根据所提供的复习提纲内容，以下是对数据结构中各个主题知识点的详细解读：
一、算法效率度量
算法效率通常使用时间复杂度和空间复杂度来衡量，其中时间复杂度是最为重要的考量指标。时间复杂度通过分析算法执行过程中基本操作的执行次数来度量算法运行的时间开销，常用的大O表示法来描述，如O(1)、O(n)、O(logn)、O(nlogn)、O(n^2)等。
二、线性结构
线性结构包括数组、链表、栈、队列等。线性表可以是顺序存储或链式存储。顺序表使用数组实现，支持随机访问；链表使用节点和指针实现，可以实现动态数据结构，但访问速度较慢。栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，常用于表达式求值、浏览器历史记录等场景。队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，用于模拟排队、缓冲区等。
三、树形结构
树形结构中的树和二叉树是基础知识点。二叉树具有以下五个基本性质：1. 二叉树中第i层的节点数目最多为2^(i-1)；2. 深度为k的二叉树最多有2^k - 1个节点；3. 对于任何非空二叉树，若叶子节点数为n0，度为2的节点数为n2，则n0 = n2 + 1；4. 具有n个节点的完全二叉树的深度为(log2n)+1；5. 如果对一棵有n个节点的完全二叉树的所有节点按层序编号（从第1层到第n层，每层从左至右），则对任一节点i（1<=i<=n），其左、右孩子的节点编号分别为2i和2i+1。二叉树的存储方式有顺序存储和链式存储。二叉树的遍历分为前序、中序、后序和层次遍历，每种遍历方式都有其特定的应用场景。树与二叉树之间的转换、哈夫曼树的性质及其编码也是数据结构中的重要知识点。
四、图形结构
图是顶点的集合和连接顶点的边的集合组成的数据结构，用于表示实体之间的复杂关系。图的两种存储结构邻接表和邻接矩阵，分别适用于边稀疏和边稠密的图。最小生成树是图的一个子图，包含了图中所有顶点，并且边的权值之和最小，常见的算法有Prim算法和Kruskal算法。拓扑排序和关键路径是解决有向无环图的排序问题和项目规划问题的关键概念。最短路径算法，如迪杰斯特拉算法，用于解决图中顶点间最短路径的问题。
五、查找
查找是在数据集合中寻找特定元素的过程。二叉排序树（又称二叉搜索树）具有这样的性质：对于树中任一节点，其左子树中的所有元素都小于它，右子树中的所有元素都大于它。平衡二叉树（如AVL树）是高度平衡的二叉搜索树，用于维持树的平衡状态以保证查找操作的效率。哈希表是通过哈希函数将数据元素映射到表中的位置，用于实现快速查找。解决哈希冲突的方法包括开放定址法（线性探测再散列、二次探测再散列）和链地址法。
六、排序
排序是对一组数据进行排序，使其成为有序序列。直接插入排序、希尔排序、快速排序、堆排序和归并排序是常见的内部排序算法。直接插入排序和希尔排序是基于插入的排序方法；快速排序是基于分治的排序方法；堆排序是利用二叉堆这种数据结构进行排序的方法；归并排序是将有序序列合并为一个有序序列的排序方法。
以上知识点涵盖了复习提纲中的主要内容，每种数据结构和算法都有其特定的应用场景和优劣之处。掌握这些知识点对于理解和应用数据结构至关重要。在复习时，需要对每种数据结构的定义、性质、操作方法、应用场景以及算法的时间和空间复杂度进行深入理解，并通过大量练习题来巩固这些知识点。
