染雾数据结构期末总结范文 篇一
数据结构是计算机科学中的一门重要课程，它是计算机科学基础的核心内容之一。通过学习数据结构，我深刻理解了数据在计算机中的组织和存储方式，以及不同数据结构在解决实际问题中的优劣势。在这门课程中，我学到了很多知识和技巧，让我在编程和算法方面有了更深入的理解和应用能力。
首先，在数据结构的学习过程中，我掌握了一些基本的数据结构，如数组、链表、栈、队列等。这些数据结构是计算机程序中最基本的数据组织形式，通过学习它们，我能够更好地理解数据的存储和访问方式。同时，我还学习了一些高级的数据结构，如树、图和堆等。这些数据结构在解决实际问题中起到了重要的作用，例如树结构可以用来表示文件系统和数据库索引，图结构可以用来表示网络和社交关系，堆结构可以用来实现优先队列等。通过学习这些高级数据结构，我能够更灵活地解决实际问题，提高程序的效率和性能。
其次，在数据结构的学习过程中，我学习了一些经典的算法和技巧。例如，我学习了排序算法，如冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序等。通过学习这些排序算法，我能够更好地理解算法的时间和空间复杂度，并能够选择合适的算法来解决不同的排序问题。另外，我还学习了一些查找算法，如二分查找、哈希查找等。这些查找算法在实际应用中经常被使用，通过学习它们，我能够更快地查找和访问数据，提高程序的效率和性能。
最后，在数据结构的学习过程中，我通过实际编程和实验来巩固和应用所学知识。通过编写程序和设计数据结构，我能够更好地理解和应用所学的知识。在实验中，我解决了一些实际问题，如迷宫求解、图的遍历和最短路径等。通过这些实验，我深入理解了数据结构在实际问题中的应用，提高了编程和算法方面的能力。
综上所述，数据结构是一门重要的计算机科学课程，通过学习它，我掌握了一些基本的数据结构和算法，提高了编程和算法方面的能力。在以后的学习和工作中，我将继续深入学习和应用数据结构，提升自己在计算机科学领域的能力和竞争力。
数据结构期末总结范文 篇二
数据结构是计算机科学中的一门重要课程，它涉及到计算机中数据的组织、存储和操作。通过学习数据结构，我不仅学到了很多具体的数据结构和算法，还培养了一种抽象思维和问题解决能力。在这门课程中，我收获了很多，让我受益匪浅。
首先，通过学习数据结构，我对计算机中数据的组织和存储方式有了更深入的理解。在课程中，我学习了一些基本的数据结构，如数组、链表、栈和队列等。通过这些学习，我了解了数据在计算机中的存储方式，以及不同数据结构在解决实际问题中的优劣势。例如，数组适用于随机访问，但插入和删除操作效率较低；链表则适用于频繁插入和删除操作，但访问效率较低。通过理解这些特点，我能够在实际问题中选择合适的数据结构，提高程序的效率和性能。
其次，通过学习数据结构，我学到了一些常用的算法和技巧。例如，我学习了排序算法，如冒泡排序、插入排序、选择排序和快速排序等。这些排序算法在实际应用中经常被使用，通过学习它们，我能够更好地理解和应用算法的思想和原理。另外，我还学习了一些查找算法，如顺序查找、二分查找和哈希查找等。这些查找算法在实际问题中也经常被使用，通过学习它们，我能够更快地查找和访问数据，提高程序的效率和性能。
最后，通过实际编程和实验，我巩固和应用了所学的知识。通过编写程序和设计数据结构，我能够更好地理解和应用所学的知识。在实验中，我解决了一些实际问题，如迷宫求解、图的遍历和最短路径等。通过这些实验，我深入理解了数据结构在实际问题中的应用，提高了编程和算法方面的能力。
综上所述，通过学习数据结构，我不仅掌握了一些具体的数据结构和算法，还培养了一种抽象思维和问题解决能力。在以后的学习和工作中，我将继续深入学习和应用数据结构，提升自己在计算机科学领域的能力和竞争力。
数据结构期末总结范文 篇三
定义：允许添加元素，且对总体大小没有明显的限制 增减规则：当数组已满时，创建新数组是原数组的两倍，并将原数组元素存入；当实际元素个数小于数组大小的1/4，创建新数组是原数组的1/2，并将原数组元素存入。
