c语言数据结构与算法pdf

㈠ 《数据结构与算法分析（C语言描述原书第2版）》习题答案

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数据结构（C语言版）严蔚敏 清华大学出版社
目录
第1章 绪论
1.1 什么是数据结构
1.2 基本概念和术语
1.3 抽象数据类型的表现与实现
1.4 算法和算法分析
第2章 线性表
2.1 线性表的类型定义
2.2 线性表的顺序表示和实现
2.3 线性表的链式表示和实现
2.4 一元多项式的表示及相加
第3章 栈和队列
3.1 栈
3.2 栈的应有和举例
3.3 栈与递归的实现
3.4 队列
3.5 离散事件模拟
第4章 串
4.1 串类型的定义
4.2 串的表示和实现
4.3 串的模式匹配算法
4.4 串操作应用举例
第5章 数组和广义表
5.1 数组的定义
5.2 数组的顺序表现和实现
5.3 矩阵的压缩存储
5.4 广义表的定义
5.5 广义表的储存结构
5.6 m元多项式的表示
5.7 广义表的递归算法第6章 树和二叉树
6.1 树的定义和基本术语
6.2 二叉树
6.2.1 二叉树的定义
6.2.2 二叉树的性质
6.2.3 二叉树的存储结构
6.3 遍历二叉树和线索二叉树
6.3.1 遍历二叉树
6.3.2 线索二叉树
6.4 树和森林
6.4.1 树的存储结构
6.4.2 森林与二叉树的转换
6.4.3 树和森林的遍历
6.5 树与等价问题
6.6 赫夫曼树及其应用
6.6.1 最优二叉树（赫夫曼树）
6.6.2 赫夫曼编码
6.7 回溯法与树的遍历
6.8 树的计数
第7章 图
7.1 图的定义和术语
7.2 图的存储结构
7.2.1 数组表示法
7.2.2 邻接表
7.2.3 十字链表
7.2.4 邻接多重表
7.3 图的遍历
7.3.1 深度优先搜索
7.3.2 广度优先搜索
7.4 图的连通性问题
7.4.1 无向图的连通分量和生成树
7.4.2 有向图的强连通分量
7.4.3 最小生成树
7.4.4 关节点和重连通分量
7.5 有向无环图及其应用
7.5.1 拓扑排序
7.5.2 关键路径
7.6 最短路径
7.6.1 从某个源点到其余各顶点的最短路径
7.6.2 每一对顶点之间的最短路径
第8章 动态存储管理
8.1 概述
8.2 可利用空间表及分配方法
8.3 边界标识法
8.3.1 可利用空间表的结构
8.3.2 分配算法
8.3.3 回收算法
8.4 伙伴系统
8.4.1 可利用空间表的结构
8.4.2 分配算法
8.4.3 回收算法
8.5 无用单元收集
8.6 存储紧缩
第9章 查找
9.1 静态查找表
9.1.1 顺序表的查找
9.1.2 有序表的查找
9.1.3 静态树表的查找
9.1.4 索引顺序表的查找
9.2 动态查找表
9.2.1 二叉排序树和平衡二叉树
9.2.2 B树和B+树
9.2.3 键树
9.3 哈希表
9.3.1 什么是哈希表
9.3.2 哈希函数的构造方法
9.3.3 处理冲突的方法
9.3.4 哈希表的查找及其分析
第10章 内部排序
10.1 概述
10.2 插入排序
10.2.1 直接插入排序
10.2.2 其他插入排序
10.2.3 希尔排序
10.3 快速排序
10.4 选择排序
10.4.1 简单选择排序
10.4.2 树形选择排序
10.4.3 堆排序
10.5 归并排序
10.6 基数排序
10.6.1 多关键字的排序
10.6.2 链式基数排序
10.7 各种内部排序方法的比较讨论
第11章 外部排序
11.1 外存信息的存取
11.2 外部排序的方法
11.3 多路平衡归并的实现
11.4 置换一选择排序
11.5 最佳归并树
第12章 文件
12.1 有关文件的基本概念
12.2 顺序文件
12.3 索引文件
12.4 ISAM文件和VSAM文件
12.4.1 ISAM文件
12.4.2 VSAM文件
12.5 直接存取文件（散列文件）
12.6 多关键字文件
12.6.1 多重表文件
12.6.2 倒排文件
附录A 名词索引
附录B 函数索引
参考书目

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㈦ 计算机二级c语言知识点

2017计算机二级c语言知识点精选

计算机二级C语言考试内容是什么?为帮助大家更好备考3月计算机考试，我为大家分享计算机C语言二级考试知识点如下：

第一章 数据结构与算法

1.1 算法

1.算法的基本概念

(1) 概念：算法是指一系列解决问题的清晰指令。

(2) 4个基本特征：可行性、确定性、有穷性、拥有足够的情报。

(3) 两种基本要素：对数据对象的运算和操作、算法的控制结构(运算和操作时问的顺序)。

(4) 设计的基本方法：列举法、归纳法、递推法、递归法、减半递推技术和回溯法。

2.算法的复杂度

(1) 算法的时间复杂度：执行算法所需要的计算工作量。

(2) 算法的空间复杂度：执行算法所需的内存空间。

1.2 数据结构的基本概念

数据结构指相互有关联的数据元素的集合，即数据的组织形式。其中逻辑结构反映数据元素之间逻辑关系;存储结构为数据的逻辑结构在计算机存储空间中的存放形式，有顺序存储、链式存储、索引存储和散列存储4种方式。

数据结构按各元素之间前后件关系的复杂度可划分为：

(1) 线性结构：有且只有一个根节点，且每个节点最多有一个直接前驱和一个直接后继的非空数据结构。

(2) 非线性结构：不满足线性结构的数据结构。

1.3 线性表及其顺序存储结构

1.线性表的基本概念

线性结构又称线性表，线性表是最简单也是最常用的一种数据结构。

2.线性表的顺序存储结构

元素所占的存储空间必须连续。

元素在存储空间的位置是按逻辑顺序存放的。

3.线性表的插入运算

在第i个元素之前插入一个新元素的步骤如下：

步骤一：把原来第n个节点至第i个节点依次往后移一个元素位置。

步骤二：把新节点放在第i个位置上。

步骤三：修正线性表的节点个数。

在最坏情况下，即插入元素在第一个位置，线性表中所有元素均需要移动。

4.线性表的删除运算

删除第i个位置的元素的步骤如下：

步骤一：把第i个元素之后不包括第i个元素的n-i个元素依次前移一个位置;

