总结不仅仅是总结成绩，更重要的是为了研究经验，发现做好工作的规律，也可以找出工作失误的教训。这些经验教训是非常宝贵的，对工作有很好的借鉴与指导作用，在今后工作中可以改进提高，趋利避害，避免失误。怎样写总结才更能起到其作用呢？总结应该怎么写呢？下面是小编为大家带来的总结书优秀范文，希望大家可以喜欢。
数据结构实践总结篇一
数据结构与算法是计算机科学中非常重要的基础知识，通过实习的机会我得以更加深入地理解和应用这门学科。在实习中，我参与了一个数据结构的项目，收获颇丰。我将在以下五个方面总结我的体会和心得。
第一段：理论知识的运用
在实习项目中，我们需要将各种数据结构与算法应用到实际案例中。通过实际操作，我发现理论知识的掌握与运用之间存在着一定的差距。在学习中，我可以轻易地理解算法的逻辑和思路，但在实践中，却需要花费更多的时间和精力来理解和应用这些数据结构与算法。实习项目使我学会了如何从实际问题出发，选择合适的数据结构与算法，进行程序设计与编码。同时，也让我了解到数据结构与算法的重要性，它们是解决实际问题的关键。
第二段：问题解决能力的提升
在实习过程中，我们遇到了各种各样的问题，如性能优化、算法选择和问题调试等。这些问题需要我们动脑筋，积极思考和解决。通过与同事们的讨论和交流，我学会了主动寻求帮助，善于借鉴经验和利用资源。在解决问题的过程中，我尝试了各种方法和技巧，逐渐培养起了自己解决问题的能力。这段经历对我来说是一次很好的成长机会。
第三段：团队合作的重要性
在实习项目中，我们需要与其他成员密切合作，共同完成任务。每个人都扮演着团队中不可或缺的角色。通过与他们的合作，我学到了如何与人相处、沟通和合作。在团队中，我们可以相互倾听、学习和鼓励。这样的合作方式使得整个团队能够更好地解决问题和完成任务。
第四段：学习能力的提高
通过实习项目，我逐渐培养了自主学习的能力。我通过阅读文献，查找网络资源和请教老师与同事，积极寻找和学习相关知识。在学习的过程中，我不仅了解了更多的数据结构与算法的知识，也学到了如何快速学习和掌握新知识的方法。这对我未来的学习和工作有着重要的意义。
第五段：实践经验的积累
实习项目为我提供了一个宝贵的实践机会，通过实践，我深刻体会到了数据结构与算法的应用和作用。我学会了如何将理论知识运用到实践中，提升了自己的编码能力和问题解决能力。这段实践经历对于我的个人成长和职业发展都是非常有意义的。
总之，实习项目让我在数据结构与算法这门课程中有了更加深入的理解与应用。通过实践，我提升了理论知识的运用能力，提高了问题解决能力，培养了团队合作意识，提高了学习能力，积累了实践经验。这段实习经历对于我的个人成长和职业发展有着重要的影响，我会珍惜这次机会，继续学习和努力进步。
数据结构实践总结篇二
一.基本要求重点、难点
二.考核目标和考核要求
要求达到识记层次的有：数据、数据元素、数据项、数据结构等的基本概念；数据结构的逻辑结构、存储结构及数据运算的含义及其相互关系；数据结构的两大逻辑结构和四种常用的存储表示方法；数据结构在各种软件系统中所起的作用；选择合适的数据结构是解决应用问题的关键步骤。
要求达到理解层次有：算法、算法的时间复杂度和空间复杂度、最坏情况下的时间复杂度和平均时间复杂度等概念；算法的时间复杂度不仅仅依赖于问题的规模，也取决于输入实例的初始状态；算法描述和算法分析的方法，对于一般算法能力分析出时间复杂度。
要求达到简单应用的有：时间复杂度的算法
三.练习题
1.单项选择题
1.1在数据结构中，从逻辑上可以把数据结构分为（b）
a）紧凑结构和非紧凑结构
b）线性结构和非线性结构
c）内部结构和外部结构
d）动态结构和静态结构
数据结构中从逻辑上可以把数据结构分为线性结构和非线性结构
