数据结构简介
TIN数据结构
TIN数据结构TIN数据结构简介TIN（Triangle Inequality Network）数据结构是一种用于高效计算点到点之间距离的数据结构。
它基于三角不等式原理，通过将点云数据集划分为多个三角形来构建网络，以提供快速的距离查询功能。
TIN数据结构在计算机图形学、计算机视觉和地理信息系统等领域都得到了广泛的应用。
构建TIN数据结构构建TIN数据结构的过程主要分为以下几步：1. 数据准备：首先，需要准备输入数据集，数据集可以是二维或三维的点云数据。
每个点包含一个唯一的标识符和一个位置信息。
2. 三角剖分：通过对输入的点云进行三角剖分，一组互不相交的三角形。
常用的剖分算法有Delaunay三角剖分算法和Ear Clipping算法。
3. 构建TIN网络：将的三角形组合成一个有向无环图（DAG），即TIN网络。
每个节点代表一个三角形，节点之间的边表示相邻三角形之间的关系。
4. 计算边权重：根据点云数据集中点的位置信息，通过计算点到点之间的距离，为TIN网络中的每条边赋予权重。
权重可以是欧几里得距离、曼哈顿距离或其他自定义的距离度量。
构建TIN数据结构的关键在于三角剖分算法的选择和边权重的计算方法。
距离查询TIN数据结构的主要优势在于其高效的距离查询功能。
对于给定的两个点A和B，可以通过TIN数据结构快速计算出它们之间的最短距离。
距离查询的过程如下：1. 定位：根据点A和点B的位置信息，通过TIN数据结构将这两个点定位到它们所在的三角形上。
2. 搜索：从A所在的三角形开始，沿着TIN网络中的边进行搜索，直到找到B所在的三角形。
3. 计算距离：遍历路径上的所有三角形，根据边上的权重累计计算出点A到点B的距离。
距离查询的时间复杂度取决于TIN数据结构的大小和查询路径的长度。
通常情况下，TIN数据结构的构建过程比较耗时，但是一旦建立完成，距离查询的效率非常高。
应用领域TIN数据结构在很多领域都有广泛的应用，包括但不限于：- 计算机图形学：TIN数据结构可以用于图像的几何变换、模型的渲染和光线追踪等方面。
数据结构详细简介
数据结构详细简介数据结构是计算机科学中非常重要的概念，它是用于组织和存储数据的方法和技术。
这些数据结构可以帮助我们有效地处理和操作数据，在解决实际问题中起到关键作用。
本文将详细介绍几种常见的数据结构，并探讨它们的特点和应用场景。
一、数组（Array）数组是一种线性数据结构，它由一系列相同类型的元素组成，这些元素按照顺序存储在连续的内存空间中。
数组的访问和修改操作非常高效，可以通过下标直接定位元素。
然而，数组的大小在创建时就需要确定，并且不能方便地插入或删除元素。
二、链表（Linked List）链表是另一种常见的线性数据结构，它通过节点来存储数据，并通过指针将这些节点链接在一起。
链表允许动态地插入和删除元素，相对于数组而言更加灵活。
然而，链表的访问效率较低，需要从头节点开始逐个遍历。
三、栈（Stack）栈是一种特殊的线性数据结构，它采用“后进先出”的原则。
栈具有两个主要操作，即入栈（Push）和出栈（Pop），可以在栈的顶部插入和删除元素。
栈经常用于处理符号匹配、逆波兰表达式等问题。
四、队列（Queue）队列也是一种线性数据结构，它采用“先进先出”的原则。
队列有两个关键操作，即入队（Enqueue）和出队（Dequeue），分别用于在队尾插入元素和在队头删除元素。
队列常用于任务调度、消息传递等场景。
五、树（Tree）树是一种非线性数据结构，它由一组节点和连接这些节点的边组成。
树的最顶部节点称为根节点，每个节点可以有零个或多个子节点。
树的应用非常广泛，如二叉树用于排序和搜索，平衡树用于数据库索引等。
六、图（Graph）图是一种复杂的非线性数据结构，它由顶点（Vertex）和边（Edge）组成。
图可以用来表示现实生活中的网络结构，如社交网络、地图等。
图的分析和算法设计都具有一定难度，广度优先搜索和深度优先搜索是常用的图算法。
七、哈希表（Hash Table）哈希表是一种根据关键字直接访问存储位置的数据结构，它通过哈希函数将关键字映射为数组的索引。
数据结构简介了解数据结构的基本概念和分类
