• 第一章
• 第三章 棧和隊列
  • 棧
  • 隊列
    • 數組隊列
    • 鏈隊列
  • 中綴表達和后綴表達
• 第四章 多維數組和廣義表
  • 矩陣
  • 廣義表
• 第五章
  • 二叉樹
  • 樹和森林
  • 哈夫曼樹
• 第六章 圖
  • 搜索遍歷
  • 最小生成樹
    • Prim算法
    • Kruskal算法
  • 最短路徑
    • Dijkstra
  • 拓扑排序
• 第七章 排序
  • 插入排序
  • 交換排序
  • 選擇排序
  • 歸並排序
  • 分配排序
  • 內部排序比較
• 第八章 查找
  • 順序查找
  • 樹表查找
    • B樹
    • B+樹
  • 散列表查找
• 考試常見名詞

第一章

• 算法滿足輸入、輸出、有窮性、確定性和可行性
• 評價算法優劣
  • 時間複雜性
  • 空間複雜性
  • 可讀性和可操作性

第三章 棧和隊列

棧

• 先進後出
• $a_1$,$a_2,\dots,a_n$
• 棧頂TOP:$a_n$
• 棧底BOTTOM:$a_1$
• 入出的也在棧頂
• 出的元素順序$a_n,\dots,a_1$
• 進棧: S.top+1
• 退棧: S.top-1
• 棧空: S.top=-1
• 棧滿: S.top==stackSize-1

隊列

• 先進先出

數組隊列

• 空隊列時
  • font=0, rear=0
• 非空隊列時
  • font是出隊,非空隊列font是有內容
  • rear是入隊,非空隊列rear是最後有內容的後一個位置,沒有內容

  Q-->data[Q-->rear]=x;
  Q-->rear=(Q-->rear+1) %n
  

  • 測滿: (Q-->rear+1) %n==(Q-->font)

• 元素個數:

  $$n+\text{rear}-\text{font} \quad \text{(mod n)}$$

  $n$為隊列長度

鏈隊列

• 空隊列時

Q->font=head=Q->rear
head->next=Null

• 非空隊列時
  • font的指針指向head,但head沒有內容
  • rear的指針指向隊尾,p->rear->data是有內容的

中綴表達和后綴表達

• 總結兩個規則
• ()集齊了,()內的符號退棧, 進棧到后綴中
• 若下一個運算符號優先次序低於棧中, 先將運算棧中的全部運算符號退棧, 再將低優先次序的符號進棧

第四章 多維數組和廣義表

矩陣

• $m$行,$n$列

寫成

• 按行(橫)存:

  $$a_{00},a_{01},\dots,a_{m-1,n-1}$$ $$a_{i,j}=a_{00}+(n*i+j)*d$$

• 按列(縱)存:

  $$a_{00},a_{1,0},\dots,a_{m-1,n-1}$$ $$a_{i,j}=a_{00}+(m*j+i)*d$$

• 對稱(存,$n=m$), 只存$\frac{n*(n+1)}{2}$,在$a_{i,j}$順序來存, 它在$k$的位置

• 下三角矩陣, 即上三角(不包括對角綫)為常數

• 上三角矩陣, 即下三角(不包括對角綫)為常數

• 稀疏矩陣

廣義表

• P.98
• 空表: (),長度為0
• (()),長度為1
• C=(a,(b,c)),長度為2
• (e,(e,(e,…)))為無限廣義表,深度為$\infty$,長度為2
• A=(a,(b,c,d),e,(f,g))
  • A的第一個元素,head(A)=a
  • A刪除第一個元素的廣義表,tail(A)=((b,c,d),e,(f,g))
• 通常采用鏈式存儲結構, 可用一個結點表示
  • tag=0,表示為子表,用slink
  • tag=1,表示為結點,用data
  • link為下一個元素的指針

