来吧，下个星期软考了，来整合一下必考知识点吧。
1.线性表：将具有“一对一”关系的数据“线性”地存储到物理空间中，这种存储结构就称为线性存储结构（简称线性表）
线性表存储结构：可细分为顺序存储结构（简称顺序表）和链式存储结构（简称链表）
顺序表（顺序存储结构）：顺序表存储数据时，会提前申请一整块足够大小的物理空间，然后将数据依次存储起来，存储时做到数据元素之间不留一丝缝隙。我们可以发现，顺序表存储数据同数组非常接近。其实，顺序表存储数据使用的就是数组。
链表（线性存储结构），别名链式存储结构或单链表，用于存储逻辑关系为 "一对一" 的数据。与顺序表不同，链表不限制数据的物理存储状态，换句话说，使用链表存储的数据元素，其物理存储位置是随机的。
一个完整的链表需要由以下几部分构成：
1.头指针：一个普通的指针，它的特点是永远指向链表第一个节点的位置。很明显，头指针用于指明链表的位置，便于后期找到链表并使用表中的数据；
2.节点：链表中的节点又细分为头节点、首元节点和其他节点：
头节点：其实就是一个不存任何数据的空节点，通常作为链表的第一个节点。对于链表来说，头节点不是必须的，它的作用只是为了方便解决某些实际问题，不可以被删除；
首元节点：由于头节点（也就是空节点）的缘故，链表中称第一个存有数据的节点为首元节点。首元节点只是对链表中第一个存有数据节点的一个称谓，没有实际意义；
其他节点：链表中其他的节点；
2.树：
1.满二叉树：除最后一层外，每一层上的所有节点都有二个子节点，满二叉树中每一层上的节点的数都达到最大，深度为m的满二叉树有2m-1个节点。
2.完全二叉树：除最后一层外，每一层上的节点数均达到最大值；在最后一层只缺少右边若干个节点，或者左右都没有。
3.平衡二叉树：
4.单支二叉树：
5：二叉排序树：
满二叉树 和 完全二叉树 的区别：
满二叉树必须是除最后一层的节点没有子节点之外，其他层的节点必须要有2个子节点，就是满的状态。
完全二叉树是倒数第二层的节点，只可以没有右子节点或者左右子节点都没有，但是如果没有左子节点（有右子节点）就不是完全二叉树了。
即：满二叉树一定是完全二叉树。但是完全二叉树不一定是满二叉树。
满二叉树：
但是这种就不是满二叉树了。（国外算，国内不算）
完全二叉树：
计算：
二叉树算叶子节点的个数，一颗度为2的树，有0个度为1的节点，有3个度为2的节点，问叶子节点有多少个？
那么（0*1）是度为1的节点个数 +（3*2）度为2的节点个数 = 6个。再加上一个根节点。即总数有7个，7个再减去3个度为2的节点=4个度为0的节点，即是叶子节点
叶子节点的个数的算法公式：n0 = sum-（n1+n2+1）
3.哈夫曼编码：
主要目的是根据使用频率来最大化节省字符（编码）的存储空间。
简易的理解就是，假如我有A,B,C,D,E五个字符，出现的频率（即权值）分别为5,4,3,2,1,那么我们第一步先取两个最小权值作为左右子树构造一个新树，即取1，2构成新树，其结点为1+2=3，如图：
虚线为新生成的结点，第二步再把新生成的权值为3的结点放到剩下的集合中，所以集合变成{5,4,3,3}，再根据第二步，取最小的两个权值构成新树，如图：
再依次建立哈夫曼树，如下图：
其中各个权值替换对应的字符即为下图：
所以各字符对应的编码为：A->11,B->10,C->00,D->011,E->010
霍夫曼编码是一种无前缀编码。解码时不会混淆。其主要应用在数据压缩，加密解密等场合。
如果考虑到进一步节省存储空间，就应该将出现概率大（占比多）的字符用尽量少的0-1进行编码，也就是更靠近根（节点少），这也就是最优二叉树-哈夫曼树。
哈夫曼编码 属于前缀编码，根据前缀编码的定义，任一字符的编码都不是另一个字符编码的前缀。
例如：110，100，101，11，1
1就是属于其他字符编码的前缀。
================================================
二。程序语言：
1：程序设计语言分为：
（1）命令式程序设计语言：