摊销：通过增加某些操作的投入，来减少其他操作所需的代价，来达到整体平均的目的
分析append()时间复杂度：设动态数组从k增大到2k需要k个硬币，而我们将每个操作索取三个硬币，对不需要扩大数组的增添操作多付了两枚，我们将多收的两枚视为存入，则从k/2增长到k的过程中预留了k个硬币，正好供给我们进行从旧数组到新数组复制所需的k个硬币，综上，我们进行了k/2次append()共花费3k/2枚硬币,即每个append()操作的时间复杂度为O(1)
例题：在动态数组中调用append()时，增幅由100%调整为25%，能否证明append()的复杂度为O(1) 设原数组为k，增幅25%，则新数组为，设一次append()存储n枚硬币，增添元素消耗一枚，每次增幅后每个存储一枚 则：(n-1) = 解得：n=6 即O(6n) 所以每次操作为O(1)
头哨兵(header)和尾哨兵(tailer):占用极小的空间极大地简化操作地逻辑
数据结构期末总结范文 篇四
树是由N个结点组成的有限集合，且只有一个结点是树的根结点，其余结点不相交。
树的逻辑表达方法：树形表示法、文氏图表示法、凹入表示法、括号表示法。
1、结点的度与树的度：树中某个结点的子树的个数称为该结点的度，树中所有结点的度中最大的为树的度。
2、分支结点与叶子结点：度为0的是叶子结点，度为1的为单支结点、度为2的为双分支结点
3、路径长度是该路径所通过的结点数目减1
4、孩子结点、双亲结点、兄弟结点
5、结点层次(从树根开始定义)，树中结点最大的层次称为树的高度或树的深度
6、有序树和无序树
7、森林：n个互不相交的树称为森林，把多个子树的根去掉就是森林
数据结构期末总结范文 篇五
分离链表：
使每个桶A[j]存储其自身的二级容器，容器存储元组(k, v),如h(k) = j 负载因子lambda < 开放寻址：
我们采用将每个元组直接存储到一个小的列表插槽中作为代替的方法，节省空间 负载因子lambda < (python中为2/3 ) 线性探测及其变种：
线性探测： 是使用开放寻址处理冲突的一个简单方法是线性探测。使用这种方法时，如果我们想要将一个元组(k, v)插入桶A[j]的位置，在这里j = h(k)，但是A[j]被占用，那么我们将尝试使用A[(j+i) mod N]，以此重复操作。对于删除操作，我们不能简单地从插槽中移除，因为如果简单移除，随后搜寻原来插入的位置会失败（该位置在删除位置之后），一个典型办法是用一个带标记的特殊对象来代替被删除的对象。
二次探测： 反复探测A[(h(k)+f(i)) mod N] 其中f(i) = i^2,它可以避免在线性探测中发生的聚集模式，而且还创建了自己的聚集方法：二次聚集。当N是素数且桶数组填充了不到一半时，二次探测保证可以找到空闲位置。但是当N不是素数且桶数组填充超过一半时，二次探测无法保证找到空闲位置
。
双哈希策略： 一种不会引起线性探测和二次探测所引起的聚集问题的策略，迭代探测桶A[(h(k) + f(i)) mod N] f(i) = i * h’(k), h’(k) 为二次哈希函数。
另一种避免聚集的开放寻址是迭代地探测桶A[(h(k) + f(i)) mod N],f(i)是一个基于伪随机数产生器的函数
这个数据结构允许我们以对数时间复杂度来实现插入和删除操作
数据结构期末总结范文 篇六
数据结构心得体会
【篇1：数据结构学习总结】
数据结构学习总结
通过一学期对《数据结构与算法》的学习，大概的了解了基本的数据结构和相应的一些算法。下面总结一下自己一个学期学习的收获和心得。 数据结构是什么：
数据结构是计算机存储、组织数据的方式。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。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。 数据结构重要性：
