数据结构名词解释整理
数据结构中的名词解释
数据结构中的名词解释数据结构中的名词解释数据结构：数据结构是研究数据元素之间抽象化的相互关系和这种关系在计算机中的存储表示（即所谓数据的逻辑结构和物理结构），并对这种结构定义相适应的运算，设计出相应的算法，而且确保经过这些运算后所得到的新结构仍然是原来的结构类型。
数据：数据是人们利用文字符号、数字符号以及其他规定的符号对现实世界的事物及其活动所做的描述。
在计算机科学中，数据的含义非常广泛，我们把一切能够输入到计算机中并被计算机程序处理的信息，包括文字、表格、图象等，都称为数据。
结点：结点也叫数据元素，它是组成数据的基本单位。
逻辑结构：结点和结点之间的逻辑关系称为数据的逻辑结构。
存储结构：数据在计算机中的存储表示称为数据的存储结构。
数据处理：数据处理是指对数据进行查找、插入、删除、合并、排序、统计以及简单计算等的操作过程。
数据类型：数据类型是指程序设计语言中各变量可取的数据种类。
数据类型是高级程序设计语言中的一个基本概念，它和数据结构的概念密切相关。
本章主要介绍了如下一些基本概念：线性表：一个线性表是n≥0个数据元素a0，a1，a2，…，an-1的有限序列。
线性表的顺序存储结构：在计算机中用一组地址连续的存储单元依次存储线性表的各个数据元素，称作线性表的顺序存储结构。
线性表的链式存储结构：线性表的链式存储结构就是用一组任意的存储单元——结点（可以是不连续的`）存储线性表的数据元素。
表中每一个数据元素，都由存放数据元素值的数据域和存放直接前驱或直接后继结点的地址（指针）的指针域组成。
循环链表：循环链表(Circular Linked List)是将单链表的表中最后一个结点指针指向链表的表头结点，整个链表形成一个环，从表中任一结点出发都可找到表中其他的结循环链表：循环链表(Circular Linked List)是将单链表的表中最后一个结点指针指向链表的表头结点，整个链表形成一个环，从表中任一结点出发都可找到表中其他的结点。
名词解释 数据结构
数据结构是计算机存储、组织数据的方式。
数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。
数据结构反映数据的内部构成，即数据由那部分构成，以什么方式构成，以及数据元素之间呈现的结构。
数据结构就是研究数据的逻辑结构和物理结构以及它们之间相互关系，经过这些运算后所得到的新结构是原来的结构类型。
数据
数据：描述客观事物的符号。
数据元素：组成数据的，有一定意义的基本单位。
数据项：一个数据元素可以有多个数据项。
数据对象：具有相同特性的数据元素的集合
结构
逻辑结构：数据对象中数据元素之间的相互关系
集合结构：集合中的元素除了同属于一个集合之外，没有其他关系
线性结构：线性结构中的数据元素之间是一对一的关系。
数据结构名词解释
数据结构名词解释数据结构名词解释：⒈数组(Array)：是一种线性数据结构，存储相同类型的元素。
通过索引访问元素，具有随机访问的特性。
⒉链表(Linked List)：是一种线性数据结构，由节点组成。
每个节点包含数据和指向下一个节点的引用。
链表分为单向链表和双向链表。
⒊栈(Stack)：是一种后进先出(LIFO)的数据结构，只允许在栈的一端进行插入和删除操作。
⒋队列(Queue)：是一种先进先出(FIFO)的数据结构，允许在队列的一端进行插入操作，在另一端进行删除操作。
⒌树(Tree)：是一种由节点组成的层次结构，每个节点可以有零个或多个子节点。
常见的树结构包括二叉树、二叉搜索树、AVL 树等。
⒍图(Graph)：是一种由节点和边组成的数据结构，在图中节点之间可以有直接或间接的连接。
⒎哈希表(Hash Table)：是一种根据键值(Key-Value)对进行快速访问的数据结构。
通过哈希函数对键值进行映射，将其存储在数组中。
⒏堆(Heap)：是一种完全二叉树的结构，满足特定的堆序性质。
堆可以用来实现优先队列、堆排序等。
⒐图算法(Graph Algorithm)：是在图数据结构上进行的操作和计算，包括深度优先搜索、广度优先搜索、最短路径算法等。
⒑查找算法(Search Algorithm)：是在数据集中查找目标元素的算法，包括线性查找、二分查找、哈希查找等。
1⒈排序算法(Sorting Algorithm)：是将数据集中的元素按照特定顺序排列的算法，包括冒泡排序、插入排序、快速排序等。
