906數據結構與演算法

Ⅰ 數據結構和演算法學什麼

數據結構是研究數據如何分布排列的方法,我們的數據如果雜亂無章,在數據量大的時候會導致搜索應用起來,耗費時間,有序有效地排列,可以大大提高效率。演算法是指我們解決常見問題時,如何應用計算機所能適應的數學方法。數據結構和演算法是軟體程序的靈魂,你無論用任何程序語言編程都離不開數據結構和演算法.聽人說這門科的補考率是計算機專業課中最高的,它以思維訓練為主,學好這門科應先熟悉編程語言和相關數學知識!

Ⅱ 深圳大學考研 考906 數據結構與演算法 推薦什麼書啊

深圳大學相對好考些 我當時考的時候用嚴蔚敏的數據結構

Ⅲ 深圳大學的，電子信息工程類的研究生好考嗎在線等，越詳細越好，謝謝

電子信息工程考研的方向其實很多，共十二大類。其中有些是與物理、機械、光電、電

氣、自動化、計算機等交叉的學科，但電信專業的學生可以報考。

一、電路與系統 二、模式識別與智能系統

三、通信與信息系統 四、信號與信息處理

五、電子與通信工程 六、電力電子與電力傳動

七、光電信息工程 八、物理電子學

九、自動控制工程 十、集成電路工程

十一、精密儀器及機械 十二、測試計量技術及儀器

1、信息與通信工程

所屬學院 信息工程學院【只有一個學碩專業，其他是專碩。】

所屬一級學科代碼、名稱 信息與通信工程[0810]

【研究方向】 (01)信號與信息處理(02)通信與信息系統
【招生人數】 43,其中推免：7

【初試科目】 (101)思想政治理論(201)英語一(301)數學一(909)數字電路與專業綜合

2、控制科學與工程

所屬學院 機電與控制工程學院

所屬一級學科代碼、名稱 控制科學與工程[0811]

【研究方向】 (01)控制理論與控制工程(02)檢測技術與自動化裝置

(03)系統工程(04)模式識別與智能系統

【招生人數】：19,其中推免：4

【初試科目】 (101)思想政治理論(201)英語一(301)數學一(905)自動控制原理一

3、電子科學與技術

所屬學院 光電工程學院

所屬一級學科代碼、名稱 電子科學與技術[0809]

【研究方向】 (01)物理電子學（光電子技術）(02)電路與系統(03)微電子學與固體電子學

【招生人數】：20,其中推免：4

【初試科目】 (101)思想政治理論(201)英語一(301)數學一(903)電子技術基礎

4、模式識別與智能系統

所屬學院 計算機與軟體學院

所屬一級學科代碼、名稱 控制科學與工程[0811]

【研究方向】 (01)多媒體信息處理(02)圖象處理與信息安全(03)嵌入式系統(04)計算智能

【招生人數】：6,其中推免：1

【初試科目】 (101)思想政治理論(201)英語一(301)數學一(906)數據結構與演算法

5、微納光電子技術

所屬學院 電子科學與技術學院

所屬一級學科代碼、名稱 電子科學與技術[0809]

【研究方向】 (01)微光學技術與器件(02)微納光電子非管成像與診斷技術(03)微納電子材料與器件
【初試科目】 (101)思想政治理論(201)英語一(301)數學一(901)光學

