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数据结构中的英文缩写和易忘的专有名词

树与二叉树

  1. 满二叉树:每层的节点数都是该层能取到的最大值
  2. 完全二叉树:在满二叉树的基础上,去掉最下层右面的一些连续叶子节点所形成的二叉树
  3. AVL:平衡二叉树。树中任意节点的左子树和右子树高度之差的绝对值不超过1的二叉排序树称为平衡二叉树。(在查找章节中专门介绍)
  4. BST(Binary Search Tree):二叉排序树。即对于每个结点,它的左子树中所有结点值都比它小,它的右子树中所有结点值都比它大的二叉树。(在查找章节中专门介绍)
  5. WPL:树的带权路径长度。记为 W P L = ∑ i = 1 n 0 w i l i WPL=\sum^{n_0}_{i=1}w_il_i WPL=i=1n0wili(其中 n 0 n_0 n0指树中叶子节点的个数, w i w_i wi指第i个叶子节点的权, l i l_i li指第i个叶子节点到根节点的路径长度)

  1. AOV(Activity On Vertex Network):用DAG图表示一个工程,其顶点表示活动,用有向边 < V i , V j > <V_i, V_j> <Vi,Vj>表示活动 V i V_i Vi 必须先于活动 V j V_j Vj 进行的这样一种关系(多用于求拓扑序列)
  2. AOE(Activity On Edge Network):在带权有向图中,以顶点表示事件,有向边表示活动,边上的权值表示完成该活动的开销(如完成活动所需时间),称之为“用边表示活动的网络”,简称AOE网(多用于求关键路径)
  3. DAG(有向无环图)
  4. BFS(Breadth-First-Search):广度优先搜索,类似于二叉树的层序遍历算法
  5. DFS(Depth-First-Search):深度优先搜索,类似于树的先序遍历
  6. MST(Minimum-Spanning-Tree):最小生成树。对于一个带权连通无向图G,生成树不同,每棵树的权(即树中所有边上的权值之和)也可能不同。设R为G的所有生成树的集合,若T为R中边的权值之和最小的生成树,则称T为G的最小生成树

查找

  1. ASL:平均查找长度。 A S L = ∑ i = 1 n P i C i ASL=\sum_{i=1}^nP_iC_i ASL=i=1nPiCi n n n为查找表长度, P i P_i Pi是查找第I个元素的概率,一般认为 P i = 1 n P_i=\frac{1}{n} Pi=n1 C i C_i Ci是找到第i个元素所需要进行的比较次数。
  2. 平衡因子:节点左子树和右子树的高度差为该节点的平衡因子
  3. 装填因子:散列表中的概念,定义为一个表的装满程度,即装填因子 α = 表中记录数 n 散列表长度 m \alpha=\frac{表中记录数n}{散列表长度m} α=散列表长度m表中记录数n

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