在计算机考研专业基础课统考科目中,一共考查数据结构、操作系统、计算机组成原理、计算机网络四门课程,满分为150分,其中数据结构占45分。
一、考查目标
(1)理解数据结构的基本概念,掌握数据的逻辑结构、存储结构及其差异,以及各种基本操作的实现。
(2)掌握基本的数据处理原理和
方法
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的基础上,能够对算法进行设计与
分析
定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析
。
(3)能够选择合适的数据结构和方法进行问题求解。
二、知识点解析
1.线性表
线性表是一种最简单的数据结构,在线性表方面,主要考查线性表的定义和基本操作、线性表的实现。在线性表实现方面,要掌握的是线性表的存储结构,包括顺序存储结构和链式存储结构,特别是链式存储结构,是考查的重点。另外,还要掌握线性表的基本应用。
2.栈、队列和数组
栈和队列是两种特殊的线性表,在这方面,要求我们掌握栈和队列的基本概念,以及他们之间的区别。对于栈和队列的存储结构(包括顺序存储结构、链式存储结构)要有较深的理解,对于栈和队列的应用,例如,排队问题、子程序调用问题、表达式问题等,要搞清楚。
一维数组属于线性表范畴,但多维数组不属于线性表。在这方面,主要掌握数组的存储结构,例如按行优先、按列优先等,某个元素存在的地址是什么。对于特殊矩阵(二维数组)的压缩存储原理也要搞清楚。
3、树与二叉树
二叉树和树是两种不同的概念,这一点是必须要搞清楚的。在这个部分,我们要掌握树的定义、二叉树的定义及主要特征(特殊的二叉树、二叉树的性质)。在二叉树的顺序存储结构和链式存储结构方面,特别是链式存储结构,因为很多应用都是建立在链式存储基础上,例如,二叉树的遍历(前序遍历、中序遍历、后序遍历)就是一种典型的应用。
在特殊的二叉树中,完全二叉树的概念是必须要搞清楚的,其次,线索二叉树的基本概念和构造、二叉排序树、平衡二叉树的基本概念和应用,特别是二叉排序树的基本性质和特点要能很好地理解。
多棵独立的树就组成了森林,树的存储结构和遍历、森林的遍历、树和二叉树的转换、森林和二叉树的转换等知识,也要有了了解。
最后就是树的应用,通常会作为综合应用类试题出现,包括等价类问题、哈夫曼(Huffman)树和哈夫曼编码等。
4、图
在数据结构中,图的结构是最复杂的,这里的概念也是最多的。我们要掌握图的基本概念(有向图、无向图、连通、路径、子图、出度、入度、生成树、最短路径、关键路径等)。
图的存储及基本操作主要有邻接矩阵法和邻接表法,我们要掌握这有向图和无向图的这2种存储方法,要清楚图的连通和存储方法之间的关系。例如,一个顶点的出度和临界矩阵中1的个数有什么关系,等等。
图的遍历方法有深度优先搜索和广度优先搜索,我们要掌握这2种遍历方法的算法实现。给出一个具体的图,要能知道它的遍历次序。
在数据结构课程中,图的基本应用是最多的,也是最复杂的,我们要掌握这些应用的复杂度分析。要掌握的具体应用主要包括最小(代价)生成树、最短路径、拓扑排序、关键路径。在给出的一个具体的图中,我们要会利用已知条件,求出上述应用的结果。
5、查找
在给定的数据集合中查找某个关键值就是查找,查找的基本方法主要有顺序查找法、折半查找法、B-树、散列(Hash)表及其查找。考的比较多的是折半查找和散列表,我们要掌握它们的基本概念和方法,例如散列表的碰撞如何解决,装载因子的概念等。
另外,我们要掌握各种查找算法的分析及应用,最好能把各种查找在查找成功、查找失败的情况下的最好、平均、最坏的平均查找次数的计算方法搞清楚。
6、内部排序
根据考试大纲,只考查内部排序。所谓内部排序,就是在内存中进行排序。在这一部分中,主要要掌握直接插入排序、折半插入排序、冒泡排序(bubble sort)、简单选择排序、希尔排序(shell sort)、快速排序、堆排序、二路归并排序(merge sort)、基数排序的基本概念和方法。搞清楚这些排序方法的
流程
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,以及它们之间的区别。
在这个知识点,一个很重要的考查点就是各种内部排序算法的比较,一般的
书
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上都会有这样的一个表格,列出了所有排序在各种情况下(最好、最坏、平均)的时间复杂度和空间复杂度,这个表是需要我们记下来的。当然,如果我们能掌握复杂度的计算方法,自己能推算出来,那就更好了。
最后,就是要掌握内部排序算法的基本应用,以及算法的实现。
三、复习方法
1、教材的选择
从考试大纲来看,所要求的知识在一般的大学数据结构教材中都已经包含,所以,选择哪本书并不是最重要的事情。不过,根据希赛教育推荐,对于数据结构的复习,可以选择清华大学出版社的《数据结构(第二版)》(严蔚敏主编)。这本书有多种语言的版本,建议选择C语言的版本,在复习的过程中,还可以配以相应的习题集。
2、学习方法
对于数据结构的学习,难在其中的算法及实现。有条件的考生,可以在计算机上编写程序,自己实现教材上的算法(要注意,书上的算法通常都采用伪代码编写,需要我们自己用某种程序设计语言去具体实现)。如果没有条件,那就只有在心里进行推导了,可以使用实际的例子,手工“实现”算法。
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