根据给定文件的信息，我们可以提炼出以下IT领域的知识点：
### 1. 内排序方法的稳定性
**描述：**
某内排序方法的稳定性是指当排序过程中遇到相同的关键字时，能否保持原有的相对位置不变。
**知识点解析：**
- **选项A**：该排序算法不允许有相同的关键字记录。这种描述不符合稳定性的概念，实际上排序算法并不限制输入中有相同的关键字记录。
- **选项B**：该排序算法允许有相同的关键字记录。这是关于稳定性的正确描述，但仅凭这一点不足以说明算法是否稳定。
- **稳定性**：在排序过程中，如果能够保证相等的关键字记录之间的相对位置不变，则称该排序方法是稳定的。例如，插入排序、归并排序是稳定的排序算法；而快速排序、堆排序通常被认为是不稳定的排序算法。
### 2. 下三角矩阵的一维存储
**描述：**
一个n×n的下三角矩阵A中的元素\(a_{ij}\)(i≥j,1≤i,j≤n)按照行存储于一个一维数组B[1..n(n+1)/2]中。
**知识点解析：**
- **一维存储**：为了节省空间，可以将下三角矩阵中的非零元素按行优先的方式存储在一维数组中。
- **存储位置计算**：对于下三角矩阵中的任意元素\(a_{ij}\)，其在一维数组B中的位置\(k\)可以通过公式计算得出。\[
k = 1 + \sum_{m=1}^{i-1} m + (j - 1) = \frac{i(i-1)}{2} + j - 1\]
- **示例**：假设n=3，则矩阵A为\[A = \begin{pmatrix}
a_{11} & 0 & 0 \\
a_{21} & a_{22} & 0 \\
a_{31} & a_{32} & a_{33}
\end{pmatrix}\]
其中\(a_{11}\)的位置\(k=1\)，\(a_{21}\)的位置\(k=2\)，以此类推。
### 3. 二元树的度数与节点数量关系
**描述：**
一棵二元树有67个结点,这些结点的度要么是0，要么是2。
**知识点解析：**
- **二元树的度**：指节点拥有的子节点的数量。
- **度数为2的节点数量**：设度数为2的节点数量为\(x\)，度数为0的叶子节点数量为\(y\)，根据二元树的性质，有\(x + y = 67\)且总的边数等于\(2x + y - 1\)。由于每个非叶子节点贡献了一条边，而整个二元树的边数等于总的节点数减去1，因此可以得出\(2x + y - 1 = 66\)。结合前面的方程组解得\(x = 33\)，即度数为2的节点数量为33个。
### 4. 拓扑排序
**描述：**
在一个无环路有向图G中,若存在一条从顶点i到j的边，则在顶点的拓扑序列中，顶点i与顶点j的先后次序。
**知识点解析：**
- **拓扑排序**：对一个有向无环图(DAG)的顶点进行排序，使得对于所有的有向边\(u \rightarrow v\)，顶点u出现在v之前。
- **拓扑序列**：对于存在一条从顶点i到j的边的情况，在拓扑序列中，顶点i必然位于顶点j之前。
### 5. 图的边数量与邻接表的关系
**描述：**
在一个无向图的邻接表中，若表结点的个数是m，则图中边的条数。
**知识点解析：**
- **邻接表**：用于存储无向图的一种数据结构，每个顶点对应一个链表，链表中存储了与该顶点相邻的所有顶点。
- **边的数量**：在无向图中，每条边会被记录两次（每个端点各一次），因此边的实际数量是邻接表中结点数的一半，即\(m/2\)。
### 6. 堆排序、快速排序、冒泡排序的效率
**描述：**
采用堆排序、快速排序、冒泡排序，对初态有序的表，最省时间的是哪种排序算法。
**知识点解析：**
- **堆排序**：在最坏情况下，堆排序的时间复杂度为O(n log n)。
- **快速排序**：虽然平均时间复杂度也是O(n log n)，但在最坏情况下时间复杂度退化为O(n^2)。
- **冒泡排序**：时间复杂度为O(n^2)，但是在最好情况下（即输入已经是有序的）时间复杂度可以降为O(n)。
- **结论**：对于初态有序的表来说，冒泡排序是最优的选择。
### 7. 二元树的先序遍历与中序遍历
**描述：**
设二元树结点的先根序列为ABDECFGH，中根序列为DEBAFCHG。
**知识点解析：**
- **先序遍历**：访问根节点→递归先序遍历左子树→递归先序遍历右子树。
- **中序遍历**：递归中序遍历左子树→访问根节点→递归中序遍历右子树。
- **二元树中叶结点**：在给出的先序和中序遍历序列中，可以通过匹配来确定整棵树的结构。具体到此例，可以得出二元树中叶结点为D、E、H。
### 8. 哈夫曼树的叶结点数量
**描述：**
一个哈夫曼(Huffman)树有19个结点，则其叶结点的个数。
**知识点解析：**
- **哈夫曼树**：一种带权路径长度最短的二叉树，也称为最优二叉树。
- **叶结点数量**：在哈夫曼树中，叶结点的数量总是比非叶结点多1个。因此，对于19个结点的哈夫曼树，设叶结点数量为\(x\)，则非叶结点数量为\(19-x\)。由此可得\(x = (19 - x) + 1\)，解得\(x = 10\)。
### 9. 归并排序的关键字比较次数
**描述：**
将两个长度分别为m和n(m>n)排好序的表归并成一个排好序的表至少要进行的关键字的值比较次数。
**知识点解析：**
- **归并排序**：一种基于比较的排序算法，其核心思想是将两个或两个以上的有序表合并成一个新的有序表。
- **关键字比较次数**：在最坏的情况下，两个有序表归并时需要比较所有m+n-1个关键字的值。这是因为最后一个元素无需比较即可确定位置。
### 10. 线性表插入操作
**描述：**
线性表L=(a1,a2,…,an)采用顺序结构存储,假定在不同的位置上插入的概率相同，则插入一个新元素平均需要移动的元素个数。
**知识点解析：**
- **顺序结构存储**：线性表中的元素按照一定的顺序存储在连续的内存空间中。
- **平均移动元素个数**：在顺序表中插入一个新元素时，需要考虑插入位置的不同情况。如果在不同的位置上插入的概率相同，则平均需要移动的元素个数为\(n/2\)。这是因为插入操作平均发生在中间位置，需要向后移动一半的元素。
### 11. 栈与队列的操作
**描述：**
栈S和队列Q的初始状态皆为空,元素a1,a2,a3,a4,a5和a6依次通过S栈，一个元素出栈后即进入队列Q，若6个元素出队列的顺序是a3,a5,a4,a6,a2,a1，则栈S至少应该容纳多少个元素。
**知识点解析：**
- **栈S与队列Q的操作**：栈遵循先进后出(LIFO)的原则，队列遵循先进先出(FIFO)的原则。
- **栈的最小容量**：根据题目中给出的出队列顺序a3,a5,a4,a6,a2,a1，可以看出栈S至少需要能够容纳3个元素。这是因为首先a1入栈，然后a2入栈，此时栈中元素为a1、a2；接着a3入栈并出栈，此时栈中元素为a1、a2；接着a4入栈，此时栈中元素为a1、a2、a4；再接着a5入栈并出栈，此时栈中元素为a1、a2、a4；接着a6入栈并出栈，此时栈中元素为a1、a2、a4；最后a2出栈，a1出栈。由此可见，栈S至少需要容纳3个元素。
以上知识点涵盖了排序算法的稳定性、数据结构的存储方式、图的遍历算法等多个方面，对于理解和掌握计算机科学的基础知识具有重要意义。
