树形结构的名词解释
树形结构的名词解释
在计算机科学领域，树形结构是一种非常常见的数据结构。它由一组节点（或
称为顶点）以及连接这些节点的有向边构成。树形结构中，只有一个节点被称为根节点，其他节点都可以作为其子节点。每个节点可以有零个或多个孩子节点，这些孩子节点之间没有任何关系。
树形结构的概念可以很好地用实际生活中的树来进行比喻。一棵树由树干、树
枝和树叶组成，树干是树的主干，树枝是从树干伸展而出的分支，而树叶则是树枝的末端。在树形结构中，根节点可以看作是树干，而子节点则是树枝和树叶。
树形结构作为一种数据结构，具有很多优点。首先，它可以以层次化的方式组
织数据。这种层次关系使得我们能够很容易地在一个大的数据集中查找和操作特定的数据。例如，在一棵文件系统的树形结构中，我们可以很方便地找到一个特定文件夹下的所有文件，或者找到某个文件在整个文件系统中的位置。
其次，树形结构还能够提供高效的搜索和插入操作。在二叉搜索树中，每个节
点的值都大于其左子树中的值，小于其右子树中的值。这种有序性使得我们可以通过比较节点的值来快速定位目标节点，从而实现高效的搜索操作。同时，插入和删除操作也可以通过适当调整树的结构来实现。
除了以上提到的常见的二叉树和二叉搜索树之外，树形结构还有很多种类和变体。例如，平衡树是一种在插入和删除节点时保持树的高度近似平衡的树形结构。这样可以保证树的搜索和插入操作的平均时间复杂度始终为O(log n)，而不会出现
最坏情况下的O(n)。
另外，树形结构还可以用来描述和解决许多实际问题。例如，无向树可以用来
表示社交网络中的好友关系，每个节点代表一个人，边表示两个人之间的友谊关系。通过对这个树形结构进行遍历，我们可以找到某个人的所有好友，或者找到两个人之间的最短路径。
值得注意的是，树形结构并不仅限于计算机科学领域。在数学、生物学、语言
学等领域中，树形结构也被广泛应用。例如，语言学家可以使用语法树来分析和理解句子的结构，生物学家可以使用进化树来研究物种之间的演化关系。
总之，树形结构作为一种重要的数据结构，不仅在计算机科学领域有着广泛的
应用，而且在其他学科中也发挥着重要的作用。通过构建树形结构，我们可以更好地组织和处理复杂的数据，从而实现高效的搜索、插入和删除操作，解决实际问题，并深入理解事物之间的关系。
树形管理结构
树形管理结构 树形管理结构是一种基于层级结构的管理方式，称为树形结构也是因为其类似一棵树 的形状。它可以很好地将多个组织单元之间的关系清晰地表现出来，让企业管理更加清晰、高效。下面，我们将介绍树形管理结构的概念、特点、优缺点及应用。 一、概念 树形管理结构是指一种组织形式，它是以一个树形结构为基础，将企业的员工、部门、职能、经验等知识资源分层、分类、整合，形成一个基于组织层次的知识管理模型。通常 由高层管理者制定企业的战略决策，然后由下面的中层管理者根据指示和相关法规对其进 行规划和管理，最后由员工具体实施它们。 树形管理结构被广泛应用于各种类型的组织，如企业、政府机构、非营利组织等。它 可以有效地帮助管理者更好地规划和实施企业管理目标，以及为企业的决策提供有力的支持。 二、特点 1.层级结构。树形管理结构呈现出一种分层的结构，管理者可以根据其详细程度来规 划管理策略。这种结构排列迅速，可以帮助组织快速地做出决策，实现目标； 2.目标导向。树形管理结构中每个层次都有自己的任务和目标，组织员工的工作是根 据上一级的目标来执行任务和完成工作。这种结构可以有效地促进组织达成目标和战略； 3.信息闭环。树形结构中职能部门或层级之间联系紧密，可以形成一个有机的信息闭环，不同层级之间可以共享信息，以便更快地做出决策； 4.部门协调。树形结构中，上下层级之间通过合理的协调和沟通来完成任务，这样可 以让不同部门进行合作，共同实现组织目标。 三、优缺点 1.优点 （1）激发员工的积极性和责任感。树形管理结构中，每个员工都可以感受到他们的工作对企业目标的贡献，这种责任感可以激发员工的创造性和积极性。 （2）促进组织的快速决策。树形管理结构能够简化企业组织结构，减少管理层级和复杂性，从而使企业能够更快速、更高效地做出重要决策。 （3）提高规划的灵活性和适应性。树形结构中，组织结构明确，规划与目标一致，这样可以让企业更灵活地调整其规划和组织架构，以适应变化的环境。
数据结构名词解释整理
1.数据结构：数据结构是所有数据元素以及数据元素之间的关系，可以看作是相互之间存 在着某种特定关系的数据元素的集合。 2.逻辑结构:逻辑结构是从逻辑关系上描述数据的，与存储结构无关，是独立于计算机的， 可以看作是从具体问题抽象出来的数学模型。 a.集合：指数据元素之间除了同属于一个集合的关系外，别无其他关系。 b.线性结构：指该结构中的节点之间存在着一一对应的关系。 c.树形结构：指该结构中的节点之间存在一对多的关系。 d.图形结构：指该结构中的节点存在多对多的关系。 3.存储结构：存储结构是逻辑结构用计算机语言表示或在计算机中的实现，也就是逻辑结 构在计算机中的存储。 a.顺序存储结构：该结构是把逻辑上相邻的节点存储在物理位置上相邻的存储单元 里，节点之间的逻辑关系由存储单元的邻接关系来体现。 b.