数据结构名词解释(考试没有，供参考)_(　　　)是数据的基本单位,在计算机程序中通常作为一个整体进行考虑和处理。

顺序存储结构的特点是 ：用元素在存储器中的相对位置来表示 数据元素之间的逻辑关系

链接存储结构的特点是：用指示元素存储地址的指针表示 数据元素之间的逻辑关系

1、数据：数据是外部信息的载体，他能够被计算机识别、存储和加工处理，是计算机程序加工的原料；

数据（信息的载体）：能输入到计算机中并被计算机处理的符号的总称。

2、数据元素：数据元素是数据的基本单位，在计算机中通常被作为一个整体进行考虑和处理；

3、一个数据元素可由若干个数据项组成。数据项是不可分割的、含有独立意义的最小数据单位，数据项有时也称为字段或域；

什么是数据

数据时事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经过加工的原始素材
1、**数据时信息的表示形式和载体，**可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等。数据和信息是不可分离，**数据时信息的表达，信息是数据的内涵。**数据本身没有意义，数据只有对实体行为产生影响时才成为信息。
2、数据可以是连续的的值。比如声音、图像、称为模拟数据。也可以是离散的，如符号、文字、称为数字数据

在计算机系统中，数据以二进制单元0，1的形式表示
在计算机系统中，各种字母、数字符号的组合、语音、图形、图像等统称为数据，数据经过加工后就成为信息。

计算机中采用二进制主要原因 ：

1）技术实现简单，计算机是由逻辑电路组成，逻辑电路通常只有两个状态，开关的接通与断开，这两种状态正好可以用"1"和 "0"表示。
2）**简化运算规则：**两个二进制数和、积运算组合各有三种，运算规则简单，有利于简化计算机内部结构，提高运算速度
3）适合逻辑运算：逻辑代数式逻辑运算的理论依据，二进制只有两个数码，正好与逻辑代数中的“真”和“假”相吻合
4）易于进行转换，二进制与十进制易于互相转换

4、算法： 是指在有限的时间范围之内为解决某一问题而采取的方法和步骤的准确完整的描述，他是一个有穷的规则序列，这些规则决定了解决某一特定问题的一系列运算；

算法指的是对特定问题求解步骤的一种描述，是指令的有限序列。

5、数据对象：是性质相同的数据的集合，是数据的子集。比如人都有姓名，年龄这些性质相同的数据元素。

数据对象：是性质相同的数据元素的集合，是数据的一个子集。

6、数据结构：不同的数据对象之前的关系并不是独立的，而是存在特定的关系，我们把这种特定的关系成为数据结构。

数据结构：指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。

7、逻辑结构：是指数据结构中，数据对象之间的相互关系，一共有4种，分别是集合结构，线性结构，树形结构，图形结构。他们分别代表的意义是：无关系，一对一关系，一对多关系，多对多关系。

8、物理结构：是指数据的逻辑结构在计算机中的存储形式，一共有两种，一种是顺序存储结构，是指把数据元素存储在地址连续的存储单元里，其数据间的逻辑关系和物理关系是一致的，还有一种是链式存储结构，是指把数据元素存储在任意的数据单元里，这些数据单元可以是连续的也可以是不连续的。

9、数据类型：是指一些性质相同的值的集合及定义在此集合上的一些操作的总称。

10、抽象数据类型：是指一个数学模型及定义在此模型上的一组操作。

11、串：
线性表的一种特殊形式，表中每个元素的类型为字符型，是一个有限的字符序列。

12、堆：

堆是具有下列性质的完全二叉树：每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值（称为小根堆）；或者每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值（称为大根堆）。

13、堆排序：

首先将待排序的记录序列构造成一个堆（假设利用大根堆），此时，选出了堆中所有记录的最大者即堆顶记录，然后将它从堆中移走（通常将堆顶记录和堆中最后一个记录交换），并将剩余的记录再调整成堆，这样又找出了次大的记录，以此类推，直到堆中只有一个记录为止。

