职场资料|数据结构教案（汇集14篇）
发布时间：2018-01-27数据结构教案（汇集14篇）。
◍ 数据结构教案 ◍
摘要：随着我国信息技术产业日渐成熟，物联网这一新一代信息技术关键技术日渐受到学界重视，基于此，本文就物联网与云计算、物联网数据挖掘需要解决的关键性问题展开分析，并对基于云计算的物联网数据挖掘、实验验证进行了详细论述，期望由此能够为相关业内人士带来必须启发。
随着提出的“数字地球”概念影响力不断扩大，物联网技术与我国民众生活之间的距离日渐拉近，越来越多的物联网应用也开始进入人们视野，各界对物联网的要求也在不断提升，而为了解决物联网领域正面临的数据挖掘难题，正是本文就云计算平台下物联网数据挖掘展开具体研究的原因所在。
物联网作为学界公认的下一代网络发展方向之一，其本身由无所不在的小型传感器设备组成，无论是与我们日常生命联系紧密的计算机与智能手机，还是大型网络的服务器、超级计算机群，均属于物联网的重要组成部分，这也是很多学者将物联网称作新科技革命的原因。在S.Haller等业界权威学者的展望中，其认为物联网技术在未来将实现物理对象无缝集成到信息网络之中并成为参与者，而这些“智能对象”在保护安全与保密的前提下，则能够在网络中找到任何问题的解决方法。对于物联网来说，其具备着全面感知、可靠传递、智能处理三方面特点，而结合现有技术获得基本信息、结合传感器网络和其他通信网络实现物体信息可靠传递、在云计算与模糊识别等技术支持下处理海量异构数据则属于物联网三方面特点的具体表现，由此可见电子元器件、数据处理中心、传输通道三方面能够视作典型物联网应用的组成。
云计算本质上属于一种基于互联网的新计算方式，其能够结合互联网异构、自治服务较好满足用户的计算需要，云计算中的“云”也能够被视作对IT底层基础设施的一种抽象概念。本文研究应用的Hodoop属于典型的云计算基础开发平台，其本质上属于一个分布式系统基础的架构，Hodoop在云计算领域的地位能够说近似于IT产业的Linux系统。Hodoop的核心为分布式文件系统HDFS和MapReduce，前者具备高容错性、高伸缩性等优点，这些就使得Hodoop的布置能够较为简单且低成本的构成分布式文件系统，而后者则具备保证分析和处理的高效性潜力，由此Hodoop即可简单进行数据的整合。总之，Hodoop这一云计算基础开发平台能够透过简单组织计算机资源实现分布式计算云平台搭建，并以此实现云计算相关功用。
简单了解物联网与云计算后，物联网数据挖掘需要解决的关键性问题也应引起人们关注，那里的关键性问题主要由以下几方面构成：
属于较为传统的数据挖掘模式，但是物联网数据不同存储地点的特性则使得该模式的效用无从发挥。
物联网本身具备着数据规模、传感器节点庞大的特点，而为了同时满足其实时处理需求，高性能的中央节点硬件要求务必得到满足。
在有限的节点资源影响下，分布式节点务必负责原始数据的预处理与传递。
由于数据安全性、数据保密、法律约束等因素的影响，物联网不能够将所有数据统一存放在相同数据仓库，这同样对物联网数据挖掘提出了较高挑战。总的来说，现有技术与方式并不能较好满足物联网数据挖掘需要，这也是本文研究开展的原因所在。
结合Hodoop云计算基础开发平台进行基础平台搭建，选取用物联网数据集为例，构成了物联网感知层、传输层、数据层、数据挖掘服务层四部分模块组成的平台，各模块的实现思路与功能如下所示。
物联网感知层主要负责物联网数据的采集，这一采集需要得到目标区域布置的采集节点支持，那里的采集节点主要由摄像头、传感器、其他仪器仪表组成，而由此构成的物联网感知层无线传感器网络，便能够将各采集点采集到的网络数据汇集至节点，数据由此进行汇总储存则能够在传输层的支持下最终传递至云平台的数据中心。
本质上属于具备较高可靠性与高速性、较优无缝性特点的数据传输网络，而基于Hodoop云计算基础开发平台构建的物联网挖掘系统则结合传感器网络、有线网络、无线网络实现了数据传输网络的构建，这就使得物联网感知层所搜集的信息能够更快、更好的传递到云计算数据中心，由此实现的更高质量互通互联，则保证了系统中监测设备的网络化高速数据传输得以实现。
物联网数据具备着异构性、海量性等特点，这就使得基于Hodoop云计算基础开发平台的物联网数据挖掘系统对于物联网数据的存储与处理存在着较高要求，而在本文研究所构建的物联网数据挖掘系统数据层中，该数据层主要由数据源转换模块与分布式存储模块两部分组成，其中前者主要负责物联网异构数据的转换，而后者则主要负责分布式存储物联网所产生的海量数据，由此本文研究的物联网挖掘系统的性能和可行性便得到了较好证实。值得注意的是，分布式存储模块需要结合Hodoop云计算基础开发平台中的HDFS文件系统实现。物联网中的不同对象往往会透过不同的数据类型进行表示，这就使得异构性势必属于物联网的根本性特征，一些相同对象使用不同数据表示便较为直观说明了这一点，而这就使得物联网对数据源转换器有着较高需求。在本文构建的物联网数据挖掘系统中，数据源转换器在其中发挥着保护数据存储完整、保证数据挖掘科学顺利等功能，数据包解码、数据的分布式存储也需要得到该转化器的直接支持，这也是物联网数据挖掘系统中各NameNode节点文件类型为PML的原因。PML能够透过一种通用的方式进行物体描述，而作为基于XML建立的语言，PML在与XML相同核心思想的影响下，其便能够在物品的详细信息带给、物品信息交换等
领域发挥不俗的功能。例如，在本文研究所构建的物联网数据挖掘系统中，PML便在节点数据采集、传输、存储过程中发挥着建模功能，相关建模信息所收录的物体属性信息、位置信息、环境信息、历史元素等资料，便能够保证物品信息实现较高质量的表达，这对于物联网数据挖掘也将带来较为用心影响。
数据挖掘服务层能够细分为数据准备模块、数据挖掘引擎模块、用户模块三部分，三部分模块的具体功用如下所示：
主要负责物联网搜集数据的清理、变换、数据规约。
主要透过数据挖掘算法集、模式评估等功能为物联网数据挖掘系统带给服务，特征、区分、关联、聚类、局外者、趋势和演化分析、偏差分析、类似性分析等能够视作该模块功能的具体组成，这些功能的实现得益于数据挖掘引擎模块中的算法集，Hodoop云计算基础开发平台支持下实现的算法并行化处理则是该模块功能实现的基础。
实现对数据挖掘知识的可视化表示。用户模块是本文研究物联网数据挖掘平台面向使用人员的部分，因此在设计中笔者注重了系统操作的友好性，简单的数据挖掘任务开展、简单获得能够被理解知识均属于设计的优势所在。值得注意的是，为了保证本文研究的物联网数据挖掘系统具备较高的可移植性，设计人员在设计之初便为数据挖掘服务层底层模块设计了开放接口，由此该物联网数据挖掘系统的应用丰富性就能够得到较好保障，表1对本文研究的物联网数据挖掘系统组成进行了直观展示。
