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线性表的定义和特点线性表的定义线性表是n个类型相同元素的有限序列，通常记作($a_1$,$a_2$,$a_3$,…,$a_n$) 线性表的特点1.集合中必存在唯一的一个第一元素 2.集合中必存在唯一的一个最后元素 3.除最后元素之外，均有唯一的后继 4.除第一元素之外，均有唯一的前驱 线性表的抽象数据类型描述ADT List { ​ 数据对象：D={$a_i$|$a_j$ $\in$ElemSet,i=1,2…,n,n$\geqslant$0} ​ {称n为线性表的表长； ​ 称n=0时的线性表为空表} ​ 数据关系：R={<$a_{i-1}$,$a_i$>,$a_i$ $\in$ D,i=2,3,…,n} ​ 基本操作： ​ InitList(&L) //构造空线性表 ​ DestoryList(&L) //销毁线性表L ​ ListEmpty(L) ...

本节的哈希散列技术还有待进一步掌握 查找的前置知识相关概念1.查找表：同一类型的数据元素或记录构成的集合 2.静态查找表：仅作查询和检索操作的查找表 3.动态查找表：在查找时包含插入、删除或修改 4.主关键字：可以识别的一个记录的数据项(字段) 5.次关键字：关联若干记录的数据项（字段） 6.根据给定的某个值，在查找表中确定一个群关键字等于给定值的数据元素(记录) 7.查找成功：查找表中存在满足条件的记录 8.查找不成功：查找表中不存在满足条件的记录 类型定义typedef float Keytype; //Keytype为浮点数据类型typedef int Keytype;//Keytype为整型数据类型typedef float Keytype;//Keytype为字符指针数据类型 数据元素定义： typedef struct{ Keytype key;//关键字 ... //可以是其他关键字}ElemType;//ElemType结构体数据类型 查找的分类1.基于关键词比较的查找：顺序查找、折半查砸后、分块查找、BST&AVL、B-树和B+树 2.基于 ...

图的定义和术语图的定义图G由两个集合构成，记作G=<V,E> ，其中V是顶点的非空有限集合，E是边的有限集合，其中边是顶点的无序对或有序对集合。 图的术语无向图：若图G中所有边是无向边，则G为无向图 有向图：若所有边是有向边，则G为有向图；有向边被称作弧。 无向完全图：无向图且边数为n(n-1)/2 有向完全图：有向图且边数为n(n-1) 邻接点：边的两个顶点 关联边：若边e=(v,u)，则称顶点v，u关联边e 顶点的度：一个顶点的度是与它关联的边的条数 入度：以该顶点为终点的有向边的条数，ID(v) 出度：以该顶点为起点的有向边的条数，OD(v) 顶点数、边数e、和度数D(v)的关系：e=$\sum_{i=1}^nD(V_i)$/2 无向图的路径、回路： 无向图G=(V,E)中的顶点序列$v_1$,$v_2$,…,$v_k$,若($v_i$,$v_{i+1}$) $\in$ E(i=1,2,…,k-1),$v=v_1$,$u=v_k$,则称该序列是从v到u的路径；若v=u，则该序列称为回路。 有向图的路径、回路： 有向图G=(V,E)中的顶点序列$v_1$,$v_2$,… ...

树的定义和基本术语定义树是n(n>=0)个结点的有限集。 (1)有且仅有一个特定的称为根的结点 (2)n>1时，其他结点可以分为m个不相交的有限集，其中每个集合也构成一颗树，称为根的子树。 特点(1)树的根结点没有前驱，其他结点有且仅有一个前驱。 (2)树中任何一个结点可以有零或多个后继结点。 术语1.结点(node) 2.结点的度(degree) 3.树的度 4.叶子或终端结点 5.非终端结点 6.父(双)亲结点(parent) 7.儿(孩)子结点(child) 8.兄弟结点(sibling) 9.路径 10.祖先 11.子孙(后代) 12.结点的层数(level) 12.树的深度(depth)或高度 14.有序树和无序树 15.森林(forest): 是m(m>=0)棵互不相交的树的集合 树的表示方法1.图 2.嵌套集合 3.广义表形式： (A(B(D),C)) 4.凹入表示法 树的有关概念树的抽象数据类型ADT Tree{ 数据对象D:D是具有相同特性的元素的集合。 数据关系R:若D为空集,则称为空树;否则: ...

11.09日我的博客基本部署成功了，有一些基本的美化功能（借鉴各路大佬）接下来预计将会逐步完善各项功能，留言板已开，可以多多留言预计接下来会发布内容关于：1.ctf题目/工具解答 本人misc做的多点，预计一个月内发布一篇misc工具合集介绍。2.学校的课程内容，主要是为了复习+记录。3.个人日常板块还没做，迟早会发。

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