数据结构与算法总结

《数据结构与算法》课程学习总结报告

10040120xx 10计本(4)班 章兴春

本学期所学习的《数据结构与算法》课程已经告一段落,就其知识点及其掌握情况、学习体会以及对该门课程的教学建议等方面进行学习总结。以便在所学习知识有更深刻的认识。 一、《数据结构与算法》知识点:

学习数据结构之前、一直以为数据结构是一门新的语言、后来才知道学习数据结构是为了更加高效的的组织数据、设计出良好的算法,而算法则是一个程序的灵魂。经过了一学期的数据结构了,在期末之际对其进行总结。首先,学完数据结构我们应该知道数据结构讲的是什么,数据结构课程主要是研究非数值计算的研究的程序设计问题中所出现的计算机处理对象以及它们之间关系和操作的学科。

第一章主要介绍了相关概念,如数据、数据元素、数据类型以及数据结构的定义。其中,数据结构包括逻辑结构、存储结构和运算集合。逻辑结构分为四类:集合型、线性、树形和图形结构,数据元素的存储结构分为:顺序存储、链接存储、索引存储和散列存储四类。最后着重介绍算法性能分析,包括算法的时间性能分析以及算法的空间性能分析。

第二章具体地介绍了顺序表的定义、特点及其主要操作,如查找、插入和删除的实现。需要掌握对它们的性能估计。包括查找算法的平均查找长度,插入与删除算法中的对象平均移动次数。

链表中数据元素的存储不一定是连续的,还可以占用任意的、不连续的物理存储区域。与顺序表相比,链表的插入、删除不需要移动元素,给算法的效率带来较大的提高。链表这一章中介绍了链表的节点结构、静态与动态链表的概念、链表的基本运算(如求表长、插入、查找、删除等)、单链表的建立(头插法和尾插法)以及双向循环链表的定义、结构、功能和基本算法。

第三章介绍了堆栈与队列这两种运算受限制的线性结构。其基本运算方法与顺序表和链表运算方法基本相同,不同的是堆栈须遵循“先进后出”的规则,对堆栈的操作只能在栈顶进行;而队列要遵循“先进先出”的规则,教材中列出了两种结构的相应算法,如入栈、出栈、入队、出队等。在介绍队列时,提出了循环队列的概念,以避免“假溢出”的现象。 算法上要求掌握进栈、退栈、取栈顶元素、判栈空盒置空栈等五种操作及掌握使用元素个数计数器及少用一个元素空间来区分队列空、队列满的方法。

第四章串和数组中,我们知道串是一种特殊的线性表,是由零个或多个任意字符组成的字符序列。串的储存结构分为紧缩模式和非紧缩模式。

基本运算需掌握求串长、串赋值、连接操作、求子串、串比较、串定位、串插入、串删除、串替换等。

第五章二叉树的知识是重点内容。在介绍有关概念时,提到了二叉树的性质以及两种特殊的二叉树:完全二叉树和满二叉树。接着介绍二叉树的顺序存储和链接存储以及生成算法。重点介绍二叉树的遍历算法(递归算法、先序、中序和后序遍历非递归算法)和线索二叉树。二叉树的应用:基本算法、哈弗曼树、二叉排序树和堆排序。

树与二叉树是不同的概念。教材介绍了树和森林的概念、遍历和存储结构,还有树、森林和二叉树的相互关系,树或森林怎样转化成二叉树,二叉树又如何转换为树和森林等算法。

第六章介绍了图的概念及其应用,图的存储结构的知识点有:邻接矩阵、邻接表、逆邻接表、十字链表和邻接多重表。图的遍历包括图的深度优先搜索遍历和广度优先搜索遍历。其余知识点有:有向图、连通图、生成树和森林、最短路径问题和有向无环图及其应用。有向无环图重点理解AOV网和拓扑排序及其算法。

最后两章集体说明了查找和排序算法,查找教材上介绍了静态查找表和哈希查找表,静态查找表中介绍了顺序查找、折半查找以及分块查找。哈希法中,学习要点包括哈希函数的比较;解决地址冲突的线性探查法的运用,平均探查次数;解决地址冲突的二次哈希法的运用。