基于Hodoop云计算基础开发平台的物联网数据挖掘系统工作流程能够概括为：“用户→主控节点→主控节点允许用户请求→主控节点调用数据挖掘算法→调用数据挖掘算法成功→准备物联网数据→分布式数据挖掘→将结果传递给用户”，而结合这一流程本文将围绕以下几部分开展具体的物联网数据挖掘系统工作流程描述，具体描述如下：
在用户请求物联网数据挖掘系统进行数据挖掘后，系统的主控节点将决定该任务是否能够进行，而在确定能够进行后系统将首先向用户传递能够进行的信息，并随后开始具体的数据挖掘。
在确定物联网数据挖掘系统能够进行数据挖掘后，系统的主控节点将有针对性的选取数据挖掘算法满足用户需要，并结合MapReduce思想与Master/Slave结构进行数据挖掘任务的划分。
在数据挖掘任务的划分下，需要完成具体工作的节点将被分配任务，由此物联网数据挖掘系统的具体数据处理便由此开展，同时JobTracker负责的调度和执行则将最后将数据挖掘结果传递给用户。
为了能够直观决定基于Hodoop云计算基础开发平台物联网数据挖掘系统可行性和性能水平，明晰MapReduce数据挖掘算法在系统中发挥的作用，本文选取了结合Apriori算法开展实验验证的方法，实验验证的环境、过程、结果如下所示。
实验选取了4G内存、500G硬盘、Windows7系统的计算机作为实验基础，并在该计算机中透过虚拟机安装部署了多个分布式节点，其中共3个虚拟机中的一个为NameNodeLinux系统，其余两个则为DateNodeLinux系统。为了保证实验质量与效率，笔者还在该计算机中安装了专门用于Linux系统的Eclipse7.5集成开发环境，在Windows系统中安装了SSHSecureShellClient、各个虚拟机操作系统中安装了SSH服务，由此即可保证本文研究的基于Hodoop云计算基础开发平台物联网数据挖掘系统的顺利使用。
实验环境的搭建后，本文选取了一组用于关联规则算法的实验数据，并将该数据透过C++代码编写的程序透过关键字搜索方式转换成立标准类型大小为1G的PML文件，在HDFS命令下该文件被放入Hadoop平台进行分布式存储，而在运行Java语言编写的Apriori算法后，即可得到物联网数据挖掘系统的运行结果，透过查看系统使用中是否找到了实验数据集中的所有频繁项集便能够直观决定其性能。值得注意的是，为了提升实验的有效性，本文选取了不同大小的文件开展实验，由此实现比较物联网数据挖掘系统运行时间更深入了解其性能。
表2对基于物联网数据挖掘系统的实验结果进行了直观展示，结合该表不难发现，文件大小的提升直接导致物联网数据挖掘系统运行时间的增长，这种增长存在典型的线性趋势，而由于应用Apriori算法的物联网数据挖掘系统实现了频繁项集的发现，本文研究的基于Hodoop云计算基础开发平台物联网数据挖掘系统的扩展性便得到了较为直观展现，其所具备的物联网海量数据挖掘潜力也得到了较好证实。
综上所述，云计算平台能够较好服务于物联网的数据挖掘。而在此基础上，本文研究所提出了完善性与科学性较高的基于Hodoop云计算基础开发平台物联网数据挖掘系统，便直观证明了全文的实践价值。因此，在相关领域的理论研究与实践探索中，本文资料便能够发挥必须参考作用。
[1]汤勇峰.基于云计算平台的物联网数据挖掘研究[J].电脑知识与技术，，1307:218-219.
[2]陈俊丽.基于云计算平台的物联网数据挖掘研究[J].中国新通信，，1821:74-75.
[3]武桂云.基于hadoop平台的分布式数据挖掘系统研究与设计[D].天津大学，.
[4]林昕.基于云计算的大数据挖掘平台构建研究[J].山东工业技术，(17):104.
◍ 数据结构教案 ◍
一、实验目的及要求
1)掌握栈和队列这两种特殊的线性表，熟悉它们的特性，在实际问题背景下灵活运用它们。
本实验训练的要点是“栈”和“队列”的观点;
二、实验内容
1) 利用栈，实现数制转换。
2) 利用栈，实现任一个表达式中的语法检查(选做)。
判队列空、入队列、出队列);
三、实验流程、操作步骤或核心代码、算法片段
顺序栈：
Status InitStack(SqStack &S)
{
S.base=(ElemType*)malloc(STACK_INIT_SIZE*sizeof(ElemType));
if(!S.base)
return ERROR;
=S.base;
S.stacksize=STACK_INIT_SIZE;
return OK;
}
Status DestoryStack(SqStack &S)
{
free(S.base);
return OK;
}
Status ClearStack(SqStack &S)
{
=S.base;
return OK;
}
Status StackEmpty(SqStack S)
{
if(S.base==)
return OK;
return ERROR;
}
int StackLength(SqStack S)
{
return -S.base;
}
Status GetTop(SqStack S,ElemType &e)
{
if(-S.base>=S.stacksize)
{
S.base=(ElemType *)realloc(S.base,(S.stacksize+STACKINCREMENT)*sizeof(ElemType));
if(!S.base) return ERROR;
=S.base+S.stacksize;
S.stacksize+=STACKINCREMENT;
}
*++=e;
return OK;
}
Status Push(SqStack &S,ElemType e)
{
if(-S.base>=S.stacksize)
{
S.base=(ElemType *)realloc(S.base,(S.stacksize+STACKINCREMENT)*sizeof(ElemType));
if(!S.base)
return ERROR;
=S.base+S.stacksize;
S.stacksize+=STACKINCREMENT;
}
*++=e;
return OK;
}
Status Pop(SqStack &S,ElemType &e)
{
if(==S.base)
return ERROR;
e=*--;
return OK;
}
Status StackTraverse(SqStack S)
{
ElemType *p;
p=(ElemType *)malloc(sizeof(ElemType));
if(!p) return ERROR;
p=;
while(p!=S.base)//上面一个...
