计算机二级-数据结构与算法

计算机二级-数据结构与算法计算机二级数据结构与算法在当今数字化的时代，计算机技术的重要性日益凸显。

对于想要在计算机领域深入发展或者提升自身技能的朋友们来说，通过计算机二级考试是一个不错的选择。

而在计算机二级考试中，“数据结构与算法”这一部分是相当关键且具有一定挑战性的。

那什么是数据结构与算法呢？简单来说，数据结构就是数据的组织方式，而算法则是解决问题的步骤和方法。

先来说说数据结构。

它就像是一个存放数据的“容器”，但这个“容器”可不是随便设计的，得根据我们的具体需求来。

比如说，我们有一堆数字要存储，如果只是想简单地一个接一个地存放，那可以选择数组；但要是经常需要在开头或中间插入、删除数据，链表可能就更合适。

再比如，要快速查找某个特定的元素，二叉搜索树或者哈希表就是不错的选择。

数组是一种最简单也最常见的数据结构。

它就像是一排整齐的格子，每个格子里都能放一个数据。

优点是访问速度快，只要知道下标，就能迅速找到对应的数据。

但缺点也很明显，插入和删除操作比较麻烦，因为要移动大量的数据。

链表则不同，它的元素不是连续存储的，每个元素都包含了数据和指向下一个元素的指针。

这样在插入和删除元素时，只要修改指针就行，非常方便。

但要访问特定位置的元素，就得顺着指针一个一个找，速度比较慢。

栈和队列也是常用的数据结构。

栈就像一个只有一个开口的桶，先放进去的东西最后才能拿出来，遵循“后进先出”的原则。

队列则像排队买票的队伍，先到的先服务，是“先进先出”。

接下来再谈谈算法。

算法是为了解决特定问题而设计的一系列步骤。

好的算法能够高效地处理数据，节省时间和空间资源。

比如排序算法，常见的有冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序等。

冒泡排序就像是水里的泡泡，每次比较相邻的两个元素，如果顺序不对就交换，一轮下来最大的元素就“浮”到了末尾。

选择排序则是每一轮从剩下的元素中选择最小的放到已排序的部分后面。

插入排序是把新元素插入到已排序的合适位置。

计算机二级-数据结构与算法计算机二级——数据结构与算法在当今数字化的时代，计算机技术的应用无处不在，而要深入理解和掌握计算机编程，数据结构与算法无疑是至关重要的基石。

