数据结构知识点总结31573
数据结构知识点概括
第一章概论
数据就是指能够被计算机识别、存储和加工处理的信息的载体。
数据元素是数据的基本单位，可以由若干个数据项组成。数据项是具有独立含义的最小标识单位。
数据结构的定义：
·逻辑结构：从逻辑结构上描述数据，独立于计算机。·线性结构：一对一关系。
·线性结构：多对多关系。
·存储结构：是逻辑结构用计算机语言的实现。·顺序存储结构：如数组。
·链式存储结构：如链表。
·索引存储结构：·稠密索引：每个结点都有索引项。
·稀疏索引：每组结点都有索引项。
·散列存储结构：如散列表。
·数据运算。
·对数据的操作。定义在逻辑结构上，每种逻辑结构都有一个运算集合。
·常用的有：检索、插入、删除、更新、排序。
数据类型：是一个值的集合以及在这些值上定义的一组操作的总称。
·结构类型：由用户借助于描述机制定义，是导出类型。
抽象数据类型ADT：·是抽象数据的组织和与之的操作。相当于在概念层上描述问题。
·优点是将数据和操作封装在一起实现了信息隐藏。
程序设计的实质是对实际问题选择一种好的数据结构，设计一个好的算法。算法取决于数据结构。
算法是一个良定义的计算过程，以一个或多个值输入，并以一个或多个值输出。
评价算法的好坏的因素：·算法是正确的；
·执行算法的时间；
·执行算法的存储空间（主要是辅助存储空间）；
·算法易于理解、编码、调试。
时间复杂度：是某个算法的时间耗费，它是该算法所求解问题规模n的函数。
渐近时间复杂度：是指当问题规模趋向无穷大时，该算法时间复杂度的数量级。
评价一个算法的时间性能时，主要标准就是算法的渐近时间复杂度。
算法中语句的频度不仅与问题规模有关，还与输入实例中各元素的取值相关。
时间复杂度按数量级递增排列依次为：常数阶O（1）、对数阶O（log2n）、线性阶O（n）、线性对数阶O（nlog2n）、平方阶O（n^2）、立方阶O（n^3）、……k次方阶O（n^k）、指数阶O（2^n）。
空间复杂度：是某个算法的空间耗费，它是该算法所求解问题规模n的函数。
算法的时间复杂度和空间复杂度合称算法复杂度。
第二章线性表
线性表是由n≥0个数据元素组成的有限序列。
n=0是空表；非空表，只能有一个开始结点，有且只能有一个终端结点。
线性表上定义的基本运算：
·构造空表：Initlist（L）
·求表长：Listlength（L）
·取结点：GetNode（L，i）
·查找：LocateNode（L，x）
·插入：InsertList（L，x，i）
·删除：Delete（L，i）
顺序表是按线性表的逻辑结构次序依次存放在一组地址连续的存储单元中。在存储单元中的各元素的物理位置和
逻辑结构中各结点相邻关系是一致的。地址计算：LOCa（i）=LOCa（1）+（i-1）*d；（首地址为1）
在顺序表中实现的基本运算：
·插入：平均移动结点次数为n/2；平均时间复杂度均为O（n）。
·删除：平均移动结点次数为（n-1）/2；平均时间复杂度均为O（n）。
线性表的链式存储结构中结点的逻辑次序和物理次序不一定相同，为了能正确表示结点间的逻辑关系，在存储每个结点值的同时，还存储了其后继结点的地址信息（即指针或链）。这两部分信息组成链表中的结点结构。
一个单链表由头指针的名字来命名。
单链表运算：
·建立单链表·头插法：s->next=head；head=s；生成的顺序与输入顺序相反。平均时间复杂度均为O（n）。
·尾插法：head=rear=null；if（head=null）head=s；else r->next=s；r=s；平均时间复杂度均为O（n）·加头结点的算法：对开始结点的操作无需特殊处理，统一了空表和非空表。
·查找·按序号：与查找位置有关，平均时间复杂度均为O（n）。
·按值：与输入实例有关，平均时间复杂度均为O（n）。
·插入运算：p=GetNode（L，i-1）；s->next=p->next；p->next=s；平均时间复杂度均为O（n）
·删除运算：p=GetNode（L，i-1）；r=p->next；p->next=r->next；free（r）；平均时间复杂度均为O（n）
单循环链表是一种首尾相接的单链表，终端结点的指针域指向开始结点或头结点。链表终止条件是以指针等于头指针或尾指针。
采用单循环链表在实用中多采用尾指针表示单循环链表。优点是查找头指针和尾指针的时间都是O（1），不用
遍历整个链表。
双链表就是双向链表，就是在单链表的每个结点里再增加一个指向其直接前趋的指针域prior，形成两条不同方
向的链。由头指针head惟一确定。
双链表也可以头尾相链接构成双（向）循环链表。
双链表上的插入和删除时间复杂度均为O （1）。
顺序表和链表的比较：·基于空间：
·顺序表的存储空间是静态分配，存储密度为1；适于线性表事先确定其大小时采用。
·链表的存储空间是动态分配，存储密度＜1；适于线性表长度变化大时采用。
·基于时间：
·顺序表是随机存储结构，当线性表的操作主要是查找时，宜采用。
·以插入和删除操作为主的线性表宜采用链表做存储结构。
·若插入和删除主要发生在表的首尾两端，则宜采用尾指针表示的单循环链表。
第三章栈和队列
栈（Stack）是仅限制在表的一端进行插入和删除运算的线性表，称插入、删除这一端为栈顶，另一端称为栈底。表中无元素时为空栈。栈的修改是按后进先出的原则进行的，我们又称栈为LIFO表（Last In First Out）。通常栈有
顺序栈和链栈两种存储结构。
栈的基本运算有六种：·构造空栈：InitStack（S）
·判栈空：StackEmpty（S）
·判栈满：StackFull（S）
·进栈：Push（S，x）
·退栈：Pop（S）
·取栈顶元素：StackTop（S）
在顺序栈中有“上溢”和“下溢”的现象。·“上溢”是栈顶指针指出栈的外面是出错状态。
·“下溢”可以表示栈为空栈，因此用来作为控制转移的条件。
顺序栈中的基本操作有六种：·构造空栈·判栈空·判栈满·进栈·退栈·取栈顶元素
链栈则没有上溢的限制，因此进栈不要判栈满。链栈不需要在头部附加头结点，只要有链表的头指针就可以了。
链栈中的基本操作有五种：·构造空栈·判栈空·进栈·退栈·取栈顶元素
队列（Queue）是一种运算受限的线性表，插入在表的一端进行，而删除在表的另一端进行，允许删除的一端称
为队头（front），允许插入的一端称为队尾（rear），队列的操作原则是先进先出的，又称作FIFO表（First In
First Out）.队列也有顺序存储和链式存储两种存储结构。
队列的基本运算有六种：·置空队：InitQueue（Q）
·判队空：QueueEmpty（Q）
·判队满：QueueFull（Q）
·入队：EnQueue（Q，x）
·出队：DeQueue（Q）
·取队头元素：QueueFront（Q）
顺序队列的“假上溢”现象：由于头尾指针不断前移，超出向量空间。这时整个向量空间及队列是空的却产生了“上溢”现象。
为了克服“假上溢”现象引入循环向量的概念，是把向量空间形成一个头尾相接的环形，这时队列称循环队列。
判定循环队列是空还是满，方法有三种：
·一种是另设一个布尔变量来判断；
·第二种是少用一个元素空间，入队时先测试（（rear+1）%m = front）？满：空；
·第三种就是用一个计数器记录队列中的元素的总数。
队列的链式存储结构称为链队列，一个链队列就是一个操作受限的单链表。为了便于在表尾进行插入（入队）的
操作，在表尾增加一个尾指针，一个链队列就由一个头指针和一个尾指针唯一地确定。链队列不存在队满和上溢
的问题。在链队列的出队算法中，要注意当原队中只有一个结点时，出队后要同进修改头尾指针并使队列变空。
第四章串
串是零个或多个字符组成的有限序列。
·空串：是指长度为零的串，也就是串中不包含任何字符（结点）。
·空白串：指串中包含一个或多个空格字符的串。
·在一个串中任意个连续字符组成的子序列称为该串的子串，包含子串的串就称为主串。
·子串在主串中的序号就是指子串在主串中首次出现的位置。
·空串是任意串的子串，任意串是自身的子串。
串分为两种：·串常量在程序中只能引用不能改变；
·串变量的值可以改变。
串的基本运算有：·求串长strlen（char*s）
·串复制strcpy（char*to，char*from）
·串联接strcat（char*to，char*from）
·串比较charcmp（char*s1，char*s2）
·字符定位strchr（char*s，charc）
串是特殊的线性表（结点是字符），所以串的存储结构与线性表的存储结构类似。串的顺序存储结构简称为顺序串。顺序串又可按存储分配的不同分为：
·静态存储分配：直接用定长的字符数组来定义。优点是涉及串长的操作速度快，但不适合插入、链接操作。
·动态存储分配：是在定义串时不分配存储空间，需要使用时按所需串的长度分配存储单元。
串的链式存储就是用单链表的方式存储串值，串的这种链式存储结构简称为链串。链串与单链表的差异只是它的结点数据域为单个字符。
为了解决“存储密度”低的状况，可以让一个结点存储多个字符，即结点的大小。
顺序串上子串定位的运算：又称串的“模式匹配”或“串匹配”，是在主串中查找出子串出现的位置。在串匹配中，将主串称为目标（串），子串称为模式（串）。这是比较容易理解的，串匹配问题就是找出给定模式串P在给定目标串T 中首次出现的有效位移或者是全部有效位移。最坏的情况下时间复杂度是O（（n-m+1）m），假如m与n同阶
的话则它是O（n^2）。链串上的子串定位运算位移是结点地址而不是整数
第五章多维数组
数组一般用顺序存储的方式表示。
存储的方式有：·行优先顺序，也就是把数组逐行依次排列。PASCAL、C
·列优先顺序，就是把数组逐列依次排列。FORTRAN
地址的计算方法：·按行优先顺序排列的数组：LOCa（ij）=LOCa（11）+（（i-1）*n+（j-1））*d.
·按列优先顺序排列的数组：LOCa（ij）=LOCa（11）+（（j-1）*n+（i-1））*d.
矩阵的压缩存储：为多个相同的非零元素分配一个存储空间；对零元素不分配空间。
特殊矩阵的概念：所谓特殊矩阵是指非零元素或零元素分布有一定规律的矩阵。
稀疏矩阵的概念：一个矩阵中若其非零元素的个数远远小于零元素的个数，则该矩阵称为稀疏矩阵。
特殊矩阵的类型：·对称矩阵：满足a（ij）=a（ji）。元素总数n（n+1）/2.I=max（i，j），J=min（i，j），LOCa （ij）=LOC（sa[0]）+（I*（I+1）/2+J）*d.