1⒉动态规划(Dynamic Programming)：是一种通过将问题划分为子问题，并将子问题的解记录下来以解决整个问题的算法。
1⒊贪心算法(Greedy Algorithm)：是一种通过每一步选择局部最优解来达到全局最优解的算法。
1⒋回溯算法(Backtracking Algorithm)：是一种通过试错的方式，在问题的所有可能解中搜索最优解的算法。
数据结构名词解释
1．数据结构是一门研究什么内容的学科？数据结构是一门研究在非数值计算的程序设计问题中，计算机的操作对象及对象间的关系和施加于对象的操作等的学科。
2．数据元素之间的关系在计算机中有几种表示方法？各有什么特点？四种表示方法（1）顺序存储方式。
数据元素顺序存放，每个存储结点只含一个元素。
存储位置反映数据元素间的逻辑关系。
存储密度大，但有些操作（如插入、删除）效率较差。
（2）链式存储方式。
每个存储结点除包含数据元素信息外还包含一组（至少一个）指针。
指针反映数据元素间的逻辑关系。
这种方式不要求存储空间连续，便于动态操作（如插入、删除等），但存储空间开销大（用于指针），另外不能折半查找等。
（3）索引存储方式。
除数据元素存储在一地址连续的内存空间外，尚需建立一个索引表，索引表中索引指示存储结点的存储位置（下标）或存储区间端点（下标），兼有静态和动态特性。
（4）散列存储方式。
通过散列函数和解决冲突的方法，将关键字散列在连续的有限的地址空间内，并将散列函数的值解释成关键字所在元素的存储地址，这种存储方式称为散列存储。
其特点是存取速度快，只能按关键字随机存取，不能顺序存取，也不能折半存取。
3．数据类型和抽象数据类型是如何定义的。
二者有何相同和不同之处，抽象数据类型的主要特点是什么？使用抽象数据类型的主要好处是什么？数据类型是程序设计语言中的一个概念，它是一个值的集合和操作的集合。
如C语言中的整型、实型、字符型等。
整型值的范围（对具体机器都应有整数范围），其操作有加、减、乘、除、求余等。
实际上数据类型是厂家提供给用户的已实现了的数据结构。
“抽象数据类型（ADT）”指一个数学模型及定义在该模型上的一组操作。
“抽象”的意义在于数据类型的数学抽象特性。
抽象数据类型的定义仅取决于它的逻辑特性，而与其在计算机内部如何表示和实现无关。
无论其内部结构如何变化，只要它的数学特性不变就不影响它的外部使用。
抽象数据类型和数据类型实质上是一个概念。
数据结构名词解释
数据结构名词解释数据结构名词解释1：数组：数组是一种线性数据结构，它是由一系列有序的元素组成。
数组中的元素可以根据索引来访问，索引从0开始，依次递增。
数组的大小在创建时需要预先确定，并且不能改变。
2：链表：链表也是一种线性数据结构，它由一系列节点组成。
每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。
链表中的节点可以在运行时动态地创建和删除，并且没有大小限制。
3：栈：栈是一种特殊的数据结构，它按照后进先出（LIFO）的原则进行操作。
栈可以使用数组或链表来实现。
4：队列：队列也是一种特殊的数据结构，它按照先进先出（FIFO）的原则进行操作。
队列可以使用数组或链表来实现。
5：树：树是一种非线性数据结构，它由节点和边组成。
每个节点可以有多个子节点，但只有一个父节点。
树用于表示层次结构，如文件系统和组织架构。
6：图：图是一种非线性数据结构，它由节点和边组成。
节点可以自由地与其他节点相连，形成复杂的关系网络。
图可以用于表示社交网络、路由网络等。
7：哈希表：哈希表是一种根据关键字直接访问内存中存储位置的数据结构。
它通过哈希函数将关键字映射到一个固定大小的数组中，以实现快速查找和插入。
8：树堆：树堆是一种特殊的二叉树，它满足堆的性质。
堆分为最大堆和最小堆，最大堆中每个节点的值都大于等于其子节点的值，最小堆则相反。
9：图的遍历：图的遍历是指按照一定的规则遍历图中的所有节点。
常用的遍历算法有深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。
10：排序算法：排序算法是将一组无序的数据按照某种特定的顺序进行排列的算法。
常用的排序算法有冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。
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数据结构名词解释和时间复杂度
