前言

数据结构作为六七年前甚至小学就有接触过的知识，如今再次与其狭路相逢。不同于之前所有数据结构知识的学习，考研的数据结构会明显偏向于理论知识而非实践应用，故特此另开一篇用以记录学习历程。

目录

第一章 绪论

第二章 线性表

第三章 栈和队列

第四章 串

第五章 树与二叉树

第六章 图

第七章 查找

第八章 排序

数据结构考研笔记

第一章 绪论

1.1 数据结构的基本概念

　　1.1.1 基本概念和术语

　　　　数据是信息的载体；

　　　　数据元素是数据的基本单位，由若干个数据项（最小单位）组成；

　　　　数据对象是具有相同性质的数据元素的集合；

　　　　数据类型分为原子类型、结构类型、抽象数据类型；

　　　　数据结构是存在某种关系的数据元素的集合，包括逻辑结构、存储结构与数据的运算。

　　1.1.2 数据结构三要素

　　　　逻辑结构分为线性结构与非线性结构；

　　　　存储结构又称为物理结构，主要有顺序存储、链式存储、索引存储和散列存储；

　　　　数据的运算包括运算的定义（逻辑结构，功能）与实现（存储结构，操作步骤）。

1.2 算法和算法评价

　　1.2.1 算法的基本概念

　　　　算法的 5 个重要特性：有穷性、确定性、可行性、输入与输出；

　　　　一个好的算法的目标：正确性、可读性、鲁棒性、效率与低存储量需求。

　　1.2.2 算法效率的度量

　　　　时间复杂度指算法所有语句被重复执行次数总和的数量级。

　　　　常见时间复杂度比较：

　　　　　　O(1) < O(log n) < O(n) < O(n log n) < O(n^2) < O(n^3) < O(2^n) < O(n!) < O(n^n)

　　　　　　(log 表示以 2 为底的对数)

　　　　空间复杂度指算法耗费存储空间的数量级。

本章不在考纲范围内，但