当前位置: 首页 > news >正文

【深圳大学】数据结构A+攻略(计软版)

1. 考试

1.1 形式

分为平时,笔试,机试三部分。其中:

  • 平时占30%,包含平时OJ测验和课堂练习,注意这个可能会因老师的不同和课题组的新策略而改变。
  • 笔试占60%,是分值占比的主要部分。
  • 机试占10%。

1.2 题型

  • 笔试:有选择题,填空题和解答题。
  • 机试:有顺序表,查找,排序,树,图。注意本部分内容需要听从老师的安排,例如23级南特金科数据结构并未对图进行考察。

1.3 题量(注意每年可能不同)

  • 选择题10题,该部分为考研难度
  • 填空题10题,该部分为考研难度
  • 解答题6题,该部分为ppt难度,但是值得注意的是计算量翻了一倍
  • 机试:5题,22年的分值分布为:(30, 30, 20, 10, 10),注意每年可能有变更

2. 知识

2.1 重点与难点

  • 机试:如果代码能力较弱,那么建议将重点放在顺序表,排序,查找这些比较简单而且分值较低的章节。若代码能力较强,可以把重点放在树与图上,其中个人认为树可能需要多加练习。
  • 笔试:分选填和大题。上面提到:选填的难度接近考研题,难度较高。其中每一个章节的知识点都可能出现在选填中,并且大致呈均匀分布。对于大题而言,可能出大题的章节有:栈与队列中的训练队列,串中的KMP,树的PPT中的各种出现过的题目例如树转森林,森林转树等,图的各种算法例如Dijkstra,Floyd和两种最小生成树算法等,查找有哈希查找,排序可能有归并和快排。对于大题的复习建议是把ppt里面出现的所有大题都掌握做法即可,因为大题考法本身比较简单,只需要熟悉做法即可。另外还需要关注老师上课时重点讲了哪些题目,期末给你们重点复习了哪些题目,这些都是值得关注的重点。

3. 习题

  • 机试:对于前面80分,把平时OJ内模板性质的题目掌握即可。而对于树和图的内容来说,需要你有一定的编程思想和算法思想,这一点可以通过力扣来练习。
  • 笔试:选填猛干考研题即可,难度相近,考法相近。ppt上的题目对于考试来说难度都是偏低的。而大题直接就干ppt里面的就行,把ppt内的全部掌握就没问题。

4. 材料

无论是笔试还是机试都强推b站的懒猫老师,讲的非常非常好。在听完懒猫老师的课程后你就可以去做ppt上面的题,OJ题如果不会写可以在csdn上搜往年学长学姐写过的代码。在有一定基础后你就可以搜考研题练选填啦。

5. 技巧

数据结构讲究的就是一个踏实。如果你想在数据结构这门课取得A+,那么你就需要:

  • 认真对待每一次OJ练习,把所有题都自己独立敲出来(个别练习的末尾几题除外)。
  • 踏踏实实学好理论知识,掌握ppt上各种大题的做法。
  • 在有基础的情况下寻求突破,挑战考研题以追求更高上限。
  • 数据结构的笔试题量偏大,所以需要你有以上的能力才能够在两小时内把题能够准确快速的做完。

6. 大题示例

  • 图的基本结构

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

  • DFS生成树与关节点

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

  • Dijkstra

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

image-20241015104348350
  • 树的路径长度,霍夫曼树的构建,霍夫曼解码

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

  • 树的表示法与树转二叉树

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传
中…(img-xe42gjEr-1731504490403)]

[外链图片转存中…(img-hirHieRL-1731504490403)]

相关文章:

【深圳大学】数据结构A+攻略(计软版)

1. 考试 1.1 形式 分为平时,笔试,机试三部分。其中: 平时占30%,包含平时OJ测验和课堂练习,注意这个可能会因老师的不同和课题组的新策略而改变。笔试占60%,是分值占比的主要部分。机试占10%。 1.2 题型…...

解读《ARM Cortex-M3 与Cortex-M4 权威指南》——第4章 架构

推荐大佬做的讲解 可以帮助加深理解 ARM架构及汇编 Cortex-M3 和 Cortex-M4 处理器都是基于ARMv7-M架构 需要完成对编程模型、异常(如中断)如何处理、存储器映射、如何使用外设以及如何使用微控制器供应商提供的软件驱动库文件等 Cortex-M3和Cortex-M4处理器有两种操作状态…...

探索 Python HTTP 的瑞士军刀:Requests 库

文章目录 探索 Python HTTP 的瑞士军刀:Requests 库第一部分:背景介绍第二部分:Requests 库是什么?第三部分:如何安装 Requests 库?第四部分:Requests 库的基本函数使用方法第五部分&#xff1a…...

PostgreSQL 页损坏如何修复

PostgreSQL 错误:关系 base/46501/52712 中的块 480 存在无效的页。 当我们在使用 PostgreSQL 数据库的时候,如果服务器发生 CRASH 或者断电等异常情况的时候,有可能会遇到上面的这个报错信息。那么我们如何去修复这个数据呢,以及…...