·三角矩阵：·上三角阵：k=i*（2n-i+1）/2+j-i，LOCa（ij）=LOC（sa[0]）+k*d.
·下三角阵：k=i*（i+1）/2+j，LOCa（ij）=LOC（sa[0]）+k*d.
·对角矩阵：k=2i+j，LOCa（ij）=LOC（sa[0]）+k*d.
稀疏矩阵的压缩存储方式用三元组表把非零元素的值和它所在的行号列号做为一个结点存放在一起，用这些结点组成的一个线性表来表示。但这种压缩存储方式将失去随机存储功能。加入行表记录每行的非零元素在三元组表中的
起始位置，即带行表的三元组表。
第六章树
树是n个结点的有限集合，非空时必须满足：只有一个称为根的结点；其余结点形成m个不相交的子集，并称
根的子树。
根是开始结点；结点的子树数称度；度为0的结点称叶子（终端结点）；度不为0的结点称分支结点（非终端结点）；除根外的分支结点称内部结点；
有序树是子树有左，右之分的树；无序树是子树没有左，右之分的树；森林是m个互不相交的树的集合；
树的四种不同表示方法：·树形表示法；·嵌套集合表示法；·凹入表示法·广义表表示法。
二叉树的定义：是n≥0个结点的有限集，它是空集（n=0）或由一个根结点及两棵互不相交的分别称作这个根的
左子树和右子树的二叉树组成。
二叉树不是树的特殊情形，与度数为2的有序树不同。
二叉树的4个重要性质：·二叉树上第i层上的结点数目最多为2^（i-1）（i≥1）。；
·深度为k的二叉树至多有（2^k）-1个结点（k≥1）；
·在任意一棵二叉树中，若终端结点的个数为n0，度为2的结点数为n2，则n0=n2+1；
·具有n个结点的完全二叉树的深度为int（log2n）+1.
满二叉树是一棵深度为k，结点数为（2^k）-1的二叉树；完全二叉树是满二叉树在最下层自右向左去处部分结点；二叉树的顺序存储结构就是把二叉树的所有结点按照层次顺序存储到连续的存储单元中。（存储前先将其画成完全
二叉树）
树的存储结构多用的是链式存储。BinTNode的结构为lchild|data|rchild，把所有BinTNode类型的结点，加上一个指向根结点的BinTree型头指针就构成了二叉树的链式存储结构，称为二叉链表。它就是由根指针root唯一确定的。
共有2n个指针域，n+1个空指针。
根据访问结点的次序不同可得三种遍历：先序遍历（前序遍历或先根遍历），中序遍历（或中根遍历）、后序遍历（或
后根遍历）。时间复杂度为O（n）。
利用二叉链表中的n+1个空指针域来存放指向某种遍历次序下的前趋结点和后继结点的指针，这些附加的指针就称为“线索”，加上线索的二叉链表就称为线索链表。线索使得查找中序前趋和中序后继变得简单有效，但对于查找指定结
点的前序前趋和后序后继并没有什么作用。
树和森林及二叉树的转换是唯一对应的。
转换方法：·树变二叉树：兄弟相连，保留长子的连线。
·二叉树变树：结点的右孩子与其双亲连。
·森林变二叉树：树变二叉树，各个树的根相连。
树的存储结构：·有双亲链表表示法：结点data | parent，对于求指定结点的双亲或祖先十分方便，但不适于求指定结
点的孩子及后代。
·孩子链表表示法：为树中每个结点data | next设置一个孩子链表firstchild，并将data | firstchild存放在一个向量中。·双亲孩子链表表示法：将双亲链表和孩子链表结合。
·孩子兄弟链表表示法：结点结构leftmostchild |data | rightsibing，附加两个分别指向该结点的最左孩子和右邻兄弟的指针域。
树的前序遍历与相对应的二叉树的前序遍历一致；树的后序遍历与相对应的二叉树的中序遍历一致。
树的带权路径长度是树中所有叶结点的带权路径长度之和。树的带权路径长度最小的二叉树就称为最优二叉树
（即哈夫曼树）。
在叶子的权值相同的二叉树中，完全二叉树的路径长度最短。
哈夫曼树有n个叶结点，共有2n-1个结点，没有度为1的结点，这类树又称为严格二叉树。
变长编码技术可以使频度高的字符编码短，而频度低的字符编码长，但是变长编码可能使解码产生二义性。如00、01、0001这三个码无法在解码时确定是哪一个，所以要求在字符编码时任一字符的编码都不是其他字符编码的
前缀，这种码称为前缀码（其实是非前缀码）。
哈夫曼树的应用最广泛地是在编码技术上，它能够容易地求出给定字符集及其概率分布的最优前缀码。哈夫曼编码的构造很容易，只要画好了哈夫曼树，按分支情况在左路径上写代码0，右路径上写代码1，然后从上到下到叶结
点的相应路径上的代码的序列就是该结点的最优前缀码。
第七章图
图的逻辑结构特征就是其结点（顶点）的前趋和后继的个数都是没有限制的，即任意两个结点之间之间都可能相关。图GraphG=（V，E），V是顶点的有穷非空集合，E是顶点偶对的有穷集。
有向图Digraph：每条边有方向；无向图Undigraph：每条边没有方向。
有向完全图：具有n*（n-1）条边的有向图；无向完全图：具有n*（n-1）/2条边的无向图；
有根图：有一个顶点有路径到达其它顶点的有向图；简单路径：是经过顶点不同的路径；简单回路是开始和终端重
的简单路径；
网络：是带权的图。
图的存储结构：
·邻接矩阵表示法：用一个n阶方阵来表示图的结构是唯一的，适合稠密图。
·无向图：邻接矩阵是对称的。
·有向图：行是出度，列是入度。
建立邻接矩阵算法的时间是O（n+n^2+e），其时间复杂度为O（n^2）
·邻接表表示法：用顶点表和邻接表构成不是唯一的，适合稀疏图。
·顶点表结构vertex | firstedge，指针域存放邻接表头指针。
·邻接表：用头指针确定。·无向图称边表；
·有向图又分出边表和逆邻接表；
·邻接表结点结构为adjvex | next，
时间复杂度为O（n+e）。，空间复杂度为O（n+e）。。
图的遍历：·深度优先遍历：借助于邻接矩阵的列。使用栈保存已访问结点。
·广度优先遍历：借助于邻接矩阵的行。使用队列保存已访问结点。
生成树的定义：若从图的某个顶点出发，可以系统地访问到图中所有顶点，则遍历时经过的边和图的所有顶点
构成的子图称作该图的生成树。
最小生成树：图的生成树不唯一，从不同的顶点出发可得到不同的生成树，把权值最小的生成树称为最小生成树（MST）。
构造最小生成树的算法：·Prim算法的时间复杂度为O（n^2）与边数无关适于稠密图。
·Kruskal算法的时间复杂度为O（lge），主要取决于边数，较适合于稀疏图。
最短路径的算法：·Dijkstra算法，时间复杂度为O（n^2）。·类似于prim算法。
拓扑排序：是将有向无环图G中所有顶点排成一个线性序列，若
这种线性序列称为拓扑序列。
拓扑排序也有两种方法：
·无前趋的顶点优先，每次输出一个无前趋的结点并删去此结点及其出边，最后得到的序列即拓扑序列。
·无后继的结点优先：每次输出一个无后继的结点并删去此结点及其入边，最后得到的序列是逆拓扑序列。
第八章排序
记录中可用某一项来标识一个记录，则称为关键字项，该数据项的值称为关键字。
排序是使文件中的记录按关键字递增（或递减）次序排列起来。
·基本操作：比较关键字大小；改变指向记录的指针或移动记录。
·存储结构：顺序结构、链表结构、索引结构。
经过排序后这些具有相同关键字的记录之间的相对次序保持不变，则称这种排序方法是稳定的，否则排序算法是不稳定的。
排序过程中不涉及数据的内、外存交换则称之为“内部排序”（内排序），反之，若存在数据的内外存交换，则称之为外排序。
内部排序方法可分五类：插入排序、选择排序、交换排序、归并排序和分配排序。
评价排序算法好坏的标准主要有两条：执行时间和所需的辅助空间，另外算法的复杂程序也是要考虑的一个因素。
插入排序：·直接插入排序：·逐个向前插入到合适位置。
·哨兵（监视哨）有两个作用：·作为临变量存放R[i]
·是在查找循环中用来监视下标变量j是否越界。
·直接插入排序是就地的稳定排序。时间复杂度为O（n^2），比较次数为（n+2）（n-1）/2；移动次数为（n+4）（n-1）/2；
·希尔排序：·等间隔的数据比较并按要求顺序排列，最后间隔为1.
·希尔排序是就地的不稳定排序。时间复杂度为O（n^1.25），比较次数为（n^1.25）；移动次数为（1.6n^1.25）；
交换排序：·冒泡排序：·自下向上确定最轻的一个。·自上向下确定最重的一个。·自下向上确定最轻的一个，后自上向下确定最重的一个。
·冒泡排序是就地的稳定排序。时间复杂度为O（n^2），比较次数为n（n-1）/2；移动次数为3n（n-1）/2；
·快速排序：·以第一个元素为参考基准，设定、动两个指针，发生交换后指针交换位置，直到指针重合。重复直到排序完成。
·快速排序是非就地的不稳定排序。时间复杂度为O（nlog2n），比较次数为n（n-1）/2；
选择排序：·直接选择排序：·选择最小的放在比较区前。
·直接选择排序就地的不稳定排序。时间复杂度为O（n^2）。比较次数为n（n-1）/2；
·堆排序·建堆：按层次将数据填入完全二叉树，从int（n/2）处向前逐个调整位置。
·然后将树根与最后一个叶子交换值并断开与树的连接并重建堆，直到全断开。
·堆排序是就地不稳定的排序，时间复杂度为O（nlog2n），不适宜于记录数较少的文件。
归并排序：·先两个一组排序，形成（n+1）/2组，再将两组并一组，直到剩下一组为止。
·归并排序是非就地稳定排序，时间复杂度是O（nlog2n），
分配排序：·箱排序：·按关键字的取值范围确定箱子数，按关键字投入箱子，链接所有非空箱。
·箱排序的平均时间复杂度是线性的O（n）。
·基数排序：·从低位到高位依次对关键字进行箱排序。
·基数排序是非就稳定的排序，时间复杂度是O（d*n+d*rd）。
各种排序方法的比较和选择：·待排序的记录数目n；n较大的要用时间复杂度为O（nlog2n）的排序方法；
·记录的大小（规模）；记录大最好用链表作为存储结构，而快速排序和堆排序在链表上难于实现；
·关键字的结构及其初始状态；·对稳定性的要求；
·语言工具的条件；·存储结构；·时间和辅助空间复杂度。
第九章查找
查找的同时对表做修改操作（如插入或删除）则相应的表称之为动态查找表，否则称之为静态查找表。
衡量查找算法效率优劣的标准是在查找过程中对关键字需要执行的平均比较次数（即平均查找长度ASL）。
线性表查找的方法：·顺序查找：逐个查找，ASL=（n+1）/2；
·二分查找：取中点int（n/2）比较，若小就比左区间，大就比右区间。用二叉判定树表示。ASL=（∑（每层结点数*层数））/N.