1.2线性表的顺序存储结构是一种（c）的存储结构
a）顺序存取
b）索引存取
c）随机存取
d）散列存取
线性表的顺序存储结构是一种随机存取的存储结构，线性表的链式存储结构是一种顺序存取的存储结构。
1.3逻辑关系是指数据元素的（a）
a）关联
b）存储方式
c）结构
d）数据项
1.4下列时间复杂度中最坏的是（d）
a）o（1）
b）o（n）
c）o（log2n）
d）o（n2）
1.5下列时间复杂度最好的是（a）
a）o（1）
b）o（n）
c）o（log2n）
d）o（n2）
1.6下列算法是时间复杂度是（d）
for(i=0;i
for(j=0;j
c[i][j]=i+j;
a）o（1）
b）o（n）
c）o（log2n）
d）o（n2）
1.7算法分析的两个主要方面是（d）
a）正确性和简明性
b）数据复杂性和程序复杂性
c）可读性和可维护性
d）时间复杂性和空间复杂性
1.8线性表若采用链式存储结构存储时，要求内存中可用存储单元地址（a）
a）不一定连续的
b）部分地址必须是连续的
c）必须是连续的
d）一定是不连续的
1.9算法指的是（d）
a）计算机程序
b）解决问题的计算方法
c）排序算法
d）解决问题的有限运算序列
1.10数据的基本单位是（b）
a）文件
b）数据元素
c）符号
d）关键字
2.填空题
2.1数据结构一般包括[逻辑结构]、存储结构和数据运算三个方面的内容，
2.2从数据结构s中找出满足条件的结点在s中的位置的运算是[查找]
2.3从数据结构s中读出结构中指定位置上的内容的运算是[读取]
2.4从数据结构s中的某指定位置上增加一个结点的运算是[插入]
2.5从数据结构s中撤消结构中指定位置上结点的运算是[删除]
2.6从数据结构s中修改结构中某指定结点内容的运算是[更新]
2.7数据的存储结构（物理结构）可以用顺序存储、链式存储、[索引存储]及散列存储等四种存储方法表示。
2.10数据的逻辑结构是从逻辑关系上描述数据，它与数据的[存储结构]无关，是独立于计算机的。
3.简答题
3.1简述数据与数据元素的关系与区别
答：凡是能被计算机存储、加工的对象统称为数据，数据是一个集合。数据元素是数据的基本单位，是数据的一个元素。数据元素与数据之间的关系是元素与集合之间的关系。
答：数据：数据是信息的载体，它能够被计算机识别、存储和加工处理
数据元素：是数据的基本单位。有时一个数据元素包含几个数据项
数据类型：是一个值的集合以及在这些值上定义的一组操作的总称
数据结构：指的是数据之间的逻辑关系也称数据的逻辑结构。它包括线性结构和非线性结构两大类。
存储结构：数据元素及其关系在计算机存储器内的表示，称为数据的存储结构。
非线性结构：该结构的逻辑特征是一个结点可能有多个直接前驱和直接后继
3.3简述顺序存储结构与链式存储结构在表示数据元素之间关系上的主要区别
答：顺序存储结构是将各数据元素的存储位置按其之间的逻辑关系存放在一块连续的存储空间内，由数据元素的存储位置体现数据元素之间的逻辑关系。链式存储结构各数据元素不一定是存储在连续的一块存储空间内，数据元素之间的逻辑关系与存储位置没有一一对应的关系，数据元素之间的逻辑关系，是依靠附加在存储数据元素的结点中的指针表示。
3.4通常从哪几个方面评价算法的质量
答：
a.算法必须是正确的
b.执行算法所耗费的时间
c.执行算法所耗费的空间，其中主要考虑辅助存储空间
d.算法应易于理解、易于编码、易于调试等
4.应用题
4.1求下述算法的时间复杂度
for(i=1;i=n;i++)
{
y=y+1;
for(j=1;j=2*n;j++)
x=x+1;
}
