第一章 绪论

什么是数据结构？

数据结构的定义：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。

第二章 算法

算法的特性：有穷性、确定性、可行性、输入、输出。

什么是好的算法？ ----正确性、可读性、健壮性、时间效率高、存储量低

函数的渐近增长：给定两个函数f(n)和g(n)，如果存在一个整数N，使得对于所有的n>N，f(n)总是比g(n)大，那么，我们说f(n)的增长渐近快于g(n)。于是我们可以得出一个结论，判断一个算法好不好，我们只通过少量的数据是不能做出准确判断的，如果我们可以对比算法的关键执行次数函数的渐近增长性，基本就可以分析出：某个算法，随着n的变大，它会越来越优于另一算法，或者越来越差于另一算法。

时间复杂度（大O阶）的计算方法——如果级数展开学得好的话就很好理解

• 用常数1取代运行时间中的所有加法常数。
• 在修改后的运行次数函数中，只保留最高阶项。
• 如果最高阶项存在且不是1，则去除与这个项相乘的常数。

O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n^2) < O(n^3) < O(2^n)< O(n!) < O(n^n)

第三章 线性表

线性表是零个或多个具有相同类型的数据元素的有限序列。

线性表的两种存储结构：顺序存储结构和链式存储结构

链式存储结构包括四种：
单链表：指针的指向只是从表头到表尾

静态链表：数组的元素都是由两个数据域组成，data和cur。也就是说，数组的每个下标都对应一个data和一个cur。数据域data，用来存放数据元素，也就是通常我们要处理的数据；而cur相当于单链表中的next指针，存放该元素的后继在数组中的下标，我们把cur叫做游标。

循环链表：表尾的指针指向表头

双向链表：不仅有指向后面的指针，还有指向前面的指针

第四章 栈和队列

栈stack是限定在表尾进行插入和删除操作的线性表

队列queue是只允许在一端进行插入操作，而在另一端进行删除操作的线性表。

栈和队列用线性表的顺序存储结构的缺点：浪费空间 操作复杂

解决方法：对于栈来说，如果是两个相同数据类型的栈，则可以用数组的两端作栈底的方法来让两个栈共享数据，这就可以最大化地利用数组的空间；对于队列来说，为了避免数组插入和删除时需要移动数据，于是就引入了循环队列，使得队头和队尾可以在数组中循环变化。解决了移动数据的时间损耗，使得本来插入和删除是O(n)的时间复杂度变成了O(1)。

逆波兰表达式是什么？——又叫做后缀表达式，处理四则运算，计算方法采用栈的先进后出的方式。

第五章 字符串

KMP算法是什么？
介绍next[j]值的计算方法？

第六章 树

树（Tree）是n（n≥0）个结点的有限集。

线性结构和树结构的比较：

树的度是什么？各个结点度的最大值

树的存储结构？双亲表示法、孩子表示法、孩子兄弟表示法（其实所有的表示法都是在指针域上做手脚）

二叉树的分类？——斜树、满二叉树、完全二叉树（若按层序编号后其编号与同样深度的满二叉树中编号结点在二叉树中位置完全相同，那它就是完全二叉树。）

二叉树的性质？——
性质1：在二叉树的第i层至多有2^(i-1)个结点（i>=1）
性质2 ：深度为k的二叉树至多有2^k-1个结点（k>=1）
性质3：对任何一棵二叉树T，如果其终端结点数为n0，度为2的结点数为n2，则n0=n2+1。
性质4：具有n个结点的完全二叉树的深度为|log2(n)+1|（|x|表示不大于x的最大整数）。
性质5：如果对一棵有n个结点的完全二叉树（其深度为k）的结点按层序编号（从第1层到第层，每层从左到右），对任一结点i（1≤i≤n）有： 1．如果i=1，则结点i是二叉树的根，无双亲；如果i>1，则其双亲是结点。 2．如果2i>n，则结点i无左孩子（结点i为叶子结点）；否则其左孩子是结点2i。 3．如果2i+1>n，则结点i无右孩子；否则其右孩子是结点2i+1。

二叉树的顺序存储结构？完全二叉树使用顺序存储是最好的，不会浪费存储空间；
对于一般的二叉树用二叉链表，结点的结构是 lchild data rchild（中间是数据域，两边是指针域）

