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二叉树数据结构:从原理到应用 二叉树是一种常见的树形数据结构,每个节点最多只能有两个子节点。根据不同的定义,二叉树有多种形式,例如: 完全二叉树:每一层都有一组完整的节点,但最后一层除外。 完美二叉树:每一层(包括最后一层)都是完整的。 平衡二叉树:所有节点左右子树的深度相差不超过1。 二叉搜索树:每个节点都大于其左子树中的所有节点,并且小于其右子树中的所有节点。 二叉树特别适合存储有序数据,进行排序和搜索操作。它们严格的结构和属性使得这些任务非常高效。以下是一些典型的用例: 搜索算法:二叉树可以高效地搜索特定值。 排序算法:利用二叉搜索树的性质,可以进行快速排序。 寻路算法:在图论中,二叉树常用于表示图的结构,方便寻路操作。 分层数据的表示:二叉树可以很好地表示层次化的数据结构。 在编程中,Node 类通常用于实现二叉树,因为它能够使用封装和抽象。Node 类用于存储其值及其左右子节点。插入函数将用于添加相对于给定根节点的值。根据二叉树类型,插入操作可能需要遍历树才能找到合适的位置。根据具体用例,可能还需要其他方法,例如搜索和遍历。 二叉树是编程中不可或缺的一部分,为开发高效的算法和程序提供了重要的构建块。
2025年考研408大纲解析及备考指南 2025年考研408计算机学科专业基础考试大纲已更新,备考计算机专业的同学们,快来看看吧! 数据结构 基本概念:掌握数据结构的基本概念和基本原理。 线性表:理解线性表的基本概念,掌握顺序存储和链式存储的实现,并能进行基本的时间复杂度和空间复杂度分析。 栈和队列:掌握栈和队列的基本概念,了解它们的顺序存储结构和链式存储结构,并能应用它们解决实际问题。 树与二叉树:理解树的基本概念,掌握二叉树的定义及其主要特征,熟悉二叉树的顺序存储结构和链式存储结构,掌握二叉树的遍历方法。 图:理解图的基本概念,掌握图的存储及基本操作,包括邻接矩阵、邻接表等,并能进行图的遍历。 查找:掌握查找的基本概念,了解顺序查找法、分块查找法、折半查找法等,熟悉树型查找如二叉搜索树、平衡二叉树等,了解散列表和字符串模式匹配。 排序:理解排序的基本概念,掌握直接插入排序、折半插入排序、起泡排序、简单选择排序、希尔排序等。 ᠦ作系统 进程管理:理解进程的基本概念,掌握进程的创建、调度和终止。 信号与同步:了解信号的基本概念,掌握信号的产生、传递和处理机制。 内存管理:理解内存管理的基本原理,掌握内存的分配和回收。 文件系统:掌握文件系统的基本概念,了解文件的存储和访问方式。 设备管理:了解设备管理的基本原理,掌握设备的分配和释放。 计算机网络 网络体系结构:理解网络体系结构的基本概念,掌握网络的分层模型。 传输介质与设备:了解传输介质和网络设备的基本原理。 网络协议:掌握网络协议的基本概念,了解各种网络协议的功能和工作原理。 网络互连与路由:理解网络互连的基本原理,掌握路由算法和路由协议。 网络安全与管理:了解网络安全管理的基本原理,掌握网络安全策略和防护措施。 砧理 编译过程:理解编译过程的基本概念,掌握编译器的组成和工作原理。 词法分析:掌握词法分析的基本原理,了解正则表达式和有限自动机的应用。 语法分析:理解语法分析的基本原理,掌握语法分析算法如递归下降分析法、LL(1)分析法等。 中间代码生成与优化:了解中间代码生成和优化的基本原理。 目标代码生成:掌握目标代码生成的方法和技术。 数据库系统原理 数据库系统概述:理解数据库系统的基本概念,掌握数据库系统的组成和工作原理。 数据模型:熟悉数据模型的基本原理,了解关系模型、对象模型等。 数据库查询语言:掌握数据库查询语言的基本概念,了解SQL的使用方法。 数据库管理:理解数据库管理的基本原理,掌握数据库的创建、维护和管理。 数据库设计:熟悉数据库设计的方法和技术,了解数据库设计的过程和步骤。