答：其中语句y=y+1的频度是n-1，语句x=x+1的频度是（n-1）（2n+1）。所以该程序的算法时间复杂度是：t（n）=o（（n-1）（2n+1））=o（n2）
4.2求下述算法的时间复杂度
x=1;
sum=0;
for(i=1;i=n;i++)
{
x=x*i;
sum=sum+x;
}
答：由于嵌套最深的语句的频度为n，所以其算法的时间复杂度为o（n）。
数据结构实践总结篇三
第一段：引言（大约200字）
在大学学习计算机科学的过程中，我们学习了很多理论知识，但对于如何将这些知识应用到实际项目中，很多时候却感到困惑。幸运的是，通过进行数据结构的实训课程，我有机会将课堂上学到的知识运用到实际的项目中，使自己对数据结构的理解更加深入。在这篇文章中，我将分享我在实训中的一些心得体会。
第二段：对数据结构的认识（大约200字）
在实训开始之前，我对数据结构有着一定的理论基础。我们学习了线性数据结构如数组、链表和栈，以及非线性数据结构如树和图。然而，在实际应用中，我意识到理论知识远远不够。通过实际操作，我开始真正理解数据结构是如何帮助我们组织和处理数据的。例如，当我们需要对大量数据进行排序时，使用快速排序算法能够提高效率，而当我们需要高效地查找数据时，使用二叉查找树则更加适合。数据结构在实际应用中发挥着重要的作用。
第三段：实训项目中的挑战（大约300字）
实训项目的开始并不轻松。我们被要求设计一个学生管理系统，其中包括学生信息的录入、删除和查询等功能。在这个过程中，我遇到了许多挑战。首先，我意识到设计一个高效的数据结构是很重要的。不仅会影响到系统的速度，也会影响到用户的体验。其次，我发现数据结构的选择关乎到整个项目的性能。如果选择了不合适的数据结构，可能导致系统运行缓慢，甚至无法正常工作。因此，我需要仔细考虑每个数据结构的优劣，并选择最适合项目需求的。
第四段：技术实践的收获（大约300字）
通过实训项目，我不仅加深了对数据结构的理解，也学到了很多实践技巧。首先，我了解到了时间复杂度和空间复杂度的概念，这使我能够评估不同算法和数据结构的性能。其次，我学会了使用调试工具来找出代码中的错误，并通过对代码的优化来提高系统的性能。此外，我还学会了团队协作和沟通的重要性。在项目中，我需要与其他队员合作，讨论问题并共同解决。这为我将来的职业发展奠定了良好的基础。
第五段：总结及展望（大约200字）
通过实训项目，我不仅将数据结构的知识应用到实际项目中，也获得了更多实践经验。通过这个过程，我意识到理论的学习只是第一步，真正的挑战在于将理论转化为实际项目。因此，我将继续深入学习数据结构及其应用领域，并将其结合实践，在未来的项目中做出更大的贡献。我相信，通过不断的学习和实践，我会成为一个优秀的软件工程师。
数据结构实践总结篇四
课程编号：030816 适用专业：教育技术学 总学时数：64
一、课程地位、性质和任务
《数据结构与算法》课程是计算机相关学科专业的基础课程中的一门重要的核心课程。通过本课程的教学，使学生知道求解非数值类问题的基本模型（表、树、图），模型的特点和适用场合，能够根据问题设计和选择好的算法，为学习后续的操作系统、编译原理和软件工程等专业课程，设计应用程序打下基础。
本课程以提高学生的计算机应用能力和综合素质为目标，通过课程教学，为学生构建数据结构与算法方面的知识体系，使学生一方面能够根据问题选择合适的数据结构，设计高效的算法，提高程序设计能力，另一方面，在工程应用中，具有甄别好算法的能力，也就是要从建模、解模和综合等三个方面，提高学生的程序设计能力。
二、与其他课程的关系
先修课：程序设计基础、离散数学、计算机组成原理、计算机文化基础
三、教学内容、课时安排和基本要求
1.3 抽象数据类型的表示与实现
基本要求：
了解：抽象数据类型，算法设计方法与算法分析。