·分块查找。要求“分块有序”，将表分成若干块内部不一定有序，并抽取各块中的最大关键字及其位置建立有序索引表。
二叉排序树（BST）定义是：二叉排序树是空树或者满足如下性质的二叉树：·若它的左子树非空，则左子树上所有结点的值均小于根结点的值；
·若它的右子树非空，则右子树上所有结点的值均大于根结点的值；
·左、右子树本身又是一棵二叉排序树。
二叉排序树的插入、建立、删除的算法平均时间性能是O（nlog2n）。
二叉排序树的删除操作可分三种情况进行处理：·*P是叶子，则直接删除*P，即将*P的双亲*parent中指向*P的指针域置空即可。
·*P只有一个孩子*child，此时只需将*child和*p的双亲直接连接就可删去*p.
·*p有两个孩子，则先将*p结点的中序后继结点的数据到*p，删除中序后继结点。
关于B-树（多路平衡查找树）。它适合在磁盘等直接存取设备上组织动态的查找表，是一种外查找算法。建立的方式是从下向上拱起。
散列技术：将结点按其关键字的散列地址存储到散列表的过程称为散列。散列函数的选择有两条标准：简单和均匀。常见的散列函数构的造方法：
·平方取中法：hash=int（（x^2）%100）
·除余法：表长为m，hash=x%m
·相乘取整法：hash=int（m*（x*A-int（x*A））；A=0.618
·随机数法：hash=random（x）。
处理冲突的方法：·开放定址法：·一般形式为hi=（h（key）+di）%m1≤i≤m-1，开放定址法要求散列表的装填因子α≤1.
·开放定址法类型：·线性探查法：address=（hash（x）+i）%m；
·二次探查法：address=（hash（x）+i^2）%m；
·双重散列法：address=（hash（x）+i*hash（y））%m；
·拉链法：·是将所有关键字为同义词的结点链接在同一个单链表中。
·拉链法的优点：·拉链法处理冲突简单，且无堆积现象；
·链表上的结点空间是动态申请的适于无法确定表长的情况；
·拉链法中α可以大于1，结点较大时其指针域可忽略，因此节省空间；
·拉链法构造的散列表删除结点易实现。
·拉链法也有缺点：当结点规模较小时，用拉链法中的指针域也要占用额外空间，还是开放定址法省空间。
第十章排序
10.1 排序的基本概念
10.2 插入排序
10.3 选择排序
10.4 交换排序
本章主要知识点：
排序的基本概念和衡量排序算法优劣的标准，其中衡量标准有算法的时间复杂度、空间复杂度和稳定性
直接插入排序，希尔排序
直接选择排序，堆排序
冒泡排序，快速排序
10.1排序的基本概念
1.排序是对数据元素序列建立某种有序排列的过程。
2.排序的目的：便于查找。
3.关键字是要排序的数据元素集合中的一个域，排序是以关键字为基准进行的。
关键字分主关键字和次关键字两种。对要排序的数据元素集合来说，如果关键字满足数据元素值不同时该关键字的值也一定不同，这样的关键字称为主关键字。不满足主关键字定义的关键字称为次关键字。
4.排序的种类：分为内部排序和外部排序两大类。
若待排序记录都在内存中，称为内部排序；若待排序记录一部分在内存，一部分在外存，则称为外部排序。
注：外部排序时，要将数据分批调入内存来排序，中间结果还要及时放入外
存，显然外部排序要复杂得多。
5.排序算法好坏的衡量标准：
(1)时间复杂度——它主要是分析记录关键字的比较次数和记录的移动次数。
(2)空间复杂度——算法中使用的内存辅助空间的多少。
(3)稳定性——若两个记录A和B的关键字值相等，但排序后A、B的先后次序保持不变，则称这种排序算法是稳定的。
10.2 插入排序
插入排序的基本思想是：每步将一个待排序的对象，按其关键字大小，插入到前面已经排好序的一组对象的适当位置上，直到对象全部插入为止。
简言之，边插入边排序，保证子序列中随时都是排好序的。
常用的插入排序有：直接插入排序和希尔排序两种。
10.2.1 直接插入排序
1、其基本思想是：
顺序地把待排序的数据元素按其关键字值的大小插入到已排序数据元素子集合的适当位置。
例1：关键字序列T=（13，6，3，31，9，27，5，11），
请写出直接插入排序的中间过程序列。
初始关键字序列：【13】, 6, 3, 31, 9, 27, 5, 11
第一次排序：【6, 13】, 3, 31, 9, 27, 5, 11
第二次排序：【3, 6, 13】, 31, 9, 27, 5, 11
第三次排序：【3, 6, 13，31】, 9, 27, 5, 11
第四次排序：【3, 6, 9, 13，31】, 27, 5, 11
第五次排序：【3, 6, 9, 13，27, 31】, 5, 11
第六次排序：【3, 5, 6, 9, 13，27, 31】, 11
第七次排序：【3, 5, 6, 9, 11，13，27, 31】
注：方括号[ ]中为已排序记录的关键字，下划横线的关键字
表示它对应的记录后移一个位置。
2.直接插入排序算法
public static void insertSort(int[] a){
int i, j, temp;
int n = a.Length;
for(i = 0; i < n - 1; i ++){
temp = a[i + 1];
j = i;
while(j > -1 && temp < a[j]){
a[j + 1] = a[j];
j --;
}
a[j + 1] = temp;
}
}
初始关键字序列：【13】, 6, 3, 31, 9, 27, 5, 11
第一次排序：【6, 13】, 3, 31, 9, 27, 5, 11
第二次排序：【3, 6, 13】, 31, 9, 27, 5, 11
3、直接插入排序算法分析
(1)时间效率：当数据有序时，执行效率最好，此时的时间复杂度为O(n)；当数据基本反序时，执行效率最差，此时的时间复杂度为O(n2)。所以当数据越接近有序，直接插入排序算法的性能越好。
(2)空间效率：仅占用1个缓冲单元——O（1）
(3)算法的稳定性：稳定
8.2.2 希尔（shell）排序（又称缩小增量排序）
1、基本思想：把整个待排序的数据元素分成若干个小组，对同一小组内的数据元素用直接插入法排序；小组的个数逐次缩小，当完成了所有数据元素都在一个组内的排序后排序过程结束。
2、技巧：小组的构成不是简单地“逐段分割”，而是将相隔某个增量d的记录组成一个小组,让增量d逐趟缩短（例如依次取5,3,1），直到d＝1为止。
3、优点：让关键字值小的元素能很快前移，且序列若基本有序时，再用直接插入排序处理，时间效率会高很多。
例2：设待排序的序列中有12个记录，它们的关键字序列T=(65，34，25，87，12，38，56，46，14，77，92，23），请写出希尔排序的具体实现过程。public static void shellSort(int[] a, int[] d, int numOfD){
int i, j, k, m, span;
int temp;
int n = a.Length;
for(m = 0; m < numOfD; m ++){ //共numOfD次循环
span = d[m]; //取本次的增量值
for(k = 0; k < span; k ++){ //共span个小组
for(i = k; i < n-span; i = i + span){
temp = a[i+span];
j = i;
while(j > -1 && temp < a[j]){
a[j + span] = a[j];
j = j - span;
}
a[j + span] = temp;
}
}
}
}
算法分析：开始时d 的值较大，子序列中的对象较少，排序速度较快；随着排序进展，d 值逐渐变小，子序列中对象个数逐渐变多，由于前面工作的基础，大多数记录已基本有序，所以排序速度仍然很快。
时间效率：O(n(log2n)2)
空间效率：O（1）——因为仅占用1个缓冲单元
算法的稳定性：不稳定
练习：
1. 欲将序列（Q, H, C, Y, P, A, M, S, R, D, F, X）中的关键码按字母升序重排，则初始d为4的希尔排序一趟的结果是？答：原始序列：Q, H, C, Y, P, A, M, S, R, D, F, X
shell一趟后：P,A,C,S,Q,D,F,X,R,H,M,Y
2. 以关键字序列（256，301，751，129，937，863，742，694，076，438）为例，写出执行希尔排序（取d=5,3,1）算法的各趟排序结束时，关键字序列的状态。
解：原始序列: 256，301，751，129，937，863，742，694，076，438
希尔排序第一趟d=5 256 301 694 076 438 863 742 751 129 937
第二趟d=3 076 301 129 256 438 694 742 751 863 937
第三趟d=1 076 129 256 301 438 694 742 751 863 937
10.3 选择排序
选择排序的基本思想是：每次从待排序的数据元素集合中选取关键字最小（或最大）的数据元素放到数据元素集合的最前（或最后），数据元素集合不断缩小，当数据元素集合为空时选择排序结束。
常用的选择排序算法：
（1）直接选择排序
（2）堆排序
10.3.1直接选择排序
1、其基本思想
每经过一趟比较就找出一个最小值，与待排序列最前面的位置互换即可。
（即从待排序的数据元素集合中选取关键字最小的数据元素并将它与原始数据元素集合中的第一个数据元素交换位置；然后从不包括第一个位置的数据元素集合中选取关键字最小的数据元素并将它与原始数据集合中的第二个数据元素交换
位置；如此重复，直到数据元素集合中只剩一个数据元素为止。）
2、优缺点
优点：实现简单
缺点：每趟只能确定一个元素，表长为n时需要n-1趟
例3：关键字序列T= （21，25，49，25*，16，08），请给出直接选择排序的具体实现过程。
原始序列：21，25，49，25*，16，08
第1趟08，25，49，25*，16，21
第2趟08，16, 49，25*，25，21
第3趟08，16, 21，25*，25，49
第4趟08，16, 21，25*，25，49
第5趟08，16, 21，25*，25，49
public static void selectSort(int[] a){
int i, j, small;
int temp;
int n = a.Length;
for(i = 0; i < n - 1; i ++){
small = i; //设第i个数据元素最小
for(j = i + 1; j < n; j ++) //寻找最小的数据元素
if(a[j] < a[small]) small = j; //记住最小元素的下标
if(small != i){ //当最小元素的下标不为i时交换位置
temp = a[i];
a[i] = a[small];
a[small] = temp;
}
}
}
3、算法分析
时间效率：O(n2)——虽移动次数较少，但比较次数仍多。
