1.3 栈及线性链表
考点5 栈及其基本运算
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考点5在笔试考试中,是一个必考的内容,在笔试考试中出现的几率为100%,主要是以选择的形式出现,分值为2分,此考点为重点掌握内容,读者应该掌握栈的运算 。
1.栈的基本概念
栈是限定只在一端进行插入与删除的线性表,通常称插入、删除的这一端为栈顶,另一端为栈底。当表中没有元素时称为空栈。栈顶元素总是后被插入的元素,从而也是最先被删除的元素;栈底元素总是最先被插入的元素,从而也是最后才能被删除的元素。栈是按照'先进后出'或'后进先出'的原则组织数据的。
2.栈的顺序存储及其运算
用一维数组s(1∶m)作为栈的顺序存储空间,其中m为容量。
在栈的顺序存储空间s(1∶m)中,s(bottom)为栈底元素,s(top)为栈顶元素。top=0表示栈空;top=m表示栈满。
栈的基本运算有三种:入栈、退栈与读栈顶元素。
(1)入栈运算:入栈运算是指在栈顶位置插入一个新元素。首先将栈顶指针加一(即top加1),然后将新元素插入到栈顶指针指向的位置。当栈顶指针已经指向存储空间的最后一个位置时,说明栈空间已满,不可能再进行入栈操作。这种情况称为栈'上溢'错误。
(2)退栈运算:退栈是指取出栈顶元素并赋给一个指定的变量。首先将栈顶元素(栈顶指针指向的元素)赋给一个指定的变量,然后将栈顶指针减一(即top减1)。当栈顶指针为0时,说明栈空,不可进行退栈操作。这种情况称为栈的'下溢'错误。
(3)读栈顶元素:读栈顶元素是指将栈顶元素赋给一个指定的变量。这个运算不删除栈顶元素,只是将它赋给一个变量,因此栈顶指针不会改变。当栈顶指针为0时,说明栈空,读不到栈顶元素。
小技巧:栈是按照'先进后出'或'后进先出'的原则组织数据,但是出栈方式有多种选择,在考题中经常考查各种不同的出栈方式。
考点6 线性链表的基本概念
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考点6在笔试考试中出现的几率为30%,主要是以选择的形式出现,分值为2分,此考点为识记内容。重点识记结点的组成。
在链式存储方式中,要求每个结点由两部分组成:一部分用于存放数据元素值,称为数据域,另一部分用于存放指针,称为指针域。其中指针用于指向该结点的前一个或后一个结点(即前件或后件)。
链式存储方式既可用于表示线性结构,也可用于表示非线性结构。
(1)线性链表
线性表的链式存储结构称为线性链表。
在某些应用中,对线性链表中的每个结点设置两个指针,一个称为左指针,用以指向其前件结点;另一个称为右指针,用以指向其后件结点。这样的表称为双向链表。
(2)带链的栈
栈也是线性表,也可以采用链式存储结构。带链的栈可以用来收集计算机存储空间中所有空闲的存储结点,这种带链的栈称为可利用栈。
疑难解答:在链式结构中,存储空间位置关系与逻辑关系是什么?
在链式存储结构中,存储数据结构的存储空间可以不连续,各数据结点的存储顺序与数据元素之间的逻辑关系可以不一致,而数据元素之间的逻辑关系是由指针域来确定的。
在考研数学考试中关于线性代数的部分里,有关矩阵的秩、特征值与特征向量、线性方程组求解和二次型标准化与正定判断这四大考点,是大家一定要复习好的内容。
线性代数占考研数学总分值的22%,约34分,以2个选择题、1个填空题、2个解答题的形式出现。虽然线性代数的考点众多,但要把这5个题目的分值完全收入囊中,则需要进行重点题型重点突破。
▶矩阵的秩
矩阵是解决线性方程组的解的有力工具,矩阵也是化简二次型的方便工具。矩阵理论是线性代数的重点内容,熟悉掌握了矩阵的相关性质与内容,利用其来解决实际应用问题就变得简单易行。正因为矩阵理论在整个线性代数中的重要作用,使它变为考试考查的重点。矩阵由那么多元素组成,每一个元素都在扮演不同的角色,其中的核心或主角是它的秩!
