四种基本的存储结构
存储的核心概念
存储的核心概念存储是计算机系统中的一个重要组成部分，用于存储和管理数据和程序。
它允许计算机在执行指令和处理数据时进行读写操作，并且可以长期保存数据以供以后使用。
存储的核心概念包括存储层次结构、存储器层次、主存储器和辅助存储器。
一、存储层次结构计算机中的存储层次结构是根据存取速度和容量来划分的，它分为多个层次，每个层次都有自己的特点和功能。
存储层次结构从上到下分为：寄存器、高速缓存、主存储器、辅助存储器。
下面我将逐一介绍这些层次。
1. 寄存器：寄存器是存储器层次结构中最接近CPU 的一层，也是最快的一层。
它用于存放CPU 需要立即访问的数据和指令。
寄存器的容量很小，一般只有几十个字节，但是它的读写速度非常快，能够满足CPU 对数据和指令的高速处理需求。
2. 高速缓存：高速缓存是位于CPU 和主存储器之间的一层存储器，作为主存储器和寄存器之间的缓冲区，用于加速CPU 对数据和指令的访问。
高速缓存的容量比寄存器大，但比主存储器小，一般几十到几百个千字节。
它的读写速度比主存储器快，但比寄存器慢。
它通过缓存一部分主存储器中的数据和指令，提高了CPU 对存储器的访问效率。
3. 主存储器：主存储器（也叫内存）是计算机系统中最重要的存储器，用于存放程序和数据。
它的容量比高速缓存大，一般几十到几百个千兆字节。
主存储器的读写速度比高速缓存慢，但比辅助存储器快。
它能够提供给CPU 进行读写操作。
4. 辅助存储器：辅助存储器（也叫外存）是计算机系统中最大的存储器，负责长期保存数据和程序。
它的容量比主存储器大，可以达到几百个千兆字节或者更大。
辅助存储器的读写速度比主存储器慢，但它具有永久存储的特点，即使计算机断电，数据也不会丢失。
以上是存储层次结构中的几个层次，不同层次的存储器在容量、读写速度、价格等方面都有所不同，通过合理地利用这些存储器，可以提高计算机系统的性能和效率。
二、存储器层次存储器层次是指存储器在层次结构中的位置和关系。
计算机系统的四层存储结构
计算机系统的四层存储结构计算机系统中的四层存储结构指的是计算机系统中的硬件层，包括寄存器、缓存、主存储器和辅助存储器。
这四个层次的存储结构既有协同作用，又相互独立。
首先是寄存器，它是计算机最快的存储设备，通常直接由CPU使用。
它的速度非常快，但是容量比较有限。
寄存器被分成许多不同的类型，例如通用寄存器和特殊寄存器，这些寄存器用于在CPU内部存储和处理数据。
在计算机系统中，缓存是将主存储器中经常使用的数据暂存起来的存储设备。
它通常是由高速缓存和低速缓存构成。
高速缓存通常是SRAM构成，而低速缓存则是DRAM或闪存。
对于连续访问数据，缓存提供了非常快速的数据访问时间。
缓存一般是位于CPU和主存储器之间，是一种非常重要的数据处理方式。
主存储器则是计算机系统中存储数据的设备，可以被程序进行读写操作。
主存储器的速度相对于寄存器和缓存来说较慢，但它的容量比较大。
主存储器的容量决定着计算机可以处理的数据量，通过将数据从辅助存储器中读取到主存储器中，CPU才能够访问并处理这些数据。
辅助存储器是指计算机系统中用于长期存储数据和程序的设备，例如硬盘、DVD、U盘等。
它相对于寄存器、缓存和主存储器而言容量更大，但是访问速度比较慢。
辅助存储器一般需要通过主存储器进行数据的读取和写入操作。
总的来说，计算机系统中的四层存储结构相互协作，配合工作，用于存储不同形式的数据、程序和指令等。
每一层存储器的存在都是以提高计算机处理速度和效率为目的。
只有四个层次的存储设备协作起来，计算机系统才能够处理各种类型的数据和应用程序。
四种基本的存储结构
四种基本的存储结构在计算机科学中，有四种基本的存储结构，分别是：顺序存储结构、链式存储结构、索引存储结构和散列存储结构。
这四种存储结构在不同场景下都有各自的优势和适用性。
1. 顺序存储结构（Sequential Storage Structure）顺序存储结构是将数据元素按照其逻辑顺序依次存放在一块连续的存储空间中。
这种结构依赖于元素本身的物理顺序，使得数据的访问和处理更为高效。
数组就是一种典型的顺序存储结构，可以通过下标进行随机访问。
优点：存取速度快，适用于静态数据。
缺点：插入和删除操作需要移动大量元素，不适用于频繁的插入和删除操作。
2. 链式存储结构（Linked Storage Structure）链式存储结构是通过指针将数据元素连接起来，每个元素都包含一个指向下一个元素的指针。
这种结构可以在任意位置插入和删除元素，不需要移动其他元素。
链表就是一种典型的链式存储结构。
优点：插入和删除操作高效，适用于动态数据。
