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EAST5.0 银保监会(金融监督管理局) 银行业金融机构监管数据标准化规范（2021版）数据结构一览表

数据结构是计算机科学中的核心课程之一，它研究如何在计算机中组织和管理数据，以便高效地执行各种操作。重庆邮电大学的802数据结构历年真题是备考该学校相关专业研究生入学考试的重要参考资料。这些真题涵盖了从2005年至20年的试题，对考生来说具有极高的价值，可以帮助他们了解考试趋势、题型分布以及重点难点。 数据结构主要包括以下几个关键概念： 1. **线性结构**：如数组和链表，它们是数据元素在逻辑上呈线性排列的结构。数组是一组相同类型元素的集合，通过索引访问；链表则由节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。 2. **树形结构**：如二叉树、平衡树（AVL树、红黑树）等，用于模拟具有层次关系的数据。二叉树每个节点最多有两个子节点，而平衡树则保证了树的高度平衡，提供快速查找、插入和删除操作。 3. **图结构**：由顶点和边构成，表示数据元素之间的复杂关系。图可以是有向的（有向图）或无向的（无向图），加权的（加权图）或不加权的（无权图）。 4. **堆结构**：包括最大堆和最小堆，是一种特殊的树形数据结构，满足堆序性质：父节点的键值总是大于或等于（最小堆）或小于或等于（最大堆）其子节点的键值。 5. **散列结构**：如哈希表，通过哈希函数将数据映射到固定大小的存储空间，实现快速查找、插入和删除操作，常用于解决碰撞问题。 6. **队列与栈**：线性数据结构，队列遵循先进先出（FIFO）原则，而栈遵循后进先出（LIFO）原则。栈常用于递归和回溯算法，队列常用于任务调度和广度优先搜索。 7. **排序与查找算法**：包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、堆排序等排序算法，以及顺序查找、二分查找、哈希查找等查找算法。排序算法关注效率，查找算法关注查找速度和准确性。 8. **动态规划**：一种解决问题的方法，通过将问题分解为子问题，然后将子问题的解组合成原问题的解，常用于优化问题和计算最优化路径。 9. **图论算法**：如Dijkstra算法（求单源最短路径）、Floyd-Warshall算法（所有对最短路径）、Prim算法（最小生成树）和Kruskal算法（最小生成树）。 10. **字符串处理**：涉及模式匹配、字符串查找、拼写检查等，如KMP算法、Boyer-Moore算法等。 通过对这些真题的深入学习和练习，考生不仅可以巩固理论知识，还能提高实际编程能力，为未来的学术研究和职业生涯打下坚实基础。因此，这份资料对于准备重庆邮电大学802数据结构考试的考生而言，无疑是宝贵的财富。

