数据结构
什么是数据结构
什么是数据结构数据结构是计算机科学中的一个重要概念，它涉及组织、管理和操作数据的方式和原则。
简单来说，数据结构是指存储和组织数据的方法，以便于其检索和修改。
在计算机程序中，数据通常以各种形式存在，比如数字、文本、图像等。
这些数据需要以一定的方式进行处理和存储，以便程序能够有效地访问和操作它们。
数据结构为我们提供了一种框架，使得我们可以根据需求选择适当的数据结构来存储和组织数据。
数据结构有很多种类，每种类型都有其特定的用途和适用场景。
以下是一些常见的数据结构：1. 数组：数组是一种线性数据结构，它将相同类型的元素存储在连续的内存位置上，并使用索引访问这些元素。
数组适用于需要随机访问元素的场景，但插入和删除元素的操作相对复杂。
2. 链表：链表也是一种线性数据结构，它使用指针将元素连接在一起。
每个节点都包含一个数据项和指向下一个节点的指针。
链表适用于需要频繁插入和删除元素的场景，但访问特定元素的效率较低。
3. 栈：栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，在栈上的元素的添加和删除操作都在同一端进行。
栈适用于需要维护最近操作记录的场景，比如函数调用和表达式求值。
4. 队列：队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，类似于排队。
元素从一端进入队列，从另一端离开。
队列适用于需要维护处理顺序的场景，比如任务调度和消息传递。
5. 树：树是一种非线性数据结构，由节点和边组成。
每个节点可以有零个或多个子节点，其中一个节点称为根节点。
树适用于组织层次结构数据的场景，比如文件系统和组织架构。
6. 图：图是一种非线性数据结构，由节点（顶点）和边组成。
图中的节点可以是任意对象，并且节点之间的关系可以是任意的。
图适用于表示复杂关系和网络结构的场景，比如社交网络和路由算法。
除了上述常见的数据结构，还有许多其他类型的数据结构，如哈希表、堆、字典树等。
每种数据结构都有其独特的特点和适用场景，程序员可以根据具体情况选择合适的数据结构来优化算法和提高程序的效率。
常用八种数据结构
常见的数据结构包括数组、链表、队列、栈、树、堆、哈希表和图，每种数据结构都有其特点，如下：常见数据结构• 1.数组• 2.链表• 3.队列• 4.栈• 5.树• 6.图•7.哈希表•8.堆1.数组特点：•固定大小的线性数据结构•支持快速随机访问•插入和删除效率比较低一般应用于需要快速随机访问元素的场景。
案例：2.链表特点：•动态大小的数据结构•插入和删除效率比较高•不支持快速随机访问适用于需要频繁插入和删除元素的场景案例：3.队列特点：•先进先出•插入操作在队尾进行，删除操作在队头进行应用于需要先进先出访问元素的场景，如任务调度、消息队列等案例：4.栈特点：•先进后出•插入和删除在栈顶进行应用于需要后进先出访问元素的场景，如函数调用栈、表达式求值等案例：5.树特点：•非线性，由节点和边组成•树中的节点有层次关系，一个节点可以有多个子节点应用于需要表示层次结构的场景，比如文件系统、组织结构等案例：6.图特点：•非线性，由节点和边组成•图中的节点可以通过边来相互连接应用于需要表示网络结构的场景，如社交网络、交通网络等。
案例：7.哈希表特点：•基于哈希函数实现的键值对数据结构•支持快速的插入、删除和查找操作应用于需要快速查找和插入操作的场景，如字典、缓存等。
案例：8.堆特点：•堆是一颗完全二叉树•分为最大堆和最小堆•最大堆：每个节点的值都大于或等于其子节点的值。
•最小堆：每个节点的值都小于或等于其子节点的值。
•支持快速获取最大值或最小值的操作。
适用于优先队列，堆排序和实现高效的合并K个有序链表问题。
案例。
什么是数据结构
什么是数据结构数据结构是计算机科学中的基础概念之一，它是指组织和存储数据的方式，以及数据之间的关系和操作。
在计算机程序设计中，数据结构是指特定数据的组织形式，这些数据可以是数字、字符、实体对象等。
数据结构的选择对于程序的效率和功能具有重要影响。
一、数据结构的基本概念数据结构主要包括以下几个基本概念：1. 数据元素：数据元素是构成数据的最小单位，可以是单个的基本数据类型，也可以是多个基本数据类型组合而成的复合数据类型。
