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【数据结构期末例题】

前言

  本文是博主自己在准备学校数据结构考试时的总结,各个知识点都贴有对应的详细讲解文章以供大家参考;当然文中还有许许多多的截图,这些是博主对主要内容的摘取,对于那些基础较好的同学可以直接看截图,减少跳转对应文章浏览全文的时间,感谢本文引用文章的各位大佬,希望可以让更多同学看到这些优质文章并且得以受益。

1.KMP算法

求next数组(存储的是序号):

  1. 对数据进行编号,从1开始;
  2. 前两个必定为 0,1;
  3. 往后字符:找它的前一个和前一个的next数组对应序号的字符进行比较;
  4. 若不相同,则继续找前一个的next所对应的next,若相等,则所需位的next为当前比较字符的next值加1;
  5. 若果到第一个都没有匹配,则next为1。
    在这里插入图片描述
    本部分截图来源:讲解例题

2.二叉树

在这里插入图片描述

这里是引用
知识点参考文章:堆与二叉树

二叉排序树/二叉搜索树/二叉查找树

这里是引用

AVL树

自平衡二叉查找树
这里是引用

补充:二叉线索树

任然采用左右孩子的存储形式,
当该节点的左孩子为空时可以指向它的前驱节点,
当该节点的右孩子为空时可以指向它的后继节点。
二叉线索树根据遍历顺序的不同会有所改变。
在这里插入图片描述

二叉树和森林的转换

这里是引用


3.折半查找

判定树:查找数据的路程图。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述


4.哈夫曼树

在这里插入图片描述

举个栗子:
这里是引用


5. 排序

一轮希尔排序:eg:步长为4的时候进行一次完整的插入排序,而非只进行一轮插入排序。


6.哈希表

重点知识:哈希冲突 和 平均查找时间

哈希冲突
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
哈希冲突优质文章:解决哈希冲突的四种方法
截图来源:数据结构 哈希表

平均查找时间
如果查找每个元素的概率相同,则查找各个元素的平均查找时间(或者平均查找次数)
举例:链地址法:
各个节点在对应链表上的位置的累加和。
在这里插入图片描述


7.广义表

表头、表尾

在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述
截图来源文章:广义表的表头和表尾是什么?

长度、深度

长度:包含数据元素(原子或子表)个数;
深度:最多嵌套括号层数。
这里是引用
截图来源文章:广义表的广度(长度)和深度的计算


8.图

图中顶点与边的关系

这里是引用
上方截图来自:图中结点、边和度之间的关系总结

顶点的度

无向图:顶点的度为顶点具有边的条数
有向图:分为入度和出度,有向图顶点的度为入度和出度之和
其实都是顶点具有边的条数。
在这里插入图片描述

连通与强连通

连通讲的是:无向图
强连通讲的是:有向图
在这里插入图片描述
截图来源:强连通分量

关键路径

关键路径:从源点到终点的最长路径
在这里插入图片描述
优质文章:数据结构 – 关键路径详解


9.邻接矩阵与邻接表

邻接矩阵
对于图 G=(V, E) 而言,其中 V 表示顶点集合,E 表示边集合。

  1. 申请一个大小为O(n^2)的二维数组,来存放节点之间的连通关系以及权值(不需要存放权值的直接使用bool值表示);
  2. 无向图的邻接矩阵是关于主对角线对称的,因此可以只存储一半关系来节省空间;

表示该节点的出度
表示该节点的入度

这里是引用在这里插入图片描述

邻接表

使用邻接表需要申请[V]个列表

  1. 每个列表存储所有从顶点出发的所以相邻顶点,列表总存储顶点数为[E];
  2. 无向图的列表总存储顶点数为2*[E]。
    在这里插入图片描述

两者的比较

根据邻接表和邻接矩阵的结构特性可知,当图为稀疏图、顶点较多,即图结构比较大时,更适宜选择邻接表作为存储结构。当图为稠密图、顶点较少时,或者不需要记录图中边的权值时,使用邻接矩阵作为存储结构较为合适。

深度优先遍历 和 广度优先遍历

遍历方法:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

例题

这里是引用

最小生成树

最小生成树概念:带权值的图中,连接所有顶点后花费最小的生成树。
注意:不同算法得到的最小生成树可能相同也可能不同
在这里插入图片描述
优质文章:数据结构–最小生成树详解


10.拓扑排序

在图论中,拓扑排序(Topological Sorting)是一个有向无环图(DAG, Directed Acyclic Graph)的所有顶点的线性序列。且该序列必须满足下面两个条件:

  1. 每个顶点出现且只出现一次。
  2. 若存在一条从顶点 A 到顶点 B 的路径,那么在序列中顶点 A 出现在顶点 B 的前面。

注意:只有有向无环图才有拓扑排序。
在这里插入图片描述


细碎知识点补充

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