  tag

  data/slink

  link

第五章

二叉樹

• 在$i$層,最多有$2^{i-1}$個結點
• 深度為$k$的二叉樹,最多有$2^{k}-1$結點
• 終端結點$n_0$,度數為2的結點數為$n_2$,

• 完全二叉樹:深度為$k$的二叉樹, 在前$k-1$層是滿樹,第$k$層的結點都在左邊。則有$n$結點的深度$k$
• 分支結點即度不為0的結點。

• P.113:從data[], 轉換成樹

void create (int* Data, int n)
{
  BinTNode *Q[100],*Bt=NULL,*p;
  int font=0;rear=0,k;
  for (k=0;k<n;k++)
  {
    p=NULL;
    if (data[k]!=0)
    {
      p=(BinTree)malloc(sizeof (BinTNode));
      p->data=data[k];
      p->lchild=p->rchild=NULL;
    }
    Q[rear++]=p;
    if (rear==1) Bt=p;
    else 
    {
      if (p!=NULL && Q[font]!=NULL)
      {
        if (rear%2==0) Q[font]->lchild=p;
        else Q[font]->rchild=p;
        if (rear%2==1) font++;

      }
    }
  }
}

• 前序歷遍:根左右
• 中序歷遍:左根右
• 後序歷遍:左右根

• 已知前序中序或中序後序確定二叉樹

• 線二叉樹

  lchild

  ltag

  Data

  rtag

  rchild

這裏前趨後繼是根據前,中和後序其中一㮔排序算法,沒有特別指出,就假設是中序。

樹和森林

• 樹變二叉樹:
  • 兄弟連成線, 只保留長子
• 二叉樹變樹:a右結點與a父母連, 並斷與a連, 即與祖父母連, 但與父母斷關係
• 樹前序:根，前序遍歷子樹(左子樹才到右)。變二叉樹後等價前序
• 樹后序:后序遍歷子樹(右子樹才到左)，根。變二叉樹後等價中序

哈夫曼樹

• 最小兩個的比重做成一個, 代表原本的放入數列
• 同复上術步驟
• 比重大的一側為1,小的一則為0
• 則可由經過的路徑組成編碼
• $n$個字符的哈夫曼樹有結點$2n-1$個

第六章 圖

• 無向圖邊數:$e\leq\frac{n(n-1)}{2}$
• 無向圖邊數:$e\leq\ n(n-1)$
• 連通圖:任意兩點都有連接
• 任何$n$個頂點,任何情況下都是連通的, 則至少需多少邊?

搜索遍歷

• 深度搜索遍歷(DFS):
  • 矩陣$O(n^2)$,鄰接表$O(n+e)$
  • 深度, 找深, 沒有更深時, 找最晚,但有支線是沒有歷遍
• 廣度搜索遍歷(BFS):
  • 矩陣$O(n^2)$,鄰接表$O(n+e)$
  • 廣度,第一層已遍歷,跟第一層頂點次序遍歷第二層,如此類推

最小生成樹

• 樹是無回路的連通圖
• 極小連通子圖:若在圖中去掉一邊,會變成非連通。若加一邊，則有回路

Prim算法

• 先選一點$U={x}$
• 再從已歸納的點集$U$中可伸展的邊,選出來, 並將這邊頂點歸納在$U$中，並重覆，直至$U$包括了所有的頂點
• $O(n^2)$
• 圖G有$n$的頂點, 生出來的樹$T$的邊數是$n-1$

Kruskal算法

• 所有頂點在原處,選最小權的邊,直至成為連通圖

最短路徑

Dijkstra

• 尋找某一點$V_0$到其他點的最短路徑
• 無路徑通往的頂點設為$\infty$
• 選連通權數最少又不在集合$U$中的頂點加入$U$,更新加入$U$後的有限路徑中選取權數最少的路徑
• 重覆上述步驟, 直至$U$包括所有的頂點, 這時$V_0$到其他頂點的最短路徑產生