14、队列：

将线性表的插入和删除操作分别限制在表的两端进行，和栈相反，队列是一种先进先出的线性表。允许插入的一端称为队尾，允许删除的一端称为队头。

15、线性表：

线性表是由n(n≥0)个相同类型的元素组成的有序集合。

16、栈：

线性表的一种特殊形式，是一种限定性数据结构，也就是在对线性表的操作加以限制后，形成的一种新的数据结构。是限定只在表尾进行插入和删除操作的线性表。允许插入和删除的一端称为栈顶，另一端称为栈底，不含任何数据元素的栈称为空栈。

17、结构：数据元素相互之间的关系

18、数据元素的两种不同的存储结构：顺序存储和链式存储。

19、数据项：是对数据元素属性的描述，也称为字段或域。一个元素由若干个数据项组成，是数据不可分割的最小单位。

20、数据元素

它是组成数据的基本单位 , 是数据集合中的个体 , 在计算机程序中 , 通常作为一个整体进行考虑和处理

21、数据项
数据不可分割的最小单位 , 一个元素由若干个数据项构成。

22、 数据处理
是指对数据进行查找 , 插入 , 删除, 合并 , 排序, 统计以及简单计算等的操作过程。

23、 数据对象
是性质相同的数据元素的集合 , 是数据的一个子集。

24、数据处理
是指对数据进行查找 , 插入 , 删除, 合并 , 排序, 统计以及简单计算等的操作过
程。

25、 数据类型
数据类型是一个值的集合和定义在这个值集上的一组操作的总称。

26、抽象数据类型
是指一个数学模型以及定义在该模型上的一组操作。 抽象数据类型的定义取决
于它的一组逻辑特性 , 而与其在计算机内部如何表示和实现无关。

27、算法
解决一个问题的方法和步骤。

28、时间复杂度
T(N)＝O(F(N)), 它表示随问题规模Ｎ增大 , 算法执行时间增长率与 F(N)的增长
率相同 ,F(N) 算法的时间复杂性。

29、原地工作
算法执行时 , 若额外空间相对于输入数据量来说是常数 , 则称此算法为原地工
作。

30、 队列
是一种受限线性表 , 是先进先出的线性表

31、循环队列
在队列的顺序存储结构中 , 把存储空间的首尾逻辑上相连 , 构成一个环 , 使得存储空间上只要有空余的地址 , 就可以继续进行入队列操作 , 极大利用了物理空间。用头部和尾部两个指示器表示队列头和队列尾 , 插入在尾部进行 , 删除在头部进行。

32、单链表
每一个数据元素 , 都需用两部分来存储： 一部分用于存放数据元素值 , 称为数据域；另一部分用于存放直接后继结点的地址 ( 指针), 称为指针域 , 元素的存储空间可以连续 , 也可以是不连续的。 而数据元素之间的逻辑关系由指针域来确定。

33、双向链表
线性表采用链式存储时 , 每个结点除一个数据域外 , 包含两个指针域 , 一个指向该结点的直接后继 , 一个指向该结点的直接前驱 , 这种方式构成的链表 , 即为双向链表。

34、希尔排序
是插入排序的一种 , 又叫缩小增量排序 , 先按增量进行分组 , 组内插入排序 , 然后每次缩短增量 , 再进行分组和组内插入排序 , 直到增量为 1 时, 进行最后一次排序止。

35、完全图
任何一个有 N 个结点的无向图 , 若其边数为 N(N-1)/2, 则这个无向图就是完全
图

36、有向完全图
任何一个有 N 个结点的有向图 , 若其弧个数为 N(N-1) 个, 则这个有向图就是有
向完全图。

37、广度遍历
按层次编历方式 , 从某一点 V0 开始遍历它的所有邻接点 V1,V2⋯⋯, 再依次访
问 V1,V2… 的所有未被访问过的邻接点 , 直到所有的点均遍历完成