一般认为，一个数据结构是由数据元素依据某种逻辑联系组织起来的。对数据元素间逻辑关系的描述称为数据的逻辑结构；数据必须在计算机内存储，数据的存储结构是数据结构的实现形式，是其在计算机内的表示；此外讨论一个数据结构必须同时讨论在该类数据上执行的运算才有意义。一个逻辑数据结构可以有多种存储结构，且各种存储结构影响数据处理的效率。在许多类型的程序的设计中，数据结构的选择是一个基本的设计考虑因素。许多大型系统的构造经验表明，系统实现的困难程度和系统构造的质量都严重的依赖于是否选择了最优的数据结构。许多时候，确定了数据结构后，算法就容易得到了。有些时候事情也会反过来，我们根据特定算法来选择数据结构与之适应。不论哪种情况，选择合适的数据结构都是非常重要的。选择了数据结构，算法也随之确定，是数据而不是算法是系统构造的关键因素。这种洞见导致了许多种软件设计方法和程序设计语言的出现，面向对象的程序设计语言就是其中之一。
常见的数据结构： 1.顺序表：
定义：顺序表是在计算机内存中以数组的形式保存的线性表,是指用一组地址连续的存储单元依次存储数据元素的线性结构。线性表采用顺序存储的方式存储就称之为顺序表。顺序表是将表中的结点依次存放在计算机内存中一组地址连续的存储单元中。
基本运算：
置表空：sqlsetnull（l）判表满：sqlempty（l）
求表长：sqllength(l)插入：sqlinsert（l,i,x） 按序号取元素：sqlget（l,i） 删除：sqldelete(l,i) 按值查找：sqllocate(l,x) 2.链表
定义：链表是一种物理存储单元上非连续、非顺序的存储结构，数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序实现的。链表由一系列结点（链表中每一个元素称为结点）组成，结点可以在运行时动态生成。每个结点包括两个部分：一个是存储数据元素的数据域，另一个是存储下一个结点地址的指针域。 相比于线性表顺序结构，链表比较方便插入和删除操作。 分类：单链表—用一组地址任意的存储单元存放线性表中的数据元素。
循环链表—循环链表是另一种形式的链式存贮结构。它的特点是表中最后一个结点的指针域指向头结点，整个链表形成一个环。 基本运算：建立链表，插入节点，删除节点。 3.堆栈
定义：堆栈都是一种数据项按序排列的数据结构，只能在一端(称为栈顶(top))对数据项进行插入和删除。要点：堆：顺序随意栈：后进先出(last-in/first-out)。
基本算法：
置空栈：initstack（s）判栈空：stackempty（s）
判栈满：stackfull（s）取栈顶元素：gettop（s）
入栈：push（s） 出栈：pop(s) 4.队列
定义：队列是一种特殊的线性表，它只允许在表的前端（front）进行删除操作，而在表的后端（rear）进行插入操作。进行插入操作的端称为队尾，进行删除操作的端称为队头。队列中没有元素时，称为空队列。在队列这种数据结构中，最先插入的元素将是最先被删除的元素；反之最后插入的元素将最后被删除的元素，因此队列又称为“先进先出”（fifo—first in first out）的线性表。
分类：顺序队列；链队；
基本运算：初始化队列 qini (q)入队 qadd(q,x)
出队 qdel(q,x)判断队列是否为qempty(q)
判断队列是否为满qfull(q) 5.特殊矩阵
分类：对阵矩阵；三角矩阵；稀疏矩阵； 6.二叉树 定义：二叉树是每个节点最多有两个子树的有序树。通常子树被称作“左子树”（left subtree）和“右子树”（right subtree）。二叉树的每个结点至多只有二棵子树(不存在度大于2的结点)，二叉树的子树有左右之分，次序不能颠倒。二叉树的第i层至多有2的 i -1次方个结点；深度为k的二叉树至多有2^(k) -1个结点；对任何一棵二叉树t，如果其终端结点数(即叶子结点数)为n0，度为2的结点数为n2，则n0 = n2 + 1。