链式存储结构：节点间的逻辑关系是由附加的指针字段表示的。 c.索引存储结构：该结构通常是在存储节点信息的同时，还建立附加的索引表。 d.哈希表：根据节点的关键字通过哈希函数直接计算出一个值，并将这个值作为该 节点的存储地址。 4．算法：在具体存储结构中实现某个抽象的运算。 5．时间复杂度：执行算法所需要的计算工作量。 6．空间复杂度：执行算法所需要的内存空间。 7．线性表：具有相同特性的数据元素的一个有限序列。 8．线性表的顺序存储结构：把线性表中的所有元素按照逻辑顺序依次存储到从计算机存储器指定位置开始的一连续的存储空间中。 9．线性表的链式存储结构：每个存储节点不仅包含有元素本身的信息，而且包含元素之间逻辑关系的信息。 10．有序表：指其中所有元素以递增或递减方式有序排列的线性表。 11．栈：栈是一种只能在一端进行插入或删除操作的线性表。（采用顺序存储结构的栈称为顺序栈；采用链式存储结构的栈称为链式栈） 12．队列：队列是一种仅表的一端进行插入，而在表的另一点进行删除的线性表。（把存储队列元素的表从逻辑上看成一个环，环形队列） 13．串：由零个或多个字符组成的有限序列。 14．串的模式匹配：在主串中找到一个与子串相等的子串。 15．递归：在定义一个过程或函数时出现调用本过程或本函数的成分称为递归。 16．数组：数组是具有相同类型的数据元素的有限序列。 17．广义表：一个广义表是n(n>=0)个元素的一个序列。 18．树：树是由n(n>=0)个节点组成的有限集合。 a．表示方法：树形表示法；文氏图表示法；凹入表示法；括号表示法。 b.存储方法：双亲存储结构；孩子链存储结构；孩子兄弟链存储结构。 19．二叉树：它是有限的节点集合。 20．平衡二叉树：若一颗二叉树中每个节点的左右子树的高度至多相差1，称为平衡二叉树。21．哈夫曼树：在n个带权叶子节点构成的所有二叉树中，带权路径长度WPL最小的二叉树称为哈夫曼树。 22．图：由顶点和边构成。 存储方法：邻接矩阵存储法（特点：1>图的邻接矩阵表示唯一； 2>适用于存储边的数目较多的稠密图，存储空间为O（n2）;
操作系统名词解释
1.原语：它是由若干条机器指令所构成，用以完成特定功能的一段程序，为保证其操作的正确性，它应当是原子操作，即原语是一个不可分割的操作。 2.设备独立性：指用户设备独立于所使用的具体物理设备。即在用户程序中要执行I/O操作时，只需用逻辑设备名提出I/O请求，而不必局限于某特定的物理设备。 3.文件的逻辑结构：又称为文件逻辑组织，是指从用户观点看到的文件组织形式。它可分为两类：记录式文件结构，由若干相关的记录构成；流式文件结构，由字符流构成。 4.树形结构目录：利用树形结构的形式，描述各目录之间的关系。上级目录与相邻下级目录的关系是1对n。树形结构目录能够较好地满足用户和系统的要求。 5.操作系统：操作系统是控制和管理计算机硬件和软件资源，合理地组织计算机的工作流程，以及方便用户的程序的集合。其主要功能是实现处理机管理、内存管理、I/O设备管理、文件管理和用户接口。 6.位示图：它是利用一个向量来描述自由块使用情况的一张表。表中的每个元素表示一个盘块的使用情况，0表示该块为空闲块，1表示已分配。 7.置换策略：虚拟式存储管理中的一种策略。用于确定应选择内存中的哪一页(段) 换出到磁盘对换区，以便腾出内存。通常采用的置换算法都是基于把那些在最近的将来，最少可能被访问的页(段)从内存换出到盘上。 8.用户接口：操作系统提供给用户和编程人员的界面和接口。包括程序接口、命令行方式和图形用户界面。 9.死锁：指多个进程因竞争资源二造成的一种僵局，若无外力的作用，这些进程将永远不能再向前推进。 10.文件系统:OS中负责管理和存取文件信息的软件机构。负责文件的建立，撤消，存 入，续写，修改和复制，还负责完成对文件的按名存取和进行存取控制。 11.进程:进程是程序在一个数据集合上的运行过程，是系统进行资源分配和调度的一 个独立的基本单位。 12.wait(s)原语 wait(s) ：Begin Lock out interrupts; s = s – 1; If s < 0 then Begin Status(q) = blocked; Insert(WL, q); Unlock interrupts; Scheduler; End Elseunlock interrupts; End 13.链接文件：逻辑文件中的不同记录可以存储在离散的磁盘块中。每个盘块中都设置 了一个指向下一个盘块的链接指针，用这些指针可将一个文件中的所有盘块拉成一条 链，而在文件控制块中的“文件地址指针”便指向存放该文件的第一个盘块的编号。14.快表：采用联想存储器加快查表速度 ,在地址变换机构中，加入一个高速，小容量、具有并行查询能力的联想存储器，构成快表,存放正运行的作业的当前页号和块号。在快表中找到，直接进行地址转换；未找到，则在主存页表继续查找，并把查到的页号和块号放入联想存储器的空闲单元中，如没有，淘汰
树形结构的例子