排序是使用最频繁的一类算法,可分为内部排序和外部排序。主要需要理解排序的基本概念,在算法上、需要掌握插入排序(包括直接插入排序算法、折半插入排序算法),交换排序(包括冒泡排序算法、快速排序递归算法),选择排序(包括直接选择排序算法、堆排序算法)等。

二、对各知识点的掌握情况

总体来看,对教材中的知识点理解较为完善,但各个章节均出现有个别知识点较为陌生的现象。现将各个章节出现的知识点理解情况列举如下。

第一章中我对数据和数据结构的概念理解较为透彻,熟悉数据结构的逻辑结构和存储结构。而对算法的时间、空间性能分析较为模糊,尤其是空间性能分析需要加强。

第二章,顺序表的概念、生成算法理解较为清晰,并且熟悉简单顺序查找和二分查找,对分块查找较为含糊;排序问题中,由于冒泡排序在大一C语言课上已经学习过,再来学习感觉很轻松。对插入排序和选择排序理解良好,但是,在实际运用中仍然出现明显不熟练的现象。由于在归并排序学习中感觉较吃力,现在对这种排序方法仍然非常模糊,所以需要花较多的时间来补习。此外串的模式匹配也是较难理解的一个地方。

链表这一章中,除对双向循环链表这一知识点理解困难之外,其他的知识点像单链表的建立和基本算法等都较为熟悉。

接下来的有关堆栈以及队列的知识点比较少,除有关算法较为特殊以外,其余算法都是先前学过的顺序表和链表的知识,加上思想上较为重视,因此这部分内容是我对全书掌握最好的一部分。不足之处仍然表现在算法的性能分析上。

在学习第六章时感觉较为吃力的部分在于矩阵的应用上,尤其对矩阵转置算法的C语言描述不太理解。稀疏矩阵相加算法中,用三元组表实现比较容易理解,对十字链表进行矩阵相加的方法较为陌生。

第七章是全书的重点,却也有一些内容没有完全理解。在第一节基本概念中,二叉树的性质容易懂却很难记忆。对二叉树的存储结构和遍历算法这部分内容掌握较好,能够熟练运用,而对于二叉树应用中的哈弗曼树却比较陌生。

第八章内容较少,牵涉到所学的队列的有关内容,总体来说理解上没有什么困难,问题依旧出现在算法的性能分析上。

散列结构这一章理解比较完善的知识点有:基本概念和存储结构。散列函数中直接定址法和除留余数法学得比较扎实,对数字分析法等方法则感觉较为陌生。对两种冲突处理的算法思想的理解良好,问题在于用C语言描述上。

最后一章,图及其应用中,图的定义、基本运算如图的生成等起初理解有困难,但随着学习深入,对它的概念也逐步明朗起来。邻接矩阵、邻接表和逆邻接表掌握较好,而对十字链表和邻接多重表则较为陌生。感觉理解较为吃力的内容还有图的遍历(包括深度和广度优先遍历),最小生成树问题也是比较陌生的知识点。最短路径和AOV网学习起来感觉比较轻松,而对于C语言描述却又不大明白。

由于平时上机练习的少,对于教材中很多算法都掌握的不是很熟悉、不过这些都是可以弥补的,我会在剩下的时间中不断练习书上给出的算法和练习,正如教材上说的,学习数据结构,仅从书本上学习是不够的,必须经过大量的程序设计实践,在实践中体会构造性思维方法,掌握数据组织与程序设计技术。

三、学习体会:

多做实验!这个就没有太多理由了, 我一直觉得编程是一门熟练科学, 多编程,水平肯定会提高, 最重要的是能够养成一种感觉,就是对程序对算法的敏感, 为什么那些牛人看一个算法一下子就看懂了?而自己要看很久才能弄懂, 而且弄懂了过了一阵子又忘记了?其实这个是因为牛人们以前看的程序很多, 编得也很多, 所以他们有了那种感觉,所以我觉得大家应该多看程序, 多写程序, 培养自己的感觉。