{
p--;
printf("%d ",*p);
}
return OK;
}
Status Compare(SqStack &S)
{
int flag,TURE=OK,FALSE=ERROR;
ElemType e,x;
InitStack(S);
flag=OK;
printf("请输入要进栈或出栈的元素：");
while((x= getchar)!='#'&&flag)
{
switch (x)
{
case '(':
case '[':
case '{':
if(Push(S,x)==OK)
printf("括号匹配成功! ");
break;
case ')':
if(Pop(S,e)==ERROR || e!='(')
{
printf("没有满足条件 ");
flag=FALSE;
}
break;
case ']':
if ( Pop(S,e)==ERROR || e!='[')
flag=FALSE;
break;
case '}':
if ( Pop(S,e)==ERROR || e!='{')
flag=FALSE;
break;
}
}
if (flag && x=='#' && StackEmpty(S))
return OK;
else
return ERROR;
}
链队列：
Status InitQueue(LinkQueue &Q)
{
Q.front =Q.rear=
(QueuePtr)malloc(sizeof(QNode));
if (!Q.front) return ERROR;
Q.front->next = NULL;
return OK;
}
Status DestoryQueue(LinkQueue &Q)
{
while(Q.front)
{
Q.rear=Q.front->next;
free(Q.front);
Q.front=Q.rear;
}
return OK;
}
Status QueueEmpty(LinkQueue &Q)
{
if(Q.front->next==NULL)
return OK;
return ERROR;
}
Status QueueLength(LinkQueue Q)
{
int i=0;
QueuePtr p,q;
p=Q.front;
while(p->next)
{
i++;
p=Q.front;
q=p->next;
p=q;
}
return i;
}
Status GetHead(LinkQueue Q,ElemType &e)
{
QueuePtr p;
p=Q.front->next;
if(!p)
return ERROR;
e=p->data;
return e;
}
Status ClearQueue(LinkQueue &Q)
{
QueuePtr p;
while(Q.front->next )
{
p=Q.front->next;
free(Q.front);
Q.front=p;
}
Q.front->next=NULL;
Q.rear->next=NULL;
return OK;
}
Status EnQueue(LinkQueue &Q,ElemType e)
{
QueuePtr p;
p=(QueuePtr)malloc(sizeof (QNode));
if(!p)
return ERROR;
p->data=e;
p->next=NULL;
Q.rear->next = p;
Q.rear=p; //p->next 为空
return OK;
}
Status DeQueue(LinkQueue &Q,ElemType &e)
{
QueuePtr p;
if (Q.front == Q.rear)
return ERROR;
p = Q.front->next;
e = p->data;
Q.front->next = p->next;
if (Q.rear == p)
Q.rear = Q.front; //只有一个元素时(不存在指向尾指针)
free (p);
return OK;
}
Status QueueTraverse(LinkQueue Q)
{
QueuePtr p,q;
if( QueueEmpty(Q)==OK)
{
printf("这是一个空队列! ");
return ERROR;
}
p=Q.front->next;
while(p)
{
q=p;
printf("%ddata);
q=p->next;
p=q;
}
return OK;
}
循环队列：
Status InitQueue(SqQueue &Q)
{
Q.base=(QElemType*)malloc(MAXQSIZE*sizeof(QElemType));
if(!Q.base)
exit(OWERFLOW);
Q.front=Q.rear=0;
return OK;
}
Status EnQueue(SqQueue &Q,QElemType e)
{
if((Q.rear+1)%MAXQSIZE==Q.front)
return ERROR;
Q.base[Q.rear]=e;
Q.rear=(Q.rear+1)%MAXQSIZE;
return OK;
}
Status DeQueue(SqQueue &Q,QElemType &e)
{
if(Q.front==Q.rear)
return ERROR;
e=Q.base[Q.front];
Q.front=(Q.front+1)%MAXQSIZE;
return OK;
}
int QueueLength(SqQueue Q)
{
return(Q.rear-Q.front+MAXQSIZE)%MAXQSIZE;
}
Status DestoryQueue(SqQueue &Q)
{
free(Q.base);
return OK;
}
Status QueueEmpty(SqQueue Q) //判空
{
if(Q.front ==Q.rear)
return OK;
return ERROR;
}
Status QueueTraverse(SqQueue Q)
{
if(Q.front==Q.rear)
printf("这是一个空队列!");
while(Q.front%MAXQSIZE!=Q.rear)
{
printf("%d
Q.front++;
}
return OK;
}
◍ 数据结构教案 ◍
徐孝凯：欢迎参加《计算机科学与技术》数据结构课程网络答疑活动
贺桂英：徐老师，能否请您将刚考过的试题(06年1月已考)上传给我们，供学习和复习参考! 谢谢您!
徐孝凯：上学期试卷供参考！
**广播电视大学
计算机科学与技术数据结构测试（六）
2004年9月
1、 单选题在括号内填写所选分数（9个子题，每题2分，共18分）
1. 一种抽象数据类型包括数据和( )两个部分。
a、 数据类型b.操作c.数据抽象d.类型描述
2在长度为n的序列表末尾插入新元素的时间复杂度为（）。
a. o(1) b. o(n) c. o(n2) d. o(log2n)
三。众所周知，l是一个在头中有额外结点的单链表，删除第一个结点的语句是（）。
a. l = l->linkb. l->link = l->link->link;
c. l = ld. l->link = l;
4以下广义表中的线性表为（）。
a．e(a,(b,c)) b．e(a,e) c．e(a,b) d．e(a,( ))
5. 在一棵树的左子女-右兄弟表示法中，一个结点的右子女是该结点的( )结点。
a、 兄弟b父子c祖先d后代
6. 向一棵avl树插入元素时，可能引起对最小不平衡子树的双向旋转的调整过程，此时需要修改相关( )个指针域的值。
a. 2 b. 3 c. 4 d. 5
7. 在一个有向图的邻接矩阵表示中，删除一条边需要的时间复杂度为 ( )。
a．o(1) b．o(i) c．o(j) d．o(i+j)
8在高度为h的树b中，插入新键时，应读取（）个结点作为搜索的插入位置。
