数据结构与算法基础教程数组、链表、栈、队列、树与图

机械工业出版社Python数据结构第六章配套代码，包含自编和网络收集，适合初学者学习。

数据结构是计算机科学中至关重要的核心概念，用于有效组织和管理数据，优化算法效率。详细探讨了两种基本数据结构——栈和队列。栈采用后进先出（LIFO）策略，对于处理括号匹配、表达式求值和递归操作等具有重要应用。队列则采用先进先出（FIFO）策略，适用于模拟排队、任务调度等场景。文章还讨论了栈和队列的实现方式，如顺序存储结构和链式存储结构，以及它们在算法设计中的重要性。

在本次实验报告中，我们探讨了栈和队列在解决迷宫路径问题中的应用。以下是详细的实验过程与结果。 设计人员相关信息 设计人员姓名：李春葆 专业、班级、学号：略 实验日期：2022/11/22 时间：8:00-9:40 实验环境：软件、硬件 实验目的与要求 本实验通过求解迷宫路径问题，深入理解栈和队列的特性。主要要求：1. 熟悉栈与队列的使用2. 学会实现基于这两种数据结构的算法设计 实验内容 创建迷宫应用项目 选择存储模式（顺序存储或链式存储）并描述存储结构 建立数据表 实现相关操作的算法 实验步骤与过程 创建迷宫数组 liuyuxin[M+2][N+2]。 设计栈结构 Stack[MaxSize] 来存储迷宫路径。 定义结构体 struct 存储结点信息（行号i、列号j和方向di）。 在 main 函数中调用 liuyuxinpath 函数寻找迷宫路径。 liuyuxinpath 函数利用栈存储路径，通过递归寻找迷宫出口。 将初始结点压入栈，循环弹出栈顶元素，寻找下一个可走结点。 找到出口时输出路径并记录最短路径长度。 实验结果 最短路径长度：6 路径：(1,1) -> (2,2) -> (3,3) -> (4,3) 实验结论 通过本实验，深入理解了栈和队列的特性，掌握了递归算法在迷宫路径求解中的应用。实验过程中，栈的先进后出特性帮助我们高效地存储和回溯路径，成功找到迷宫的出口。通过结构体设计，我们有效管理了迷宫中各个结点的信息。 本实验展示了栈和队列在迷宫路径问题中的实际应用，并为我们提供了有关数据结构设计的宝贵经验。

实验任务一：构建单链表并查找最大节点 任务描述：创建一个包含互不相等整数的单链表，找出其中值最大的节点。 实现步骤：1. 定义节点结构体 LNode：包含数据域 data 和指向下一个节点的指针 next。2. 创建链表函数 CreateLink：接受链表头指针 head、整型数组 a 和数组长度 n 作为参数，通过遍历数组生成链表节点。3. 输出函数 output：输出链表中所有节点的数据。4. 查找最大值节点函数 MaxNode：遍历链表，比较节点数据，输出最大值节点的序号。5. 主函数 main：从用户处获取数据，调用 CreateLink 构建链表，再调用 output 和 MaxNode 输出链表内容及最大值节点序号。 实验任务二：建立学生成绩链表与不及格统计 任务描述：基于输入的学生人数和成绩构建单链表，统计不及格人数。 实现步骤：1. 定义结构体 StudNode：包括成绩 ElemType。2. 创建函数 create：接收头指针 sl，用户输入学生人数及每个学生成绩，生成链表。3. 输出成绩函数 output：遍历并输出链表中的学生成绩。4. 不及格统计函数 count：遍历链表统计成绩小于60分的学生数量。5. 主函数：构建链表，输出成绩，并计算并输出不及格人数。 这两个任务分别展示了单链表的创建、遍历、查找与计数等基础操作，体现了链表的灵活性与查找功能。

在算法与数据结构课程中，我们经常使用队列这一数据结构。队列的操作包括入队和出队算法，以及计算平均等待时间的相关算法。

数据结构实验六是计算机科学课程中的关键部分，教授学生递归算法设计及递归到非递归的转换方法，并深入探讨单链表的递归应用。实验包括两个主要问题：第一，使用递归解决Hanoi问题，展示三个盘片的移动过程；第二，递归逆置带头结点的单链表。实验环境为DEV C++或Visual C++，鼓励学生独立完成并分享经验。

定义函数int QueueLength(SqQueue Q) { return (Q.rear – Q.front + MAXQSIZE)%MAXQSIZE; } 这段代码计算循环队列的长度。例如，如果队列的rear指针为5，front指针为3，则队列长度为(5 – 3 + 6) % 6 = 2。这种方法可以有效地确定队列中的元素数量，适用于各种数据结构课程。

逻辑结构描述数据元素的逻辑关系，如线性、树形、图结构等。存储结构描述数据在计算机中的存储方式。基本操作包括插入、删除、查找等，并分析时间和空间复杂度。 算法设计研究如何将问题步骤形式化为指令，形成算法。算法特性包括输入、输出、有限性、确定性和可行性。 算法分类包括排序、查找、图论、动态规划、贪心、回溯、分支限界等。算法分析通过数学方法评估算法的效率，包括时间和空间复杂度。

数据结构：逻辑结构（如线性、树形、图等），存储结构（如连续存储、动态分配等），基本操作（如插入、删除、查找等）。算法：算法设计，算法特性（输入、输出、有穷性、确定性、可行性），算法分类（排序、查找、图论等），算法分析（时间复杂度、空间复杂度）。学习数据结构与算法有助于理解程序运行机制，并编写高效稳定的软件。