二叉树遍历原理（限制从左到右）：

1.前序遍历：若二叉树为空，则空操作返回，否则先访问根结点，然后前序遍历左子树，再前序遍历右子树。

2.中序遍历：若树为空，则空操作返回，否则从最左下结点开始（注意并不是先访问根结点），中序遍历根结点的左子树，然后是访问根结点，最后中序遍历右子树。

3.后序遍历：若树为空，则空操作返回，否则从左到右先叶子后结点的方式遍历访问左右子树，最后是访问根结点。

4.层序遍历：若树为空，则空操作返回，否则从树的第一层，也就是根结点开始访问，从上而下逐层遍历，在同一层中，按从左到右的顺序对结点逐个访问。

二叉树遍历的性质：
• 已知前序遍历序列和中序遍历序列，可以唯一确定一棵二叉树。
• 已知后序遍历序列和中序遍历序列，可以唯一确定一棵二叉树。
• 注意，已知前序和后序遍历，是不能确定一棵二叉树的。

什么是线索二叉树？——指向前驱和后继的指针称为线索，加上线索的二叉链表称为线索链表，相应的二叉树就称为线索二叉树。其实线索二叉树，等于是把一棵二叉树转变成了一个双向链表，这样对我们的插入删除结点、查找某个结点都带来了方便。所以我们对二叉树以某种次序遍历使其变为线索二叉树的过程称做是线索化。

将树转换为二叉树的步骤如下 1.加线。在所有兄弟结点之间加一条连线。 2.去线。对树中每个结点，只保留它与第一个孩子结点的连线，删除它与其他孩子结点之间的连线。 3.层次调整。以树的根结点为轴心，将整棵树顺时针旋转一定的角度，使之结构层次分明。注意第一个孩子是二叉树结点的左孩子，兄弟转换过来的孩子是结点的右孩子。（兄弟变儿子哈哈！）

森林转化为二叉树：
森林是由若干棵树组成的，所以完全可以理解为，森林中的每一棵树都是兄弟，可以按照兄弟的处理办法来操作。步骤如下： 1.把每个树转换为二叉树。 2.第一棵二叉树不动，从第二棵二叉树开始，依次把后一棵二叉树的根结点作为前一棵二叉树的根结点的右孩子，用线连接起来。当所有的二叉树连接起来后就得到了由森林转换来的二叉树。

二叉树转换为树
二叉树转换为树是树转换为二叉树的逆过程。步骤如下： 1.加线。若某结点的左孩子结点存在，则将这个左孩子的右孩子结点、右孩子的右孩子结点、右孩子的右孩子的右孩子结点……哈，反正就是左孩子的n个右孩子结点都作为此结点的孩子。将该结点与这些右孩子结点用线连接起来。 2.去线。删除原二叉树中所有结点与其右孩子结点的连线。 3.层次调整。使之结构层次分明。

判断一棵二叉树能够转换成一棵树还是森林，标准很简单，那就是只要看这棵二叉树的根结点有没有右孩子，有就是森林，没有就是一棵树。

二叉树转换成森林，步骤如下： 1.从根结点开始，若右孩子存在，则把与右孩子结点的连线删除，再查看分离后的二叉树，若右孩子存在，则连线删除……，直到所有右孩子连线都删除为止，得到分离的二叉树。 2.再将每棵分离后的二叉树转换为树即可。

树的遍历分为两种方式。 1.一种是先根遍历树，即先访问树的根结点，然后依次先根遍历根的每棵子树。 2.另一种是后根遍历，即先依次后根遍历每棵子树，然后再访问根结点。

森林的遍历也分为两种方式： 1.前序遍历：先访问森林中第一棵树的根结点，然后再依次先根遍历根的每棵子树，再依次用同样方式遍历除去第一棵树的剩余树构成的森林。2.后序遍历：是先访问森林中第一棵树，后根遍历的方式遍历每棵子树，然后再访问根结点，再依次同样方式遍历除去第一棵树的剩余树构成的森林。

当以二叉链表作树的存储结构时，树的先根遍历和后根遍历完全可以借用二叉树的前序遍历和中序遍历的算法来实现。

Huffman树
树的路径长度就是从树根到每一结点的路径长度之和。

如果考虑到带权的结点，结点的带权的路径长度为从该结点到树根之间的路径长度与结点上权的乘积。树的带权路径长度为树中所有叶子结点的带权路径长度之和。

假设有n个权值{w1,w2,...,wn}，构造一棵有n个叶子结点的二叉树，每个叶子结点带权wk，每个叶子的路径长度为lk，我们通常记作，则其中带权路径长度WPL最小的二叉树称做赫夫曼树。