数据结构简介了解数据结构的基本概念和分类数据结构简介：了解数据结构的基本概念和分类在计算机科学中，数据结构是指数据元素之间的关系，以及在计算机中存储、组织和操作数据的方法。
数据结构的选择直接影响到算法的实现效率，因此深入了解数据结构的基本概念和分类是非常重要的。
一、数据结构的基本概念数据结构中的基本概念包括以下几个方面：1. 数据元素：数据结构中的基本单位，是数据的最小单位。
2. 关系：数据元素之间的相互关联，包括线性关系、树形关系、图形关系等。
3. 空间和时间的效率：衡量数据结构优劣的重要指标，包括内存空间的利用率和运行时间的复杂度。
4. 操作：对数据结构进行的操作，包括插入、删除、修改、查询等。
5. 抽象数据类型（Abstract Data Type, ADT）：将数据类型与操作定义在一起形成的数据抽象模型，是一种逻辑结构。
二、数据结构的分类根据数据元素之间的关系，数据结构可以分为以下几种类型：1. 线性结构：数据元素之间存在一对一的关系，包括线性表、栈、队列等。
- 线性表：是最基本的数据结构之一，包括顺序表和链表两种形式。
- 栈：一种特殊的线性表，具有“先进后出”（Last In First Out, LIFO）的特点。
- 队列：一种特殊的线性表，具有“先进先出”（First In First Out, FIFO）的特点。
2. 树形结构：数据元素之间存在一对多的关系，包括二叉树、堆、哈夫曼树等。
- 二叉树：每个节点最多只有两个子节点，分为二叉搜索树、平衡二叉树等。
- 堆：一种特殊的二叉树，常用于实现优先队列。
- 哈夫曼树：一种用于数据压缩的树形结构，通过编码来减少数据存储空间。
3. 图形结构：数据元素之间存在多对多的关系，包括有向图、无向图等。
- 有向图：图中的边具有方向性，表示元素之间的有序关系。
- 无向图：图中的边没有方向性，表示元素之间的无序关系。
4. 散列结构：通过散列函数将元素映射到存储地址，实现快速的数据访问。
《数据结构》课程简介
《数据结构》课程简介《数据结构》技术是近年来各高校兴办的新专业，是交叉型、复合型的专业。
“数据结构”课程是计算机程序设计的重要理论基础，它是计算机、《数据结构》技术等相关专业重要的专业基础课程与核心课程，同时也是其他理工专业的热门选修课。
本《数据结构》是为“数据结构”课程编写的教材，其内容选取符合教学大纲要求，并兼顾不同学科的广度和深度，适用面广。
本《数据结构》在编写中结合了编著者多年讲授这门课程的教学经验，合理地组织教材内容，做到内容紧凑、叙述深入浅出、图文并茂，并提供了大量的案例介绍。
全《数据结构》共8章：第1章绪论，以非数值计算的程序设计解决实际问题为例，说明什么是数据结构，数据结构的研究内容及相关概念，讨论了如何描述算法及对应的性能分析；第2～4章，主要讨论线性结构。
如线性表、栈、队列、串、数组等，研究了各自的逻辑结构、存储结构及相关的数据操作；第5～6章讨论非线性结构，包括树、二叉树和图以及它们的应用；第7、8章讨论程序设计中常见的查找和排序问题，并就典型方法进行了详尽的算法分析和描述，不仅介绍了各种算法的实现，而且着重从时间上进行了定性或定量的分析和比较。
本《数据结构》内容阐述详尽，文字通俗，简明易懂，算法分析循序渐进富有逻辑性，算法描述清晰准确，理论知识剖析清楚，且注重对难点的阐述，易于学生理解和自学。
《数据结构》中的算法均采用C语言实现，可直接在任何C环境下调试运行。
每章后均配有相应的习题并提供参考答案，方便学生自主学习；同时，本《数据结构》免费提供以教材为基本内容并符合课堂讲授方式的电子课件，这也是编著者在教学中一直使用的教学课件。
通过教材的学习，希望达到理解数据结构理论并能运用常用算法解决实际问题的目的。
本《数据结构》可作为高等院校相关课程的本科或专科教材，是适合应用型人才培养的教材，也可作为科技工作者的参考《数据结构》，讲授48～80学时。
教师根据学时、专业和学生的实际情况，选讲或不讲教材中的某些章节，如第4章的多维数组部分。
数据结构-家谱管理系统
数据结构-家谱管理系统数据结构家谱管理系统在当今数字化的时代，信息管理变得越来越重要，而家谱作为家族历史和传承的重要记录，也需要一种有效的管理方式。
一个高效的家谱管理系统能够帮助我们更好地保存、查询和分析家族信息，增强家族成员之间的联系和认同感。
