算法与数据结构考研试题精析 添加书签

根据提供的文件信息，我们可以提炼出以下知识点： 1. 算法基础概念 算法是解决特定问题的一系列有序步骤。算法的计算量大小被称为算法的“效率”或“复杂性”。一个算法的效率往往通过时间复杂度和空间复杂度来衡量，时间复杂度是算法执行时间的一个上界，而空间复杂度则是算法占用存储空间的一个上界。 2. 算法的特性 算法必须具备的三个特性是：可执行性、确定性和有穷性。可执行性意味着算法中的每条指令都是有效的，能够被计算机执行；确定性指的是算法的每一步操作都是明确的，不会有二义性；有穷性则意味着算法在执行过程中，步骤和时间都是有限的，能够最终结束。 3. 算法与程序的区别 算法是解决问题的方法或步骤，而程序是算法的具体实现，是用某种编程语言表示的。算法不等于程序，因为程序的编写必须考虑计算机的指令集和语言特性，而算法则是抽象的步骤描述。 4. 时间复杂度与空间复杂度 时间复杂度描述的是算法执行时间随问题规模增长的变化趋势，常见的有O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n^2)等。空间复杂度描述的是算法执行所需的存储空间随问题规模增长的变化趋势。 5. 数据结构的基本概念 数据结构是计算机存储、组织数据的方式，可以被分为逻辑结构和物理结构。逻辑结构反映了数据之间的逻辑关系，如线性结构和非线性结构；物理结构则反映了数据在计算机内存中的存储形式。 6. 线性结构与非线性结构 线性结构是数据元素之间存在一对一关系的数据结构，如数组、链表、栈和队列；非线性结构是数据元素之间存在一对多关系的数据结构，如树、图。 7. 存储结构与算法效率 算法的效率不仅与算法本身有关，还与实现算法的存储结构有关。顺序存储结构是指数据元素在内存中连续存放，如数组；链式存储结构是指数据元素在内存中可以不连续，通过指针相连。 8. 数据结构的实现 数据结构的实现通常包括数据元素的定义、数据关系的实现以及数据结构的抽象操作。抽象操作的定义与具体实现无关，但是实现时要考虑到具体编程语言的特性。 9. 计算机考研相关知识点 计算机考研中，数据结构与算法是重要考察内容，例如北京邮电大学、南京理工大学、中山大学、武汉交通科技大学等学校的考研题目中均有涉及。考研题目中会涉及到算法时间复杂度的计算、数据结构类型的判断等。 10. 书签的使用 “添加书签”是指在阅读材料时为了方便日后查找或复习，特别标记的某个知识点位置。在电子文档中，书签可以是文本书签或超链接书签，用户可以通过点击书签快速跳转到相应位置。 以上知识点为文件内容中提炼出的主要概念和定义，详细介绍了算法与数据结构的基本概念、算法的时间复杂度、数据结构的逻辑分类、线性与非线性结构、存储结构的选择对算法效率的影响，以及考研中对算法和数据结构知识点的考察情况。这些知识点是计算机专业考研复习的重要基础，对于计算机科学与技术的理解和应用至关重要。