a、 h.d.h.d.1+h.b
9.搜索长度为m的n个元素的哈希表，平均搜索长度与（）有关。
a、 n b.m c.n/md.n*m
2、填空题，填写横线适当内容（12题，每分题1分，总分12分）。
1抽象数据类型的特点是：信息隐藏、使用与实现分离。
2. 利用三元组表存放稀疏矩阵中的非零元素，则在三元组表中每个三元组元素对应一个非零元素的行号、列号和
三。在单链表中，逻辑上相邻的结点处于物理位置“相邻”。
4. 向一个链式栈插入一个新结点时，首先把栈顶指针的值赋给新结点的指针域，然后把新结点的存储位置赋给________。
5迷宫问题是一个回溯控制问题，解决它的最好方法就是解决它。
6在高度为3的四叉树中，它最多包含根结点的高度为0。
7. 在一个堆的顺序存储中，若一个元素的下标为i(0≤i≤n-1)，则它的右子女元素的下标为________。
8. 根据一组记录(56,42,73,50,48,22)依次插入结点生成一棵avl树时，当插入到值为_______的结点时才出现不平衡，需要进行旋转调整。
9. 在使用kruskal算法构造连通网络的最小生成树时，只有当一条候选边的两个端点不在同一个________ 上，才会被加入到生成树中。
10在堆排序中，需要使用二次调整算法为n条记录建立初始堆。
11在n个数据对象的双向合并排序中，每次合并的时间复杂度为
12在m阶b树上，每个非根结点的最小键码数为1。
3、 判断问题，在每个小问题前面标出正确的数字，表示正确或错误的标记（10题，每个子问题1分，共10分）
1多维数组是一种复杂的数据结构。元素之间既不是线性的，也不是树组之间的关系。
2如果每次从队列中取出具有最高优先级的元素，则称为优先级队列。
三。递归数据结构不需要递归算法来实现它的操作。
4. 当从一个最小堆中删除一个元素时，需要把堆尾元素填补到堆顶位置，然后再按条件把它逐层向下调整，直到调整到合适位置为止。
5. 对于一棵具有n个结点，其高度为h的二叉树，进行任一种次序遍历的时间复杂度为o(n)。
6对于同一组记录，二叉搜索树的形状与插入记录的顺序无关。
7每个aoe网络中只有一个密钥路径。
8图的深度优先搜索是回溯搜索的一个典型例子，可以用递归算法求解。
9加载因子是哈希表的一个重要参数，它反映了哈希表的完整程度。
10在树b中，所有叶结点都在同一层上，所有叶结点的空心指针数等于键码总数加1。
4、 操作题（5个子题，每题6分，共30分）
1. 假定一棵二叉树广义表表示为a(b(c),d(e,f))，分别写出对它进行中序、后序、按层遍历的结果。
中序：后序：
按层：2. 一个一维数组a[10]中存储着有序表(15,26,34,39,45,56,58,63,74,76)，根据折半搜索所对应的判定树，写出该判定树中度为1的结点个数，并求出在等概率情况下进行成功搜索时的平均搜索长度。
度为1的结点个数：
平均搜索长度：
3. 假定一个线性序列为(38,42,55,15,23,44,30,74,48,26)，根据此线性序列中元素的排列次序生成一棵二叉搜索树，求出该二叉搜索树中左子树为空的所有单支结点、右子树为空的所有单支结点和所有叶子结点，请按照结点值从小到大的次序写出。
左子树为空的所有单支结点：
右子树为空的所有单支结点：
所有叶子结点：
4图的顶点集v和边集g已知为：
v=;e=;假定该图采用邻接表表示，每个顶点邻接表中的边结点都是按照终点序号（即数值域的值）从小到大的次序链接的，试写出：
(1) 从顶点1出发进行深度优先搜索所得到的顶点序列；
(2) 从顶点1出发进行广度优先搜索所得到的顶点序列。
(1)：
(2)：
5. 已知一个数据序列为，把它调整为最大堆并给出进行两趟交换和堆排序后的结果(即尾部得到2个最大数)。
最大堆：
两趟排序后结果：
5、 算法分析题（3个子题，每题6分，共18分）
1. 该算法功能为：从表头指针为la的、按值从小到大排列的有序链表中删除所有值相同的多余元素，并释放被删结点的动态存储空间。
阅读算法，根据标签填写空内容，算法完成后填写标记。
void purge_linkst(listnode *& la)
else
}(123)
2请写下以下算法的函数，其中stack表示堆栈类，queue表示queue类。
void unknown(queue &q)
while(!s.isempty( ))
}算法功能：
三。已知二叉树中的结点类型bintreenode定义为：
struct bintreenode;
data是结点值字段，left和right分别是指向左、右子结点的指针字段。下面的函数是从二叉树bt中找到x值的结点，如果搜索成功，则返回结点地址，否则返回空值。按标号填写空缺的内容，要求统一填写在算法后面的标记处。
◍ 数据结构教案 ◍
关系表中的每一横行称为一个
A) 元组
B) 字段
C) 属性
D) 码
正确答案: A
在下列C语言程序中，可以用做变量名的是( B )。
A) 1
B) a1
C) int
D) *p
C语言提供的合法数据关键字是( A )。
A) float
B) Sagned
C) Integer
D) Char
以下符号中不能用作用户标识符的符号是( B )。
A)_256 B)void
C)scanf D)Struct
若k为int型变量，则以下语句( C )。
k=8567;
printf(“|%-06d|\n”,k);
A)输出格式描述不合法 B)输出为|008567|
C)输出为|8567| D)输出为|-08567|
sizeof(float)是( B )。
A)一个双精度表达式 B)一个整型表达式
C)一种函数调用 D)一个不合法的表达式
在C语言中, int、char和short三种类型数据在内存中所占用的字节数( D )。
A)由用户自己定义 B)均为2个字节
C)是任意的 D)由所用机器的机器字长决定
判断char型变量c1是否为小写字母的正确表达式为 ( D )。
A) ‘a’<=c1<=’z’ B) (c1>=A. &&(c1<=’z')
C) (‘a’>=c1)||(‘z’<=c1) D) (c1>=’a')&&(c1<=’z')
以下叙述中正确的是( B )。
A.a是实型变量,C语言允许进行以下赋值a=10,因此可以这样说：实型变量中允许存放整型值
B.在赋值表达式中,赋值号右边即可以是变量也可以是任意表达式
C.执行表达式a=b后,在内存中a和b存储单元中的原有值都将被改变,a的值已由原值改变为b的值,b的值由原值变为0
D.已有a=3,b=5当执行了表达式a=b,b=a之后,已使a中的值为5,b中的值为3
表达式18/4*sqrt (4.0)/8值的数据类型为( C )。
A)int B)float C)double D)不确定
◍ 数据结构教案 ◍
一、选择题(每题2分，共20分)
1.A 2.D 3.D 4.C 5.C 6.D 7.D 8.C 9.D 10.A
二、填空题(每空1分，共26分)
1. 正确性 易读性 强壮性 高效率
2. O(n)
3. 9 3 3
4. -1 3 4 X * + 2 Y * 3 / -
5. 2n n-1 n+1
6. e 2e
7. 有向无回路
8. n(n-1)/2 n(n-1)
9. (12，40) ( ) (74) (23,55，63)
10.增加1
11.O(log2n) O(nlog2n)
12.归并
三、计算题(每题6分，共24分)
1. 线性表为：(78，50，40，60，34，90)
?0?1??1??1
?02. 邻接矩阵：?1110?0101??1011??0101?1110??
邻接表如图11所示：
图11
3. 用克鲁斯卡尔算法得到的最小生成树为：
(1,2)3, (4,6)4, (1,3)5, (1,4)8, (2,5)10, (4,7)20
4. 见图12
26
四、读算法(每题7分，共14分)
1. (1)查询链表的尾结点
(2)将第一个结点链接到链表的尾部，作为新的尾结点
(3)返回的线性表为(a2,a3,?,an,a1)
2. 递归地后序遍历链式存储的二叉树。