空间效率：O（1）——没有附加单元（仅用到1个temp)
算法的稳定性：不稳定
4、稳定的直接选择排序算法
例：关键字序列T= （21，25，49，25*，16，08），请给出稳定的直接选择排序的具体实现过程。原始序列：21，25，49，25*，16，08
第1趟08, 21 , 25 , 49 , 25 *, 16
第2趟08，16, 21，25，49 ，25 *
第3趟08，16, 21，25，49 ，25 *
第4趟08，16, 21，25，49 ，25 *
第5趟08，16, 21，25，25 * ，49
public static void selectSort2(int [] a){
int i,j,small;
int temp;
int n = a.Length;
for(i = 0; i < n-1; i++){
small = i;
for(j = i+1; j < n; j++){ //寻找最小的数据元素
if(a[j] < a[small]) small = j; //记住最小元素的下标
}
if(small != i){
temp = a[small];
for(j = small; j > i; j--) //把该区段尚未排序元素依次后移
a[j] = a[j-1];
a[i] = temp; //插入找出的最小元素
}
}
}
8.3.2 堆排序
1. 什么是堆？
2. 怎样建堆？
3. 怎样堆排序？
堆的定义：设有n个数据元素的序列k0，k1，…，kn-1，当且仅当满足下述关系之一时，称之为堆。
解释：如果让满足以上条件的元素序列（k０，k１，…，kn－１）顺次排成一棵完全二叉树，则此树的特点是：树中所有结点的值均大于（或小于）其左右孩子，此树的根结点（即堆顶）必最大（或最小）。
例4：有序列T1=（08, 25, 49, 46, 58, 67）和序列T2=（91, 85, 76, 66, 58, 67, 55）,判断它们是否“堆”？
2. 怎样建堆？
步骤：从第一个非终端结点开始往前逐步调整，让每个双亲大于（或小于）子女，直到根结点为止。
终端结点（即叶子）没有任何子女，无需单独调整
例：关键字序列T= (21，25，49，25*，16，08），请建最大堆。
解：为便于理解，先将原始序列画成完全二叉树的形式：
这样可以很清晰地从(n-1-1)/2开始调整。
public static void createHeap(int[] a, int n, int h){
int i, j, flag;
int temp;
i = h;
j = 2 * i + 1; // j为i结点的左孩子结点的下标
temp = a[i];
flag = 0;
while(j < n && flag != 1){
//寻找左右孩子结点中的较大者,j为其下标
if(j < n - 1 && a[j] < a[j + 1]) j++;
if (temp >= a[j]) //a[i]>=a[j]
flag = 1; //标记结束筛选条件
else{ //否则把a[j]上移
a[i] = a[j];
i = j;
j = 2 * i + 1;
}
}
a[i] = temp;
}
利用上述createHeap（a,n,h）函数，初始化创建最大堆的过程就是从第一个非叶子结点a[i]开始，到根结点a[0]为止，循环调用createHeap（a,n,h）的过程。
初始化创建最大堆算法如下：
public static void initCreateHeap(int[] a){
int n = a.Length;
for(int i = (n-1-1) / 2; i >= 0; i --)
createHeap(a, n, i);
}
3. 怎样进行整个序列的堆排序？
*基于初始堆进行堆排序的算法步骤：
堆的第一个对象a[0]具有最大的关键码，将a[0]与a[n-1]对调，把具有最大关键码的对象交换到最后;
再对前面的n-1个对象，使用堆的调整算法，重新建立堆（调整根结点使之满足最大堆的定义）。结果具有次最大关键码的对象又上浮到堆顶，即a[0]位置;
再对调a[0]和a[n-2]，然后对前n-2个对象重新调整，…如此反复，最后得到全部排序好的对象序列。
例5：对刚才建好的最大堆进行排序：
public static void heapSort(int[] a){
int temp;
int n = a.Length;
initCreateHeap(a); //初始化创建最大堆
for(int i = n - 1; i > 0; i --){ //当前最大堆个数每次递减1
//把堆顶a[0]元素和当前最大堆的最后一个元素交换
temp = a[0];
a[0] = a[i];
a[i] = temp;
createHeap(a,i, 0); //调整根结点满足最大堆
}
}
4、堆排序算法分析：
时间效率：O(nlog2n)。
空间效率：O(1)。
稳定性：不稳定。
练习1：以下序列是堆的是（）
{75,65,30,15,25,45,20,10} B. {75,65,45,10,30,25,20,15}
C. {75,45,65,30,15,25,20,10}
D. {75,45,65,10,25,30,20,15}
练习2：有一组数据{15,9,7,8,20,1,7*,4}，建成的最小堆为（）。
A.{1,4,8,9,20,7,15,7*}
B.{1,7,15,7*,4,8,20,9}
C.{1,4,7,8,20,15,7*,9}
D.以上都不对
练习3：已知序列{503，87，512，61，908，170，897，275，653，462}，写出采用堆排序对该序列作非递减排列时的排序过程。
排序好的序列为：61，87，170，275，462，503，512，653，897，908
10.4 交换排序
交换排序的基本思想是：利用交换数据元素的位置进行排序的方法。
交换排序的主要算法有：
1) 冒泡排序
2) 快速排序
10.4.1 冒泡排序
1、基本思路：每趟不断将记录两两比较，并按“前小后大”（或“前大后小”）规则交换。
2、优点：每趟结束时，不仅能挤出一个最大值到最后面位置，还能同时部分理顺其他元素；一旦下趟没有交换发生，还可以提前结束排序。
例：关键字序列T=(21，25，49，25*，16，08），请按从小到大的顺序，写出冒泡排序的具体实现过程。
初态：21，25，49，25*，16，08
第1趟21，25，25*，16，08 ，49
第2趟21，25，16，08 ，25*，49
第3趟21，16，08 ，25，25*，49
第4趟16，08 ，21，25，25*，49
第5趟08，16，21，25，25*，49
3、冒泡排序算法
public static void bubbleSort(int[] a){
int i, j, flag=1;
int temp;
int n = a.Length;
for(i = 1; i < n && flag == 1; i++){
flag = 0;
for(j = 0; j < n-i; j++){
if(a[j] > a[j+1]){
flag = 1;
temp = a[j];
a[j] = a[j+1];
a[j+1] = temp;
}
}
}
}
4、冒泡排序的算法分析
时间效率：O（n2) —因为要考虑最坏情况（数据元素全部逆序），当然最好情况是数据元素已全部排好序，此时循环n-1次，时间复杂度为O（n)
空间效率：O（1）—只在交换时用到一个缓冲单元
稳定性：稳定—25和25*在排序前后的次序未改变
练习：关键字序列T=(31，15，9，25，16，28），请按从小到大的顺序，写出冒泡排序的具体实现过程。
初态：31，15，9，25，16，28
第1趟15，9，25，16，28，31
第2趟9，15，16，25，28，31
第3趟9，15，16，25，28，31
1、基本思想：设数组a中存放了n个数据元素，low为数组的低端下标，high为数组的高端下标，从数组a中任取一个元素（通常取a[low]）做为标准元素，以该标准元素调整数组a中其他各个元素的位置，使排在标准元素前面的元素均小于标准元素，排在标准元素后面的均大于或等于标准元素。这样一次排序过程结束后，一方面将标准元素放在了未来排好序的数组中该标准元素应位于的位置上，另一方面将数组中的元素以标准元素为中心分成了两个子数组，位于标准元素左边子数组中的元素均小于标准元素，位于标准元素右边子数组中的元素均大于等于或标准元素。对这两个子数组中的元素分别再进行方法类同的递归快速排序。算法的递归出口条件是low≥high。
例、关键字序列T=(60，55，48，37，10，90，84，36），请按从小到大的顺序，写出快速排序的具体实现过程。
快速排序算法各次快速排序过程
3、快速排序算法
public static void quickSort(int[] a, int low, int high){
int i, j;
int temp;
i = low;
j = high;
temp = a[low]; //取第一个元素为标准数据元素
while(i < j){
//在数组的右端扫描
while(i < j && temp <= a[j]) j--;
if(i < j){
a[i] = a[j];
i++;
}
//在数组的左端扫描
while(i < j && a[i] < temp) i++;
if(i < j){
a[j] = a[i];
j--;
}
}
a[i] = temp;
if(low < i) quickSort(a, low, i-1); //对左端子集合递归
if(i < high) quickSort(a, j+1, high); //对右端子集合递归
}
4、快速排序算法分析：
时间效率：一般情况下时间复杂度为O(nlog2n)，最坏情况是数据元素已全部正序或反序有序，此时每次标准元素都把当前数组分成一个大小比当前数组小1的子数组，此时时间复杂度为O(n2)
空间效率：O（log2n）—因为递归要用栈
稳定性：不稳定—因为有跳跃式交换。
练习：已知序列{503,87,512,61,908,170,897,275,653,462}，给出采用快速排序对该序列作非递减排序时每趟的结果。
第一趟：【462 87 275 61 170】503 【897 908 653 512】
第二趟：【170 87 275 61 】462 503 【512 653】897 【908】
第三趟：【61 87】170 【275】462 503 512 【653】897 908
第四趟：61 【87】170 275 462 503 512 653 897 908
最后排序结果：61 87 170 275 462 503 512 653 897 908
1.插入排序是稳定的，选择排序是不稳定的。
2.堆排序所需要附加空间数与待排序的记录个数无关。
3.对有n个记录的集合进行快速排序，所需时间确定于初始记录的排列情况，在初始记录无序的情况下最好。