掌握：数据与数据结构、算法的基本概念；问题求解的方法与步骤 重点：数据结构和算法的概念，算法的描述形式和评价方法，问题求解的一般步骤 难点：评价算法的标准和评价方法，最坏情况和平均情况的区分。
基本要求：
了解：两种存储结构（顺序存储结构和链式存储结构）及一元多项式的表示及相加。
掌握：要求熟练掌握处理线性表的各种算法。为后继章节的学习打基础。重点：各种算法。难点：链表的理解。
第3章 栈与队列（4学时）
3.1 栈（定义，栈的表示和实现）
3.2 栈的应用举例（数制转换，括号匹配的检验，行编辑程序，迷宫求解，表达式求值）
3.3 栈与递归的实现
3.4 队列及其实现（定义，链队列，循环队列）3.5 *离散事件模拟
教学要求：熟练掌握栈和队列的特性和在不同存储结构前提下的算法实现。栈和队列是表最基本和重要的数据结构，是数据结构课程的基础。
基本要求：
了解： 栈和队列的定义及其实现。
掌握： 熟练掌握栈和队列的特性和在不同存储结构前提下的算法实现。重点： 栈和队列的算法实现。难点： 栈和队列的算法实现。
第4章 串（2学时）4.1 串类型的定义
4.2 串的表示和实现（定长顺序存储，堆分配存储，串的块链存储）4.3 串的模式匹配算法（求子串位置的定位函数，模式匹配的一种改进算法）4.4 串操作应用举例（文本编辑，建立词索引表）
基本要求：
了解：串的基本概念及主要操作和运算。掌握：掌握串的基本概念和运算。重点：主要操作和运算。难点：模式匹配及串的应用。
第5章 数组（2学时）5.1 数组的定义
5.2 数组的顺序表示和实现
5.7 广义表的递归算法（求广义表的深度，复制广义表，建立广义表的存储结构）
基本要求：
了解：了解作为抽象数据类型的数组和c语言的数组。认识到数组可以作为顺序存储结构用于顺序表、字符串和稀疏矩阵的实现。也可以采用链式存储结构。
掌握：掌握基本概念和算法。重点：算法。
难点：广义表的递归算法。
第6章 树与二叉树（15学时）6.1 树的定义和基本术语
6.2 二叉树（二叉树的定义，二叉树的性质，二叉树的存储结构）6.3 遍历二叉树和线索二叉树（遍历二叉树，线索二叉树）
基本要求：
了解：理解树与森林的定义与术语。
第7章 图（11学时）7.1 图的定义和术语
7.2 图的存储结构（数组表示法，邻接表，十字链表，邻接多重表）7.3 图的遍历（深度优先搜索，广度优先搜索）
7.4 图的连通性问题（无向图的连通分量和生成树，有向图的强连通分量，最小生成树，关节点和重连通分量）
7.5 有向无环图及其应用（拓扑排序，关键路径）
7.6 最短路径（从某个源点到其余各项点的最短路径，每一对顶点之间的最短路径）基本要求：
了解：图的基本概念和相关术语。
掌握：图的两种主要存储结构及遍历算法。掌握最小生成树、最短路径和活动网算法的思想。
重点：图的两种主要存储结构及遍历算法。难点：图的遍历算法，最短路径算法。
第8章 查找（8学时）
9.1 静态查找表（顺序表，有序表，静态树表，索引顺序表）9.2 动态查找表（二叉排序树和平衡二叉树，b_树和b+树，键树）9.3 哈希表（定义，构造方法，处理冲突的方法，查找及其分析）
基本要求：
了解： 各种查找法的基本概念及实现的基本思想。
掌握：熟练掌握搜索结构的折半查找、二叉搜索树、平衡二叉树主要搜索算法。掌握哈希表查找算法。重点：各种算法的基本思想及实现。难点：哈希表查找算法。
第9章 内部排序（8学时）10.1 概述
10.6 基数排序（多关键字，链式）10.7 排序算法分析
基本要求：
了解：基数排序，排序算法分析方法
掌握：排序的基本概念，插入排序，交换排序，选择排序，归并排序重点：内部排序算法