如何快速提升408考研成绩?看这里! 大家好,今天我想和大家分享一些关于如何快速提升408考研成绩的小窍门。希望对正在准备考研的你们有所帮助 1️⃣ 真题使用策略 408的知识点非常多,熟悉这些知识点和考点是关键。真题一定要认真做,有些真题甚至需要反复做。在做真题时,不要太在意分数,最后两年可以留几套真题用于模拟。 2️⃣ 课程选择与配套练习 我推荐大家可以跟着咸鱼学长的课程学习,他的讲解非常通俗易懂。课后一定要做配套的选择题,并且经常翻阅错题。对于一些重要的知识点,比如二叉树的五条结论、平衡二叉树的调整等,需要经常复习才能记住。 3️⃣ 算法题应对方法 王道的算法题有一定难度,但认真钻研是可以掌握的。平时训练要多思考,不能好高骛远,一定要动手写代码。 4️⃣ 操作系统学习步骤 ✅ 一轮学习:先看课程,然后做选择题,有选择性地做大题。 ✅ 后续巩固:进行二刷和专题突破,专题包括PV操作、内存存储相关内容、调度算法模拟、四种中断处理方式等。操作系统学习要侧重知识点之间的串联,学有余力的同学可以自己整理思维导图,让知识脉络更清晰。 ✅ 教材辅助:建议看西电出版的操作系统教材,通读一遍,部分重点内容可以多看几遍。每章学完后做课后习题,这些习题多是概念大题,可对照答案检查自己对概念的掌握情况。 ✅ 强化课利用:学习过程中先自己理解,再看王道强化课中PV操作这一节,看完后要做好总结。同时,王道强化课文件管理章节也很不错。 5️⃣ 专业课整体复习思路 专业课要反复复习,因为知识点又多又碎,遗忘速度快。做真题方面,近15年的真题比较有参考价值,以前的真题相对简单。只做真题不够,还可以做王道的模拟题,质量高、难度大、错误少,很值得做,题型不重复,能有效查漏补缺。做模拟题可以两天或三天一套,注重质量。 希望这些小建议能帮到你们,祝大家都能在考研中取得好成绩!ꀀ
湖北大学计算机专硕数据结构考点全解析 根据往届学长学姐的总结,以下是一些重要的知识点和代码片段,供大家参考(不代表官方)。 线性表基本概念、顺序表、链表基础 线性表是数据结构中最基本的概念之一,主要包括顺序表和链表。顺序表是用一段连续的内存空间存储元素,而链表则是通过指针连接元素。 单链表操作(头插、尾插) 单链表是最常见的链表类型,操作包括头插和尾插。头插是在链表头部插入元素,尾插是在链表尾部插入元素。 栈和队列 栈和队列是两种常见的线性数据结构。栈支持后进先出(LIFO)的操作,而队列支持先进先出(FIFO)的操作。 树和二叉树 树是一种层次型的数据结构,二叉树是树的一种特殊形式。树的遍历方式包括先序遍历、中序遍历和后序遍历,二叉树的插入、删除和构造也是重要的考点。 图的基本概念 图是一种非线性数据结构,主要用于表示节点之间的关系。图的基本操作包括深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。 查找和排序 查找和排序是数据结构中的两大类操作。查找包括顺序查找和二分查找,排序包括冒泡排序、快速排序、选择排序、堆排序、归并排序和基数排序等。 哈希表和拉链法 哈希表是一种基于哈希函数的数据结构,用于快速查找元素。拉链法是哈希表的一种常见实现方式。 其他重要知识点 除了以上提到的知识点,还有一些重要的考点,如数组的定义(上下三角形)、半(两个next表格)、并查集、二叉排序树、平衡二叉树、哈夫曼树、最小生成树、最短路径、拓扑排序和关键路径等。 重点代码 根据往届经验,查找、链表、树等部分的代码是重点,需要重点关注。特别是二叉树的遍历、图的深度优先搜索和广度优先搜索等操作。 希望这些信息对大家有所帮助,祝大家考试顺利!