步骤二：修正线性表的结点个数。

1.4 栈和队列

1.栈及其基本运算

(1) 基本概念：栈是一种特殊的线性表，其插入运算与删除运算都只在线性表的一端进行，也被称为“先进后出”表或“后进先出”表。

栈顶：允许插入与删除的一端。

栈底：栈顶的另一端。

空栈：栈中没有元素的栈。

(2) 特点。

栈顶元素是最后插入和最早被删除的元素。

栈底元素是最早插入和最后被删除的元素。

栈有记忆作用。

在顺序存储结构下，栈的插入和删除运算不需移动表中其他数据元素。

栈顶指针top动态反映了栈中元素的变化情况

(3) 顺序存储和运算：入栈运算、退栈运算和读栈顶运算。

2.队列及其基本运算

(1) 基本概念：队列是指允许在一端进行插入，在另一端进行删除的线性表，又称“先进先出”的线性表。

队尾：允许插入的一端，用尾指针指向队尾元素。

排头：允许删除的一端，用头指针指向头元素的前一位置。

(2) 循环队列及其运算。

所谓循环队列，就是将队列存储空间的最后一个位置绕到第一个位置，形成逻辑上的环状空间。

入队运算是指在循环队列的队尾加入一个新元素。

当循环队列非空(s=1)且队尾指针等于队头指针时，说明循环队列已满，不能进行人队运算，这种情况称为“上溢”。

退队运算是指在循环队列的队头位置退出一个元素并赋给指定的变量。首先将队头指针进一，然后将排头指针指向的元素赋给指定的变量。当循环队列为空(s=0)时，不能进行退队运算，这种情况称为“下溢”。

1.5 线性链表

在定义的链表中，若只含有一个指针域来存放下一个元素地址，称这样的链表为单链表或线性链表。

在链式存储方式中，要求每个结点由两部分组成：一部分用于存放数据元素值，称为数据域;另一部分用于存放指针，称为指针域。其中指针用于指向该结点的前一个或后一个结点(即前件或后件)。

1.6 树和二叉树

1.树的基本概念

树是简单的非线性结构，树中有且仅有一个没有前驱的节点称为“根”，其余节点分成m个互不相交的有限集合T1，T2，…，T}mm，每个集合又是一棵树，称T1，T2，…，T}mm为根结点的子树。

父节点：每一个节点只有一个前件，无前件的节点只有一个，称为树的根结点(简称树的根)。

子节点：每～个节点可以后多个后件，无后件的节点称为叶子节点。

树的度：所有节点最大的度。

树的深度：树的最大层次。

2.二叉树的定义及其基本性质

(1) 二叉树的定义：二叉树是一种非线性结构，是有限的节点集合，该集合为空(空二叉树)或由一个根节点及两棵互不相交的左右二叉子树组成。可分为满二叉树和完全二叉树，其中满二叉树一定是完全二叉树，但完全二叉树不一定是满二叉树。二叉树具有如下两个特点：

二叉树可为空，空的二叉树无节点，非空二叉树有且只有一个根结点;

每个节点最多可有两棵子树，称为左子树和右子树。

(2) 二叉树的基本性质。

性质1：在二叉树的第k层上至多有2k-1个结点(k≥1)。

性质2：深度为m的二叉树至多有2m-1个结点。

性质3：对任何一棵二叉树，度为0的结点(即叶子结点)总是比度为2的结点多一个。

性质4：具有n个结点的完全二叉树的深度至少为[log2n]+1，其中[log2n]表示log2n的整数部分。

3.满二叉树与完全二叉树

(1) 满二叉树：满二叉树是指这样的一种二叉树：除最后一层外，每一层上的所有结点都有两个子结点。满二叉树在其第i层上有2i-1个结点。

从上面满二叉树定义可知，二叉树的每一层上的结点数必须都达到最大，否则就不是满二叉树。深度为m的满二叉树有2m-1个结点。

(2) 完全二叉树：完全二叉树是指这样的二叉树：除最后一层外，每一层上的结点数均达到最大值;在最后一层上只缺少右边的若干结点。

如果—棵具有n个结点的深度为k的二叉树，它的每—个结点都与深度为k的满二叉树中编号为1～n的结点——对应。

3.二叉树的存储结构

二叉树通常采用链式存储结构，存储节点由数据域和指针域(左指针域和右指针域)组成。二叉树的链式存储结构也称二叉链表，对满二叉树和完全二叉树可按层次进行顺序存储。

4.二叉树的遍历

二叉树的遍历是指不重复地访问二叉树中所有节点，主要指非空二叉树，对于空二叉树则结束返回。二叉树的遍历包括前序遍历、中序遍历和后序遍历。

(1) 前序遍历。

前序遍历是指在访问根结点、遍历左子树与遍历右子树这三者中，首先访问根结点，然后遍历左子树，最后遍历右子树;并且，在遍历左右子树时，仍然先访问根结点，然后遍历左子树，最后遍历右子树。前序遍历描述为：若二叉树为空，则执行空操作;否则①访问根结点;②前序遍历左子树;③前序遍历右子树。

(2) 中序遍历。

中序遍历是指在访问根结点、遍历左子树与遍历右子树这三者中，首先遍历左子树，然后访问根结点，最后遍历右子树;并且，在遍历左、右子树时，仍然先遍历左子树，然后访问根结点，最后遍历右子树。中序遍历描述为：若二叉树为空，则执行空操作;否则①中序遍历左子树;②访问根结点;③中序遍历右子树。

(3) 后序遍历。

后序遍历是指在访问根结点、遍历左子树与遍历右子树这三者中，首先遍历左子树，然后遍历右子树，最后访问根结点，并且，在遍历左、右子树时，仍然先遍历左子树，然后遍历右子树，最后访问根结点。后序遍历描述为：若二叉树为空，则执行空操作;否则①后序遍历左子树;②后序遍历右子树;③访问根结点。

1.7 查找技术

(1) 顺序查找：在线性表中查找指定的元素。

(2) 最坏情况下，最后一个元素才是要找的元素，则需要与线性表中所有元素比较，比较次数为n。

(3) 二分查找：二分查找也称折半查找，它是一种高效率的查找方法。但二分查找有条件限制，它要求表必须用顺序存储结构，且表中元素必须按关键字有序(升序或降序均可)排列。对长度为n的有序线性表，在最坏情况下，二分查找法只需比较log2n次。

1.8 排序技术

(1) 交换类排序法。

冒泡排序：通过对待排序序列从后向前或从前向后，依次比较相邻元素的排序码，若发现逆序则交换，使较大的元素逐渐从前部移向后部或较小的元素逐渐从后部移向前部，直到所有元素有序为止。在最坏情况下，对长度为n的线性表排序，冒泡排序需要比较的次数为n(n-1)/2。

快速排序：是迄今为止所有内排序算法中速度最快的一种。它的基本思想是：任取待排序序列中的某个元素作为基准(一般取第一个元素)，通过一趟排序，将待排元素分为左右两个子序列，左子序列元索的排序码均小于或等于基准元素的排序码，右子序列的排序码则大于基准元素的排序码，然后分别对两个子序列继续进行排序，直至整个序列有序。最坏情况下，即每次划分，只得到一个序列，时间效率为O(n2)。

