 最后一组数据作为定位数据, 然后把定位数据周边十米内的前三组训练数据的相关信息进行清除。一旦确定某一待定位数据, 就要在不同的时间内进行测量, 按照测量出的数据信息的经纬度和平均值, 再进行换算, 最终, 得到真实的数据量, 提升定位的速度以及有效程度。

用机器学习算法来进行移动终端定位, 其复杂性也是比较大的, 一旦区域面积增加, 那么模型和分类也相应增加, 而且更加复杂, 所以, 利用机器学习算法来进行移动终端定位的过程, 会随着定位区域面积的增大, 而耗费更多的时间。利用基站的经纬度作为基础来进行早期的定位, 则需要以下几个步骤:要将边长为十千米的正方形分割成一千米的小栅格, 如果想要定位数据集内的相关信息, 就要选择对边长是一千米的小栅格进行计算, 而如果是想要获得边长一千米的大栅格, 就要对边长是一千米的栅格精心计算。

在完成初步定位工作后, 要确定一个边长为两千米的正方形, 由于第一级支持向量机定位的区域是四百米, 定位输出的是以一百米栅格作为中心点的经纬度数据信息, 相对于一级向量机的定位而言, 二级向量机在定位计算的时候难度是较低的`, 更加简便。后期的预算主要依赖决策函数计算和样本向量机计算。随着栅格的变小, 定位的精准度将越来越高, 而由于增加分类的问题数量是上升的, 所以, 定位的复杂度也是相对增加的。

第一步要做的就是选定需要定位的区域面积, 在二次输出之后, 确定其经纬度, 然后依赖经纬度来确定边长面积, 这些都是进行区域定位的基础性工作, 紧接着就是定位模型的训练。以K-近邻法为基础的三次定位需要的是综合训练信息数据, 对于这些信息数据, 要以大小为选择依据进行筛选和合并, 这样就能够减少计算的重复性。当然了, 选择的区域面积越大, 其定位的速度和精准性也就越低。

近年来, 随着我国科学技术的不断发展和进步, 数据挖掘技术愈加重要。根据上面的研究, 我们证明了, 在数据挖掘的过程中, 应用机器学习算法具有举足轻重的作用。作为一门多领域互相交叉的知识学科, 它能够帮助我们提升定位的精准度以及定位速度, 可以被广泛的应用于各行各业。所以, 对于机器学习算法, 相关人员要加以重视, 不断的进行改良以及改善, 切实的发挥其有利的方面, 将其广泛应用于智能定位的各个领域, 帮助我们解决关于户外移动终端的定位的问题。

[1]陈小燕, CHENXiaoyan.机器学习算法在数据挖掘中的应用[J].现代电子技术, , v.38;No.451 (20) :11-14.

[2]李运.机器学习算法在数据挖掘中的应用[D].北京邮电大学, .

[3]莫雪峰.机器学习算法在数据挖掘中的应用[J].科教文汇, 2016 (07) :175-178.

摘要：数据挖掘是指在大数据中开发出有价值信息数据的过程。计算机技术的不断进步, 通过人工的方式进行软件的开发与维护难度较大。而数据挖掘能够有效的提升软件开发的效率, 并能够在大量的数据中获得有效的数据。文章主要探究软件工程中数据挖掘技术的任务和存在的问题, 并重点论述软件开发过程中出现的问题和相关的解决措施。

在软件开发过程中, 为了能够获得更加准确的数据资源, 软件的研发人员就需要搜集和整理数据。但是在大数据时代, 人工获取数据信息的难度极大。当前, 软件工程中运用最多的就是数据挖掘技术。软件挖掘技术是传统数据挖掘技术在软件工程方向的其中一部分。但是它具有自身的特征, 体现在以下三个方面:

(1) 在软件工程中, 对有效数据的挖掘和处理;

(2) 挖掘数据算法的选择问题;

(3) 软件的开发者该如何选择数据。

在数据挖掘技术中, 软件工程数据挖掘是其中之一, 其挖掘的过程与传统数据的挖掘无异。通常包括三个阶段:第一阶段, 数据的预处理;第二阶段, 数据的挖掘;第三阶段, 对结果的评估。第一阶段的主要任务有对数据的分类、对异常数据的检测以及整理和提取复杂信息等。虽然软件工程的数据挖掘和传统的数据挖掘存在相似性, 但是也存在一定的差异, 其主要体现在以下三个方面:

软件工程数据主要包括两种, 一种是软件报告, 另外一种是软件的版本信息。当然还包括一些软件代码和注释在内的非结构化数据信息。这两种软件工程数据的算法是不同的, 但是两者之间又有一定的联系, 这也是软件工程数据挖掘复杂性的重要原因。

传统的数据挖掘结果可以通过很多种结果展示出来, 最常见的有报表和文字的方式。但是对于软件工程的数据挖掘来讲, 它最主要的职能是给软件的研发人员提供更加精准的案例, 软件漏洞的实际定位以及设计构造方面的信息, 同时也包括数据挖掘的统计结果。所以这就要求软件工程的数据挖掘需要更加先进的结果提交方式和途径。