拓扑排序

• 入度為0的頂點, 輸出它,並刪除它與它的出線
• 重覆以上動作,就找到排序
• 排序不唯一

第七章 排序

相同紀錄，若排序時相對位置持保持，則稱為穩定

插入排序

• 直接排序
  • $A={a_1}$ 為以排序的，$B={a_2,\dots,a_n}$ 為未排序
  • 將$B$中與$A$最後的元素比較，比$A$小的才向前移動，直至不再比較小，將元素直接插入$A$,並向後移動比它大的，如此類推
  • 在$i$中，最多向後移動$i+1$次，最多比較$i$次
  • 最好的情況$O(n)$，最壞的情況$O(n^2)$,平均$O(n^2)$
  • 空間$O(1)$
  • 穩定的
• 希爾排序
  • $d$為增量序列

  • $a_1$為數列第一項，不是$a_0$,z設$d_1$為間距，將數列分成

    $$\{a_1,a_1+d_1,a_1+2d_1\} \quad \{a_2,a_2+d_1,a_2+2d_1\} \quad \dots$$

  • 在上述集合中進行直接排序

  • 取$d_2<d_1$,重覆上述

    $$\{a_1,a_1+d_2,a_1+2d_2\} \quad \{a_2,a_2+d_2,a_2+2d_2\} \quad \dots$$
  • 最後隔距$d_l=1$
  • $n$很大時，比直接排序時間和移動少很多,
  • 移動和比較次數約為$n^{1.25}-1.6n^{1.25}$
  • 不穩定的，因為$d$會令相同數值的後面的元素向前移動

交換排序

• 冒泡排序
  • 從後到前，有後比前小的交換，第一個出來的一定是最少
  • 如此類推，直至排序完成
  • 若第一趟沒有置換，則排序完成
  • 最好的情況$O(n)$，最壞的情況$O(n^2)$,平均$O(n^2)$
  • 穩定的
• 快速排序
  • $B=a_1$為基準
  • $i=1,j=n$

  • for some biggest $j_b$ $a_{j_b}<B$ for some biggest $j$,

    $$a_i=a_{j_b} \quad j=j_{b} \quad i=i+1$$

  • for some smallest $i_s$ $a_{i_s}>B$ for some smallest $i$,

    $$a_j=a_{i_s} \quad i=i_{s} \quad j=j+1$$
  • 不穩定的，因為$i,j$互換數值
  • 平均時間$O(n \log_2 n)$,排序已為有序時，第一趟只固定$a_1$的位置，但還有$a_2,\dots a_{n-1}$,所以時間$O(n^2)$
  • 空間時間$O(n \log_2 n)$，棧最大深度為$\lceil n \log_2 n \rceil+1$

選擇排序

• 直接選擇：
  • 從中選出最小的與$a_1$交換，如此類推
  • 平均時間$O(n^2)$
  • 不穩定
• 堆排序
  • 數列變二叉樹，根->左->右->左左->左右
  • 從最底開始置換，最大堆，即倒序，孩子必須小於父母，不然就置換
  • 從第一棵樹中選出根，其餘再組成最大堆，再取根
  • 樹的排序的時間$O(n \log_2 n)$，並$n-1$棵樹，所以時間$O(n \log_2 n)$
  • 不穩定
  • 小根堆 $k_{2i+1},k_{2i+2}\geq k_i \quad i\leq \lceil \frac{n}{2} \rceil$,降序
  • 大根堆，升序

歸並排序

• 每一個元素為一組，相鄰的合並，並排序，
• 第一趟後，有$\lceil \frac{n}{2} \rceil$的組別，如此類推
• 每一趟的排序的時間$O(n)$，並需要$\log_2 n$趟，所以時間$O(n \log_2 n)$
• 穩定

分配排序

• 箱排序/基數排序
  • 先將數字用個位數排序
  • 排序後再十位數排序
  • 如此類推
  • $r$為箱數，上例為10，$d$為趟數，上例為2
  • 初始化和分配$n$個鏈表為$O(n)$,清空和收集箱子時間為 $O(rd)$,共$d$趟
  • 時間為$O(d(rd+n))$

