数据结构与算法项目总结

Ⅰ 数据结构与算法分析

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什么是数据结构，为什么要学习数据结构？数据结构是否是一门纯数学课程？它在专业课程体系中起什么样的作用？我们要怎么才能学好数据结构？… 相信同学们在刚开始《数据结构》这门课的学习时，心里有着类似前面几个问题的这样那样的疑问。希望下面的内容能帮助大家消除疑惑，下定决心坚持学好这门课：

1 学习数据数据结构的意义

数据结构是计算机科学与技术专业、计算机信息管理与应用专业，电子商务等专业的基础课，是十分重要的核心课程。所有的计算机系统软件和应用软件都要用到各种类型的数据结构。因此，要想更好地运用计算机来解决实际问题，仅掌握几种计算机程序设计语言是难以应付当前众多复杂的课题。要想有效地使用计算机、充分发挥计算机的性能，还必须学习和掌握好数据结构的有关知识。打好“数据结构”这门课程的扎实基础，对于学习计算机专业的其他课程，如操作系统、数据库管理系统、软件工程、编译原理、人工智能、图视学等都是十分有益的。

2 为什么要学习数据结构

在计算机发展的初期，人们使用计算机的目的主要是处理数值计算问题。当我们使用计算机来解决一个具体问题时，一般需要经过下列几个步骤：首先要从该具体问题抽象出一个适当的数学模型，然后设计或选择一个解此数学模型的算法，最后编出程序进行调试、测试，直至得到最终的解答。例如，求解梁架结构中应力的数学模型的线性方程组，可以使用迭代算法来求解。

由于当时所涉及的运算对象是简单的整型、实型或布尔类型数据，所以程序设计者的主要精力是集中于程序设计的技巧上，而无须重视数据结构。随着计算机应用领域的扩大和软、硬件的发展，非数值计算问题越来越显得重要。据统计，当今处理非数值计算性问题占用了85%以上的机器时间。这类问题涉及到的数据结构更为复杂，数据元素之间的相互关系一般无法用数学方程式加以描述。因此，解决这类问题的关键不再是数学分析和计算方法，而是要设计出合适的数据结构，才能有效地解决问题。下面所列举的就是属于这一类的具体问题。

例1：图书馆信息检索系统。当我们根据书名查找某本书有关情况的时候；或者根据作者或某个出版社查找有关书籍的时候，或根据书刊号查找作者和出版社等有关情况的时候，只要我们建立了相关的数据结构，按照某种算法编写了相关程序，就可以实现计算机自动检索。由此，可以在图书馆信息检索系统中建立一张按书刊号顺序排列的图书信息表和分别按作者、书名、出版社顺序排列的索引表，如图1.1所示。由这四张表构成的文件便是图书信息检索的数学模型，计算机的主要操作便是按照某个特定要求（如给定书名）对图书馆藏书信息文件进行查询。

诸如此类的还有学生信息查询系统、商场商品管理系统、仓库物资管理系统等。在这类文档管理的数学模型中，计算机处理的对象之间通常存在着的是一种简单的线性关系，这类数学模型可称为线性的数据结构。

例2：八皇后问题。在八皇后问题中，处理过程不是根据某种确定的计算法则，而是利用试探和回溯的探索技术求解。为了求得合理布局，在计算机中要存储布局的当前状态。从最初的布局状态开始，一步步地进行试探，每试探一步形成一个新的状态，整个试探过程形成了一棵隐含的状态树。如图1.2所示（为了描述方便，将八皇后问题简化为四皇后问题）。回溯法求解过程实质上就是一个遍历状态树的过程。在这个问题中所出现的树也是一种数据结构，它可以应用在许多非数值计算的问题中。

例3：教学计划编排问题。一个教学计划包含许多课程，在教学计划包含的许多课程之间，有些必须按规定的先后次序进行，有些则没有次序要求。即有些课程之间有先修和后续的关系，有些课程可以任意安排次序。这种各个课程之间的次序关系可用一个称作图的数据结构来表示，如图1.3所示。有向图中的每个顶点表示一门课程，如果从顶点vi到vj之间存在有向边<vi，vj>，则表示课程i必须先于课程j进行。由以上三个例子可见，描述这类非数值计算问题的数学模型不再是数学方程，而是诸如线性表、树、图之类的数据结构。因此，可以说数据结构课程主要是研究非数值计算的程序设计问题中所出现的计算机操作对象以及它们之间的关系和操作的学科。

学习数据结构的目的是为了了解计算机处理对象的特性，将实际问题中所涉及的处理对象在计算机中表示出来并对它们进行处理。与此同时，通过算法训练来提高学生的思维能力，通过程序设计的技能训练来促进学生的综合应用能力和专业素质的提高。

