数据结构2023自考教材,王道数据结构2023?

栏目:资讯发布:2023-09-22浏览:3收藏

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第一章 概念:是描述客观事物属性的数、字符及所有能输入到计算机中并能被计算机程序识别和处理的符号的集合。:是数据的基本单元,可由多项数据项组成。:是构成数据元素的不可分割的最小单元。:是具有相同性质的数据元素的集合,是数据的一个子集。: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。:是一个值的集合和定义在此集合上的一组操作的总称。抽象数据类型:描述了数据的逻辑结构和抽象运算,通常用这样的三元组来表示数据结构包括三方面的内容:逻辑结构、存储结构和数据的运算,缺一不可。:是指数据元素之间的逻辑关系,即从逻辑关系上描述数据。:是指数据结构在计算机中的表示(又称:施加在数据上的运算包括运算的定义和实现。运算的定义是针对逻辑结构的,指出运算的功能;运算的实现是针对存储结构的,指出运算的具体操作步骤。

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简介:参考书分为两种:一是课本,二是与课本配套的辅导书。对于课本,考生用得最多的就是严蔚敏老师编写的“严版”《数据结构》。因为这本书的内容非常丰富,如果能把这本书中考试大纲要求的章节理解透彻,参加考研就没有任何问题,但是这个过程是漫长的,除非本科阶段就学得非常好。计算机统考后,专业课四门加上公共课三门,一共是七门,绝大多数考生复习的时间一般也就六个月,而数据结构的复习需要占用多少时间,这点大家都很清楚。要在这么短的时间内掌握“严版”《数据结构》中考纲要求的知识点,基本上是不可能的,这就需要一本辅导书来依照大纲从课本中总结出考纲要求的知识点,才能使得考生在短时间内达到研究生考试的要求。市面上的参考书有两种:一种是四合一的辅导书,另一种是分册的。比如网上流行的《1800题》及其第2版,此书中题目极多,并且有很多老式的考研题,有些算法设计题的答案是用Pascal语言写的。这本书中的题目一般考生全做基本上是不可能的,挑着做又会把时间浪费在选题上。

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各种东拼西凑来的

图(Graph)是由顶点和连接顶点的边构成的离散结构。在计算机科学中,图是最灵活的数据结构之一,很多问题都可以使用图模型进行建模求解。例如:生态环境中不同物种的相互竞争、人与人之间的社交与关系网络、化学上用图区分结构不同但分子式相同的同分异构体、分析计算机网络的拓扑结构确定两台计算机是否可以通信、找到两个城市之间的最短路径等等。

图的结构很简单,就是由顶点$V$集和边$E$集构成,因此图可以表示成$G=(V, E)$。

注意: 顶点有时也称为节点或者交点,边有时也称为链接。

无向图

我们可以说这张图中,有点集$V=\{1, 2, 3, 4, 5, 6\}$,边集$E=\{(1, 2), (1, 5), (2, 3), (2, 5), (3, 4), (4, 5), (4, 6)\}$。在无向图中,边$(u, v)$和边$(v, u)$是一样的,因此只要记录一个就行了。简而言之,对称。

有向图

也很好理解,就是加上了方向性,顶点$(u, v)$之间的关系和顶点$(v,u)$之间的关系不同,后者或许不存在。例如,地图应用中必须存储单行道的信息,避免给出错误的方向。

加权图 :

权:与图的边或弧相关的数叫做权。

与加权图对应的就是无权图,或叫等权图。如果一张图不含权重信息,我们就认为边与边之间没有差别。不过,具体建模的时候,很多时候都需要有权重,比如对中国重要城市间道路联系的建模,总不能认为从北京去上海和从北京去广州一样远(等权)。

还有很多细化的概念,比如:无向图中,任意两个顶点间都有边,称为 无向完全图 ;加权图起一个新名字,叫 网(network) ……然而,如无必要,毋增实体。

邻接(adjacency) :邻接是 两个顶点之间 的一种关系。如果图包含$(u,v)$,则称顶点$v$与顶点$u$邻接。当然,在无向图中,这也意味着顶点$u$与顶点$v$邻接。

关联(incidence) :关联是 边和顶点之间 的关系。在有向图中,边$(u,v)$从顶点$u$开始关联到$v$,或者相反,从$v$关联到$u$。注意,有向图中,边不一定是对称的,有去无回是完全有可能的。细化这个概念,就有了顶点的 入度(in-degree) 和 出度(out-degree) 。无向图中,顶点的度就是与顶点相关联的边的数目,没有入度和出度。在有向图中,我们以图1-2为例,顶点10有2个入度,$3\rightarrow10$,$11\rightarrow10$,但是没有从10指向其它顶点的边,因此顶点10的出度为0。

路径(path) :依次遍历顶点序列之间的边所形成的轨迹。注意,依次就意味着有序,先1后2和先2后1不一样。

简单路径 : 没有重复顶点的路径称为简单路径。说白了,这一趟路里没有出现绕了一圈回到同一点的情况,也就是没有 环 。

环/回路 :包含相同的顶点两次或者两次以上。图1-3中的顶点序列$<1,2,4,3,1>$,1出现了两次,当然还有其它的环,比如$<1,4,3,1>$。

简单回路/简单环: 除了第一个顶点和最后一个顶点之外,其余顶点不重复出现的回路

无环图 :没有环的图,其中, 有向无环图 有特殊的名称,叫做 DAG(Directed Acyline Graph) (最好记住,DAG具有一些很好性质,比如很多动态规划的问题都可以转化成DAG中的最长路径、最短路径或者路径计数的问题)。