接下来，让我们深入探讨一下家谱管理系统所涉及的数据结构和功能。
首先，我们来了解一下什么是数据结构。
简单来说，数据结构是指数据元素之间的关系和组织方式。
在家谱管理系统中，我们需要选择合适的数据结构来存储和操作家族成员的信息。
一种常见的数据结构选择是树形结构。
家谱本身就具有天然的层次关系，从祖先开始，逐渐分支到子孙后代。
我们可以将每个家族成员看作一个节点，通过父子关系将节点连接起来，形成一棵家族树。
这种树形结构能够清晰地展示家族的分支和传承关系。
为了实现树形结构，我们可以使用链表或者数组来存储节点信息。
链表的优点是插入和删除节点比较方便，适合家族成员信息的动态变化。
而数组则可以更高效地随机访问节点，但在插入和删除操作时可能需要移动大量元素。
在家谱管理系统中，每个家族成员的节点应该包含哪些信息呢？至少要包括姓名、性别、出生日期、婚姻状况等基本信息。
此外，还可以添加照片、个人简介、联系方式等扩展信息，以丰富家族成员的资料。
除了存储家族成员的信息，家谱管理系统还需要提供强大的查询功能。
用户可能想要查找特定姓名的家族成员，或者查找某个时间段出生的成员，甚至是查找具有特定亲属关系的成员。
为了实现这些查询功能，我们可以在数据结构中建立索引，例如按照姓名建立哈希索引，按照出生日期建立排序索引等。
这样可以大大提高查询的效率。
另外，家族关系的计算也是家谱管理系统的一个重要功能。
比如，计算两个家族成员之间的亲属关系远近，判断是否存在共同的祖先等。
这需要我们在树形结构的基础上进行深度优先搜索或者广度优先搜索等算法的应用。
在数据存储方面，我们可以选择将家谱数据存储在本地文件中，如XML 或者 JSON 格式，也可以选择将数据存储在数据库中，如关系型数据库 MySQL 或者非关系型数据库 MongoDB。
数据结构简介及分类
数据结构简介及分类数据结构是计算机科学中的重要概念，它用于组织和管理数据的方式。
在计算机科学领域，数据结构有着广泛的应用，它可以提高数据的存储和访问效率，使得计算机可以更加高效地处理和操作数据。
本文将对数据结构进行简要介绍，并对其进行分类。
一、数据结构简介数据结构可以理解为数据之间的逻辑关系和物理存储关系。
简而言之，它是一种将数据组织起来的方式，以便于操作和管理。
数据结构可以分为两大类别：线性结构和非线性结构。
1. 线性结构线性结构是一种数据元素之间一对一的关系。
常见的线性结构包括数组、链表、栈和队列等。
其中，数组是最简单的线性结构，它将一组具有相同特性的数据元素按照一定的顺序存储在一块连续的内存空间中。
链表是由一系列节点组成的数据结构，每个节点都包含一个数据域和一个指针域，通过指针将节点串联在一起。
栈是一种特殊的线性结构，采用"先进后出"（LIFO）的原则，在栈顶进行插入和删除操作。
队列也是一种特殊的线性结构，采用"先进先出"（FIFO）的原则，只能在队列的两端进行插入和删除操作。
2. 非线性结构非线性结构是一种数据元素之间存在多对多的关系。
常见的非线性结构包括树和图等。
树是一种层次结构，它由节点和边组成。
每个节点可以有多个子节点，最上面的节点称为根节点。
图是由节点和边组成的集合，节点可以是任意对象，边表示节点之间的关系。
二、数据结构的分类除了线性结构和非线性结构外，数据结构还可以根据数据的存储方式进一步分类。
常见的数据结构分类包括数组、链表、树和图。
1. 数组数组是最简单的数据结构之一，它将一组相同类型的数据元素顺序存储在一块连续的内存空间中。
数组的最大特点是可以通过索引快速访问任意位置的元素。
然而，数组的大小在创建时就已固定，无法动态扩充和缩小。
2. 链表链表是一种动态的数据结构，它通过指针将一组节点串联在一起。
链表可以分为单向链表、双向链表和循环链表等类型。
系统数据结构设计
系统数据结构设计1. 简介系统数据结构设计是指在软件开发过程中，为了高效地存储和操作数据而设计的一种组织方式。
它是软件系统的基础，直接影响着系统的性能、可扩展性和可维护性。
本文将详细介绍系统数据结构设计的标准格式，包括数据结构的定义、数据类型的选择、数据存储和操作等内容。
2. 数据结构的定义在系统数据结构设计中，首先需要明确系统所需的数据结构。