数据结构名词解释和时间复杂度名词解释数据结构：是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合，是计算机存储和数据组织的方式，它分为三个方面，即数据的逻辑结构，数据的物理结构，数据的操作。
数据元素：数据元素构成数据，也是数据的基本单位。
数据项：是数据不可分割的最小单位，用它可以识别一个或一个组数据，一个数据元素可由若干数据项组成。
数据对象：是性质相同的数据元素的集合，是数据的一个子集。
数据：是对客观事物的符号表示，在计算机科学中是指所有能输入到计算机中被计算机程序处理的符号的总称，是计算机化的信息。
数据类型：是一个值的集合以及定义在这个值集上的一组操作，可分为原子类型和结构类型。
抽象数据类型：是基于一类逻辑关系的数据类型以及定义在这个类型之上的一组操作。
逻辑结构：是数据元素之间逻辑关系的描述。
物理结构（存储结构）：是指数据的逻辑结构在计算机中的映像（又称表示），即数据结构在计算机中的存储方法。
算法：是对特定问题求解步骤的一种描述，它是指令的有限序列，其中每一条指令表示一个或多个操作。
时间复杂度：算法执行所需时间的量度。
空间复杂度：算法执行所需存储空间的量度。
存储密度：指结点数据本身所占存储量和整个结构所占存储量之比。
程序设计的一些基本原则：分解、抽象和信息隐蔽。
根据数据元素之间关系的不同特性，有四类基本的数据结构：集合结构，线性结构，树形结构，图形结构（网状结构）。
数据的存储结构有：顺序存储结构、链式（链接）存储结构、索引结构、散列存储结构常用的两种存储结构：顺序存储结构和链式存储结构。
算法的五个特性：确定性、有穷性、可行性、输入和输出。
（可以有零个或多个数据输入，但必须至少有一个输出数据。
算法设计的要求：正确性、可读性、稳健性、高效率低存储量。
（算法分析）衡量算法的两个标准：时间复杂度和空间复杂度。
一个算法的设计取决于所选的逻辑结构。
一个算法的实现取决于所选的存储结构。
结构化程序设计思想的要求：自顶向下、逐步细化、模块化设计、结构化编程。
数据结构的名词解释
数据结构的名词解释第一点：数据结构的基本概念与类型数据结构是计算机科学中研究数据组织和存储方式的重要分支，它涉及到如何在计算机中有效地存储、访问和处理数据。
数据结构不仅为程序设计提供了算法和程序设计语言的基础，而且是计算机科学中的核心概念之一。
数据结构主要包括两大类：线性结构和非线性结构。
线性结构指的是数据元素之间存在一对一的关系，非线性结构则指的是数据元素之间存在一对多或多对多的关系。
线性结构主要包括：数组、链表、栈、队列、串等。
数组是最基本的数据结构，它将数据元素按照一定的顺序排列在一片连续的存储空间中。
链表是由一系列节点组成的数据结构，每个节点包含数据域和指针域。
栈和队列是特殊的线性表，栈是后进先出（LIFO）的数据结构，而队列是先进先出（FIFO）的数据结构。
串是由零个或多个字符组成的有限序列。
非线性结构主要包括：树、图、哈希表等。
树是一种非常重要的非线性结构，它是由节点组成的数据结构，每个节点包含数据域和指针域，节点之间的关系是一对多的关系。
图是由顶点集合和边集合组成的非线性结构，顶点之间通过边相连。
哈希表是通过哈希函数将关键字映射到表中的位置来访问数据的数据结构，它可以在对数时间复杂度内完成插入、删除和查找操作。
数据结构在计算机科学中的应用非常广泛，它不仅在算法设计、程序开发、系统设计等领域中有着重要的应用，而且在数据库、网络、人工智能等领域中也扮演着重要的角色。
第二点：数据结构的重要性质与算法数据结构的性质是指数据结构在存储、访问和处理数据方面所具有的特点和性质。
数据结构的性质直接影响到算法的设计和效率，因此在研究数据结构时，我们需要关注其重要的性质。
数据结构的重要性质主要包括：连续性、顺序性、随机性、独立性、可扩展性等。
连续性指的是数据元素在物理存储空间上的连续性；顺序性指的是数据元素在逻辑上的有序性；随机性指的是数据元素在逻辑上的无序性；独立性指的是数据元素之间的相互独立性；可扩展性指的是数据结构在元素数量变化时的灵活性。
数据结构名词解释
数据结构名词解释
数据结构一般指在计算机科学中的一种抽象的概念，用以描述和组织数据的方法。
它将数据存储在内存中，以及它们之间如何相互关联以及影响。
数据结构广泛用于开发计算机应用程序，从简单的算法到软件工程，比如游戏或操作系统。
