803数据结构（考研803数据结构）

## 803 数据结构### 简介"803 数据结构" 通常指的是计算机科学或者软件工程专业研究生入学考试中，数据结构部分的考试代码为 803 的科目。由于不同学校考试范围和难度存在差异，本文将对数据结构这一学科的常见考点进行概述，并对部分重点内容进行详细说明。### 主要考点考试内容通常涵盖以下几个方面：1.

数据结构的基本概念

数据结构的定义、逻辑结构与物理结构

算法的概念、特性和评价

时间复杂度和空间复杂度的分析 2.

线性结构

线性表的定义和基本操作（顺序存储和链式存储）

栈和队列的定义、特点和基本操作

字符串的存储结构和基本操作 3.

树形结构

树的基本概念、二叉树的定义和性质

二叉树的遍历（前序、中序、后序、层序）

线索二叉树、Huffman 树和 Huffman 编码

树和森林的转换、树的遍历应用

二叉排序树、平衡二叉树的概念和操作 4.

图结构

图的基本概念、存储结构（邻接矩阵、邻接表）

图的遍历（深度优先搜索、广度优先搜索）

最小生成树（Prim 算法、Kruskal 算法）

最短路径（Dijkstra 算法、Floyd 算法）

拓扑排序和关键路径 5.

查找

顺序查找、二分查找

散列表（哈希表）的概念、构造方法和冲突处理

二叉排序树、平衡二叉树的查找 6.

排序

插入排序（直接插入排序、希尔排序）

交换排序（冒泡排序、快速排序）

选择排序（简单选择排序、堆排序）

归并排序、基数排序### 内容详细说明以下是对部分重点内容的详细说明:#### 1. 算法复杂度分析

时间复杂度:

表示算法执行时间的增长趋势。通常使用大 O 符号表示，例如 O(n), O(nlogn), O(n^2) 等。

空间复杂度:

表示算法执行过程中所需的额外存储空间大小，也使用大 O 符号表示。#### 2. 树和二叉树

树:

一种非线性数据结构，由节点和边组成，具有层次关系。

二叉树:

每个节点最多有两个子节点的树。

遍历:

按照一定顺序访问二叉树中所有节点的操作。

线索二叉树:

利用空指针域存储指向节点前驱或后继的信息，方便遍历。

Huffman 树:

带权路径长度最短的二叉树，用于数据压缩。#### 3. 图

图:

由顶点和边组成，用于表示元素之间复杂关系的数据结构。

遍历:

类似于树的遍历，访问图中所有顶点的操作。

最小生成树:

连接图中所有顶点且边权值和最小的树。

最短路径:

寻找图中两点之间路径长度最短的路径。#### 4. 查找

顺序查找:

从头到尾依次比较，找到目标元素或确定元素不存在。

二分查找:

针对有序序列，每次将查找范围缩小一半，效率更高。

散列表:

利用散列函数将关键字映射到存储地址，实现快速查找。#### 5. 排序

插入排序:

将元素插入到已排序序列的合适位置。

交换排序:

通过交换元素位置实现排序。

选择排序:

每次选择未排序序列中的最小（或最大）元素放到已排序序列的末尾。

归并排序:

将两个有序序列合并成一个有序序列。

基数排序:

按照关键字的每一位进行排序。### 总结"803 数据结构" 考试内容涵盖了数据结构的基本概念、线性结构、树形结构、图结构、查找和排序等多个方面。 掌握这些知识点对于计算机科学和软件工程专业的学生至关重要，能够帮助他们更好地理解和应用数据结构解决实际问题。## 额外建议

多刷题：刷题是巩固知识点、熟悉常见题型和提高解题能力的有效途径。

注重理解：不要死记硬背，要注重对算法原理和实现过程的理解。

代码实现：尝试自己动手实现各种数据结构和算法，加深理解和记忆。

查漏补缺：针对自己的薄弱环节进行强化练习。希望以上内容能帮助你更好地备考 "803 数据结构" 考试!