数据结构是指一种组织数据的方式，它定义了数据元素之间的关系和操作。
常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树和图等。
3. 数据类型的选择在选择数据结构之前，需要先确定系统所需的数据类型。
数据类型是指数据的种类和取值范围。
常见的数据类型有整数、浮点数、字符、字符串和布尔值等。
根据系统的需求，选择合适的数据类型可以提高系统的效率和可靠性。
4. 数据存储数据存储是指将数据存储在内存或硬盘中的过程。
在系统数据结构设计中，需要考虑数据的存储方式和存储结构。
常见的数据存储方式有顺序存储和链式存储两种。
顺序存储是将数据按照顺序存放在一块连续的内存空间中，而链式存储是通过指针将数据元素链接起来。
5. 数据操作数据操作是指对数据进行增、删、改、查等操作的过程。
在系统数据结构设计中，需要定义相应的操作方法和算法。
常见的数据操作包括插入、删除、修改和查询等。
通过合理设计数据操作方法和算法，可以提高系统的运行效率和数据处理能力。
6. 数据结构的优化在系统数据结构设计中，还需要考虑数据结构的优化问题。
优化是指通过改进数据结构的设计和算法，使系统在满足功能需求的前提下，尽可能地提高性能和效率。
常见的优化方法包括空间优化和时间优化两种。
空间优化是指减少数据结构占用的存储空间，而时间优化是指减少数据操作的时间复杂度。
7. 总结系统数据结构设计是软件开发过程中非常重要的一环。
通过合理设计数据结构，可以提高系统的性能、可扩展性和可维护性。
本文介绍了系统数据结构设计的标准格式，包括数据结构的定义、数据类型的选择、数据存储和操作等内容。
acm竞赛知识点
ACM竞赛知识点简介ACM竞赛是指由国际大学生程序设计竞赛（ACM-ICPC）组织的一系列编程比赛。
ACM竞赛旨在培养学生的计算机科学和编程能力，提高解决实际问题的能力和团队合作精神。
本文将介绍ACM竞赛的基本知识点和技巧，帮助读者更好地了解和参与这一竞赛。
知识点1. 数据结构在ACM竞赛中，数据结构是解决问题的关键。
以下是一些常用的数据结构：•数组：用于存储一组相同类型的数据。
•链表：用于存储和操作具有相同数据类型的元素。
•栈：一种后进先出（LIFO）的数据结构。
•队列：一种先进先出（FIFO）的数据结构。
•树：一种非线性的数据结构，由节点和边组成。
•图：一种由节点和边组成的数据结构，用于表示各种关系。
2. 算法ACM竞赛中常用的算法包括：•排序算法：如快速排序、归并排序、堆排序等，用于将数据按照一定的规则进行排序。
•查找算法：如二分查找、哈希表等，用于在数据中查找指定的元素。
•图算法：如深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）、最短路径算法等，用于解决图相关的问题。
•动态规划：一种将复杂问题分解为简单子问题的方法，用于解决多阶段决策问题。
•贪心算法：一种每一步都选择当前最优解的方法，用于解决优化问题。
3. 数学数学在ACM竞赛中扮演着重要的角色。
以下是一些常用的数学知识点：•组合数学：包括排列组合、二项式定理、卡特兰数等，用于计算对象的排列和组合方式。
•数论：包括素数、最大公约数、最小公倍数等，用于解决与整数相关的问题。
•概率与统计：包括概率分布、统计推断等，用于分析和预测事件发生的概率。
•矩阵与线性代数：用于解决与矩阵和线性方程组相关的问题。
4. 字符串处理在ACM竞赛中，字符串处理是常见的问题之一。
以下是一些常用的字符串处理技巧：•字符串匹配：如KMP算法、Boyer-Moore算法等，用于在一个字符串中查找另一个字符串。
•字符串排序：如字典序排序、后缀数组等，用于对字符串进行排序。
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（1） S=(D, R) D={ a, b, c, d, e, f } R={(a,e), (b,c), (c,a), (e,f), (f,d)} 解： 上述表达式可用图形表示为：
b
c
a
e
f
d
此结构为线性的。
（2） S=(D, R) D={di | 1≤i≤5} R={(di , dj ), i<j}
图1-1-2 图型结构示例
