数据结构

快速排序 概念： 算法思想：在待排序表L[1...n]中任取一个元素pivot作为枢轴（或基准，通常取首元素），通过一趟排序将待排序表划分为独立的两部分L[1...k-1]和L[k+1...n]，使得

排序 概念 分类： 总结： 插入排序： 算法思想：每次将一个待排序的记录按其关键字大小插入到前面已排好序的子序列中，直到全部记录插入完成 第一种： 第二种 算法效率分析： 空间复杂度： O(1)

B树 概念 查找效率 B树的高度 B树的插入 总结 B树和B+树的区别 散列查找 概念： 散列表（Hash Table)：又称哈希表，是一种数据结构，特点是：数据元素的关键字与其存储地址直接相关

二叉排序树（又叫二叉查找树）：BST 一棵二叉树或者是空二叉树，或者是具有如下性质的二叉树： 左子树上所有结点的关键字均小于根结点的关键字； 右子树上所有结点的关键字均大于根结点的关键字；

查找： 基本概念： 查找：找到符合条件的数据元素（记录） 查找表： 由同一类型的数据元素（记录）组成 静态查找表：只需要查找操作 动态查找表：除了查找，还需要增加/删除数据元素

图的拓扑排序 关键路径问题，图的拓扑排序 关键路径问题，图的拓扑排序 关键路径问题，图的拓扑排序 关键路径问题

图的应用 一：最小生成（代价）树 概念： 应用： 使用的算法： Prim算法（普里姆）：从某一个顶点开始构建生成树；每次将代价最小的新顶点纳入生成树，直到所有顶点都纳入为止

图的遍历 （1） 广度优先遍历（BFS） 广度优先生成树 广度优先生成森林 总结1： 深度优先遍历（DFS) 树的先根遍历： 图的深度优先遍历： 复杂度分析： 总结2：

图的存储 邻接矩阵：数组实现的顺序存储，空间复杂度高，不适合存储稀疏图 邻接表：顺序+链式存储 tip: 图的邻接表表示方式并不唯一。但只要确定了顶点编号，图的邻接矩阵表示方式唯一

图 基本概念： 图G由 顶点集V 和 边集E 组成，记为G = (V, E), 其中V(G)表示图G中顶点的有限非空集；E(G) 表示图G中顶点之间的关系（边）集合。

对集合的合并/查找。顺序存储数据，对合并Union, 查找Find的算法代码进行编写以及相应的优化。

树的存储结构 顺序存储（双亲表示法） 每个结点中保存指向双亲的“指针”（位置下标） 顺序+链式存储（孩子表示法） 顺序存储各个结点，每个结点中保存孩子链表头指针 链式存储（孩子兄弟表示法）

二叉树的先/中/后序遍历 遍历：按照某种次序把所有结点都访问一遍 先序遍历：根左右（NLR） 中序遍历：左根右（LNR） 后序遍历：左右根（LRN）

树 基本概念： 官方定义：树是n(n>=0)个结点的有限集合，n=0时，为空树。在任意一棵非空树中应满足： 1）有且仅有一个特定的称为根的结点

串 定义：即字符串，是由零个或多个字符组成的有限序列。 是一种特殊的线性表，数据元素之间呈现线性关系 串的数据对象限定为字符集（如中文字符、英文字符、数字字符、标点字符等）

栈的应用 （1）括号匹配 （2）表达式求值 （3）递归 矩阵的压缩存储。数据结构数据结构数据结构数据

栈 定义：只允许在一端进行插入或删除操作的线性表（LIFO） 重要术语：栈顶、栈底、空栈 特点：先进后出 队列 定义：只允许在一端进行插入，在另一端删除的线性表（FIFO） 术语：队头、队尾、空队列

线性表 定义：是具有相同数据类型的n(n>=0)个数据元素的有限序列，其中n为表长，当n = 0时线性表是一个空表。 用L命名线性表，则其一般表现为： L= （a1,....aN）

数据结构关注的是数据元素之间的关系 和对这些数据元素的操作，不关心具体的数据项内容 数据对象：具有相同性质的数据元素的集合，是数据的一个子集 数据结构：相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合