缺点：访问一些特定元素需要遍历整个链表，存储和访问效率相对较低。
3. 索引存储结构（Indexed Storage Structure）索引存储结构通过建立索引表来提供对数据元素的快速访问。
索引表包含了数据元素的关键字和对应的物理地址，用户可以通过关键字直接访问到相应的数据元素。
常见的索引存储结构包括有序索引、散列索引等。
优点：访问速度快，适用于查找频繁的场景。
缺点：需要额外的存储空间来维护索引表，使得存储空间开销增加。
4. 散列存储结构（Hash Storage Structure）散列存储结构通过哈希函数将关键字映射到存储位置，可以快速定位到数据元素。
散列表是在实际应用中广泛使用的散列存储结构。
优点：快速查找，存取速度均匀稳定。
缺点：对存储空间的利用率较低，冲突处理可能会引起性能问题。
以上四种基本的存储结构都有各自的优缺点，在不同的应用场景下可以选择适合的存储结构来优化数据的存储和访问效率。
数据结构填空
5.数据的逻辑结构在计算机存储器内的表 示，称为数据的存储结构
6. 设某 双链表的 结点形 式为 prior data next，若要在指针 q 所指结点(中间结点) 的后面插入一个新结点 s，则需执行下述 语 句 段 ： s→prior=q ； s->next=q->next ； q->next->prior=s；q→next=s; 7. 串 S=″I□am□a□worker″(注: □为一个空 格)的长度是 13 8.数据的逻辑结构分为有四种，分别是集 合结构、树状结构、网状结构和线性结构。 9.下列程序段的时间复杂度为 0(n2)product = 1;for (i = n;i>0; i--)for (j = i+1; j<n; j++)product *=j; 10.产生冲突现象的两个关键字称为该散 列函数的同义词
76.对关键字序列(50，34，92，19，11，68， 56，41，79)进行直接插入排序，当将第 8 个关键字 41 插入到当前的有序子表中时， 为寻找插入位置需进行 5 次关键字之间的 比较。。
81.在队列中，允许进行插入操作的一端称 为队尾，的查找，若根结点元素 的键值大于被查找元素的键值，则应该在
31.图的存储结构包括有邻接矩阵和邻接 表
树的四种存储表示方法
树的四种存储表示方法
树是一种常见的数据结构，由节点和边组成，节点之间的关系是层级的。
树的存储方式有四种，分别是双亲表示法、孩子兄弟表示法、双向链表表示法和数组表示法。
1. 双亲表示法
双亲表示法是指每个节点都有一个指向其父节点的指针，根节点的指针为null。
这种表示法简单易懂，但是查找父节点比较麻烦。
2. 孩子兄弟表示法
孩子兄弟表示法是指每个节点都有指向其第一个孩子节点和下
一个兄弟节点的指针。
这种表示法可以方便地查找子节点和兄弟节点，但是查找父节点比较麻烦。
3. 双向链表表示法
双向链表表示法是指每个节点都有指向其父节点、第一个子节点和下一个兄弟节点的指针。
这种表示法可以方便地查找父节点、子节点和兄弟节点。
4. 数组表示法
数组表示法是指将节点存储在一个数组中，每个节点的位置和数组下标一一对应。
这种表示法可以方便地查找父节点、子节点和兄弟节点，但是浪费空间，因为如果树的深度不够大，数组中会存在大量的空节点。
以上四种树的存储表示方法各有利弊，根据具体情况选择最合适的方法可以提高程序的效率。
2010年10月自考数据结构试题及答案
1 / 72010年10月全国自考数据结构试题课程代码：02331一、单项选择题（本大题共15小题，每小题2分，共30分） 1．数据的四种存储结构是(A )A.顺序存储结构、链接存储结构、索引存储结构和散列存储结构B.线性存储结构、非线性存储结构、树型存储结构和图型存储结构C.集合存储结构、一对一存储结构、一对多存储结构和多对多存储结构D.顺序存储结构、树型存储结构、图型存储结构和散列存储结构2．若对某线性表最常用的操作是在最后一个结点之后插入一个新结点或删除最后一个结点，要使操作时间最少，下列选项中，应选择的存储结构是(C ) A.无头结点的单向链表 B.带头结点的单向链表 C.带头结点的双循环链表D.带头结点的单循环链表3．若带头结点的单链表的头指针为head ，则判断链表是否为空的条件是(B ) A.head=NULL B.head->next=NULL C.head!=NULLD.head->next!=head4．若元素的入栈顺序为1，2，3....，n ，如果第2个出栈的元素是n ，则输出的第i(1<=i<=n)个元素是(D )A.n-iB.n-i+lC.n-i+2D.无法确定5．串匹配算法的本质是(C )A.串复制B.串比较C.