数据结构心得体会Word格式.docx

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这种洞见导致了许多种软件设计方法和程序设计语言的出现，面向对象的程序设计语言就是其中之一。

常见的数据结构：

1.顺序表：

（1）完全二叉树——若设二叉树的高度为h，除第h层外，其它各层（1～h-1）的结点数都达到最大个数，第h层有叶子节点，并且叶子节点都是从左到右依次排布，这就是完全二叉树。

（2）满二叉树——除了叶结点外每一个结点都有左右子叶且叶结点都处在最底层的二叉树,。

（3）深度——二叉树的层数，就是高度。

性质：

（1）在二叉树中，第i层的结点总数不超过2^（i-1）；

（2）深度为h的二叉树最多有2^h-1个结点（h=1），最少有h个结点；

（3）对于任意一棵二叉树，如果其叶结点数为n0，而度数为2的结点总数为n2，则n0=n2+1；

（4）具有n个结点的完全二叉树的深度为int（log2n）+1

（5）有n个结点的完全二叉树各结点如果用顺序方式存储，则结点之间有如下关系：

若i为结点编号则如果i1，则其父结点的编号为i/2；

如果2*i=n，则其左儿子（即左子树的根结点）的编号为2*i；

若2*in，则无左

儿子；

如果2*i+1=n，则其右儿子的结点编号为2*i+1；

若2*i+1n，则无右儿子。

（6）给定n个节点，能构成h（n）种不同的二叉树。

h（n）为卡特兰数的第n项。

h（n）=c（n,2*n）/（n+1）。

（7）设有i个枝点，i为所有枝点的道路长度总和，j为叶的道路长度总和j=i+2i。

二叉树遍历：

遍历是对树的一种最基本的运算，所谓遍历二叉树，就是按一定的规则和顺序走遍二叉树的所有结点，使每一个结点都被访问一次，而且只被访问一次。

由于二叉树是非线性结构，因此，树的遍历实质上是将二叉树的各个结点转换成为一个线性序列来表示。

设l、d、r分别表示遍历左子树、访问根结点和遍历右子树，则对一棵二叉树的遍历有三种情况：

dlr（称为先根次序遍历），ldr（称为中根次序遍历），lrd（称为后根次序遍历）。

（1）前序遍历访问根；

按前序遍历左子树；

按前序遍历右子树

（2）中序遍历按中序遍历左子树；

访问根；

按中序遍历右子树

（3）后序遍历按后序遍历左子树；

按后序遍历右子树；

访问根

（4）层次遍历即按照层次访问，通常用队列来做。

访问根，访问子女，再访问子女的子女（越往后的层次越低）（两个子女的级别相同）。

7.散列

定义：

若结构中存在和关键字k相等的记录，则必定在f（k）的存储位置上。

由此，不需比较便可直接取得所查记录。

称这个对应关系f为散列函数（hashfunction），按这个思想建立的表为散列表。

散列函数：

直接定址法；

除留余数法；

数字分析法；

平方取中法；

折叠法。

冲突处理方法：

开放地址法（线性探测再散列，二次探测再散列，伪随机探测再散列）链地址法。

8.图

一种较线性表和树更为复杂的数据结构。

存储结构：

邻接矩阵；

邻接表；

逆邻接表；

十字链表；

邻接多重表。

图的遍历：

深度优先遍历：

深度优先遍历的思想类似于树的先序遍历。

其遍历过程可以描述为：

从图中某个顶点v出发，访问该顶点，然后依次从v的未被访问的邻接点出发继续深度优先遍历图中的其余顶点，直至图中所有与v有路径相通的顶点都被访问完为止。

广度优先遍历：

对图的广度优先遍历方法描述为：

从图中某个顶点v出发，在访问该顶点v之后，依次访问v的所有未被访问过的邻接点，然后再访问每个邻接点的邻接点，且访问顺序应保持先被访问的顶点其邻接点也优先被访问，直到图中的所有顶点都被访问为止。

下面是对一个无向图进行广度优先遍历的过程。

查找算法

1.顺序查找：

在一个已知无（或有序）序队列中找出与给定关键字相同的数的具体位置。

原理是让关键字与队列中的数从第一个开始逐个比较，直到找出与给定关键字相同的数为止。

2.折半查找：

首先，假设表中元素是按升序排列，将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较，如果两者相等，则查找成功；