2025年计算机学科专业基础考试大纲 ### 数据结构与算法 考查目标 掌握数据结构的基本概念、基本原理和基本方法。 掌握数据的逻辑结构、存储结构及基本操作的实现,能够对算法进行基本的时间复杂度和空间复杂度的分析。 能够运用数据结构基本原理和方法进行问题的分析与求解,具备采用C或C++语言设计与实现算法的能力。 基本概念与算法 数据结构的基本概念 算法的基本概念 线性表 线性表的基本概念 线性表的实现:顺序存储、链式存储 线性表的应用 栈、队列和数组 栈和队列的基本概念 栈和队列的顺序存储结构 栈和队列的链式存储结构 多维数组的存储 特殊矩阵的压缩存储 栈、队列和数组的应用 树与二叉树 树的基本概念 二叉树 二叉树的定义及其主要特征 二叉树的顺序存储结构和链式存储结构 二叉树的遍历 线索二叉树的基本概念和构造 树、森林 树的存储结构 森林与二叉树的转换 树和森林的遍历 树与二叉树的应用 哈夫曼树和哈夫曼编码 并查集及其应用 堆及其应用(2025新增) 图 图的基本概念 图的存储及基本操作:邻接矩阵、邻接表、邻接多重表、十字链表 图的遍历:深度优先搜索、广度优先搜索 图的基本应用:最小(代价)生成树、最短路径、拓扑排序、关键路径 查找 查找的基本概念 顺序查找法 分块查找法 折半查找法 树型查找:二叉树搜索树、平衡二叉树、红黑树 B树及其基本操作、B+树的基本概念 散列(Hash)表 字符串模式匹配 查找算法的分析及应用 排序 排序的基本概念 直接插入排序 折半插入排序 起泡排序(bubble sort) 简单选择排序 希尔排序(shell sort) 快速排序 堆排序 二路归并排序(merge sort) 基数排序 外部排序(2025新增) 计算机组成原理 寸 考查目标 理解单处理器计算机系统中主要部件的工作原理、组成结构以及相互连接方式。 掌握指令集体系结构的基本知识和基本实现方法,对计算机硬件相关问题进行分析,并能够对相关部件进行设计。 理解计算机系统的整机概念,能够综合运用计算机组成的基本原理和方法,对高级编程语言(C语言)程序中的相关问题进行分析,具备软硬件协同分析和设计能力。 ️ 计算机系统概述 计算机系统层次结构:基本组成、硬件组成、软件与硬件的关系、存储程序工作方式。 计算机性能指标:吞吐量、响应时间、CPU时钟周期、主频、GFLOPS、TFLOPS、PFLOPS、EFLOPS、ZFLOPS、CPU执行时间、MIPS、MFLOPS。 𞠦𐦍表示和运算 ⠦𖤸编码:进位计数制及其数据之间的相互转换。 ⠥𐧚编码表示。 ⠨🐧和运算电路:基本运算部件(加法器、算术逻辑部件ALU)、加/减运算、补码加/减运算器、标志位的生成。 ⠤除运算:乘/除法运算的基本原理,乘法电路和除法电路的基本结构。 ⠦𐧚表示和运算:无符号整数的表示和运算、带符号整数的表示和运算。 ⠦𐧚表示和运算:浮点数的表示(IEEE754标准)、浮点数的加/减运算。 𝠥혥襙襱次结构 存储器的分类。 层次化存储器的基本结构。 半导体随机存取存储器(SRAM、DRAM、Flash存储器)。 主存储器:DRAM芯片和内存条、多模块存储器、主存和CPU之间的连接。 外部存储器:磁盘存储器、固态硬盘(SSD)。 高速缓冲存储器(Cache):基本原理、Cache和主存之间的映射方式、Cache中主存块的替换算法、Cache写策略。 虚拟存储器:基本概念、页式虚拟存储器(页表、地址转换、TLB)、段式虚拟存储器、段页式虚拟存储器。 指令系统 指令系统的基本概念。
卡尔曼增益公式推导大战 𑠥裩tadel的二面中,我被要求手推卡尔曼增益公式!这可是我一项目里用到的,复杂到一页纸都写不下的东西啊! 面试官是某姚班大佬,整个过程他几乎没怎么理我,感觉我在他眼里就是个傻子。 推公式的时候,我真的想直接晕过去。但没办法,只能硬着头皮上。ꊊ 还好,我还写出了一个平衡二叉树的class和insert的code,这个倒是还好,写出来了。 回顾整个过程,感觉面试官对我态度冷淡,可能觉得我太紧张了吧。不过,这也让我更加明白,面试不仅仅是展示能力的舞台,更是考验心理素质的时刻。ꊊ 总的来说,这次经历虽然紧张,但也让我更加自信。希望下次能有更好的表现!