4.直接插入排序在最好情况下的时间复杂度为（ A ）
A.O(n)
B.O(nlog2n)
C. O(log2n)
D.O(n2)
5.数据序列{8,9,10,4,5,6,20,1,2}只能是（C ）算法的两趟排序后的结果。
A.直接选择排序
B.冒泡排序
C.直接插入排序
D.堆排序
6.用直接插入排序对下面4个序列进行递增排序，元素比较次数最少的是（C ）
A.94,32,40,90,80,46,21,69
B.32,40,21,46,69,94,90,80
C.21,32,46,40,80,69,90,94
D.90,69,80,46,21,32,94,40
7. .以下排序算法中，（B ）不能保证每趟排序至少能将一个元素放到其最终位置上。A. 快速排序 B.希尔排序 C.堆排序 D.冒泡排序
8.对关键字{28,16,32,12,60,2,5,72}序列进行快速排序，第一趟从小到大一次划分结果为（B ）
A.(2,5,12,16)26(60,32,72)
B.(5,16,2,12)28(60,32,72)
C.(2,16,12,5)28(60,32,72)
D.(5,16,2,12)28(32,60,72)
9.若用冒泡排序对关键字序列{18，16，14，12，10，8}进行从小到大的排序，所需进行的关键字比较总次数是（ B ）。
A.10
B.15
C.21
D.34
10. 一组记录的关键字为{45，80，55，40，42，85}，则利用堆排序的方法建立的初始堆为（ B ）。
A.{85，80，45，40，42，55}
B.{85，80，55，40，42，45}
C.{85，80，55，45，42，40}
D.{85，55，80，42，45，40}
第十章文件
文件是性质相同的记录的集合。记录是文件中存取的基本单位，数据项是文件可使用的最小单位，数据项有时称字段或者属性。
文件·逻辑结构是一种线性结构。
·操作有：检索和维护。并有实时和批量处理两种处理方式。
文件·存储结构是指文件在外存上的组织方式。
·基本的组织方式有：顺序组织、索引组织、散列组织和链组织。
·常用的文件组织方式：顺序文件、索引文件、散列文件和多关键字文件。
评价一个文件组织的效率，是执行文件操作所花费的时间和文件组织所需的存储空间。
检索功能的多寡和速度的快慢，是衡量文件操作质量的重要标志。
顺序文件是指按记录进入文件的先后顺序存放、其逻辑顺序和物理顺序一致的文件。主关键字有序称顺序有序文件，否则称顺序无序文件。
一切存储在顺序存储器（如磁带）上的文件都只能顺序文件，只能按顺序查找法存取。
顺序文件的插入、删除和修改只能通过复制整个文件实现。
索引文件的组织方式：通常是在主文件之外建立一张索引表指明逻辑记录和物理记录之间一一对应的关系，它和主文件一起构成索引文件。
索引非顺序文件中的索引表为稠密索引。索引顺序文件中的索引表为稀疏索引。
若记录很大使得索引表也很大时，可对索引表再建立索引，称为查找表。是一种静态索引。
索引顺序文件常用的有两种：
·ISAM索引顺序存取方法：是专为磁盘存取文件设计的，采用静态索引结构。
·VSAM虚拟存储存取方法：采用B+树作为动态索引结构，由索引集、顺序集、数据集组成。
散列文件是利用散列存储方式组织的文件，亦称为直接存取文件。
散列文件
·优点是：文件随机存放，记录不需要排序；插入删除方便；存取速度快；不需要索引区，节省存储空间。
·缺点是：不能进行顺序存取，只能按关键字随机存取，且询问方式限地简单询问，需要重新组织文件。
多重表文件：对需要查询的次关键字建立相应的索引，对相同次关键字的记录建一个链表并将链表头指针、长度、次关键字作为索引表的索引项。
倒排表：次关键字索引表称倒排表，主文件和倒排表构成倒排文件。
浙教版数据的分析初步知识点总结八下
教师学生姓名上课日期月日学科数学年级八年级教材版本浙教版 类型知识讲解：√考题讲解：√本人课时统计第（）课时共（）课时 学案主题八下第三章《数据分析初步》复习课时数量第（）课时授课时段 教学目标1、掌握平均数、中位数、众数、极差、方差的概念并进行数据处理； 2、发展学生的统计意识和数据处理的方法与能力； 教学重点、 难点重点:平均数、中位数、众数、极差、方差概念的理解和掌握；难点:会处理实际问题中的统计内容； 教学过程 知识点复习 【知识点梳理】 知识点：平均数、众数、中位数、极差、方差、标准差 表示数据集中的统计量：平均数、中位数、众数 表示数据离散的统计量：方差、标准差 1.（算术）平均数 算术平均数：一般地，对于n个数x1、x2、……、x n，我们把 12 1 ( n X x x x n =+++ ……）叫做n个数的算术平均数，简称平均数，记作X（读作x拔） 加权平均数：若一组数据中x1、x2、……、x n的个数分别是f1、f2、……、f n，则这组数据的平均数1122 1 () n n X x f x f x f n =+++ ……就叫做加权平均数（其中f1+f2+……+f n=n） f1、f2、……、f n分别叫作x1、x2、……、x n的权。“权”越大，对平均数的影响越大. 例题 (1）2、4、7、9、11、13.这几个数的平均数是_______ (2）一组数据同时减去80，所得新的一组数据的平均数为2.3，?那么原数据的平均数__________；(3）8个数的平均数是12，4个数的平均为18，则这12个数的平均数为； （4）某人旅行100千米，前50千米的速度为100千米/小时，后50千米速度为为120千米/小时，则此人的平均速度估计为（）千米/小时。A、100 B、109 C、110 D、115 2.中位数 将一组数据按照由小到大（或由大到小）的顺序排列，如果数据的个数是奇数，则处于中间位置的数就是这组数据的中位数(median)；如果数据的个数是偶数，则中间两个数据的平均数就是这组数据的中位数。 中位数与数据的排列位置有关，当一组数据中的个别数据相差较大时，可用中位数来描述这组数据的几种趋势。 例题 (1）某小组在一次测试中的成绩为：86，92，84，92，85，85，86，94，92，83，则这个小组本次测试成绩的中位数是（） A．85 B．86 C．92 D．87.9 (2)将9个数据从小到大排列后，第个数是这组数据的中位数
2020年公司数据分析员工作总结范文
工作总结报告 (20XX年度) (封面模板) 姓名: 职务: 单位: 日期:二〇年月日
(范文模板) 公司数据分析员工作总结范文 下面是笔者收集整理的有关数据分析员工作总结的文章，希望对大家有所帮助，欢迎阅读。 篇一:数据分析员工作总结 1.什么是数据分析? 基于现有的业务知识和统计学基础知识及基本思想的理解与掌握，通过数据库及统计分析工具对数据的调取与处理、分析，达到对现有问题or主题的探索与剖析，最终实现业务问题的解决or 优化。 2.数据分析需要的知识、技能及工具? 业务知识:最重要 业务分析能力:业务问题的拆解、探索与定位，也包括一些思维导图工具的使用(VISIO,MIND,MINDMANAGER) 数据分析能力:基本的统计学及数学知识及较强的逻辑思维能力及分析工具的掌握SPSS,R,PYTHON等。 数据提取能力:在数据库中能完成较为复杂的数据查询及预
处理的能力(SQL使用能力)。 数据处理及展现能力:主要指ecel及ppt的使用，也有信息图制作能力的要求。 较强的沟通能力:能无障碍的理解业务人员(包括产品经理)及技术人员的想法并与之进行沟通交流 3.长期只处理数据的诟病【for分析人员】? 对于分析人员来说，若无实际分析经验，但经常提取数据，作为一个数据库工程师的角色开展工作时，容易形成一种惯性思维:从数据角度出发去看问题。这是很危险的，因为一条连贯、清晰的业务逻辑中间会产生各种数据，同时由于业务人员操作的相对灵活以及数据录入和ETL处理的问题会导致某一业务节点产生不同值的数据，若不清楚业务流程，业务知识，很难确认异常值的合理性及异常值产生的关键原因。长此以往，这种数据角度出发的惯性思维就很难改变了，进而任何分析，出发点都是错的，分析过程和结果可想而知。 4.对于数据敏感的理解? 数据敏感主要包括三方面:对异常or极值数据识别的敏感;对特定数值背后代表的业务含义的敏感;对业务数据重要、机密程度的敏感;
2017年数据分析年度工作总结范文
2017年数据分析年度工作总结范文 “2017年数据分析”，望给大家带来帮助! 工作总结1 在数据分析岗位一年以来，在公司部门领导和党支部的的正确领导下，认真贯彻执行党的各项方针、政策，紧紧围绕公司开展的“积极主动谋发展，务实奋进争一流”的主题实践活动，深入学习实践科学发展观，全面完成了各项工作目标，现简单的向领导汇报一下我一年来的工作情况。 一、虚心学习，不断提高政治素质和业务水平。 作为一名党员和公司的一份子，具备良好的政治和业务素质是做好本职工作的前提和必要条件。一年来，我一方面利用工作和业余时间认真学习了科学发展观、十一届全国人大二次会议和xx在中纪委十七届三次全会上的讲话精神，进一步提高了自己的党性认识和政治水平;一方面虚心向周围的领导、同事学习工作经验、工作方法和相关业务知识，取人之长，补己之短，加深了与各位同事之间的感情，同时还学习了相关的数据库知识，提高了自己在数据分析和处理上的技术水平，坚定了做好本职工作的信心和决心。 二、踏实工作，努力完成好领导交办的各项工作任务。 一年来，在主管的带领和同事们的支持下，自己主要做了以下几项工作： 一是认真做好各项报表的定期制作和查询，无论是本部门需要的报表还是为其他部门提供的报表。保证报表的准确性和及时性，并
与报表使用人做好良好的沟通工作。并完成各类报表的分类、整理、归档工作。 二是协助主管做好现有系统的维护和后续开发工作。包括topv 系统和多元化系统中的修改和程序开发。主要完成了海关进出口查验箱报表、出口当班查验箱清单、驳箱情况等报表导出功能以及龙门吊班其他箱量输入界面、其他岗位薪酬录入界面的开发，并完成了原有系统中交接班报表导出等功能的修改。同时，完成了系统在相关岗位的安装和维护工作，保证其正常运行。 三是配合领导和其他岗位做好各种数据的查询、统计、分析、汇总工作。做好相关数据的核实和上报工作，并确保数据的准确性和及时性。 四是完成领导交办的其他工作，认真对待，及时办理，不拖延、不误事、不敷衍，尽力做到让领导放心和满意。 三、存在的不足和今后的努力方向一年来，在办公室领导和同事们的指导帮助下，自己虽然做了一些力所能及的工作，但还存在很多的不足： 主要是阅历浅，经验少，有时遇到相对棘手的问题考虑欠周密，视角不够灵活，缺乏应变能力;理论和专业知识不够丰富，导致工作有时处于被动等等。 针对以上不足，在今后的工作中，自己要加强学习、深入实践、继续坚持正直、谦虚、朴实的工作作风，摆正自己的位置，尊重领导，团结同志，共同把办公室的工作做细做好。
(完整版)非常实用的数据结构知识点总结
