数据结构与非数值算法基础

数据结构说明书

{
p = Stack[top];
top--;
p = p -> RChild;
}
}
}
//用栈实现中序遍历
void InOrderTree(BiTree root)
{
int top = -1;
BiTNode* Stack[MAX_STACK_SIZE]={NULL};
BiTNode* p;
p = root;
遍历是二叉树上最重要的运算之一，是二叉树上进行其它运算之基础。
2.2遍历方案
2.2.1
从二叉树的递归定义可知，一棵非空的二叉树由根结点及左、右子树这三个基本部分组成。因此，在任一给定结点上，可以按某种次序执行三个操作：
（1）访问结点本身(N)，
（2）遍历该结点的左子树(L)，
（3）遍历该结点的右子树(R)。
③LRN：后序遍历(PostOrderTree l)
——访问结点的操作发生在遍历其左右子树之后。
2.3
2.3.1
二叉树的每个结点最多有两个孩子。用链接方式存储二叉树时，每个结点除了存储结点本身的数据外，还应设置两个指针域lchild和rchild，分别指向该结点的左孩子和右孩子。结点的结构为：
图1链式存储结点结构
{
printf("%c ", p -> data);
q = p;
top--;
p = NULL;
}
else
{
p = p -> RChild;
以上三种操作有六种执行次序：
NLR、LNR、LRN、NRL、RNL、RLN。
2.2.2
根据访问结点操作发生位置命名：
①NLR：前序遍历(亦称(PreOrderTree先序遍历))

数据结构基础知识整理

数据结构基础知识整理*名词解释1、数据：是信息的载体，能够被计算机识别、存储和加工处理。

*2、数据元素：是数据的基本单位，也称为元素、结点、顶点、记录。

一个数据元素可以由若干个数据项组成，数据项是具有独立含义的最小标识单位。

*3、数据结构：指的是数据及数据之间的相互关系，即数据的组织形式，它包括数据的逻辑结构、数据的存储结构和数据的运算三个方面的内容。

*4、数据的逻辑结构：指数据元素之间的逻辑关系，即从逻辑关系上描述数据，它与数据的存储无关，是独立于计算机的。

*5、数据的存储结构：指数据元素及其关系在计算机存储器内的表示。

是数据的逻辑结构用计算机语言的实现，是依赖于计算机语言的。

*6、线性结构：其逻辑特征为，若结构是非空集，则有且仅有一个开始结点和一个终端结点，并且其余每个结点只有一个直接前趋和一个直接后继。

*7、非线性结构：其逻辑特征为一个结点可能有多个直接前趋和直接后继。

*8、算法：是任意一个良定义的计算过程，它以一个或多个值作为输入，并产生一个或多个值作为输出；即一个算法是一系列将输入转换为输出的计算步骤。

*9、算法的时间复杂度T(n)：是该算法的时间耗费，它是该算法所求解问题规模n趋向无穷大时，我们把时间复杂度T(n)的数量级（阶）称为算法的渐近时间复杂度。

*10、最坏和平均时间复杂度：由于算法中语句的频度不仅与问题规模n有关，还与输入实例等因素有关；这时可用最坏情况下时间复杂度作为算法的时间复杂度。

而平均时间复杂度是指所有的输入实例均以等概率出现的情况下，算法的期望运行时间。

*11、数据的运算：指对数据施加的操作。

数据的运算是定义在数据的逻辑结构上的，而实现是要在存储结构上进行。

*12、线性表：由n(n≥0)个结点组成的有限序列。

其逻辑特征反映了结点间一对一的关系（一个结点对应一个直接后继，除终端结点外；或一个结点对应一个直接前趋，除开始结点外），这是一种线性结构。

*13、顺序表：顺序存储的线性表，它是一种随机存取结构。

数据结构与算法分析课程标准

《数据结构与算法分析B》课程标准一、课程性质与任务本课程是计算机科学中一门综合性的基础课程，是介于数学、计算机硬件和计算机软件三者之间的一门核心课程。

数据结构这一门课的内容不仅是一般程序设计（特别是非数值性程序设计）的基础，而且是设计和实现编译程序、操作系统、数据库系统及其他系统程序的重要基础，它在计算机科学中具有承上启下的核心地位，是信息管理与信息系统专业学生必修的专业基础课程。

通过本课程的学习，学生能根据实际应用研究的要求，对大量的表面上杂乱无章的数据进行有效地组织、存储和处理，编制出相应的高效算法。

学生必须熟练掌握计算机程序设计中常见的各种数据的逻辑结构、存储结构及相应的运算，掌握算法的时间分析和空间分析的技术，并能根据计算机加工的数据特性运用数据结构的知识和技巧设计出更好的算法和程序，培养良好的程序设计能力。

学习数据结构应先修《计算机文化基础》、《高等数学》、《离散数学》、《JAVA程序设计》、《C#程序设计》《概率论与数理统计》，后续课程主要有《管理信息系统》《数据库原理及应用》《数据挖掘》，《网络程序设计》等。