38、关键字
数据元素的某个数据项的值 , 用它可以标识列表的一个或一组元素。

39、 子串
串中任意个连续的字符组成的子序列称作该串的子串。

40、栈
是一种受限线性表 , 是插入和删除操作在同一端进行的 , 是后进先出的线性表。

41、树
树是 n(n>=0) 个结点的有限集。在任意一棵非空树中：
(1) 有且仅有一个特殊的称为根的结点 ;
(2) 当 n>1时, 其余结点可分成 m(m>0) 个互不相交的有限集 T1,T2,…,Tm, 其中每一个集合本身又是一棵树 , 并且称为根的子树。

42、二叉树
二叉树是每个结点至多有两个孩子结点的一种树。 其中两个孩子结点分别被称
为左孩子结点和右孩子结点。

43、子孙
子孙结点以某结点为根的子树中的任一结点都称为该结点的子孙。

44、孩子结点与双亲结点
树中某个结点的子树的根结点称为该结点的孩子结点。相反 , 称该结点为孩子
结点的双亲结点。

45、结点的度
树的某个结点的分支 ( 子树) 个数叫做该结点的度。

46、树的度
树的度是树中所有结点的最大度数。

47、平衡因子
结点的左子树深度与右子树深度之差。

48、 生成树
一个连通图的生成树是指一个极小连通子图 , 它含有图中的全部顶点 ,N-1 条
边。

49、满二叉树
深度为 K,且有 2K -1 个结点的二叉树

50、物理结构 (存储结构 )
物理结构又称为数据的存储结构 , 是指数据的逻辑结构在计算机中的映像 (表
示), 即数据结构在计算机中的存储方法。

51、线索
在二叉树中 , 利用空余的指针指向二叉树某种遍历方式的结点的前驱和后继 ,
这种指向前驱和后继的指针 , 叫线索。

52、线索二叉树
对二叉树以某种次序进行遍历并加上线索的过程叫做线索化。 线索化了的二叉
树称为线索二叉树。

53、广义表
广义表简称表 , 是零个或多个原子表所组成的有限序

54、强连通分量
有向图的极大强连通子图 , 称为有向图的强连通分量。

55、结点的带权路径长度
该结点到树根之间的路径长度与结点上权的乘积。

56、 插入排序
在一个已排好序的记录子集的基础上 , 每一步将下一个待排序的记录有序地插
入到已排好序记录的子集上 , 直到将所有待排记录全部插入为止。

57、祖先
一个结点的祖先是指从根结点到该结点的路径上的所有结点。

58、数据结构
数据结构是数据元素的集合以及定义在该集合上的关系。

59、模式匹配
子串的定位操作称作串的模式匹配。

60、单循环链表
是单链表的另一种形式 , 它是一个首尾相接的链表 , 表中最后一个结点的指针
域由 null 改为指向头结点或线性表的第一个结点 , 整个链表形成了一个环．

61、线索
在二叉树的存储结构中 , 必有Ｎ＋１个空域 , 利用这些空域存放某种遍历的前
驱和后继 , 其中指向前驱和后继的指针叫线索．

62、 图
图是顶点与边的集合。一般表示为一个二元组 , 即, 图 G=(V,E), 各个顶点之间
是多对多的关系。

63、 折半查找
对于顺序存储的有序表 , 先取中间位置的记录关键字与所给的关键字进行比较 ,若相等 , 则查找成功 , 否则, 若给定的关键字比中间的关键字大 , 在原表的后半部分比较 , 反之, 在原表的前半部分比较 , 如此反复 , 逐步缩小范围 , 直到找到为止, 或找不到 , 最后查找范围为空．

64、最小生成树
在图 G的所有生成树中 , 树权值最小的那棵生成树 , 称作最小生成树．

65、完全二叉树
对满二叉树的结点从上到下 , 从左到右进行依次进行编号 , 若有一棵二叉树的每一个结点都与深度为 K 的满二叉树中编号都一一对应时 , 只是最后一层不满,称做完全二叉树 .

66、前缀编码
任何一个字符的编码都不是另一个字符编码的前缀 , 这种编码叫做前缀编码

67、 广义表
是零个或多个原子表所构成的有序序列 .