构造赫夫曼树的赫夫曼算法描述：
1.根据给定的n个权值{w1,w2,...,wn}构成n棵二叉树的集合F={T1,T2,...,Tn}，其中每棵二叉树Ti中只有一个带权为wi根结点，其左右子树均为空。
2.在F中选取两棵根结点的权值最小的树作为左右子树构造一棵新的二叉树，且置新的二叉树的根结点的权值为其左右子树上根结点的权值之和。
3.在F中删除这两棵树，同时将新得到的二叉树加入F中。
4.重复2和3步骤，直到F只含一棵树为止。这棵树便是赫夫曼树。

赫夫曼编码是什么？——设需要编码的字符集为{d1,d2,...,dn}，各个字符在电文中出现的次数或频率集合为{w1,w2,...,wn}，以d1,d2,...,dn作为叶子结点，以w1,w2,...,wn作为相应叶子结点的权值来构造一棵赫夫曼树。规定赫夫曼树的左分支代表0，右分支代表1，则从根结点到叶子结点所经过的路径分支组成的0和1的序列便为该结点对应字符的编码，这就是赫夫曼编码。

第七章 图

图（Graph）是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成，通常表示为：G(V,E)，其中，G表示一个图，V是图G中顶点的集合，E是图G中边的集合。

无向边：若顶点vi到vj之间的边没有方向，则称这条边为无向边（Edge），用无序偶对(vi,vj)来表示。如果图中任意两个顶点之间的边都是无向边，则称该图为无向图（Undirected graphs）。

有向边：若从顶点vi到vj的边有方向，则称这条边为有向边，也称为弧（Arc）。用有序偶<vi,vj>来表示，vi称为弧尾（Tail），vj称为弧头（Head）。如果图中任意两个顶点之间的边都是有向边，则称该图为有向图（Directed graphs）。

简单图——在图中，若不存在顶点到其自身的边，且同一条边不重复出现，则称这样的图为简单图。

在无向图中，如果任意两个顶点之间都存在边，则称该图为无向完全图。含有n个顶点的无向完全图有n(n-1)/2条边。

在有向图中，如果任意两个顶点之间都存在方向互为相反的两条弧，则称该图为有向完全图。含有n个顶点的有向完全图有n×(n-1)条边。

对于具有n个顶点和e条边数的图，无向图0≤e≤n(n-1)/2，有向图0≤e≤n(n-1)。

有很少条边或弧的图称为稀疏图，反之称为稠密图。

有些图的边或弧具有与它相关的数字，这种与图的边或弧相关的数叫做权（Weight）。这些权可以表示从一个顶点到另一个顶点的距离或耗费。这种带权的图通常称为网（Network）。

假设有两个图G=(V,{E})和G'=(V',{E'})，如果V' ⊂V且E' ⊂E，则称G'为G的子图（Sub-graph）。

对于无向图G=(V,{E})，如果边(v,v')∈E，则称顶点v和v'互为邻接点（Adjacent），即v和v'相邻接。边(v,v')依附（incident）于顶点v和v'，或者说(v,v')与顶点v和v'相关联。顶点v的度（Degree）是和v相关联的边的数目，记为TD(v)。

对于有向图G=(V,{E})，如果弧<v,v'>∈E，则称顶点v邻接到顶点v'，顶点v'邻接自顶点v。弧<v,v'>和顶点v，v'相关联。以顶点v为头的弧的数目称为v的入度（InDegree），记为ID(v)；以v为尾的弧的数目称为v的出度（OutDegree），记为OD(v)；顶点v的度为D(v)=ID(v)+OD(v)。

路径的长度是路径上的边或弧的数目。

第一个顶点和最后一个顶点相同的路径称为回路或环（Cycle）。序列中顶点不重复出现的路径称为简单路径。除了第一个顶点和最后一个顶点之外，其余顶点不重复出现的回路，称为简单回路或简单环。

在无向图G中，如果从顶点v到顶点v'有路径，则称v和v'是连通的。如果对于图中任意两个顶点vi、vj∈V，vi和vj都是连通的，则称G是连通图（Connected Graph）。

无向图中的极大连通子图称为连通分量。注意连通分量的概念，它强调： 要是子图； 子图要是连通的； 连通子图含有极大顶点数； 具有极大顶点数的连通子图包含依附于这些顶点的所有边。

在有向图G中，如果对于每一对vi、vj∈V、vi≠vj，从vi到vj和从vj到vi都存在路径，则称G是强连通图。有向图中的极大强连通子图称做有向图的强连通分量。

所谓的一个连通图的生成树是一个极小的连通子图，它含有图中全部的n个顶点，但只有足以构成一棵树的n-1条边。如果一个图有n个顶点和小于n-1条边，则是非连通图，如果它多于n-1边条，必定构成一个环，因为这条边使得它依附的那两个顶点之间有了第二条路径。