树形结构的例子 树形结构是一种常见的数据结构，它由节点和边组成，用于表示具有层次关系的数据。以下是一些树形结构的例子： 1. 文件系统树：文件系统树是计算机文件系统的一种组织形式。它以根目录为起点，每个目录都可以包含其他目录和文件。通过文件系统树，用户可以方便地浏览和管理文件。 2. HTML文档树：HTML文档树用于表示网页的结构和内容。它由一个根节点开始，每个节点都可以包含其他节点，形成层次关系。通过HTML文档树，浏览器可以解析和渲染网页。 3. 组织机构树：组织机构树用于表示企业或组织的组织结构。根节点代表整个组织，每个节点代表一个部门或岗位，节点之间的边表示上下级关系。通过组织机构树，可以清晰地了解企业的组织架构。 4. 家谱树：家谱树用于表示家族的家族关系。根节点代表始祖，每个节点代表一个人，节点之间的边表示父子关系。通过家谱树，可以追溯和查找家族的成员和血缘关系。 5. 类型继承树：在面向对象编程中，类型继承树用于表示类的继承关系。根节点代表基类，每个节点代表一个派生类，节点之间的边表示继承关系。通过类型继承树，可以清晰地了解类的继承结构。 6. 商品分类树：在电商网站中，商品分类树用于表示商品的分类关
系。根节点代表整个商品分类体系，每个节点代表一个商品分类，节点之间的边表示上下级分类关系。通过商品分类树，用户可以方便地浏览和搜索商品。 7. 语言家族树：在语言学中，语言家族树用于表示不同语言之间的关系。根节点代表原始语言，每个节点代表一种语言，节点之间的边表示语言演化和分支关系。通过语言家族树，可以研究和比较不同语言的历史和特点。 8. 系统调用树：在操作系统中，系统调用树用于表示不同系统调用的关系和层次。根节点代表操作系统内核，每个节点代表一个系统调用，节点之间的边表示调用关系。通过系统调用树，可以了解和使用不同系统调用的功能和接口。 9. 目录结构树：目录结构树用于表示文件或文件夹的组织关系。根节点代表根目录，每个节点代表一个文件或文件夹，节点之间的边表示包含关系。通过目录结构树，可以方便地浏览和管理文件或文件夹。 10. DOM树：文档对象模型（DOM）树用于表示网页的结构和内容。它由一个根节点开始，每个节点都可以包含其他节点，形成层次关系。通过DOM树，可以通过JavaScript等脚本语言操作和修改网页的内容和样式。 以上是一些常见的树形结构的例子。它们在不同领域和应用中发挥
树形拓扑结构特点
树形拓扑结构特点 概述 树形拓扑结构是计算机科学中的一种重要数据结构，它具有独特的特点和广泛的应用。本文将详细探讨树形拓扑结构的特点，介绍其基本概念和定义，探讨其在实际问题中的应用，并分析树形拓扑结构的优缺点。 二级标题1：基本概念 三级标题1：树形结构的定义 树形结构是一种非线性的数据结构，它由若干个节点组成，节点之间存在一种特殊的层次关系。每个节点可能有零个或多个子节点，除了根节点外，每个节点都有且仅有一个父节点。根节点是树形结构的最顶层节点，它没有父节点。 三级标题2：节点与边 树形结构中的每个节点可以包含一些数据，并且可以与其他节点通过边连接起来。节点代表一个实体或对象，边则表示节点之间的关系。每条边只能连接两个节点，不能存在闭环。通过边的连接，可以形成一个有序的层次关系。 三级标题3：树形结构的特点 树形结构具有以下几个特点： 1.层次关系：树形结构的节点之间存在一种明确的层次关系。每个节点除了 根节点外，都有且仅有一个父节点，可以有零个或多个子节点。 2.唯一根节点：一个树形结构只能有一个根节点，根节点是整个树形结构的 起点。 3.多个子节点：每个节点可以有零个或多个子节点，子节点之间没有固定的 先后顺序。 4.无环结构：树形结构中不存在闭环，即不存在任何一条路径使得从某个节 点出发可以回到该节点。
5.有序性：树形结构中的节点之间存在一种有序的关系，父节点与其子节点 之间具有顺序关系。 二级标题2：实际应用 三级标题1：文件系统 文件系统是树形拓扑结构最常见的应用之一。在文件系统中，每个文件都可以看作一个节点，通过目录（文件夹）作为父子节点的关系连接起来。根目录位于最顶层，其他目录和文件则以树形结构组织起来。 三级标题2：组织架构 树形拓扑结构在组织架构中也有广泛的应用。以公司为例，公司的组织架构可以看作一个树形结构，顶层是公司的总裁或董事长，各个部门负责人则是总裁的直接下属，部门负责人又可以有自己的下属，层层递进，形成一个树形的组织结构。 三级标题3：语言家族 语言家族的分类也可以看作是一种树形结构。以编程语言为例，各种语言根据其特点和发展历史可以划分为不同的语言家族，家族之间存在继承关系和共同特点。比如，C语言家族包括C、C++、C#等语言，它们之间有着共同的基础和语法特点。 三级标题4：索引结构 在数据库和搜索引擎中，树形拓扑结构也有着重要的应用。通过树形拓扑结构建立索引，可以快速查找和定位数据。常见的索引结构包括B树和B+树，它们都基于 树形结构，通过将数据按照一定的规则组织起来，提高了数据的查找效率。 二级标题3：优缺点分析 三级标题1：优点 1.高效的数据访问：树形拓扑结构提供了高效的数据访问方式，可以通过较 少的比较操作找到目标节点。
数据结构复习要点(整理版)