通过几十年考研考试命题,命题老师对题目的形式在不断地完善,这也要求大家深入理解概念,灵活处理理论之间的关系,能变通地解答题目。例如对矩阵秩的理解,对矩阵的秩与向量组的秩之间的关系的理解,对矩阵等价与向量组等价之间区别的理解,对矩阵的秩与方程组的解之间关系的掌握,对含参数的矩阵的处理以及反问题的解决能力等,都需要在对概念理解的基础上,联系地看问题,及时总结结论。
▶矩阵的特征值与特征向量
矩阵的特征值与特征向量在将矩阵对角化过程中起着决定作用,也是将二次型标准化、规范化的便捷方式,故特征值与特征向量也是考查重点。对于特征值与特征向量,须理清其相互关系,也须能根据一些矩阵的特殊性求得其特征值与特征向量(例如根据矩阵各行元素之和为3能够判断3是其一个特征值,元素均为1的列向量是其对应的特征向量),会处理含参数的情况。
▶线性方程组求解
对线性方程组的求解总是通过矩阵来处理,含参数的方程组是考查的重点,对方程组解的结构及有解的条件须熟悉。例如2023年第20题(数学二为22题),已知三元非齐次线性方程组存在2个不同的解,求其中的参数并求方程组的通解。此题的关键是确定参数!而所有信息完全隐含在'a_=b存在2个不同的解'这句话中。由此可以得到齐次方程组有非0解,系数矩阵降秩,行列式为0,可求得矩阵中的参数;非齐次方程组有解故系数矩阵与增广矩阵同秩可确定参数及b中的参数。至于确定参数后再求解非齐次方程组就变得非常简单了。
▶二次型标准化与正定判断
二次型的标准化与矩阵对角化紧密相连,即与矩阵的特征值与特征向量紧密联系。这里需要掌握一些处理含参数矩阵的方法以便运算中节省时间。正定二次型有很优秀的性质,但毕竟这是一类特殊矩阵,判断一个矩阵是否属于这个特殊类,可以使用正定矩阵的几个充要条件,例如二次型矩阵的特征值是否全大于0,顺序主子式是否均大于0等,但前者更常用一些。
向量(数学用语)
在数学中,几何向量(也称为欧几里得向量,通常简称向量、矢量),指具有大小(magnitude)和方向的量。与之对应的只有大小,没有方向的量叫做数量(物理学中称标量)
向量可以形象化地表示为带箭头的线段。箭头所指:代表向量的方向;线段长度:代表向量的大小。
向量的记法:印刷体记作粗体的字母(如a、b、u、v),书写时在字母顶上加一小箭头→。如果给定向量的起点(a)和终点(b),可将向量记作ab(并于顶上加→)。给空间设一直角坐标系,也能把向量以数对形式表示,例如o_y平面中(2,3)是一向量。
而在物理学和工程学中,几何向量更常被称为矢量。许多物理量都是矢量,比如一个物体的位移,球撞向墙而对其施加的.力等等。与之相对的是标量,即只有大小而没有方向的量。一些与向量有关的定义亦与物理概念有密切的联系,例如向量势对应于物理中的势能。
几何向量的概念在线性代数中经由抽象化,得到更一般的向量概念。此处向量定义为向量空间的元素,要注意这些抽象意义上的向量不一定以数对表示,大小和方向的概念亦不一定适用。因此,平日阅读时需按照语境来区分文中所说的'向量'是哪一种概念。不过,依然可以找出一个向量空间的基来设置坐标系,也可以透过选取恰当的定义,在向量空间上介定范数和内积,这允许我们把抽象意义上的向量类比为具体的几何向量。
向量线性相关和线性无关的判断
抛物线:y = a_ _+ b_ + c
就是y等于a_ 的平方加上 b_再加上 c
a > 0时开口向上
a < 0时开口向下
c = 0时抛物线经过原点
b = 0时抛物线对称轴为y轴
还有顶点式y = a(_+h)_ + k
就是y等于a乘以(_+h)的平方+k
-h是顶点坐标的_