复习和考试的技巧,我想大家应该都有这样的感觉,就是觉得自己什么都掌握了, 但是在考试的时候就是会犯晕, 有时候一出考场就知道错在哪个了, 然后考完以后一对答案,发现其实考得很简单, 应该都是自己会做的, 这个就是与自己的复习和考试的技巧有关系了。

首先就是复习, 前面已经说过其实我们学的算法也就是几十个, 那么我们的任务也就是理解这几十个算法, 复习也就是要加深你的理解。如何理解算法, 然后理解到什么程度呢? 是能默出整个算法吗?其实不是这样的, 数据结构的考试有它的特点, 考过程考试了, 大家应该都发现数据结构其实不要求你把整个算法背出来, 它注重考察你的理解, 那么怎么考察呢?其实也就是两种方式吧, 一种就是用实例, 就是给你一个例子, 要你用某个算法运行出结果, 我想这个期末考试的时候仍然会有很多这样的题目, 比如排序那块就很好出这样的题目, 要复习这种题目我觉得很简单,就是每个算法都自己用例子去实践一下, 以不变应万变,我期中复习的时候就是这样去做的, 而且考试之前我就觉得那个并查集的题目就很有可能会考, 于是就自己出了几个例子,做了一下。另外一种考察方式就是算法填空和算法改错, 可能有一些同学觉得这种题目很难, 其实我们首先可以确定这两种题目肯定是与书上算法有关系的, 只要理解了书上的算法就可以了,有人觉得看完书以后什么都懂了, 而且要默也默得出来, 其实不是这样的,算法改错和填空主要是考察的细微处, 虽然你觉得你默得出来, 那是能够默出算法的主体部分, 很多细微的地方你就会很容易忽略。我想大家考过期中考以后应该都有这种感觉吧?那要怎样解决这种问题呢? 我觉得有两种方法, 一种就是自己去编程实现, 这种方法比较有意义,还能够提高编程水平, 另外一种就是用实例分析算法的每句话, 我认为这种方法是最有效的。

然后还有一种题目, 就是最后的写算法的题目, 我觉得这种题目还是很好解决的, 只要是能够自己做出作业的, 基本上都会很容易做出来,这也是为什么我前面觉得平时做作业应该自己独立思考的原因,同时做这种题目千万要小心, 尤其是题目简单的时候, 那肯定会有一些小地方要考虑清楚,一不小心就会被扣掉很多分, 这样很不值。

我觉得考试的时候没有太多要讲的, 只要复习好了, 考试的时候细心一点就可以了, 然后就是做一个题目开始就要尽量保证正确,如果觉得留在那里等后面做完了再来检查,这样错误还是很有可能检查不出来, 我期中考试的时候就基本上没有检查, 因为我做每个题目都是确保正确, 用的时间也挺多的, 然后也觉得没有检查的必要了。

三、对《数据结构与算法》课程教学的建议

1、建议在上课过程中加大随堂练习的分量,以便学生能当堂消化课堂上学习的知识,也便于及时了解学生对知识点的掌握情况,同时有助于学生保持良好的精神状态。

2、建议在课时允许的情况下,增加习题课的分量,通过课堂的习题讲解,加深对知识点的掌握,同时对各知识点的运用有一个更为直观和具体的认识。

3、要更加重视实验的重要性。

以上便是我对《数据结构与算法》这门课的学习总结,我会抓紧时间将没有吃透的知识点补齐。今后我仍然会继续学习,克服学习中遇到的难关,在打牢基础的前提下向更深入的层面迈进!