对于准备参加计算机二级考试的同学来说，扎实掌握数据结构与算法更是取得好成绩、提升自身编程能力的关键。

数据结构，简单来说，就是数据的组织方式。

它就像是一个仓库，我们需要以一种合理且高效的方式来存放和管理货物（数据）。

想象一下，如果仓库的布局混乱，我们在寻找和取出货物时就会浪费大量的时间和精力。

同样，在计算机程序中，如果数据结构选择不当，程序的运行效率就会大打折扣。

常见的数据结构有数组、链表、栈、队列、树和图等。

数组是最简单的数据结构之一，它就像一排连续的格子，每个格子都可以存放一个数据。

数组的优点是可以通过索引快速访问元素，但缺点是插入和删除元素比较麻烦。

链表则不同，它的元素不是连续存储的，而是通过指针连接在一起。

链表在插入和删除元素时比较方便，但访问元素的效率相对较低。

栈和队列是两种特殊的线性表。

栈就像是一个只有一个开口的桶，先放进去的东西最后才能取出来，遵循“后进先出”的原则。

而队列则像排队买票的队伍，先到的先服务，遵循“先进先出”的原则。

树是一种分层的数据结构，比如二叉树，它的每个节点最多有两个子节点。

树结构在查找、插入和删除数据时具有很高的效率。

图则是更为复杂的数据结构，用于表示多个对象之间的复杂关系。

算法，则是解决特定问题的一系列步骤。

它是程序的灵魂，决定了程序的效率和性能。

比如排序算法，就是将一组无序的数据按照一定的规则排列成有序的。

常见的排序算法有冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序等。

冒泡排序是一种简单直观的排序算法。

它通过反复比较相邻的两个元素，如果顺序不对就交换它们，就像水里的泡泡一样，小的泡泡往上浮，大的泡泡往下沉。

虽然它的算法思想简单，但效率相对较低。

插入排序则是将未排序的数据逐个插入到已排序的部分中。

它在数据量较小或者基本有序的情况下表现较好。

全国计算机二级考试数据结构与算法数据结构与算法是计算机科学中的重要学科，它涉及着计算机程序设计中的高效数据组织和处理方法。

全国计算机二级考试中的数据结构与算法部分，主要考察考生对数据结构的理解和基本算法的应用能力。

本文将介绍数据结构与算法的相关知识，以及备考技巧和实战经验。

一、数据结构与算法概论数据结构与算法是计算机科学的基础，它们是计算机程序设计的核心内容。

数据结构是指数据的逻辑结构和存储结构，它能够高效地组织和管理数据；算法是指解决问题的思路和步骤，它能够高效地处理数据。

在计算机程序设计中，数据结构和算法相互依存、相互影响，它们的选择和设计直接关系到程序的效率和质量。

二、常见数据结构1. 数组数组是最基本的数据结构之一，它能够以连续的内存空间存储多个相同类型的元素。

数组的查询速度较快，但插入和删除操作相对较慢。

2. 链表链表通过节点之间的引用来存储数据，它可以是单向链表、双向链表或循环链表。

链表的插入和删除操作相对较快，但查询操作需要遍历链表。

3. 栈栈是一种特殊的线性数据结构，它的元素按照后进先出（LIFO）的原则进行插入和删除操作，常用于表达式求值、递归调用和括号匹配等场景。

4. 队列队列也是一种线性数据结构，它的元素按照先进先出（FIFO）的原则进行插入和删除操作，常用于广度优先搜索和任务调度等场景。

5. 树树是一种非线性数据结构，它由节点和边组成，节点之间存在层次关系。

常见的树包括二叉树、二叉搜索树、AVL树和红黑树等，它们用于高效地组织和查询数据。

6. 图图是一种复杂的非线性数据结构，它由顶点和边组成，顶点之间存在多对多的关系。

图的表示方式有邻接矩阵和邻接表等，它们用于解决网络连接、路径搜索和最短路径等问题。

三、常用算法1. 排序算法排序算法是算法设计中最常见的问题之一，常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序和堆排序等。

不同的排序算法有不同的时间和空间复杂度，根据实际情况选择适合的排序算法。

计算机二级公共(gōnggòng)基础知识重点计算机二级公共(gōnggòng)基础知识一、数据结构(shù jù jiéɡòu)与算法1.1.1 数据结构(shù jù jiéɡòu)的基本概念数据(shùjù)结构指相互有关联的数据元素的集合。