我国传统的数据挖掘已经初步形成统一的评价标准, 而且评价体系相对成熟。但是软件工程的数据挖掘过程中, 研发人员需要更多复杂而又具体的数据信息, 所以数据的表示方法也相对多样化, 数据之间难以进行对比, 所以也就难以达成一致的评价标准和结果。不难看出, 软件工程数据挖掘的关键在于对挖掘数据的预处理和对数据结果的表示方法。

软件在研发阶段主要的任务是对软件运行程序的编写。以下是软件在编码和结果的提交过程中出现的问题和相应的解决措施。

该过程需要软件的研发人员能够对自己需要编写的代码结构与功能有充分的了解和认识。并能够依据自身掌握的信息, 在数据库中搜集到可以使用的数据信息。通常情况下, 编程需要的数据信息可以分为三个方面:

(1) 软件的研发人员能够在已经存在的代码中搜集可以重新使用的代码;

(2) 软件的研发人员可以搜寻可以重用的静态规则, 比如继承关系等。

(3) 软件的开发人员搜寻可以重用的动态规则。

包括软件的接口调用顺序等。在寻找以上信息的过程中, 通常是利用软件的帮助文档、寻求外界帮助和搜集代码的方式实现, 但是以上方式在搜集信息过程中往往会遇到较多的问题, 比如:帮助文档的准确性较低, 同时不够完整, 可利用的重用信息不多等。

在对软件代码重用过程中, 最关键的问题是软件的研发人员必须掌握需要的类或方法, 并能够通过与之有联系的代码实现代码的重用。但是这种方式哦足迹信息将会耗费工作人员大量的精力。而通过关键词在代码库中搜集可重用的软件代码, 同时按照代码的相关度对搜集到的代码进行排序, 该过程使用的原理就是可重用的代码必然模式基本类似, 最终所展现出来的搜索结果是以上下文结构的方式展现的。比如:类与类之间的联系。其实现的具体流程如下:

(1) 软件的开发人员创建同时具备例程和上下文架构的代码库;

(2) 软件的研发人员能够向代码库提供类的相关信息, 然后对反馈的结果进行评估, 创建新型的代码库。

(3) 未来的研发人员在搜集过程中能够按照评估结果的高低排序, 便于查询, 极大地缩减工作人员的任务量, 提升其工作效率。

软件工程领域内对动态规则重用的研究已经相对成熟, 通过在编译器内安装特定插件的方式检验代码是否为动态规则最适用的, 并能够将不适合的规则反馈给软件的研发人员。其操作流程为:

(1) 软件的研发人员能够规定动态规则的顺序, 主要表现在:使用某一函数是不能够调用其他的函数。

(2) 实现对相关数据的保存, 可以通过队列等简单的数据结构完成。在利用编译拓展中检测其中的顺序。

(3) 能够将错误的信息反馈给软件的研发人员。

在软件工程的数据挖掘过程中, 数据挖掘的概念才逐步被定义, 但是所需要挖掘的数据是已经存在的。数据挖掘技术在软件工程中的运用能够降低研发人员的工作量, 同时软件工程与数据挖掘的结合是计算机技术必然的发展方向。从数据挖掘的过程来讲, 在其整个实施过程和周期中都包括软件工程。而对数据挖掘的技术手段来讲, 它在软件工程中的运用更加普遍。在对数据挖掘技术的研究过程中可以发现, 该技术虽然已经获得一定的效果, 但是还有更多未被挖掘的空间, 还需要进一步的研究和发现。

[1]王艺蓉.试析面向软件工程数据挖掘的开发测试技术[J].电子技术与软件工程, (18) :64.

[2]吴彦博.软件工程中数据挖掘技术的运用探索[J].数字通信世界, 2017 (09) :187.

[3]周雨辰.数据挖掘技术在软件工程中的应用研究[J].电脑迷, 2017 (08) :27-28.

[4]刘桂林.分析软件工程中数据挖掘技术的应用方式[J].中国新通信, 2017, 19 (13) :119.

❂ 数据结构算法的思想总结

1、世界上公认的第一台电子计算机诞生的年代是( 20世纪40年代)

2、20GB的硬盘表示容量约为( 200亿个字节)

3、在微机中，西文字符所采用的编码是( ASCII码)

4、计算机安全是指计算机资产安全，即(计算机信息系统和信息不受自然和人为有害因素威胁和危害)

5、度量计算机运算速度常用的单位是( MIPS)

6、下列设备组中，完全属于计算机输出设备的一组是( 打印机，绘图仪，显示器)

7、计算机操作系统的主要功能是(管理计算机系统的软硬件资源，以充分发挥计算机资源的效率，并为其他软件提供良好的运行环境)

8、计算机软件的确切含义是(计算机程序、数据与相应文档的总称)

9、下列关于计算机病毒的叙述中，错误的是(感染计算机病毒的计算机具有对该病毒的免疫性)