难点：基数排序（多关键字，链式）
基本要求：
了解：外部排序的基本概念和相关术语。
掌握：基本掌握外排算法的基本思想，不同排序方法的比较。重点：外部排序算法 难点：多路平衡归并的实现 第11章 算法设计的一般方法（2学时）
1．重点
（1）有效算法的概念，问题固有难度的概念；
（1）问题固有难度的概念；
（2）递归分治法的效率分析（写出时间耗费的递推式，并求解）；（3）动态规划法中的状态转移方程的确定。
（二）实验、实习部分
课程安排五个类别的实验，实验时数为12课时，其中： 实验
一、线性链表及运算 2课时 实验
二、栈和队列 2课时 实验
三、树和二叉树 4课时 实验
四、图及其应用 2课时 实验
五、查找与排序 2课时
四、课程考核方式
闭卷考试70%、平时作业与实验30%
五、建议教材和教学参考书 参考教材：
1、《数据结构》（c语言描述）高等教育出版社 耿国华主编
2、《数据结构》（c语言版）清华大学出版社 严蔚敏，吴伟民编者
3、《数据结构题集》（c语言版）清华大学出版社 严蔚敏，吴伟民编者
4、《数据结构》算法实现及解析（第二版）西安电子科技大学出版社 高一凡
六、说明
1、因课时安排少，教学内容多。建议采用多媒体教学。
2、由于本课程内容较多，在实际教学中可根据大纲内容，进行适当调整。
数据结构实践总结篇五
第一段：引言（150字）
数据结构无处不在，是计算机科学与技术领域的基础。在我进行实训过程中，数据结构作为核心内容，让我深入了解了其在实际应用中的重要性。本文将从实训的过程、数据结构的选择、问题解决与应用体验以及实践总结等方面分享我的心得体会。
第二段：实训过程（250字）
实训过程中，我首先对不同种类的数据结构进行学习和了解。我通过参阅教材资料，学习了线性表、树、图等常用的数据结构，并掌握了它们之间的联系和特点。然后，我利用相关的编程语言，通过编写代码来实现这些数据结构并进行调试。我在实践过程中遇到了很多问题，例如复杂的应用场景和算法实现中出现的错误，但逐渐克服了这些困难，提高了我的编程能力。
第三段：数据结构的选择（250字）
在实训过程中，我也学到了选择适合问题场景的数据结构的重要性。例如，在处理有序数据时，使用链表或数组都可以实现，但链表在插入和删除操作上更加高效。而在需要快速查找数据的场景中，使用二叉搜索树是一个不错的选择。因此，根据问题的特点和要求，选择适合的数据结构可以极大地提高计算机程序的执行效率。
第四段：问题解决与应用体验（300字）
在实践中，我遇到了很多需要使用数据结构解决的问题。比如，在一个实际的网络拓扑结构中，需要判断两个节点之间是否存在路径，并找出最短路径。使用图的邻接矩阵或邻接表可以很好地解决这个问题。又如，在一个学生成绩管理系统中，需要对成绩进行排序和查找。使用链表、数组或树等数据结构可以方便地实现对成绩的操作。通过实际问题的解决，我深刻地体会到了数据结构在实际应用中的巨大价值。
第五段：实践总结（250字）
通过这次实训，我对数据结构有了更深入的了解，并且感受到了它在实际应用中的重要性。我学会了选择合适的数据结构来解决问题，并对编程技术有了更深入的掌握。实践中的问题和困难帮助我提高了逻辑思维和问题解决能力。实践不仅使我对数据结构的理论知识有了更深的理解，还使我能够将理论知识应用到实际问题中。这次实训为我今后的学习和工作打下了坚实的基础。
总结：实践让我对数据结构有了更深入的了解，也让我意识到了它在计算机科学与技术领域中的重要性。在今后的学习和工作中，我将继续加强对数据结构的学习与应用，不断提升自己的能力，为计算机科学与技术领域的发展做出贡献。
数据结构实践总结篇六