两个连通分支:

连通的 :无向图中每一对不同的顶点之间都有路径。如果这个条件在有向图里也成立,那么就是 强连通 的。

连通分量 :无向图中的极大连通子图。

两点强连通:在有向图G中,如果两点互相可达

强连通图: 如果有向图G的每两个顶点都强连通(任意两点互相可达),称G是一个 强连通图 。

强连通分量: 非强连通有向图的极大强连通子图,称为强连通 分量 (strongly connected components)。

关节点(割点) :某些特定的顶点对于保持图或连通分支的连通性有特殊的重要意义。如果 移除某个顶点 将使图或者分支 失去连通性 ,则称该顶点为 关节点 。(在某图中,若删除顶点V以及V相关的边后,图的一个连通分量分割为两个或两个以上的连通分量,则称顶点V为该图的一个关节点)。

桥(割边) :和关节点类似,删除一条边,就产生比原图更多的连通分支的子图,这条边就称为 割边 或者 桥 。

双连通图 :在无向连通图中,如果删除该图的任何一个结点都不能改变该图的连通性,则该图为双连通的无向图。个人理解就是一个双连通图没有割点,没有桥的图。

12 一些有趣的图概念

这一部分属于图论的内容,基础图算法不会用到,但是我觉得挺有意思的,小记如下。这部分我没看,照搬过来了

同构 4 :图看起来结构不一样,但它是一样的。假定有$G_1$和$G_2$,那么你只要确认对于$G_1$中的所有的两个 相邻点 $a$和$b$,可以通过某种方式$f$映射到$G_2$,映射后的两个点$f(a)$、$f(b)$也是相邻的。换句话说,当两个简单图同构时,两个图的顶点之间保持相邻关系的一一对应。

图1-7就展示了图的同构,这里顶点个数很少判断图的同构很简单。我们可以把v1看成u1,自然我们会把u3看出v3。用数学的语言就是$f(u_1)=v_1$,$f(u_3)=v_3$。u1的另外一个连接是到u2,v1的另外一个连接是到v4,不难从相邻顶点的关系验证$f(u_2)=v_4$,$f(u_4)=v_2$。

欧拉回路(Euler Circuit) :小学数学课本上的哥尼斯堡七桥问题,能不能从镇里的某个位置出发 不重复的经过所有桥(边)并且返回出发点 。这也就小学的一笔画问题,欧拉大神解决里这个问题,开创了图论。结论很简单:至少2个顶点的连通多重图存在欧拉回路的充要条件是 每个顶点的度都是偶数 。证明也很容易,大家有兴趣可以阅读相关资料。结论也很好理解,从某个起点出发,最后要回起点,中间无论路过多少次起点,都会再次离开,进、出的数目必然相等,故一定是偶数。

哈密顿回路(Hamilton Circuit) :哈密顿回路条件就比欧拉回路严格一点, 不能重复经过点 。你可能会感到意外,对于欧拉回路,我们可以轻而易举地回答,但是 我们却很难解决哈密顿回路问题,实际上它是一个NP完全问题 。这个术语源自1857年爱尔兰数学家威廉·罗万·哈密顿爵士发明的智力题。哈密顿的智力题用到了木质十二面体(如图1-8(a)所示,十二面体有12个正五边形表面)、十二面体每个顶点上的钉子、以及细线。十二面体的20个顶点用世界上的不同城市标记。智力题要求从一个城市开始,沿十二面体的边旅行,访问其他19个城市,每个恰好一次,最终回到第一个城市。

因为作者不可能向每位读者提供带钉子和细线的木质十二面体,所以考虑了一个 等价的问题 :对图1-8(b)的图是否具有恰好经过每个顶点一次的回路?它就是对原题的解,因为这个平面图 同构 于十二面体顶点和边。

著名的 旅行商问题(TSP) 要求旅行商访问一组城市所应当选取的最短路线。这个问题可以归结为求完全图的哈密顿回路,使这个回路的边的权重和尽可能的小。同样,因为这是个NP完全问题,最直截了当的方法就检查所有可能的哈密顿回路,然后选择权重和最小的。当然这样效率几乎难以忍受,时间复杂度高达$O(n!)$。在实际应用中,我们使用的启发式搜索等 近似算法 ,可以完全求解城市数量上万的实例,并且甚至能在误差1%范围内估计上百万个城市的问题。

关于旅行商问题目前的研究进展,可以到 http://wwwmathuwaterlooca/ 。

13 小结

以为可以一带而过,结果写了那么多。也没什么好总结的了,当然这些也至是图论概念的一小部分,还有一些图可能我们以后也会见到,比如顺着图到网络流,就会涉及二分图,不过都很好理解,毕竟有图。

1、数组(邻接矩阵)

2、邻接表

3、十字链表

4、邻接多种表

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