数据结构与算法分析是计算机科学中的核心课程，它主要研究如何高效地组织和处理数据，以及设计和分析用于处理这些数据的算法。期末复习题及答案涵盖了这门课程的主要知识点，包括但不限于以下内容：
1. **数据结构**：
- **线性结构**：如数组、链表、队列和栈，它们是最基本的数据结构，用于存储和操作有序或无序的数据。
- **树形结构**：如二叉树、平衡树（AVL树、红黑树）、堆（最大堆、最小堆）等，它们在搜索、排序和优先级队列等场景中广泛应用。
- **图结构**：包括有向图和无向图，常用于表示复杂的关联关系，如网络路由、社交网络等。
- **哈希表**：通过哈希函数快速查找和插入元素，实现近乎常数时间的复杂度。
2. **排序算法**：
- **内部排序**：包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、堆排序等，它们处理的是内存中的数据。
- **外部排序**：当数据量超过内存容量时，需要在磁盘和内存间进行数据交换，涉及多路归并、缓冲区管理等技术。
3. **查找算法**：
- **线性查找**：最简单的查找方法，时间复杂度为O(n)。
- **二分查找**：适用于有序数组，时间复杂度为O(log n)。
- **哈希查找**：通过哈希表可以实现快速查找，理想情况下达到O(1)的复杂度。
4. **递归与分治**：递归是解决复杂问题的一种常见方法，如快速排序、归并排序、汉诺塔等；分治策略将大问题分解为小问题来解决，如二分查找、归并排序。
5. **动态规划**：用于解决具有重叠子问题和最优子结构的问题，如斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列等。
6. **贪心算法**：每次做出局部最优解，期望得到全局最优解，例如Prim算法求最小生成树，Kruskal算法也是类似的。
7. **回溯法**：用于解决约束满足问题，如八皇后问题、迷宫问题等。
8. **图论算法**：如最短路径问题（Dijkstra算法、Bellman-Ford算法、Floyd算法），最小生成树（Prim算法、Kruskal算法），网络流问题（Ford-Fulkerson算法）等。
9. **字符串处理**：如KMP算法、Rabin-Karp算法、Boyer-Moore算法用于字符串匹配，Manacher's algorithm处理回文串。
以上只是部分关键知识点，复习题可能还包含其他如时间复杂度分析、空间复杂度分析、数据结构设计等主题。掌握这些内容对于理解和解决问题至关重要，尤其在面试和实际工作中，数据结构与算法的熟练应用是衡量一个程序员能力的重要标准。