数据结构知识点概括 第一章概论 数据就是指能够被计算机识别、存储和加工处理的信息的载体。 数据元素是数据的基本单位，可以由若干个数据项组成。数据项是具有独立含义的最小标识单位。 数据结构的定义： ·逻辑结构：从逻辑结构上描述数据，独立于计算机。·线性结构：一对一关系。 ·线性结构：多对多关系。 ·存储结构：是逻辑结构用计算机语言的实现。·顺序存储结构：如数组。 ·链式存储结构：如链表。 ·索引存储结构：·稠密索引：每个结点都有索引项。 ·稀疏索引：每组结点都有索引项。 ·散列存储结构：如散列表。 ·数据运算。 ·对数据的操作。定义在逻辑结构上，每种逻辑结构都有一个运算集合。 ·常用的有：检索、插入、删除、更新、排序。 数据类型：是一个值的集合以及在这些值上定义的一组操作的总称。 ·结构类型：由用户借助于描述机制定义，是导出类型。 抽象数据类型ADT：·是抽象数据的组织和与之的操作。相当于在概念层上描述问题。 ·优点是将数据和操作封装在一起实现了信息隐藏。 程序设计的实质是对实际问题选择一种好的数据结构，设计一个好的算法。算法取决于数据结构。 算法是一个良定义的计算过程，以一个或多个值输入，并以一个或多个值输出。 评价算法的好坏的因素：·算法是正确的； ·执行算法的时间； ·执行算法的存储空间（主要是辅助存储空间）； ·算法易于理解、编码、调试。 时间复杂度：是某个算法的时间耗费，它是该算法所求解问题规模n的函数。 渐近时间复杂度：是指当问题规模趋向无穷大时，该算法时间复杂度的数量级。 评价一个算法的时间性能时，主要标准就是算法的渐近时间复杂度。 算法中语句的频度不仅与问题规模有关，还与输入实例中各元素的取值相关。 时间复杂度按数量级递增排列依次为：常数阶O（1）、对数阶O（log2n）、线性阶O（n）、线性对数阶O（nlog2n）、平方阶O （n^2）、立方阶O（n^3）、……k次方阶O（n^k）、指数阶O（2^n）。
数据分析员工作总结3篇
数据分析员工作总结3篇 一、虚心学习努力提高网店数据分析方面的专业知识作为一 个食品专业出身的人，刚进公司时，对网店方面的专业知识及网店运营几乎一无所知，曾经努力学习掌握的数据分析技能在这里根本就 用不到，我也曾怀疑过自己的选择，怀疑自己对踏出校门的第一份 工作的选择是不是冲动的。但是，公司为我提供了宽松的学习环 境和专业的指导，在不断的学习过程中，我慢慢喜欢上自己所选择 的行业和工作。一方面，虚心学习每一个与网店相关的数据名词，提高自己在数据分析和处理方面的能力，坚定做好本职工作的信心和决心。另一方面，向周围的同同事学习业务知识和工作方法，取人之长，补己之短，加深了与同事之间的感情。 二、踏实工作努力完成领导交办的各项工作任务三个月来， 在领导和同事们的支持和配合下，自己主要做了一下几方面的工作1、汇总公司的产品信息日报表，并完成信息日报表的每日更新，为 产品追单提供可靠依据。 2、协同仓库工作人员盘点库存，汇总 库存报表，每天不定时清查入库货品，为各部门的同事提供最可靠 的库存数据。 3、完成店铺经营月报表、店铺经营日报表。 4、完成每日客服接待顾客量的统计、客服工作效果及工作转化率的查询。 5、每日两次对店铺里出售的宝贝进行逐个排查，保证每款宝贝的架上数的及时更新，防止出售中的宝贝无故下架。 6、配合领导和 其他岗位的同事做好各种数据的查询、统计、分析、汇总等工作。
做好数据的核实和上报工作，并确保数据的准确性和及时性。 7、完成领导交代的其它各项工作，认真对待、及时办理、不拖延、不误事、不敷衍，尽量做到让领导放心和满意。 三、存在的不足及今后努力的方向三个月来，在公司领导和同事们的指导和配合下，自己虽然做了一些力所能及的工作，但还存在很多的不足，主要是阅历浅，经验少，有时遇到相对棘手的问题考虑欠周密，视角不够灵活，缺乏应变能力;理论和专业知识不够丰富，导致工作有时处于被动等等。另外，由于语言不通的问题，在与周围的同事沟通时，存在一定的障碍。针对以上不足，在今后的工作中，自己要加强学习、深入实践、继续坚持正直、谦虚、朴实的工作作风，摆正自己的位置，尊重领导，团结同事，把网店的数据分析工作做细做好。 四、对公司人员状况及员工工作状态的分析 1、对公司人员状况的分析要想管好一个企业，首先要管好这个企业的人，要想管好一个企业的人，首先要对这个企业人员的基本情况有个比较全面的、细致的、科学的正确的了解。目前公司成员大部分为90后，是一个年轻化的团队。他们大部分在长辈们的宠爱中长大，心理素质不怎么成熟，没有自信心，没有目标，责任心不强，不怎么能吃苦，心理承受能力较弱，不爱学习，不明白工作的真正意义。不过也有一部分比较懂事，做事比较踏实、勤奋、性格也比较好。因此，我
数据的分析知识点与常见题型总结复习过程
数据的分析知识点与练习 1. 平均数与加权平均数：当给出的一组数据，都在某一常数a上下波动时，一般选用简化 平均数公式..丄I.，其中a是取接近于这组数据平均数中比较“整”的数；？当所给一组 数据中有重复多次出现的数据，常选用加权平均数公式。 (1) 2、4、7、9、11、15.这几个数的平均数是_________ (2 ) 一组数据同时减去80，所得新的一组数据的平均数为2.3，?那么原数据的平均数—； (3)8个数的平均数是12, 4个数的平均为18,则这12个数的平均数为 ____________ ； 2. 中位数：将一组数据按照由小到大(或由大到小)的顺序排列，如果数据的个数是奇 数，则处于中间位置的数就是这组数据的中位数(median);如果数据的个数是偶数，则中间 两个数据的平均数就是这组数据的中位数。 (1 )某小组在一次测试中的成绩为: 86，92，84，92，85，85，86，94，92，83,则这个小组本次测试成绩的中位数是( ) A. 85 B . 86 C . 92 D . 87.9 (2) 将9个数据从小到大排列后，第_________ 个数是这组数据的中位数 3. 众数：一组数据中出现次数最多的数据就是这组数据的众数( mode (1)一个射手连续射靶22次，其中3次射中10环，7次射中9环，9次射中8环，3次射中7环.则射中环数的中位数和众数分别为( ) A. 8，9 B . 8，8 C . 8. 5，8 D . 8. 5，9 (2)数据按从小到大排列为1, 2, 4, X, 6, 9,这组数据的中位数为5,那么这组数据的 众数是()A: 4 B : 5 C : 5.5 D : 6 4. 方差：各个数据与平均数之差的平方的平均数，记作s2.用“先平均，再求差，然后平方，最后再平均”得到的结果表示一组数据偏离平均值的情况，这个结果叫方差，计算公式 1- J )2+(XA?.)2+…+(X n--)2］；方差是反映一组数据的波动大小的一个量，其值越 是s2= [(x
最新数据分析员工作总结
数据分析员工作总结数据分析员是根据数据分析方案进行数据分析的人员，能进行较高级的数据统计分析。下面是出国留学网的先、编为大家精心整理的“数据分析员工作总结”，供大家阅读!希望能够帮助到大家!篇一：数据分析员工作总结在数据分析岗位工作三个月以来，在公司领导的正确领导下，深入学习关于淘宝网店的相关知识，我已经从一个网店的门外汉成长为对网店有一定了解和认知的人。现向公司领导简单汇报一下我三个月以来的工作情况。 一、虚心学习 努力提高网店数据分析方面的专业知识作为一个食品专业出身的人，刚进公司时，对网店方面的专业知识及网店运营几乎一无所知，曾经努力学习掌握的数据分析技能在这里根本就用不到，我也曾怀疑过自己的选择，怀疑自己对踏出校门的第一份工作的选择是不是冲动的。 但是，公司为我提供了宽松的学习环境和专业的指导，在不断的学习过程中，我慢慢喜欢上自己所选择的行业和工作。一方面，虚心学习每一个与网店相关的数据名词，提高自己在数据分析和处理方面的能力，坚定做好本职工作的信心和决心。另一方面，向周围的同同事学习业务知识和工作方法，取人之长，补己之短，加深了与同事之间的感
情。 二、踏实工作 努力完成领导交办的各项工作任务三个月来，在领导和同事们的支持和配合下，自己主要做了一下几方面的工作 1、汇总公司的产品信息日报表，并完成信息日报表的每日更新，为产品追单提供可靠依据。 2、协同仓库工作人员盘点库存，汇总库存报表，每天不定时清查入库货品，为各部门的同事提供最可靠的库存数据。 3、完成店铺经营月报表、店铺经营日报表。 4、完成每日客服接待顾客量的统计、客服工作效果及工作转化率的查询。 5、每日两次对店铺里出售的宝贝进行逐个排查，保证每款宝贝的架上数的及时更新，防止出售中的宝贝无故下架。 6、配合领导和其他岗位的同事做好各种数据的查询、统计、分析、汇总等工作。做好数据的核实和上报工作，并确保数据的准确性和及时性。 7、完成领导交代的其它各项工作，认真对待、及时办理、不拖延、不误事、不敷衍，尽量做到让领导放心和满意。 三、存在的不足及今后努力的方向 三个月来，在公司领导和同事们的指导和配合下，自己虽然做了一些力所能及的工作，但还存在很多的不足，主要是阅历浅，经验少，有时遇到相对棘手的问题考虑欠周密，
数据结构复习要点(整理版).docx
第一章数据结构概述 基本概念与术语 1．数据：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所处理的符号的总称。 2. 数据元素：数据元素是数据的基本单位，是数据这个集合中的个体，也称之为元素，结点，顶点记录。 (补充：一个数据元素可由若干个数据项组成。数据项是数据的不可分割的最小单位。 ) 3．数据对象：数据对象是具有相同性质的数据元素的集合，是数据的一个子集。(有时候也 叫做属性。) 4．数据结构：数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。 (1)数据的逻辑结构：数据的逻辑结构是指数据元素之间存在的固有逻辑关系，常称为数据结构。 数据的逻辑结构是从数据元素之间存在的逻辑关系上描述数据与数据的存储无关，是独立于计算机的。 依据数据元素之间的关系，可以把数据的逻辑结构分成以下几种： 1. 集合：数据中的数据元素之间除了“同属于一个集合“的关系以外，没有其他关系。 2. 线性结构：结构中的数据元素之间存在“一对一“的关系。若结构为非空集合，则除了第一个元素之外，和最后一个元素之外，其他每个元素都只有一个直接前驱和一个直接后继。 3. 树形结构：结构中的数据元素之间存在“一对多“的关系。若数据为非空集，则除了第一个元素 (根)之外，其它每个数据元素都只有一个直接前驱，以及多个或零个直接后继。 4. 图状结构：结构中的数据元素存在“多对多”的关系。若结构为非空集，折每个数据可有多个(或零个)直接后继。 (2)数据的存储结构：数据元素及其关系在计算机内的表示称为数据的存储结构。想要计算机处理数据，就必须把数据的逻辑结构映射为数据的存储结构。逻辑结构可以映射为以下两种存储结构： 1. 顺序存储结构：把逻辑上相邻的数据元素存储在物理位置也相邻的存储单元中，借助元素在存储器中的相对位置来表示数据之间的逻辑关系。 2. 链式存储结构：借助指针表达数据元素之间的逻辑关系。不要求逻辑上相邻的数据元素物理位置上也相邻。 5. 时间复杂度分析：1.常量阶：算法的时间复杂度与问题规模n 无关系T(n)=O(1) 2. 线性阶：算法的时间复杂度与问题规模 n 成线性关系T(n)=O(n) 3. 