否则利用中间位

置记录将表分成前、后两个子表，如果中间位置记录的关键字大于查找关键字，则进一步查找前一子表，否则进一步查找后一子表。

重复以上过程，直到找到满足条件的记录，使查找成功，或直到子表不存在为止，此时查找不成功。

3.分块查找：

先选取各块中的最大关键字构成一个索引表；

查找分两个部

分：

先对索引表进行二分查找或顺序查找，以确定待查记录在哪一块中；

然后，在已确定的块中用顺序法进行查找。

4.二叉排序树：

二叉排序树（binarysorttree）又称二叉查找树。

它或者是一棵空树；

或者是具有下列性质的二叉树：

（1）若左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值；

（2）若右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值；

（3）左、右子树也分别为二叉排序树；

查找：

若根结点的关键字值等于查找的关键字，成功。

否则，若小于根结点的关键字值，递归查左子树。

若大于根结点的关键字值，递归查右子树。

若子树为空，查找不成功。

排序算法：

1.直接插入排序：

插入排序的基本操作就是将一个数据插入到已经排好序的有序数据中,从而得到一个新的、个数加一的有序数据，算法适用于少量数据的排序，时间复杂度为o（n^2）。

是稳定的排序方法。

插入算法把要排序的数组分成两部分：

第一部分包含了这个数组的所有元素，但将最后一个元素除外，而第二部分就只包含这一个元素。

在第一部分排序后，再把这个最后元素插入到此刻已是有序的第一部分里的位置。

2.希尔排序：

先取一个小于n的整数d1作为第一个增量，把文件的全部记录分成d1个组。

所有距离为d1的倍数的记录放在同一个组中。

先在各组内进行直接插入排序；

然后，取第二个增量d2d1重复上述的分组和排序，直至所取的增量dt=1（dtdt-l?

d2d1），即所有记录放在同一组中进行直接插入排序为止。

3.冒泡排序：

依次比较相邻的两个数，将小数放在前面，大数放在后面。

即在第一趟：

首先比较第1个和第2个数，将小数放前，大数放后。

然后比较第2个数和第3个数，将小数放前，大数放后，如此继续，直至比较最后两个数，将小数放前，大数放后。

至此第一趟结束，将最大的数放到了最后。

在第二趟：

仍从第一对数开始比较（因为可能由于第2个数和第3个数的交换，使得第1个数不再小于第2个数），将小数放前，大数放后，一直比较到倒数第二个数（倒数第一的位置上已经是最大的），第二趟结束，在倒数第二的位置上得到一个新的最大数（其实在整个数列中是第二大的数）。

如此下去，重复以上过程，直至最终完成排序。

4.快速排序：

通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对

这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。

5.直接选择排序：

第一次从r[0]~r[n-1]中选取最小值，与r[0]交换，第二次从r{1}~r[n-1]中选取最小值，与r[1]交换，....第i次从r[i-1]~r[n-1]中选取最小值，与r[i-1]交换.....第n-1次从r[n-2]~r[n-1]中选取最小值，与r[n-2]交换,总共通过n-1次,得到一个按排序码从小到大排列的有序序列。