子串定位D.子串链接6．设有一个10阶的对称矩阵A ，采用行优先压缩存储方式，a 11为第一个元素，其存储地址为1，每个元素占一个字节空间，则a 85的地址为(C ) A.13 B.18 C.33D.407．若一棵二叉树的前序遍历序列与后序遍历序列相同，则该二叉树可能的形状是(B ) A.树中没有度为2的结点 B.树中只有一个根结点 C.树中非叶结点均只有左子树D.树中非叶结点均只有右子树8．若根结点的层数为1，则具有n 个结点的二叉树的最大高度是(A )A.nB.2log n ⎢⎥⎣⎦C.2log n ⎢⎥⎣⎦+1D.n/2 9．在图G 中求两个结点之间的最短路径可以采用的算法是(A )2 / 7A.迪杰斯特拉（Dijkstra ）算法B.克鲁斯卡尔（Kruskal ）算法C.普里姆(Prim)算法D.广度优先遍历(BFS)算法10．下图G=(V,E)是一个带权连通图，G 的最小生成树的权为(D ) A.15 B.16 C.17 D.1811．在下图中，从顶点1出发进行深度优先遍历可得到的序列是(B ) A.1 2 3 4 5 6 7 B.1 4 2 6 3 7 5 C.1 4 2 5 3 6 7 D.1 2 4 6 5 3 712．如果在排序过程中不改变关键字相同元素的相对位置，则认为该排序方法是(B ) A.不稳定的 B.稳定的 C.基于交换的D.基于选择的13．设有一组关键字(19, 14, 23, 1，6，20, 4，27, 5，11, 10, 9)，用散列函数H(key)=key%13构造散列表，用拉链法解决冲突，散列地址为1的链中记录个数为(C ) A.1 B.2 C.3D.414．已知二叉树结点关键字类型为字符，下列二叉树中符合二叉排序树性质的是(D)15．若需高效地查询多关键字文件，可以采用的文件组织方式为(D)A.顺序文件B.索引文件C.散列文件D.倒排文件二、填空题（本大题共10小题，每小题2分，共20分）16．下面程序段的时间复杂度为（O(n)）。
数据结构填空题
1. 数据结构的存储结构包括顺序、、索引和散列等四种。
2. 设关键字序列{7,12,26,30,47,58,66,70,82,90}，当用折半查找方法查找时，所需比较的次数为3次的关键字分别是。
3. 假定一个线性表为 {12, 23, 74, 55, 63, 40, 82, 36}，若按key%3条件进行划分，使得同一余数的元素成为一个子表，则包含74的子表长度为。
4. 和二分查找相比，顺序查找的优点是除了不要求表中数据元素有序之外，对结构也无特殊要求。
5. 设双向循环链表每一个结点结构为(data,llink,rlink),则结点*p的前驱结点的地址为。
6. n个顶点的连通无向图的生成树含有条边。
【答案】n-17. 在一个最大堆中，堆顶结点的值是所有结点中的。
8. 假定对长度n=50的有序表进行折半搜索，则对应的判定树中最底下一层的结点数为个。
9. 对于带头结点的链栈top，取栈顶元素的操作是。
【答案】*y=top->next->data 10. 假定一棵三叉树(即度为3的树)的结点个数为50，则它的最小高度为。
假定树根结点的深度为0。
11. 二维数组是一种非线性结构，其中的每一个数组元素最多有个直接前驱(或者直接后继)。
12. 在堆排序中，对任意一个分支结点进行调整运算的时间复杂度为。
13. 队列的删除操作在进行。
14. 设图G = (V, E)，V = {1, 2, 3, 4}, E = {<1, 2>, <1, 3>, <2, 4>, <3, 4>}，从顶点1出发，对图G进行广度优先搜索的序列有种。
15. 向一棵二叉搜索树中插入一个元素时，若元素的值小于根结点的值，则应把它插入到根结点的上。
16. 快速排序在平均情况下的时间复杂度为。
17. 由关键字序列{42,97,75,23,68,34}建成的最大堆是。
18. 对于关键字序列(12 , 13 , 11 , 18 , 60 , 15 , 7 , 18 , 25 , 100)，用筛选法建堆，必须从关键字为的结点开始。
试举一个数据结构的例子、叙述其逻辑结构、存储结构、运算三个方面的内容。
数据结构复习笔记作者: 网络转载发布日期: 无数据就是指能够被计算机识别、存储和加工处理的信息的载体。
数据元素是数据的基本单位，有时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。
如整数这个集合中，10这个数就可称是一个数据元素.又比如在一个数据库(关系式数据库)中，一个记录可称为一个数据元素，而这个元素中的某一字段就是一个数据项。