10、在一个非零无符号二进制整数之后添加一个0，则此数的值为原数的( 2倍)

11、以下关于编译程序的说法正确的是( 编译程序完成高级语言程序到低级语言程序的等价翻译)

12、用高级程序设计语言编写的程序(具有良好的可读性和可移植性)

13、一个完整的计算机系统的组成部分的确切提法应该是(计算机硬件和软件 )

14、运算器的完整功能是进行( 算术运算和逻辑运算)

15、计算机网络最突出的优点是(资源共享和快速传输信息)

16、以太网的拓扑结构(总线型)

17、能直接与CPU交换信息的存储器是(内存储器)

18、正确的IP地址是( 202.112.111.1)

19、上网需要在计算机上安装( 浏览器软件)

20、世界上公认的第一台电子计算机诞生在( 美国 )

❂ 数据结构算法的思想总结

一、选择题(30分)

1.下列程序段的时间复杂度为( )。

(A) O(m*n*t) (B) O(m+n+t) (C) O(m+n*t) (D) O(m*t+n)

2.设顺序线性表中有n个数据元素，则删除表中第i个元素需要移动( )个元素。

(A) n-i (B) n+l -i (C) n-1-i (D) i

3.设F是由T1、T2和T3三棵树组成的森林，与F对应的二叉树为B，T1、T2和T3的结点数分别为N1、N2和N3，则二叉树B的根结点的左子树的结点数为( )。

(A) N1-1 (B) N2-1 (C) N2+N3 (D) N1+N3

4.利用直接插入排序法的思想建立一个有序线性表的时间复杂度为( )。

(A) O(n) (B) O(nlog2n) (C) O(n2) (D) O(1og2n)

5.设指针变量p指向双向链表中结点A，指针变量s指向插入的结点X，则在结点A的后面插入结点X的操作序列为( )。

(A) p->right=s; s->left=p; p->right->left=s; s->right=p->right;

(B) s->left=p;s->right=p->right;p->right=s; p->right->left=s;

(C) p->right=s; p->right->left=s; s->left=p; s->right=p->right;

(D) s->left=p;s->right=p->right;p->right->left=s; p->right=s;

6.下列各种排序算法中平均时间复杂度为O(n2)是( )。

(A) 快速排序 (B) 堆排序 (C) 归并排序 (D) 冒泡排序

7.设输入序列1、2、3、…、n经过栈作用后，输出序列中的第一个元素是n，则输出序列中的第i个输出元素是( )。

(A) n-i (B) n-1-i (C) n+l -i (D) 不能确定

8.设散列表中有m个存储单元，散列函数H(key)= key % p，则p最好选择( )。

(A) 小于等于m的最大奇数 (B) 小于等于m的最大素数

(C) 小于等于m的最大偶数 (D) 小于等于m的最大合数

9.设在一棵度数为3的树中，度数为3的结点数有2个，度数为2的结点数有1个，度数为1的结点数有2个，那么度数为0的结点数有( )个。

(A) 4 (B) 5 (C) 6 (D) 7

10.设完全无向图中有n个顶点，则该完全无向图中有( )条边。

(A) n(n-1)/2 (B) n(n-1) (C) n(n+1)/2 (D) (n-1)/2

11.设顺序表的长度为n，则顺序查找的平均比较次数为( )。

(A) n (B) n/2 (C) (n+1)/2 (D) (n-1)/2

12.设有序表中的元素为(13，18，24，35，47，50，62)，则在其中利用二分法查找值为24的元素需要经过( )次比较。

(A) 1 (B) 2 (C) 3 (D) 4

13.设顺序线性表的长度为30，分成5块，每块6个元素，如果采用分块查找，则其平均查找长度为( )。

(A) 6 (B) 11 (C) 5 (D) 6.5

14.设有向无环图G中的有向边集合E={<1，2>，<2，3>，<3，4>，<1，4>}，则下列属于该有向图G的一种拓扑排序序列的是( )。

(A) 1，2，3，4 (B) 2，3，4，1 (C) 1，4，2，3 (D) 1，2，4，3

15.设有一组初始记录关键字序列为(34，76，45，18，26，54，92)，则由这组记录关键字生成的二叉排序树的深度为( )。

(A) 4 (B) 5 (C) 6 (D) 7

二、填空题(30分)

1.设指针p指向单链表中结点A，指针s指向插入的结点X，则在结点A的前面插入结点X时的操作序列为：

1) s->next=___________;2) p->next=s;3) t=p->data;

4) p->data=___________;5) s->data=t;

2.设某棵完全二叉树中有100个结点，则该二叉树中有______________个叶子结点。

3.设某顺序循环队列中有m个元素，且规定队头指针F指向队头元素的前一个位置，队尾指针R指向队尾元素的当前位置，则该循环队列中最多存储_______队列元素。

4.对一组初始关键字序列(40，50，95，20，15，70，60，45，10)进行冒泡排序，则第一趟需要进行相邻记录的比较的次数为__________，在整个排序过程中最多需要进行__________趟排序才可以完成。