如果一个有向图恰有一个顶点的入度为0，其余顶点的入度均为1，则是一个有向树。一个有向图的生成森林由若干棵有向树组成，含有图中全部顶点，但只有足以构成若干棵不相交的有向树的弧。

（概念太多总结一下：图按照有无方向分为无向图和有向图。无向图由顶点和边构成，有向图由顶点和弧构成。弧有弧尾和弧头之分。
图按照边或弧的多少分稀疏图和稠密图。如果任意两个顶点之间都存在边叫完全图，有向的叫有向完全图。若无重复的边或顶点到自身的边则叫简单图。
图中顶点之间有邻接点、依附的概念。无向图顶点的边数叫做度，有向图顶点分为入度和出度。
图上的边或弧上带权则称为网。
图中顶点间存在路径，两顶点存在路径则说明是连通的，如果路径最终回到起始点则称为环，当中不重复叫简单路径。若任意两顶点都是连通的，则图就是连通图，有向则称强连通图。图中有子图，若子图极大连通则就是连通分量，有向的则称强连通分量。
无向图中连通且n个顶点n-1条边叫生成树。有向图中一顶点入度为0其余顶点入度为1的叫有向树。一个有向图由若干棵有向树构成生成森林。）

5种图的多重链表存储：
一、邻接矩阵：图的邻接矩阵（Adjacency Matrix）存储方式是用两个数组来表示图。一个一维数组vertex[m]存储图中顶点信息，一个二维数组arc[i][j]（称为邻接矩阵）存储图中的边或弧的信息。
设图G有n个顶点，则邻接矩阵是一个n×n的方阵，定义为：

这是一个对称矩阵，有了这个矩阵，我们就可以很容易地知道图中的信息。
1.我们要判定任意两顶点是否有边无边就非常容易了。
2.我们要知道某个顶点的度，其实就是这个顶点vi在邻接矩阵中第i行（或第i列）的元素之和。
3.求顶点vi的所有邻接点就是将矩阵中第i行元素扫描一遍，arc[i][j]为1就是邻接点。
二、邻接表
邻接矩阵在处理稀疏图时会浪费存储空间，邻接表是其改进。
邻接表的处理办法：
1.图中顶点用一个一维数组存储，当然，顶点也可以用单链表来存储，不过数组可以较容易地读取顶点信息，更加方便。另外，对于顶点数组中，每个数据元素还需要存储指向第一个邻接点的指针，以便于查找该顶点的边信息。
2.图中每个顶点vi的所有邻接点构成一个线性表，由于邻接点的个数不定，所以用单链表存储，无向图称为顶点vi的边表，有向图则称为顶点vi作为弧尾的出边表。
三、十字链表
对于有向图，邻接表是有缺陷的。关心了出度问题，想了解入度就必须要遍历整个图才能知道，反之，逆邻接表解决了入度却不了解出度的情况。可以把邻接表和逆邻接表做在一起，成为十字链表。
重新定义顶点表结点结构为data firstin firstout
重新定义的边表结点结构为 tailvex headvex headlink taillink
其中tailvex是指弧起点在顶点表的下标，headvex是指弧终点在顶点表中的下标，headlink是指入边表指针域，指向终点相同的下一条边，taillink是指边表指针域，指向起点相同的下一条边。如果是网，还可以再增加一个weight域来存储权值。
四、邻接多重表
重新定义边表结点结构为：ivex ilink jvex jlink
其中ivex和jvex是与某条边依附的两个顶点在顶点表中的下标。ilink指向依附顶点ivex的下一条边，jlink指向依附顶点jvex的下一条边。这就是邻接多重表结构。
邻接多重表与邻接表的差别，仅仅是在于同一条边在邻接表中用两个结点表示，而在邻接多重表中只有一个结点。
五、边集数组
边集数组是由两个一维数组构成。一个是存储顶点的信息；另一个是存储边的信息，这个边数组每个数据元素由一条边的起点下标（begin）、终点下标（end）和权（weight）组成。
边集数组关注的是边的集合，在边集数组中要查找一个顶点的度需要扫描整个边数组，效率并不高。因此它更适合对边依次进行处理的操作，而不适合对顶点相关的操作。
图的遍历：
深度优先遍历 广度优先遍历
深度优先遍历类似树的前序遍历，图的广度优先遍历就类似于树的层序遍历。