68、线索二叉树
利用二叉树的一些空闲指针指向该结点的前驱或后继 , 这种指针叫线索 , 线索后了的二叉树 , 称为线索二叉树 .

69、树的高度
树中所有结点的层次的最大值 .

70、堂兄弟
同一层上不同双亲的结点 , 互称堂兄弟 .

71、 叶子结点
度为 0 的结点 , 即没有后继的结点 .

72、森林
M 棵互相不相交的树构成的集合 , 将一棵非空树的根结点删除 , 树就变成了森林.

73、 树的路径长度
树中每个结点到根结点的路径长度之和

74、树的带权路径长度 (WPL)
树中所有叶子结点的带权路径长度之和 .

75、哈夫曼树
设有 N个权值的结点构造一棵有 N个叶子结点的二叉树 , 其中 WPL最小的那棵树, 为哈夫曼树 .

76、哈夫曼编码
一般以 N 种字符出现的频率做权值 , 构造哈付曼树 , 左孩子边做 0, 右孩子边做1, 那么从根到叶子结点经过的 0 和 1 序列, 构成了哈夫曼编码 .

77、图中顶点的度
顶点 V的度是图中和顶点 V相关联的边的数目。包括入度和出度两种。

78、子图
图 G=(V,E)与图 G1=(V1,E1), 若 V1包含于 V,且 E1包含于 E,则 G1是 G的子图。

79、连通图
对于无向图 , 若 V1到 V2有路径 , 称 V1V2是连通的 , 若图中任意两点都是连通的 ,则称该无向图是连通图。

80、网
图的弧或边有与它相关的有意义的数 , 称作权 , 带有权值的图称作网。

81、简单回路
除了第一个顶点和最后一个顶点之外 , 其余顶点均不相同的回路称为简单回路。

82、 简单路径
在用一个顶点序列表示一条路径时 , 若序列中没有相同的顶点重复出现 , 则称其为简单路径。

83、查找
根据给定的关键字值 , 在特定的表中 , 确定一个其关键字与给定值相同的数据
元素, 并返回该数据元素在列表中的位置。这个过程叫查找。

84、平均查找长度 (ASL)
为确定数据元素在表中的位置 , 需和给定值进行比较的关键字个数的数学期望值, 成为查找算法在查找成功的平均查找长度。

85、 二叉排序树
它或是一棵空树 , 或是有下面性质的树： 若左或右子树不空 , 左子树所有结点值小于根结点 , 而右子树所有结点值大于根结点的值 , 其左右子树也是二叉排序树。

86、 顺序查找
对于给定的关键字 K,从线性表的第一个 (或最后一个 ) 元素开始 , 依次向后 (或前)与元素的关键字比较 , 若某个记录的关键字与 K 相等, 查找成功 , 否则失败。

87、平衡二叉树
或是一棵空树 , 或左右子树高度差的绝对值小于等于 1 而且, 左右子树也是平衡二叉树。

88、插入排序
在一个已排好序的基础上 , 每一步将下一个待排序记录插到已排好记录的子集
上, 使之重新有序 , 直到所有待排记录插完为止。

89、分块查找 (索引查找 )
分块查找以前两个为基础 , 将待查记录分成若干块 , 每块的关键字无序 , 但每块的关键字的最大值有序 , 查找时 , 先查找到待查记录所在的块 , 再在块内进行顺序查找。找块时 , 即可以用折半查找 , 也可用顺序查找。

90、拓扑排序
由某个集合上的偏序集得到该集合上的一个全序 , 这个操作叫做拓扑排序。

91、shell 排序
它是插入排序的一种 , 又叫缩小增量排序 , 先按增量进行分组 , 组内插入排序 ,然后每次缩短增量 , 再进行分组和组内插入排序 , 直到增量为 1 时, 进行最后一次排序止。