3数据结构课程的内容

数据结构与数学、计算机硬件和软件有十分密切的关系，它是介于数学、计算机硬件和计算机软件之间的一门计算机专业的核心课程，是高级程序设计语言、操作系统、编译原理、数据库、人工智能、图视学等课程的基础。同时，数据结构技术也广泛应用于信息科学、系统工程、应用数学以及各种工程技术领域。

数据结构课程重在讨论软件开发过程中的方案设计阶段、同时设计编码和分析阶段的若干基本问题。此外，为了构造出好的数据结构及其实现，还需考虑数据结构及其实现的评价与选择。因此，数据结构的内容包括三个层次的五个“要素”，如图1.3所示。

数据结构的核心技术是分解与抽象。通过分解可以划分出数据的三个层次；再通过抽象，舍弃数据元素的具体内容，就得到逻辑结构。类似地，通过分解将处理要求划分成各种功能，再通过抽象舍弃实现细节，就得到运算的定义。上述两个方面的结合使我们将问题变换为数据结构。这是一个从具体（即具体问题）到抽象（即数据结构）的过程。然后，通过增加对实现细节的考虑进一步得到存储结构和实现运算，从而完成设计任务。这是一个从抽象（即数据结构）到具体（即具体实现）的过程。熟练地掌握这两个过程是数据结构课程在专业技能培养方面的基本目标。

结束语：数据结构作为一门独立的课程在国外是从1968年才开始的，但在此之前其有关内容已散见于编译原理及操作系统之中。20世纪60年代中期，美国的一些大学开始设立有关课程，但当时的课程名称并不叫数据结构。1968年美国唐.欧.克努特教授开创了数据结构的最初体系，他所着的《计算机程序设计技巧》第一卷《基本算法》是第一本较系统地阐述数据的逻辑结构和存储结构及其操作的着作。从20世纪60年代末到70年代初，出现了大型程序，软件也相对独立，结构程序设计成为程序设计方法学的主要内容，人们越来越重视数据结构。从70年代中期到80年代，各种版本的数据结构着作相继出现。目前，数据结构的发展并未终结，一方面，面向各专门领域中特殊问题的数据结构得到研究和发展，如多维图形数据结构等；另一方面，从抽象数据类型和面向对象的观点来讨论数据结构已成为一种新的趋势，越来越被人们所重视。

Ⅱ 数据结构导论算法总结数组

一维数组又称向量，是由一组相同类型的数据元素组成，并存储在一组连续的存储单元中。

存储结构 以列为主序，以行为主序。c语言采用是以行为主序的存储方法。

矩阵压缩存储 这类矩阵采用多值相同的元素只分配一个存储空间，零元素不存储的策略交矩阵压缩存储。

特殊矩阵 对阵矩阵和三角矩阵

设矩阵a[i][j]在数组M中的位置为k，（i，j）和k的关系：

(i>=j) k=(i+1)i/2+j (i<j) k="(j+1)j/2+i

三角矩阵

上三角矩阵中 第i行除常数外有n-i个元素，第0行有n个元素，而a[i][j]之前已经有i行，前i行的元素总数（2n-i+1）i/2.

在第i行上 a[i][j] 是该行j-i+1个元素 M[k] 和a[i][j]对应关系

(ij) k=n(n+1)/2

下三角矩阵跟对称矩阵类似

（i>=j） k = i(i+1)/2+j (i<j) k="n(n+1)/2

稀疏矩阵

设M行N列的矩阵有个非零元素，当t<<m*n时则称为稀疏矩阵，常用三元组表示法。 p=""> </m*n时则称为稀疏矩阵，常用三元组表示法。>

这节的三角矩阵自今我看没有看到过相应的考题。

Ⅲ 数据结构与算法的学习心得

数据结构与算法是相辅相成的，每一种数据结构都有它对应的几种常用算法，数据结构与算法必须同时学。
按照书上的顺序学习，通常是链表→队列→堆栈→树→图的顺序，难度循序渐进。一定要自己上机实验

Ⅳ 数据结构和算法总结

指将需要处理的所有数据都加载到内部存储器（内存）中进行排序。

数据量过大，无法全部加载到内存中，需要借助外部存储进行排序。

step1：比较相邻的元素，如果第一个比第二个大，就交换两个元素。

step2：对每一个相邻元素同样的工作，从开始到结尾，最后一个元素是已经排序好的元素。

step3：重复step1。

（1）设置一个标志性pos，记录每趟排序中最后一次交换的位置。由于pos位置之后的记录均已排序，故进行下一次排序扫描到pos位置即可。

（2）传统冒泡排序中每一趟排序操作只能找到一个最大值或最小值，可以利用再每趟排序中进行正向和方向两遍冒泡排序的方法一次可以得到两个最终值（最大值和最小值），从而使排序趟数几乎减少一半。