5.在堆排序和快速排序中，如果从平均情况下排序的速度最快的角度来考虑应最好选择_________排序，如果从节省存储空间的.角度来考虑则最好选择________排序。

6.设一组初始记录关键字序列为(20，12，42，31，18，14，28)，则根据这些记录关键字构造的二叉排序树的平均查找长度是_______________________________。

7.设一棵二叉树的中序遍历序列为BDCA，后序遍历序列为DBAC，则这棵二叉树的前序序列为____________________。

8.设用于通信的电文仅由8个字母组成，字母在电文中出现的频率分别为7、19、2、6、32、3、21、10，根据这些频率作为权值构造哈夫曼树，则这棵哈夫曼树的高度为________________。

9.设一组记录关键字序列为(80，70，33，65，24，56，48)，则用筛选法建成的初始堆为_______________________。

10. 10. 设无向图G(如右图所示)，则其最小生成树上所有边的权值之和为_________________。

三、判断题(20分)

1.有向图的邻接表和逆邻接表中表结点的个数不一定相等。( )

2.对链表进行插入和删除操作时不必移动链表中结点。( )

3.子串“ABC”在主串“AABCABCD”中的位置为2。( )

4.若一个叶子结点是某二叉树的中序遍历序列的最后一个结点，则它必是该二叉树的先序遍历序列中的最后一个结点。( )

5.希尔排序算法的时间复杂度为O(n2)。( )

6.用邻接矩阵作为图的存储结构时，则其所占用的存储空间与图中顶点数无关而与图中边数有关。( )

7.中序遍历一棵二叉排序树可以得到一个有序的序列。( )

8.入栈操作和入队列操作在链式存储结构上实现时不需要考虑栈溢出的情况。( )

9.顺序表查找指的是在顺序存储结构上进行查找。( )

10.堆是完全二叉树，完全二叉树不一定是堆。( )

四、算法设计题(20分)

1.设计计算二叉树中所有结点值之和的算法。

2.设计将所有奇数移到所有偶数之前的算法。

3.设计判断单链表中元素是否是递增的算法。

❂ 数据结构算法的思想总结

运算题(每小题6分，共30分)

1.设有一个lOXl0的对称矩阵A，将其上三角部分按行存放在一个一维数组B中，A[o] [0]存放于B[o]中，那么A[5][8]存放于B中什么位置.

A[5][8]在B中的存放位置：

2.有7个带权结点，其权值分别为3，7.8，2，6，10，14，试以它们为叶子结点生成一棵霍夫曼树，求出该树的带权路径长度和高度，假定树根的高度为o.

带权路径长度：

高度：

3.已知图G一(V，E)，其中V={a，b，c，d，c}，

E={，，，，，，}

请问该图的邻接表中，每个顶点单链表各有多少边结点.顶点： a b c d e

边结点数：

4.已知一个AOV网络的顶点集V和边集E分别为：

V={O，1，2，3，4，5，6，7);

E，{<0，2>，<1，3>，<1.4>，<2，4>，<2，5>，<3，6>.<3，7>.<4，7>，<5，7>，<6，7>)，

若存储它采用邻接表，并且每个顶点邻接表中的边结点都是按照终点序号(即dest域的值)从小到大的次序链接的，则按主教材中介绍的进行拓扑排序的算法，写出得到的拓扑序列(提示：先画出对应的图形，然后再运算).

拓扑序列：

5.已知有一个数据表为{30，18，20，15，38，12，44，53.46，18·，26，86)，给出进行归并排序的过程中每一趟排序后的'数据表变化.

(0) [30 18 20 15 38 12 44 53 46 18*26 86]

(1)

(2)

(3)

(4)

答案

1. 43

答案说明：根据题意，矩阵A中当元素下标I与J满足I≤J时，任意元素A[i][j]在一维

数组B中的存放位置为(2。n一1—1)*1/2+J，因此，A[5][8]在数组B中的位置为：

(2*10—5—1)*5/2+8=43

2.

带权路径长度：131

高度：4

3评分标准：每个数据对给1分，全对给6分.

便点： a b c d e

边结点数： 1 1 2 1 2

4.评分标准;若与答案完全相同得6分，若仍为一种拓扑序列用得3分，其他用酌情处

理.

