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第一章 数据结构与算法 经过对部分考生的调查以及对近年真题的总结分析，笔试部分经常考查的是算法复杂度、数据结构的概念、栈、二叉树的遍历、二分法查找，读者应对此部分进行重点学习。 详细重点学习知识点： 1．算法的概念、算法时间复杂度及空间复杂度的概念 2．数据结构的定义、数据逻辑结构及物理结构的定义 3．栈的定义及其运算、线性链表的存储方式 4．树与二叉树的概念、二叉树的基本性质、完全二叉树的概念、二叉树的遍历 5．二分查找法 6．冒泡排序法 1.1算法 考点1 算法的基本概念 考试链接： 考点1在笔试考试中考核的几率为30%，主要是以填空题的形式出现，分值为2分，此考点为识记内容，读者还应该了解算法中对数据的基本运算。 计算机解题的过程实际上是在实施某种算法，这种算法称为计算机算法。 1．算法的基本特征：可行性、确定性、有穷性、拥有足够的情报。 2．算法的基本要素： （1）算法中对数据的运算和操作 一个算法由两种基本要素组成：一是对数据对象的运算和操作；二是算法的控制结构。 在一般的计算机系统中，基本的运算和操作有以下4类：算术运算、逻辑运算、关系运算和数据传输。 （2）算法的控制结构：算法中各操作之间的执行顺序称为算法的控制结构。 描述算法的工具通常有传统流程图、N-S结构化流程图、算法描述语言等。一个算法一般都可以用顺序、选择、循环3种基本控制结构组合而成。 考点2 算法复杂度 考试链接： 考点2在笔试考试中，是一个经常考查的内容，在笔试考试中出现的几率为70%，主要是以选择的形式出现，分值为2分，此考点为重点识记内容，读者还应该识记算法时间复杂度及空间复杂度的概念。 1.算法的时间复杂度 算法的时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量。 同一个算法用不同的语言实现，或者用不同的编译程序进行编译，或者在不同的计算机上运行，效率均不同。这表明使用绝对的时间单位衡量算法的效率是不合适的。撇开这些与计算机硬件、软件有关的因素，可以认为一个特定算法运行工作量的大小，只依赖于问题的规模（通常用整数n表示），它是问题规模的函数。即 算法的工作量=f（n） 2.算法的空间复杂度 算法的空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间。 一个算法所占用的存储空间包括算法程序所占的空间、输入的初始数据所占的存储空间以及算法执行过程中所需要的额外空间。其中额外空间包括算法程序执行过程中的工作单元以及某种数据结构所需要的附加存储空间。如果额外空间量相对于问题规模来说是常数，则称该算法是原地工作的。在许多实际问题中，为了减少算法所占的存储空间，通常采用压缩存储技术，以便尽量减少不必要的额外空间。 疑难解答：算法的工作量用什么来计算？ 算法的工作量用算法所执行的基本运算次数来计算，而算法所执行的基本运算次数是问题规模的函数，即算法的工作量=f（n），其中n是问题的规模。 1.2数据结构的基本概念 考点3 数据结构的定义 考试链接： 考点3在笔试考试中，是一个经常考查的内容，在笔试考试中出现的几率为70%，主要是以选择的形式出现，分值为2分，此考点为识记内容，读者还应该识记数据的逻辑结构和存储结构的概念。 数据结构作为计算机的一门学科，主要研究和讨论以下三个方面： （1）数据集合中个数据元素之间所固有的逻辑关系，即数据的逻辑结构； （2）在对数据元素进行处理时，各数据元素在计算机中的存储关系，即数据的存储结构； （3）对各种数据结构进行的运算。 数据：是对客观事物的符号表示，在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的总称。 数据元素：是数据的基本单位，在计算机程序中通常作为一个整体进行考虑和处理。 数据对象：是性质相同的数据元素的集合，是数据的一个子集。 数据的逻辑结构是对数据元素之间的逻辑关系的描述，它可以用一个数据元素的集合和定义在此集合中的若干关系来表示。数据的逻辑结构有两个要素：一是数据元素的集合，通常记为D；二是D上的关系，它反映了数据元素之间的前后件关系，通常记为R。一个数据结构可以表示成 B=（D，R） 其中B表示数据结构。为了反映D中各数据元素之间的前后件关系，一般用二元组来表示。 数据的逻辑结构在计算机存储空间中的存放形式称为数据的存储结构（也称数据的物理结构）。 由于数据元素在计算机存储空间中的位置关系可能与逻辑关系不同，因此，为了表示存放在计算机存储空间中的各数据元素之间的逻辑关系（即前后件关系），在数据的存储结构中，不仅要存放各数据元素的信息，还需要存放各数据元素之间的前后件关系的信息。 一种数据的逻辑结构根据需要可以表示成多种存储结构，常用的存储结构有顺序、链接、索引等存储结构。而采用不同的存储结构，其数据处理的效率是不同的。因此，在进行数据处理时，选择合适的存储结构是很重要的。 考点4 线性结