k是顶点坐标的y
一般用于求值与最小值
抛物线标准方程:y^2=2px
它表示抛物线的焦点在_的正半轴上,焦点坐标为(p/2,0) 准线方程为_=-p/2
由于抛物线的焦点可在任意半轴,故共有标准方程y^2=2px y^2=-2px _^2=2py _^2=-2py
关于圆的公式
体积=4/3(pi)(r^3)
面积=(pi)(r^2)
周长=2(pi)r
圆的标准方程 (_-a)2+(y-b)2=r2 注:(a,b)是圆心坐标
圆的一般方程 _2+y2+d_+ey+f=0 注:d2+e2-4f>0
(一)椭圆周长计算公式
椭圆周长公式:l=2πb+4(a-b)
椭圆周长定理:椭圆的周长等于该椭圆短半轴长为半径的圆周长(2πb)加上四倍的该椭圆长半轴长(a)与短半轴长(b)的差。
(二)椭圆面积计算公式
椭圆面积公式: s=πab
椭圆面积定理:椭圆的面积等于圆周率(π)乘该椭圆长半轴长(a)与短半轴长(b)的乘积。
以上椭圆周长、面积公式中虽然没有出现椭圆周率t,但这两个公式都是通过椭圆周率t推导演变而来。常数为体,公式为用。
椭圆形物体 体积计算公式椭圆 的 长半径_短半径_pai_高
第一章、行列式
知识点1:行列式、逆序数
知识点2:余子式、代数余子式
知识点3:行列式的性质
知识点4:行列式按一行(列)展开公式
知识点5:计算行列式的方法
知识点6:克拉默法则
第二章、矩阵
知识点7:矩阵的概念、线性运算及运算律
知识点8:矩阵的乘法运算及运算律
知识点9:计算方阵的幂
知识点10:转置矩阵及运算律
知识点11:伴随矩阵及其性质
知识点12:逆矩阵及运算律
知识点13:矩阵可逆的判断
知识点14:方阵的行列式运算及特殊类型的矩阵的运算
知识点15:矩阵方程的求解
知识点16:初等变换的概念及其应用
知识点17:初等方阵的概念
知识点18:初等变换与初等方阵的关系
知识点19:等价矩阵的概念与判断
知识点20:矩阵的子式与最高阶非零子式
知识点21:矩阵的秩的概念与判断
知识点22:矩阵的秩的性质与定理
知识点23:分块矩阵的概念与运算、特殊分块阵的运算
知识点24:矩阵分块在解题中的技巧举例
第三章、向量
知识点25:向量的概念及运算
知识点26:向量的线性组合与线性表示
知识点27:向量组之间的线性表示及等价
知识点28:向量组线性相关与线性无关的概念
知识点29:线性表示与线性相关性的关系
知识点30:线性相关性的判别法
知识点31:向量组的最大线性无关组和向量组的.秩的概念
知识点32:矩阵的秩与向量组的秩的关系
知识点33:求向量组的最大无关组
知识点34:有关向量组的定理的综合运用
知识点35:内积的概念及性质
知识点36:正交向量组、正交阵及其性质
知识点37:向量组的正交规范化、施密特正交化方法
知识点38:向量空间(数一)
知识点39:基变换与过渡矩阵(数一)
知识点40:基变换下的坐标变换(数一)
第四章、线性方程组
知识点41:齐次线性方程组解的性质与结构
知识点42:非齐次方程组解的性质及结构
知识点43:非齐次线性线性方程组解的各种情形
知识点44:用初等行变换求解线性方程组
知识点45:线性方程组的公共解、同解
知识点46:方程组、矩阵方程与矩阵的乘法运算的关系
知识点47:方程组、矩阵与向量之间的联系及其解题技巧举例
第五章、矩阵的特征值与特征向量
知识点48:特征值与特征向量的概念与性质
知识点49:特征值和特征向量的求解
知识点50:相似矩阵的概念及性质
知识点51:矩阵的相似对角化
知识点52:实对称矩阵的相似对角化.
