附注说明：上图中删完尾节点之后，新链表的尾节点下标应为n-1。不过由于作图时只做了尾节点，故用图中的n2节点代替。

删除尾节点的代码如下：

删除非头尾节点的代码如下：

附注：此操作就不在这用图和代码说明了。

5.修改节点：修改某个节点数据域的内容。首先查询到这个节点，然后对这个节点数据域的内容进行修改。
附注：同上

       ok，链表的几种操作介绍完了，接下来我们来总结一下链表的几个特点。

       链式存储结构的特点：
              1.易插入，易删除。不用移动节点，只需改变节点中指针的指向。
              2.查询速度慢：每进行一次查询，都要从表头开始，速度慢，效率低。

扩展阅读
链表：http://public.whut.edu.cn/comptsci/web/data/512.htm

第二节 树形存储结构

       所谓树形存储结构，就是数据元素与元素之间存在着一对多关系的数据结构。在树形存储结构中，树的根节点没有前驱结点，其余的每个节点有且只有一个前驱结点，除叶子结点没有后续节点外，其他节点的后续节点可以有一个或者多个。

如下图就是一棵简单的树形结构：

       说到树形结构，我们最先想到的就是二叉树。我们常常利用二叉树这种结构来解决一些算法方面的问题，比如堆排序、二分检索等。所以在树形结构这节我只重点详解二叉树结构。那么二叉树到底是怎样的呢？如下图就是一颗简单的二叉树：

附注：有关树的概念以及一些性质在此不做解释，有意者请到百科一览。

二叉树的类型描述如下：

1.创建二叉树：声明一棵树并为其申请存储空间。

创建节点的代码如下：

    ①.先序遍历：若二叉树非空，则依次执行如下操作：
                    (1) 访问根结点；
                    (2) 遍历左子树；
                    (3) 遍历右子树。

如图：

先序遍历的代码如下：

中序遍历的代码如下：

后续遍历的代码如下：

[cpp] view plaincopyprint?

1. void PostTravser(struct tree * T)  
2. {  
3.     if(!T)  
4.         return;  
5.     else  
6.     {  
7.         PostTravser(T->lchild);  
8.         PostTravser(T->rchild);  
9.         printf("%c->",T->data);  
10.     }  
11. }  

void PostTravser(struct tree * T) { if(!T) return; else { PostTravser(T->lchild); PostTravser(T->rchild); printf("%c->",T->data); } }
4.求二叉树的深度：树中所有结点层次的最大值，也称高度。
二叉树的深度表示如下图：

求二叉树深度的代码如下：

[cpp] view plaincopyprint?

1. int treeDeepth(struct tree * T)  
2. {  
3.     int i, j;  
4.     if(!T)  
5.         return 0;  
6.     else  
7.     {  
8.         if(T->lchild)  
9.             i = treeDeepth(T->lchild);  
10.         else  
11.             i = 0;  
12.           
13.         if(T->rchild)  
14.             j = treeDeepth(T->rchild);  
15.         else  
16.             j = 0;  
17.     }  
18.     return i > j? i+1:j+1;   
19. }  

int treeDeepth(struct tree * T) { int i, j; if(!T) return 0; else { if(T->lchild) i = treeDeepth(T->lchild); else i = 0; if(T->rchild) j = treeDeepth(T->rchild); else j = 0; } return i > j? i+1:j+1; }
好了，二叉树的几种操作介绍完了。

拓展阅读
二叉树：http://student.zjzk.cn/course_ware/data_structure/web/DOWNLOAD/%CA%FD%BE%DD%BD%E1%B9%B9%D3%EB%CB%E3%B7%A82.htm
赫夫曼编码：http://blog.csdn.net/fengchaokobe/article/details/6969217

第三节 图型存储结构
       所谓图形结构，就是数据元素与元素之间的关系是任意的，任意两个元素之间均可相关，即每个节点可能有多个前驱结点和多个后继结点，因此图形结构的存储一般是采用链接的方式。图分为有向图和无向图两种结构，如下图

       通过图，我们可以判断两个点之间是不是具有连通性；通过图，我们还可以计算两个点之间的最小距离是多少；通过图，我们还可以根据不同的要求，寻找不同的合适路径。

1.图的结构有好几种，在实际应用中需根据具体的情况选择合适的结点结构和表结构。常用的有数组结构、邻接表。
   ①.数组结构
   数组结构的类型描述如下：

[cpp] view plaincopyprint?