6.归并排序：

申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来存放合并后的序列；

设定两个指针，最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置；

比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放入到合并空间，并移动指针到下一位置；

重复直到某一指针达到序列尾；

另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾。

心得：

无论我们学习什么课程，概念永远是基础，所有的知识都是建立在基础概念之上的。

我们要将概念熟记于心，然后构建知识框架。

数据结构包括线性结构、树形结构、图状结构或网状结构。

线性结构包括线性表、栈、队列、串、数组、广义表等，栈和队列是操作受限的线性表，串的数据对象约束为字符集，数组和广义表是对线性表的扩展：

表中的数据元素本身也是一个数据结构。

除了线性表以外，栈是重点，因为栈和递归紧密相连，递归是程序设计中很重要的一种工具。

树状结构中的重点自然是二叉树和哈弗曼树了。

对于二叉树的很多操作都是基于对二叉树的遍历，掌握了如何遍历，很多问题也就迎刃而解了，比如对二叉树结点的查找访问、统计二叉树中叶子结点的数目、求二叉树的深度等。

哈弗曼编码也有着很广泛的应用。

对于图状结构，主要学习图的存储结构及图的遍历。

对算法的学习是学习数据结构的关键。

要注重对算法的掌握。

对于一个算法，如果我们不是很理解的话，可以手动将算法走一遍，慢慢理解该算法的思想。

学习这门课程的最终目的，还是要学会如何设计算法，这需要我们长期的练习和思考。

【篇二：

数据结构学习心得】

课程学习总结

各元素之间没有直接的关系，散列和冲突处理是散列法中最重要的两个概念。

散列通过某种函数确定节点关键字与节点存储地址之间的关系。

常用的散列函数有直接定址法、除留余数法、数字分析法、平方取中法和折叠法等。

由于散列法的自身特点，冲突的发生是不可避免的。

第十章介绍了图的概念及其应用，是教材的难点。

图的存储结构的知识点有：

邻接矩阵、邻接表、逆邻接表、十字链表和邻接多重表。

图的遍历包括图的深度优先搜索遍历和广度优先搜索遍历。

其余知识点有：

有向图、连通图、生成树和森林、最短路径问题和有向无环图及其应用。

有向无环图重点理解aov网和拓扑排序及其算法。

第十一章：

略

二、学习体会

三、教学建议

1、希望平时阶段考核的题目能够按照考研的标准来出，让我们适应考研的试卷。

2、希望老师在讲完每章后，能增加一些随堂小练习，加深我们对每一章的理解。

3、希望老师到下课的时候能准时下课，听这门课真得很费脑力，给我们一点休息的时间。

以上是我对《数据结构与算法》这门课程所作的课程总结。

虽然这门课程结束了，但是，我还有很多内容没有掌握牢固，我会继续努力的。

【篇三：

数据结构课程设计心得体会】

数据结构课程设计心得体会

经过一个星期的课程设计，过程曲折可谓一语难尽。

整天都是对着电脑，不然就是翻阅资料。

在此期间我失落过，也曾一度热情高涨。

点点滴滴令我回味无长。

这次课程设计使我体会到只有做到细心耐心，恒心才能做好事情。

这次的课程设计，加强了我们动手、思考和解决问题的能力。

巩固和加深了对数据结构的理解，提高综合运用本课程所学知识的能力。

培养了我选用参考书，查阅手册及文献资料的能力。

培养独立思考，深入研究，分析问题、解决问题的能力。

通过实际编译系统的分析设计、编程调试，掌握应用软件的分析方法和工程设计方法。

通过课程设计，培养了我严肃认真的工作作风，逐步建立正确的生产观念、经济观念和全局观念。

而且做课程设计同时也是对课本知识的巩固和加强，平时看课本时，有些问题就不是很能理解，做完课程设计，那些问题就迎刃而解了。

而且还可以记住很多东西。

认识来源于实践，实践是认识的动力和最终目的，实践是检验真理的唯一标准。

所以这个期末测试之后的课程设计对我们的作用是非常大的。

这次的课程设计使我懂得了理论与实际相结合是很非常重要的，只有理论知识是远远不够的，只有把所学的理论知识与实践相结合起来，从理论中得出结论，才能真正为社会服务，从而提高自己的实际动手能力和独立思考的能力。

在整个设计过程中，构思是很花费时间的。

调试时经常会遇到这样那样的错误，有的是因为粗心造成的语法错误。

当然，很多也时用错了方法，总是实现不了。

同时在设计的过程中发现了自己的不足之处，对以前所学过的知识理解得不够深刻，掌握得不够牢固。

根据我在课程设计中遇到得问题，我将在以后的学习过程中注意以下几点：

1、认真上好专业实验课，多在实践中锻炼自己。

2、写程序的过程中要考虑周到，严密。

3、在做设计的时候要有信心，有耐心，切勿浮躁。

4、认真的学习课本知识，掌握课本中的知识点，并在此基础上学会灵活运

用。

5、在课余时间里多写程序，熟练掌握在调试程序的过程中所遇到的常见错

误，以便能节省调试程序的时间。

每个实验通常都要花费很久的时间才能理清一个程序的思路，而且要不断的调试程序才能把程序调试正确，同时还要做到界面的输出也是需要美化的。

这次课程设计终于顺利完成了，在设计中遇到了很多专业知识问题，最后在老师的辛勤指导下，也完成了课程设计。

通过这次的课程设计，让我更加了解到数据结构的重要性。

以及它对我们专业的发展发挥的作用。

对我们而言，知识上的收获很重要，但精神上的丰收更加可喜。

让我知道了学无止境的道理。

我们每一个人永远不能满足于现有的成就，人生就像在爬山，一座山峰的后面还有更高的山峰在等着你。

挫折是一份财富，经历是一份拥有。

这次课程设计必将成为我人生旅途上一个非常美好的回忆！

同时在做课程设计时要能够从多方面去考虑，去研究，用多种算法去实现要求。

此次课程设计，学到了很多课内学不到的东西，比如独立思考解决问题，出现差错的随机应变，这些都让我受益非浅，今后的制作应该能够更轻松，自己也都能够解决并高质量的完成项目。