五、法填空(每空2分，共8 分)
true BST->left BST->right
六、编写算法(8分)
int CountX(LNode* HL,ElemType x)
{ int i=0; LNode* p=HL;//i为计数器
while(p!=NULL)
{ if (P->data==x) i++;
p=p->next;
}//while, 出循环时i中的值即为x结点个数
return i;
}//CountX
◍ 数据结构教案 ◍
本次课程设计所用到的知识完全是上学期的知识，通过这次课程设计，我认识到了我对数据结构这门课的掌握程度。
首先我这个课程设计是关于二叉树的，由于是刚接触二叉树，所以我掌握的长度并不深。在编程之前我把有关于二叉树的知识有温习了一遍，还好并没有忘掉。二叉树这章节难度中上等，而且内容广泛，所以我只掌握了百分之六七十。
然后，在编程中我认识到了自己动手能力的不足，虽然相比较大二而言进步很大，但是我还是不满意，有的在编程中必须看书才能写出来，有的靠百度，很少是自己写的。还好，我自己组装程序的能力还行，要不这东拼西凑的程序根本组装不了。在编程中我还认识到了，编程不能停下，如果编程的时间少了，知识忘的会很快，而且动手也会很慢。同时，同学之间的合作也很重要，每个人掌握的知识都不一样，而且掌握程度也不一样，你不会的别的同学会，所以在大家的共同努力下，编程会变得很容易。在这次编程中，我了解到了自己某些方面的不足，比如说链表的知识，虽然我能做一些有关于链表的编程，但是很慢，没有别人编程的快，另外，二叉树和图的知识最不好掌握，这方面的知识广泛而复杂。以前，没动手编程的时候觉得这些知识很容易，现在编程了才发现自己错了，大错特错了，我们这个专业最重视的就是动手编程能力，如果我们纸上写作能力很强而动手编程能力很差，那我们就白上这个专业了。计算机这个专业就是锻炼动手编程能力的，一个人的理论知识再好，没有动手编程能力，那他只是一个计算机专业的“入门者”。在编程中我们能找到满足，如果我们自己编程了一个程序，我们会感到自豪，而且充实，因为如果我们专研一个难得程序，我们会达到忘我的境界，自己完全沉浸在编程的那种乐趣之中，完全会废寝忘食。编程虽然会乏味很无聊，但是只要我们沉浸其中，你就会发现里面的乐趣，遇到难得，你会勇往直前，不写出来永不罢休；遇到容易的，你会找到乐趣。编程是很乏味，但是那是因为你没找到编程重的乐趣，你只看到了他的不好，而没有看到他的好。其实，只要你找到编程中得乐趣，你就会完全喜欢上他，不编程还好，一编程你就会变成一个两耳不闻窗外事的“植物人”。可以说只要你涉及到了计算机，你就的会编程，而且还要喜欢上他，永远和他打交道，我相信在某一天，我们一定会把他当作我们不可或缺的好朋友。
◍ 数据结构教案 ◍
摘要：数据挖掘是指在大数据中开发出有价值信息数据的过程。计算机技术的不断进步，透过人工的方式进行软件的开发与维护难度较大。而数据挖掘能够有效的提升软件开发的效率，并能够在超多的数据中获得有效的数据。文章主要探究软件工程中数据挖掘技术的任务和存在的问题，并重点论述软件开发过程中出现的问题和相关的解决措施。
在软件开发过程中，为了能够获得更加准确的数据资源，软件的研发人员就需要搜集和整理数据。但是在大数据时代，人工获取数据信息的难度极大。当前，软件工程中运用最多的就是数据挖掘技术。软件挖掘技术是传统数据挖掘技术在软件工程方向的其中一部分。但是它具有自身的特征，体此刻以下三个方面:
(1)在软件工程中，对有效数据的挖掘和处理;
(2)挖掘数据算法的选取问题;
(3)软件的开发者该如何选取数据。
在数据挖掘技术中，软件工程数据挖掘是其中之一，其挖掘的过程与传统数据的挖掘无异。通常包括三个阶段:第一阶段，数据的预处理;第二阶段，数据的挖掘;第三阶段，对结果的评估。第一阶段的主要任务有对数据的分类、对异常数据的检测以及整理和提取复杂信息等。虽然软件工程的数据挖掘和传统的数据挖掘存在相似性，但是也存在必须的差异，其主要体此刻以下三个方面:
软件工程数据主要包括两种，一种是软件报告，另外一种是软件的版本信息。当然还包括一些软件代码和注释在内的非结构化数据信息。这两种软件工程数据的算法是不同的，但是两者之间又有必须的联系，这也是软件工程数据挖掘复杂性的重要原因。
传统的数据挖掘结果能够透过很多种结果展示出来，最常见的有报表和文字的方式。但是对于软件工程的数据挖掘来讲，它最主要的职能是给软件的研发人员带给更加精准的案例，软件漏洞的实际定位以及设计构造方面的信息，同时也包括数据挖掘的统计结果。所以这就要求软件工程的数据挖掘需要更加先进的结果提交方式和途径。
我国传统的数据挖掘已经初步构成统一的评价标准，而且评价体系相对成熟。但是软件工程的数据挖掘过程中，研发人员需要更多复杂而又具体的数据信息，所以数据的表示方法也相对多样化，数据之间难以进行比较，所以也就难以达成一致的评价标准和结果。不难看出，软件工程数据挖掘的关键在于对挖掘数据的预处理和对数据结果的表示方法。
软件在研发阶段主要的任务是对软件运行程序的编写。以下是软件在编码和结果的提交过程中出现的问题和相应的解决措施。
该过程需要软件的研发人员能够对自己需要编写的代码结构与功能有充分的了解和认识。并能够依据自身掌握的信息，在数据库中搜集到能够使用的数据信息。通常状况下，编程需要的数据信息能够分为三个方面:
(1)软件的研发人员能够在已经存在的代码中搜集能够重新使用的代码;
(2)软件的研发人员能够搜寻能够重用的静态规则，比如继承关系等。
(3)软件的开发人员搜寻能够重用的动态规则。
包括软件的接口调用顺序等。在寻找以上信息的过程中，通常是利用软件的帮忙文档、寻求外界帮忙和搜集代码的方式实现，但是以上方式在搜集信息过程中往往会遇到较多的问题，比如:帮忙文档的准确性较低，同时不够完整，可利用的重用信息不多等。
在对软件代码重用过程中，最关键的问题是软件的研发人员务必掌握需要的类或方法，并能够透过与之有联系的代码实现代码的重用。但是这种方式哦足迹信息将会耗费工作人员超多的精力。而透过关键词在代码库中搜集可重用的软件代码，同时按照代码的相关度对搜集到的代码进行排序，该过程使用的原理就是可重用的代码必然模式基本类似，最终所展现出来的搜索结果是以上下文结构的方式展现的。比如:类与类之间的联系。其实现的具体流程如下:
(1)软件的开发人员建立同时具备例程和上下文架构的代码库;
(2)软件的研发人员能够向代码库带给类的相关信息，然后对反馈的结果进行评估，建立新型的代码库。
(3)未来的研发人员在搜集过程中能够按照评估结果的高低排序，便于查询，极大地缩减工作人员的任务量，提升其工作效率。
软件工程领域内对动态规则重用的研究已经相对成熟，透过在编译器内安装特定插件的方式检验代码是否为动态规则最适用的，并能够将不适合的规则反馈给软件的研发人员。其操作流程为:
(1)软件的研发人员能够规定动态规则的顺序，主要表此刻:使用某一函数是不能够调用其他的函数。
(2)实现对相关数据的保存，能够透过队列等简单的数据结构完成。在利用编译拓展中检测其中的顺序。
(3)能够将错误的信息反馈给软件的研发人员。
在软件工程的数据挖掘过程中，数据挖掘的概念才逐步被定义，但是所需要挖掘的数据是已经存在的。数据挖掘技术在软件工程中的运用能够降低研发人员的工作量，同时软件工程与数据挖掘的结合是计算机技术必然的发展方向。从数据挖掘的过程来讲，在其整个实施过程和周期中都包括软件工程。而对数据挖掘的技术手段来讲，它在软件工程中的运用更加普遍。在对数据挖掘技术的研究过程中能够发现，该技术虽然已经获得必须的效果，但是还有更多未被挖掘的空间，还需要进一步的研究和发现。
[1]王艺蓉.试析面向软件工程数据挖掘的开发测试技术[J].电子技术与软件工程，(18):64.
[2]吴彦博.软件工程中数据挖掘技术的运用探索[J].数字通信世界，2017(09):187.
[3]周雨辰.数据挖掘技术在软件工程中的应用研究[J].电脑迷，2017(08):27-28.
[4]刘桂林.分析软件工程中数据挖掘技术的应用方式[J].中国新通信，2017，19(13):119.
