计算机二级VFP_公共基础知识.pdf

在计算机科学中，数据结构与算法是核心的基础知识，对于计算机二级VFP的学习而言，理解这些概念至关重要。数据结构是组织和管理数据的方式，而算法则是解决问题的精确步骤。以下是对这些知识点的详细解释： 算法是解决问题的精确描述，其基本特征包括可行性、确定性、有穷性和拥有足够的情报。这意味着算法必须能在有限的计算资源下执行，每个步骤都有清晰的定义，能在有限步内完成，并依赖于准确的输入和初始条件。 算法的基本要素包括数据对象的运算和操作以及算法的控制结构。运算和操作是算法的基础，控制结构则决定了这些操作的执行顺序，常见的控制结构有顺序、选择和循环。在描述算法时，可以使用流程图、N-S结构图或算法描述语言等工具。 算法设计方法多样，如列举法适用于解决是否存在或有哪些可能的问题，通过列举所有可能情况并进行验证。归纳法则通过分析少数特殊情况找出一般规律，但结论需要进一步证明。递推法从已知条件出发，逐步推导出最终结果，而递归是将复杂问题分解为更简单的问题，然后逆向整合答案，分为直接递归和间接递归。减半递推技术常用于规模减半的问题，如一元二次方程的求解。回溯法则是一种试探性的方法，用于解决难以直接归纳或列举的问题。 数据结构方面，逻辑结构和存储结构是其关键概念。逻辑结构描述数据元素之间的关系，如线性结构、树结构等，而存储结构涉及数据在内存中的实际布局，如顺序存储、链式存储。线性表是最基础的数据结构，顺序存储的线性表便于连续访问，而链式存储允许动态插入和删除。栈和队列是两种特殊的线性结构，栈遵循“后进先出”（LIFO）原则，队列则遵循“先进先出”（FIFO）原则。链表包括线性链表和循环链表，线性链表在插入和删除操作上较灵活。树是一种非线性结构，二叉树是其中最常见的一种，其遍历技术包括前序、中序和后序遍历。 查找技术包括顺序查找和二分查找，前者适合未排序的列表，后者在有序列表中效率更高。排序技术则用于将无序数据排列，常见的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。 在计算机二级VFP的学习中，掌握这些基本概念、数据结构和算法是必要的，它们是编写高效代码和解决实际问题的基础。理解和应用这些知识，可以提高编程能力，为后续的编程学习打下坚实的基础。