 

第二篇:数据结构与算法总结

《数据结构与算法》学习总结及心得

在寒假期间,因为报考计算机二级的缘故,自己对于《数据结构与算法》进行了系统的学习。现就其知识点及其掌握情况、学习体会以及对该门课程的教学建议等方面进行学习总结。

一、《数据结构与算法》知识点

在自己寻找的教材的《数据结构与算法》第一章便交代了该学科的相关概念,如数据、数据元素、数据类型以及数据结构的定义。其中,数据结构包括逻辑结构、存储结构和运算集合。逻辑结构分为四类:集合型、线性、树形和图形结构,数据元素的存储结构分为:顺序存储、链接存储、索引存储和散列存储四类。紧接着介绍了一些常用的数据运算。最后着重介绍算法性能分析,包括算法的时间性能分析以及算法的空间性能分析。

第二章具体地介绍了顺序表的概念、基本运算及其应用。基本运算有:初始化表、求表长、排序、元素的查找、插入及删除等。元素查找方法有:简单顺序查找、二分查找和分块查找。排序方法有:直接插入排序、希尔排序、冒泡排序、快速排序、直接选择排序及归并排序等。最后介绍了顺序串的概念,重点在于串的模式匹配。

链表中数据元素的存储不一定是连续的,还可以占用任意的、不连续的物理存储区域。与顺序表相比,链表的插入、删除不需要移动元素,给算法的效率带来较大的提高。链表这一章中介绍了链表的节点结构、静态与动态链表的概念、链表的基本运算(如求表长、插入、查找、删除等)、单链表的建立(头插法和尾插法)以及双向循环链表的定义、结构、功能和基本算法。

堆栈与队列是两种运算受限制的线性结构。其基本运算方法与顺序表和链表运算方法基本相同,不同的是堆栈须遵循“先进后出”的规则,对堆栈的操作只能在栈顶进行;而队列要遵循“先进先出”的规则,教材中列出了两种结构的相应算法,如入栈、出栈、入队、出队等。在介绍队列时,提出了循环队列的概念,以避免“假溢出”的现象。

第六章介绍了特殊矩阵和广义表的概念与应用。其中,特殊矩阵包括对称矩阵、三角矩阵、对角矩阵和稀疏矩阵,书中分别详细介绍了它们的存储结构。稀疏矩阵的应用包括转置和加法运算等。最后介绍了广义表的相关概念及存储结

构,关于它的应用,课本中举了m元多项式的表示问题。

第七章二叉树的知识是重点内容。在介绍有关概念时,提到了二叉树的性质以及两种特殊的二叉树:完全二叉树和满二叉树。接着介绍二叉树的顺序存储和链接存储以及生成算法。重点介绍二叉树的遍历算法(递归算法、先序、中序和后序遍历非递归算法)和线索二叉树。二叉树的应用:基本算法、哈弗曼树、二叉排序树和堆排序。

树与二叉树是不同的概念。教材介绍了树和森林的概念、遍历和存储结构,还有树、森林和二叉树的相互关系,树或森林怎样转化成二叉树,二叉树又如何转换为树和森林等算法。

散列结构是一种查找效率很高的一种数据结构。本章的主要知识点有:散列结构的概念及其存储结构、散列函数、两种冲突处理方法、线性探测散列和链地址散列的基本算法以及散列结构的查找性能分析。

最后一章介绍了图的概念及其应用,是本书的难点。图的存储结构的知识点有:邻接矩阵、邻接表、逆邻接表、十字链表和邻接多重表。图的遍历包括图的深度优先搜索遍历和广度优先搜索遍历。其余知识点有:有向图、连通图、生成树和森林、最短路径问题和有向无环图及其应用。有向无环图重点理解AOV网和拓扑排序及其算法。

二、对各知识点的掌握情况

总体来看,对教材中的知识点理解较为完善,但各个章节均出现有个别知识点较为陌生的现象。现将各个章节出现的知识点理解情况列举如下。

第一章中我对数据和数据结构的概念理解较为透彻,熟悉数据结构的逻辑结构和存储结构。而对算法的时间、空间性能分析较为模糊,尤其是空间性能分析需要加强。

第二章,顺序表的概念、生成算法理解较为清晰,并且熟悉简单顺序查找和二分查找,对分块查找较为含糊;排序问题中,由于冒泡排序在大一C语言课上已经学习过,再来学习感觉很轻松。对插入排序和选择排序理解良好,但是,在实际运用中仍然出现明显不熟练的现象。由于在归并排序学习中感觉较吃力,现在对这种排序方法仍然非常模糊,所以需要花较多的时间来补习。此外串的模式匹配也是较难理解的一个地方。