数据结构是计算机科学的基础科目之一，而数制转换是数据结构中一个重要的内容。在学习过程中，我深深体会到了数制转换的重要性以及其对于计算机科学的应用。在本文中，我将分享我在学习数制转换过程中的心得和体会，希望能够对其他同学们有所帮助。
首先，我想谈谈我对于数制转换的理解。数制转换其实就是将一个数从一个进制表示转换为另一个进制表示的过程。在计算机科学中，常用的进制有二进制、八进制和十六进制。了解并熟练掌握这几种不同的进制，对于理解计算机中的数据存储和表示方式至关重要。数制转换涉及到的知识点有很多，比如位权、数码、补码等。深入理解并掌握这些知识点，能够更好地理解计算机中的数据表示和运算。
其次，数制转换是解决实际问题中常用的一种方法。在日常生活和工作中，我们经常会遇到需要进行数制转换的情况。比如在计算机网络中，IP地址通常使用点分十进制的形式表示，但在实际传输中需要将其转换为二进制，以便于路由器进行处理。又比如在编写程序时，某些算法和数据结构需要使用特定进制的数表示，这时候我们就需要进行数制转换。因此，学习数制转换不仅仅是为了应付考试，更是为了能够在实际问题中灵活运用知识。
第三，数制转换在计算机科学中有着广泛的应用。计算机科学是一个高度数学化的学科，而数制转换是数学的一个重要分支。在计算机科学中，数制转换是十分基础的知识。不同进制的数在计算机中的表示和计算方式是不一样的，因此数制转换是进行数据处理和运算的必备知识。另外，在网络通信、图像处理、密码学等领域中，也都有数制转换的应用。因此，学好数制转换对于理解计算机科学中的相关领域知识是非常有帮助的。
第四，数制转换需要注意的问题。首先，数制转换需要掌握不同进制的表示方法和运算规则。例如，二进制需要掌握补码的表示方法，八进制和十六进制需要掌握该进制中数码的含义和运算法则。其次，数制转换需要切实理解进制之间的关系。比如，八进制可以看作是二进制的一种简化表示方式，十六进制可以看作是对二进制的进一步简化。熟练掌握不同进制之间的转换关系，能够提高转换的效率和准确性。最后，数制转换需要掌握大数运算的方法。在进行数制转换时，往往会涉及到大数的运算，特别是在二进制转换为十进制时。掌握大数运算的方法，能够处理更加复杂的数制转换问题。
最后，我想强调学习数制转换的重要性。数制转换是数据结构中的一部分，而数据结构是计算机科学的核心内容之一。掌握数制转换的知识，能够为我们理解计算机科学中更加深入的内容打下坚实的基础。同时，数制转换是一个需要理解和掌握的过程，通过不断练习和思考，我们能够提高自己的思维能力和问题解决能力。因此，我认为数制转换是一门运用广泛、基础扎实且有趣的学科，值得我们用心去学习和探索。
总之，数制转换是计算机科学中不可或缺的一部分，并具有广泛的应用价值。通过学习数制转换，我深刻认识到了其在计算机科学中的重要性，并体会到了其带给我思维能力和问题解决能力的提升。希望通过分享我的心得和体会，能够激发更多同学对于数制转换这门学科的兴趣和热爱，从而更好地掌握和应用相关知识。
数据结构实践总结篇七
数据结构读书笔记
第一章是绪论部分，因为大家都是刚刚接触这门课，所以还有很多不是很多的了解，随着计算机的迅速发展，计算机的应用领域已经不再只是科学计算领域，而更多的应用于控制管理以及数据处理等非数值计算的处理工作，与此对应，计算机加工处理的对象由纯粹的数值发展到字符，表格和图像等各种具有一定结构的数据，这就给程序设计带来了一些新的问题，为了编写出一个好的程序，必须分析待处理的对象的特性以及各处理对象之间存在的关系。所以在这种环境下，数据结构这门课就诞生了。
第二章.线性表的相关基本概念，如:前驱、后继、表长、空表、首元结点，头结点，头指针等概念。
2.线性表的结构特点，主要是指:除第一及最后一个元素外，每个结点都只有一个前趋和只有一个后继。