略

（1）选择基准元素的方式（a.固定基准元。b.随机基准元。c.三数取中）

（2）当原表有序直接使用插入排序和冒泡排序可以减少比较次数，时间复杂度O(n)

step1：从第一个元素开始，该元素默认已经排序。

step2：取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描。

step3：如果已排序中的元素大于新元素，已排序元素向下移动一位；重复step3，直到已排序的元素小于或等于新元素位置。

step4：将元素插入到该位置；重复step2~step5

数组：固定长度，内存角度方便查找

从访问方式：数组利用下表索引方便访问；链表只能通过线性访问由前到后顺序访问。

一个单链表怎么判断有没有环？环的起点怎么找？ 如何找出环的连接点在哪里？带环链表的长度是多少？

1、对于问题1，使用追赶的方法，设定两个指针slow、fast，从头指针开始，每次分别前进1步、2步。如存在环，则两者相遇；如不存在环，fast遇到NULL退出。 2、对于问题2，记录下问题1的碰撞点p，slow、fast从该点开始，再次碰撞所走过的操作数就是环的长度s。 3、问题3：有定理：碰撞点p到连接点的距离=头指针到连接点的距离，因此，分别从碰撞点、头指针开始走，相遇的那个点就是连接点。 该定理的证明可参考： http://fayaa.com/tiku/view/7/ 4、问题3中已经求出连接点距离头指针的长度，加上问题2中求出的环的长度，二者之和就是带环单链表的长度

邻接矩阵与邻接表

邻接矩阵表示法：在一个一维数组中存储所有的点，在一个二维数组中存储顶点之间的边的权值

邻接表表示法：图中顶点用一个一维数组存储，图中每个顶点vi的所有邻接点构成单链表

hashmap实现

解决哈希冲突的方法

1、线性探测法 2、平方探测法 3、伪随机数序列法 4、拉链法

栈：限定只能在表的一端进行插入和删除操作的线性表。

队列：限定只能在表的一端插入和在另一端进行删除。

Ⅳ 数据结构与算法的内容简介

本书是国家级双语教学示范课程《数据结构》的配套教材，根据教育部高等学校计算机科学与技术教学指导委员会制定的《高等学校计算机科学与技术专业发展战略研究报告暨专业规范》编写。全书每章均以数据的逻辑结构、存储结构和相应的算法实现为主线，并对算法的运算效率进行分析。全书分为8章，涵盖了各种常见数据结构。第1章主要介绍数据结构和算法分析的基本概念，第2～6章主要介绍典型的线性结构、树型结构和图型结构，第7～8章分别介绍查找和排序操作。另外，每章后面附有习题和上机实验内容，上机实验提供了完整的、可运行的程序上机实验供读者参考，以加深读者对所学知识的理解和应用。本书既可作为高等院校计算机及相关专业数据结构课程的教学用书，也可作为从事计算机工程与应用的广大读者的参考书。

Ⅵ 什么是数据结构和算法分析在编程里起到什么作用

编程是为了解决问题，这些问题并表都是数值计算，其所处理的数据并不都是数值，但计算机所能处理的最终是0和1的二进制串，所以需要把问题中的数据用计算机能处理的方式来表示，这就需要数据结构。

简单的说，数据结构是数据在计算机中的表示方式，有逻辑结构和物理结构之分，如逻辑上同样的队列，物理上可以是顺序存储，也可以是链式存储。

通俗的讲，算法就是解决问题的方法，比如同样的排序，可以用冒泡排序、插入排序等，不同的算法可以达到相同的目标，但是效率可能有所不同。

Ⅶ PYTHON的数据结构和算法介绍

当你听到数据结构时，你会想到什么？

数据结构是根据类型组织和分组数据的容器。它们基于可变性和顺序而不同。可变性是指创建后改变对象的能力。我们有两种类型的数据结构，内置数据结构和用户定义的数据结构。

什么是数据算法-是由计算机执行的一系列步骤，接受输入并将其转换为目标输出。

列表是用方括号定义的，包含用逗号分隔的数据。该列表是可变的和有序的。它可以包含不同数据类型的混合。

months=['january','february','march','april','may','june','july','august','september','october','november','december']
print(months[0])#print the element with index 0
print(months[0:7])#all the elements from index 0 to 6
months[0]='birthday #exchange the value in index 0 with the word birthday

print(months)