1.1 什么是数据结构
是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的 集合，表示为：
Data_Structure=（D,
（数值或非数值）
元素有限集
R）
关系有限集
——是指同一数据元素类型中各元素之间存在的关系。
数据结构课程的地位
——针对非数值计算的程序设计问题，研究计算机 的操作对象以及它们之间的关系和操作。 ——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。 Data_Structure=( D, R )
程序设计＝好算法＋好结构
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1.3 数据结构涵盖的内容
1.3.1 基本概念和术语
1. 数据 (data)—— 所有能被计算机识别、存
储和处理的符号的集合（包括
数字、字符、声音、图像等信 息 ）。
2. 数据元素 (data element) —— 是数据的
基本单位，具有完整确定的 实际意义(又称元素、结点，顶点、 ）。 三者之间的关系：数据记录等 > 数据元素 > 数据项 例：班级通讯录 > 个人记录 > 姓名、年龄…… 目。是具有独立含义的最小 标识单位（又称字段、域、属性 等）。
解：上述表达式可用图形表示为：
d1 d5 d2
该结构是非线性的。
d4
d3
解释2：什么叫数据的物理结构？
答：物理结构亦称存储结构，是数据的逻辑结构在计算机 存储器内的表示（或映像）。它依赖于计算机。 存储结构可分为4大类：
顺序、链式、索引、散列
法2：地址 内容 3.0 0415
例：复数3.0－2.3i 的两种存储方式：
例3 分析下面的算法
1. void sum(int m,int n) 2. { int i,j,s=0； 3. for(i=1；i<=m；i++) 4. { for(j=1；j<=n；j++) 5. s++； 6. printf(“%d”,s)； 7. } 8. } 其中:f(m,n)=1+m+2*m*n+m=2mn+2m+1 当m=n时,f(n)=2n2+2n+1 T(n)=O(f(n))=O(2n2+2n+1)=O(n2) O(n2 ) 称成为平方阶/平方数量级 // // // // // 1次 m次 m*n次 m*n次 m次
例2 分析下面的算法
void sum(int a[],int n) { int s=0,i； // 1次 for(i=0；i<n；i++) // n次 s=s+a[i]； // n次 printf(“%d”,s)； // 1次 } 其中：语句频度为：f(n)=1+n+n+1 时间复杂度为：T(n)=O(f(n))=O(2n+2)=O(n） O(n)称成为线性阶/线性数量级
1.4.2 抽象数据类型如何定义
抽象数据类型可以用以下的三元组来表示： ADT = （D，R，P） 数据对象 ADT 常用 定义 格式 D上的关系集 D上的操作集
ADT抽象数据类型名{ 数据对象：<数据对象的定义> 数据关系：<数据关系的定义> 基本操作 ：<基本操作的定义> } ADT抽象数据类型名
数 C，使得对所有的 n n0 ，有 f(n) Cg(n)，则： f(n) = O(g(n))
例：
3n+2=O(n) 因为 3n+24n for n2 for n4
6*2n+n2=O(2n) 因为6*2n+n2 7*2n
算法的时间复杂度---算法(或程序)中基本操作(或语句)重复执行的次数的总和。 设n为求解的问题的规模,基本操作(或语句)执行次数 总和称为语句频度,记作f(n)；时间复杂度记作T(n),有： T(n)=O(f(n)) 例1 { int s； scanf(“%d”,&s)； s++； printf(“%d”,s)； } 其中：语句频度为：f(n)=f(1)=3 时间复杂度为：T(n)=O(f(n))=O(3)=O(1） O(1)称成为常量阶/常量数量级
数学
关系
硬件
对象 关系 操作
软件
对象 关系 操作
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1.2 学习数据结构的意义