拓扑序列：1。3，6，0，2，5，4，7

5.分步给分

(0)[30 18 20 15 38 12 44 53 46 18*26 86]

(1)[18 30][15 20][12 38][44 53][18*46][26 86]

(2)[15 18 20 30][12 3e 44 S3][18*26 46 86]

(3)[12 15 18 20 30 38 44 53][18*26 46 86]

(4)[12 15 18 18*20 26 30 3a 44 46 53 86]

❂ 数据结构算法的思想总结

数据结构(C语言版)实验报告;专业：计算机科学与技术、软件工程;学号:____201240703061_____;班级:_________软件二班________;姓名:________朱海霞__________;指导教师:___刘遵仁_____________;青岛大学信息工程学院;2013年10月;实验1;实验题目：顺序存储结构线性表的插入和删除;实验目

数据结构(C语言版) 实验报告

专业：计算机科学与技术、软件工程

学号:____201240703061___________________

班级:_________软件二班______________

姓名:________朱海霞______________

指导教师:___刘遵仁________________

青岛大学信息工程学院

2013年10月

实验1

实验题目：顺序存储结构线性表的插入和删除

实验目的：

了解和掌握线性表的逻辑结构和顺序存储结构，掌握线性表的基本算法及相关的时间性能分析。

实验要求：

建立一个数据域定义为整数类型的线性表，在表中允许有重复的数据;根据输入的数据，先找到相应的存储单元，后删除之。

实验主要步骤：

理解给出的示例程序。

2、调试程序，并设计输入一组数据(3，-5，6，8，2，-5，4，7，-9)，测试程序的如下功能：根据输入的数据，找到相应的存储单元并删除，显示表中所有的数据。

程序代码:

#include

#include

#define OK 1

#define ERROR 0

#define OVERFLOW -2

#define LIST_INIT_SIZE 100

#define LISTINCREMENT 10

typedef struct{

int* elem;

int length;

int listsize;

}Sqlist;

int InitList_Sq(Sqlist &L){

L.elem=(int*)malloc(LIST_INIT_SIZE*sizeof(int));

if(!L.elem) return -1;

L.length=0;

L.listsize=LIST_INIT_SIZE;

return OK;

}

int ListInsert_Sq(Sqlist&L,int i,int e){

if(i<1||i>L.length+1) return ERROR;

if(L.length==L.listsize){

int *newbase;

newbase=(int*)realloc(L.elem,(L.listsize+LISTINCREMENT)*sizeof(int));

if(!newbase) return -1;

L.elem=newbase;

L.listsize+=LISTINCREMENT;

}

int *p,*q;

q=&(L.elem[i-1]);

for(p=&(L.elem[L.length-1]);p>=q;--p)

*(p+1)=*p;

*q=e;

++L.length;

return OK;

}

int ListDelete_Sq(Sqlist &L,int i,int e){

int *p,*q;

if(i<1||i>L.length)return ERROR;

p=&(L.elem[i-1]);

e=*p;

q=L.elem+L.length-1;

for(++p;p<=q;++p)

*(p-1)=*p;

--L.length;

return OK;

}

int main(){

Sqlist L;

InitList_Sq(L);//初始化

int i,a[]={3,-5,6,8,2,-5,4,7,-9};

for(i=1;i<10;i++)

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ListInsert_Sq(L,i,a[i-1]);

for(i=0;i<9;i++)

printf(" %d",L.elem[i]);

printf(" ");//插入9个数

ListInsert_Sq(L,3,24);

for(i=0;i<10;i++)

printf(" %d",L.elem[i]);

printf(" ");//插入一个数

int e;

ListDelete_Sq(L,2, e);

for(i=0;i<9;i++)

printf(" %d",L.elem[i]);//删除一个数

printf(" ");

return 0;

}

实验结果：

3，-5,6,8,2，-5,4,7，-9

3，-5,24,6,8,2，-5,4,7，-9

3,24,6,8,2，-5,4,7，-9

心得体会：

顺序存储结构是一种随机存取结构，存取任何元素的时间是一个常数，速度快;结构简单，逻辑上相邻的元素在物理上也相邻;不使用指针，节省存储空间;但是插入和删除元素需要移动大量元素，消耗大量时间;需要一个连续的存储空间;插入元素可能发生溢出;自由区中的存储空间不能被其他数据共享 实验2

实验题目：单链表的插入和删除

实验目的：

了解和掌握线性表的逻辑结构和链式存储结构，掌握单链表的基本算法及相关的时间性能分析。

实验要求：

建立一个数据域定义为字符类型的单链表，在链表中不允许有重复的字符;根据输入的字符，先找到相应的结点，后删除之。

实验主要步骤：

理解给出的示例程序。

4、调试程序，并设计输入数据(如：A，C，E，F，H，J，Q，M)，测试程序的如下功能：不允许重复字符的插入;根据输入的字符，找到相应的结点并删除。

5、修改程序：

(1) 增加插入结点的功能。

(“后插”法。

程序代码:

#include

#include

#define NULL 0

#define OK 1

#define ERROR 0

typedef struct LNode{

int data;

struct LNode *next;

}LNode,*LinkList;

int InitList_L(LinkList &L){

L=(LinkList)malloc(sizeof(LNode)); L->next=NULL;

return OK;

}

int ListInsert_L(LinkList &L,int i,int e){ LinkList p,s;

int j;

p=L;j=0;

while(p&&j

p=p->next;++j;

}

if(!p||j>i-1)

return ERROR;

s=(LinkList)malloc(sizeof(LNode)); s->data=e;

s->next=p->next;

p->next=s;

return OK;

}

int ListDelete_L(LinkList&L,int i,int &e){ LinkList p,q;

int j;

p=L;j=0;

while(p->next&&j

p=p->next;++j;