数据逻辑结构反映数据元素之间的逻辑关系；存储结构为数据的逻辑结构在计算机存储空间中的存放形式，分为顺序存储、链式存储、索引存储和散列存储4种方式。

数据结构按各元素之间前后件关系的复杂度可划分为如下两种:(1)线性结构：有且只有一个根节点，且每个结点最多有一个直接前驱和一个直接后继的非空数据结构。

(2)非线性结构：不满足线性结构的数据结构。

1.1.2 算法1. 算法的基本概念（1）概念：算法是指解题方案的准确而完善的描述。

（2）基本特征：可行性、确定性、有穷性、拥有足够的情报。

（3）基本要素：对数据对象的运算和操作、算法和控制结构。

（4）设计的基本方法：列举法、归纳法、递推法、递归法、减半递推技术、回溯法。

2. 算法的复杂度（1）算法的时间复杂度：执行算法所需要的计算工作量。

（2）算法的空间复杂度：执行算法所需的内存空间。

1.1.3 线性表及其顺序存储结构1. 线性表的基本概念线性结构又称线性表，线性表是最简单也是最常用的一种数据结构。

2. 线性表的顺序存储结构顺序存储结构的特点(tèdiǎn)如下：（1）元素所占的存储空间必须(bìxū)连接。

（2）元素(yuán sù)在存储空间的位置是按逻辑顺序依次存放的。

3. 线性表的插入(chā rù)运算若在第i 个元素之前插入一个新元素，可先把原来第i 个结点至第n 个结点依次往后移一个元素位置(wèi zhi)。

然后把新结点放在第i 个位置上，最后修正线性表的结点个数。

全国计算机等级考试二级公共基础知识总结第一章数据结构与算法1.1 算法1 算法的基本特征：可行性；确定性，有穷性；拥有足够的情报。

，2 确定性：算法中每一步骤都必须有明确定义，不充许有模棱两可的解释，不允许有多义性；3 算法基本设计方法：列举法、归纳法、递推、递归、减斗递推技术、回溯法。

5 算法时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量。

可以用算法在执行过程中所需基本运算的执行次数来度量算法的工作量。

6 算法时间复杂度取决于问题的规模和待处理的数据的初态。

7 如果算法P调用另一个算法Q，而算法Q又调用算法P8 工程上常用的分治法是减半递推技术910如果查找的x一定在数组中，此时q=1，则A(n)=(n+1)/2。

也就是说，在这种情况下，用顺序搜索法在长度为n 的一维数组中查找值为x的元素，在平均的情况下需要检查数组中一半的元素。

如果已知需要查找的x有一半机会在数组中，此时q=1/2。

则A(n)=[(n+1)/4]+n/2=3n/4。

x不在数组中时，A(n)=n。

11下面程序段的时间复杂度是for(int i=0;i<n;i++)for(int j=1;j<=m;j++)A[i][j]=0;语句的频度指的是该语句重复执行的次数，一个算法中所有语句的频度之和构成了该算法的运行时间。

本例中语句:A[i][j]=0;的频度是n*m，所以该程序段的时间复杂度是：O(m*n)1213 一个递归的定义可以用递归过程求解，也可以用非递归过程求解，但单从运行时间来看，通常递归过程比非递归过程较慢。

141.2 数据结构的基本基本概念1数据结构研究的三个方面：；数据运算。

2逻辑结构是数据元素间关系的描述，与所用的计算机无关3数据的逻辑关系是指数据元素的关联。

4数据的不可分割的基本单位是数据项。

56 一般来说，一种数据的逻辑结构根据需要可以表示成多种存储结构，常用的存储结构有顺序、链接、7。

索引等存储结构。

而采用不同的存储结构，其数据处理的效率是不同的。

第1章数据结构与算法经过对部分考生的调查以及对近年真题的总结分析，笔试部分经常考查的是算法复杂度、数据结构的概念、栈、二叉树的遍历、二分法查找，读者应对此部分进行重点学习。

详细重点学习知识点：1．算法的概念、算法时间复杂度及空间复杂度的概念2．数据结构的定义、数据逻辑结构及物理结构的定义3．栈的定义及其运算、线性链表的存储方式4．树与二叉树的概念、二叉树的基本性质、完全二叉树的概念、二叉树的遍历5．二分查找法6．冒泡排序法1.1算法考点1算法的基本概念考试链接：考点1在笔试考试中考核的几率为30%，主要是以填空题的形式出现，分值为2分，此考点为识记内容，读者还应该了解算法中对数据的基本运算。

计算机解题的过程实际上是在实施某种算法，这种算法称为计算机算法。

1．算法的基本特征：可行性、确定性、有穷性、拥有足够的情报。

2．算法的基本要素：（1）算法中对数据的运算和操作一个算法由两种基本要素组成：一是对数据对象的运算和操作；二是算法的控制结构。

在一般的计算机系统中，基本的运算和操作有以下4类：算术运算、逻辑运算、关系运算和数据传输。

（2）算法的控制结构：算法中各操作之间的执行顺序称为算法的控制结构。

描述算法的工具通常有传统流程图、N-S结构化流程图、算法描述语言等。

一个算法一般都可以用顺序、选择、循环3种基本控制结构组合而成。

考点2算法复杂度考试链接：考点2在笔试考试中，是一个经常考查的内容，在笔试考试中出现的几率为70%，主要是以选择的形式出现，分值为2分，此考点为重点识记内容，读者还应该识记算法时间复杂度及空间复杂度的概念。