元组是另一种容器。它是不可变有序元素序列的数据类型。不可变的，因为你不能从元组中添加和删除元素，或者就地排序。

length, width, height =9,3,1 #We can assign multiple variables in one shot

print("The dimensions are {} * {} * {}".format(length, width, height))

一组

集合是唯一元素的可变且无序的集合。它可以让我们快速地从列表中删除重复项。

numbers=[1,2,3,4,6,3,3]

unique_nums = set(numbers)
print(unique_nums)

models ={'declan','gift','jabali','viola','kinya','nick',betty' }

print('davis' in models)#check if there is turner in the set models
models.add('davis')
print(model.pop())remove the last item#
字典

字典是可变和无序的数据结构。它允许存储一对项目(即键和值)

下面的例子显示了将容器包含到其他容器中来创建复合数据结构的可能性。

* 用户定义的数据结构*

使用数组的堆栈堆栈是一种线性数据结构，其中元素按顺序排列。它遵循L.I.F.O的机制，意思是后进先出。因此，最后插入的元素将作为第一个元素被删除。这些操作是:

溢出情况——当我们试图在一个已经有最大元素的堆栈中再放一个元素时，就会出现这种情况。

下溢情况——当我们试图从一个空堆栈中删除一个元素时，就会出现这种情况。

队列是一种线性数据结构，其中的元素按顺序排列。它遵循先进先出的F.I.F.O机制。

描述队列特征的方面

两端:

前端-指向起始元素。

指向最后一个元素。

有两种操作:

树用于定义层次结构。它从根节点开始，再往下，最后的节点称为子节点。

链表

它是具有一系列连接节点的线性数据。每个节点存储数据并显示到下一个节点的路由。它们用来实现撤销功能和动态内存分配。

图表

这是一种数据结构，它收集了具有连接到其他节点的数据的节点。

它包括:

算法

在算法方面，我不会讲得太深，只是陈述方法和类型:

原文：https://www.tuicool.com/articles/hit/VRRvYr3

Ⅷ 数据结构课设总结

我正好在做课设，我把我的总结给你。
数据结构是计算机程序设计的重要理论技术基础，它不仅是计算机科学的核心课程，而且也已经成为其他理工专业的热门选修课。随着高级语言的发展，数据结构在计算机的研究和应用中已展现出强大的生命力，它兼顾了诸多高级语言的特点，是一种典型的结构化程序设计语言，它处理能力强，使用灵活方便，应用面广，具有良好的可移植性。
紧张的两周数据结构实训很快就过去了，通过这两周的实践学习，不仅使我们巩固了以前的知识并在此基础上还对数据结构的特点和算法有了更深的了解，使我们在这门课程的实际应用上也有了一个提高。
首先这两周的学习，使我们在巩固了原有的理论知识上，又培养了灵活运用和组合集成所学过知识及技能来分析、解决实际问题的能力，使我们体会到自身知识和能力在实际中的应用和发挥。其次，它激发了我们创新意识，开发创造的能力和培养沟通能力。另外，让我们进一步熟悉了数据结构的设计应用。每一处编码都是在反复的熟悉数据结构的结构特性，及其语法、函数和程序设计思想的过程，对我们数据结构的学习和提高很有益处，并且使我们明白了程序设计过程，如解决一些实际问题，从解决实际问题的角度，我们可以这样来看：第一要了解这个问题的基本要求，即输入、输出、完成从输入到输出的要求是什么；第二，从问题的要害入手，从前到后的解决问题的每个方面，即从输入开始入手，着重考虑如何从输入导出输出，在这个过程中，可确定所需的数据结构的基本类型——线性表、栈、队列、串、数组、广义表、树和二叉树以及图等，然后确定处理过程——算法，通过在编译环境中的编译与调试，可到最终的程序。最后，在这次的实训过程中，我们深刻的认识到了自己在学习方面的不足之处，我知道我还有太多的基本的思想没有真正的理解，当然我们不会灰心，我们会在以后的日子里努力弥补我们的不足。
在两周的实训中，我们也体会到了团队合作的重要性，从最初的查阅资料到最后的程序的成功运行，我们组有过山穷水尽的困惑；有过柳暗花明的惊喜；有过唇枪舌剑的辩论；有过相互鼓励的安慰。两个礼拜的时间我们经历了很多，也收获了很多。与其说这次的实训是体力与脑力的作业，不如说它是合作精神和毅力的考验。经过这次课程设计，我们不仅学到了很多知识和技能，更重要的是我们学会了如何运用所学知识去解决实际问题。
总之，两个礼拜的课程设计让我们受益匪浅。我们深深认识到，要学好一门学科，没有刻苦钻研的精神是不行的，只有在不断的尝试中，经历失败，从失败中总结经验，然后再不断的尝试，才能获得成功。