数据结构的定义虽然没有标准，但是它包括以下三方面内容：逻辑结构、存储结构、和对数据的操作。
这一段比较重要，我用自己的语言来说明一下，大家看看是不是这样。
比如一个表(数据库)，我们就称它为一个数据结构，它由很多记录(数据元素)组成，每个元素又包括很多字段(数据项)组成。
那么这张表的逻辑结构是怎么样的呢? 我们分析数据结构都是从结点(其实也就是元素、记录、顶点，虽然在各种情况下所用名字不同，但说的是同一个东东)之间的关系来分析的，对于这个表中的任一个记录(结点)，它只有一个直接前趋，只有一个直接后继(前趋后继就是前相邻后相邻的意思)，整个表只有一个开始结点和一个终端结点，那我们知道了这些关系就能明白这个表的逻辑结构了。
而存储结构则是指用计算机语言如何表示结点之间的这种关系。
如上面的表，在计算机语言中描述为连续存放在一片内存单元中，还是随机的存放在内存中再用指针把它们链接在一起，这两种表示法就成为两种不同的存储结构。
(注意，在本课程里，我们只在高级语言的层次上讨论存储结构。
)第三个概念就是对数据的运算，比如一张表格，我们需要进行查找，增加，修改，删除记录等工作，而怎么样才能进行这样的操作呢? 这也就是数据的运算，它不仅仅是加减乘除这些算术运算了，在数据结构中，这些运算常常涉及算法问题。
弄清了以上三个问题，就可以弄清数据结构这个概念。
--------------------------------------------------------------------------------通常我们就将数据的逻辑结构简称为数据结构，数据的逻辑结构分两大类：线性结构和非线性结构(这两个很容易理解)数据的存储方法有四种：顺序存储方法、链接存储方法、索引存储方法和散列存储方法。
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四种基本的存储结构 Document number：NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT
数据的四种基本存储方法
数据的存储结构可用以下四种基本存储方法得到：
（1）顺序存储方法
该方法把逻辑上相邻的结点存储在物理位置上相邻的存储单元里，结点间的逻辑关系由存储单元的邻接关系来体现。
由此得到的存储表示称为顺序存储结构（Sequential Storage Structure），通常借助程序语言的数组描述。
该方法主要应用于线性的数据结构。
非线性的数据结构也可通过某种线性化的方法实现顺序存储。
（2）链接存储方法
该方法不要求逻辑上相邻的结点在物理位置上亦相邻，结点间的逻辑关系由附加的指针字段表示。
由此得到的存储表示称为链式存储结构（Linked Storage Structure）,通常借助于程序语言的指针类型描述。
（3）索引存储方法
该方法通常在储存结点信息的同时，还建立附加的索引表。
索引表由若干索引项组成。
若每个结点在索引表中都有一个索引项，则该索引表称之为稠密索引（Dense Index）。
若一组结点在索引表中只对应一个索引项，则该索引表称为稀疏索引(Spare Index)。
索引项的一般形式是：
(关键字、地址)
关键字是能唯一标识一个结点的那些数据项。
稠密索引中索引项的地址指示结点所在的存储位置；稀疏索引中索引项的地址指示一组结点的起始存储位置。
（4）散列存储方法
该方法的基本思想是：根据结点的关键字直接计算出该结点的存储地址。
四种基本存储方法，既可单独使用，也可组合起来对数据结构进行存储映像。
同一逻辑结构采用不同的存储方法，可以得到不同的存储结构。
选择何种存储结构来表示相应的逻辑结构，视具体要求而定，主要考虑运算方便及算法的时空要求。
数据结构三方面的关系
数据的逻辑结构、数据的存储结构及数据的运算这三方面是一个整体。
孤立地去理解一个方面，而不注意它们之间的联系是不可取的。
存储结构是数据结构不可缺少的一个方面：同一逻辑结构的不同存储结构可冠以不同的数据结构名称来标识。
【例】线性表是一种逻辑结构，若采用顺序方法的存储表示，可称其为顺序表；若采用链式存储方法，则可称其为链表；若采用散列存储方法，则可称为散列表。
数据的运算也是数据结构不可分割的一个方面。
在给定了数据的逻辑结构和存储结构之后，按定义的运算集合及其运算的性质不同，也可能导致完全不同的数据结构。
【例】若对线性表上的插入、删除运算限制在表的一端进行，则该线性表称之为栈；若对插入限制在表的一端进行，而删除限制在表的另一端进行，则该线性表称之为队列。
更进一步，若线性表采用顺序表或链表作为存储结构，则对插入和删除运算做了上述限制之后，可分别得到顺序栈或链栈，顺序队列或链队列。