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二叉链表最新视觉报道_二叉链表存储树(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-12-04

二叉链表

全国计算机二级考试通关秘籍想要顺利通过全国计算机二级考试？这里有一些干货分享，帮助你轻松应对考试：选择题要点𐟓 栈是先进后出（FILO）的数据结构。队列是先进先出（FIFO）的数据结构。栈和队列的共同点是只允许在端点处插入和删除元素。循环队列是线性结构的线性表。有序/线性表既可以采用顺序存储结构，也可以采用链式存储结构。栈支持子程序调用的数据结构。栈底指针不变，栈中元素随栈顶指针的变化而动态变化。栈顶元素最先能被删除。在队列中，队尾插入数据，队头删除数据。循环队列中元素的个数是由队头指针和队尾指针共同决定的。二叉链表是二叉树的存储结构，二叉树是二叉链表的实现方式。循环队列是一种顺序存储结构，而循环链表是存储数据的结构。循环队列队头与队尾指针都不固定，而且二者可能大于可能小于。信息隐蔽可以确保每一个模块独立性。线性链表中数据的插入和删除都不需要移动表中的元素，只需改变结点的指针域。各数据结点的存储序号是不连续的，并且各结点在存储空间中的位置关系与逻辑关系也不一致。有一个以上根结点一定是非线性结构。循环链表与双向链表都是线性链表。只有一个根结点的数据结构不一定是线性结构。链式存储结构存储空间多于顺序存储结构（恋大顺）。算法复杂度𐟓ˆ 算法的空间复杂度是指存储空间，时间复杂度是指计算工作量。算法的时间复杂度和空间复杂度不是一一相关的。算法的效率与数据的存储结构有关。数据的逻辑结构与存储结构不是一一对应的。顺序存储空间一定连续，链式存储空间不一定连续。关系模型优点𐟓Š 简单、独立、多对多、坚实理论。数据流带有箭头。数据库设计是核心问题。数据的物理结构与逻辑结构不一定一致。数据共享是阶级目标。数据设计是指在已有基础上建立数据库。这些知识点不仅能帮助你更好地理解计算机二级考试的内容，还能在实际应用中发挥作用。加油，祝你考试顺利！𐟚€

数据结构笔记哎呀，期末考试又要来了，是不是还在为数据结构的复习发愁呢？别担心，我来帮你整理了一些重点知识，绝对干货满满，绝对让你轻松过关！ Map结构复习 𐟗𚯸 Map结构的核心是键值对，每个键对应一个值。默认情况下，Map是无序的，但你可以通过某些方法将其变为有序。比如，你可以按键的顺序来遍历Map，或者按值的顺序来遍历。这样就能保证Map中的元素是有序的啦！优先队列与堆 𐟌𓊤𜘥…ˆ队列和堆是数据结构中非常重要的概念。优先队列是一种特殊的队列，它的元素按照优先级来排序。而堆则是一种特殊的树形结构，它的根节点总是最大的元素。这两个结构在很多算法中都有应用，比如Dijkstra算法和堆排序。二叉树与二叉搜索树 𐟌𒊤𚌥‰树是一种非常经典的数据结构，它的每个节点最多有两个子节点。而二叉搜索树则是二叉树的一种特殊形式，它的左子树的所有节点值都小于根节点，右子树的所有节点值都大于根节点。二叉搜索树的遍历方式有很多种，比如中序遍历、前序遍历和后序遍历。数组与链表 𐟓Š 数组和链表是两种非常基础的数据结构。数组的所有元素都是连续存储的，所以访问一个元素的时间复杂度是O(1)。而链表的所有元素是通过指针连接的，访问一个元素的时间复杂度是O(n)。这两种数据结构各有优缺点，具体使用哪种要根据实际情况来定。其他重要概念 𐟓 除了以上提到的几种数据结构，还有一些其他的概念也非常重要。比如图、堆、栈、队列等。这些数据结构在各种算法中都有广泛的应用。比如图可以用来表示复杂的关系网络，堆可以用来实现优先队列和堆排序，栈可以用来实现后缀表达式计算等。希望这些笔记能帮到你，祝大家期末考试顺利过关！如果还有什么不明白的地方，欢迎留言讨论哦！𐟘Š