1.算法的时间复杂度算法的时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量。

同一个算法用不同的语言实现，或者用不同的编译程序进行编译，或者在不同的计算机上运行，效率均不同。

这表明使用绝对的时间单位衡量算法的效率是不合适的。

撇开这些与计算机硬件、软件有关的因素，可以认为一个特定算法"运行工作量"的大小，只依赖于问题的规模（通常用整数n表示），它是问题规模的函数。

计算机二级选择题知识点计算机技术的快速发展，使得计算机已经成为了现代社会中不可或缺的一部分。

而对于广大计算机爱好者来说，通过参加计算机二级考试，不仅可以提升个人的计算机技能水平，还能够获得一份具有一定含金量的证书。

在备考的过程中，掌握选择题的知识点是至关重要的。

下面就让我们来逐一了解一下这些知识点。

1. 数据结构与算法：数据结构与算法是计算机科学中非常重要的一门学科。

在计算机二级考试中，经常涉及到与数据结构相关的选择题。

例如，栈、队列、链表、树等等。

掌握这些数据结构的特点以及基本的操作方法，能够帮助我们更好地理解计算机中的数据存储与处理方式。

2. 网络与通信技术：在网络与通信技术方面的选择题也是计算机二级考试中常见的一类题目。

掌握网络的基本原理、常用协议、网络安全等知识点，能够帮助我们更好地了解计算机之间的通信方式，以及保护网络安全的方法。

3. 操作系统：操作系统是计算机的核心软件之一。

在计算机二级考试中，通常会涉及到操作系统的相关选择题。

例如，进程管理、内存管理、文件系统等等。

掌握这些知识点，能够帮助我们更好地理解操作系统的工作原理，以及进行相应的故障排除与优化。

4. 数据库技术：随着互联网的不断发展，数据库技术也逐渐成为了互联网中不可或缺的一部分。

在计算机二级考试中，数据库相关的选择题也比较常见。

掌握数据库的基本概念、数据模型、SQL语言等知识点，能够帮助我们更好地进行数据库的设计与管理，提高数据的存储效率和查询速度。

5. 编程语言与开发环境：计算机二级考试中通常会涉及到一些编程语言的选择题。

例如，C语言、Java、Python等。

掌握编程语言的基本语法、常用函数、开发环境的使用等知识点，能够帮助我们更好地进行程序设计与开发，提高编程效率。

总结起来，计算机二级选择题的知识点非常广泛，需要我们在备考的过程中注重理解和掌握。

除了上述提到的几个知识点外，我们还要了解一些计算机的基本知识，例如计算机硬件、系统软件等。

计算机二级公共基础知识数据结构与算法1 算法算法：是指解题方案的准确而完整的描述。

算法不等于程序，也不等计算机方法，程序的编制不可能优于算法的设计。

算法的基本特征：是一组严谨地定义运算顺序的规则，每一个规则都是有效的，是明确的，此顺序将在有限的次数下终止。

特征包括：（1）可行性；（2）确定性，算法中每一步骤都必须有明确定义，不充许有模棱两可的解释，不允许有多义性；（3）有穷性，算法必须能在有限的时间内做完，即能在执行有限个步骤后终止，包括合理的执行时间的含义；（4）拥有足够的情报。

算法的基本要素：一是对数据对象的运算和操作；二是算法的控制结构。

指令系统：一个计算机系统能执行的所有指令的集合。

基本运算和操作包括：算术运算、逻辑运算、关系运算、数据传输。

算法的控制结构：顺序结构、选择结构、循环结构。

算法基本设计方法：列举法、归纳法、递推、递归、减斗递推技术、回溯法。

算法复杂度：算法时间复杂度和算法空间复杂度。

算法时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量。

算法空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间。

2 数据结构的基本基本概念数据结构研究的三个方面：（1）数据集合中各数据元素之间所固有的逻辑关系，即数据的逻辑结构；（2）在对数据进行处理时，各数据元素在计算机中的存储关系，即数据的存储结构；（3）对各种数据结构进行的运算。

数据结构是指相互有关联的数据元素的集合。

数据的逻辑结构包含：（1）表示数据元素的信息；（2）表示各数据元素之间的前后件关系。

数据的存储结构有顺序、链接、索引等。

线性结构条件：（1）有且只有一个根结点；（2）每一个结点最多有一个前件，也最多有一个后件。

非线性结构：不满足线性结构条件的数据结构。

3 线性表及其顺序存储结构线性表由一组数据元素构成，数据元素的位置只取决于自己的序号，元素之间的相对位置是线性的。

在复杂线性表中，由若干项数据元素组成的数据元素称为记录，而由多个记录构成的线性表又称为文件。