92、内部排序

指的是待排序记录存放在计算机存储器中进行的排序过程；

93、外部排序

指的是待排序记录的数量很大 , 以致内存一次不能容纳全部记录 , 在排序过程中对外存进行访问的排序过程。

94、气泡排序法
气泡排序的过程很简单。从第一记录开始 , 相邻的两个记录关键字进行比较 ,若顺序不对 , 立即交换 , 直至 N-1 个与第 N个比较为止。 得到一个最大 ( 或最小 )的关键字记录的结果位置。

95、选择排序
选择排序是每一趟在 n-i+1(i= 1,2,3 ⋯n-1) 个记录中选择关键字最小的记录作为有序序列中第 i 个记录。其中最简单的是简单选择排序

96、快速排序
快速排序的基本思想是把当前待排序的记录 , 存放到整个表排好序后 , 它应当在的最终位置上。将原来的待排序表分割成两部分 , 其中一部分表中的关键字均比另一部分表中的关键字小。 然后, 分别对两部分表用同样的方式进行排序 ,直到整个表排好序。

97、堆排序

首先将根结点的记录与当前树中具有最大序号的记录交换 , 把交换后具有最大序号的记录输出 , 得到一个排序的结果。这时的树不再是堆树 , 排序暂时停止。然后, 必须把树重新调整成堆树 , 再重复上述过程 , 直到所有记录都排好序。

98、 强连通图
对于一个有向图 , 每两个顶点之间都有路径 , 称该图为强连通图。

99、 连通分量
对于一个无向图 , 其极大连通子图叫做该图一个连通分量。

100、原子类型 ：其值不可在分的数据类型

101、数据的存储结构 ：指数据结构在计算机中的表示， 也成物理结构。主要有顺序存储、 连接存储、索引存储、散列存储。

102、数据的逻辑结构 ：指数据元素之间的逻辑关系。包括集合、线性结构、树形结构、图状结构或网状结构。

103、算法 ：对特定问题求解步骤的一种描述， 是指令的有限序列， 其中每一条指令表示一个或多个操作。有 5 个重要特性（有穷性、确定性、可行性、输入、输出）

104、算法设计的要求 ：正确性、可读性、健壮性、效率与低存储量需求。

105、数据的存储结构 ：指数据结构在计算机中的表示， 也成物理结构。主要有顺序存储、 连接存储、索引存储、散列存储。

106、线性表 ：具有相同数据类型的 n（n>=0）个数据元素的有限序列。

107、线性表的顺序存储又称 顺序表 ；链式存储又称 单链表

108、静态链表 ：借助数组来描述线性表的链式存储结构， 结点也有数据域和指针域。 但指针是结点的相对地址（数组下标） 。需要预先分配连续的内存空间。

109、静态链表 ：借助数组来描述线性表的链式存储结构， 结点也有数据域和指针域。 但指针是结点的相对地址（数组下标） 。需要预先分配连续的内存空间。

110、树的高度或深度 ：树中结点的最大层数。

111、有序树和无序树 ：树中结点的子树从左到右是有次序的，不能交换，叫做有序树。反之为无序树。

112、路径和路径长度 ：树中两个结点之间的路径是由这两个结点之间所经过的结点序列构成的。

113、路径长度是路径上经过的边的个数。

114、树的路径长度 ：树根到每一个结点的路径长度之和

115、树的带权路径长度（ WPL）：树中所有叶子结点的带权路径长度之和。

116、满二叉树 ：一棵高度为 h，并且含有 2^h -1 个结点的二叉树称为满二叉树。即每层都有最多的结点，叶子集中在二叉树的最下一层且除叶子之外的每个结点度为 2.

117、平衡二叉树 ：树上任一结点的左子树和右子树的深度之差不超过 1.