Leetcode 75 Sort colors

题意:荷兰国旗问题,给一个数组[0,0,2,1,0],构造成[0,0,0,1,2]的形式,分成三块 https://leetcode.com/problems/sort-colors/description/ 题解: 在任意时刻,i 左边的数都是 0,k 右边的数都是 …...

如何进行数据库连接池的参数优化?

以下是进行数据库连接池参数优化的一些方法: 一、确定合适的初始连接数: 考虑因素:数据库的规模、应用程序的启动需求以及预期的初始负载。如果数据库规模较小且应用程序启动时对数据库的即时访问需求不高,可以将初始连接数设置…...

有了miniconda,再也不用担心python、nodejs、go的版本问题了

哈喽,大家好!我是「励志前端小黑哥」,我带着最新发布的文章又来了! 专注前端领域10年,专门分享那些没用的前端知识! 今天要分享的内容,是一个免费的环境管理工具,它叫Miniconda&…...

openresty入门教程:init_by_lua_block

init_by_lua_block 是 Nginx 配置中用于在 Nginx 启动时执行 Lua 脚本的一个指令。这个指令通常用于初始化全局变量、设置共享内存,或者执行一些需要在服务器启动时完成的准备工作。 以下是一个简单的 init_by_lua_block 使用示例: 1. 安装 Nginx 和 L…...

sol机器人pump机器人如何实现盈利的?什么是Pump 扫链机器人?

什么是Pump 扫链机器人,它的盈利逻辑优化策略是什么? Pump 扫链机器人,通过智能化、自动化的买卖操作帮助投资者实现快速盈利。在此基础上,我们对该机器人的盈利逻辑进行了深度优化,涵盖了买入策略和止盈策略的各个方面…...

Spring-boot 后端java配置接口返回jsp页面

Spring-boot 后端java配置接口返回jsp页面 spring boot 基于spring MVC的基础上进行了改进, 将Controller 与ResponseBody 进行了合并成一个新的注解 RestController。 当用户请求时,需要有视图渲染的,与请求数据的请求分别使用 1.在appli…...

LabVIEW车辆侧翻预警系统

在工业和实验室环境中,搬运车辆、叉车和特种作业车辆经常在负载和高速转弯过程中发生侧翻事故,导致设备损坏和人员伤害。为提高工作环境的安全性,开发了一种基于LabVIEW的工业车辆侧翻预警系统,能够实时监测车辆状态并发出预警&am…...

亲测有效:Maven3.8.1使用Tomcat8插件启动项目

我本地maven的settings.xml文件中的配置&#xff1a; <mirror><id>aliyunmaven</id><mirrorOf>central</mirrorOf><name>阿里云公共仓库</name><url>https://maven.aliyun.com/repository/public</url> </mirror>…...

Find My电子体温计|苹果Find My技术与体温计结合,智能防丢,全球定位

电子体温计由温度传感器&#xff0c;液晶显示器&#xff0c;纽扣电池&#xff0c;专用集成电路及其他电子元器件组成。能快速准确地测量人体体温&#xff0c;与传统的水银玻璃体温计相比&#xff0c;具有读数方便&#xff0c;测量时间短&#xff0c;测量精度高&#xff0c;能记…...

jmeter常用配置元件介绍总结之后置处理器

系列文章目录 安装jmeter jmeter常用配置元件介绍总结之后置处理器 8.后置处理器8.1.CSS/JQuery提取器8.2.JSON JMESPath Extractor8.3.JSON提取器8.4.正则表达式提取器8.5.边界提取器8.5.Debug PostProcessor8.6.XPath2 Extractor8.7.XPath提取器8.8.结果状态处理器 8.后置处理…...

html5多媒体标签

文章目录 HTML5新增多媒体标签详解&#xff1a;视频标签与音频标签视频标签<video>音频标签<audio>代码案例 HTML5新增多媒体标签详解&#xff1a;视频标签与音频标签 HTML5引入了多项新特性&#xff0c;其中多媒体标签的引入为网页开发带来了革命性的变化。这些标…...

51c自动驾驶~合集10

我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/11638131 #端到端任务 说起端到端&#xff0c;每个从业者可能都觉得会是下一代自动驾驶量产方案绕不开的点&#xff01;特斯拉率先吹响了方案更新的号角&#xff0c;无论是完全端到端&#xff0c;还是专注于planner的模型&a…...

JAVA学习日记(十五) 数据结构

一、数据结构概述 数据结构是计算机底层存储、组织数据的方式。 数据结构是指数据相互之间以什么方式排列在一起的。 数据结构是为了更加方便的管理和使用数据&#xff0c;需要结合具体的业务场景来进行选择。 二、常见的数据结构 &#xff08;一&#xff09;栈 特点&…...

室内定位论文精华-无人机与机器人在地下与室内环境中的自主导航与定位新技术

天文导航算法在低成本视觉系统中的应用 关键词 天文导航;自主无人机;GNSS拒止环境;稳定成像系统;星图识别;姿态估计;位置估算 研究问题 现代无人驾驶飞行器(UAV)中,很少使用天文学导航技术。传统的天文学导航依赖于稳定的成像系统,这不仅体积大且重量重,难以满足…...