(1)完全二叉树——若设二叉树的高度为h，除第 h 层外，其它各层 (1～h-1) 的结点数都达到最大个数，第 h 层有叶子节点，并且叶子节点都是从左到右依次排布，这就是完全二叉树。
(2)满二叉树——除了叶结点外每一个结点都有左右子叶且叶结点都处在最底层的二叉树,。
(3)深度——二叉树的层数，就是高度。
性质：
(1) 在二叉树中，第i层的结点总数不超过2^(i-1)；
(2) 深度为h的二叉树最多有2^h-1个结点(h=1)，最少有h个结点； (3) 对于任意一棵二叉树，如果其叶结点数为n0，而度数为2的结点总数为n2，则n0=n2+1；
(4) 具有n个结点的完全二叉树的深度为int（log2n）+1
(5)有n个结点的完全二叉树各结点如果用顺序方式存储，则结点之间有如下关系： 若i为结点编号则 如果i1，则其父结点的编号为i/2；如果2*i=n，则其左儿子（即左子树的根结点）的编号为2*i；若2*in，则无左
儿子；如果2*i+1=n，则其右儿子的结点编号为2*i+1；若2*i+1n，则无右儿子。
(6)给定n个节点，能构成h(n)种不同的二叉树。h(n)为卡特兰数的第n项。h(n)=c(n,2*n)/(n+1)。
（7）设有i个枝点，i为所有枝点的道路长度总和，j为叶的道路长度总和j=i+2i。
二叉树遍历：
遍历是对树的一种最基本的运算，所谓遍历二叉树，就是按一定的规则和顺序走遍二叉树的所有结点，使每一个结点都被访问一次，而且只被访问一次。由于二叉树是非线性结构，因此，树的遍历实质上是将二叉树的各个结点转换成为一个线性序列来表示。 设l、d、r分别表示遍历左子树、访问根结点和遍历右子树， 则对一棵二叉树的遍历有三种情况：dlr（称为先根次序遍历），ldr（称为中根次序遍历），lrd （称为后根次序遍历）。
(1)前序遍历 访问根；按前序遍历左子树；按前序遍历右子树 (2)中序遍历按中序遍历左子树；访问根；按中序遍历右子树 (3)后序遍历 按后序遍历左子树；按后序遍历右子树；访问根
（4）层次遍历 即按照层次访问，通常用队列来做。访问根，访问子女，再访问子女的子女（越往后的层次越低）（两个子女的级别相同）。 7.散列
定义：若结构中存在和关键字k相等的记录，则必定在f(k)的存储位置上。由此，不需比较便可直接取得所查记录。称这个对应关系f为散列函数(hash function)，按这个思想建立的表为散列表。
散列函数：直接定址法；除留余数法；数字分析法；平方取中法；折叠法。 冲突处理方法：开放地址法（线性探测再散列，二次探测再散列，伪随机探测再散列） 链地址法。 8.图
定义：一种较线性表和树更为复杂的数据结构。 存储结构：邻接矩阵；邻接表；逆邻接表；十字链表；邻接多重表。 图的遍历：
深度优先遍历：深度优先遍历的思想类似于树的先序遍历。其遍历过程可以描述为：从图中某个顶点v出发，访问该顶点，然后依次从v的未被访问的邻接点出发继续深度优先遍历图中的其余顶点，直至图中所有与v有路径相通的顶点都被访问完为止。
广度优
先遍历：对图的广度优先遍历方法描述为：从图中某个顶点v出发，在访问该顶点v之后，依次访问v的所有未被访问过的邻接点，然后再访问每个邻接点的邻接点，且访问顺序应保持先被访问的顶点其邻接点也优先被访问，直到图中的所有顶点都被访问为止。下面是对一个无向图进行广度优先遍历的过程。
查找算法
1.顺序查找：在一个已知无(或有序）序队列中找出与给定关键字相同的数的具体位置。
原理是让关键字与队列中的数从第一个开始逐个比较，直到找出与给定关键字相同的数为止。
2.折半查找：首先，假设表中元素是按升序排列，将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较，如果两者相等，则查找成功；