𐟎Š›扣高频算法全解析，刷题不再迷茫！ 𐟌Ÿ 链表类 𐟌Ÿ 力扣上常见的链表问题包括：反转链表、LRU缓存、寻找链表中的环、奇偶链表、分割链表等。通过针对性练习，可以更清晰地掌握这些算法。 𐟔 排列类 𐟔 排列类问题主要考察对数组和字符串的操作，如合并排序数组、旋转排序数组、寻找第K大的数等。通过这些练习，可以提升对数据结构的理解和操作能力。 𐟓Š 哈希表 𐟓Š 哈希表是力扣中常见的数据结构之一，常用于解决字符串匹配、查找元素、统计频率等问题。通过练习这些算法，可以更好地掌握哈希表的使用技巧。 𐟔— 双指针 𐟔— 双指针算法在力扣中应用广泛，如寻找两个数之和、合并两个有序数组、寻找最长公共子串等。通过这些练习，可以提升对双指针算法的理解和应用能力。 𐟎𚌥ˆ†法 𐟎𚌥ˆ†法是一种高效的搜索算法，适用于有序数据的查找。在力扣中，常见的二分法问题包括搜索旋转排序数组、寻找第K大的数等。通过这些练习，可以更好地掌握二分法的应用技巧。 𐟌𓠤𚌥‰搜索树 𐟌𓊤𚌥‰搜索树是一种重要的数据结构，常用于解决各种搜索和排序问题。在力扣中，常见的二叉搜索树问题包括构建二叉搜索树、查找节点、插入节点等。通过这些练习，可以更好地掌握二叉搜索树的操作技巧。 𐟓š 栈和队列 𐟓š 栈和队列是两种基本的数据结构，常用于解决各种实际问题。在力扣中，常见的栈和队列问题包括设计浏览器历史、计算最长递增子序列等。通过这些练习，可以更好地掌握栈和队列的应用技巧。 𐟌 其他常见算法 𐟌 除了以上几种类型的问题，力扣上还有很多其他常见的算法问题，如动态规划、贪心算法、分治算法等。通过全面练习这些算法，可以提升整体刷题效率和准确性。

实习周记：10.9-10.15 10/9 今天我首先解决了一个关于链表设计的问题。这类题目需要你在初始化时设置大小，感觉很有挑战性。接着，我尝试用双指针方法删除重复项，效果还不错。整体数据表现良好。后来，我看到其他评论区的解答，发现使用快慢指针的方法更高效，当fast != slow-2时即可。 10/10 终于开始复习BFS和DFS了，主要集中在了BFS上。第一题是关于二叉树的，思路很清晰，对树的结构有了一些回忆。第二题起初觉得挺难，但后来发现其实和第一题类似，只是需要统计index，l=2k, r=2k+1，然后每次都统计，留下最大值即可。思路非常清晰。 10/11 复习BFS的第二天，第一题是很标准的BFS题目，矩阵的层序遍历。我用了老方法，保存当前遍历的元素，然后在之后把save = nxt进行下一层的遍历。题目解答用了deque的popleft方法，即FIFO，似乎能提升时间复杂度。 10/12 这题看起来是检查二叉树的，感觉还好，但思路上有要求。 10/13 偷懒一天。 10/14 这题是找能被三除的最大和。我最初的思路是对的，就是算完sum后找最小的数减去。这里的思想是：除三的余数0、1、2：0就直接返回；1有可能是两个余2和一个余1；2有可能是两个余1和一个余2。然后找就好。 10/15 今天是一题贪心问题。最初的思想不太正确，这道题需要考虑到输入字母的顺序以及选择最小的顺序列。我本来想用ord()来算，然后第一个*10，但感觉写不出来。后来看了答案，发现答案的思路很好，使用了collections.Counter(s)来计算频率（这个是为了判断字母能否在之后出现），然后用stack来算，只要比较最顶端的栈内字母是否大于当前的字母，以及如果大于的话，这个字母之后会不会再次出现。如果会再次出现，肯定是之后的再加入更好，把这个字母弹出去（用while去弹出去所有符合条件的）。然后把这个加进去，减去他的count。

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）。 𐟓Œ 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。 𐟓Œ 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。 𐟓Œ 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。 𐟓Œ 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。 𐟓Œ 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）。 𐟓Œ 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。 𐟓Œ 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。 𐟓Œ 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。 𐟓Œ 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！

力扣适合什么人刷嘿，朋友们！如果你觉得生活有点无趣，不妨试试力扣（LeetCode）。这个平台上有各种高频算法题，按照题目类型分类整理，难度也分级标注了对应的题号。无论你是留学生还是其他开发者，都可以在这里找到适合自己的挑战。𐟑‡ 链表类链表反转：LeetCode 206 链表循环检测：LeetCode 141 链表分割：LeetCode 725 链表加法：LeetCode 445 链表删除节点：LeetCode 19 链表排序：LeetCode 143 哈希表 LRU缓存：LeetCode 146 整数转罗马数字：LeetCode 12 矩阵零元素：LeetCode 73 堆最大堆：LeetCode 264 多数元素：LeetCode 169 合并排序数组：LeetCode 88 K个最大元素：LeetCode 692 栈栈操作：LeetCode 173 二叉树迭代器：LeetCode 1249 最小移除数：LeetCode 71 最长有效括号：LeetCode 32 去重排序：LeetCode 20 双指针双指针法：LeetCode 454 最长回文子串：LeetCode 5 最长重复字符：LeetCode 184 其他类型回文检测：LeetCode 234 最长上升子序列：LeetCode 56 最长重复字符：LeetCode 202 去重排序：LeetCode 287 最长有效括号：LeetCode 341 这些题目不仅能帮助你提升编程能力，还能让你在挑战中找到乐趣。快来试试吧！𐟒ꀀ