第一章数据结构概述 基本概念与术语 1．数据：数据是对客观事物的符号表示，在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并被计算机程序所处理的符号的总称。 2.数据元素：数据元素是数据的基本单位，是数据这个集合中的个体，也称之为元素，结点，顶点记录。 （补充：一个数据元素可由若干个数据项组成。数据项是数据的不可分割的最小单位。） 3．数据对象：数据对象是具有相同性质的数据元素的集合，是数据的一个子集。（有时候也叫做属性。） 4．数据结构：数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。 （1）数据的逻辑结构：数据的逻辑结构是指数据元素之间存在的固有逻辑关系，常称为数据结构。 数据的逻辑结构是从数据元素之间存在的逻辑关系上描述数据与数据的存储无关，是独立于计算机的。 依据数据元素之间的关系，可以把数据的逻辑结构分成以下几种： 1.集合：数据中的数据元素之间除了“同属于一个集合“的关系以外，没有其他关系。 2.线性结构：结构中的数据元素之间存在“一对一“的关系。若结构为非空集合，则除了第一个元素之外，和最后一个元素之外，其他每个元素都只有一个直接前驱和一个直接后继。 3.树形结构：结构中的数据元素之间存在“一对多“的关系。若数据为非空集，则除了第一个元素（根）之外，其它每个数据元素都只有一个直接前驱，以及多个或零个直接后继。 4.图状结构：结构中的数据元素存在“多对多”的关系。若结构为非空集，折每个数据可有多个（或零个）直接后继。 （2）数据的存储结构：数据元素及其关系在计算机内的表示称为数据的存储结构。 想要计算机处理数据，就必须把数据的逻辑结构映射为数据的存储结构。逻辑结构可以映射为以下两种存储结构： 1.顺序存储结构：把逻辑上相邻的数据元素存储在物理位置也相邻的存储单元中，借助元素在存储器中的相对位置来表示数据之间的逻辑关系。 2.链式存储结构：借助指针表达数据元素之间的逻辑关系。不要求逻辑上相邻的数据元素物理位置上也相邻。 5.时间复杂度分析：1.常量阶：算法的时间复杂度与问题规模n无关系T(n)=O(1) 2.线性阶：算法的时间复杂度与问题规模n成线性关系T(n)=O(n) 3.平方阶和立方阶：一般为循环的嵌套，循环体最后条件为i++ 时间复杂度的大小比较： O(1)< O(log 2 n)< O(n )< O(n log 2 n)< O(n2)< O(n3)< O(2 n ) 名词解释 1.原语：它是由若干条机器指令所构成，用以完成特定功能的一段程序，为保证其操作的正确性，它应当是原子操作，即原语是一个不可分割的操作。 2.设备独立性：指用户设备独立于所使用的具体物理设备。即在用户程序中要执行I/O操作时，只需用逻辑设备名提出I/O请求，而不必局限于某特定的物理设备。 3.文件的逻辑结构：又称为文件逻辑组织，是指从用户观点看到的文件组织形式。它可分为两类：记录式文件结构，由若干相关的记录构成；流式文件结构，由字符流构成。 4.树形结构目录：利用树形结构的形式，描述各目录之间的关系。 5.操作系统：操作系统是控制和管理计算机硬件和软件资源，合理地组织计算机的工作流程，以及方便用户的程序的集合。 6.位示图：它是利用一个向量来描述自由块使用情况的一张表。 7.置换策略：虚拟式存储管理中的一种策略。用于确定应选择内存中的哪一页(段) 换出到磁盘对换区，以便腾出内存 8.用户接口：操作系统提供给用户和编程人员的界面和接口。包括程序接口、命令行方式和图形用户界面。 9. 死锁：指多个进程因竞争资源二造成的一种僵局，若无外力的作用，这些进程将永远不能再向前推进。 10.文件系统:OS中负责管理和存取文件信息的软件机构。 11.进程:进程是程序在一个数据集合上的运行过程，是系统进行资源分配和调度的一个独立的基本单位。 13.链接文件 逻辑文件中的不同记录可以存储在离散的磁盘块中。每个盘块中都设置了一个指向下一个盘块的链接指针，用这些指针可将一个文件中的所有盘块拉成一条链，而在文件控制块中的“文件地址指针”便指向存放该文件的第一个盘块的编号。 14.快表 采用联想存储器加快查表速度 ,在地址变换机构中，加入一个高速，小容量、具有并行查询能力的联想存储器，构成快表,存放正运行的作业的当前页号和块号。 16．文件目录 为了项用户提供对文件的存取控制及保护功能，而按一定规则对系统中的文件名，(亦可包含文件属性)进行组织所形成的表，称为目录表或文件目录。 17．I/O控制： 我们把从用户进程的输入/输出请求开始，给用户进程分配设备和启动有关设备进行I /O 操作，以及在I /O 操作完成之后响应中断，进行善后处理为止的整个系统控制过程称为 I /O 控制。 18. 缓冲池： 这是具有多个缓冲区的公用缓冲器，其中的各个缓冲区可供多个进程或设备共享。 19. SPOOLING： 即同时联机外围操作，又称脱机操作。在多道程序环境下，可利用多道程序中的一道程序，来模拟脱机的输入输出功能。 20.逻辑地址与物理地址: 在具有地址变换机构的计算机中，允许程序中编排的地址和信息实际存放在内存中的地址有所不同。逻辑地址是指用户程序经编译后，每个目标模块以0为基地址进行的顺序编址。逻辑地址又称相对地址。物理地址是指内存中各物理存储单元的地址从统一的基地址进行的顺序编址。