否则利用中间位 置记录将表分成前、后两个子表，如果中间位置记录的关键字大于查找关键字，则进一步查找前一子表，否则进一步查找后一子表。重复以上过程，直到找到满足条件的记录，使查找成功，或直到子表不存在为止，此时查找不成功。
3.分块查找：先选取各块中的最大关键字构成一个索引表；查找分两个部
分：先对索引表进行二分查找或顺序查找，以确定待查记录在哪一块中；然后，在已确定的块中用顺序法进行查找。 4.二叉排序树：
定义：二叉排序树（binary sort tree）又称二叉查找树。 它或者是一棵空树；或者是具有下列性质的二叉树：（1）若左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值；（2）若右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值；（3）左、右子树也分别为二叉排序树；
查找：若根结点的关键字值等于查找的关键字，成功。否则，若小于根结点的关键字值，递归查左子树。若大于根结点的关键字值，递归查右子树。若子树为空，查找不成功。
排序算法：
1.直接插入排序：插入排序的基本操作就是将一个数据插入到已经排好序的有序数据中,从而得到一个新的、个数加一的有序数据，算法适用于少量数据的排序，时间复杂度为o(n^2)。
是稳定的排序方法。插入算法把要排序的数组分成两部分：第一部分包含了这个数组的所有元素，但将最后一个元素除外，而第二部分就只包含这一个元素。在第一部分排序后，再把这个最后元素插入到此刻已是有序的第一部分里的位置。
2.希尔排序：先取一个小于n的整数d1作为第一个增量，把文件的全部记录分成d1个组。
所有距离为d1的倍数的记录放在同一个组中。先在各组内进行直接插入排序；然后，取第二个增量d2d1重复上述的分组和排序，直至所取的增量dt=1(dtdt-l?d2d1)，即所有记录放在同一组中进行直接插入排序为止。
3.冒泡排序：依次比较相邻的两个数，将小数放在前面，大数放在后面。
即在第一趟：首先比较第1个和第2个数，将小数放前，大数放后。然后比较第2个数和第3个数，将小数放前，大数放后，如此继续，直至比较最后两个数，将小数放前，大数放后。至此第一趟结束，将最大的数放到了最后。在第二趟：仍从第一对数开始比较（因为可能由于第2个数和第3个数的交换，使得第1个数不再小于第2个数），将小数放前，大数放后，一直比较到倒数第二个数（倒数第一的位置上已经是最大的），第二趟结束，在倒数第二的位置上得到一个新的最大数（其实在整个数列中是第二大的数）。如此下去，重复以上过程，直至最终完成排序。 4.快速排序：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对 这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。
5.直接选择排序：第一次从r[0]~r[n-1]中选取最小值，与r[0]交换，第二次从r{1}~r[n-1]中选取最小值，与r[1]交换，....第i次从r[i-1]~r[n-1]中选取最小值，与r[i-1]交换.....第n-1次从r[n-2]~r[n-1]中选取最小值，与r[n-2]交换,总共通过n-1次,得到一个按排序码从小到大排列的有序序列。
6.归并排序：申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来存放合并后的序列；
设定两个指针，最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置；比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放入到合并空间，并移动指针到下一位置；重复直到某一指针达到序列尾；另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾。