}

if(!(p->next)||j

return ERROR;

q=p->next;p->next=q->next; e=q->data;free(q);

return OK;

}

int main(){

LinkList L,p;

char a[8]={'A','C','E','F','H','J','Q','U'}; int i,j;

InitList_L(L);

for(i=1,j=0;i<=8,j<8;i++,j++) ListInsert_L(L,i,a[j]);

p=L->next;

while(p!=NULL){

printf("%c ",p->data); p=p->next;

}//插入八个字符printf(" ;实验结果：;ACEFHJQU;ABCEFHJQU;ABEFHJQU;心得体会：;单链表是通过扫描指针P进行单链表的`操作;头指针唯;实验掌握栈的顺序存储结构和链式存储结构，以便在实;掌握栈的基本运算，如：入栈与出栈

}

}//插入八个字符 printf(" "); i=2; int e; ListInsert_L(L,i,'B'); p=L->next; while(p!=NULL){ printf("%c ",p->data); p=p->next; }//插入一个字符 printf(" "); i=3; ListDelete_L(L,i,e); p=L->next; while(p!=NULL){ printf("%c ",p->data); p=p->next; } printf(" "); return 0;

实验结果：

A C E F H J Q U

A B C E F H J Q U

A B E F H J Q U

心得体会：

单链表是通过扫描指针P进行单链表的操作;头指针唯一标识点链表的存在;插入和删除元素快捷，方便。

实验3

实验题目：栈操作设计和实现

实验目的：

1、掌握栈的顺序存储结构和链式存储结构，以便在实际中灵活应用。

2、掌握栈的特点，即后进先出和先进先出的原则。

3、掌握栈的基本运算，如：入栈与出栈等运算在顺序存储结构和链式存储结构上的实现。

实验要求：

回文判断：对于一个从键盘输入的字符串，判断其是否为回文。回文即正反序相同。如

“abba”是回文，而“abab”不是回文。

实验主要步骤

(1)数据从键盘读入;

(2)输出要判断的字符串;

(3)利用栈的基本操作对给定的字符串判断其是否是回文，若是则输出“Yes”，否则输出“No”。

程序代码:

#include

#include

#define TRUE 1

#define FALSE 0

#define OK 1

#define ERROR 0

#define OVERFLOW -2

#define N 100

#define STACK_INIT_SIZE 100

#define STACKINCREMENT 10

typedef struct{

int *base; // 在栈构造之前和销毁之后，base的值为NULL int *top; // 栈顶指针

int stacksize; // 当前已分配的存储空间，以元素为单位

} SqStack;

int InitStack(SqStack &S)

{ // 构造一个空栈S

if(!(S.base=(int *)malloc(STACK_INIT_SIZE*sizeof(int))))

exit(OVERFLOW); // 存储分配失败

=S.base;

S.stacksize=STACK_INIT_SIZE;

return OK;

}

int StackEmpty(SqStack S)

{ // 若栈S为空栈，则返回TRUE，否则返回FALSE

if(==S.base)

return TRUE;

else

return FALSE;

}

int Push(SqStack &S, int e)

{ // 插入元素e为新的栈顶元素

if(-S.base>=S.stacksize) // 栈满，追加存储空间

{

S.base=(int *)realloc(S.base,(S.stacksize+STACKINCREMENT)*sizeof(int)); if(!S.base)

exit(OVERFLOW); // 存储分配失败

=S.base+S.stacksize;

S.stacksize+=STACKINCREMENT;

}

*()++=e;

return OK;

}

int Pop(SqStack &S,int &e)

{ // 若栈不空，则删除S的栈顶元素，用e返回其值，并返回OK;否则返回ERROR if(==S.base)

return ERROR;

e=*--;

return OK;

}

int main(){

SqStack s;

int i,e,j,k=1;

char ch[N] = {0},*p,b[N] = {0};

if(InitStack(s)) // 初始化栈成功

{

printf("请输入表达式: ");

gets(ch);

p=ch;

while(*p) // 没到串尾

Push(s,*p++);

for(i=0;i

if(!StackEmpty(s)) {// 栈不空

Pop(s,e); // 弹出栈顶元素

b[i]=e;

}

}

for(i=0;i

if(ch[i]!=b[i])

k=0;

}

if(k==0)

printf("NO!");

else

printf("输出:")

printf("YES!");

}

return 0;

}

实验结果：

请输入表达式：

abcba

输出：YES!