(2) 插人类排序法。

简单插入排序法：把n个待排序的元素看成为一个有序表和一个无序表，开始时有序表中只包含一个元素，无序表中包含有n-1个元素，排序过程中每次从无序表中取出第一个元素，把它的排序码依次与有序表元素的排序码进行比较，将它插入到有序表中的适当位置，使之成为新的有序表。在最坏情况下，即初始排序序列是逆序的情况下，比较次数为n(n-1)/2，移动次数为n(n-1)/2。

希尔排序法：先将整个待排元素序列分割成若干个子序列(由相隔某个“增量”的元素组成的)分别进行直接插入排序。待整个序列中的元素基本有序(增量足够小)时，再对全体元素进行一次直接插入排序。

(3) 选择类排序法。

简单选择排序法：扫描整个线性表。从中选出最小的元素。将它交换到表的最前面;然后对剩下的子表采用同样的方法，直到子表空为止。最坏情况下需要比较n(n-1)/2次。

堆排序的方法：首先将一个无序序列建成堆;然后将堆顶元素(序列中的最大项)与堆中最后一个元素交换(最大项应该在序列的最后)。不考虑已经换到最后的那个元素，只考虑前n-1个元素构成的子序列，将该子序列调整为堆。反复做步骤②，直到剩下的子序列空为止。在最坏情况下，堆排序法需要比较的次数为0(nlog2n)

第二章 程序设计基础

2.1 程序设计方法与风格

(1)设计方法：指设计、编制、调试程序的方法和过程，主要有结构化程序设计方法、软件工程方法和面向对象方法。

(2)设计风格：良好的'设计风格要注重源程序文档化、数据说明方法、语句的结构和输入输出。

2.2 结构化程序设计

1.结构化程序设计的原则

结构化程序设计强调程序设计风格和程序结构的规范化，提倡清晰的结构。。

(1)自顶向下：即先考虑总体，后考虑细节;先考虑全局目标，后考虑局部目标。

(2)逐步求精：对复杂问题，应设计一些子目标做过渡，逐步细化。

(3)模块化：把程序要解决的总目标分解为分目标，再进一步分解为具体的小目标，把每个小目标称为一个模块;

(4)限制使用GOT0语句。

2.结构化程序的基本结构与特点

(1)顺序结构：自始至终严格按照程序中语句的先后顺序逐条执行，是最基本、最普遍的结构形式。

(2)选择结构：又称为分支结构，包括简单选择和多分支选择结构。

(3)重复结构：又称为循环结构，根据给定的条件，判断是否需要重复执行某一相同的或类似的程序段。

结构化程序设计中，应注意事项：

(1)使用程序设计语言中的顺序、选择、循环等有限的控制结构表示程序的控制逻辑。

(2)选用的控制结构只准许有一个人口和一个出口。

(3)程序语言组成容易识别的块，每块只有一个入口和一个出口。

(4)复杂结构应该用嵌套的基本控制结构进行组合嵌套来实现。

(5)语言中所没有的控制结构，应该采用前后一致的方法来模拟。

(6)尽量避免GOT0语句的使用。

2.3 面向对象的程序设计

面向对象方法的本质是主张从客观世界固有的事物出发来构造系统，强调建立的系统能映射问题域。

对象：用来表示客观世界中任何实体，可以是任何有明确边界和意义的东西。

类：具有共同属性、共同方法的对象的集合。

实例：一个具体对象就是其对应分类的一个实例。

消息：实例间传递的信息，它统一了数据流和控制流。

继承：使用已有的类定义作为基础建立新类的定义技术。

多态性：指对象根据所接受的信息而作出动作，同样的信息被不同的对象接收时有不同行动的现象。面向对象程序设计的优点：与人类习惯的思维方法一致、稳定性好、可重用性好、易于开发大型软件产品、可维护性好。

第三章 软件工程基础

3.1 软件工程基本概念

1.软件的定义与特点

(1)定义：软件是指与计算机系统的操作有关的计算机程序、规程、规则，以及可能有的文件、文档和数据。

(2)特点。

是逻辑实体，有抽象性。

生产没有明显的制作过程。

运行使用期间不存在磨损、老化问题。

开发、运行对计算机系统有依赖性，受计算机系统的限制，导致了软件移植问题。

复杂性较高，成本昂贵。

开发涉及诸多社会因素。

2.软件的分类

软件可分应用软件、系统软件和支撑软件3类。

(1)应用软件是特定应用领域内专用的软件。

(2)系统软件居于计算机系统中最靠近硬件的一层，是计算机管理自身资源，提高计算机使用效率并为计算机用户提供各种服务的软件。

(3)支撑软件介于系统软件和应用软件之间，是支援其它软件的开发与维护的软件。

3.软件危机与软件工程

软件危机指在计算机软件的开发和维护中遇到的一系列严重问题。软件工程是应用于计算机软件的定义、开发和维护的一整套方法、工具、文档、实践标准和工序，包括软件开发技术和软件工程管理。

4.软件生命周期

软件产品从提出、实现、使用维护到停止使用的过程称为软件生命周期。

在国家标准中，软件生命周期划分为8个阶段①软件定义期：包括问题定义、可行性研究和需求分析3个阶段。②软件开发期：包括概要设计、详细设计、实现和测试4个阶段。③运行维护期：即运行维护阶段。

5.软件工程的原则

软件工程的原则包括：抽象、信息隐蔽、模块化、局部化、确定性、一致性、完备性和可验证性。

3.2 结构化分析方法

需求分析的任务是发现需求、求精、建模和定义需求的过程，可概括为：需求获取、需求分析、编写需求规格说明书和需求评审。

1.常用的分析方法

结构化分析方法：其实质着眼于数据流，自顶向下，逐层分解，建立系统的处理流程。

面向对象分析方法。

2.结构化分析常用工具

结构化分析常用工具包括数据流图、数字字典(核心方法)、判断树和判断表。

(1)数据流图：即DFD图，以图形的方式描绘数据在系统中流动和处理的过程，它只反映系统必须完成的逻辑功能。是一种功能模型。

符号名称作用：

箭头代表数据流，沿箭头方向传送数据的通道

圆或椭圆代表加工，输入数据经加工变换产生输出

双杠代表存储文件，表示处理过程中存放各种数据文件

方框代表源和潭，表示系统和环境的接口

(2)数据字典：结构化分析方法的核心。数据字典是对所有与系统相关的数据元素的一个有组织的列表。以及精确的、严格的定义，使得用户和系统分析员对于输入、输出、存储成分和中间计算结果有共同的理解。

(3)判定树：使用判定树进行描述时，应先从问题定义的文字描述中分清判定的条件和判定的结论，根据描述材料中的连接词找出判定条件之问的从属关系、并列关系、选择关系，根据它们构造判定树。