Java 中如何自定义一个类加载器,加载自己指定的类?

文章目录 为什么要自定义类加载器&#xff1f;类加载器的基本原理自定义类加载器的步骤1. 继承 ClassLoader 类2. 编写 findClass 方法 代码示例代码解释 使用自定义类加载器加载类执行结果注意事项总结推荐阅读文章 在 Java 中&#xff0c;类加载器&#xff08;ClassLoader&am…...

LeetCode【0037】解数独

本文目录 1 中文题目2 求解方法&#xff1a;递归回溯法2.1 方法思路2.2 Python代码2.3 复杂度分析 3 题目总结 1 中文题目 编写一个程序&#xff0c;通过填充空格来解决数独问题。数独的解法需 遵循如下规则&#xff1a; 数字 1-9 在每一行只能出现一次。数字 1-9 在每一列只…...

Java 语言特性(面试系列1)

一、面向对象编程 1. 封装&#xff08;Encapsulation&#xff09; 定义&#xff1a;将数据&#xff08;属性&#xff09;和操作数据的方法绑定在一起&#xff0c;通过访问控制符&#xff08;private、protected、public&#xff09;隐藏内部实现细节。示例&#xff1a; public …...

Debian系统简介

目录 Debian系统介绍 Debian版本介绍 Debian软件源介绍 软件包管理工具dpkg dpkg核心指令详解 安装软件包 卸载软件包 查询软件包状态 验证软件包完整性 手动处理依赖关系 dpkg vs apt Debian系统介绍 Debian 和 Ubuntu 都是基于 Debian内核 的 Linux 发行版&#xff…...

学校招生小程序源码介绍

基于ThinkPHPFastAdminUniApp开发的学校招生小程序源码&#xff0c;专为学校招生场景量身打造&#xff0c;功能实用且操作便捷。 从技术架构来看&#xff0c;ThinkPHP提供稳定可靠的后台服务&#xff0c;FastAdmin加速开发流程&#xff0c;UniApp则保障小程序在多端有良好的兼…...

Nuxt.js 中的路由配置详解

Nuxt.js 通过其内置的路由系统简化了应用的路由配置&#xff0c;使得开发者可以轻松地管理页面导航和 URL 结构。路由配置主要涉及页面组件的组织、动态路由的设置以及路由元信息的配置。 自动路由生成 Nuxt.js 会根据 pages 目录下的文件结构自动生成路由配置。每个文件都会对…...

新能源汽车智慧充电桩管理方案:新能源充电桩散热问题及消防安全监管方案

随着新能源汽车的快速普及&#xff0c;充电桩作为核心配套设施&#xff0c;其安全性与可靠性备受关注。然而&#xff0c;在高温、高负荷运行环境下&#xff0c;充电桩的散热问题与消防安全隐患日益凸显&#xff0c;成为制约行业发展的关键瓶颈。 如何通过智慧化管理手段优化散…...

IT供电系统绝缘监测及故障定位解决方案

随着新能源的快速发展&#xff0c;光伏电站、储能系统及充电设备已广泛应用于现代能源网络。在光伏领域&#xff0c;IT供电系统凭借其持续供电性好、安全性高等优势成为光伏首选&#xff0c;但在长期运行中&#xff0c;例如老化、潮湿、隐裂、机械损伤等问题会影响光伏板绝缘层…...

自然语言处理——循环神经网络

自然语言处理——循环神经网络 循环神经网络应用到基于机器学习的自然语言处理任务序列到类别同步的序列到序列模式异步的序列到序列模式 参数学习和长程依赖问题基于门控的循环神经网络门控循环单元&#xff08;GRU&#xff09;长短期记忆神经网络&#xff08;LSTM&#xff09…...

如何在最短时间内提升打ctf(web)的水平?

刚刚刷完2遍 bugku 的 web 题&#xff0c;前来答题。 每个人对刷题理解是不同&#xff0c;有的人是看了writeup就等于刷了&#xff0c;有的人是收藏了writeup就等于刷了&#xff0c;有的人是跟着writeup做了一遍就等于刷了&#xff0c;还有的人是独立思考做了一遍就等于刷了。…...

如何理解 IP 数据报中的 TTL?

目录 前言理解 前言 面试灵魂一问&#xff1a;说说对 IP 数据报中 TTL 的理解&#xff1f;我们都知道&#xff0c;IP 数据报由首部和数据两部分组成&#xff0c;首部又分为两部分&#xff1a;固定部分和可变部分&#xff0c;共占 20 字节&#xff0c;而即将讨论的 TTL 就位于首…...

深度学习习题2

1.如果增加神经网络的宽度&#xff0c;精确度会增加到一个特定阈值后&#xff0c;便开始降低。造成这一现象的可能原因是什么&#xff1f; A、即使增加卷积核的数量&#xff0c;只有少部分的核会被用作预测 B、当卷积核数量增加时&#xff0c;神经网络的预测能力会降低 C、当卷…...