物理地址又称绝对地址，它是数据在内存中的实际存储地址。 树形结构的名词解释 在计算机科学领域，树形结构是一种非常常见的数据结构。它由一组节点（或 称为顶点）以及连接这些节点的有向边构成。树形结构中，只有一个节点被称为根节点，其他节点都可以作为其子节点。每个节点可以有零个或多个孩子节点，这些孩子节点之间没有任何关系。 树形结构的概念可以很好地用实际生活中的树来进行比喻。一棵树由树干、树 枝和树叶组成，树干是树的主干，树枝是从树干伸展而出的分支，而树叶则是树枝的末端。在树形结构中，根节点可以看作是树干，而子节点则是树枝和树叶。 树形结构作为一种数据结构，具有很多优点。首先，它可以以层次化的方式组 织数据。这种层次关系使得我们能够很容易地在一个大的数据集中查找和操作特定的数据。例如，在一棵文件系统的树形结构中，我们可以很方便地找到一个特定文件夹下的所有文件，或者找到某个文件在整个文件系统中的位置。 其次，树形结构还能够提供高效的搜索和插入操作。在二叉搜索树中，每个节 点的值都大于其左子树中的值，小于其右子树中的值。这种有序性使得我们可以通过比较节点的值来快速定位目标节点，从而实现高效的搜索操作。同时，插入和删除操作也可以通过适当调整树的结构来实现。 除了以上提到的常见的二叉树和二叉搜索树之外，树形结构还有很多种类和变体。例如，平衡树是一种在插入和删除节点时保持树的高度近似平衡的树形结构。这样可以保证树的搜索和插入操作的平均时间复杂度始终为O(log n)，而不会出现 最坏情况下的O(n)。 另外，树形结构还可以用来描述和解决许多实际问题。例如，无向树可以用来 表示社交网络中的好友关系，每个节点代表一个人，边表示两个人之间的友谊关系。通过对这个树形结构进行遍历，我们可以找到某个人的所有好友，或者找到两个人之间的最短路径。 树形结构类型 树形结构类型是一种非线性数据结构，它由根节点和若干个子节点组成。每个子节点又可以分别有自己的子节点，形成一棵树状结构。树形结构非常常见，在许多计算机应用中都有广泛应用，包括操作系统、数据库、编译器、数据结构等领域。 在树形结构中，根节点是整棵树的起点，每个节点都可能拥有一个或多个子节点，子节点可以进一步分为子树。由于每个节点都至少有一个父节点，因此整棵树形结构是从根节点到叶节点的有序树。 在一些场合，树形结构的节点可能会被命名或标记，这样可以对每个节点进行唯一的识别和查找。这些命名和标记的符号也称为“键”。一个具有无限深度的树形结构被称为“无限树”，而有限深度的树形结构通常称为“有限树”。 分类 按照其拓扑特征，树形结构通常分为以下几种： 1. 二叉树 二叉树是一种特殊的树结构，每个节点最多有两个子节点，分别称为左子树和右子树。在二叉树中，左子树的所有节点都小于当前节点的值，而右子树的所有节点都大 于当前节点的值。二叉树有许多实际应用，比如排序、查找、编码、解码等。 2. 全二叉树 全二叉树是一种特殊的二叉树结构，每个节点要么没有子节点，要么有两个子节点。并且，所有的叶子节点都在同一层上。全二叉树在许多高级数据结构和算法中都有广泛应用。 3. 完全二叉树 完全二叉树是一种二叉树结构，除了最底层之外，每一层上的节点数都达到最大，最底层上的所有节点都向左靠齐。完全二叉树在堆排序算法中用得最广泛，而在其他算法和数据结构中，也有许多实际应用。 4. 二叉搜索树 二叉搜索树也是一种二叉树结构，但每个节点的左子树都小于它的本身值，而右子树都大于它的本身值。对于任意一个节点，其左子树和右子树也都是二叉搜索树。二叉搜索树在查找和删除操作上具有很大的优势，因为它们可以快速地定位到需要操作的节点。 5. AVL树 AVL树是一种高度平衡二叉搜索树，它的每个节点的左右子树的高度差至多为1。这种平衡性可以保证所有的操 复习资料 一、名词解释 城市设计：是对城市的整体形态所做的合理构思和安排，贯穿于城市规划的全过程 田园城市：霍华德提出，以宽阔的农田林地环抱美丽的人居环境，把积极的城市生活的一切优点同乡村的美丽和一切福利结合在一起的生态城市模式。 带形城市：城市各要素紧靠城市交通轴线聚集，必须遵循结构对称和留有发展余地的原则。 光明城市：柯布西耶提出的,这个城市有一个严格对称的网格状道路系统，两条宽阔的高速公路形成城市纵横轴线，他们在城市几何中心地下相交。 广亩城市：赖特提出的，每家每户占地一英亩，相互独立，它既保持城市的经济活动和社会秩序，又结合乡村自然优雅的环境。 自然城市：是指在漫长岁月中或多或少地自然生长起来的城市。 树形结构：对于任两个属于同一组合的集合而言，当且仅当要么一个集合完全包含另一个，要么二者完全不相干时，这样的集合的组合就叫树形结构。 半网络结构：当且仅当两个相互交叠的集合属于一个组合，并且二者的公共元素的集合也属于此组合时，这种集合的组合形成半网络结构。 图底关系理论：像这种把建筑部分涂黑，把虚空间部分留白，形成的图称为图底关系。 生态城市：是指社会、经济、自然协调发展，物质、能量、信息高效利用，基础设施完善，布局合理，生态良性循环的人类聚居地. 城市空间：是城市各种活动的载体，各种活动要素及其相互作用直接影响并制约着城市空间分布格局和运动过程。