方式。此外，近年来在不少学校中还多次出现要求用递归算法实现单链表输出（可能是顺序也可能是倒序）的问题。
5.线性表的顺序存储及链式存储情况下，其不同的优缺点比较，即其
各自适用的场合。单链表中设置头指针、循环链表中设置尾指针而不设置头指针以及索引存储结构的各自好处。
第三章本章主要重点是1.栈、队列的定义及其相关数据结构的概念，包括:顺序栈，链栈，共享栈循环队列，链队等。栈与队列存取数据（请注意包括:存和取两部分）的特点。
2.递归算法。栈与递归的关系，以及借助栈将递归转向于非递归的经典算法
4.循环队列中判队空、队满条件，循环队列中入队与出队算法。
第四章1.串的基本概念，串与线性表的关系（串是其元素均为字符型数据的特殊线
性表），空串与空格串的区别，串相等的条件
2.串的基本操作，以及这些基本函数的使用，包括:取子串，串连接，串替换，求串长等等。运用串的基本操作去完成特定的算法是很多学校在基本操作上的考查重点。
3.顺序串与链串及块链串的区别和联系，实现方式。
算法思想。kmp中next数组以及nextval数组的求法。明确传统模式匹配算法的不足，明确next数组需要改进之外。其中，理解算法是核心，会求数组是得分点。
查方式是:求next和nextval数组值，根据求得的next或nextval数组值给出运用kmp算法进行匹配的匹配过程。
1.多维数组中某数组元素的position求解。一般是给出数组元素的首元素地址和每个元素占用的地址空间并组给出多维数组的维数，然后要求你求出该数组中的某个元素所在的位置。
2.明确按行存储和按列存储的区别和联系
3.将特殊矩阵中的元素按相应的换算方式存入数组中。这些矩阵包括:对称矩阵，三角矩阵，具有某种特点的稀疏矩阵等。熟悉稀疏矩阵的三种不同存储方式:三元组，带辅助行向量的二元组，十字链表存储。掌握将稀疏矩阵的三元组或二元组向十字链表进行转换的算法。
4.广义表的概念，特别应该明确表头与表尾的定义。这一点，是理解整个广义表一节算法的基础。
1的性质，n个结点的完全二叉树的深度，顺序存储二叉树时孩子结点与父结点之间的换算关系（左为:2*i，右为:2*i+1）。
2.二叉树的三种遍历算法
种递归算法改造而来（比如:求叶子个数），所以，掌握了三种遍历的非递归算法后，对付诸如:“利用非递归算法求二叉树叶子个数”
3.可在三种遍历算法的基础上改造完成的其它二叉树算法:
归遍历算法，那么解决以上问题就是小菜一碟了。
4.线索二叉树:
线索二叉树的引出，是为避免如二叉树遍历时的递归求解。对于线索二叉树，应该掌握:线索化的实质，三种线索化的算法，线索化后二叉树的遍历算法，基本线索二叉树的其它算法问题（如:查找某一类线索二叉树中指定结点的前驱或后继结点就是一类常考题）。
5.最优二叉树（哈夫曼树）:
最优二叉树是为了解决特定问题引出的特殊二叉树结构，它的前提是给二叉树的每条边赋予了权值，这样形成的二叉树按权相加之和是最小的。
6.树与森林:
二叉树是一种特殊的树，这种特殊不仅仅在于其分支最多为2以及其它特征，一个最重要的特殊之处是在于:二叉树是有序的！即:二叉树的左右孩子是不可交换的，如果交换了就成了另外一棵二叉树，这样交换之后的二叉树与原二叉树我们认为是不相同的两棵二叉树。但是，对于普通的双分支树而言，不具有这种性质。
树与森林的遍历，不像二叉树那样丰富，他们只有两种遍历算法:先根与后根（对于森林而言称作:先序与后序遍历）。在难度比较大的考试中，也有基于此种算法的基础上再进行扩展要求你利用这两种算法设计其它算法的，但一般院校很少有这种考法，最多只是要求你根据先根或后根写出他们的遍历序列。此二者的先根与后根遍历与二叉树中的遍历算法是有对应关系的:先根遍历对应二叉树的先序遍历，而后根遍历对应二叉树的中序遍历。