找连通网的最小生成树，经典的有两种算法，普里姆算法和克鲁斯卡尔算法。
普里姆Prim算法：
假设N=(V,{E})是连通网，TE是N上最小生成树中边的集合。算法从U={u0}(u0∈V)，TE={}开始。重复执行下述操作：在所有u∈U,v∈V-U的边(u,v)∈E中找一条代价最小的边(u0,v0)并入集合TE，同时v0并入U，直至U=V为止。此时TE中必有n-1条边，则T=(V,{TE})为N的最小生成树。
此算法的时间复杂度为O(n2)。
（说白了，普里姆算法是以某顶点为起点，逐步找各顶点上最小权值的边来构建最小生成树的。）
克鲁斯卡尔（Kruskal）算法：
假设N=(V,{E})是连通网，则令最小生成树的初始状态为只有n个顶点而无边的非连通图T={V,{}}，图中每个顶点自成一个连通分量。在E中选择代价最小的边，若该边依附的顶点落在T中不同的连通分量上，则将此边加入到T中，否则舍去此边而选择下一条代价最小的边。依次类推，直至T中所有顶点都在同一连通分量上为止。
此算法的Find函数由边数e决定，时间复杂度为O(loge)，而外面有一个for循环e次。所以克鲁斯卡尔算法的时间复杂度为O(eloge)。
（说白了，把边的权值小的先占下来当做连通分量，再试图把他们连起来。）
对比两个算法，克鲁斯卡尔算法主要是针对边来展开，边数少时效率会非常高，所以对于稀疏图有很大的优势；而普里姆算法对于稠密图，即边数非常多的情况会更好一些。

计算最短路径：
迪杰斯特拉（Dijkstra）算法——并不是一下子就求出了源点到终点的最短路径，而是一步步求出它们之间顶点的最短路径，过程中都是基于已经求出的最短路径的基础上，求得更远顶点的最短路径，最终得到你要的结果。
弗洛伊德（Floyd）算法——从图的带权邻接矩阵A=[a(i,j)] n×n开始，递归地进行n次更新，即由矩阵D(0)=A，按一个公式，构造出矩阵D(1)；又用同样地公式由D(1)构造出D(2)；……；最后又用同样的公式由D(n-1)构造出矩阵D(n)。矩阵D(n)的i行j列元素便是i号顶点到j号顶点的最短路径长度，称D(n)为图的距离矩阵。
时间复杂度是O(n3)。

在一个表示工程的有向图中，用顶点表示活动，用弧表示活动之间的优先关系，这样的有向图为顶点表示活动的网，我们称为AOV网（ActivityOn Vertex Network）。
拓扑序列：设G=(V,E)是一个具有n个顶点的有向图，V中的顶点序列v1，v2，……，vn，满足若从顶点vi到vj有一条路径，则在顶点序列中顶点vi必在顶点vj之前。则我们称这样的顶点序列为一个拓扑序列。
所谓拓扑排序，其实就是对一个有向图构造拓扑序列的过程。构造时会有两个结果，如果此网的全部顶点都被输出，则说明它是不存在环（回路）的AOV网；如果输出顶点数少了，哪怕是少了一个，也说明这个网存在环（回路），不是AOV网。
对AOV网进行拓扑排序的基本思路是：从AOV网中选择一个入度为0的顶点输出，然后删去此顶点，并删除以此顶点为尾的弧，继续重复此步骤，直到输出全部顶点或者AOV网中不存在入度为0的顶点为止。
分析整个算法，对一个具有n个顶点e条弧的AOV网来说，扫描顶点表，将入度为0的顶点入栈的时间复杂为O(n)，而之后的while循环中，每个顶点进一次栈，出一次栈，入度减1的操作共执行了e次，所以整个算法的时间复杂度为O(n+e)。

在一个表示工程的带权有向图中，用顶点表示事件，用有向边表示活动，用边上的权值表示活动的持续时间，这种有向图的边表示活动的网，我们称之为AOE网（Activity On Edge Net-work）。
尽管AOE网与AOV网都是用来对工程建模的，但它们还是有很大的不同，主要体现在AOV网是顶点表示活动的网，它只描述活动之间的制约关系，而AOE网是用边表示活动的网，边上的权值表示活动持续的时间。因此，AOE网是要建立在活动之间制约关系没有矛盾的基础之上，再来分析完成整个工程至少需要多少时间，或者为缩短完成工程所需时间，应当加快哪些活动等问题。
我们把路径上各个活动所持续的时间之和称为路径长度，从源点到汇点具有最大长度的路径叫关键路径，在关键路径上的活动叫关键活动。
计算关键路径：
1.事件的最早发生时间etv（earliest time ofvertex）：即顶点vk的最早发生时间。
2.事件的最晚发生时间ltv（latest time ofvertex）：即顶点vk的最晚发生时间，也就是每个顶点对应的事件最晚需要开始的时间，超出此时间将会延误整个工期。
3.活动的最早开工时间ete（earliest time ofedge）：即弧ak的最早发生时间。
4.活动的最晚开工时间lte（latest time ofedge）：即弧ak的最晚发生时间，也就是不推迟工期的最晚开工时间。