城市空间结构：是指城市各要素在一定空间范围内的分布和联结状态，或是指城市的各种物质与非物质的要素，在城市成长过程中，在城市地域空间中所处的位置和在运营过程中的形态 城市色彩：是指城市或某个城市片断的基调色彩，主要由建筑群的色彩混合而成. 城市开放空间：城市中最有价值的待开放空间 城市滨水区：城市中内陆与水域相连的一定区域。 希波丹姆模式：以棋盘状的路网为城市骨架并构筑明确、规整的城市公共中心，以求得城市整体的秩序和美的城市规划模式 环境设施：指城市外部空间中供人们使用，为人们服务的一些设施 建筑小品：一般以亭、廊、厅等各种形式存在，或单独设于空间中，或与建筑、植物等合形成半开敞空间。 1 数据结构名词解释 数据结构名词解释 1：数组： 数组是一种线性数据结构，它是由一系列有序的元素组成。数组中的元素可以根据索引来访问，索引从0开始，依次递增。数组的大小在创建时需要预先确定，并且不能改变。 2：链表： 链表也是一种线性数据结构，它由一系列节点组成。每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。链表中的节点可以在运行时动态地创建和删除，并且没有大小限制。 3：栈： 栈是一种特殊的数据结构，它按照后进先出（LIFO）的原则进行操作。栈可以使用数组或链表来实现。 4：队列： 队列也是一种特殊的数据结构，它按照先进先出（FIFO）的原则进行操作。队列可以使用数组或链表来实现。 5：树： 树是一种非线性数据结构，它由节点和边组成。每个节点可以有多个子节点，但只有一个父节点。树用于表示层次结构，如文件系统和组织架构。 6：图： 图是一种非线性数据结构，它由节点和边组成。节点可以自由地与其他节点相连，形成复杂的关系网络。图可以用于表示社交网络、路由网络等。 7：哈希表： 哈希表是一种根据关键字直接访问内存中存储位置的数据结构。它通过哈希函数将关键字映射到一个固定大小的数组中，以实现快速查找和插入。 8：树堆： 树堆是一种特殊的二叉树，它满足堆的性质。堆分为最大堆和最小堆，最大堆中每个节点的值都大于等于其子节点的值，最小堆则相反。 9：图的遍历： 图的遍历是指按照一定的规则遍历图中的所有节点。常用的遍历算法有深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。 10：排序算法： 排序算法是将一组无序的数据按照某种特定的顺序进行排列的算法。常用的排序算法有冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。 附件： 本文档未涉及到附件内容。 法律名词及注释： 本文档不涉及法律名词及注释。 数据结构概念名词解释大全 数据：是对客观事物的符号表示。 数据元素：是数据的基本单位，也称节点（node）或记录（record）。 数据对象：是性质相同的数据元素的集合，是数据的一个子集。 数据项：有独立含义的数据最小单位，也称域(field)。数据结构：是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。 根据数据元素间关系的基本特性，有四种基本数据结构集合：结构中的数据元素之间除了“同属于一个集合”的关系外，别无其他关系。 线性结构：结构中的数据元素之间存在一个对一个的关系。 树形结构：结构中的数据元素之间存在一个对多个的关系。 图状结构或网状结结构：结构中的数据元素之间存在多个对多个的关系。 逻辑结构：抽象反映数据元素之间的逻辑关系。（算法设计） 物理结构（存储结构）：数据结构在计算机中的表示。（算法实现） 存储结构分为： 1 至n 的结点一一对应。 路径长度：路径上分支的数目。树的路径长度：树根到每个结点的路径长度之和。 树的带权路径长度：树中所有叶子结点的带权路径长度之和，记作：WPL(T) = w k l k 带权路径长度最小的二叉树，称为最优树二叉树或赫夫曼树。 关键路径：路径长度最长的路径。 顶点：数据元素vi称为顶点 边、弧：P (vi,vj)表示顶点vi和顶点vj之间的直接连线，在无向图中称为边，在有向图中称为弧。任意两个顶点构成的偶对(vi,vj)∈E是无序的，该连线称为边。是有序的，该连线称为弧。弧头、弧尾：带箭头的一端称为弧头，不带箭头的一端称为弧尾。 顶点的度(TD)=出度(OD)+入度(ID) 图的遍历算法是求解图的连通性问题、拓扑排序和求关键路径等算法的基础。 通常有两条遍历图的路径：深度优先搜索和广度优先搜索。 排序的分类： 按待排序记录所在位置 名词解释线性结构 线性结构又称树型结构，它是一种由若干节点，通过多条边构成的树状结构。线性结构是对应一个树结构，也就是说一个树只有一个顶点、根节点、每条边都有两个端点。树的两个结点之间有唯一一条路径相连，无数条边彼此平行且无交叉点。树中的每条边都可分为左子树与右子树，在树中若将一对子树合称为一个节点，那么合称节点的这对子树则称为“边”。 线性结构最主要的特征是从节点到叶子，所有的边都是互相平行的，即如果某个节点在一条边上，则该节点的所有左子树与所有右子树，必然存在唯一一条路径相连，而其他边则不能。