◍ 数据结构教案 ◍
数据结构数据结构是计算机科学中的一个基础概念，用于描述数据之间的组织方式和关系。在计算机程序中，数据结构常用来存储和操作数据，可大大提高程序的效率和可靠性。本文将介绍数据结构的基本概念、常用算法和应用实例。
一、基本概念
1.数据类型
数据类型指数据的属性和操作集合。在计算机程序中，常用的数据类型包括整数、浮点数、字符串等。
2.数据结构
数据结构是一组数据的组织方式和关系。常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树和图等。
3.算法
算法是解决问题的方法或步骤。在计算机程序中，常用的算法包括查找、排序、递归等。
二、常用算法
1.查找
在数据集合中查找指定的元素。常用的查找算法包括顺序查找、二分查找和哈希查找。
2.排序
对数据集合进行排序。常用的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序和归并排序。
3.递归
通过递归调用自身来解决问题的方法。常见的递归应用包括树的遍历和图的遍历。
4.动态规划
将大问题分解为小问题，并找到最优解的方法。常见的应用包括背包问题和最长公共子序列问题。
三、应用实例
1.数据存储
数据结构被广泛应用于数据存储中。常见的应用包括数据库、文件系统和内存管理。
2.搜索引擎
搜索引擎是一种利用数据结构进行信息检索的工具。搜索引擎使用索引存储文本数据，并使用算法对索引进行搜索和排序。
3.图形图像处理
数据结构可用于处理图形和图像数据。常见的应用包括图像压缩和人脸识别。
四、总结
数据结构是计算机科学中的一个基础概念，其应用广泛，能够提高程序的效率和可靠性。本文介绍了数据结构的基本概念、常用算法和应用实例，希望能够为读者提供一个基本的了解和思路。
◍ 数据结构教案 ◍
数据结构报告
引言：
数据结构是计算机科学中的一门重要课程，它研究如何组织和存储数据，以便在计算机中高效地操作和处理。数据结构对于计算机科学的发展和应用起着至关重要的作用。本报告将详细介绍数据结构的相关主题，包括数组、链表、栈、队列和树等。
一、数组
数组是一种线性数据结构，它由相同类型的元素组成，并按照一定的顺序存储在内存中。数组提供了按下标随机访问元素的能力，具有快速读取和修改元素的特点。本节将介绍数组的定义、基本操作及其在实际应用中的使用。
二、链表
链表是另一种常见的线性数据结构，它由一系列节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。与数组相比，链表的插入和删除操作更加灵活，但访问元素时需要遍历整个链表。本节将介绍链表的分类、基本操作以及它在实际应用中的应用场景。
三、栈
栈是一种具有特殊操作规则的线性数据结构，它遵循先进后出（Last In First Out，LIFO）的原则。栈主要包含入栈和出栈两个基本操作，可以用于实现简单的计算器、函数调用等。本节将介绍栈的定义、基本操作以及它在计算机系统中的应用。
四、队列
队列是一种具有特殊操作规则的线性数据结构，它遵循先进先出（First In First Out，FIFO）的原则。队列主要包含入队和出队两个基本操作，可以用于实现线程池、消息队列等。本节将介绍队列的定义、基本操作以及它在实际应用中的使用。
五、树
树是一种非线性的数据结构，由节点和边组成，节点之间存在层次关系。树具有层次性、唯一根节点和子树的递归结构等特点。树的应用非常广泛，比如文件系统、数据库索引和图像压缩等。本节将介绍树的定义、基本概念以及常见的树结构和它们的应用场景。
六、总结
数据结构是计算机科学的基础，它为我们提供了有效存储和操作数据的方法。通过本报告的详细介绍，我们了解了数组、链表、栈、队列和树等常见的数据结构，以及它们在实际应用中的使用场景。在实际开发中，根据不同的问题需求选择合适的数据结构非常重要，只有熟练掌握数据结构的原理和应用，才能更高效地解决实际问题。
参考文献：
1.《数据结构与算法分析- C语言描述》
2.《数据结构与算法分析- Java语言描述》
3.《Introduction to Algorithms》
附录：数据结构相关算法代码实现及其测试用例
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1、进一步掌握指针变量的含义及应用。
2、掌握二叉树的结构特征，以及各种存储结构的`特点及使用范围。
3、掌握用指针类型描述、访问和处理二叉树的运算。
题目1:编写一个程序，采用一棵二叉树表示一个家谱关系。要求程序具有如下功能：
（1）用括号表示法输出家谱二叉树，
（2）查找某人的所有儿子，
为了能够用二叉树表示配偶、子女、兄弟三种关系，特采用以下存储关系，则能在二叉树上实现家谱的各项运算。
二叉树型存储结构定义为：
struct SNODE *right; //指向兄弟或子女结点
实验由主函数、家谱建立函数、家谱输出函数、儿子查找函数、祖先查找函数、结点定位函数、选择界面函数七个函数共同组成。其功能描述如下：
void InitialFamily(FNODE *&head) //家谱建立函数
输出形式为：父和母（子1和子妻1（孙1），子2和子妻2（孙2））
void PrintFamily(FNODE *head) //家谱输出函数
（4）儿子查找函数：在家谱中查找到某人所有的子女并输出，同时也能辨别出其是否为家族成员与是否有子女
void FindSon(FNODE *b,char p[]) //儿子查找函数
（5）祖先查找函数：在家谱中查找到某人所有的祖先并输出，同时也能辨别出其是否为家族中成员。
int FindAncestor(FNODE *head,char son[ ]) //祖先查找函数
FNODE *findnode(FNODE *b,char p[]) //结点定位函数
（7）选择界面函数：为便于编写程序，将用户选择部分独立为此函数。
（三）各函数的详细设计：
void InitialFamily(FNODE *&head) //家谱建立函数
1：首先建立当前人的信息，将其左右结点置为空，
2：然后让用户确定其是否有配偶，如果没有配偶，则当前程序结束，
3：如果有则建立其配偶信息，并将配偶结点赋给当前人的左结点；
4：再让用户确定其是否有子女，如果有则递归调用家谱建立函数建立子女结点，并将其赋给配偶结点的下一个右结点。
void PrintFamily(FNODE *head) //家谱输出函数
1：首先判断当前结点是否为空，如果为空则结束程序；
3：然后判断其左结点（配偶结点）是否为空，如不为空则输出“和配偶信息。
4：再判断配偶结点的右结点是否为空，如不为空则递归调用输出其子女信息，最后输出“）”；
FNODE *findnode(FNODE *b,char p[]) //结点定位函数
void FindSon(FNODE *b,char p[]) //儿子查找函数
1：在家谱中定位到要查找的结点，如无则输出“查找不到此人”
2：判断其配偶结点与子女结点是否为空，为空则输出“无子女”
3：不为空则输出其配偶结点的所有右结点（子女结点）。
int FindAncestor(FNODE *head,char son[ ]) //祖先查找函数
1：先在家谱中定位到要查找的结点，如为空输出“不存在此人”，程序结束
4：访问过，再判断是否为查找结点，如是则输出栈中保存的其祖先结点，并滤过其兄弟结点不输出；不是查找结点，则退栈一个元素
5：未访问过，则取当前栈顶元素，置访问标志——1，同时取其右结点
◍ 数据结构教案 ◍
《数据结构与算法》实验报告
专业 班级 姓名 学号
实验项目
实验一 二叉树的应用
实验目的
1、进一步掌握指针变量的含义及应用。
2、掌握二叉树的结构特征，以及各种存储结构的特点及使用范围。
访问和处理二叉树的运算。
实验内容
题目1:编写一个程序，采用一棵二叉树表示一个家谱关系。要求程序具有如下功能：
（1）用括号表示法输出家谱二叉树，
（2）查找某人的所有儿子，
（3）查找某人的所有祖先。
