數據結構是計算機存儲、組織數據的方式。數據結構是指相互之間存在壹種或多種特定關系的數據元素的集合。通常情況下，精心選擇的數據結構可以帶來更高的運行或者存儲效率的算法。數據結構往往同高效的檢索算法和索引技術有關。 算法是壹系列解決問題的清晰指令，也就是說，能夠對壹定規範的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。算法常常含有重復的步驟和壹些比較或邏輯判斷。如果壹個算法有缺陷，或不適合於某個問題，執行這個算法將不會解決這個問題。不同的算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。壹個算法的優劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。算法的時間復雜度是指算法需要消耗的時間資源。壹般來說，計算機算法是問題規模n 的函數f(n)，算法執行的時間的增長率與f(n) 的增長率正相關，稱作漸進時間復雜度（Asymptotic Time Complexity）。時間復雜度用“O（數量級）”來表示，稱為“階”。常見的時間復雜度有： O（1）常數階；O（log2n）對數階；O（n）線性階；O（n2）平方階。算法的空間復雜度是指算法需要消耗的空間資源。其計算和表示方法與時間復雜度類似，壹般都用復雜度的漸近性來表示。同時間復雜度相比，空間復雜度的分析要簡單得多。線性表是最基本、最簡單、也是最常用的壹種數據結構。線性表中數據元素之間的關系是壹對壹的關系，即除了第壹個和最後壹個數據元素之外，其它數據元素都是首尾相接的。線性表的邏輯結構簡單，便於實現和操作。因此，線性表這種數據結構在實際應用中是廣泛采用的壹種數據結構。循環鏈表是最後壹個結點的指針域的指針又指回第壹個結點的鏈表和單鏈表的差別僅在於，判別鏈表中最後壹個結點的條件不再是“後繼是否為空”，而是“後繼是否為頭結點”。棧（stack）在計算機科學中是限定僅在表尾進行插入或刪除操作的線形表。棧是壹種數據結構，它按照先進後出的原則存儲數據，先進入的數據被壓入棧底，最後的數據在棧頂，需要讀數據的時候從棧頂開始彈出數據（最後壹個數據被第壹個讀出來）。棧是只能在某壹端插入和刪除的特殊線性表。用桶堆積物品，先堆進來的壓在底下，隨後壹件壹件往堆。取走時，只能從上面壹件壹件取。堆和取都在頂部進行，底部壹般是不動的。隊列 是壹種特殊的線性表，它只允許在表的前端（front）進行刪除操作，而在表的後端（rear）進行插入操作。進行插入操作的端稱為隊尾，進行刪除操作的端稱為隊頭。隊列中沒有元素時，稱為空隊列。串是零個或多個字符組成的有限序列。壹般記S=‘a1a2....an ’其中，S是串名，單引號括起的字符序列是串值；ai（1〈=i〈=n）可以是字母，數字或其它字符；串中所包含的字符個數為該串的長度。長度為零的串稱為空串，它不包含任何字符。 h樹 連通無回路的無向圖. h樹的判別 圖 ,T是樹的充分必要條件是(六個等價定義) (定理14):(1) T是無回路的連通圖； (2) 圖T無回路且m＝n－1；(3) 圖T連通且m＝n－1 (4) 圖T無回路，若增加壹條邊，就得到壹條且僅壹條回路；(5) 圖T連通，若刪去任壹邊，G則不連通；(6) 圖T的每壹對結點之間有壹條且僅有壹條通路. h生成樹 圖G的生成子圖是樹，該樹就是生成樹. h權與帶權圖 n個結點的連通圖G，每邊指定壹正數，稱為權，每邊帶權的圖稱為帶權圖. G的生成樹T的所有邊的權之和是生成樹T的權，記作W(T). 哈夫曼樹又稱最優二叉樹，是壹種帶權路徑長度最短的二叉樹。所謂樹的帶權路徑長度，就是樹中所有的葉結點的權值乘上其到根結點的路徑長度（若根結點為0層，葉結點到根結點的路徑長度為葉結點的層數）。樹的帶權路徑長度記為WPL=(W1*L1+W2*L2+W3*L3+...+Wn*Ln)，N個權值Wi(i=1,2,...n)構成壹棵有N個葉結點的二叉樹，相應的葉結點的路徑長度為Li(i=1,2,...n)。可以證明哈夫曼樹的WPL是最小的圖(有向,無向): /view/143347.htm度(出,入):①計量長短：度量衡。
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