(4)判定表：与判定树相似，当数据流图中的加工要依赖于多个逻辑条件的取值，即完成该加工的一组动作是由于某一组条件取值的组合引发的，使用判定表比较适宜。

3.软件需求规格说明书

软件需求规格说明书是需求分析阶段的最后成果，是软件开发的重要文档之一。

(1)软件需求规格说明书的作用：①便于用户、开发人员进行理解和交流;②反映出用户问题的结构，可以作为软件开发工作的基础和依据;③作为确认测试和验收的依据。

(2)软件需求规格说明书的内容：①概述;②数据描述;③功能描述;④性能描述;⑤参考文献;⑥附录。

(3)软件需求规格说明书的特点：①正确性;②无歧义性;③完整性;④可验证性;⑤一致性;⑥可理解性;⑦可修改性;⑧可追踪性。

3.3 结构化设计方法

1.软件设计的基本概念和方法

软件没计是一个把软件需求转换为软件表示的过程。

(1)基本原理：抽象、模块化、信息隐藏、模块独立性(度量标准：耦合性和内聚性，高耦合、低内聚)。

(2)基本思想：将软件设计成由相对独立、单一功能的模块组成的结构。

2.概要设计

(1)4个任务：设计软件系统结构、数据结构及数据库设计、编写概要设计文档、概要设计文档评审。

(2)面向数据流的设计方法：数据流图的信息分为交换流和事物流，结构形式有交换型和事务型。

3.详细设计的工具

详细设计的工具包括：

图形工具：程序流程图、N-S、PAD、HIPO。

表格工具：判定表。

语言工具：PDL(伪码)。

3.4 软件测试

1.目的

为了发现错误而执行程序的过程。

2.准则

所有测试应追溯到用户需求。

严格执行测试计划，排除测试的随意性。

充分注意测试中的群集现象。

程序员应避免检查自己的程序。

穷举测试不可能。

妥善保存设计计划、测试用例、出错统计和最终分析报告。

3.软件测试技术和方法

软件测试的方法按是否需要执行被测软件的角度，可分为静态测试和动态测试，按功能分为白盒测试和黑盒测试。

(1)白盒测试：根据程序的内部逻辑设计测试用例，主要方法有逻辑覆盖测试、基本路径测试等。

(2)黑盒测试：根据规格说明书的功能来设计测试用例，主要诊断方法有等价划分法、边界值分析法、错误推测法、因果图法等，主要用于软件确认测试。

4.软件测试的实施

软件测试是保证软件质量的重要手段，软件测试是一个过程，其测试流程是该过程规定的程序，目的是使软件测试工作系统化。

软件测试过程分4个步骤，即单元测试、集成测试、验收测试和系统测试。

单元测试是对软件设计的最小单位——模块(程序单元)进行正确性检验测试。

单元测试的目的是发现各模块内部可能存在的各种错误。

单元测试的依据是详细的设计说明书和源程序。

单元测试的技术可以采用静态分析和动态测试。

3.5 程序的调试

(1)任务：诊断和改正程序中的错误。

(2)调试方法：强行排错法、回溯法和原因排除法。

第四章 数据库设计基础

4.1 数据库系统的基本概念

(1) 数据(Data)：描述事物的符号记录。

(2) 数据库(DataBase)：长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的数据集合。

(3) 数据库管理系统的概念

数据库管理系统(DataBase Management System，DBMS)是数据库的机构，它是一种系统软件，负责数据库中的数据组织、数据操作、数据维护、数据控制及保护和数据服务等。为完成以上6个功能，DBMS提供了相应的数据语言;数据定义语言(负责数据的模式定义与数据的物理存取构建);数据操纵语言(负责数据的操纵);数据控制语言(负责数据完整性、安全性的定义)。数据库管理系统是数据库系统的核心，它位于用户和操作系统之间，从软件分类的角度来说，属于系统软件。

(4) 数据库技术发展经历了3个阶段。

人工管理阶段→文件系统阶段→数据库系统阶段

(5) 数据库系统的特点：集成性、高共享性、低冗余性、数据独立性、数据统一管理与控制等。

(6) 数据库系统的内部机构体系：三级模式(概念模式、内模式、外模式)和二级映射(外模式/概念模式的映射、概念模式/内模式的映射)构成了数据库系统内部的抽象结构体系。

4.2 数据模型

数据模型是数据特征的抽象，从抽象层次上描述了系统的静态特征、动态行为和约束条件，描述的内容有数据结构、数据操作和数据约束。有3个层次：概念数据模型、逻辑数据模型和物理数据模型。

(1) E—R模型：提供了表示实体、属性和联系的方法。实体间联系有“一对一”、“一对多”和“多对多”。

(2) E-R模型用E-R图来表示。

(3) 层次模型：利用树形结构表示实体及其之问联系。其中节点是实体，树枝是联系，从上到下是一对多关系。

(4) 网状模型：用网状结构表示实体及其之间联系。是层次模型的扩展。网络模型以记录型为节点，反映现实中较为复杂的事物联系。

(5) 关系模型：采用二维表(由表框架和表的元组组成)来表示，可进行数据查询、增加、删除及修改操作。关系模型允许定义“实体完整性”、“参照完整性”和“用户定义的完整性”三种约束。

键(码)：二维表中唯一能标识元组的最小属性集。

候选键(候选码)：二维表中可能有的多个键。

主键：被选取的一个使用的键。

4.3 关系代数

(1) 关系代数的基本运算：投影、选择、笛卡尔积。

(2) 关系代数的扩充运算：交、连接与自然连接、除。

4.4 数据库设计与管理

1.数据库设计概述

基本思想：过程迭代和逐步求精。

方法：面向数据的方法和面向过程的方法。

设计过程：需求分析→概念设计→逻辑设计→物理设计→编码→测试→运行→进→步修改。

2.数据库设计的需求分析

需求收集和分析是数据库设计的第一阶段，常用结构化分析方法(自顶向下、逐层分解)和面向对象的方法，主要工作有绘制数据流程图、数据分析、功能分析、确定功能处理模块和数据间关系。

数据字典：包括数据项、数据结构、数据流、数据存储和处理过程，是对系统中数据的详尽描述。

3.数据库的设计

(1) 数据库的概念设计：分析数据问内在的语义关联，以建立数据的抽象模型。

(2) 数据库的逻辑设计：从E-R图向关系模型转换，逻辑模式规范化，关系视图设计可以根据用户需求随时创建。实体转换为元组，属性转换为关系的属性，联系转换为关系。

(3) 数据库的物理设计：是数据在物理设备上的存储结构与存取方法，目的是对数据库内部物理结构作出调整并选择合理的存取路径，以提高速度和存储空间。

4.数据库管理

数据库管理包括数据库的建立、数据库的调整、数据库的重组、数据库的安全性与完整性控制、数据库故障恢复和数据库的监控。

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资源链接：

链接：https://pan..com/s/1BmtD5k3mLtJZO36Xw_Hq3w

书名：数据结构（C语言版）

作者：严蔚敏

豆瓣评分：6.1

出版社：清华大学出版社

出版年份：2012-5

页数：335

内容简介：

《数据结构》（C语言版）是为“数据结构”课程编写的教材，也可作为学习数据结构及其算法的C程序设计的参数教材。

本书的前半部分从抽象数据类型的角度讨论各种基本类型的数据结构及其应用；后半部分主要讨论查找和排序的各种实现方法及其综合分析比较。其内容和章节编排1992年4月出版的《数据结构》（第二版）基本一致，但在本书中更突出了抽象数据类型的概念。全书采用类C语言作为数据结构和算法的描述语言。

