知识大全 09年自考《数据结构》各章要点二[3]
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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 n 个结点 没有度为 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 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 右路径上写代码 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 )条边的有向图
无向完全图 具有n*(n )/ 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 是开始和终端重合的简单路径
网络 是带权的图
cha138/Article/program/sjjg/201311/22736相关参考
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^)比较次数为n(n)/;移动次
归并排序 ·先两个一组排序形成(n+)/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(nlogn) 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
构造最小生成树的算法 ·Prim算法的时间复杂度为O(n^)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 ·Dijkst
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
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
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
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^)%) ·除余法表长为mha
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^+e)其时间复杂度为O
满二叉树是一棵深度为k结点数为(^k)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
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的结点称叶子(终端结点)度不为的结点称分支结点(非终