心得体会：栈是仅能在表尾惊醒插入和删除操作的线性表，具有先进后出的性质，这个固有性质使栈成为程序设计中的有用工具。

实验4

实验题目：二叉树操作设计和实现

实验目的：

掌握二叉树的定义、性质及存储方式，各种遍历算法。

实验要求：

采用二叉树链表作为存储结构，完成二叉树的建立，先序、中序和后序以及按层次遍历的操作，求所有叶子及结点总数的操作。

实验主要步骤：

理解程序。

中序和后序以及按层次遍历序列，求所有叶子及结点总数。

程序代码:

实验结果：

心得体会：

实验5

实验题目：图的遍历操作

实验目的：

掌握有向图和无向图的概念;掌握邻接矩阵和邻接链表建立图的存储结构;掌握DFS及BFS对图的遍历操作;了解图结构在人工智能、工程等领域的广泛应用。

实验要求：

采用邻接矩阵和邻接链表作为图的存储结构，完成有向图和无向图的DFS和BFS操作。

实验主要步骤：

设计一个有向图和一个无向图，任选一种存储结构，完成有向图和无向图的DFS(深度优先遍历)和BFS(广度优先遍历)的操作。

1. 邻接矩阵作为存储结构

#include"stdio.h"

#include"stdlib.h"

#define MaxVertexNum 100 //定义最大顶点数

typedef struct{

char vexs[MaxVertexNum]; //顶点表

int edges[MaxVertexNum][MaxVertexNum]; //邻接矩阵，可看作边表 int n,e; //图中的顶点数n和边数e

}MGraph; //用邻接矩阵表示的图的类型

//=========建立邻接矩阵=======

void CreatMGraph(MGraph *G)

{

int i,j,k;

char a;

printf("Input VertexNum(n) and EdgesNum(e): ");

scanf("%d,%d",&G->n,&G->e); //输入顶点数和边数

scanf("%c",&a);

printf("Input Vertex string:");

for(i=0;in;i++)

{

scanf("%c",&a);

G->vexs[i]=a; //读入顶点信息，建立顶点表

}

for(i=0;in;i++)

for(j=0;jn;j++)

G->edges[i][j]=0; //初始化邻接矩阵

printf("Input edges,Creat Adjacency Matrix ");

for(k=0;ke;k++) { //读入e条边，建立邻接矩阵

scanf("%d%d",&i,&j); //输入边(Vi，Vj)的顶点序号

G->edges[i][j]=1;;G->edges[j][i]=1;//若为;//=========定义标志向量，为全局变量=;typedefenum{FALSE,TRUE}B;Booleanvisited[MaxVertex;//========DFS：深度优先遍历的递归算;voidDFSM(MGraph*G,inti);{//以Vi为出发点

G->edges[i][j]=1;

G->edges[j][i]=1; //若为无向图，矩阵为对称矩阵;若建立有向图，去掉该条语句 }

}

//=========定义标志向量，为全局变量=======

typedef enum{FALSE,TRUE} Boolean;

Boolean visited[MaxVertexNum];

//========DFS：深度优先遍历的递归算法======

void DFSM(MGraph *G,int i)

{ //以Vi为出发点对邻接矩阵表示的图G进行DFS搜索，邻接矩阵是0，1矩阵

给出你的编码

//===========BFS：广度优先遍历=======

void BFS(MGraph *G,int k)

{ //以Vk为源点对用邻接矩阵表示的图G进行广度优先搜索

给出你的编码

//==========主程序main =====

void main()

{

int i;

MGraph *G;

G=(MGraph *)malloc(sizeof(MGraph)); //为图G申请内存空间

CreatMGraph(G); //建立邻接矩阵

printf("Print Graph DFS: ");

DFS(G); //深度优先遍历

printf(" ");

printf("Print Graph BFS: ");

BFS(G,3); //以序号为3的顶点开始广度优先遍历

printf(" ");

}

2. 邻接链表作为存储结构

#include"stdio.h"

#include"stdlib.h"

#define MaxVertexNum 50 //定义最大顶点数

typedef struct node{ //边表结点

int adjvex; //邻接点域

struct node *next; //链域

}EdgeNode;

typedef struct vnode{ //顶点表结点

char vertex; //顶点域

EdgeNode *firstedge; //边表头指针

}VertexNode;

typedef VertexNode AdjList[MaxVertexNum]; //AdjList是邻接表类型 typedef struct {

AdjList adjlist; //邻接表

int n,e; //图中当前顶点数和边数

} ALGraph; //图类型

//=========建立图的邻接表=======

void CreatALGraph(ALGraph *G)

{

int i,j,k;

char a;

EdgeNode *s; //定义边表结点

printf("Input VertexNum(n) and EdgesNum(e): ");

scanf("%d,%d",&G->n,&G->e); //读入顶点数和边数

scanf("%c",&a);

printf("Input Vertex string:");

for(i=0;in;i++) //建立边表

{

scanf("%c",&a);

G->adjlist[i].vertex=a; //读入顶点信息

G->adjlist[i].firstedge=NULL; //边表置为空表

}

printf("Input edges,Creat Adjacency List ");

for(k=0;ke;k++) { //建立边表

scanf("%d%d",&i,&j); //读入边(Vi，Vj)的顶点对序号

s=(EdgeNode *)malloc(sizeof(EdgeNode)); //生成边表结点

s->adjvex=j; //邻接点序号为j

s->next=G->adjlist[i].firstedge;