第八章 查找

查找表（Search Table）是由同一类型的数据元素（或记录）构成的集合。

静态查找表（Static Search Table）：只作查找操作的查找表。它的主要操作有：（1）查询某个“特定的”数据元素是否在查找表中。（2）检索某个“特定的”数据元素和各种属性。

动态查找表（Dynamic Search Table）：在查找过程中同时插入查找表中不存在的数据元素，或者从查找表中删除已经存在的某个数据元素。显然动态查找表的操作就是两个：（1）查找时插入数据元素。（2）查找时删除数据元素。

为了提高查找的效率，我们需要专门为查找操作设置数据结构，这种面向查找操作的数据结构称为查找结构。

顺序查找（Sequential Search）又叫线性查找，是最基本的查找技术，它的查找过程是：从表中第一个（或最后一个）记录开始，逐个进行记录的关键字和给定值比较，若某个记录的关键字和给定值相等，则查找成功，找到所查的记录；如果直到最后一个（或第一个）记录，其关键字和给定值比较都不等时，则表中没有所查的记录，查找不成功。
时间复杂度为O(n)。

有序表查找：对目标实现进行有序化
折半查找：折半查找（Binary Search）技术，又称为二分查找。它的前提是线性表中的记录必须是关键码有序（通常从小到大有序），线性表必须采用顺序存储。折半查找的基本思想是：在有序表中，取中间记录作为比较对象，若给定值与中间记录的关键字相等，则查找成功；若给定值小于中间记录的关键字，则在中间记录的左半区继续查找；若给定值大于中间记录的关键字，则在中间记录的右半区继续查找。不断重复上述过程，直到查找成功，或所有查找区域无记录，查找失败为止。时间复杂度来是O(logn)。
插值查找（Interpolation Search）是根据要查找的关键字key与查找表中最大最小记录的关键字比较后的查找方法，其核心就在于插值的计算公式(key-a[low])/(a[high]-a[low])。时间复杂度来也是O(logn)。
斐波那契查找算法的核心在于： 1）当key=a[mid]时，查找就成功； 2）当key<a[mid]时，新范围是第low个到第mid-1个，此时范围个数为F[k-1]-1个； 3）当key>a[mid]时，新范围是第m+1个到第high个，此时范围个数为F[k-2]-1个。

索引按照结构可以分为线性索引、树形索引和多级索引。我们重点介绍三种线性索引：稠密索引、分块索引和倒排索引。
稠密索引：是指在线性索引中，将数据集中的每个记录对应一个索引项。
分块索引：对于分块有序的数据集，将每块对应一个索引项，这种索引方法叫做分块索引。
倒排索引 ：记录号表存储具有相同次关键字的所有记录的记录号（可以是指向记录的指针或者是该记录的主关键字）。这样的索引方法就是倒排索引（in-verted index）。

二叉排序树（Binary Sort Tree），又称为二叉查找树。当我们对它进行中序遍历时，就可以得到一个有序的序列。它或者是一棵空树，或者是具有下列性质的二叉树。
• 若它的左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结构的值；
• 若它的右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值；
• 它的左、右子树也分别为二叉排序树。
总之，二叉排序树是以链接的方式存储，保持了链接存储结构在执行插入或删除操作时不用移动元素的优点，只要找到合适的插入和删除位置后，仅需修改链接指针即可。插入删除的时间性能比较好。而对于二叉排序树的查找，走的就是从根结点到要查找的结点的路径，其比较次数等于给定值的结点在二叉排序树的层数。极端情况，最少为1次，即根结点就是要找的结点，最多也不会超过树的深度。也就是说，二叉排序树的查找性能取决于二叉排序树的形状。可问题就在于，二叉排序树的形状是不确定的。
所以，进行优化的方法是让二叉树的左右两边最好平衡一下，这样二叉树的深度最浅，查找最节省时间。

平衡二叉树（Self-Balancing Binary SearchTree或Height-Balanced Binary Search Tree），是一种二叉排序树，其中每一个节点的左子树和右子树的高度差至多等于1。
我们将二叉树上结点的左子树深度减去右子树深度的值称为平衡因子BF（Balance Factor），那么平衡二叉树上所有结点的平衡因子只可能是-1、0和1。
距离插入结点最近的，且平衡因子的绝对值大于1的结点为根的子树，我们称为最小不平衡子树。