与先修课程的关系：数据逻辑结构的学习应在《离散数学》课程中完成，这样才会有充足的时间讲解物理存储结构，并分析每一种不同存储结构的优缺点。

在分析插入和删除等操作的效率时，因为不同位置的数据操作概率不同，不结合概率论与数理统计的知识便无法分析。

数据的存储结构是数据在计算机中的存储，没有人机交流语言无法描述存储结构，所以必须先修高级语言《JAVA程序设计》、《C#程序设计》，分析算法的时间复杂度和空间复杂度时需要用到高等数学的知识。

与后续课程的关系：数据结构和算法分析可以为后续课程提供程序设计和系统开发方法论方面的指导与帮助。

二、课程目标1．知识目标（1）知道《数据结构与算法分析》这门学科的性质、在计算机科学中的地位和独立价值。

知道这门学科的研究范围、应用领域、研究方法。

（2）掌握与数据结构有关的基本概念、明确数据的逻辑结构和物理结构的差别。

数据结构与算法(C语言版)第2版上PPT课件

1.1.1 学习数据结构的意义 1.1.2 学习算法的意义
5
1.1.1 学习数据结构的意义
数据结构为研究非数值计算问题提供了数据的表示与操作途径。数据结构是计算机科学与技术专业的专业基础课，是十分重要的核心课程。所有的计算机系统软件和应用软件都要用到各种类型的数据结构。因此，要想更好地运用计算机来解决实际问题，仅掌握几种计算机程序设计语言是难以应付众多复杂课题的。要想有效地使用计算机，充分发挥计算机的功能，还必须学习和掌握好数据结构的有关知识。扎实地打好“数据结构”这门课程的基础，对于学习计算机专业的其他课程，如操作系统、编译原理、数据库管理系统、软件工程及人工智能等都是十分有益的。
数据结构与算法（C语言版）第2
版上
1
整体概况
概况一
点击此处输入相关文本内容
01
概况二
点击此处输入相关文本内容
02
概况三
点击此处输入相关文本内容
03
2
第1章
绪论
3
本章主要内容
1.1 学习数据结构与算法的意义 1.2 数据结构 1.3 抽象数据类型 1.4 算法 1.5 算法分析
4
1.1 学习数据结构与算法的意义
图1.2 4类基本数据结构示意图
11
数据结构的形式定义为
Data_Structure = (D, R) 其中，D是数据元素的有限集；R是D上关系的有限集。
数据结构可以分为逻辑上的数据结构和物理上的数据结构。数据结构的形式化定义为逻辑结构。物理结构为数据在计算机中的表示，它包括数据元素的表示和关系表示。
数据对象(data object)是性质相同的数据元素的集合，是数据的一个子集。
10

第一章数据结构与算法概述

写在前面的话
本课程学习的是什么？
学习在思考问题时，不仅按人的逻辑方式思考，也按计算机的逻辑思维方式思考
学习在解决问题时，不仅考虑人的处理方式，也要考虑计算机的处理方式
第一章概论
为什么要学数据结构？数据结构研究什么？重新理解算法。如何分析算法的优劣？
第一问题：为什么要学数据结构
Data Structure
元素之间存在什么关系？行的次序关系:
a4 a5 a6
row = {<a1,a2>,<a2,a3>,<a4,a5>,<a5,a6>}
列的次序关系:
col = {<a1,a4>,<a2,a5>,<a3,a6>}
a1 a3 a5 a2 a4 a6
a1 a2 a3 a4 a5 a6
5.分类
从关系或结构分，数据结构可归结为以下四类:
4. 数据结构：
对于一个有相同特性的数据元素的集合，如果在数据元素之间存在一种或多种特定的关系，则称为一个数据结构。
带结构的数据元素的集合
指的是数据元素之间存在的关系不同的“关系”构成不同的“结构”
例如，IP地址（IPv4）是一个用四个 3 位的十进制数表示一个数据结构。
166,111,102,2 ─ a1(166),a2(111),a3(102),a4(2)
1．有穷性 2．确定性 3．可行性 4．有输入 5．有输出
1．有穷性对于任意一组合法输入值，在执行有穷步骤之后一定能结束，即：算法中的每个步骤都能在有限时间内完成；
2．确定性对于每种情况下所应执行的操作，在算法中都有确切的规定，使算法的执行者或阅读者都能明确其含义及如何执行。并且在任何条件下，算法都只有一条执行路径；