数据结构习题解析唐发根编著，本资料对考研帮助很大。

根据给定的文件信息，我们可以提炼出以下知识点： 1. 数据结构与算法基础 在第一章引言中提到的“数据结构与算法分析”，说明了本材料是关于数据结构和算法的基本概念和分析方法。数据结构是指计算机存储、组织数据的方式，使得数据可以高效地被访问和修改。而算法则是解决特定问题的一系列操作步骤。 2. 浮点数舍入问题 文档中提到了由于浮点数运算的舍入误差，通常需要指定输出结果的小数位数，并相应地进行四舍五入。这是因为计算机内部无法精确表示所有的小数，特别是无限循环小数。这导致在计算结果输出时必须有舍入规则，以便能够显示合理和规范的结果。 3. 文件处理过程 文档描述了处理文件的基本方法，即编写一个具有void ProcessFile(const char* FileName)头的程序，该程序负责打开文件，进行必要的处理，然后关闭文件。这涉及到文件I/O（输入/输出）操作，是算法分析中常见的操作之一。 4. 递归调用与自我引用 文档提到了递归调用的情况，以及自我引用（self-referential inclusion）问题的解决方法。这是编程中常见的一个逻辑问题，特别是在文件处理过程中，避免了无限递归调用的情况。 5. 数学归纳法证明技巧 文档提到了使用数学归纳法来证明定理的方法。数学归纳法是一种证明技术，用来证明给定的命题对于所有自然数都是成立的。它通常包括两个步骤：验证基础情况（通常是n=1时的情况），然后假设命题对于某个数k是成立的，并尝试证明它对于k+1也是成立的。 6. 数学公式和求和技巧 文档中包含了几个数学公式和求和问题，这些问题通常出现在算法的时间复杂度和空间复杂度的分析中。比如求和公式的使用，以及如何从已知的递推关系中推导出闭合形式的解。 7. 递归关系的求解 文档中提到了递归关系（recurrence）的解法，这是算法分析中常见的一种方法，特别是在分析递归算法时。求解递归关系可以非常困难，可能需要复杂的数学技巧。 8. 程序代码示例 文档中给出了一个名为doubleRoundUp(doubleN, intDecPlaces)的函数的代码示例，这个函数的作用是对一个给定的浮点数进行四舍五入到指定的小数位数。这个函数可能用在需要精确控制数值输出格式的算法中。 以上知识点涉及了数据结构与算法分析的基础概念，数学归纳法，递归，以及编程实践中的文件处理技巧，是IT专业领域中不可或缺的知识。

leetcode中文版 2020复旦大学软件/计算机保研机考：算法与数据结构总复习OxO Contributions 欢迎各位同学随意clone/fork，大家一起为了保研机考冲刺吧⁄(⁄ ⁄ ⁄ω⁄ ⁄ ⁄)⁄ 如果有好的题目资源欢迎提issue哦_(:з」∠)_ 同时欢迎前辈学长/学姐提供往年的考题/参考资料(/ω＼) 如果觉得不错就点个star叭（星星眼.jpg 经典考题(Python版答案详见exams文件夹下哦OvO) 第一部分（0.1-0.10） 连续最长子序列和 最短路径问题 逆波兰式判断表达式合法与求值 找出图中从节点s到t总权重小于等于k的情况 斐波那契型数字判别问题 数组逆序对计数 快速幂的板子题，输入a,b,c，输出pow(a,b)%c的值 组合数的经验题，输入一个n，输出组合数集合C(0,n) ,C(1,n) ,..., C(n,n)~ 中共有多少奇数。（第k个组合数与n异或后仍为k的个数） 奶牛吃草的问题（图的着色板子题（二分图），输出着色方案中字典序最小的那个）——鲍威尔算法/贪心算法 编辑距离 第二部分（1.1-1.10） 商店中有若干商品，它们也会打包在

这是我大学老师上课用的ppt,演示的相当清晰,想要数据结构的朋友放心下吧.本ppt包括清华大学版数据结构c语言有章节,若从头到尾学完,做完配套的数据结构实验,你就可以成为数据结构高手了. 好东西忍不住拿出来分享,尽管老师说了不要到处发出去,这是数据结构老师多年的心血啊!!!