算法设计分析
（一）数据结构的定义
为了能够用二叉树表示配偶、子女、兄弟三种关系，特采用以下存储关系，则能在二叉树上实现家谱的各项运算。
二叉树型存储结构定义为：
typedef struct SNODE
{char name[MAX]; //人名
struct SNODE *left;//指向配偶结点
struct SNODE *right; //指向兄弟或子女结点
}FNODE;
（二）总体设计
实验由主函数、家谱建立函数、家谱输出函数、儿子查找函数、祖先查找函数、结点定位函数、选择界面函数七个函数共同组成。其功能描述如下：
（1）主函数：统筹调用各个函数以实现相应功能
void main()
（2）家谱建立函数：与用户交互建立家族成员对应关系
void InitialFamily(FNODE *&head) //家谱建立函数
（3）家谱输出函数：用括号表示法输出家谱
输出形式为：父和母（子，子）
void PrintFamily(FNODE *head) //家谱输出函数
（4）儿子查找函数：在家谱中查找到某人所有的子女并输出，同时也能辨别出其是否为家族成员与是否有子女
void FindSon(FNODE *b,char p[]) //儿子查找函数
（5）祖先查找函数：在家谱中查找到某人所有的祖先并输出，同时也能辨别出其是否为家族中成员。
int FindAncestor(FNODE *head,char son[ ]) //祖先查找函数
（6）结点定位函数：在家谱中找到用户输入人名所对应的结点。
FNODE *findnode(FNODE *b,char p[]) //结点定位函数
（7）选择界面函数：为便于编写程序，将用户选择部分独立为此函数。
void PRINT(int &n)
（三）各函数的详细设计：
void InitialFamily(FNODE *&head) //家谱建立函数
1：首先建立当前人的信息，将其左右结点置为空，
2：然后让用户确定其是否有配偶，如果没有配偶，则当前程序结束，
3：如果有则建立其配偶信息，并将配偶结点赋给当前人的左结点；
4：再让用户确定其是否有子女，如果有则递归调用家谱建立函数建立子女结点，并将其赋给配偶结点的下一个右结点。
5：如无，则程序结束
void PrintFamily(FNODE *head) //家谱输出函数
1：首先判断当前结点是否为空，如果为空则结束程序；
2：如果不为空，则输出当前结点信息，
是否为空，如不为空则输出“和配偶信息。
”；
是否为空
6：如果不为空，则输出“，”，并递归调用输出兄弟信息
7程序结束
FNODE *findnode(FNODE *b,char p[]) //结点定位函数
1：当前结点是否为空，为空则返回空；
2：如果和查找信息相同，则返回当前结点；
3：如不然，则先后递归访问其左结点，再不是则递归访问右结点
void FindSon(FNODE *b,char p[]) //儿子查找函数
1：在家谱中定位到要查找的结点，如无则输出“查找不到此人”
2：判断其配偶结点与子女结点是否为空，为空则输出“无子女”
。
int FindAncestor(FNODE *head,char son[ ]) //祖先查找函数
1：先在家谱中定位到要查找的结点，如为空输出“不存在此人”，程序结束
2：先将父母结点入栈，当栈为空时程序结束，
3：栈不为空时，判断栈顶元素是否已访问过，
4：访问过，再判断是否为查找结点，如是则输出栈中保存的其祖先结点，并滤过其兄弟结点不输出；不是查找结点，则退栈一个元素
5：未访问过，则取当前栈顶元素，置访问标志——1，同时取其右结点
6：栈不为空或当前所取结点不为空时，转到2；
实验测试结果及结果分析
（一）测试结果
（二）结果分析
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论文摘要：目前计算机Web数据挖掘技术被广泛应用于电子商务活动，它是随着网络技术和数据库技术的快速发展而出现的一种新技术，已成为现代电子商务企业获取市场信息极为重要的工具。介绍了Web数据挖掘的含义、特征及类别，重点探究了计算机Web数据挖掘技术在电子商务中的几种典型应用。
当前，随着网络技术的发展和数据库技术的迅猛发展，有效推动了商务活动由传统活动向电子商务变革。电子商务就是利用计算机和网络技术以及远程通信技术，实现整个商务活动的电子化、数字化和网络化。基于Internet的电子商务快速发展，使现代企业积累了超多的数据，这些数据不仅仅能给企业带来更多有用信息，同时还使其他现代企业管理者能够及时准确的搜集到超多的数据。访问客户带给更多更优质的服务，成为电子商务成败的关键因素，因而受到现代电子商务经营者的高度关注，这也对计算机web数据技术提出了新的要求，Web数据挖掘技术应运而生。它是一种能够从网上获取超多数据，并能有效地提取有用信息供企业决策者分析参考，以便科学合理制定和调整营销策略，为客户带给动态、个性化、高效率服务的全新技术。目前，它已成为电子商务活动中不可或缺的重要载体。
计算机Web数据挖掘是一个在Web资源上将对自己有用的数据信息进行筛选的过程。Web数据挖掘是把传统的数据挖掘思想和方法移植到Web应用中，即从现有的Web文档和活动中挑选自己感兴趣且有用的模式或者隐藏的数据信息。计算机Web数据挖掘能够在多领域中展示其作用，目前已被广泛应用于数据库技术、信息获取技术、统计学、人工智能中的机器学习和神经网络等多个方面，其中对商务活动的变革起到重大的推动作用方面最为明显。
（1）Web数据挖掘的含义。
Web数据挖掘是指数据挖掘技术在Web环境下的应用，是一项数据挖掘技术与WWW技术相结合产生的新技术，综合运用到了计算机语言、Internet、人工智能、统计学、信息学等多个领域的技术。具体说，就是透过充分利用网络（Internet），挖掘用户访问日志文件、商品信息、搜索信息、购销信息以及网络用户登记信息等资料，从中找出隐性的、潜在有用的和有价值的信息，最后再用于企业管理和商业决策。
（2）Web数据挖掘的特点。
计算机Web数据挖掘技术具有以下特点：一是用户不用带给主观的评价信息；二是用户“访问模式动态获取”不会过时；三是能够处理大规模的数据量，并且使用方便；四是与传统数据库和数据仓库相比，Web是一个巨大、分布广泛、全球性的信息服务中心。
（3）计算机web数据挖掘技术的类别。
web数据挖掘技术共有三类：第一类是Web使用记录挖掘。就是透过网络对Web日志记录进行挖掘，查找用户访问Web页面的模式及潜在客户等信息，以此提高其站点所有服务的竞争力。第二类是Web资料挖掘。既是指从Web文档中抽取知识的过程。第三类是Web结构挖掘。就是透过对Web上超多文档集合的资料进行小结、聚类、关联分析的方式，从Web文档的组织结构和链接关系中预测相关信息和知识。
借助计算机技术和网络技术的日臻成熟，电子商务正以其快速、便捷的特点受到越来越多的企业和个人的关注。随着电子商务企业业务规模的不断扩大，电子商务企业的商品和客户数量也随之迅速增加，电子商务企业以此获得了超多的数据，这些数据正成为了电子商务企业客户管理和销售管理的重要信息。为了更好地开发和利用这些数据资源，以便给企业和客户带来更多的便利和实惠，各种数据挖掘技术也逐渐被应用到电子商务网站中。目前，基于数据挖掘（个性是web数据挖掘）技术构建的电子商务推荐系统正成为电子商务推荐系统发展的一种趋势。
（1）电子商务中的web数据挖掘的过程。
在电子商务中，web数据挖掘的过程主要有以下三个阶段：既是数据准备阶段、数据挖掘操作阶段、结果表达和解释阶段。如果在结果表达阶段中，分析结果不能让电子商务企业的决策者满意，就需要重复上述过程，直到满意为止。
（2）Web数据挖掘技术在电子商务中的应用。
目前，电子商务在企业中得到广泛应用，极大地促进了电子商务网站的兴起，经过分析必须时期内站点上的用户的访问信息，便可发现该商务站点上潜在的客户群体、相关页面、聚类客户等数据信息，企业信息系统因此会获得超多的数据，如此多的数据使Web数据挖掘有了丰富的数据基础，使它在各种商业领域有着更加重要的实用价值。因而，电子商务必将是未来Web数据挖掘的主攻方向。Web数据挖掘技术在电子商务中的应用主要包含以下几方面：