第七章 图
图这一章的特点是:概念繁多，与离散数学中图的概念联系紧密，算法复杂与图两章的知识这一章的重点是:图的定义和特点，无向图，有向图，入度，出度，完全图，生成子图，路径长度，回路，连通图，（强）连通分量等概念。
2.图的几种存储形式:
图的存储形式包括:邻接矩阵，（逆）邻接表，十字链表及邻接多重表。
3.图的两种遍历算法:深度遍历和广度遍历
深度遍历和广度遍历是图的两种基本的遍历算法，这两个算法对图一章的重要性等同于“先序、中序、后序遍历”对于二叉树一章的重要性。在考查时，图一章的算法设计题常常是基于这两种基本的遍历算法而设计的，比如:“求最长的最短路径问题”和“判断两顶点间是否存在长为k的简单路径问题”，就分别用到了广度遍历和深度遍历算法。
4.生成树、最小生成树的概念以及最小生成树的构造rim算法和kruskal
7.最短路径问题:
最短路径问题分为两种:一是求从某一点出发到其余各点的最短路径；二是求图中每一对顶点之间的最短路径。
主要还是体现在平时做实验的时候，因为做其他课的实验最起码会知道一些基本的做法，但是遇到数据结构就会发现真的很难，有时真的什么都不会，看也看不懂，感觉很吃力，就感觉数据结构这个模块不简单，有点复杂，总体感觉学不好，但是上次期中考试时候，发现也不是传说中的那么难，有些题真的很死，可以用固定的方法去写，但是那种题不多，大部分的题还是要自己去构造一种思想，并用代码实现它！感觉这样的题不好做，有点难度！其实，刚开始讲的时候，因为课下没有预习，上课节奏也没有跟上，所以就失去信心了。
是感觉缺少很多，所以自己还是要其他方面多多努力，接下来的复习还是要靠自己理解，如果理解好了以后对做题的帮助确实不小，所以说，理解透彻了就好办了！现在大多是自学，相比以前的学习方法，感觉有点不一样，但是我相信如果努力还会有很大的提高的。
数据结构实践总结篇八
户口所在：汕头国籍：中国
婚姻状况：未婚民族：汉族
诚信徽章：未申请身高：157cm
人才测评：未测评体重：
人才类型：在校学生
应聘职位：幼教/保育员，家教，销售主管/销售代表/客户代表
工作年限：1职称：
求职类型：兼职可到职日期：随时
月薪要求：面议希望工作地区：天河区,越秀区,广州
工作经历
公司性质：所属行业：
担任职位：作业指导
工作描述：辅导小学生作业，照顾小学生
担任职位：地铁志愿者
工作描述：
毕业院校：广东交通职业技术学院
专业一：软件技术专业二：
起始年月终止年月学校（机构）所学专业获得证书证书编号
语言能力
外语：英语良好粤语水平：一般
其它外语能力：
国语水平：优秀
工作能力及其他专长
个人自传
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数据结构实践总结篇九
算法是为了问题服务的，我们在掌握了书本上的算法以后，要去找一些综合性的题目来锻炼自己，这些问题通常融合了不同的知识点，例如同时蕴含了排序，二叉树，堆栈的相关知识，只有在解决问题的过程中，灵活运用所学知识，才能真正检验我们是否牢固掌握了书本上的内容。教学建议： 其实李老师您是我大学以来第一个普通话如此标准的老师，所以我已经十分庆幸了，而且我觉得您的讲课思路严谨，只不过有的时候，您似乎刻意追求语句的严谨性，逻辑性，科学性，导致课堂上一句话往往说的很长，很绕，慢慢的都是专业名词，有时候还稍有些舌头打结，这会让我们的思绪无法连贯。比如有一次我在qq上问您希尔排序里面的gap这个点，您给我发了一段26秒的语音，然后我听了好多遍理了好多次思绪才想明白，当然了这可能和我自己的理解能力较弱有关。我希望老师上课的时候能够尽量把内容说的再通俗易懂简单粗暴一些。