知识点53:利用相似对角化求矩阵和矩阵的幂
第六章、二次型
知识点54:二次型及其矩阵表示
知识点55:矩阵的合同
知识点56 : 矩阵的等价、相似与合同的关系
知识点57:二次型的标准形
知识点58:用正交变换化二次型为标准形
知识点59:用配方法化二次型为标准形
知识点60:正定二次型的概念及判断
导语在决定考研后,同学们要做的事情就是了解考试科目的知识点内容,做到知己知彼,这样才能够掌握考试,取得好的成绩,考研数学也是如此。为大家整理了一些线性代数的知识点,分享给备考的同学们。
行列式
1、行列式本质——就是一个数
2、行列式概念、逆序数
考研:小题,无法联系其他知识点,当场解决。
3、二阶、三阶行列式具体性计算
考研:不会单独出题,常常结合伴随矩阵、可逆矩阵考察。
4、余子式和代数余子式
考研:代数余子式的正负是一个易错点,了解代数余子式才能学习行列式展开定理。
5、行列式展开定理
考研:核心知识点,必考!
6、行列式性质
考研:核心知识点,必考!小题为主。
7、行列式计算的几个题型
①、划三角(正三角、倒三角)
②、各项均加到第一列(行)
③、逐项相加
④、分块矩阵
⑤、找公因
这样做的目的,在行/列消出一个0,方便运用行列式展开定理。
考研:经常运用在找特征值中。
⑥数学归纳法
⑦范德蒙行列式
⑧代数余子式求和
⑨构造新的代数余子式
8、抽象型行列式(矩阵行列式)
①转置
②k倍
③可逆
③伴随
④题型丨a+b丨;丨a+b-1丨;丨a-1+b丨型
(这部分内容放在第二章,但属于第一章的内容)
考研:出小题概率非常大,抽象性行列式与行列式性质结合考察。
矩阵
1、矩阵性质
考研:与伴随矩阵、可逆矩阵、初等矩阵结合考察。
2、数字型n阶矩阵运算
①方法一:秩是1
②方法二:含对角线上下三角为0的矩阵
③方法三:利用二项式定理,拆写成e+b型
④方法四:利用分块矩阵
⑤方法五:p-1ap=b;p-1app-1ap=b2
方法五涉及相似对角化知识。
方法三涉及高中知识。
考研:常见在大题出现,是大题的第一问!看到数字型n阶矩阵运算,一定出自这5个方法。
3、伴随矩阵
考研:伴随矩阵常与其他知识考察,与行列式、转置、k倍、可逆、伴随的伴随结合考察。
4、二阶矩阵的伴随矩阵
法则:主对角线互换、副对角线填负号。
考研:如果让求某个二阶矩阵的可逆矩阵,难点转化成如何计算它的伴随矩阵。
5、可逆矩阵两种求法
考研:可逆矩阵可与行列式、转置、k倍、伴随矩阵、可逆的可逆结合考察。
6、分块矩阵
考研:以小题出现
7、初等矩阵
考研:小题出现
8、正交矩阵、对称矩阵、反对称矩阵
考研:第二章先知道张什么模样,这部分内容在二次型、相似对角化考察。
9、秩(十个公式)
考研:把秩比作答题的第二种方法,在解决向量、方程组等相关知识点,可以用传统方法(解题速度慢),也可用秩,解题速度是传统方法的5倍!但是难懂。
向量
1、几组定义(向量内积、向量的长度、单位化、正交)
考研:考单位化,但是如果想理解线性代数本质,向量内积、向量的长度要懂。
2、线性相关、无关的三大判别方法
⑴、利用行列式
⑵、向量个数>;维度,必相关
⑶、利用秩
考研:小题出现,很少结合其他章节知识点。
3、线性相关无关证明题三种思路
⑴、利用定义法
⑵、用秩
⑶、反证法
考研:大题考点,这部分内容可以与线性方程组结合,也可以与特征值特征向量结合,也可以与秩结合。至于如何结合,怎么结合,请自己归纳总结。
4、线性表出四大判别方法
⑴、利用行列式
⑵、利用秩
⑶、利用定义
⑷、利用方程组
考研:可小题、可大题,但是通是大题的某一问。
5、克拉默法则
考研:服务线性表出。
6、线性表出计算题三大思路
⑴、利用克拉默法则
⑵、构建方程组,抓0思想
⑶、与向量组结合考等价。
考研:大题考点!涉及部分方程组知识和初等行变换知识。
这部分内容涉及重要的数学思想:分类讨论!!!(大题爱考)
7、线性表出证明题四个理论
考研:大题小题都有,但是近几年小题居多。
8、极大线性无关组
考研:核心考点内容和2、3知识点一样,换汤不换药
9、等价向量组
考研:小题居多,很少与其它章节知识点结合。
线性方程组
1、基础解系
(不懂就背下来,我当时考研到10月份才茅塞顿开。)
2、齐次线性方程组与非齐次线性方程组
⑴、常规求解
⑵、解含参数的方程组
(这部分内容最难在于化简,矩阵基础要牢固!!)