一是寻找潜在客户。电子商务活动中，企业的销售商能够利用分类技术在Internet上找到潜在客户，透过挖掘Web日志记录等信息资源，对访问者进行分类，寻找访问客户共同的特征和规律，然后从已经存在的分类中找到潜在的客户。
二是留住访问客户。电子商务企业透过商务网站能够充分挖掘客户浏览访问时留下的信息，了解客户的浏览行为，然后根据客户不同的爱好和要求，及时做出让访问客户满意的页面推荐和专属性产品，以此来不断提高网站访问的满意度，最大限度延长客户驻留的时间，实现留住老客户发掘新客户的目的。
三是带给营销策略参考。透过Web数据挖掘，电子商务企业销售商能够透过挖掘商品访问状况和销售状况，同时结合市场的变化状况，透过聚类分析的方法，推导出客户访问的规律，不同的消费需求以及消费产品的生命周期等状况，为决策带给及时而准确的信息参考，以便决策者能够适时做出商品销售策略调整，优化商品营销。
四是完善商务网站设计。电子商务网站站点设计者能够利用关联规则，来了解客户的行为记录和反馈状况，并以此作为改善网站的依据，不断对网站的组织结构进行优化来方便客户访问，不断提高网站的点击率。
本文对Web挖掘技术进行了综述，讲述了其在电子商务中广泛应用。能够看出，随着计算机技术和数据库技术快速发展，计算机Web数据技术的应用将更加广泛，Web数据挖掘也将成为十分重要的研究领域，研究前景巨大、好处深远。目前，我国的Web数据应用还处于探索和起步阶段，还有许多问题值得深入研究。
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数据结构报告一、引言
数据结构是计算机科学的核心内容之一，它是计算机算法和程序设计的基础，为我们理解和解决各类复杂问题提供了极为有力的工具。数据结构涉及诸多知识体系和理论模型，如线性表、树、图、堆、散列表等，通过对它们的深入学习和掌握，我们可以高效地解决各种实际问题。本篇报告主要针对数据结构的相关主题进行介绍和阐述，以帮助读者加深对数据结构知识的理解和掌握。
二、数据结构基础
1.常见的数据结构类型
数据结构类型主要包括线性结构和非线性结构两种，其中线性结构中又分为顺序结构和链式结构。常见的数据结构有数组、链表、栈、队列、树、图等。这些数据结构的应用涉及各种领域，如数据搜索、图像处理、人工智能等。
2.常见的数据结构操作
数据结构的基本操作包括增、删、查、改四个方面，以及一些高级操作如排序、查找、遍历、存储等。每种数据结构对应的操作有所不同，例如数组的插入操作需要移动元素，链表的插入操作则需要改变指针指向。
三、线性表
1.线性表的定义
线性表是由n个数据元素组成的有限序列，每个数据元素都有一个线性前驱和后继。线性表的元素可以是数字、字符或者其他任何类型的数据。
2.线性表的基本操作
线性表的基础操作包括插入、删除、查找、排序等。其中插入和删除操作是我们在使用线性表时最常见的操作，它们主要用来在线性表中增加或删除一个元素。线性表的查找操作广泛应用于各种场合，例如在字典中查找某个单词、在数据库中查找某条记录等。
四、树
1.树的定义
树是一种非线性的数据结构，它由n个节点组成，每个节点最多有一个父节点和多个子节点。如果一个节点没有父节点，则该节点是根节点；如果一个节点没有子节点，则该节点是叶子节点。树的每个节点都可以有自己的属性和方法，这使得树在很多领域都有着广泛的应用。
2.树的遍历
树的遍历是指对树中所有节点的访问操作，分为前序遍历、中序遍历和后序遍历三种。前序遍历是先访问根节点，然后按照从左到右的顺序访问子节点；中序遍历是按照从左到右的顺序依次访问树中每个节点；后序遍历是先访问子节点，然后访问根节点。
五、图
1.图的定义与分类
图是一种非线性的数据结构，它包含一组节点和一组边，每个边连接两个节点。图的节点包括顶点和边，顶点表示图的节点，边表示两个顶点间的关系。图可以分为有向图和无向图两种，有向图中的边是有方向的，而无向图中的边是无方向的。
2.图的遍历
图的遍历是指对图中所有节点的访问操作，分为深度优先搜索和广度优先搜索两种。深度优先搜索一般使用递归或栈的数据结构实现，它从一个初始节点开始依次访问每个节点的子节点，直到没有子节点为止。广度优先搜索一般使用队列的数据结构实现，它从一个初始节点开始向外扩展，访问每个节点的邻居节点，直到所有节点都被访问为止。
六、散列表
1.散列表的定义
散列表是一种根据关键字直接访问内存位置的数据结构。它的特点是查询操作的平均时间复杂度为O(1)，这是由于散列表使用哈希函数将关键字映射到内存地址上。散列表主要有两个操作：插入和查找。插入操作将一个新元素插入到散列表中，查找操作根据关键字查找对应的元素。
2.散列表的哈希函数
哈希函数是散列表的关键部分，它将任意长度的输入值映射到固定长度的输出值。常见的哈希函数包括除留余数法、乘法散列法、平方取中法等。选择合适的哈希函数有助于提高散列表的查找效率和容错能力。
七、堆
1.堆的定义
堆是一种基于树形结构的数据结构，它可以被看做一个完全二叉树。堆可以分为最大堆和最小堆两种，最大堆中父节点的值大于等于两个子节点的值，最小堆中父节点的值小于等于两个子节点的值。堆主要用于解决如优先队列、图形算法等方面的问题。
2.堆的操作
堆的基本操作包括插入、删除和调整。插入操作将一个元素插入到堆中，删除操作将堆顶元素弹出，调整操作是将一个不满足堆的性质的堆变成满足堆性质的堆。其中调整操作通常使用堆排序算法实现。
八、数据结构的应用
数据结构广泛应用于各个领域，如软件开发、金融、生命科学、大数据等。在软件开发方面，数据结构的应用包括算法设计、数据管理、信息检索等。在金融方面，数据结构的应用包括股票市场预测、投资决策、模型优化等。在生命科学方面，数据结构的应用包括基因组学研究、蛋白质结构预测、药物发现等。在大数据方面，数据结构的应用包括海量数据处理、数据挖掘和机器学习等。
九、总结
本篇报告主要对数据结构的相关知识进行了介绍和阐述，包括线性表、树、图、散列表、堆等主题。这些数据结构在计算机科学中有着广泛的应用，可以帮助我们处理各种复杂问题，提高效率和准确性。希望本篇报告能够帮助读者更好地理解和掌握数据结构知识，并在实际应用中取得更好的效果。
◍ 数据结构教案 ◍
1.属性与服务相同的对象构成类，类中的每个对象称为该类的一——·
2.在类的继承结构中，位于上层的类叫做一——，其下层的类则 叫做 类.
3.若设串S=“documentHash.doc\O”，则诙字符串S的长度为——·
4.线性表的链接存储只能通过—————————顺序访问。
5.设链栈中结点的结构为(data，link)，栈顶 指针为top，则向该链栈插入、—个新结点*p
时，应依次执行—————————————和一————操作。
6.广义表的深度定义为广义表中括号被嵌套的——一·
7.在一棵高度为h的完全二又树中，最少含有——个结点.假定树根结点的高度为O.
8.从有序击(12，10，30，43，56，78，02，95)中折半搜索56和98元素时，其搜索长度分别为——和——·
9。n个(n>o)顶点的连通无向图中各顶点的度之和最少为————·
10.设图的顶点数为n，则求解最短路径的Dijkstra算法的时间复杂度为————·
11.给定一组数据对象的关键码为{46，79，56，38，40，84}，则利用堆排序方法建立的初始最大堆的堆首和堆尾的关键码分别为——和——·L2.在索引表中，着一个索引项对应数据对象表中的一个表项，0C称此索引为稠密索引
若对应数据对象表中的若干表项，则称此索引为——一索引.
答案
1.实例
2.基类 派生(或于类)
3. 16
4.链接指针
5.p一>Link=top top=p
6.重数
7.2h
8. 3 2
9.2(n-1)
10。O(n2)
11.84 46
12。稀疏
-
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