平方阶和立方阶：一般为循环的嵌套，循环体最后条件为i++ 时间复杂度的大小比较： O(1)< O(log 2 n)< O(n )< O(n log 2 n)< O(n2)< O(n3)< O(2 n ) 数据的分析知识点与练习 1.平均数与加权平均数：当给出的一组数据，都在某一常数a上下波动时，一 般选用简化平均数公式，其中a是取接近于这组数据平均数中比较“整” 的数;?当所给一组数据中有重复多次出现的数据，常选用加权平均数公式。 (1）2、4、7、9、11、15.这几个数的平均数是_______ (2）一组数据同时减去80，所得新的一组数据的平均数为2.3，?那么原数据的平均数___； (3）8个数的平均数是12，4个数的平均为18，则这12个数的平均数为； 2.中位数：将一组数据按照由小到大（或由大到小）的顺序排列，如果数据的个数是奇数，则处于中间位置的数就是这组数据的中位数(median)；如果数据的个数是偶数，则中间两个数据的平均数就是这组数据的中位数。 (1）某小组在一次测试中的成绩为：86，92，84，92，85，85，86，94，92，83，则这个小组本次测试成绩的中位数是（） A．85 B．86 C．92 D．87.9 (2) 将9个数据从小到大排列后，第个数是这组数据的中位数 3.众数：一组数据中出现次数最多的数据就是这组数据的众数（mode） （1）一个射手连续射靶22次，其中3次射中10环，7次射中9环，9次射中8环，3次射中7环．则射中环数的中位数和众数分别为（） A．8，9 B．8，8 C．8．5，8 D．8．5，9 （2）数据按从小到大排列为1，2，4，x，6，9，这组数据的中位数为5，那么这组数据的众数是（） A：4 B：5 C：5.5 D： 6 2.用“先平均，再求差，然后平方差：各个数据与平均数之差的平方的平均数，记作s4.方，最后再平均”得到的结果表示一组数据偏离平均值的情况，这个结 果叫方差，计算公式2222]；方差是反映一组数据的波动大小的一个量，其值越--)是s)+=[(x-)…+(x+(x n12大，波动越大，也越不稳定或不整齐。 （1）若样本x+1，x+1，…，x+1的平均数为10，方差为2，则对于样本x+2， x+2，…，22n11x+2，下列结论正确的是（）n A：平均数为10，方差为 2 B：平均数为11，方差为3 C：平均数为11，方差为2 D：平均数为12，方差为4 （2）方差为2的是（） A．1，2，3，4，5 B．0，1，2，3，5 C．2，2，2，2，2 D．2，2，2，3，3 5.极差：一组数据中的最大数据与最小数据的差叫做这组数据的极差(range) （1）某班数学学习小组某次测验成绩分别是63，72，49，66，81，53，92，69，则这组 数据的极差是（） 复习提纲 第一章数据结构概述 基本概念与术语（P3） 1．数据结构是一门研究非数值计算程序设计问题中计算机的操作对象以及他们之间的关系和操作的学科. 2．数据是用来描述现实世界的数字,字符,图像,声音,以及能够输入到计算机中并能被计算机识别的符号的集合 2．数据元素是数据的基本单位 3．数据对象相同性质的数据元素的集合 4．数据结构包括三方面内容:数据的逻辑结构.数据的存储结构.数据的操作. （1）数据的逻辑结构指数据元素之间固有的逻辑关系. （2）数据的存储结构指数据元素及其关系在计算机内的表示 ( 3 ) 数据的操作指在数据逻辑结构上定义的操作算法,如插入,删除等. 5.时间复杂度分析 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 1、名词解释：数据结构、二元组 2、根据数据元素之间关系的不同，数据的逻辑结构可以分为 集合、线性结构、树形结构和图状结构四种类型。 3、常见的数据存储结构一般有四种类型，它们分别是___顺序存储结构_____、___链式存储结构_____、___索引存储结构_____和___散列存储结构_____。 4、以下程序段的时间复杂度为___O(N2)_____。 int i,j,x; for(i=0;i 数据统计员个人工作总结范文 数据统计是否具有准确性，直接决定着单位、企业决策与管理是否科学、高效的问题。以下是为大家精心整理的数据统计员个人工作总结范文，欢迎大家阅读，供您参考。 数据统计员个人工作总结范文 过去的一年在领导和同事们的悉心关怀和指导下，通过自身的不懈努力，在工作上取得了一定的成果，但也存在了诸多不足，现将过去一年的工作情况总结如下： 一、公司领导高度重视，统计工作逐步完善。 近年来，公司领导高度重视统计工作，在统计体制改革、人员力量配备、经费保障等方面采取了很多措施，增加了统计工作人员，健全完善了统计工作体系，进一步夯实了统计基础建设，确保统计数据源头工作质量。 二、扎实做好统计基层基础工作。 近年来，围绕ldquo;人员专职化、台账规范化、管理制度化、调查法制化、手段现代化、经费有保障rdquo;的ldquo;五化一有rdquo;目标，进一步完善统计工作制度，夯实基层基础工作。统计工作部门具备独立的办公场所，同时配备了微机、打印机、办公桌椅等，确保统计工作的顺利进行。建立统计工作管理制度和统计人员管理制度，包括综合统计管理制度;建立原始记录和统计台帐、统计报表管理制度;建立数据管理制度和数据质量检查、控制制度;建立统计资料 归档及保密制度;建立企业各级专兼职统计、记录人员的岗位责任制等。 三、按时完成统计工作，为公司领导经营决策提供准确依据。 我们严格执行国家统计报表制度，认真做好各项年定报的贯彻落实。统计人员认真学习《统计法》和统计报表有关规章制度，虚心向统计局有关领导学者学习，主动采用科学的统计方法，系统地调查研究，对待每一个统计数字和统计调查分析，都一丝不苟，严肃认真，确保统计数据的质量，及时收集、掌握重要经济指标，通过静态和动态、纵向和横向的比较分析，充分了解公司的经济运行态势，提高统计分析水平，从而为促进公司经营管理目标的实现和公司领导经营决策、促进经济发展提供科学依据。 四、统计法制建设不断完善，数据质量不断提高。 统计数据质量是统计工作的核心所在。我们坚持实事求是，弘扬求真务实精神，努力提高基层数据质量。规范基础工作，确保源头数出有据。统计报表有关数据直接从企业原始记录、统计台账、会计报表取得的，报表数据和有关记录项目保持一致;统计报表有关数据以企业原始记录、统计台账、会计报表相关数据加工后取得的，以企业原始记录、统计台账、会计报表为依据。 五、建立规范的统计台账，保证源头统计数据质量。 建立规范的、统一的、可核查的统计台账，是统计基础建设的一项重要内容，是保证统计源头数据质量的一个重要抓手。统计台账依据原始记录和相关数据，按照统计指标的含义填写，统计报表的数据 数据分析知识点总复习含答案 一、选择题 1 . (11大连)某农科院对甲、乙两种甜玉米各用 10块相同条件的试验田进行试验， 得到两个品种每公顷产量的两组数据，其方差分别为 S 甲2 = 0.002、S 乙2 = 0.03，贝y () A. 甲比乙的产量稳定 B. 乙比甲的产量稳定 【解析】 【分析】方差是刻画波动大小的一个重要的数字 .与平均数一样，仍采用样本的波动大小去 估计总体的波动大小的方法，方差越小则波动越小，稳定性也越好 . 【详解】因为S 甲=0.002 数据分析个人工作总结 在数据分析岗位工作三个月以来，在公司领导的正确领导下，深入学习关于淘宝网店的相关知识，我已经从一个网店的门外汉成长为对网店有一定了解和认知的人。现向公司领导简单汇报一下我三个月以来的工作情况。 一、虚心学习，努力提高网店数据分析方面的专业知识 作为一个食品专业出身的人，刚进公司时，对网店方面的专业知识及网店运营几乎一无所知，曾经努力学习掌握的数据分析技能在这里根本就用不到，我也曾怀疑过自己的选择，怀疑自己对踏出校门的第一份工作的选择是不是冲动的。但是，公司为我提供了宽松的学习环境和专业的指导，在不断的学习过程中，我慢慢喜欢上自己所选择的行业和工作。一方面，虚心学习每一个与网店相关的数据名词，提高自己在数据分析和处理方面的能力，坚定做好本职工作的信心和决心。另一方面，向周围的同同事学习业务知识和工作方法，取人之长，补己之短，加深了与同事之间的感情。 二、踏实工作，努力完成领导交办的各项工作任务 三个月来，在领导和同事们的支持和配合下，自己主要做了一下几方面的工作： 1.汇总公司的产品信息日报表，并完成信息日报表的每日更新，为产品追单提供可靠依据。 2.协同仓库工作人员盘点库存，汇总库存报表，每天不定时清查入库货品，为各部门的同事提供最可靠的库存数据。 3.完成店铺经营月报表、店铺经营日报表。 4.完成每日客服接待顾客量的统计、客服工作效果及工作转化率的查询。 5.每日两次对店铺里出售的宝贝进行逐个排查，保证每款宝贝的架上数的及时更新，防止出售中的宝贝无故下架。 6.配合领导和其他岗位的同事做好各种数据的查询、统计、分析、汇总等工作。做好数据的核实和上报工作，并确保数据的准确性和及时性。 7.完成领导交代的其它各项工作，认真对待、及时办理、不拖延、不误事、不敷衍，尽量做到让领导放心和满意。 三、存在的不足及今后努力的方向 三个月来，在公司领导和同事们的指导和配合下，自己虽然做了一些力所能 自考02331数据构造重点总结(最后修订) 第一章概论 1.瑞士计算机科学家沃思提出：算法+数据构造=程序。算法是对数据运算描述，而数据构造涉及逻辑构造和存储构造。由此可见，程序设计实质是针对实际问题选取一种好数据构造和设计一种好算法，而好算法在很大限度上取决于描述实际问题数据构造。 2.数据是信息载体。数据元素是数据基本单位。一种数据元素可以由若干个数据项构成，数据项是具备独立含义最小标记单位。数据对象是具备相似性质数据元素集合。 3.数据构造指是数据元素之间互有关系，即数据组织形式。 数据构造普通涉及如下三方面内容：数据逻辑构造、数据存储构造、数据运算 ①数据逻辑构造是从逻辑关系上描述数据，与数据元素存储构造无关，是独立于计算机。 数据逻辑构造分类：线性构造和非线性构造。 线性表是一种典型线性构造。栈、队列、串等都是线性构造。数组、广义表、树和图等数据构造都是非线性构造。 ②数据元素及其关系在计算机内存储方式，称为数据存储构造（物理构造）。 数据存储构造是逻辑构造用计算机语言实现，它依赖于计算机语言。 ③数据运算。最惯用检索、插入、删除、更新、排序等。 4.数据四种基本存储办法：顺序存储、链接存储、索引存储、散列存储 （1）顺序存储：普通借助程序设计语言数组描述。 （2）链接存储：普通借助于程序语言指针来描述。 （3）索引存储：索引表由若干索引项构成。核心字是能唯一标记一种元素一种或各种数据项组合。 （4）散列存储：该办法基本思想是：依照元素核心字直接计算出该元素存储地址。 5.算法必要满足5个准则：输入，0个或各种数据作为输入；输出，产生一种或各种输出；有穷性，算法执行有限步后结束；拟定性，每一条指令含义都明确；可行性，算法是可行。 算法与程序区别：程序必要依赖于计算机程序语言，而一种算法可用自然语言、计算机程序语言、数学语言或商定符号语言来描述。