数据结构与算法:从链表到红黑树 链表(Link List) 链表是一种线性数据结构,由一组节点组成,每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。链表的历史可以追溯到1955年,由兰德公司的Allen Newell、Clif Shaw和Herbert A. Simon开发。链表的另一个早期版本是由Hans Peter Luhn在1953年提出的。 单向链表:节点包含数据和指向下一个节点的指针。 双向链表:节点包含数据和指向前一个节点和后一个节点的指针。 循环链表:节点包含数据和指向前一个节点的指针,形成一个闭环。 数组(Array) 数组是一种线性数据结构,元素在内存中连续存储。在1960年代初,链表和使用这些结构作为主要数据表示的语言的实用性已经很好地建立起来。 栥 栈(Stack) 堆栈是一种后进先出(LIFO)的数据结构,用于存储数据的集合。它支持插入和删除操作,但只能从一端进行。 堥希表(Hash Table) 哈希表是一种散列数据结构,通过哈希函数将键映射到存储位置。它的实现方式有多种,常见的有开放地址法和链地址法。 字典树(Trie) 字典树是一种树形数据结构,用于存储字符串的集合。每个节点代表一个字符,从根节点到叶子节点的路径表示一个字符串。 二分搜索树(Binary Search Tree) 二分搜索树是一种二叉树,每个节点包含一个值和两个子节点。它的特点是每个节点的值都大于其左子树的所有节点,且小于其右子树的所有节点。 ️ 平衡二叉树(Balanced Binary Tree) 平衡二叉树是一种自平衡的二叉搜索树,通过旋转操作来保持树的平衡。常见的平衡二叉树有AVL树和红黑树。 (Red-Black Tree) 红黑树是一种自平衡的二叉搜索树,通过颜色和旋转操作来保持树的平衡。它的每个节点不是红色就是黑色,根是黑色,所有叶子(NIL)都是黑色,红色节点的两个子节点都是黑色。红黑树的实现方式类似于2-3树,但通过颜色和旋转操作来保持平衡。 图(Graph) 图是一种非线性数据结构,由节点和边组成。图可以表示复杂的关系和网络结构。 布隆过滤器(Bloom Filter) 布隆过滤器是一种概率型数据结构,用于检测一个元素是否属于某个集合。它的实现方式是通过一系列哈希函数将元素映射到位数组中,通过检查位数组来确定元素是否在集合中。
C9学姐教你学计算机:软件篇 嘿,大家好!上次我们聊了聊计算机的硬件部分,这次咱们来聊聊软件的那些事儿。软件部分可是计算机专业的重头戏,想要在计算机领域混得风生水起,这些课程可不能少。 数据结构与算法:磨练你的编程内功 ꊊ首先,咱们得说说数据结构和算法。其实,数据结构从应用的角度来看,就是算法设计的一部分。它是计算机软件设计中最基础也是最重要的一项技能。不过,学习起来确实有点难度,尤其是当你每天坐在电脑前冥思苦想却毫无头绪的时候。 我的建议是,一定要熟练掌握几种常见的数据结构(比如堆、栈、链表、树、图等)和算法(比如排序、查找、平衡二叉树、BFS、DFS等)。在此基础上,多动手练习算法题,学会各种常见问题的解法。想要学好算法,持之以恒的练习是关键,没有捷径可走。很多人即使在工作后也会一直训练算法题。 推荐大家一个练习顺序:数组→链表→哈希表→字符串→栈与队列→二叉树→贪心→DP。以后我也会时不时分享一些有趣的算法题,大家一起学习进步吧! 网课推荐:数据结构 浙江大学(中国大学MOOC) 课本推荐:数据结构 清华大学 严蔚敏 算法导论 (黑皮书) 数据库:理论与实践的结合 数据库这部分其实也没啥好说的,想刷成绩的话可以去看看哈工大的网课,MOOC上有配套的题目练习。我们数据库实验课有一部分是全栈写网站,还有一部分是实现数据库查询算法,跟硬件关系很紧密,都蛮有意思的。 编程语言:从C语言开始 寸 作为计科学生,不管你怎么选,先把C语言学好!什么Python、Java、甚至火爆的Go和Rust都给我往后稍稍!C语言是所有高级编程语言中最底层般的存在,Python的底层逻辑都是C写的,你说它重要不重要。 