⑶、利用解的三个性质
⑷、通过矩阵运算,构造方程组再求解
考研:大题核心考点,历年考题向量和方程组会出其中一道,而方程组的出题概率高于向量!原因如下
①、解题方法多。
②、能与矩阵相关知识联系结合。
3、公共解、同解两种题型
考研:重要考点题!
特征值与特征向量
1、特征值相关概念与计算
考研:必考题,这里面难点不在于特征值相关知识,而在于求解行列式相关知识。
2、特殊特征值
⑴、上三角矩阵、下三角矩阵。
⑵、秩为1的矩阵
⑶、某个矩阵拆分后,利用⑴和⑵结合。
3、相似矩阵概念及性质
考研:不会单独出,但一定会结合其他题目
4、相似矩阵两种考题
如果p-1ap=b
⑴若aλ=λa→b(p-1a)=λ(p-1a)
⑵若ba=λa→a(pa)=λ(pa)
考研:这部分内容是内容5的基础,但是如果单独出考题,不太可能。
5、对角矩阵的相似问题
核心内容:“搭桥”桥是λ。
考研:核心重点考点!
本内容需要分类讨论、需要基础解系相关知识、又可以联系特征值、特征向量,性质方面也可全面考察。
6、反对称矩阵
考研:小题
7、实对称矩阵以及正交矩阵
考研:也是重要考点,大部分知识和前面一样,不同之处在于多一个史密斯正交化。
二次型
1、二次型相关概念
内容和微分方程有异曲同工之妙,记忆的内容比较多,但比较简单。
考研:出小题,比如填写一个负惯性指数。
2、矩阵的等价、相似、合同
考研:出小题,一定不可能出大题的。
3、化二次型为标准型、正定问题
考研:核心重点考点,内容本身没什么难度,只是把前面所有的知识综合起来。
线性公式总结高考数学考点
抛物线:y = a_ _+ b_ + c
就是y等于a_ 的平方加上 b_再加上 c
a >;0时开口向上
a< 0时开口向下
c = 0时抛物线经过原点
b = 0时抛物线对称轴为y轴
还有顶点式y = a(_+h)_ + k
就是y等于a乘以(_+h)的平方+k
-h是顶点坐标的_
k是顶点坐标的y
一般用于求最大值与最小值
抛物线标准方程:y^2=2px
它表示抛物线的焦点在_的正半轴上,焦点坐标为(p/2,0) 准线方程为_=-p/2
由于抛物线的焦点可在任意半轴,故共有标准方程y^2=2px y^2=-2px _^2=2py _^2=-2py
关于圆的公式
体积=4/3(pi)(r^3)
面积=(pi)(r^2)
周长=2(pi)r
圆的标准方程 (_-a)2+(y-b)2=r2 注:(a,b)是圆心坐标
圆的一般方程 _2+y2+d_+ey+f=0 注:d2+e2-4f>;0
(一)椭圆周长计算公式
椭圆周长公式:l=2πb+4(a-b)
椭圆周长定理:椭圆的`周长等于该椭圆短半轴长为半径的圆周长(2πb)加上四倍的该椭圆长半轴长(a)与短半轴长(b)的差。
(二)椭圆面积计算公式
椭圆面积公式: s=πab
椭圆面积定理:椭圆的面积等于圆周率(π)乘该椭圆长半轴长(a)与短半轴长(b)的乘积。
以上椭圆周长、面积公式中虽然没有出现椭圆周率t,但这两个公式都是通过椭圆周率t推导演变而来。常数为体,公式为用。
椭圆形物体 体积计算公式椭圆 的 长半径_短半径_pai_高
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