這幾個專業深圳大學每年都需要從外校調劑，且上線就能接收，不難考的。分數線如下

Ⅳ 計算機考研 907數據結構與演算法滿分是多少

907數據結構與演算法滿分是150分。

考試科目代碼及名稱：907數據結構與演算法

一、考試基本要求
本考試大綱適用於報考深圳大學計算機與軟體學院學術型碩士的研究生入學考試。《數據結構與演算法》是為招收計算機科學與技術學術型碩士和軟體工程學術型碩士而設置的具有選拔功能的水平考試。它的主要目的是測試考生對數據結構與演算法各項內容的掌握程度。要求考生熟悉常見的數據結構和演算法，能根據實際應用選擇合理的邏輯結構、存儲結構及其相應的演算法，並掌握演算法的時間分析和空間分析技術。要求考生能夠編寫符合軟體工程規范、結構清楚、正確易讀的演算法（程序）。
二、考試內容和考試要求
1、 基本概念
邏輯結構、存儲結構、演算法及三者之間的關系；演算法的特徵及設計目標；了解演算法時間、空間需求的大O表示法 。
2、向量、鏈表、棧、隊
向量（順序表）、鏈表（靜態鏈表、單鏈表、雙向鏈表、循環鏈表）及相關演算法；棧、隊，了解其應用，理解遞歸；串及C語言中串的表示；串的模式匹配演算法；了解多維數組的行優先和列優先的順序存儲；了解特殊矩陣（如上、下三角矩陣）的一維數組存儲 ，了解廣義表的表示。
3、樹和二叉樹
樹（森林）、二叉樹及其性質；兩者的對應關系；二叉樹的llink-rlink和完全二叉樹的順序存儲法；二叉樹遍歷；赫夫曼（Huffman）樹的構造及應用 。
4、圖
圖（網）的概念及其鄰接矩陣和鄰接表存儲法；圖的遍歷、最小生成樹、最短路徑、拓撲排序、關鍵路徑等演算法 。
5、查找與排序
順序查找、二分查找；二叉排序樹、平衡二叉排序樹及插入、刪除時的平衡方法；B-樹、B+樹；哈希（Hash）表；了解查找成功及失敗的平均查找長度；排序的概念及相關術語；「插入」、「希爾」、「起泡」、「快速」、「選擇」、「堆」、「歸並」、「基數」等排序演算法；了解上述排序演算法的時間復雜度、空間復雜度、穩定性；了解上述部分排序演算法的適用場合 。
三、考試基本題型
主要題型包括：填空題、選擇題、判斷題、應用題、演算法設計題等。試卷滿分為150分。

Ⅳ 數據結構與演算法之間的關系

數據結構：是一門研究程序設計中計算機操作的對象以及它們之間的關系和運算的一門學科。
研究是數據元素之間抽象化的相互關系和這種關系在計算機中的存貯表示，並對每種結構定義各自的運算，設計出相應的演算法，而且經過運算後所得的新結構一般仍然是原來的結構類型。
演算法：是執行特定計算的有窮過程。特點： 動態有窮,確定性,輸入,輸出,可行性。
呵呵!下面你自己想辦法了，自己的事自己做，就這么多了啊

Ⅵ 數據結構與演算法是什麼推薦一本數據結構的書,謝了

數據結構主要研究組織大量數據的方法，而演算法分析則是對演算法運行時間的評估。隨著計算機的速度越來越快，對於能夠處理大量輸入數據的程序的需求變得日益急切。可是，由於在輸入量很大的時候，程序的低效率現象變得非常明顯，因此這又要求對效率問題給予更仔細的關注。通過在實際編程之前對演算法的分析，學生可以決定一個特定的解法是否可行。例如，學生在本書中將讀到一些特定的問題並看到精心的實現方法是如何把對大量數據的時間限制從16年減至不到1秒的。因此，若無運行時間的闡釋，就不會有演算法和數據結構的提出。

我所選擇的教材是《數據結構與演算法分析——C語言描述》（原書第2版），英文版的名稱是《Data Structures and Algorithm Analysis in C》，作者是：(美)Mark Allen Weiss。原書曾被評為20世紀頂尖的30部計算機著作之一。之所以選這本書，還因為它的簡體中文版翻譯得相當不錯，幾乎沒有給我的閱讀帶來什麼障礙。^_^

這本教科書所使用的是C語言，也許很多人會說C語言已經過時了，但是，我認為在數據結構的學習中，應該用盡量簡單的語言，以免進入了語言的細枝末節中，反而沖淡了主題。實際上在國外的許多大學中（甚至中學），數據結構和演算法分析的課程是選用Scheme的，例如MIT麻省理工大學極其著名的SICP課程。呵呵，語言又能說明什麼呢？

書中詳細介紹了當前流行的論題和新的變化，討論了演算法設計技巧，並在研究演算法的性能、效率以及對運行時間分析的基礎上考查了一些高級數據結構，從歷史的角度和近年的進展對數據結構的活躍領域進行了簡要的概括。由於本書選材新穎，方法實用，題例豐富，取捨得當。本書的目的是培養學生良好的程序設計技巧和熟練的演算法分析能力，使得他們能夠開發出高效率的程序。從服務於實踐又鍛煉學生實際能力出發，書中提供了大部演算法的C程序和偽碼常式，但並不是全部。一些程序可從互聯網上獲得。
本書是《Data Structures and Algorithm Analysis in C》一書第2版的簡體中譯本。原書曾被評為20世紀頂尖的30部計算機著作之一，作者Mark Allen Weiss在數據結構和演算法分析方面卓有建樹，他的數據結構和演算法分析的著作尤其暢銷，並受到廣泛好評．已被世界500餘所大學用作教材。
在本書中，作者更加精煉並強化了他對演算法和數據結構方面創新的處理方法。通過C程序的實現，著重闡述了抽象數據類型的概念，並對演算法的效率、性能和運行時間進行了分析。
全書特點如下：
●專用一章來討論演算法設計技巧，包括貪婪演算法、分治演算法、動態規劃、隨機化演算法以及回溯演算法
●介紹了當前流行的論題和新的數據結構，如斐波那契堆、斜堆、二項隊列、跳躍表和伸展樹
●安排一章專門討論攤還分析，考查書中介紹的一些高級數據結構
●新開辟一章討論高級數據結構以及它們的實現，其中包括紅黑樹、自頂向下伸展樹。treap樹、k-d樹、配對堆以及其他相關內容
●合並了堆排序平均情況分析的一些新結果
本書是國外數據結構與演算法分析方面的標准教材，介紹了數據結構(大量數據的組織方法)以及演算法分析(演算法運行時間的估算)。本書的編寫目標是同時講授好的程序設計和演算法分析技巧，使讀者可以開發出具有最高效率的程序。 本書可作為高級數據結構課程或研究生一年級演算法分析課程的教材，使用本書需具有一些中級程序設計知識，還需要離散數學的一些背景知識。