1. typedef char VertexType;    /***顶点类型***/  
2. typedef int EdgeType;   /***边权值类型***/  
3. #define maxvex 100  /***顶点的最大个数***/   
4.   
5. typedef struct  
6. {  
7.     VertexType vexs[maxvex];    /***顶点个数***/  
8.     EdgeType arc[maxvex][maxvex];   /***两顶点构成边的权值***/  
9. }Mgraph;  

typedef char VertexType; /***顶点类型***/ typedef int EdgeType; /***边权值类型***/ #define maxvex 100 /***顶点的最大个数***/ typedef struct { VertexType vexs[maxvex]; /***顶点个数***/ EdgeType arc[maxvex][maxvex]; /***两顶点构成边的权值***/ }Mgraph;附注：当前图为无向图时，图中某两个顶点VA和VB构成一条边时，其权值可表示为EdgeType arc[VA][VB]；当前图为有向图时，图中某两个顶点VA和VB构成一条边时，并且是由VA指向VB，其权值可表示为EdgeType arc[VA][VB]，如果是由VB指向VA，其权值可表示为EdgeType arc[VB][VA]。

   ②.邻接表
   邻接表的类型描述如下：

[cpp] view plaincopyprint?

1. typedef char VertexType;   // 顶点类型   
2. typedef int EdgeType;     //边权值类型   
3.   
4. typedef struct EdgeNode  //边表节点   
5. {  
6.    int adjvex;              //邻接点域，存储该顶点对应的下标   
7.    EdgeType weight;         //用于存储权值   
8.    struct EdgeNode *next;   //链域,指向下一个邻接点   
9. }EdgeNode;  
10.   
11. typedef struct VertexNode   //顶点表节点   
12. {  
13.    VertexType data;       //顶点域，存储顶点信息   
14.    EdgeNode * firstedge;  //边表头指针   
15. }VertexNode,AdjList[MAXVEX];  
16.   
17. typedef struct  
18. {  
19.     AdjList adjList;  
20.     int numVertexes,numEdges;   //图当前顶点数和边数   
21. }GraphAdjList;  

typedef char VertexType; // 顶点类型 typedef int EdgeType; //边权值类型 typedef struct EdgeNode //边表节点 { int adjvex; //邻接点域，存储该顶点对应的下标 EdgeType weight; //用于存储权值 struct EdgeNode *next; //链域,指向下一个邻接点 }EdgeNode; typedef struct VertexNode //顶点表节点 { VertexType data; //顶点域，存储顶点信息 EdgeNode * firstedge; //边表头指针 }VertexNode,AdjList[MAXVEX]; typedef struct { AdjList adjList; int numVertexes,numEdges; //图当前顶点数和边数 }GraphAdjList;
2.图的遍历：从图中的某一节点出发访问图中的其余节点，且使每一节点仅被访问一次。图的遍历算法是求解图的连通性问题、拓扑排序和求路径等算法的基础。图的遍历分为深度优先遍历和广度优先遍历，且它们对无向图和有向图均适用。

   ①. 深度优先遍历
   定义说明：假设给定图G的初态是所有顶点均未曾访问过。在G中任选一顶点V为初始出发点，则深度优先遍历可定义如下：首先访问出发点V，并将其标记为已访问过；然后依次从V出发搜索v的每个邻接点W。若W未曾访问过，则以W为新的出发点继续进行深度优先遍历，直至图中所有和源点V有路径相通的顶点(亦称为从源点可达的顶点)均已被访问为止。若此时图中仍有未访问的顶点，则另选一个尚未访问的顶点作为新的源点重复上述过程，直至图中所有顶点均已被访问为止。

深度遍历过程如下图：

②. 广度优先遍历
   定义说明：假设从图中某顶点V出发，在访问了V之后一次访问V的各个未曾访问过的邻接点，然后分别从这些邻接点出发依次访问它们的邻接点，并使“先被访问的顶点的邻接点”先于“后被访问的顶点的邻接点”被访问，直至图中所有已被访问的顶点的邻接点都被访问到。若此时图中还有顶点未被访问，则另选图中一个未曾被访问的顶点作为起始点，重复上述过程，直至图中所有顶点都被访问到为止。换句话说，广度优先遍历图的过程是以V为起点，由近至远，依次访问和V有路径相同且路径长度为1,2，...的顶点。

广度遍历过程如下图：

扩展阅读
最小生成树：Prim算法，Kruskal算法
最短路径：Dijkstra算法，Floyd算法

第四节 结束语
       想想，写写，画画......
原文地址：http://blog.csdn.net/fengchaokobe/article/details/7416547