本书概念表述严谨，逻辑推理严密，语言精炼，用词达意，并有配套出版的《数据结构题集》（C语言版），便于教学，又便于自学。

本书后附有光盘。光盘内容可在DOS环境下运行的以类C语言描述的“数据结构算法动态模拟辅助教学软件，以及在Windows环境下运行的以类PASCAL或类C两种语言描述的“数据结构算法动态模拟辅助教学软件”。

本书可作为计算机类专业或信息类相关专业的本科或专科教材，也可供从事计算机工程与应用工作的科技工作者参考。

作者简介：

严蔚敏 清华大学计算机系教授，长期从事数据结构教学和教材建设，和吴伟民合作编着的《数据结构》曾获“第二届普通高等学校优秀教材全国特等奖”和“1996年度国家科学技术进步奖三等奖”。

吴伟民 广东工业大学计算机学院副教授，硕士生导师。广东省计算机学会图像图形分会秘书长。长期从事数据结构教学和系列教材建设。主要研究领域：数据结构和算法、可是计算、编译和虚拟机技术、智能系统等。和严蔚敏合作编着的《数据结构》曾获“第二届普通高等学校优秀教材全国特等奖”和“1996年度国家科学技术进步奖三等奖”。

㈨ 有没有数据结构(C语言版)的资料

数据结构复习重点归纳笔记[清华严蔚敏版]

数据结构复习重点归纳[适于清华严版教材]
一、数据结构的章节结构及重点构成
数据结构学科的章节划分基本上为：概论，线性表，栈和队列，串，多维数组和广义表，树和二叉树，图，查找，内排，外排，文件，动态存储分配。
对于绝大多数的学校而言，“外排，文件，动态存储分配”三章基本上是不考的，在大多数高校的计算机本科教学过程中，这三章也是基本上不作讲授的。所以，大家在这三章上可以不必花费过多的精力，只要知道基本的概念即可。但是，对于报考名校特别是该校又有在试卷中对这三章进行过考核的历史，那么这部分朋友就要留意这三章了。
按照以上我们给出的章节以及对后三章的介绍，数据结构的章节比重大致为：
概论：内容很少，概念简单，分数大多只有几分，有的学校甚至不考。
线性表：基础章节，必考内容之一。考题多数为基本概念题，名校考题中，鲜有大型算法设计题。如果有，也是与其它章节内容相结合。
栈和队列：基础章节，容易出基本概念题，必考内容之一。而栈常与其它章节配合考查，也常与递归等概念相联系进行考查。
串 ：基础章节，概念较为简单。专门针对于此章的大型算法设计题很少，较常见的是根据KMP进行算法分析。
多维数组及广义表
：基础章节，基于数组的算法题也是常见的，分数比例波动较大，是出题的“可选单元”或“侯补单元”。一般如果要出题，多数不会作为大题出。数组常与“查找，排序”等章节结合来作为大题考查。
树和二叉树
：重点难点章节，各校必考章节。各校在此章出题的不同之处在于，是否在本章中出一到两道大的算法设计题。通过对多所学校的试卷分析，绝大多数学校在本章都曾有过出大型算法设计题的历史。
图 ：重点难点章节，名校尤爱考。如果作为重点来考，则多出现于分析与设计题型当中，可与树一章共同构成算法设计大题的题型设计。
查找
：重点难点章节，概念较多，联系较为紧密，容易混淆。出题时可以作为分析型题目给出，在基本概念型题目中也较为常见。算法设计型题中可以数组结合来考查，也可以与树一章结合来考查。
排序
：与查找一章类似，本章同属于重点难点章节，且概念更多，联系更为紧密，概念之间更容易混淆。在基本概念的考查中，尤爱考各种排序算法的优劣比较此类的题。算法设计大题中，如果作为出题，那么常与数组结合来考查。
二、数据结构各章节重点勾划：
第0章 概述
本章主要起到总领作用，为读者进行数据结构的学习进行了一些先期铺垫。大家主要注意以下几点：数据结构的基本概念，时间和空间复杂度的概念及度量方法，算法设计时的注意事项。本章考点不多，只要稍加注意理解即可。
第一章 线性表
作为线性结构的开篇章节，线性表一章在线性结构的学习乃至整个数据结构学科的学习中，其作用都是不可低估的。在这一章，第一次系统性地引入链式存储的概念，链式存储概念将是整个数据结构学科的重中之重，无论哪一章都涉及到了这个概念。
总体来说，线性表一章可供考查的重要考点有以下几个方面：
1.线性表的相关基本概念，如：前驱、后继、表长、空表、首元结点，头结点，头指针等概念。
2.线性表的结构特点，主要是指：除第一及最后一个元素外，每个结点都只有一个前趋和只有一个后继。
3.线性表的顺序存储方式及其在具体语言环境下的两种不同实现：表空间的静态分配和动态分配。静态链表与顺序表的相似及不同之处。
4.线性表的链式存储方式及以下几种常用链表的特点和运算：单链表、循环链表，双向链表，双向循环链表。其中，单链表的归并算法、循环链表的归并算法、双向链表及双向循环链表的插入和删除算法等都是较为常见的考查方式。此外，近年来在不少学校中还多次出现要求用递归算法实现单链表输出（可能是顺序也可能是倒序）的问题。
在链表的小题型中，经常考到一些诸如：判表空的题。在不同的链表中，其判表空的方式是不一样的，请大家注意。
5.线性表的顺序存储及链式存储情况下，其不同的优缺点比较，即其各自适用的场合。单链表中设置头指针、循环链表中设置尾指针而不设置头指针以及索引存储结构的各自好处。
第二章 栈与队列
栈与队列，是很多学习DS的同学遇到第一只拦路虎，很多人从这一章开始坐晕车，一直晕到现在。所以，理解栈与队列，是走向DS高手的一条必由之路，。
学习此章前，你可以问一下自己是不是已经知道了以下几点：
1.栈、队列的定义及其相关数据结构的概念，包括：顺序栈，链栈，共享栈，循环队列，链队等。栈与队列存取数据（请注意包括：存和取两部分）的特点。
2.递归算法。栈与递归的关系，以及借助栈将递归转向于非递归的经典算法：n!阶乘问题，fib数列问题，hanoi问题，背包问题，二叉树的递归和非递归遍历问题，图的深度遍历与栈的关系等。其中，涉及到树与图的问题，多半会在树与图的相关章节中进行考查。
3.栈的应用：数值表达式的求解，括号的配对等的原理，只作原理性了解，具体要求考查此为题目的算法设计题不多。
4.循环队列中判队空、队满条件，循环队列中入队与出队算法。
如果你已经对上面的几点了如指掌，栈与队列一章可以不看书了。注意，我说的是可以不看书，并不是可以不作题哦。
第三章 串
经历了栈一章的痛苦煎熬后，终于迎来了串一章的柳暗花明。
串，在概念上是比较少的一个章节，也是最容易自学的章节之一，但正如每个过来人所了解的，KMP算法是这一章的重要关隘，突破此关隘后，走过去又是一马平川的大好DS山河了，呵呵。
串一章需要攻破的主要堡垒有：
1.串的基本概念，串与线性表的关系（串是其元素均为字符型数据的特殊线性表），空串与空格串的区别，串相等的条件
2.串的基本操作，以及这些基本函数的使用，包括：取子串，串连接，串替换，求串长等等。运用串的基本操作去完成特定的算法是很多学校在基本操作上的考查重点。
3.顺序串与链串及块链串的区别和联系，实现方式。
4.KMP算法思想。KMP中next数组以及nextval数组的求法。明确传统模式匹配算法的不足，明确next数组需要改进之外。其中，理解算法是核心，会求数组是得分点。不用我多说，这一节内容是本章的重中之重。可能进行的考查方式是：求next和nextval数组值，根据求得的next或nextval数组值给出运用KMP算法进行匹配的匹配过程。