Ⅶ 在哪裡可以下載到這兩本書啊《數據結構與演算法》 許卓群 張銘等 2004 高教版

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計算機組成原理(北京交通大學)

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數據結構(北京交通大學)

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結構計算軟體

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Ⅷ 數據結構與演算法分析

本文出自：

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什麼是數據結構，為什麼要學習數據結構？數據結構是否是一門純數學課程？它在專業課程體系中起什麼樣的作用？我們要怎麼才能學好數據結構？… 相信同學們在剛開始《數據結構》這門課的學習時，心裡有著類似前面幾個問題的這樣那樣的疑問。希望下面的內容能幫助大家消除疑惑，下定決心堅持學好這門課：

1 學習數據數據結構的意義

數據結構是計算機科學與技術專業、計算機信息管理與應用專業，電子商務等專業的基礎課，是十分重要的核心課程。所有的計算機系統軟體和應用軟體都要用到各種類型的數據結構。因此，要想更好地運用計算機來解決實際問題，僅掌握幾種計算機程序設計語言是難以應付當前眾多復雜的課題。要想有效地使用計算機、充分發揮計算機的性能，還必須學習和掌握好數據結構的有關知識。打好「數據結構」這門課程的扎實基礎，對於學習計算機專業的其他課程，如操作系統、資料庫管理系統、軟體工程、編譯原理、人工智慧、圖視學等都是十分有益的。

2 為什麼要學習數據結構

在計算機發展的初期，人們使用計算機的目的主要是處理數值計算問題。當我們使用計算機來解決一個具體問題時，一般需要經過下列幾個步驟：首先要從該具體問題抽象出一個適當的數學模型，然後設計或選擇一個解此數學模型的演算法，最後編出程序進行調試、測試，直至得到最終的解答。例如，求解梁架結構中應力的數學模型的線性方程組，可以使用迭代演算法來求解。

由於當時所涉及的運算對象是簡單的整型、實型或布爾類型數據，所以程序設計者的主要精力是集中於程序設計的技巧上，而無須重視數據結構。隨著計算機應用領域的擴大和軟、硬體的發展，非數值計算問題越來越顯得重要。據統計，當今處理非數值計算性問題佔用了85%以上的機器時間。這類問題涉及到的數據結構更為復雜，數據元素之間的相互關系一般無法用數學方程式加以描述。因此，解決這類問題的關鍵不再是數學分析和計算方法，而是要設計出合適的數據結構，才能有效地解決問題。下面所列舉的就是屬於這一類的具體問題。

例1：圖書館信息檢索系統。當我們根據書名查找某本書有關情況的時候；或者根據作者或某個出版社查找有關書籍的時候，或根據書刊號查找作者和出版社等有關情況的時候，只要我們建立了相關的數據結構，按照某種演算法編寫了相關程序，就可以實現計算機自動檢索。由此，可以在圖書館信息檢索系統中建立一張按書刊號順序排列的圖書信息表和分別按作者、書名、出版社順序排列的索引表，如圖1.1所示。由這四張表構成的文件便是圖書信息檢索的數學模型，計算機的主要操作便是按照某個特定要求（如給定書名）對圖書館藏書信息文件進行查詢。

諸如此類的還有學生信息查詢系統、商場商品管理系統、倉庫物資管理系統等。在這類文檔管理的數學模型中，計算機處理的對象之間通常存在著的是一種簡單的線性關系，這類數學模型可稱為線性的數據結構。