链表这一章中,除对双向循环链表这一知识点理解困难之外,其他的知识点像单链表的建立和基本算法等都较为熟悉。

接下来的有关堆栈以及队列的知识点比较少,除有关算法较为特殊以外,其余算法都是先前学过的顺序表和链表的知识,加上思想上较为重视,因此这部分内容是我对全书掌握最好的一部分。不足之处仍然表现在算法的性能分析上。

在学习第六章时感觉较为吃力的部分在于矩阵的应用上,尤其对矩阵转置算法的C语言描述不太理解。稀疏矩阵相加算法中,用三元组表实现比较容易理解,对十字链表进行矩阵相加的方法较为陌生。

第七章是全书的重点,却也有一些内容没有完全理解。在第一节基本概念中,二叉树的性质容易懂却很难记忆。对二叉树的存储结构和遍历算法这部分内容掌握较好,能够熟练运用,而对于二叉树应用中的哈弗曼树却比较陌生。

第八章内容较少,牵涉到所学的队列的有关内容,总体来说理解上没有什么困难,问题依旧出现在算法的性能分析上。

散列结构这一章理解比较完善的知识点有:基本概念和存储结构。散列函数中直接定址法和除留余数法学得比较扎实,对数字分析法等方法则感觉较为陌生。对两种冲突处理的算法思想的理解良好,问题在于用C语言描述上。

最后一章,图及其应用中,图的定义、基本运算如图的生成等起初理解有困难,但随着学习深入,对它的概念也逐步明朗起来。邻接矩阵、邻接表和逆邻接表掌握较好,而对十字链表和邻接多重表则较为陌生。感觉理解较为吃力的内容还有图的遍历(包括深度和广度优先遍历),最小生成树问题也是比较陌生的知识点。最短路径和AOV网学习起来感觉比较轻松,而对于C语言描述却又不大明白。

三、学习体会

接触数据结构与算法以前,我对数据结构与算法并不了解,这是否是在介绍一种新的计算机语言?如果不是,那么学习这门课程的用途是什么?为什么各种介绍数据结构的资料采用了不同的计算机语言,如C、C++还有Java?对于我的C语言学习否有影响??

在学习伊始,自己就明确了它不是一种计算机语言,不会介绍新的关键词,而是通过学习可以设计出良好的算法,高效地组织数据。一个程序无论采用何种

语言,其基本算法思想不会改变。联系到在大一学期学习的C语言,我深刻认识到了这一点。“软件开发好比写作文,计算机语言提供了许多华丽的辞藻,而数据结构则考虑如何将这些辞藻组织成一篇优秀的文章来。”在学习这门课中,要熟悉对算法思想的一些描述手段,包括文字描述、图形描述和计算机语言描述等。因此,计算机语言基础是必须的,因为它提供了一种重要的算法思想描述手段——机器可识别的描述。

《数据结构与算法》学习结束之后,我总结了学习中遇到的一些问题,最为突出的,书本上的知识比较容易理解,但是当自己采用刚学的知识点编写程序时却感到十分棘手,有时表现在想不到适合题意的算法,有时表现在算法想出来后,只能将书本上原有的程序段誊写到自己的程序中再加以必要的连接以完成程序的编写。针对这一情况,我会严格要求自己,熟练掌握算法思想,尽量独立完成程序的编写与修改工作,只有这样,才能够提高运用知识,解决问题的能力。

四、对《数据结构与算法》学习的建议

1、建议在学习过程中加大练习的分量,以便能及时消化自己学习的知识,也便于及时了解自己对知识点的掌握情况,同时有助于保持自己良好的精神状态。

2、建议在时间允许的情况下,增加练习的时间,通过练习,加深对知识点的掌握,同时对各知识点的运用有一个更为直观和具体的认识。

以上便是我对《数据结构与算法》的学习总结,我会抓紧时间将没有吃透的知识点补齐。今后我仍然会继续学习,克服学习中遇到的难关,在打牢基础的前提下向更深入的层面迈进!

20xx092班20xx2308谢俊

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