数据结构的重点和难点.pdf

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1、数据结构的重点和难点　　1）课程的重点：　　(1)数据结构的逻辑结构、存储结构以及基本操作的概念及相互关系，抽象数据类型(ATD)的概念和实现方法，算法的时间复杂性和空间复杂性分析。　　(2)线性表ADT顺序存储实现中的创建、查找、插入和删除等基本操作及相关算法，线性表ADT链式存储实现中单链表、循环链表和双向链表的创建、查找、插入和删除等基本操作及相关算法。　　(3)栈、队列的定义、特点、性质和应用，ADT栈、ADT队列设计实现中的基本操作及相关算法。　　(4)ADT串的设计、实现方法和基本操作；②串的朴素模式匹配算法，KMP算法。　　(5

2、)数组的存储表示方法，顺序存储数组时数据元素之间的地址关系，特殊矩阵的压缩存储方法，稀疏矩阵的压缩存储方法，广义表的定义、性质和存储结构。　　(6)二叉树的定义、结构特点和性质，ADT二叉树的设计和实现，二叉树存储结构的特点，先序、中序、后序遍历的递归和非递归算法，二叉树的线索化过程和算法，最优二叉树的特性及建立最优二叉树的算法，哈夫曼编码的算法。　　(7)图的定义、术语、结构特点和性质，ADT图的设计和实现，图的邻接矩阵、邻接表的存储结构及其构造方法，图的深度优先搜索和广度优先搜索算法，连通图的最小生成树算法，有向无环图的拓扑排序算法、关键

3、路径的算法，最短路径求解中的Dijkstra算法和Floyed算法。　　(8)顺序表和有序表的查找算法，二叉排序树的构造方法和查找算法，哈希表的构造方法和查找算法，各种查找算法的应用背景、优缺点和时间复杂性分析。　　(9)简单插入排序、希尔排序、冒泡排序、快速排序、选择排序、堆排序、归并排序、基数排序算法，各种排序算法的特点、时间复杂性、空间复杂性和稳定性分析。　　2）课程的难点：　　(1)抽象数据类型(ATD)的概念和实现方法，算法的时间复杂性和空间复杂性分析。　　(2)线性表ADT链式存储实现中的某些操作。　　(3)栈和队列在解决实际问题

4、中的应用。　　(4)串的模式匹配算法中的KMP算法。　　(5)二叉树的先序、中序、后序遍历的非递归算法，二叉树的线索化算法。　　(6)有向无环图的关键路径算法，最短路径求解中Floyed算法。　　(7)二叉排序树结点的删除算法，二叉平衡树的构造算法。　　(8)堆排序、归并排序算法以及它们的时间复杂性和空间复杂性分析。　　3）解决方案：　　针对数据结构的知识点、重点和难点的教学，我们采用了以下方法和解决方案，达到了很好的教学效果，　　(1)采用从实践到理论的教学方法　　数据结构是一门从实践抽象到理论，又用理论来指导实践的学科，因此我们在教授这门

5、课程的过程中，首先应从实践入手，从日常生活入手，然后再抽象到理论，下面我们举两个例子来说明这种方法。　　【例1】图的广度优先搜索和深度优先搜索算法　　想一想在日常生活中，如果有很多个房间，现在需要我们检查每一个房间中都放了什么物品，我们会怎么检查？　　第一种检查方式，我们先检查离我们最近的房间，为了避免重复，每检查过一个房间，我们需要标记，然后层层推进，这其实就是广度优先搜索的思想，我们把这种搜索过程进一步规范，按算法的规则写出来，就是广度优先搜索算法。　　第二种检查方式，我们先从离我们最近的某一个房间检查，同样为了避免重复，检查完一个房间后

6、我们要作标记，按同样的方式每次都从刚检查过的房间重新开始，直到走不动时再逐级回退看看是否还存在没有检查过的房间，这是深度优先搜索的思想。　　【例2】快速排序算法　　假设有一班30个学生上体育课，现在需要对这30个学生从低到高进行排序，体育老师可以随意选身高中等的学生，然后让比这个学生高的站在这个学生右边，比这个学生矮的站在这个学生左边，再对这个学生两边的学生作同样处理，这就是快速排序的思想，同时也是算法中分治的思想，把这种过程规范地描述出来，就是快速排序算法。　　(2)从逻辑结构到存储结构的讲授方法　　数据结构的一项重要任务就是把实际应用中的

7、实际问题抽象成数学模型(逻辑结构)，然后再根据不同计算机语言的特点，安排存储结构，为进一步的操作和计算服务，我们在讲授数据结构时，通过采用从逻辑结构到存储结构的讲授方法，可以加深学生对所学知识的理解，同时也能增强学生利用所学知识解决实际问题的能力。　　【例3】顺序存储结构、链式存储结构、索引存储结构　　假设现在有一套24史书籍，需要放在书架上，从1到24是有次序的，不能放乱，根据书架的不同情况，我们有不同的放置方法，(1)如果书架上有足够的空间能同时放下这24本书，我们可以依次放下这些书，就是顺序存储结构；(2)假设没有一个足够大的空间能够同

8、时放下这些书，同时书架上有很多小空间，这些小空间合起来可以放下这些书，想一想我们都有那些放置方式：第一种，我们可以先放第1本书，记下第1本书的位置，然后放第2本书，