算法和数据结构有什么区别？

算法（Algorithm）和数据结构（Data Structure）是计算机科学中两个关键概念，常常在设计和实现计算机程序时同时考虑。

它们的主要区别如下：
1. 定义和目的：算法是一种解决问题的方法或步骤的有序集合，描述了在给定输入的情况下如何产生所需输出。

它强调解决问题的方法和步骤。

数据结构是组织和存储数据的方式，提供了存储、访问和操作数据的方法。

它关注于数据的组织和操作。

2. 侧重点：算法的重点在于如何解决问题，并考虑算法的效率、正确性和优化。

它涉及到选择合适的控制结构、操作符、变量等，以及算法的复杂度分析。

数据结构的重点在于如何有效地组织和管理数据，以便提高程序的效率和性能。

3. 相互关系：算法和数据结构之间存在密切的关系。

算法依赖于数据结构来组织和存储数据，而数据结构则为算法提供了合适的数据操作环境。

在设计算法时，需要选择合适的数据结构以支持算法的执行。

4. 应用范围：算法是通用的方法论，用于解决各种问题，如排序、搜索、图算法等。

数据结构是一种具体的实现，用于
组织和操作数据。

它包括数组、链表、栈、队列、树、图等常用的数据结构。

总而言之，算法和数据结构是计算机科学中两个重要的概念，它们相互依赖、相互关联。

算法是问题解决的方法和步骤，而数据结构是组织和管理数据的方式。

在实际编程中，算法和数据结构常常一起考虑，以提高程序的效率和性能。

DSB第01章[Delivrey]

实现等与实现有关的细节对外部是隐蔽的。
例如，int a; 其实现是隐蔽的，使用者只能通过整型上定义的一组运算对变量 a 执行操作。
数据结构可分成以下两部分： (1)数据结构的规范：逻辑结构和运算的定义 (2)数据结构的实现：存储结构和运算算法实现规范是实现的准则和依据。规范指明“做什么”，实现解决“怎样做”。
类具有相同结构和相同运算集的数据结构，它被称为一个类属抽象数据类型(generic ADT)，它的元素类型通常并不重要
【程序1－1】 Complex的实现。 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> typedef struct complex { float x, y;
整型int 的表示是指变量 a 在计算机内存储表示方法。操作的实现是指整型上定义的操作的具体实现方法。使用和实现分离：使用者通过规范使用该类型的数据，而不必考虑其实现细节；改变实现将不影响使用。
封装和信息隐蔽：封装是将数据和操纵数据的运算组合
在一起；使用者只能通过一组允许的运算访问其中的数据。数据如何组织和存储以及这些运算的具体算法如何
(1) 创建运算——创建一个数据结构；
(2) 清除运算——删除数据结构的全部元素； (3) 插入运算——在数据结构中插入一个新元素； (4) 删除运算——将数据结构中的某个指定元素的删除； (5) 搜索运算——在数据结构中搜索满足一定条件的元素；
(6) 更新运算——修改数据结构中某个指定元素的值；
…. ….}
在本书中，我们采用C语言描述数据结构。在运算的规
范中我们已使用了C函数原型，现在我们将使用C语言的数
据类型(结构、数组和指针)描述数据的存储表示方法，并

数据结构和算法

数据结构和算法数据结构和算法是计算机科学领域中最为重要的概念之一。

数据结构是用于组织和存储数据的一种方式，而算法则是一种解决问题的方法和过程。

通过深入研究数据结构和算法，我们可以更好地理解计算机程序的内部运作，并在开发和优化程序时获得更好的结果。

首先，让我们简单介绍一下数据结构。

数据结构是计算机科学中的一个重要概念，它指的是一种组织和存储数据的方式。

将数据存储在恰当的数据结构中可以使程序更加高效和可读。

常用的数据结构包括数组、链表、栈、队列、堆等。

每种数据结构都具有自己的属性和用途，因此在选择数据结构时需要仔细考虑。

通过使用适当的数据结构，我们可以更轻松地解决各种计算机科学问题。

例如，在搜索数据时，二叉搜索树是一种非常有用的数据结构。

它可以帮助我们快速地查找数据，提高程序的效率。

在存储具有层次结构的数据时，树也是一种非常好的数据结构。

树结构可用于表示组织机构、文件系统等等。

除了数据结构外，算法是另一个非常重要的概念。

算法是一种明确的过程，用于解决特定问题。

它描述了一系列操作，这些操作需要以明确的方式执行，以获得期望的结果。

算法可以用于各种计算机领域，如数据分析、图像处理等。

在计算机科学领域中，许多技术都是基于算法的。

例如，排序、搜索和图形处理都依赖于算法。

常见的算法包括分治法、贪心算法、动态规划等。

分治法是一种将问题分为若干子问题，并将这些子问题分别解决后合并的方法。

贪心算法则是选择局部最优解，最终得到整体最优解的一种方法。

动态规划是一种将问题分解为子问题并重复利用先前计算结果的方法。

数据结构和算法的应用非常广泛，通过深入学习它们，我们可以获得灵活的编程能力，提高程序的性能。

当我们需要在庞大的数据集中查找特定数据时，通过合理地选取数据结构和算法，我们可以大大加快程序的执行速度。

此外，在开发复杂的程序时，数据结构和算法也可以使我们更加清晰地理解程序的逻辑，从而更好地进行调整和优化。

总之，数据结构和算法是计算机科学领域中非常重要的概念，它们可以帮助我们更高效地解决各种问题。