第四章 数组与广义表
学过程序语言的朋友，数组的概念我们已经不是第一次见到了，应该已经“一回生，二回熟”了，所以，在概念上，不会存在太大障碍。但作为考研课程来说，本章的考查重点可能与大学里的程序语言所关注的不太一样，下面会作介绍。
广义表的概念，是数据结构里第一次出现的。它是线性表或表元素的有限序列，构成该结构的每个子表或元素也是线性结构的，所以，这一章也归入线性结构中。
本章的考查重点有：
1.多维数组中某数组元素的position求解。一般是给出数组元素的首元素地址和每个元素占用的地址空间并组给出多维数组的维数，然后要求你求出该数组中的某个元素所在的位置。
2.明确按行存储和按列存储的区别和联系，并能够按照这两种不同的存储方式求解1中类型的题。
3.将特殊矩阵中的元素按相应的换算方式存入数组中。这些矩阵包括：对称矩阵，三角矩阵，具有某种特点的稀疏矩阵等。熟悉稀疏矩阵的三种不同存储方式：三元组，带辅助行向量的二元组，十字链表存储。掌握将稀疏矩阵的三元组或二元组向十字链表进行转换的算法。
4.广义表的概念，特别应该明确表头与表尾的定义。这一点，是理解整个广义表一节算法的基础。近来，在一些学校中，出现了这样一种题目类型：给出对某个广义表L若干个求了若干次的取头和取尾操作后的串值，要求求出原广义表L。大家要留意。
5.与广义表有关的递归算法。由于广义表的定义就是递归的，所以，与广义表有关的算法也常是递归形式的。比如：求表深度，复制广义表等。这种题目，可以根据不同角度广义表的表现形式运用两种不同的方式解答：一是把一个广义表看作是表头和表尾两部分，分别对表头和表尾进行操作；二是把一个广义表看作是若干个子表，分别对每个子表进行操作。
第五章 树与二叉树
从对线性结构的研究过度到对树形结构的研究，是数据结构课程学习的一次跃变，此次跃变完成的好坏，将直接关系到你到实际的考试中是否可以拿到高分，而这所有的一切，将最终影响你的专业课总分。所以，树这一章的重要性，已经不说自明了。
总体来说，树一章的知识点包括：
二叉树的概念、性质和存储结构，二叉树遍历的三种算法（递归与非递归），在三种基本遍历算法的基础上实现二叉树的其它算法，线索二叉树的概念和线索化算法以及线索化后的查找算法，最优二叉树的概念、构成和应用，树的概念和存储形式，树与森林的遍历算法及其与二叉树遍历算法的联系，树与森林和二叉树的转换。
下面我们来看考试中对以上知识的主要考查方法：
1.二叉树的概念、性质和存储结构
考查方法可有：直接考查二叉树的定义，让你说明二叉树与普通双分支树的区别；考查满二叉树和完全二叉树的性质，普通二叉树的五个性质：第i层的最多结点数，深度为k的二叉树的最多结点数，n0=n2+1的性质，n个结点的完全二叉树的深度，顺序存储二叉树时孩子结点与父结点之间的换算关系（左为：2*i，右为：2*i+1）。
二叉树的顺序存储和二叉链表存储的各自优缺点及适用场合，二叉树的三叉链表表示方法。
2.二叉树的三种遍历算法
这一知识点掌握的好坏，将直接关系到树一章的算法能否理解，进而关系到树一章的算法设计题能否顺利完成。二叉树的遍历算法有三种：先序，中序和后序。其划分的依据是视其每个算法中对根结点数据的访问顺序而定。不仅要熟练掌握三种遍历的递归算法，理解其执行的实际步骤，并且应该熟练掌握三种遍历的非递归算法。由于二叉树一章的很多算法，可以直接根据三种递归算法改造而来（比如：求叶子个数），所以，掌握了三种遍历的非递归算法后，对付诸如：“利用非递归算法求二叉树叶子个数”这样的题目就下笔如有神了。我会在另一篇系列文章（http://bbs.kaoyan.com/ibbs.dll?bbsdisp?t_id=301583&bp=2&bt=0）里给出三种遍历的递归和非递归算法的背记版，到时请大家一定熟记。
3.可在三种遍历算法的基础上改造完成的其它二叉树算法：
求叶子个数，求二叉树结点总数，求度为1或度为2的结点总数，复制二叉树，建立二叉树，交换左右子树，查找值为n的某个指定结点，删除值为n的某个指定结点，诸如此类等等等等。如果你可以熟练掌握二叉树的递归和非递归遍历算法，那么解决以上问题就是小菜一碟了。
4.线索二叉树：
线索二叉树的引出，是为避免如二叉树遍历时的递归求解。众所周知，递归虽然形式上比较好理解，但是消耗了大量的内存资源，如果递归层次一多，势必带来资源耗尽的危险，为了避免此类情况，线索二叉树便堂而皇之地出现了。对于线索二叉树，应该掌握：线索化的实质，三种线索化的算法，线索化后二叉树的遍历算法，基本线索二叉树的其它算法问题（如：查找某一类线索二叉树中指定结点的前驱或后继结点就是一类常考题）。
5.最优二叉树（哈夫曼树）：
最优二叉树是为了解决特定问题引出的特殊二叉树结构，它的前提是给二叉树的每条边赋予了权值，这样形成的二叉树按权相加之和是最小的。最优二叉树一节，直接考查算法源码的很少，一般是给你一组数据，要求你建立基于这组数据的最优二叉树，并求出其最小权值之和，此类题目不难，属送分题。
6.树与森林：
二叉树是一种特殊的树，这种特殊不仅仅在于其分支最多为2以及其它特征，一个最重要的特殊之处是在于：二叉树是有序的！即：二叉树的左右孩子是不可交换的，如果交换了就成了另外一棵二叉树，这样交换之后的二叉树与原二叉树我们认为是不相同的两棵二叉树。但是，对于普通的双分支树而言，不具有这种性质。
树与森林的遍历，不像二叉树那样丰富，他们只有两种遍历算法：先根与后根（对于森林而言称作：先序与后序遍历）。在难度比较大的考试中，也有基于此二种算法的基础上再进行扩展要求你利用这两种算法设计其它算法的，但一般院校很少有这种考法，最多只是要求你根据先根或后根写出他们的遍历序列。此二者的先根与后根遍历与二叉树中的遍历算法是有对应关系的：先根遍历对应二叉树的先序遍历，而后根遍历对应二叉树的中序遍历。这一点成为很多学校的考点，考查的方式不一而足，有的直接考此句话，有的是先让你求解遍历序列然后回答这个问题。二叉树、树与森林之所以能有以上的对应关系，全拜二叉链表所赐。二叉树使用二叉链表分别存放他的左右孩子，树利用二叉链表存储孩子及兄弟（称孩子兄弟链表），而森林也是利用二叉链表存储孩子及兄弟。
树一章，处处是重点，道道是考题，大家务必个个过关。
第六章 图
如果说，从线性结构向树形结构研究的转变，是数据结构学科对数据组织形式研究的一次升华，那么从树形结构的研究转到图形结构的研究，则进一步让我们看到了数据结构对于解决实际问题的重大推动作用。
图这一章的特点是：概念繁多，与离散数学中图的概念联系紧密，算法复杂，极易被考到，且容易出大题，尤其是名校，作为考研课程，如果不考查树与图两章的知识，几乎是不可想象的。
下面我们看一下图这一章的主要考点以及这些考点的考查方式：
1.考查有关图的基本概念问题：
这些概念是进行图一章学习的基础，这一章的概念包括：图的定义和特点，无向图，有向图，入度，出度，完全图，生成子图，路径长度，回路，（强）连通图，（强）连通分量等概念。与这些概念相联系的相关计算题也应该掌握。
2.考查图的几种存储形式：
图的存储形式包括：邻接矩阵，（逆）邻接表，十字链表及邻接多重表。在考查时，有的学校是给出一种存储形式，要求考生用算法或手写出与给定的结构相对应的该图的另一种存储形式。
3.考查图的两种遍历算法：深度遍历和广度遍历
深度遍历和广度遍历是图的两种基本的遍历算法，这两个算法对图一章的重要性等同于“先序、中序、后序遍历”对于二叉树一章的重要性。在考查时，图一章的算法设计题常常是基于这两种基本的遍历算法而设计的，比如：“求最长的最短路径问题”和“判断两顶点间是否存在长为K的简单路径问题”，就分别用到了广度遍历和深度遍历算法。
4.生成树、最小生成树的概念以及最小生成树的构造：PRIM算法和KRUSKAL算法。