118、平衡因子 ：该结点的左子树深度减去它的右子树深度。

119、二叉树的遍历 ：指按某条搜索路径访问树中的每个结点， 使得每个结点均被访问一次且仅被访问一次。

120、判定树 ：树中每个结点表示表中的一个记录， 结点里的值为该记录在表中的位置， 通常称这个查找过程的二叉树为判定树。

121、树的先根遍历 ：若树非空， 则先访问根结点， 再按从左到右的顺序遍历根节点的每一颗子树。

122、图的遍历 ：从图中某一顶点出发， 按照某种搜索方法沿着图中的边对图中所有顶点访问一次且仅访问一次。

123、查找表 （查找结构） ：用于查找的数据集合称为查找表。

124、查找 ：在数据集合中寻找满足某种条件的数据元素的过程称为查找。

125、静态查找表 ：如果一个查找表的操作仅涉及查询某个特定的数据元素是否在查找表中和检索满足条件的某个特定的数据元素的各种属性，则称为静态查找表。

126、动态查找表 ：需要动态的插入或删除的查找表称为动态查找表。

127、关键字 ：数据元素中唯一标识该元素的某个数据项的值， 使用基于关键字的查找， 查找结果应该是唯一的。

128、平均查找长度（ ASL）：在查找的过程中，一次查找的长度指需要比较的关键字次数， 而平均查找长度则是所有查找过程中进行关键字的比较次数的平均值。

129、折半查找 ：仅适用于有序的顺序表。 将给定的值 key 与表中间位置元素的关键字比较， 相等则查找成功返回位置。 若不等则缩小查找范围， 重复查找直到找到或者确定表中没有需查找的元素。

130、散列函数 ：一个把查找表中的关键字映射成该关键字对应的地址的函数，

131、冲突 ：散列函数可能会把两个或以上的不同关键字映射到同一地址，这种情况为冲突

132、开放定址法 ：指的是可存放新表项的空闲地址既向它的同义词表项开放， 又向它的非同义词表项开放。

133、拉链法（链地址法） ：把所有的同义词存储在一个线性链表中，这个线性链表由其散列地址唯一标识。

134、二次聚集 ：指在处理冲突过程中发生的两个第一个哈希地址不同的记录争夺同一个后继哈希地址的现象。

135、插入排序 ：每次将一个待排序的记录， 按关键字大小插入到前面已经排好序的子序列中， 直至全部记录插入完成。

136、希尔排序 ：又称缩小增量排序， 先将整个记录序列分割成若干子序列分别进行直接插入排序，待整个序列中记录基本有序时，再对全体进行一次直接插入排序。

137、冒泡排序： 从前往后（或从后往前）两两比较相邻元素的值，若为逆序则交换，知道序列比较完， 既完成一趟冒泡排序。 这一趟确定的最小元素不再参与比较， 重复上述过程直到一趟排序没有记录交换。

138、基数排序 ：采用多关键字排序思想，借助“分配 /收集”两种操作对但逻辑关键字进行排序。

139、查找表： 由同一类型的数据元素（或纪录）构成的集合。

140、关键字： 数据元素中某一数据项的值，用以表示一个数据元素。

141、 基数排序

基数排序是借助“分配”和“收集”两种操作对单逻辑关键字进行排序的一种
内排序方法。

142、原地工作

算法执行时 , 若额外空间相对于输入数据量来说是常数 , 则称此算法为原地工
作。

143、希尔排序

是插入排序的一种 , 又叫缩小增量排序 , 先按增量进行分组 , 组内插入排序 , 然后每次缩短增量 , 再进行分组和组内插入排序 , 直到增量为 1 时, 进行最后一次排序止。

144、线索

在二叉树中 , 利用空余的指针指向二叉树某种遍历方式的结点的前驱和后继 ,这种指向前驱和后继的指针 , 叫线索。

145、强连通分量
有向图的极大强连通子图 , 称为有向图的强连通分量。

146、结点的带权路径长度
该结点到树根之间的路径长度与结点上权的乘积。

147、祖先
一个结点的祖先是指从根结点到该结点的路径上的所有结点。

148、模式匹配
子串的定位操作称作串的模式匹配。

149、连通分量

对于一个无向图 , 其极大连通子图叫做该图一个连通分量。

150、强连通图
对于一个有向图 , 每两个顶点之间都有路径 , 称该图为强连通图。

151、气泡排序法

气泡排序的过程很简单。从第一记录开始 , 相邻的两个记录关键字进行比较 ,若顺序不对 , 立即交换 , 直至 N-1 个与第 N个比较为止。 得到一个最大 ( 或最小 )的关键字记录的结果位置。