计算机内的数值运算依靠方程式，而非数值运算 （如表、树、图等）则要依靠数据结构。
数据结构是一门学科，针对非数值计算的程序 设计问题，研究计算机的操作对象以及它们之间的 关系和操作等等。
同样的数据对象，用不同的数据结构来 表示，运算效率可能有明显的差异。
举例2
图1-1-1表示的是我院的专业设置情况。在图 1-1-1中可以把一所学院名称看成树根，把下 设的若干个系名看成它的树枝中间结点，把 每个系的若干个专业方向看成树叶，这就形 成一个树形结构。树形结构通常用表示结点 的分层组织，结点之间是一对多的关系。对 于树形结构的主要操作是遍历、查找、插入 或删除等。
目录
第1章 第2章 第3章 第4章 第5章 第6章 第7章 第9章 第10章 绪论 线性表 栈和队列 串 数组和广义表 树和二叉树 图 查找 排序
注：第8章和带**章节不作要求
第1章 绪论
讨论5个问题： 1.1 什么是数据结构
1.2 学习数据结构的意义
1.3 数据结构主要涵盖内容 1.4 什么是抽象数据类型 1.5 算法效率的度量
例4 分析下面的算法
其中：第4行的次数为 1+2+...+n=n(1+n)/2 第5行的次数为 1+2+...+n=n(1+n)/2 f(n)=1+n+n(n+1)+n=n2+3n+1 T(n)=O(f(n))=O(n2） O(n2）称成为平方阶/平方数量级
例5 冒泡排序的C语言算法 // 对数组a中n个数按递增次序作冒泡排序 1. Void bubble1(int a[],int n) 2. { int i,j,temp； 3. for(i=0；i<=n-2；i++) // ？ 次 4. for(j=0；j<=n-2-i；j++) // ？ 次 5. if (a[j]>a[j+1]) // ？ 次 6. { temp=a[j]； // ？ 次 7. a[j]=a[j+1]； // ？ 次 8. a[j+1]=temp； // ？ 次 9. } 10. for(i=0；i<n；i++) // n 次 11. printf(“%d”,a[i])； // n 次 12. } 思考：在最好情况下，f(n)= ? T(n)=O(f(n))= ? 在最坏情况下，f(n)= ? T(n)=O(f(n))= ?
图1-1-1 树型数据结构
管理与经济学院
经济系
管理系
国际经济与贸易
人力资源
信息管理与信息 系统
电子商务
举例3
图1-1-2是一个描述若干个城镇之间的公路 网。图中每个顶点代表一个城镇，边表示 城镇之间的道路。显然在图1-1-2中各个顶 点之间的关系更加复杂，它们是一种多对 多的关系。具有这种关系的结构称之为图 形结构。在实际就用中假设从某个原料产 地把原料运往各加工地，需要制定一个运 输方案使得运输费用最省。
计算机解题的基本方法是：分析问题，确定数据模 型；设计相应的算法；编写程序；反复调试程序 直至得到正确的结果。有些问题的数据模型可以 用具体代数方程、矩阵等表示。然而，更多的实 际问题是无法用数学方程表示的。下面给出三个 简单的例子加以说明。
举例1
表1-1-1是一个学生基本情况表。表中有30个记录， 按学号顺序排列，它们之间存在一对一的关系， 这是一种线性结构，主要操作有查找、修改、插 入或删除等。
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1.4 什么是抽象数据类型
抽象数据类型和伪码是学习数据结构的工具
讨论：
1.4.1 数据类型与抽象数据类型的区别？
1.4.2 抽象数据类型如何定义？
1.4.3 抽象数据类型如何表示和实现？
1.4.1 数据类型与抽象数据类型的区别
数据类型：是一个值的集合和定义在该值上的 一组操作的总称。 抽象数据类型：由用户定义，用以表示应用问题的数 据模型。它由基本的数据类型构成，并包括一组相关 的服务（或称操作） 它与数据类型实质上是一个概念，但其特征是使用与 实现分离，实行封装和信息隐蔽（独立于计算机）
法1：地址 内容
0300
0302
3.0
－2.3
2字节
0300 0302 0415
－2.3
解释3：什么是数据的运算？
答：在数据的逻辑结构上定义的操作算法。 它在数据的存储结构上实现。 最常用的数据运算有 5 种：