考查时，一般不要求写出算法源码，而是要求根据这两种最小生成树的算法思想写出其构造过程及最终生成的最小生成树。
5.拓扑排序问题：
拓扑排序有两种方法，一是无前趋的顶点优先算法，二是无后继的顶点优先算法。换句话说，一种是“从前向后”的排序，一种是“从后向前”排。当然，后一种排序出来的结果是“逆拓扑有序”的。
6.关键路径问题：
这个问题是图一章的难点问题。理解关键路径的关键有三个方面：一是何谓关键路径，二是最早时间是什么意思、如何求，三是最晚时间是什么意思、如何求。简单地说，最早时间是通过“从前向后”的方法求的，而最晚时间是通过“从后向前”的方法求解的，并且，要想求最晚时间必须是在所有的最早时间都已经求出来之后才能进行。这个问题拿来直接考算法源码的不多，一般是要求按照书上的算法描述求解的过程和步骤。
在实际设计关键路径的算法时，还应该注意以下这一点：采用邻接表的存储结构，求最早时间和最晚时间要采用不同的处理方法，即：在算法初始时，应该首先将所有顶点的最早时间全部置为0。关键路径问题是工程进度控制的重要方法，具有很强的实用性。
7.最短路径问题：
与关键路径问题并称为图一章的两只拦路虎。概念理解是比较容易的，关键是算法的理解。最短路径问题分为两种：一是求从某一点出发到其余各点的最短路径；二是求图中每一对顶点之间的最短路径。这个问题也具有非常实用的背景特色，一个典型的应该就是旅游景点及旅游路线的选择问题。解决第一个问题用DIJSKTRA算法，解决第二个问题用FLOYD算法。注意区分。
第七章 查找
在不少数据结构的教材中，是把查找与排序放入高级数据结构中的。应该说，查找和排序两章是前面我们所学的知识的综合运用，用到了树、也用到了链表等知识，对这些数据结构某一方面的运用就构成了查找和排序。
现实生活中，search几乎无处不在，特别是现在的网络时代，万事离不开search，小到文档内文字的搜索，大到INTERNET上的搜索，search占据了我们上网的大部分时间。
在复习这一章的知识时，你需要先弄清楚以下几个概念：
关键字、主关键字、次关键字的含义；静态查找与动态查找的含义及区别；平均查找长度ASL的概念及在各种查找算法中的计算方法和计算结果，特别是一些典型结构的ASL值，应该记住。
在DS的教材中，一般将search分为三类：1st，在顺序表上的查找；2nd，在树表上的查找；3rd，在哈希表上的查找。下面详细介绍其考查知识点及考查方式：
1.线性表上的查找：
主要分为三种线性结构：顺序表，有序顺序表，索引顺序表。对于第一种，我们采用传统查找方法，逐个比较。对于及有序顺序表我们采用二分查找法。对于第三种索引结构，我们采用索引查找算法。考生需要注意这三种表下的ASL值以及三种算法的实现。其中，二分查找还要特别注意适用条件以及其递归实现方法。
2.树表上的查找：
这是本章的重点和难点。由于这一节介绍的内容是使用树表进行的查找，所以很容易与树一间的某些概念相混淆。本节内容与树一章的内容有联系，但也有很多不同，应注意规纳。树表主要分为以下几种：二叉排序树，平衡二叉树，B树，键树。其中，尤以前两种结构为重，也有部分名校偏爱考B树的。由于二叉排序树与平衡二叉树是一种特殊的二叉树，所以与二叉树的联系就更为紧密，二叉树一章学好了，这里也就不难了。
二叉排序树，简言之，就是“左小右大”，它的中序遍历结果是一个递增的有序序列。平衡二叉树是二叉排序树的优化，其本质也是一种二叉排序树，只不过，平衡二叉树对左右子树的深度有了限定：深度之差的绝对值不得大于1。对于二叉排序树，“判断某棵二叉树是否二叉排序树”这一算法经常被考到，可用递归，也可以用非递归。平衡二叉树的建立也是一个常考点，但该知识点归根结底还是关注的平衡二叉树的四种调整算法，所以应该掌握平衡二叉树的四种调整算法，调整的一个参照是：调整前后的中序遍历结果相同。
B树是二叉排序树的进一步改进，也可以把B树理解为三叉、四叉....排序树。除B树的查找算法外，应该特别注意一下B树的插入和删除算法。因为这两种算法涉及到B树结点的分裂和合并，是一个难点。B树是报考名校的同学应该关注的焦点之一。
键树也称字符树，特别适用于查找英文单词的场合。一般不要求能完整描述算法源码，多是根据算法思想建立键树及描述其大致查找过程。
3.基本哈希表的查找算法：
哈希一词，是外来词，译自“hash”一词，意为：散列或杂凑的意思。哈希表查找的基本思想是：根据当前待查找数据的特征，以记录关键字为自变量，设计一个function，该函数对关键字进行转换后，其解释结果为待查的地址。基于哈希表的考查点有：哈希函数的设计，冲突解决方法的选择及冲突处理过程的描述。
第八章 内部排序
内排是DS课程中最后一个重要的章节，建立在此章之上的考题可以有多种类型：填空，选择，判断乃至大型算法题。但是，归结到一点，就是考查你对书本上的各种排序算法及其思想以及其优缺点和性能指标（时间复杂度）能否了如指掌。
这一章，我们对重点的规纳将跟以上各章不同。我们将从以下几个侧面来对排序一章进行不同的规纳，以期能更全面的理解排序一章的总体结构及各种算法。
从排序算法的种类来分，本章主要阐述了以下几种排序方法：插入、选择、交换、归并、计数等五种排序方法。
其中，在插入排序中又可分为：直接插入、折半插入、2路插入、希尔排序。这几种插入排序算法的最根本的不同点，说到底就是根据什么规则寻找新元素的插入点。直接插入是依次寻找，折半插入是折半寻找。希尔排序，是通过控制每次参与排序的数的总范围“由小到大”的增量来实现排序效率提高的目的。
交换排序，又称冒泡排序，在交换排序的基础上改进又可以得到快速排序。快速排序的思想，一语以敝之：用中间数将待排数据组一分为二。快速排序，在处理的“问题规模”这个概念上，与希尔有点相反，快速排序，是先处理一个较大规模，然后逐渐把处理的规模降低，最终达到排序的目的。
选择排序，相对于前面几种排序算法来说，难度大一点。具体来说，它可以分为：简单选择、树选择、堆排。这三种方法的不同点是，根据什么规则选取最小的数。简单选择，是通过简单的数组遍历方案确定最小数；树选择，是通过“锦标赛”类似的思想，让两数相比，不断淘汰较大（小）者，最终选出最小（大）数；而堆排序，是利用堆这种数据结构的性质，通过堆元素的删除、调整等一系列操作将最小数选出放在堆顶。堆排序中的堆建立、堆调整是重要考点。树选择排序，也曾经在一些学校中的大型算法题中出现，请大家注意。
归并排序，故名思义，是通过“归并”这种操作完成排序的目的，既然是归并就必须是两者以上的数据集合才可能实现归并。所以，在归并排序中，关注最多的就是2路归并。算法思想比较简单，有一点，要铭记在心：归并排序是稳定排序。
基数排序，是一种很特别的排序方法，也正是由于它的特殊，所以，基数排序就比较适合于一些特别的场合，比如扑克牌排序问题等。基数排序，又分为两种：多关键字的排序（扑克牌排序），链式排序（整数排序）。基数排序的核心思想也是利用“基数空间”这个概念将问题规模规范、变小，并且，在排序的过程中，只要按照基排的思想，是不用进行关键字比较的，这样得出的最终序列就是一个有序序列。
本章各种排序算法的思想以及伪代码实现，及其时间复杂度都是必须掌握的，学习时要多注意规纳、总结、对比。此外，对于教材中的10.7节，要求必须熟记，在理解的基础上记忆，这一节几乎成为很多学校每年的必考点。
至此，数据结构所有章节的章节重点问题，我们已经规纳完毕，使用清华严版教材的同学，在复习的同时，可以参照本贴给出的重点进行复习。但是，由于作者本人水平有限，可能有很多考点没有规纳出来，也可能有些考点规纳有误，在此，作者本人诚恳希望诸位朋友直面提出，我会不断完善和发布新的关于数据结构复习的总结以及笔记