例2：八皇後問題。在八皇後問題中，處理過程不是根據某種確定的計演算法則，而是利用試探和回溯的探索技術求解。為了求得合理布局，在計算機中要存儲布局的當前狀態。從最初的布局狀態開始，一步步地進行試探，每試探一步形成一個新的狀態，整個試探過程形成了一棵隱含的狀態樹。如圖1.2所示（為了描述方便，將八皇後問題簡化為四皇後問題）。回溯法求解過程實質上就是一個遍歷狀態樹的過程。在這個問題中所出現的樹也是一種數據結構，它可以應用在許多非數值計算的問題中。

例3：教學計劃編排問題。一個教學計劃包含許多課程，在教學計劃包含的許多課程之間，有些必須按規定的先後次序進行，有些則沒有次序要求。即有些課程之間有先修和後續的關系，有些課程可以任意安排次序。這種各個課程之間的次序關系可用一個稱作圖的數據結構來表示，如圖1.3所示。有向圖中的每個頂點表示一門課程，如果從頂點vi到vj之間存在有向邊<vi，vj>，則表示課程i必須先於課程j進行。由以上三個例子可見，描述這類非數值計算問題的數學模型不再是數學方程，而是諸如線性表、樹、圖之類的數據結構。因此，可以說數據結構課程主要是研究非數值計算的程序設計問題中所出現的計算機操作對象以及它們之間的關系和操作的學科。

學習數據結構的目的是為了了解計算機處理對象的特性，將實際問題中所涉及的處理對象在計算機中表示出來並對它們進行處理。與此同時，通過演算法訓練來提高學生的思維能力，通過程序設計的技能訓練來促進學生的綜合應用能力和專業素質的提高。

3數據結構課程的內容

數據結構與數學、計算機硬體和軟體有十分密切的關系，它是介於數學、計算機硬體和計算機軟體之間的一門計算機專業的核心課程，是高級程序設計語言、操作系統、編譯原理、資料庫、人工智慧、圖視學等課程的基礎。同時，數據結構技術也廣泛應用於信息科學、系統工程、應用數學以及各種工程技術領域。

數據結構課程重在討論軟體開發過程中的方案設計階段、同時設計編碼和分析階段的若干基本問題。此外，為了構造出好的數據結構及其實現，還需考慮數據結構及其實現的評價與選擇。因此，數據結構的內容包括三個層次的五個「要素」，如圖1.3所示。

數據結構的核心技術是分解與抽象。通過分解可以劃分出數據的三個層次；再通過抽象，舍棄數據元素的具體內容，就得到邏輯結構。類似地，通過分解將處理要求劃分成各種功能，再通過抽象舍棄實現細節，就得到運算的定義。上述兩個方面的結合使我們將問題變換為數據結構。這是一個從具體（即具體問題）到抽象（即數據結構）的過程。然後，通過增加對實現細節的考慮進一步得到存儲結構和實現運算，從而完成設計任務。這是一個從抽象（即數據結構）到具體（即具體實現）的過程。熟練地掌握這兩個過程是數據結構課程在專業技能培養方面的基本目標。

結束語：數據結構作為一門獨立的課程在國外是從1968年才開始的，但在此之前其有關內容已散見於編譯原理及操作系統之中。20世紀60年代中期，美國的一些大學開始設立有關課程，但當時的課程名稱並不叫數據結構。1968年美國唐.歐.克努特教授開創了數據結構的最初體系，他所著的《計算機程序設計技巧》第一卷《基本演算法》是第一本較系統地闡述數據的邏輯結構和存儲結構及其操作的著作。從20世紀60年代末到70年代初，出現了大型程序，軟體也相對獨立，結構程序設計成為程序設計方法學的主要內容，人們越來越重視數據結構。從70年代中期到80年代，各種版本的數據結構著作相繼出現。目前，數據結構的發展並未終結，一方面，面向各專門領域中特殊問題的數據結構得到研究和發展，如多維圖形數據結構等；另一方面，從抽象數據類型和面向對象的觀點來討論數據結構已成為一種新的趨勢，越來越被人們所重視。

Ⅸ 數據結構和演算法

數據結構和演算法不是一個概念。
Data structure
and
Algorithm

書名字是兩種的話說裡面都有，一般的話這兩種是分不開的。如果只說數據結構的話書中比名字是兩種的少一部分內容，應該可以這樣理解。
單純的演算法有動態規劃，貪心，枚舉之類的，不需要比較麻煩的數據結構。
另外大部分的演算法都需要數據結構輔助，比如說搜索（隊列，棧或其它），單源最短路演算法（需要圖的結構，這部分應該屬於數據結構與演算法），還有些比較麻煩的。

數據結構中一般會存在演算法，比如二叉樹，平衡二叉樹，堆，棧，隊列……還有些比較麻煩的，線段樹，紅黑樹…………這之類的，裡面的數據結構的操作往往會涉及到一些精心設計的演算法來達到高效的目的。

二者不能是包含關系。