152、80. 内部排序

指的是待排序记录存放在计算机存储器中进行的排序过程；
81. 外部排序
指的是待排序记录的数量很大 , 以致内存一次不能容纳全部记录 , 在排序过程
中对外存进行访问的排序过程。

153、 《数据结构》中的英语名词

data 数据
data element 数据元素
data item 数据项
data object 数据对象
data structure 数据结构
ADT (Abstruct Date Type) 抽象数据类型
alogrithm 算法
correctness 正确性
readability 可读性
robustness 健壮性
frequency count 频度
asymptotic time complexity 渐进时间复杂度
space complexity 空间复杂度
storage density 存储密度
storage structure 存储结构
linear list 线性表
node 结点
record 记录
file 文件
circular linked list 循环链表
double linked list 双向链表
stack 栈
bottom 栈底
top 栈顶
LIFO (Last In First Out) 后进先出
FILO (First In Last Out) 先进后出
operand 操作数
operator 运算符
delimiter 界限符
queue 队列
front 队头
rear 队尾
circular Queue 循环队列
string 串
null string 空串
blank string 空格串
lists 广义表
head 表头
tail 表尾
array 数组
Divide and Conquer 分治法
tree 树
Sub Tree 子树
root 树根
degree 度
leaf 叶子结点
branch 分支结点
parent 双亲结点
child 孩子结点
sibling 兄弟结点
path 路径
path length 路径长度
level 层数
depth 深度
ancestor 祖先
descendant 子孙
forest 森林
Preorder 先序遍历
Inorder 中序遍历
Postorder 后序遍历
threaded binary tree 线索化二叉树
Huffman tree 哈夫曼树
weight 权
graph 图
vertex 顶点
undirecte edge 无向边
direct edge 有向边
undirect graph 无向图
direct graph 有向图
undirect complete graph 无向完全图
direct complete graph 有向完全图
network 网
subgraph 子图
adjacent 邻接点
incident 依附
connected graph 连通图
connected component 连通分量
adjacency matrix 邻接矩阵
adjacency list 邻接表
orthogonal list 十字链表
adjacency multilist 邻接多重表
firstarc 链域
vertex 顶点域
nextarc 数据域
info 数据域
traversing graph 图的遍历
DFS (depth first search) 深度优先搜素
BFS (breadth firsi search) 广度优先搜索
MST (Minimum cost Spanning Tree) 最小代价生成树
Direct Acycline Graph 有向无环图
project 工程
activity 活动
AOV (Activity On Vertex) AOV网
topological sort 拓扑排序
topological order 拓扑序列
AOE (Activity On Edge network) AOE网
critical path 关键路径
critical activity 关键活动
sourse 源点
destination 终点
search table 查找表
static search table 静态查找表
dynamic search table 动态查找表
keyword 关键字
primary keyword 主关键字
secondary keyword 次关键字
binary saerch 折半查找
blocking search 分块查找
open addressing 开放定址
ASL (Average Search Length) 平均查找长度
binary sort tree 二叉排序树
balanced binary tree 平衡二叉树
BF (Balance Factor) 平衡因子
load factor 装填因子
Digital Search Tree 数字查找树/键树
Hash table 哈希表
Hashing 哈希法
sorting 排序
internal sorting 内部排序
external sorting 外部排序
straight insertion sort 直接插入排序
Shell sort 希尔排序
bubble sort 冒泡排序
quick sort 快速排序
merge sort 归并排序
simple selection sort 简单选择排序
heap sort 堆排序
merging sort 归并排序
radix sort 基数排序
pointer 指针
backtracking 回溯

参考链接 ：

https://blog.csdn.net/u014469254/article/details/49467713?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-searchFromBaidu-6.channel_param&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-searchFromBaidu-6.channel_param

https://blog.csdn.net/durendong/article/details/7727542?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-OPENSEARCH-3.channel_param&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-OPENSEARCH-3.channel_param