803 数据结构

简介"803 数据结构" 通常指的是计算机科学或者软件工程专业研究生入学考试中，数据结构部分的考试代码为 803 的科目。由于不同学校考试范围和难度存在差异，本文将对数据结构这一学科的常见考点进行概述，并对部分重点内容进行详细说明。

主要考点考试内容通常涵盖以下几个方面：1. **数据结构的基本概念*** 数据结构的定义、逻辑结构与物理结构* 算法的概念、特性和评价* 时间复杂度和空间复杂度的分析 2. **线性结构*** 线性表的定义和基本操作（顺序存储和链式存储）* 栈和队列的定义、特点和基本操作* 字符串的存储结构和基本操作 3. **树形结构*** 树的基本概念、二叉树的定义和性质* 二叉树的遍历（前序、中序、后序、层序）* 线索二叉树、Huffman 树和 Huffman 编码* 树和森林的转换、树的遍历应用* 二叉排序树、平衡二叉树的概念和操作 4. **图结构*** 图的基本概念、存储结构（邻接矩阵、邻接表）* 图的遍历（深度优先搜索、广度优先搜索）* 最小生成树（Prim 算法、Kruskal 算法）* 最短路径（Dijkstra 算法、Floyd 算法）* 拓扑排序和关键路径 5. **查找*** 顺序查找、二分查找* 散列表（哈希表）的概念、构造方法和冲突处理* 二叉排序树、平衡二叉树的查找 6. **排序*** 插入排序（直接插入排序、希尔排序）* 交换排序（冒泡排序、快速排序）* 选择排序（简单选择排序、堆排序）* 归并排序、基数排序

内容详细说明以下是对部分重点内容的详细说明:

1. 算法复杂度分析* **时间复杂度:** 表示算法执行时间的增长趋势。通常使用大 O 符号表示，例如 O(n), O(nlogn), O(n^2) 等。 * **空间复杂度:** 表示算法执行过程中所需的额外存储空间大小，也使用大 O 符号表示。

2. 树和二叉树* **树:** 一种非线性数据结构，由节点和边组成，具有层次关系。 * **二叉树:** 每个节点最多有两个子节点的树。* **遍历:** 按照一定顺序访问二叉树中所有节点的操作。* **线索二叉树:** 利用空指针域存储指向节点前驱或后继的信息，方便遍历。* **Huffman 树:** 带权路径长度最短的二叉树，用于数据压缩。

3. 图* **图:** 由顶点和边组成，用于表示元素之间复杂关系的数据结构。 * **遍历:** 类似于树的遍历，访问图中所有顶点的操作。 * **最小生成树:** 连接图中所有顶点且边权值和最小的树。 * **最短路径:** 寻找图中两点之间路径长度最短的路径。

4. 查找* **顺序查找:** 从头到尾依次比较，找到目标元素或确定元素不存在。 * **二分查找:** 针对有序序列，每次将查找范围缩小一半，效率更高。 * **散列表:** 利用散列函数将关键字映射到存储地址，实现快速查找。

5. 排序* **插入排序:** 将元素插入到已排序序列的合适位置。 * **交换排序:** 通过交换元素位置实现排序。 * **选择排序:** 每次选择未排序序列中的最小（或最大）元素放到已排序序列的末尾。 * **归并排序:** 将两个有序序列合并成一个有序序列。 * **基数排序:** 按照关键字的每一位进行排序。

总结"803 数据结构" 考试内容涵盖了数据结构的基本概念、线性结构、树形结构、图结构、查找和排序等多个方面。 掌握这些知识点对于计算机科学和软件工程专业的学生至关重要，能够帮助他们更好地理解和应用数据结构解决实际问题。

额外建议* 多刷题：刷题是巩固知识点、熟悉常见题型和提高解题能力的有效途径。 * 注重理解：不要死记硬背，要注重对算法原理和实现过程的理解。 * 代码实现：尝试自己动手实现各种数据结构和算法，加深理解和记忆。 * 查漏补缺：针对自己的薄弱环节进行强化练习。希望以上内容能帮助你更好地备考 "803 数据结构" 考试!