平衡二叉树构建的基本思想就是在构建二叉排序树的过程中，每当插入一个结点时，先检查是否因插入而破坏了树的平衡性，若是，则找出最小不平衡子树。在保持二叉排序树特性的前提下，调整最小不平衡子树中各结点之间的链接关系，进行相应的旋转，使之成为新的平衡子树。

多路查找树（muitl-way search tree），其每一个结点的孩子数可以多于两个，且每一个结点处可以存储多个元素。由于它是查找树，所有元素之间存在某种特定的排序关系。

2-3树是这样的一棵多路查找树：其中的每一个结点都具有两个孩子（我们称它为2结点）或三个孩子（我们称它为3结点）。
一个2结点包含一个元素和两个孩子（或没有孩子），且与二叉排序树类似，左子树包含的元素小于该元素，右子树包含的元素大于该元素。不过，与二叉排序树不同的是，这个2结点要么没有孩子，要有就有两个，不能只有一个孩子。
一个3结点包含一小一大两个元素和三个孩子（或没有孩子），一个3结点要么没有孩子，要么具有3个孩子。如果某个3结点有孩子的话，左子树包含小于较小元素的元素，右子树包含大于较大元素的元素，中间子树包含介于两元素之间的元素。
并且2-3树中所有的叶子都在同一层次上。

2-3-4树：它其实就是2-3树的概念扩展，包括了4结点的使用。一个4结点包含小中大三个元素和四个孩子（或没有孩子），一个4结点要么没有孩子，要么具有4个孩子。如果某个4结点有孩子的话，左子树包含小于最小元素的元素；第二子树包含大于最小元素，小于第二元素的元素；第三子树包含大于第二元素，小于最大元素的元素；右子树包含大于最大元素的元素。
B树：，2-3树是3阶B树，2-3-4树是4阶B树。
一个m阶的B树具有如下属性：
• 如果根结点不是叶结点，则其至少有两棵子树。
• 每一个非根的分支结点都有k-1个元素和k个孩子，其中。每一个叶子结点n都有k-1个元素，其中。
• 所有叶子结点都位于同一层次。
• 所有分支结点包含下列信息数据

B+树是应文件系统所需而出的一种B树的变形树，注意严格意义上讲，它其实已经不是第六章定义的树了。在B树中，每一个元素在该树中只出现一次，有可能在叶子结点上，也有可能在分支结点上。而在B+树中，出现在分支结点中的元素会被当作它们在该分支结点位置的中序后继者（叶子结点）中再次列出。另外，每一个叶子结点都会保存一个指向后一叶子结点的指针。下图是B+树。

一棵m阶的B+树和m阶的B树的差异在于：
有n棵子树的结点中包含有n个关键字；
所有的叶子结点包含全部关键字的信息，及指向含这些关键字记录的指针，叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接；
所有分支结点可以看成是索引，结点中仅含有其子树中的最大（或最小）关键字。

散列表查找（哈希表）
散列技术是在记录的存储位置和它的关键字之间建立一个确定的对应关系f，使得每个关键字key对应一个存储位置f（key）。查找时，根据这个确定的对应关系找到给定值key的映射f（key），若查找集合中存在这个记录，则必定在f（key）的位置上。我们把这种对应关系f称为散列函数，又称为哈希（Hash）函数。

采用散列技术将记录存储在一块连续的存储空间中，这块连续存储空间称为散列表或哈希表（Hash table）。

设计好的散列函数：1计算简单 2散列地址分布均匀。方法有：
直接地址法：取关键字的某个线性函数值为散列地址
数字分析法：使用关键字的一部分来计算散列存储位置的方法

平方取中法：
折叠法：折叠法是将关键字从左到右分割成位数相等的几部分（注意最后一部分位数不够时可以短些），然后将这几部分叠加求和，并按散列表表长，取后几位作为散列地址。
除留余数法：
随机数法：选择一个随机数，取关键字的随机函数值为它的散列地址。也就是f(key)=random(key)。这里random是随机函数。当关键字的长度不等时，采用这个方法构造散列函数是比较合适的。

处理三列冲突的方法：
开放定址法：所谓的开放定址法就是一旦发生了冲突，就去寻找下一个空的散列地址，只要散列表足够大，空的散列地址总能找到，并将记录存入。
再散列函数法：使用多个散列函数，如果发生冲突，则换一个散列函数。
链地址法：将所有关键字为同义词的结点链接在同一个单链表中。若选定的散列表长度为m，则可将散列表定义为一个由m个头指针组成的指针数组T[0..m-1]。
公共溢出区法：为所有冲突的单列出一个区域