八周刷透LeetCode，面试轻松过关！ 𐟓Œ在加拿大大厂的面试中，几乎每轮都会考察几道算法题目。然而，LeetCode的题库超过2500题，全刷并不现实。对于𐟇谟‡槕™学生来说，根据这个刷题攻略，大概刷够250-300题就差不多了。 𐟑‡总结了几个刷题小技巧： 𐟓Ž在时间和精力有限的情况下，可以选择性地刷题。必须熟练掌握非常重要的算法，例如二分法、字符串、模拟法、二叉树、链表、递归、BFS、DFS、拓扑排序、双指针、哈希表、字典树和动态规划； 𐟓Ž温故知新，最好每隔一段时间重新刷最经典的题目，这样对算法和题目的理解会越来越到位； 𐟓Ž做好总结非常重要，特别是对于那些没有思路的题目，可以参照其他人的解法，思考有哪些题目也是类似解法。

九周刷题计划，速提算法力！ 𐟎쬤𘀥‘诼š掌握链表、栈、队列等基础数据结构，并完成20道相关算法题。 𐟔 第二周：深入学习排序算法和贪心算法，完成20道算法题。 𐟌𓠧쬤𘉥‘诼š探索二叉树和二叉搜索树，解决20道相关算法题。 𐟔 第四周：学习二分查找和回溯算法，挑战30道高级算法题。 𐟏† 第五周：掌握动态规划高级算法，完成30道相关算法题。 𐟌Ÿ 鉴于时间和精力的限制，建议有针对性地准备面试。关键算法如二分查找、字符串处理、模拟、二叉树、链表、递归、广度优先搜索、深度优先搜索、拓扑排序、双指针、哈希表、字典树、动态规划等需要精通。 𐟓… 因此，我总结了九周的高效刷题计划，希望能帮助大家在面试中脱颖而出。

冷门学科如何高效刷题？信息技术上岸攻略 𐟓š 教基备考心得教基真的很枯燥，但我有自己的小技巧。第一遍看的时候，每几页就闭上眼睛休息一下，主要是为了留下印象。第二遍就好多了，对着目录大概知道有哪些内容。第三遍要感谢我的朋友，她帮我一起梳理结构，告诉我常考的知识点，时不时还会考我。第四遍是在考前两个星期开始的，每天晚上花3个小时在白纸上默写每一章的重要知识点，整理归类，每晚开始前先回顾前一天再开始新一天的内容。除了看书，我还刷了博越教基2000题和考前预测卷，攻克自己的知识盲区。 𐟒𛠥�瑤𘓤𘚧Ÿ娯† 学科专业知识以大学内容为主，内容很宽泛，加上学科比较偏，没有真题卷可以参考。我就通过参加教招考试刷真题卷，了解到底考哪些内容。只要是省内招的、时间不冲突、路程不是特别远，我就会去参加笔试。考完后赶去参加第二天杭州统考（富阳），题型和柯桥差不多，不过代码占比高，名词解释也很有意思。因为自己从事互联网行业，所以代码方面占优势，不需要准备。 𐟓 备考建议先系统学习一遍计算机网络（OSI参考模型/TCP/IP模型、IP地址（网络地址、子网掩码）、数据库（增删改查语句、第一、二、三范式）、数据结构（图、二叉树、链表、队列、栈）、算法（冒泡排序、选择排序、插入排序、对分查找）、操作系统的知识，然后针对自己的弱项刷题巩固。不管怎么说，代码一定要会写，一般考试都不会特别难，只要掌握怎么写循环和选择语句就行。建议学python，平时也可以多关注科技方面的新闻，指不定就考到名词解释了。 𐟓– 面试心得面试准备时间很短，因为先前准备的结构化面试，结果改成试讲了，所以拿到课本后十分忐忑。因为自己是非师范专业且已毕业2年，教态、内容什么的全是盲区。博越教我的胡老师，很专业，真的从零开始教我。面试授课一共12小时，但受益匪浅，每次课上老师都会帮我一起模课、想内容、改话术，让我知道基本流程。小学课本的内容十分简短，所以自己平时一定要多积累素材。课后就是整理课上的笔记，改教案，反复练习。我是在家讲给我爸爸妈妈听的，他们也会提一些建议。因为时间紧张，老师会提前布置好下一次课作业，提高了课堂效率。面试一定要胆子大，紧张在所难免，不管会不会，先讲完再说。

力扣怎么刷面试大公司时，算法题是必不可少的。然而，LeetCode的题海战术，2500多道题目，全部刷一遍确实不现实。对于留学的小伙伴们来说，如何高效刷题拿到好offer呢？这里有几个小秘诀： 𐟓 挑重点：面试时间宝贵，选择关键算法进行练习，如二分搜索、字符串处理、模拟、二叉树、链表、递归、BFS、DFS、拓扑排序、双指针、哈希表、字典树和动态规划。这些算法必须熟练掌握； 𐟓 定期复习：经典题目是复习的关键。定期回顾这些题目，可以加深对算法的理解； 𐟓 做好笔记：遇到难题时，看看别人的解题方法，想想还有哪些题目可以用同样的方法解决。我制定了一个八周的刷题计划，希望能帮助大家更好地准备面试。

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