数据结构是计算机科学中的核心课程，它探讨了如何在计算机中有效地组织和管理数据，以便进行高效的算法设计和分析。严蔚敏教授编写的《数据结构》是这方面的经典教材，其PPT版本通常包含了清晰的概念讲解、示例演示以及习题解析，非常适合学生和程序员学习。 数据结构主要涉及以下几个关键概念： 1. **数组**：是最基本的数据结构，它是一系列相同类型元素的集合，可以通过索引来访问每个元素。数组提供了随机访问的优势，但插入和删除操作相对较慢。 2. **链表**：与数组不同，链表的元素在内存中不是连续存储的。每个元素（节点）包含数据和指向下一个节点的指针。链表支持动态插入和删除，但在访问非首节点时效率较低。 3. **栈**：遵循“后进先出”（LIFO）原则，主要用于实现递归、函数调用和表达式求值等场景。 4. **队列**：遵循“先进先出”（FIFO）原则，常用于任务调度和消息传递系统。 5. **树**：是一种非线性的数据结构，每个节点可以有零个或多个子节点。常见的树类型包括二叉树、二叉搜索树、平衡树（如AVL树和红黑树）等。 6. **图**：由顶点和边组成，用于表示对象之间的关系，如网络路由、社交网络等。图的遍历方法有深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。 7. **散列表**（哈希表）：通过散列函数将键映射到数组的索引，提供快速的查找、插入和删除操作。解决冲突的方法有开放寻址法和链地址法。 8. **堆**：是一种特殊的树形数据结构，满足堆性质（如最大堆或最小堆），常用于优先队列的实现和排序算法（如堆排序）。 9. **排序算法**：如冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、堆排序等，它们的目标是将一组数据按照特定顺序排列。 10. **查找算法**：如顺序查找、二分查找、哈希查找，用于在数据结构中寻找特定元素。 学习严蔚敏教授的《数据结构》PPT，你将能深入理解这些基本概念，并学会如何根据问题需求选择合适的数据结构。此外，PPT可能还会包含算法的伪代码和实际案例，帮助你更好地掌握编程技巧。数据结构是软件开发的基础，对提升编程能力、优化程序性能至关重要。因此，无论是初学者还是经验丰富的开发者，都应该对数据结构有扎实的理解。

数据结构是计算机科学中的核心课程，它探讨了如何在计算机中高效地组织和管理数据，以便进行快速查询、插入和删除等操作。严蔚敏教授是数据结构领域内的知名专家，他的教材和教学资料广受学生和专业人士的欢迎。这份"数据结构严蔚敏ppt"集合了他的教学精华，是学习数据结构的优秀资源。 PPT中可能涵盖了以下几个关键知识点： 1. **基本概念**：会介绍数据结构的基本概念，包括数据、数据元素、数据对象、数据结构和算法。这些概念是理解后续内容的基础。 2. **线性结构**：线性结构是最基础的数据结构，如数组和链表。数组是一组相同类型元素的有序集合，访问速度快但插入和删除操作困难；链表则通过指针链接元素，动态性好但访问速度相对较慢。 3. **栈与队列**：栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，常用于函数调用、表达式求值等；队列是先进先出（FIFO）的数据结构，适用于任务调度和缓冲区管理。 4. **树形结构**：树是一种非线性的数据结构，包含节点和边，例如二叉树、二叉搜索树、平衡树（AVL树、红黑树）等，它们在文件系统、数据库索引和搜索算法中广泛应用。 5. **图结构**：图由顶点和边构成，用于表示实体之间的复杂关系，如最短路径问题、网络流问题等。 6. **散列与查找**：散列（哈希）提供了一种快速查找方法，通过散列函数将关键字映射到数组中，解决冲突的方法有开放寻址法和链地址法等。二分查找和二叉搜索树是高效查找策略的代表。 7. **排序算法**：排序是将一组数据按特定顺序排列的过程，常见的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序和堆排序等，它们各有优缺点，适用于不同场景。 8. **递归与分治**：递归是函数自身调用的一种方法，用于解决具有自相似性质的问题，如斐波那契数列、汉诺塔等。分治策略是将大问题分解为小问题求解，如归并排序和快速排序。 9. **动态规划**：动态规划用于解决最优化问题，通过构建子问题的最优解来找到全局最优解，如背包问题、最长公共子序列等。 10. **图论算法**：包括深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），以及最小生成树（Prim或Kruskal算法）、拓扑排序等。 严蔚敏教授的PPT不仅讲解了理论知识，还可能包含了大量实例和练习，帮助读者深入理解和掌握这些概念。通过仔细研读和实践，你可以提高解决问题的能力，并为未来的学习和工作打下坚实基础。

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