《数据结构》（C++语言版）（第3版）读书笔记

6.9 优先级搜索 前面所讲述各算法在功能上的差异，主要体现为每一步迭代中对新顶点的选取策略不同。如BFS搜索会优先考查更早被发现的顶点，而DFS搜索则恰好相反，会优先考查最后被发现的顶点。 每一种选

6.8 拓扑排序 应用： 许多应用问题，都可转化和描述为这一标准形式：给定描述某一实际应用（图(a)）的有向图（图(b)），如何在与该图“相容”的前提下，将所有顶点排成一个线性序列（图(c)）。 此处

6.7 深度优先搜索 策略： 深度优先搜索（）选取下一顶点的策略可概括为：优先选取最后一个被访问到的顶点的邻居。 于是，以顶点s为基点的DFS搜索，将首先访问顶点s；再从s所有尚未访问到的邻居中任取其

6.5 图遍历算法概述 图算法是个庞大的家族，其中大部分成员的主体框架，都可归结于图的遍历。 实际上，无论采用何种策略和算法，图的遍历都可理解为，将非线性结构转化为半线性结构的过程。经遍历而确定的边类

6.4 邻接表 原理： 邻接矩阵的空间效率之所以低，是因为其中大量单元所对应的边，通常并未在图中出现。因静态空间管理策略导致的此类问题，并非首次出现，比如此前的2.4节，就曾指出这类缺陷并试图改进。既

6.3 邻接矩阵 邻接矩阵（adjacency matrix）是图ADT最基本的实现方式，使用方阵A[n] [n]表示由n个顶点构成的图，其中每个单元，各自负责描述一对顶点之间可能存在的邻接关系，故此

第6章 图 6.1 概述 尽管在某种程度上，第5章所介绍的树结构也可用以表示一组对象间的二元关系，但仅限于父、子节点之间。 相互之间均可能存在二元关系的一组对象，从数据结构的角度分类，属于非线性结构（

5.5 Huffman编码 5.5.1 PFC编码及解码 5.5.2 最优编码树 同一字符集的所有编码方案中，平均编码长度最小者称作最优方案；对应编码树的ald()值也达到最小，故称之为最优二叉编码树

5.4 遍历 5.4.1 递归式遍历（递归：recursion） 先序遍历：VLR 中序遍历：LVR 后序遍历：LRV 先序遍历 后序遍历 中序遍历 5.4.2 迭代版（迭代：iteration） 5

5.2 编码树 5.2.1 二进制编码 编码（encoding）：在加载到信道上之前，信息被转换为二进制形式的过程 解码（decoding）：经信道抵达目标后再由二进制编码恢复原始信息的过程 生成编码

第5章 二叉树 树属于半线性结构（semi-linear structure）：树其中的元素之间并不存在天然的直接后继或直接前驱关系。不过，只要附加某种约束（比如遍历），也可以在树中的元素之间确定某种

4.4 队列 与栈一样，队列（quene）也是存放数据对象的一种容器，其中的数据对象也按线性的逻辑次序排列。队列结构同样支持对象的插入和删除，但两种操作的范围分别被限制于队列的两端——队尾（rear）

4.3.2 递归嵌套 4.3.2.1 栈混洗（倒来倒去） 4.3.2.2 括号匹配： 对源程序的语法检查是代码编译过程中重要而基本的一个步骤，而对表达式括号匹配的检查则又是语法检查中必需的一个环节。

第4章 栈与队列 4.1 栈 栈（stack）是存放数据对象的一种特殊容器，其中的数据元素按线性的逻辑次序排列，故也可定义首、末元素。不过，尽管栈结构也支持对象的插入和删除操作，但其操作的范围仅限于栈

3.3 列表 头、尾节点： 就内部结构而言，头节点（header）紧邻于首节点（first node）之前，尾节点（trailer）紧邻于末节点（last node）之后。这类经封装之后从外部不可见的

第3章 列表 3.1 从向量到列表 向量：“循秩访问”（call-by-rank） 列表：“循位置访问” （call-by-position），亦称作“循链接访问”（call-by-link） 向量中

3.4 有序列表 若列表中所有节点的逻辑次序与其大小次序完全一致，则称作有序列表（sorted list）。 唯一化 List::uniquify() 复杂度：O(n) 查找 List::search

“开启掘金成长之旅！这是我参与「掘金日新计划 · 2 月更文挑战」的第 5 天，点击查看活动详情” 第2章 向量 2.1 从数组到向量 前驱（predecessor） 后继（successor） 向量

“开启掘金成长之旅！这是我参与「掘金日新计划 · 2 月更文挑战」的第 4 天，点击查看活动详情” 第1章 绪论 1.1 计算机与算法 排序（sorting) 起泡排序 (bubblesort 1A)