数据结构是作为计算机语言表示的一组数据项中的数据项。
常见的数据结构有数组、链表、堆栈、队列、图、树等。
数组是单一类型的数据项按一定顺序组织起来的模式；链表是一种按照顺序连接数据项的模式，类似于表格；堆栈是一种把一个数据项放在另一个数据项上的模式，队列是先进先出的数据项模式；图是一种由点和连线表示的结构，也就是说，数据可以关联在不同的点上；树是一种数据结构，其中的节点有根节点、孩子节点等，用于表示子节点的上下问结构。
数据结构的使用能够使程序的执行更加有效，其原理就是可以装箱数据、减少空间复杂度，提高查找、排序、筛选等算法的性能，可以在多个表之间创建连接，也可以使用重写函数编写规则来处理数据，所有这些都在于以最简单的计算复杂性满足需求和挖掘隐藏的信息。
数据结构的使用对于数据的管理和抽象建模有很大的作用。
它可以在软件设计过程中帮助开发者分析和定位数据结构的大小，以便根据实际的性能需求进行有效编程。
此外，数据结构可以帮助软件开发者优化复杂的运算，有助于使用更少的内存把大量的数据进行存储、管理和运算。
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Data Structure
2015
hash table散列表：存放记录的数组
topological sort拓扑排序：将一个DAG中所有顶点在不违反前置依赖条件规定的基础上排成线性序列的过程称为拓扑排序（44）
worst case 最差情况：从一个n元一维数组中找出一个给定的K，如果数组的最后一个元素是K，运行时间会相当长，因为要检查所有n 个元素，这是算法的最差情况（15）
FIFO先进先出：队列元素只能从队尾插入，从队首删除（20）（P82）2014
growth rate增长率：算法的增长率是指当输入的值增长时，算法代价的增长速率（14）
priority queue 优先队列：一些按照重要性或优先级来组织的对象成为优先队列（26）
external sorting外排序：考虑到有一组记录因数量太大而无法存放到主存中的问题，由于记录必须驻留在外存中，因此这些排序方法称为外排序（32）
connected component连通分量：无向图的最大连通子图称为连通分量（40）
2013
stack栈：是限定仅在一端进行插入或删除操作的线性表（19）
priority queue 优先队列：一些按照重要性或优先级来组织的对象成为优先队列（26）
BFS广度优先搜索：在进一步深入访问其他顶点之前，检查起点的所有相邻顶点（42）
collision (in hashing)冲突：对于一个散列函数h和两个关键码值k1和k2，如果h(k1) =β= h(k2) ，其中β是表中的一个槽，那么就说k1和k2对于β在散列函数h下有冲（35）
Chapter 1 Data Structures and Algorithms
type类型：是指一组值的集合
data type数据类型：一个类型和定义在这个类型上的一组操作abstract data type (ADT) 抽象数据类型：指数据结构作为一个软件构件的实现
data structure数据结构：是ADT的实现
problem问题：一个需要完成的任务，即对应一组输入，就有一组相应的输出
function函数：是输入和输出之间的一种映射关系
algorithm算法：是指解决问题的一种方法或者一个过程algorithm算法是解决问题的步骤，它必须把每一次输入转化为正确的输出；一个算法应该由一系列具体步骤组成，下一步应执行的步骤必须明确；一个算法必须由有限步组成；算法必须可以终止。
computer program计算机程序：被认为是使用某种程序设计语言对一个算法的具体实现
program程序：是算法在计算机程序设计语言中的实现
Chapter 2 Mathematical Preliminaries
set集合：是由互不相同的成员members或者元素elements构成的一个整体
recursive递归：如果一个算法调用自己来完成它的部分工作，就称这个算法是递归的
Chapter 3 Algorithm Analysis
Asymptotic analysis渐进分析：可以估算出当问题规模变大时，一种算法及实现它的程序的效率和开销
growth rate增长率：算法的增长率是指当输入的值增长时，算法代价的增长速率