线性结构简单来说就是无序的，树是线性的，根节点没有上级节点，而且对于根节点本身而言，从左到右没有左右两个端点，因此每一个节点至多有一条子树。下图是一棵二叉搜索树，一颗普通的二叉树，也是一棵线性结构。每个节点只能有一条路径和任意一条子树的所有其它节点相连，当从左向右遍历二叉树的时候，一般会先访问根节点，然后再遍历其左右的节点。 叶子上的代码有两种类型，一种是字符串，一种是实体。字符串代码就是比较简单的数值代码，常用来做为与其它文件的交换。而实体则需要以代码块的形式出现，它包括两个部分：一个是内部块，表示了其内容；另外一个是外部块，包括了这些代码的路径和返回结果。如果对于一个字符串来讲，那么外部块必须是由一系列空格所组成的，而内部块是由每个字符串都对应的块组成的。 树和叶子一样，也有线性结构。这样一来我们就把线性结构分为了树和叶子，其中前者表示自底向上的搜索，而后者表示自顶向下的搜索。这个问题看似复杂，但其实是有规律可循的，我们先将三种不同的搜索方式展示出来，然后解释了三种方法的基本原理，就比较好理解了。 树可以有很多层，每层的高度与层数成反比。线性结构，顾名思义，就是一种有层次的结构。当一个有序集合X满足下列条件时，就可以将X归类为一个线性结构： X包含于一个有限集合R且与X有相同的元素或者有一个不等于0的元素，那么X就是一个线性结构。线性结构的非空子集叫做它的元素域，它的元素全体叫做它的元素。 数据结构名词解释 数据结构名词解释： ⒈数组(Array)：是一种线性数据结构，存储相同类型的元素。通过索引访问元素，具有随机访问的特性。 ⒉链表(Linked List)：是一种线性数据结构，由节点组成。每个节点包含数据和指向下一个节点的引用。链表分为单向链表和双向链表。 ⒊栈(Stack)：是一种后进先出(LIFO)的数据结构，只允许在栈的一端进行插入和删除操作。 ⒋队列(Queue)：是一种先进先出(FIFO)的数据结构，允许在队列的一端进行插入操作，在另一端进行删除操作。 ⒌树(Tree)：是一种由节点组成的层次结构，每个节点可以有零个或多个子节点。常见的树结构包括二叉树、二叉搜索树、AVL 树等。 ⒍图(Graph)：是一种由节点和边组成的数据结构，在图中节点之间可以有直接或间接的连接。 ⒎哈希表(Hash Table)：是一种根据键值(Key-Value)对进行快速访问的数据结构。通过哈希函数对键值进行映射，将其存储在数组中。 ⒏堆(Heap)：是一种完全二叉树的结构，满足特定的堆序性质。堆可以用来实现优先队列、堆排序等。 ⒐图算法(Graph Algorithm)：是在图数据结构上进行的操作和 计算，包括深度优先搜索、广度优先搜索、最短路径算法等。 ⒑查找算法(Search Algorithm)：是在数据集中查找目标元素 的算法，包括线性查找、二分查找、哈希查找等。 1⒈排序算法(Sorting Algorithm)：是将数据集中的元素按照 特定顺序排列的算法，包括冒泡排序、插入排序、快速排序等。 1⒉动态规划(Dynamic Programming)：是一种通过将问题划分 为子问题，并将子问题的解记录下来以解决整个问题的算法。 1⒊贪心算法(Greedy Algorithm)：是一种通过每一步选择局部 最优解来达到全局最优解的算法。 1⒋回溯算法(Backtracking Algorithm)：是一种通过试错的方式，在问题的所有可能解中搜索最优解的算法。 附件：无 法律名词及注释： - 版权（Copyright）: 版权是一种法律保护的措施，用于保护 原创作品的权益，只有著作权人拥有复制、修改、分发等权利。 树的逻辑结构 树是一种非常重要的数据结构，可以应用于许多领域，如计算机 科学、算法、图形学、生物学等等。其逻辑结构也是非常有特点的， 本篇文章将围绕“树的逻辑结构”进行阐述。 一、树的定义 树是一种非线性数据结构，由节点和边组成。每个节点有零个或 多个子节点，但只有一个父节点。称节点没有子节点的节点为叶节点。称两个节点之间存在一条边，这两个节点就形成了一个父子关系。 二、树的特点 1.每个节点都有唯一的一个父节点，除了顶端的根节点； 2.节点之间不存在环； 3.节点之间有固定的层级关系，根节点在第一层； 4.所有节点都能够通过根节点进行访问； 5.树中的节点个数可以是有限的或者无限的。 三、树的基本术语 1.根节点：具有所有子节点的最高节点； 2.子节点：由父节点生成的节点； 3.父节点：具有一个或多个子节点的节点； 4.叶节点：没有子节点的节点； 5.兄弟节点：同一父节点下的节点； 6.子树：由一个节点和其所有子孙节点组成的子树； 7.层数：根节点的层数为1，其它节点的层数为其父节点层数加1； 8.深度：根节点的深度为0，其它节点的深度为其父节点的深度加1； 9.路径：从一节点到其它节点所经过的所有边和节点组成的序列； 10.森林：由多棵没有相交边的树组成。 四、常用的树的类型 1.二叉树：每个节点最多只有两个子节点的树； 2.满二叉树：一棵深度为k的树，若所有节点恰好有2^k-1个，则为 满二叉树； 3.完全二叉树：一棵深度为k的树，除了k层节点外，其它层的节点 数都达到了最大值，且第k层所有的节点都集中在最左边的若干位置上； 4.