根据搜索结果，考研数据结构中 排序和图论通常被认为是最难的章节，具体原因如下：

一、排序算法的复杂性

算法多样性

排序算法包含冒泡排序、快速排序、归并排序等多种经典算法，每种算法的原理、适用场景及时间复杂度差异较大。考生需掌握至少3-4种算法，并理解其优缺点。

抽象思维要求高

排序问题常涉及空间换时间策略（如递归优化、并行化），需要考生具备较强的抽象思维和算法设计能力。

应用场景广泛

排序是许多其他算法（如搜索、动态规划）的基础，其算法设计思路会渗透到数据结构的多个领域。

二、图论的深度与广度

核心概念抽象

图论涉及节点、边、连通性、最短路径（Dijkstra、Floyd算法）、最小生成树（Kruskal、Prim算法）等核心概念，这些概念的抽象性较高。

算法实现复杂

图算法通常需要处理动态数据结构（如邻接表、邻接矩阵），并优化时间复杂度（如使用优先队列）。例如，Dijkstra算法的实现需注意堆的操作细节。

特殊图结构

除基础问题外，还需掌握二叉图、欧拉图、哈密顿图等特殊图结构的判定条件与算法（如欧拉路径的Hierholzer算法）。

三、其他难点补充

算法题的综合性：

图论的算法题常与其他章节（如动态规划、贪心算法）结合，考察知识迁移能力。

分值与考试压力：在408等综合科目中，数据结构的分值占比高（约15分），且算法题占比较大，对备考效率要求严格。

建议

强化基础：

通过教材和视频课程系统学习排序和图论，建议结合LeetCode等平台进行算法练习。

关注重点：

优先掌握分值较高的经典算法（如快速排序、Dijkstra算法），并理解其扩展应用场景。

结合真题：

分析历年考研真题，了解题型分布与出题规律，提升解题速度与准确性。

通过以上方法，可有效突破排序和图论的难点，提升数据结构整体备考效率。