best / worst / average case最佳、最差、平均情况（P39）
upper bound (p42) / lower bound (p43)
上限：该算法可能有的最高增长率
下限：一种算法消耗某种资源的最大值
big-Oh (p42)/ big-Omega (p43) / Theta notation (p44)
Chapter 4 List, Stacks, and Queues
list线性表：是由称为元素的数据项组成的一种有限且有序的序列stack栈：是限定仅在一端进行插入或删除操作的线性表
queue队列：也是一种受限制的线性表，队列元素只能从队尾插入，从队首删除
Chapter 5 Binary Trees
BST二叉检索树：是满足下面所给出条件的二叉树，该条件即二叉检索树性质：对于二叉检索树的任何一个结点，设其值为K，则该结点左子树中任意一个结点的值都小于K；该结点右子树中任意一个结点的值都大于或等于K
depth深度：结点M的深度就是从根节点到M的路径长度
height高度：树的高度等于最深结点的深度加1
full binary tree满二叉树：的每一个结点或者是一个分支结点，并恰好有两个非空子结点；或者是叶结点
complete binary tree完全二叉树：有严格的形状要求：从根结点起每一层从左到右填充
priority queue优先队列：一些按照重要性或优先级来组织的对象成为优先队列
heap堆：堆由两条性质来定义。
首先，它是一棵完全二叉树，所有往往用数组来实现表示完全二叉树。
其次，堆中存储的数据是局部有序的。
也就是说，结点存储的值与其子结点存储的值之间存在某种关系。
Chapter 8 File Processing and External Sorting
Golden Rule of File Processing: 文件处理的黄金法则
使磁盘的访问次数最少！
track磁头在一个盘片的某个位置上可以访问的所有数据就构成了一个磁道，即这个盘片上与主轴具有相同距离的所有数据
sectors扇区：每个磁道（track）分为多个扇区
Contiguous sectors are often grouped to form a cluster簇：多个扇区通常集结成组，称为一个簇。
簇是文件分配的最小单位，因此所有文件都是一个或几个簇的大小
external sorting外排序：考虑到有一组记录因数量太大而无法存放到主存中的问题，由于记录必须驻留在外存中，因此这些排序方法称为外排序
run顺串：被排序的子序列成为顺串(p294)
Chapter 9 Searching
hashing散列：可以通过一些计算，把关键码值映射到数组中的位置来访问记录，这个过程称为散列
collision冲突：对于一个散列函数h和两个关键码值k1和k2，如果h(k1) =β= h(k2) ，其中β是表中的一个槽，那么就说k1和k2对于β在散列函数h下有冲突
Chapter 10 Indexing
Indexing索引：是把一个关键码与它对应的数据记录的位置相关联的过程
primary key主码：数据库中的每一条记录通常都有一个唯一标识，称为主码
secondary key辅码：可能有多条记录相同的关键码值
linear index线性索引：的索引文件中是一组关键码/指针对，这个文件按照关键码顺序排序，指针可以（1）指向磁盘中的完整记录所在的位置，也可以（2）指向主索引中主码的位置，或者（3）指向主码的实际值
Chapter 11 Graphs
connected components连通分量：无向图的最大连通子图称为连通分量
directed acyclic graph(DAG) 有向无环图：不带回路的有向图
BFS (breadth-first search)广度优先搜索：在进一步深入访问其他顶点之前，检查起点的所有相邻顶点
DFS (deep-first search)深度优先搜索：把所有从顶点V出去的边存入栈中
topological sort拓扑排序：将一个DAG中所有顶点在不违反前置依赖条件规定的基础上排成线性序列的过程称为拓扑排序
The MST (minimum-cost spanning tree)最小支撑树：是一个包括图G 中所有顶点及其一部分边的图，这些边是图G所有边集合的子集。
（1）这个子集中所有边的权之和为所有子集中最小的
（2）子集中的边能保证图是连通的。