当前惯用描述算法语言有两类：类Pascal和类C。 6.评价算法优劣：算法"对的性"是一方面要考虑。此外，重要考虑如下三点： ①执行算法所耗费时间，即时间复杂性； ②执行算法所耗费存储空间，重要是辅助空间，即空间复杂性； ③算法应易于理解、易于编程，易于调试等，即可读性和可操作性。 数据的分析 例题 1．为了了解参加某运动会的200名运动员的年龄情况，从中抽查了20名运动员的年龄，就这个问题来说，下面说法正确的是（） A．200名运动员是总体 B．每个运动员是总体 C．20名运动员是所抽取的一个样本 D．样本容量是20 1.加权平均数 例题 (1）2、4、7、9、11、13.这几个数的平均数是_______ (2）一组数据同时减去80，所得新的一组数据的平均数为2.3，?那么原数据的平均数__________；(3）8个数的平均数是12，4个数的平均为18，则这12个数的平均数为； 2.中位数 例题 (1）某小组在一次测试中的成绩为：86，92，84，92，85，85，86，94，92，83，则这个小组本次测试成绩的中位数是（） A．85 B．86 C．92 D．87.9 (2) 将9个数据从小到大排列后，第个数是这组数据的中位数 ( 3.众数 一组数据中出现次数最多的数据就是这组数据的众数（mode） 例题 （1）一个射手连续射靶22次，其中3次射中10环，7次射中9环，9次射中8环，3次射中7环．则射中环数的中位数和众数分别为（） A．8，9 B．8，8 C．8．5，8 D．8．5，9 （2）数据按从小到大排列为1，2，4，x，6，9，这组数据的中位数为5，那么这组数据的众数是（） A：4 B：5 C：5.5 D：6 4.极差 一组数据中的最大数据与最小数据的差叫做这组数据的极差(range)。 例题 （1）右图是一组数据的折线统计图，这组数据的极差是， 平均数是；； （2）10名学生的体重分别是41、48、50、53、49、53、53、51、67（单位：ｋｇ），这组数据的极差是（） A：27 B：26 C：25 D：24 5. 方差 各个数据与平均数之差的平方的平均数，记作s2.用“先平均，再求差，然后平方，最后再平均”得到的结果表示一组数据偏离平均值的情况，这个结果叫方差，计算公式是 s2=[(x 1-)2+(x 2 -)2+…+(x n -)2]； 方差是反映一组数据的波动大小的一个量，其值越大，波动越大，也越不稳定或不整齐。 例题 （1）若样本x1+1，x2+1，…，x n+1的平均数为10，方差为2，则对于样本x1+2，x2+2，…，x n+2，下列结论正确的是（） A：平均数为10，方差为2 B：平均数为11，方差为3 C：平均数为11，方差为2 D：平均数为12，方差为4 （2）方差为2的是（） A．1，2，3，4，5 B．0，1，2，3，5 C．2，2，2，2，2 D．2，2，2，3，3 第一章概论 1.数据结构描述的是按照一定逻辑关系组织起来的待处理数据元素的表示及相关操作，涉及数据的逻辑结构、存储结构和运算 2.数据的逻辑结构是从具体问题抽象出来的数学模型，反映了事物的组成结构及事物之间的逻辑关系 可以用一组数据（结点集合K）以及这些数据之间的一组二元关系（关系集合R）来表示：(K, R) 结点集K是由有限个结点组成的集合，每一个结点代表一个数据或一组有明确结构的数据 关系集R是定义在集合K上的一组关系，其中每个关系r（r∈R）都是K×K上的二元关系 3.数据类型 a.基本数据类型 整数类型(integer)、实数类型(real)、布尔类型(boolean)、字符类型（char）、指针类型（pointer）b.复合数据类型 复合类型是由基本数据类型组合而成的数据类型；复合数据类型本身，又可参与定义结构更为复杂的结点类型 4.数据结构的分类：线性结构（一对一）、树型结构（一对多）、图结构（多对多） 5.四种基本存储映射方法：顺序、链接、索引、散列 6.算法的特性：通用性、有效性、确定性、有穷性 7.算法分析：目的是从解决同一个问题的不同算法中选择比较适合的一种，或者对原始算法进行改造、加工、使其优化 8.渐进算法分析 a．大Ο分析法：上限，表明最坏情况 b．Ω分析法：下限，表明最好情况 c．Θ分析法：当上限和下限相同时，表明平均情况 第二章线性表 1.线性结构的基本特征 a.集合中必存在唯一的一个“第一元素” b.集合中必存在唯一的一个“最后元素” c.除最后元素之外，均有唯一的后继 d.除第一元素之外，均有唯一的前驱 2.线性结构的基本特点:均匀性、有序性 3.顺序表 a.主要特性：元素的类型相同；元素顺序地存储在连续存储空间中，每一个元素唯一的索引值；使用常数作为向量长度 b. 线性表中任意元素的存储位置：Loc(ki) = Loc(k0) + i * L（设每个元素需占用L个存储单元） c. 线性表的优缺点： 优点：逻辑结构与存储结构一致；属于随机存取方式，即查找每个元素所花时间基本一样 缺点：空间难以扩充 d.检索：ASL=【Ο（1）】 e.插入：插入前检查是否满了，插入时插入处后的表需要复制【Ο（n）】 f.删除：删除前检查是否是空的，删除时直接覆盖就行了【Ο（n）】 4.链表 4.1单链表 a.特点：逻辑顺序与物理顺序有可能不一致；属于顺序存取的存储结构，即存取每个数据元素所花费的时间不相等 b.带头结点的怎么判定空表：head和tail指向单链表的头结点 c.链表的插入（q->next=p->next; p->next=q;）【Ο（n）】 d.链表的删除（q=p->next; p->next = q->next; delete q;）【Ο（n）】 e.不足：next仅指向后继，不能有效找到前驱 4.2双链表 a.增加前驱指针，弥补单链表的不足 b.带头结点的怎么判定空表:head和tail指向单链表的头结点 c.插入：（q->next = p->next; q->prev = p; p->next = q; q->next->prev = q;） d.删除：（p->prev->next = p->next; p->next->prev = p->prev; p->prev = p->next = NULL; delete p;） 4.3顺序表和链表的比较 4.3.1主要优点 a.顺序表的主要优点 没用使用指针，不用花费附加开销；线性表元素的读访问非常简洁便利 b.链表的主要优点 无需事先了解线性表的长度；允许线性表的长度有很大变化；能够适应经常插入删除内部元素的情况 4.3.2应用场合的选择 a.不宜使用顺序表的场合 经常插入删除时，不宜使用顺序表；线性表的最大长度也是一个重要因素 b.不宜使用链表的场合 当不经常插入删除时，不应选择链表；当指针的存储开销与整个结点内容所占空间相比其比例较大时，应该慎重选择 第三章栈与队列 1.栈 a.栈是一种限定仅在一端进行插入和删除操作的线性表；其特点后进先出；插入：入栈（压栈）；删除：出栈（退栈）；插入、删除一端被称为栈顶（浮动），另一端称为栈底（固定）；实现分为顺序栈和链式栈两种 b.应用： 1）数制转换 while (N) { N%8入栈； N=N/8;} while (栈非空){ 出栈； 输出；} 2）括号匹配检验 不匹配情况：各类括号数量不同；嵌套关系不正确 算法： 逐一处理表达式中的每个字符ch： ch=非括号：不做任何处理 ch=左括号：入栈 ch=右括号：if (栈空) return false else { 出栈，检查匹配情况， if (不匹配) return false } 如果结束后，栈非空，返回false 3）表达式求值 3.1中缀表达式： 计算规则：先括号内，再括号外；同层按照优先级，即先乘*、除/,后加+、减-；相同优先级依据结合律，左结合律即为先左后右 3.2后缀表达式： <表达式> ::= <项><项> + | <项><项>－|<项> <项> ::= <因子><因子> * |<因子><因子>/|<因子> <因子> ::= <常数> ?<常数> ::= <数字>|<数字><常数> <数字> ∷= 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 3.3中缀表达式转换为后缀表达式 InfixExp为中缀表达式，PostfixExp为后缀表 达式 初始化操作数栈OP，运算符栈OPND； OPND.push('#'); 读取InfixExp表达式的一项 操作数：直接输出到PostfixExp中； 操作符： 当‘（’：入OPND; 当‘）’：OPND此时若空，则出错；OPND若 非空，栈中元素依次弹出，输入PostfixExpz 中，直到遇到‘（’为止；若为‘（’，弹出即 可 当‘四则运算符’：循环（当栈非空且栈顶不是 ‘（’&& 当前运算符优先级>栈顶运算符优先 级），反复弹出栈顶运算符并输入到 PostfixExp中，再将当前运算符压入栈 3.4后缀表达式求值 初始化操作数栈OP； while （表达式没有处理完) { item = 读取表达式一项; 操作数：入栈OP； 运算符：退出两个操作数， 计算，并将结果入栈} c.递归使用的场合：定义是递归的；数据结构是 递归的；解决问题的方法是递归的 2.队列 a.若线性表的插入操作在一端进行，删除操作 在另一端进行，则称此线性表为队列 b.循环队列判断队满对空： 队空：front==rear；队满： (rear+1)%n==front 第五章二叉树 1.概念 a. 一个结点的子树的个数称为度数 b.二叉树的高度定义为二叉树中层数最大的叶 结点的层数加1 c.二叉树的深度定义为二叉树中层数最大的叶 结点的层数 d.如果一棵二叉树的任何结点，或者是树叶， 或者恰有两棵非空子树，则此二叉树称作满二 叉树 e.如果一颗二叉树最多只有最下面的两层结点 度数可以小于2；最下面一层的结点都集中在 该层最左边的位置上，则称此二叉树为完全二 叉树 f.当二叉树里出现空的子树时，就增加新的、特 殊的结点——空树叶组成扩充二叉树，扩充二 叉树是满二叉树 外部路径长度E：从扩充的二叉树的根到每个 外部结点（新增的空树叶）的路径长度之和 内部路径长度I：扩充的二叉树中从根到每个内 部结点（原来二叉树结点）的路径长度之和 2.性质 a. 二叉树的第i层（根为第0层，i≥0）最多有 2^i个结点 b. 深度为k的二叉树至多有2k+1-1个结点 c. 任何一颗二叉树，度为0的结点比度为2的 结点多一个。n0 = n2 + 1 d. 满二叉树定理：非空满二叉树树叶数等于其 分支结点数加1 e. 满二叉树定理推论：一个非空二叉树的空子 树(指针)数目等于其结点数加1 f. 有n个结点（n>0）的完全二叉树的高度为 ?log2(n+1)?，深度为?log2(n+1)?? g. 对于具有n个结点的完全二叉树，结点按层 次由左到右编号，则有： 1) 如果i = 0为根结点；如果i>0，其父结点 编号是(i-1)/2 2) 当2i+1数据的分析知识点与常见题型总结
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