我们认为学习数据结构这门课程至少要经历三个过程，方可真正掌握这门课程，得到一个满意的成绩。这个过程简单来说就是6个字：“活学”、“死记”、“活用”。(海大源提供)

　　首先，是一个学“活”的过程，就是要求我们对每一个算法，能够在脑海中建立起相应的模型，而不是死板的算法。比如树的遍历非递归算法，在入栈与出栈的过程中，我们就要在脑海中形成访问树的每个结点的过程，真正掌握住这个算法，这样，全书复习下来，脑海中就有了整个数据结构的模型概念，对任何一个陌生的算法，将不会感到生疏和害怕。

　　有些同学到了此处就觉得数据结构已经学好，可以万事大吉了，其实这还远远不够，如果参加考试，往往会拿不到高分，甚至还会纳闷，为何自己数据结构学得这样好，成绩却不尽如人意呢？所以需要有第二个过程，就是一个“死记”的过程，这个过程要求记住书中的算法。功利一点就是要背诵考试大纲中所要求的算法。这一过程也许有些枯燥，但却是最重要的过程，比如说背会了树的后序遍历非递归，遇到了像求某个结点的所有祖先，两个结点的共同祖先这样的题，不用想，直接套用。在考场上，遇到考题，不用思考，直接从脑海中找匹配的算法，直接引用。达到这样的境界，考高分就轻松很多了。(海大源提供)

　　有了第二个过程的辛苦，一般就能得到一个比较高的分数了，如果还想提高，就要进行第三个过程——“活用”的过程。这一个过程中要求我们在第二步的基础上，多进行思考，看看哪些算法有共性，比如说，树的前序非递归遍历算法和图的深度优先遍历算法是不是类似啊，有些什么不同，有些什么相同，为什么会相同；森林转化为二叉树和图的生成树的算法也是这样，等等。总结出各样共性和特性就能正确有效地记忆算法，同时，遇到难题不至于慌乱，能够从容下手解题。(海大源提供)

　　对于总结共性的问题，这里举一个小例子，比如树的遍历，不管是递归还是非递归，也不管是线索树还是头结点有父母信息的树，它的遍历其实就是一个寻找到要访问的第一个结点，然后再寻找它的后继结点的过程，我们归纳到此处，就可以试着总结一下三种遍历的后继结点是哪个，有几种情况：

  对于前序遍历，它的后继如下：

  （1）若有左孩子，则后继是左孩子；

　　（2）若无左孩子，有右孩子，则后继是右孩子；

  （3）若既无左孩子，又无右孩子，则是一片叶子。对（3）再讨论：

  （a）若是其父母的左孩子，且父母有右孩子，则后继是父母的右孩子；

  （b）若是其父母的左孩子，且父母无右孩子；

 （c）若是其父母的右孩子。

　　（b）和（c）都表示这是某个结点的左子树前序遍历的最后一个结点，则需要找第一个有右子树的“左祖先”（“左祖先”，即第一个使得当前结点在这个祖先的左子树上的结点），然后后继就是这个祖先的右孩子。

　　 对于中序遍历，它的后继如下：

  （1）若有右孩子，后继是右孩子的最左下结点；

  （2）若无右孩子，且是父母的左孩子，则后继就是父母；

  （3）若无右孩子，且是父母的右孩子，则一直上溯到第一个“左祖先”（定义如前），后继就是这个祖先。若无这样的祖先，说明已经遍历完毕。

   对于后序遍历，它的后继如下：

  （1）若是父母的右孩子，则后继是父母；

  （2）若是父母的左孩子，且父母无右子树，则后继是父母；

  （3）若是父母的左孩子，父母有右子树，则后继是父母右子树的最先访问到的结点（指向父母的右子树后，一直往左，若不行的话，往右一步，一直到叶子）。

　　总结完了，想一想，我们还能得到哪些启示？经常有一类型题目，要求求某个结点的直接前驱。其实求前序遍历的前驱和求后序遍历的后继是一样的，只不过把左换成右而已，前序遍历的求后继和后序遍历的求前驱、中序遍历的求前驱和中序遍历求后继都有这样的对称关系。因此，总结出共性的东西，许多题目就可以迎刃而解了。看到这里的读者，你现在能够在脑海中，非常轻松地像上面那样，把这个例子中的情况都条理清楚地分析总结出来吗？如果现在还不行，到考试之前，你必须掌握到这种程度，才能得到一个自己满意的分数。

如果踏踏实实经过以上三个过程的复习，对数据结构的掌握就可以到达比较高的水平了；参加研究生入学考试，获得一个比较满意的成绩也就很有希望了。当然，达到这一步并不容易，大量的练习是真正掌握的必由之路。因此，我们建议大家能够下功夫把本书中的题目完整地做一遍。能够真正掌握本书中的所有题目，不仅仅意味着学会了书中这几百道题目，更意味着对数据结构这门课程有了深刻的理解，以及对问题的分析能力也有很大的提高，这样在考场上即使遇到未曾见过的题目，也就可以从容应对了。   

  最后总结：专升本计算机专业数据结构这门课要特别注意哈夫满树、最小生成树和非常典型的一些图，这几个章节的内容每年都会以大题的形式出现，而且分值还不低。其中树有很多结论和定义，会在选择和填空题中考到，要熟记！(海大源提供)