严蔚敏数据结构为主的笔记二

第二章：线性表(包括习题与答案及要点)
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本章的重点是掌握顺序表和单链表上实现的各种基本算法及相关的时间性能分析，难点是使用本章所学的基本知识设计有效算法解决与线性表相关的应用问题。
要求达到<识记>层次的内容有:线性表的逻辑结构特征；线性表上定义的基本运算，并利用基本运算构造出较复杂的运算。
要求达到<综合应用>层次的内容有：顺序表的含义及特点，顺序表上的插入、删除操作及其平均时间性能分析，解决简单应用问题。
链表如何表示线性表中元素之间的逻辑关系；单链表、双链表、循环链表链接方式上的区别；单链表上实现的建表、查找、插入和删除等基本算法及其时间复杂度。循环链表上尾指针取代头指针的作用，以及单循环链表上的算法与单链表上相应算法的异同点。双链表的定义和相关算法。利用链表设计算法解决简单应用问题。
要求达到<领会>层次的内容就是顺序表和链表的比较，以及如何选择其一作为其存储结构才能取得较优的时空性能。

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线性表的逻辑结构特征是很容易理解的，如其名，它的逻辑结构特征就好象是一条线，上面打了一个个结，很形象的，如果这条线上面有结，那么它就是非空表，只能有一个开始结点，有且只能有一个终端结点，其它的结前后所相邻的也只能是一个结点(直接前趋和直接后继)。
关于线性表上定义的基本运算，主要有构造空表、求表长、取结点、查找、插入、删除等。

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线性表的逻辑结构和存储结构之间的关系。在计算机中，如何把线性表的结点存放到存储单元中，就有许多方法，最简单的方法就是按顺序存储。就是按线性表的逻辑结构次序依次存放在一组地址连续的存储单元中。在存储单元中的各元素的物理位置和逻辑结构中各结点相邻关系是一致的。
在顺序表中实现的基本运算主要讨论了插入和删除两种运算。相关的算法我们通过练习掌握。对于顺序表的插入和删除运算，其平均时间复杂度均为O(n)。

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线性表的链式存储结构。它与顺序表不同，链表是用一组任意的存储单元来存放线性表的结点，这组存储单元可以分布在内存中任何位置上。因此，链表中结点的逻辑次序和物理次序不一定相同。所以为了能正确表示结点间的逻辑关系，在存储每个结点值的同时，还存储了其后继结点的地址信息(即