G->adjlist[i].firstedge=s; //将新结点*S插入顶点Vi的边表头部

s=(EdgeNode *)malloc(sizeof(EdgeNode));

s->adjvex=i; //邻接点序号为i

s->next=G->adjlist[j].firstedge;

G->adjlist[j].firstedge=s; //将新结点*S插入顶点Vj的边表头部

}

}

//=========定义标志向量，为全局变量=======

typedef enum{FALSE,TRUE} Boolean;

Boolean visited[MaxVertexNum];

//========DFS：深度优先遍历的递归算法======

void DFSM(ALGraph *G,int i)

{ //以Vi为出发点对邻接链表表示的图G进行DFS搜索

给出你的编码

//==========BFS：广度优先遍历=========

void BFS(ALGraph *G,int k)

{ //以Vk为源点对用邻接链表表示的图G进行广度优先搜索

给出你的编码

//==========主函数===========

void main()

{

int i;

ALGraph *G;

G=(ALGraph *)malloc(sizeof(ALGraph));

CreatALGraph(G);

printf("Print Graph DFS: ");

DFS(G);

printf(" ");

printf("Print Graph BFS: ");

BFS(G,3);

printf(" ");

}

实验结果：

1. 邻接矩阵作为存储结构

2. 邻接链表作为存储结构

心得体会：

实验6

实验题目：二分查找算法的实现

实验目的：

掌握二分查找法的工作原理及应用过程，利用其工作原理完成实验题目中的内容。。

实验要求：

编写程序构造一个有序表L，从键盘接收一个关键字key，用二分查找法在L中查找key，若找到则提示查找成功并输出key所在的位置，否则提示没有找到信息。。

实验主要步骤：

1. 建立的初始查找表可以是无序的，如测试的数据为{3，7，11，15，17，21，35，42，50｝或者{11，21，7，3，15，50，42，35，17｝。

2. 给出算法的递归和非递归代码;

3. 如何利用二分查找算法在一个有序表中插入一个元素x，并保持表的有序性?

程序代码

实验结果：

心得体会：

实验7

实验题目：排序

实验目的：

掌握各种排序方法的基本思想、排序过程、算法实现，能进行时间和空间性能的分析，根据实际问题的特点和要求选择合适的排序方法。

实验要求：

实现直接排序、冒泡、直接选择、快速、堆、归并排序算法。比较各种算法的运行速度。

实验主要步骤：

程序代码

❂ 数据结构算法的思想总结

数据结构是计算机科学中非常重要的一门课程，其作用在于研究不同的数据组成方式以及其之间的关系，为编写高效的程序提供了很大的帮助。学习数据结构可以帮助我们更好地理解数据的本质及其之间的联系，从而更好地构建程序，让程序更加高效、快速地运行。在学习数据结构的过程中，我深刻体会到了以下几点心得体会，希望对其他学习数据结构的同学有所帮助。

一、理解数据结构的本质

在学习数据结构之前，我们应该先理解数据的本质，即数据在计算机中是怎么表示的。我们都知道，计算机是由0和1组成的，因此数据在计算机中也是由0和1组成的，这种由0和1组成的数据是计算机的最基本单元。而数据结构则是对这些数据组成方式的抽象和总结，它可以帮助我们更好地理解和处理数据。了解数据结构的本质有助于我们更好地理解数据，进而更加高效地运用数据结构。

二、掌握数据结构算法和实现

除了理解数据结构的本质，我们还需要掌握数据结构的算法和具体实现方法。算法是指针对特定问题所设计的一组规则，可以帮助我们更加高效地解决问题。在学习数据结构的过程中，我们需要掌握各种不同的算法，如查找算法、排序算法、树算法等等。同时，我们还需要了解算法在具体实现中的应用，这有助于我们更好地理解数据结构和算法之间的关系，进而能够更加高效地运用它们。

三、注重实践和练习

数据结构的学习需要一定的理论基础，但这并不足以让我们掌握它，在实践和练习中才能真正掌握数据结构。在学习数据结构时，我们需要多做实验，多书写代码，通过实践和练习掌握数据结构。只有多做实验练习，才能真正了解数据结构的特点和应用，才能更加熟练地使用数据结构和算法。

四、善于总结和归纳

数据结构内容较为复杂，学习的难度也相对较高，因此我们需要善于总结和归纳，将所学内容压缩成精华。在学习数据结构的过程中，我们可以将不同的数据结构整理成分类，然后再将其一一总结，这样有助于我们更好地理解和掌握数据结构的特点和应用。

五、跨学科学习

数据结构作为一门计算机科学基础课程，不仅仅可以在计算机领域进行应用，还可以在其他学科领域中起到重要的作用。因此，我们需要跨学科学习，了解数据结构在其他领域中的应用，这样可以让我们更好地掌握数据结构的特点和应用，同时也有助于我们更好地扩展自己的知识领域。

总之，学习数据结构需要不断地思考、探索和实践。只有不断思考、跨学科学习、掌握算法和实现方法以及善于总结和归纳，才能真正掌握数据结构，从而更好地编写高效的程序。

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