网课推荐:小破站上随便找个播放量高的 课本推荐:根据视频来选择一些coding练习,比如学生成绩管理系统、公交车查询系统等(还可以借此熟悉各种数据结构)。总之,一定不要一上来就学Python之类的高度集成化的语言,对理解计算机整体没有任何帮助。 面向对象语言的选择 ﰟC语言学好后,根据兴趣选择Java、Python或C++这些面向对象语言之一即可。 Java:结构规范,前后端开发用得蛮多,但要学的框架也很多,难度中等。 C++:偏向底层架构设计,难度最大。 Python:在数据处理和人工智能研究上用得多,难度较低。 希望这些建议能帮到你们,大家一起加油吧!ꀀ
leetcode绝对值链表重排序 准备Meta面试的小伙伴们看过来!学姐给你们整理了一份超实用的LeetCode刷题指南,绝对让你在面试中脱颖而出!这份题集涵盖了排序、数组、哈希表、二叉树、字符串处理和DFS等各种题型,难度逐级提升,快来看看吧! ᠦ序 148. 排序链表:计算右侧小于当前元素的个数,这可是个经典问题哦! ᠦ𐧻 15. 三数之和:组合总和II,这两个题目简直是数组题的经典之作。 ᠥ希表 两数之和:快乐数,这两个题目都能让你对哈希表有更深入的理解。 ᠤ树 100. 相同的树:平衡二叉树,这两个题目能让你对二叉树的结构有更清晰的认知。 ᠥ헧즤𘲥䄧 6. Z字形变换:单词拆分II,这两个题目能让你在字符串处理上更加得心应手。 ᠄FS 113. 路径总和II:左叶子之和,这两个题目能让你在DFS算法上有更深的掌握。 希望这份题集能帮到你们,祝大家面试顺利,早日拿到心仪的offer!ꀀ
九章算法班2021版:常见算法题总结 九章算法班2021版为大家带来了一系列常见的算法题目总结,帮助你更好地掌握各种算法技巧。以下是一些精选的题目: 最长不重复子序列 DP(01背包问题) 编辑距离问题 ✏️ 全排序(如果有重复数字) 最短路径算法 𖢀♂️ 图论问题,最小割问题 二分法的扩展版本 快排,冒泡排序等相关排序算法 𞥇个数组中重复的数字 ⊥䦖棵树是否对称 𓊤𘀧 与平衡树的区别 二维四叉树、网格的优缺点 单链表相关插入、删除 无序大数组中找中位数(快排) 詀序 生成随机数1-7(从1-5开始) 𒊥䦖覘縷榜环 有序数组的交集,并集 数组中第一个大于等于K的数 ⊥䦖胡没胡(正则的状态机实现方式) 𒊥 褺叉树的下一个节点 𓊦N个人,其中有一个明星,所有人都认识明星,明星不认识所有人,只有一种查询方式:A是否认识B,给出找到明星的最优策略 一个图,起点是A,终点是B,可以选择图中一条边置为0,如何使A到B的最短路径最短(顺便谢谢Dijkstra) 𖢀♂️ 给定二叉树的先序和中序遍历,构建二叉树 𓊩覎序 矩阵相乘的最优顺序 图最大匹配,最小费用最大流 𐊦一堆数分成两堆,使和最相近(背包搞一搞) 数据流找中位数(大小堆搞一搞) 二叉树中权重最大的链,每个点的权重有正有负 ⚖️ 加上最少的括号,使括号匹配 给定一个数组,求最大的连续子序列和 两个很大的文件,均无法放入内存,其中存放着很多整数,如何找到两个文件中的相同整数 有一个坐标轴,上面有很多点,每个点有坐标,求长度为L的绳子最多能够覆盖几个点 覠实现队列 ꊨ𖦥헧즤𘲤𘭦长的数字字符串 ⊧小堆的过程 ️ 先序遍历二叉树,非递归 𓊦写数组旋转,要求不使用额外空间 ✏️ 手写算法,在旋转数组里寻找某个给定的元素,要求时间复杂度O(n)以下 ⏱️ 一个堆,怎么按顺序改为一个双向链表 ⚖️ 一个无序数组,用时间复杂度最低的来寻找某两个数加起来等于一个固定的值m 𘤤𘪦序数组求中位数(leetcode) 判断平衡二叉树(剑指offer) ⚖️ 最长上升子序列(lintcode) ↑ 二叉树转双向链表(剑指offer) ⚖️ LRU cache实现(leetcode) ouse Robber(leetcode) 𐀀
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