数据结构的重点和难点
做与不做的最大区别是:后者拥有对前者的评论权。
数据结构的重点和难点
1) 课程的重点:
(1) 数据结构的逻辑结构、存储结构以及基本操作的概念及相互关系,抽象数据类型(ATD)的概念和实现方法,算法的时间复杂性和空间复杂性分析。
(2) 线性表ADT顺序存储实现中的创建、查找、插入和删除等基本操作及相关算法,线性表ADT链式存储实现中单链表、循环链表和双向链表的创建、查找、插入和删除等基本操作及相关算法。
(3) 栈、队列的定义、特点、性质和应用,ADT栈、ADT队列设计实现中的基本操作及相关算法。
(4) ADT串的设计、实现方法和基本操作;②串的朴素模式匹配算法,KMP算法。
(5) 数组的存储表示方法,顺序存储数组时数据元素之间的地址关系,特殊矩阵的压缩存储方法,稀疏矩阵的压缩存储方法,广义表的定义、性质和存储结构。
(6) 二叉树的定义、结构特点和性质,ADT二叉树的设计和实现,二叉树存储结构的特点,先序、中序、后序遍历的递归和非递归算法,二叉树的线索化过程和算法,最优二叉树的特性及建立最优二叉树的算法,哈夫曼编码的算法。
(7) 图的定义、术语、结构特点和性质,ADT图的设计和实现,图的邻接矩阵、邻接表的存储结构及其构造方法,图的深度优先搜索和广度优先搜索算法,连通图的最小生成树算法,有向无环图的拓扑排序算法、关键路径的算法,最短路径求解中的Dijkstra算法和Floyed算法。
(8) 顺序表和有序表的查找算法,二叉排序树的构造方法和查找算法,哈希表的构造方法和查找算法,各种查找算法的应用背景、优缺点和时间复杂性分析。
(9) 简单插入排序、希尔排序、冒泡排序、快速排序、选择排序、堆排序、归并排序、基数排序算法,各种排序算法的特点、时间复杂性、空间复杂性和稳定性分析。
2) 课程的难点:
(1) 抽象数据类型(ATD)的概念和实现方法,算法的时间复杂性和空间复杂性分析。
(2) 线性表ADT链式存储实现中的某些操作。
(3) 栈和队列在解决实际问题中的应用。
(4) 串的模式匹配算法中的KMP算法。
(5) 二叉树的先序、中序、后序遍历的非递归算法,二叉树的线索化算法。
(6) 有向无环图的关键路径算法,最短路径求解中Floyed算法。
(7) 二叉排序树结点的删除算法,二叉平衡树的构造算法。
(8) 堆排序、归并排序算法以及它们的时间复杂性和空间复杂性分析。
3) 解决方案:
针对数据结构的知识点、重点和难点的教学,我们采用了以下方法和解
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