二叉查找树：左子树上所有结点的值均小于或等于它的根节点的值，右子树上所有结点的值均大于或等于它的根节点的值； 5.平衡二叉树：左右子树的深度相差不超过1的二叉树； 6.线索二叉树：将二叉树中所有的空指针用指向该节点中序遍历的前 驱和后继的线索来表示的二叉树。 总之，树的逻辑结构是非常有特点的，可以应用于很多领域，并 且存在着不同类型的树，因此我们需要根据实际情况选择合适的树去 解决问题。 数据结构名词解释 数据结构是计算机科学中的一个重要概念，它描述了如何组织和存 储数据以便能够高效地访问和操作。数据结构可以分为线性结构、树 形结构和图形结构等多种形式，在不同的应用领域中发挥着关键作用。本文将对数据结构中一些常见的名词进行解释，帮助读者更好地理解 和运用数据结构。 1. 数组（Array） 数组是一种线性数据结构，它由一组连续的内存空间组成，用来存 储相同类型的数据。数组的特点是可以通过索引快速访问任意位置的 元素，但插入和删除操作较为低效。数组在计算机科学中被广泛应用，例如存储列表、矩阵和向量等。 2. 链表（Linked List） 链表也是一种线性数据结构，由一系列节点组成。每个节点包含数 据和指向下一个节点的指针。链表的特点是插入和删除操作高效，但 访问特定位置的元素较慢。链表常用于实现栈、队列和哈希表等数据 结构。 3. 栈（Stack） 栈是一种具有后进先出（LIFO）特性的数据结构。栈的插入和删除操作只能在栈顶进行，原理类似于一摞盘子的堆叠。栈常用于递归算法、表达式求值和内存分配等场景。 4. 队列（Queue） 队列是一种具有先进先出（FIFO）特性的数据结构。队列的插入操作（入队）在队尾进行，删除操作（出队）在队首进行，类似于排队购物的场景。队列常用于广度优先搜索、任务调度和消息传递等应用中。 5. 树（Tree） 树是一种非线性的数据结构，它由一组节点和连接节点的边组成。树的特点是具有层次结构，一个节点可以有多个子节点，但每个节点只有一个父节点（除了根节点）。树被广泛应用于文件系统、数据库索引和组织结构等领域。 6. 图（Graph） 图是一种由节点和连接节点的边组成的数据结构。与树不同，图中的边可以是无向的或有向的，节点之间的连接关系不受限制。图可以用来描述网络、社交关系和路径搜索等问题。 7. 哈希表（Hash Table） 哈希表是一种利用哈希函数实现快速查找的数据结构。它通过将键映射到存储位置来存储和检索数据。哈希表具有常数时间复杂度的查找操作，适用于需要频繁查找的场景，如字典和缓存等。 8. 堆（Heap） 数据结构名词解释 数据结构是计算机科学的一门基础课程，它研究数据元素之间的关系以及数据元素的组织方式。数据结构包括线性结构、树结构、图结构等不同类型，每种结构都有其独特的特点和应用场景。下面是一些常见的数据结构名词的解释。 1. 数组（Array）：是一种线性结构，元素在连续的内存位置上存储，可以通过下标直接访问元素。 2. 链表（Linked List）：由一组零散的节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针，可以实现动态插入和删除操作。 3. 栈（Stack）：是一种后进先出（LIFO）的线性结构，只能在栈顶进行插入和删除操作。 4. 队列（Queue）：是一种先进先出（FIFO）的线性结构，只能在队尾插入元素，在队头删除元素。 5. 树（Tree）：是一种非线性的数据结构，由节点和边组成，每个节点可以有零个或多个子节点。 6. 二叉树（Binary Tree）：一种特殊的树结构，每个节点至多有两个子节点。 7. 图（Graph）：是由节点和边组成的非线性结构，节点之间的关系可以是任意的。 8. 堆（Heap）：是一种完全二叉树，且满足堆特性，可以分 为最大堆和最小堆。 9. 哈希表（Hash Table）：利用哈希函数将关键字映射到一个 固定的位置，提高数据的查找效率。 10. 图的搜索算法（Graph Search Algorithms）：如深度优先搜 索（DFS）和广度优先搜索（BFS），用于在图中查找特定节点。 11. 排序算法（Sorting Algorithms）：如冒泡排序、插入排序、选择排序等，用于对数据进行排序。 12. 查找算法（Searching Algorithms）：如线性查找、二分查 找等，用于在已排序或未排序的数据中查找特定元素。 13. 树的遍历（Tree Traversal）：如前序遍历、中序遍历、后 序遍历等，用于按照特定顺序访问树中的节点。 14. 图的最短路径算法（Shortest Path Algorithms）：如 Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法，用于找到图中两个节点 之间的最短路径。 15. 动态规划（Dynamic Programming）：一种用于解决最优化问题的算法，通过将问题拆分成子问题，并保存子问题的解来避免重复计算。简答题和名词解释
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