內部排序比較

• 時間複雜
  1. 直接插入、直接選擇、冒泡為$O(n^2)$
  2. 快速、歸並、堆排為$O(n \log_2 n)$
  3. 希爾$O(n \log_2 n)$ 或$n^{1.25}$
  4. 基數$O(d(rd+n))$
• 穩定
  • 直接插入、冒泡、歸並和基數為穩定
  • 直接選擇、希爾、堆排和快速為不穩定
• 空間複雜
  • 快速$O(\log_2 n)$
  • 歸並$O(n)$
  • 直接插入、直接選擇、冒泡、希爾和堆排$O(1)$
• link

第八章 查找

順序查找

• 平均查找長度,$P_i$概率,$C_i$列表中第$i$個元素

• 順序查找
• 二分查找: 要順序排序
• 索引順序查找:又稱分塊查找;塊間有序,塊內無序

樹表查找

B樹

• $m\geq 3$階樹

• 每棵樹至多有$m$棵子樹
• 若樹為非空,根結點至少有1個關鍵字,至多有$m-1$個關鍵字。
• 所有葉結點都在同一層上,並且不帶信息
• 關鍵字個數 $\lceil \frac{m}{2} \rceil-1 \leq n \leq m-1$
• 除結點外, 結點有子樹$\lceil \frac{m}{2} \rceil \leq n \leq m$
• 注意,通常關鍵字的數量為$m$時, 因為包頭尾,子樹數量為$m+1$
• P.209:生成、插入和刪除過程需要了解

B+樹

• 是B樹的變型樹
• 有$k$個孩子就有$k$個關鍵字
• 葉結點中包含了關鍵字的信息及指向相應的指針,且葉子結點本身依照關鍵字的大小自小到大順序鏈接
• 所有非終結點可看成索引部分, 結點中僅含其子樹中最大或最小的關鍵字

• 如$k_1$的子樹

• 沒有子樹的最大值比根的最大值大

散列表查找

• P.215
• 處理沖突的方法
  • 開放定址法:線性探插法、二次探查法和雙重散列法,
    • 沿著序列逐個單元進行查找,直到空為止
  • 拉鏈法:鏈表
• 上面的要計算平均查找長度ASL

考試常見名詞

• 數據項是具有獨立含義的最小標識單位
• 算法滿足輸入、輸出、有窮性、確定性和可行性
• 數據的四種基本存儲方法是順序,鏈接,索引和散列存儲
• 數據結構是數據的邏輯結構和儲存結構
• 遞歸函數
• 遞歸的最小子問題稱遞歸終止條件
• 有向無環圖
• 父結點或兄弟
• 裝填因子,大則發生沖突機率大
• 儲存地址
• 帶權路徑長度
• 最小生成樹
• 極小連通圖
• 順序存儲結構
• 基數大小
• 分塊查找索引查找
• 數據的運算,即對數據元素施加的操作, 是定義在數據的邏輯結構
• 三元組表
• 索引查找
• 線索取代空指針
• 無序數組用順序查找
• 數據邏輯結構是從邏輯關係上描述數據,它與數據的存儲無關
• 散列存儲,解決沖突方法有開放地址法和拉鏈法
• 頂點表示活動,邊表示活動間的先後關係,稱頂點活動網(AOV)
• 借助一個棧來實現圖的遍歷遍算法是深度遍歷
• 若有向圖中存在排序序列,則一定不存在回路
• 最短路徑Dijkstria,最小生成樹Prim,Kruskal
• 在隊尾加元素,在隊頭減元素
• 二分查找是順序查找結構, 按關鍵字有序
• 分塊查找, 先查索引表,再找相應的塊
• 平均查找長度與結點無關的查找方法是散列查找
• 三種查找方法: 樹表, 順序和散列
• Dijkstra 算法是按照路徑: 長度不減的次序求出各條路徑的
• 一個連通圖的生成樹是包含圖中所有頂點的極小連通子圖
• 箱排序的改進和推廣的算法是基數排序
• 長度為1的廣義表,若有Head(A)=Tail(A),則A=(())