本章重点：数据结构相关名词术语的含义。难点：时间复杂度的估算。
数据：是客观事物的符号表示。能被输入到计算机中被程序处理的符号的总称。 数据元素：也称顶点，结点或记录。数据的基本单位。 数据项：最小单位。 
数据对象：性质相同的数据元素集合。 数据结构：带结构的相同性质数据元素集合。结构是一种或多种关系。
以上不知道怎么背，随便过过吧。
逻辑结构=数据元素+关系。 四类基本结构：
线性结构：一对一，如线性表，栈和队列，字符串，数组，广义表树结构：一对多图/网状结构：多对多集合结构。后三个是非线性结构。（即四类中除了线性结构的）
两种存储结构：顺序存储（数组），链式存储（结构体和指针）。 差别： 顺序存储：相邻位置表示元素逻辑关系。 链式存储：指针信息表示元素逻辑关系。
算法： 五特性：有穷，确定，可行，输入，输出。 优劣标准：正确性，可读性，健壮性，高效性。
时间复杂度：一般是最深层循环内的语句频度。
两个没什么用的表：（？） 
重难点：顺序表和链表。
概念：非空的线性表或线性结构是一个有限数据元素的有序集合。 特点：存在唯一一个第一个，最后一个数据元素；每个数据元素只有一个前驱（除第一个）和后继（除最后一个）。 存储：连续地址。是随机存储结构。
线性表 线性表的一些操作： GetElem: i是位置。注意特判范围。第1个存在0号位，故取值要i-1；
if(i=L.length) return ERROR;e=L.elem[i-1];LocateElem:存在就返回位序，不存在就返回0； 地址从0开始，位序从1开始。故return i+1;
for(int i=0;i左->右
中序遍历：左->根->右 树上的结点都掉下来了 
后序遍历：左->右->根 
重要结论 若二叉树中的各结点的值均不同，则任意一颗二叉树的先、中、后序序列是唯一的。 先+中 或 后+中 可以唯一确定二叉树。 
哈夫曼树 最优树，一类带权路径长度的最短树。
从这里学习WPL的计算方法：权值*路径长度（或者说这一层的层数） 之和。 易得：大的要近，小的要远，这样WPL就会最小。 
一个哈夫曼树的生成： W={5,6,2,7,9}; 先排序：W={2,5,6,7,9}; W={6,7,7,9}; W={7,13,9}; 
编码的两种形式 等长：易于译码。但长度长。 不等长：不易于译码，但长度短。
哈夫曼树是不等长的二进制编码，也是最优前缀编码。
如： W={43,14,29,14}; 左0右1： 
哈夫曼编码树中，若叶子结点个数为n，则总结点为2n-1。
重点：图的两种存储结构和构造算法，不同存储结构的特点和使用场合。 图的两种遍历算法：DFS，BFS。
图分为有向图和无向图。 有向完全图：n(n-1) 无向完全图：n(n-1)/2 稀疏图：边的个数小于nlog2n; 度：出度+入度（有向图）； 简单路径：序列中顶点不重复出现的路径。 简单回路：除第一个和最后一个相同，其他不重复。 连通图：任意两个顶点之间联通。
强连通图：有向图中任意两个顶点之间都存在一条有向路径。 否则，它的各个极大强连通子图称为它的强连通分量。
邻接矩阵 无向图的邻接矩阵为对称矩阵； 其实就是在有边的地方放1： 
特点：
有向图的邻接矩阵：也是有边的地方1 
特点：
网的邻接矩阵 有边就放权值，否则为无穷大。 
邻接矩阵的缺点
不便于增删结点不便于统计边的数目，要扫描整个矩阵，时间复杂度为O(n^2)对稀疏图很浪费空间邻接表 连接的是出度，一般（地址）从小到大。
无向图： 
特点：
有向图： 
特点：
逆邻接表 连的是入度。 
画网络
邻接表特点
图的遍历：DFS和BFS
DFS： 访问顶点，若它的邻接点未被访问，则从它出发进行深搜： 
求DFS： 别拉太下，答案要出来啦！ 
效率分析： 邻接矩阵O(n^2);适合稠密图。 邻接表O(n+e);稀疏图。
BFS： 用队列实现的一层层的，广度优先搜索。 从V0出发，依次访问V0的所有未被访问的邻接点，之后按它们被访问的先后次序访问它们的邻接点。 
例题： 
注意这里67都是3后的！
14325
效率分析： 邻接矩阵O(n^2); 邻接表O(n+e);
DFS VS BFS
空间复杂度相同，O(n)；时间复杂度与存储结构（邻接矩阵/邻接表）有关，与路径无关。最小生成树
prim算法： 取图中任意一个顶点作为生成树的根，之后往生成树上添加新顶点w。在添加的顶点w和已经在生成树上的顶点v之间必定存在一条边，且该边的权值在所有连通vw的边中最小。 称为加点法。
克鲁斯卡尔算法： 为了使生成树上的边的权值之和达到最小，则应使生成树中的每一条边的权值尽可能地小。 从最小的边开始。给边排序，从小到大，找每一个没放入的点存在的最短边放入即可。 如：
两种算法的比较： 
记法：克鲁斯卡尔是后学的，所以肯定时间更快…
最短路径：迪杰斯特拉 按照各条最短路径长度递增的次序产生最短路径。
图解 所以一开始的点是随便选的（源点），算出的路径是目标点到源点的距离 时间复杂度是O(n^2);
第七章 查找重难点：
顺序表或有序表表示静态查找表时的查找方法、二叉排序树的查找方法。二叉排序树的查找方法、散列表的查找方法各种表示方法的适用点和适用场合。查找表：由同一类型的记录构成的集合。
静态查找表：查询或检索动态查找表：查询、检索、插入或删除关键字：用以标识一个记录。可识别唯一记录的是主关键字。 如身份证号是主关键字，姓名是次关键字。
线性表的查找
顺序查找折半查找顺序查找：从头找
int Search(int a[],int e){for(int i=1;i