一泳赋、數(shù)組
a+(5*2+3)*2 = a+26
稀疏矩陣：矩陣中大部分元素都是0
解題技巧：代入法（記公式太難！；憧纭Ｎ窬！）
答案：A
二、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)和組織數(shù)據(jù)的方式穷遂。
非線性結(jié)構(gòu)：樹(shù)函匕，圖（有環(huán)路）
（1）線性表
單向鏈表刪除元素a2：p->next = (a3) = q->next
單向鏈表插入x，a1與a2之間：s->next = (a2) = p->next蚪黑，p->next = s
雙向鏈表原理相同盅惜，只是操作兩套指針。
順序存儲(chǔ)與鏈?zhǔn)酱鎯?chǔ)對(duì)比：
存儲(chǔ)密度：包括存儲(chǔ)頭節(jié)點(diǎn)指針與數(shù)據(jù)祠锣，比如一個(gè)元素?cái)?shù)據(jù)大小為2酷窥，可能整個(gè)鏈元素大小為3~4。
隊(duì)列和棧
隊(duì)列：先進(jìn)先出
棧：先進(jìn)后出
循環(huán)隊(duì)列：隊(duì)列頭尾相接伴网，存入一個(gè)元素尾指針向后移一位，刪除一個(gè)元素頭指針向后移動(dòng)一位妆棒。缺點(diǎn)：隊(duì)空和隊(duì)滿都是頭尾指針指在一起澡腾，解決：少存一個(gè)元素，可以清晰判斷尾指針+1就是頭指針糕珊，表示隊(duì)滿动分。
練習(xí)答案：
（2）廣義表
長(zhǎng)度：最外層元素個(gè)數(shù)
深度：層數(shù)
表頭：最外層第一個(gè)元素
表尾：除了表頭之外的所有元素組成的廣義表
例2答案：
tail(LS1) --> ((b,c),(d,e))
head(tail(LS1)) --> (b,c)
head( head ( tail(LS1) ) ) --> b
(3) 樹(shù)與二叉樹(shù)
節(jié)點(diǎn)的度：一個(gè)節(jié)點(diǎn)擁有的孩子節(jié)點(diǎn)數(shù)，如節(jié)點(diǎn)1的度為 2红选，節(jié)點(diǎn)7為0澜公；
樹(shù)的度：所有節(jié)點(diǎn)度數(shù)最高值；
葉子節(jié)點(diǎn)：4喇肋，5坟乾，7，8沒(méi)有孩子節(jié)點(diǎn)
分支節(jié)點(diǎn)：有分支
內(nèi)部節(jié)點(diǎn)：夾在中間蝶防，2甚侣，3，6
兄弟節(jié)點(diǎn)：同父親间学，平級(jí)殷费，如4印荔，5
層次：
層次遍歷：1，2详羡，3仍律，4，5实柠，6水泉，7，8
前序：根-左-右：1-2-4-5-7-8--3-6
中序：左-根-右：4-2-7-8-5-1-3-6
后序：左-右-根：4-8-7-5-2-6-3-1
普通數(shù)轉(zhuǎn)二叉樹(shù)
連線法：兄弟節(jié)點(diǎn)連接起來(lái)主到，有多個(gè)孩子的只保留左邊第一個(gè)那條線
查找（排序）二叉樹(shù)：左孩子節(jié)點(diǎn)均小于根茶行，右孩子節(jié)點(diǎn)均大于根
哈夫曼樹(shù)：無(wú)損壓縮方式，構(gòu)造樹(shù)的帶權(quán)路徑長(zhǎng)度最小登钥。
權(quán)：元素內(nèi)值
帶權(quán)路徑長(zhǎng)度：
空閑的資源利用起來(lái)畔师，方便遍歷。
平衡二叉樹(shù)：提高查找效率牧牢，每個(gè)節(jié)點(diǎn)的平衡度只能為1看锉，0，-1塔鳍。
平衡度：左右兩孩子節(jié)點(diǎn)的深度差伯铣。
（4）圖
矩陣大小取決于節(jié)點(diǎn)數(shù)量n，矩陣為n*n
鄰接表：數(shù)組記錄可達(dá)節(jié)點(diǎn)及距離轮纫，鏈表存儲(chǔ)
沒(méi)有被箭頭指腔寡，表示不受約束。
掌握拓?fù)渑判虻牧鞒?/b>
圖的最小生成樹(shù)：把圖節(jié)點(diǎn)間的連線去掉掌唾，用最少量線把所有節(jié)點(diǎn)連接起來(lái)放前，使得代價(jià)總和最小。
普里姆算法：從任意一個(gè)節(jié)點(diǎn)出發(fā)糯彬，并設(shè)這個(gè)節(jié)點(diǎn)為紅點(diǎn)集凭语，其余為藍(lán)點(diǎn)集，選擇該節(jié)點(diǎn)距離最近的點(diǎn)連接起來(lái)撩扒，并將該節(jié)點(diǎn)納入紅點(diǎn)集
注意：選的邊不能形成環(huán)
克魯斯卡爾算法：從最短邊選起似扔，依次選取短邊，除去形成環(huán)的邊搓谆。
（5）算法基礎(chǔ)
重點(diǎn)：時(shí)間復(fù)雜度炒辉，分析算法的時(shí)間復(fù)雜度
所有常數(shù)級(jí)的復(fù)雜度都用 O(1) 表示；
循環(huán)n次挽拔，時(shí)間復(fù)雜度O(n);
log2(n) 是二叉樹(shù)查找辆脸，有n個(gè)節(jié)點(diǎn)，最多查找的時(shí)間復(fù)雜度
限制：鍵值有序排列
散列表：按內(nèi)容查詢
線性探測(cè)法：
偽隨機(jī)數(shù)法：
（6）排序
希爾排序先大致調(diào)整排序螃诅，再梳理啡氢，效率高于直接插入排序
堆排序：先建堆状囱，取走根節(jié)點(diǎn)，再重建堆倘是，再取走根節(jié)點(diǎn)....
冒泡排序：后面（底部）的往前冒亭枷，注意下標(biāo)的范圍變化
快速排序：選定基準(zhǔn)，小于基準(zhǔn)的放基準(zhǔn)前面搀崭，大于基準(zhǔn)的放基準(zhǔn)后面叨粘，將原數(shù)列分成了兩個(gè)小數(shù)列。再對(duì)小數(shù)列用遞歸的方法瘤睹，就可繼續(xù)拆分升敲。
歸并排序：分組不斷合并
基數(shù)排序：先按個(gè)位收集排序，再按十位收集排序轰传，再按百位收集排序...