散列查找的平均查找长度取决于哪些因素？1．散列函数是否均匀 2．处理冲突的方法 3．散列表的装填因子

第九章 排序

假设ki=kj(1≤i≤n,1≤j≤n,i≠j），且在排序前的序列中ri领先于rj（即i<j）。如果排序后ri仍领先于rj，则称所用的排序方法是稳定的；反之，若可能使得排序后的序列中rj领先ri，则称所用的排序方法是不稳定的。

内排序是在排序整个过程中，待排序的所有记录全部被放置在内存中。外排序是由于排序的记录个数太多，不能同时放置在内存，整个排序过程需要在内外存之间多次交换数据才能进行。

排序算法的性能主要受3个方面的影响：时间性能、辅助空间、算法的复杂性。按照算法的复杂度分为两大类，冒泡排序、简单选择排序和直接插入排序属于简单算法，而希尔排序、堆排序、归并排序、快速排序属于改进算法。

冒泡排序（Bubble Sort）一种交换排序，它的基本思想是：两两比较相邻记录的关键字，如果反序则交换，直到没有反序的记录为止。

简单选择排序法（Simple Selection Sort）就是通过n-i次关键字间的比较，从n-i＋1个记录中选出关键字最小的记录，并和第i（1≤i≤n）个记录交换之。

直接插入排序：基本操作是将一个记录插入到已经排好序的有序表中，从而得到一个新的、记录数增1的有序表。

希尔排序（相当于直接插入法的升级）：：将相距某个“增量”的记录组成一个子序列，这样才能保证在子序列内分别进行直接插入排序后得到的结果是基本有序而不是局部有序。逐渐缩小这个“增量”。

堆排序（相当于简单选择排序的升级）：
堆是具有下列性质的完全二叉树：每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值，称为大顶堆；或者每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值，称为小顶堆。
堆排序（Heap Sort）就是利用堆（假设利用大顶堆）进行排序的方法。它的基本思想是，将待排序的序列构造成一个大顶堆。此时，整个序列的最大值就是堆顶的根结点。将它移走（其实就是将其与堆数组的末尾元素交换，此时末尾元素就是最大值），然后将剩余的n-1个序列重新构造成一个堆，这样就会得到n个元素中的次大值。如此反复执行，便能得到一个有序序列了。

归并排序：归并排序（Merging Sort）就是利用归并的思想实现的排序方法。它的原理是假设初始序列含有n个记录，则可以看成是n个有序的子序列，每个子序列的长度为1，然后两两归并，得到|n/2|（|x|表示不小于x的最小整数）个长度为2或1的有序子序列；再两两归并，……，如此重复，直至得到一个长度为n的有序序列为止，这种排序方法称为2路归并排序。

快速排序（排序算法王者，20世纪十大算法之一！却是前面最慢的冒泡排序的升级）：基本思想是通过一趟排序将待排记录分割成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分记录的关键字小，则可分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序的目的。

总结：
归类

时间复杂度比较：

从最好情况看，反而冒泡和直接插入排序要更胜一筹，也就是说，如果你的待排序序列总是基本有序，反而不应该考虑4种复杂的改进算法。 从最坏情况看，堆排序与归并排序又强过快速排序以及其他简单排序。

从这三组时间复杂度的数据对比中，我们可以得出这样一个认识。堆排序和归并排序就像两个参加奥数考试的优等生，心理素质强，发挥稳定。而快速排序像是很情绪化的天才，心情好时表现极佳，碰到较糟糕环境会变得差强人意。但是他们如果都来比赛计算个位数的加减法，它们反而算不过成绩极普通的冒泡和直接插入。 从空间复杂度来说，归并排序强调要马跑得快，就得给马吃个饱。快速排序也有相应的空间要求，反而堆排序等却都是少量索取，大量付出，对空间要求是O(1)。如果执行算法的软件所处的环境非常在乎内存使用量的多少时，选择归并排序和快速排序就不是一个较好的决策了。

从稳定性来看，归并排序独占鳌头，我们前面也说过，对于非常在乎排序稳定性的应用中，归并排序是个好算法。 从待排序记录的个数上来说，待排序的个数n越小，采用简单排序方法越合适。反之，n越大，采用改进排序方法越合适。这也就是我们为什么对快速排序优化时，增加了一个阀值，低于阀值时换作直接插入排序的原因。

因此对于数据量不是很大而记录的关键字信息量较大的排序要求，简单排序算法是占优的。