《计算机数据结构考研试题及答案解析》一书汇集了大量针对数据结构课程的经典与新颖考题，并提供了详尽的答案解析，旨在帮助考生深入理解和掌握数据结构的核心知识。
数据结构是计算机科学中的核心概念之一，它涉及如何高效地组织和管理数据以便于访问与操作。在考研备考过程中，关于数据结构的考察通常包括理论知识和实际应用两个方面。
1. **算法**：算法是用来解决问题或执行特定任务的一系列明确步骤。一个有效的算法必须具备可执行性（即可以被计算机执行）、确定性（每一步都有唯一的结果）以及有穷性（在有限时间内结束）。衡量算法效率的一个重要指标是时间复杂度，通常使用大O记号来表示，例如 O(n)、O(2n) 和 O(n²)。
2. **数据结构**：数据结构指的是数据元素之间的关系。它包括逻辑结构和物理存储方式两部分。常见的逻辑结构有线性（如数组、链表、栈与队列）及非线性（如树形图、广义表等）。而物理存储则涉及如何在内存中实际布局这些数据，例如连续存储或链式存储。
3. **操作特性**：不同的数据类型支持特定的操作。比如栈遵循“后进先出”原则；队列则是“先进先出”。哈希表提供快速查找功能，线索树有利于遍历等高效处理方式。
4. **算法效率分析**：评估一个算法的性能主要通过时间复杂度和空间复杂度进行衡量。例如，在最坏情况下，程序中特定赋值语句将执行 n² 次操作，反映出 O(n²) 的时间复杂性。
5. **数据结构与算法的关系**：实现某些算法时往往需要依赖于具体的数据类型，比如排序通常会使用数组或链表作为基础。然而，尽管语言的选择会影响程序的运行效率，但算法本身的逻辑和性能独立于具体的编程语言。
6. **多态型数据类型**：在面向对象设计中，如栈、广义表及有向图等可以视为多种表现形式的数据结构，它们能够以不同方式表示与操作数据。
7. **线性与非线性结构的区别**：例如，在数组或链表中的元素之间存在一对一的关系；而在树形图和图形结构里，则是更为复杂的多对多关系。
8. **存储连续性的考量**：在设计连续存储方案时，理想情况下所有数据单元都应紧邻排列于内存中。不过，并非总是需要如此安排，如链表中的节点就不一定非要保持相邻位置。
9. **逻辑结构与物理布局的区分**：前者关注的是数据间的关联性；后者则侧重如何在计算机内部存储这些信息。
10. **元素和记录的区别**：基本的数据单元被称为“元素”，而包含了多个此类单元的信息集合称为“记录”。
11. **算法健壮性的考虑**：良好的设计能够应对各种输入情况，包括异常值，并确保系统不会因错误数据而导致崩溃。
12. **算法与程序的差异**：前者是解决问题的方法；后者则是用特定编程语言实现这些方法的具体代码。考研复习时不仅要深入理解上述基本概念，还需学会如何应用它们来解决实际问题、分析复杂度以及设计和编写有效的算法及相应结构。此外，熟悉不同高校历年考题风格与重点也是提高应试能力的重要途径之一。
5星