2. 数据项：数据元素中的一个个数据项是可以进行操作的最小单位，也可以理解为一个字段或属性。
3. 数据对象：数据对象是指具有相同性质的数据元素的集合，是数据集合的抽象。
4. 数据结构：数据结构是指数据元素之间的关系以及支持的操作，可以是线性的、非线性的、顺序的、层次的等不同的组织方式。
5. 数据类型：数据类型是一种特定的数据结构，用于描述数据的存储格式和支持的操作。
常见的数据类型包括整型、浮点型、字符型等。
6. 数据存储：数据存储是指数据在计算机中的具体储存形式，可以是内存中的数组、链表，也可以是硬盘中的文件等。
二、常见的数据结构1. 数组：数组是把具有相同类型的数据元素按照一定顺序排列并以连续的内存空间表示的数据结构，通过下标可以快速定位元素。
2. 链表：链表是由若干个结点组成，每个结点包含数据元素和指向下一个结点的指针，它的特点是空间不连续，插入、删除操作较灵活。
3. 栈：栈是一种先进后出的数据结构，只允许在栈顶进行插入和删除操作，类似于弹夹。
4. 队列：队列是一种先进先出的数据结构，只允许在队尾插入元素，在队头删除元素，类似于排队。
5. 树：树是由若干个结点组成的层次结构，每个结点可以有多个子结点，用于表示具有层次关系的数据。
6. 图：图是由若干个结点和边组成，结点表示数据元素，边表示结点之间的关系，用于表示具有复杂关系的数据。
三、数据结构的应用数据结构在计算机领域有广泛的应用，常见的应用包括：1. 数据库管理系统：数据库中的数据需要通过适当的数据结构进行组织和管理，如B+树、散列表等。
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。
数据结构大纲知识点
数据结构大纲知识点一、绪论。
1. 数据结构的基本概念。
- 数据、数据元素、数据项。
- 数据结构的定义（逻辑结构、存储结构、数据的运算）- 数据结构的三要素之间的关系。
2. 算法的基本概念。
- 算法的定义、特性（有穷性、确定性、可行性、输入、输出）- 算法的评价指标（时间复杂度、空间复杂度的计算方法）二、线性表。
1. 线性表的定义和基本操作。
- 线性表的逻辑结构特点（线性关系）- 线性表的基本操作（如初始化、插入、删除、查找等操作的定义）2. 顺序存储结构。
- 顺序表的定义（用数组实现线性表）- 顺序表的基本操作实现（插入、删除操作的时间复杂度分析）- 顺序表的优缺点。
3. 链式存储结构。
- 单链表的定义（结点结构，头指针、头结点的概念）- 单链表的基本操作实现（建立单链表、插入、删除、查找等操作的代码实现及时间复杂度分析）- 循环链表（与单链表的区别，操作特点）- 双向链表（结点结构，基本操作的实现及特点）三、栈和队列。
1. 栈。
- 栈的定义（后进先出的线性表）- 栈的基本操作（入栈、出栈、取栈顶元素等操作的定义）- 顺序栈的实现（存储结构，基本操作的代码实现）- 链栈的实现（与单链表的联系，基本操作的实现）- 栈的应用（表达式求值、函数调用栈等）2. 队列。
- 队列的定义（先进先出的线性表）- 队列的基本操作（入队、出队、取队头元素等操作的定义）- 顺序队列（存在的问题，如假溢出）- 循环队列的实现（存储结构，基本操作的代码实现，队空和队满的判断条件）- 链队列的实现（结点结构，基本操作的实现）- 队列的应用（如操作系统中的进程调度等）四、串。
1. 串的定义和基本操作。
- 串的概念（字符序列）- 串的基本操作（如连接、求子串、比较等操作的定义）2. 串的存储结构。
- 顺序存储结构（定长顺序存储和堆分配存储）- 链式存储结构（块链存储结构）3. 串的模式匹配算法。
- 简单的模式匹配算法（Brute - Force算法）的实现及时间复杂度分析。
什么是数据结构
什么是数据结构什么是数据结构1. 数据结构的定义数据结构是计算机科学中研究数据组织、存储方式以及数据操作的一门学科。
它关注的是如何在计算机中高效地存储和组织数据，以及如何设计和实现有效的数据操作算法。
2. 数据结构的重要性在计算机领域中，处理和操作数据是一项基本任务。
无论是简单的文本文件，还是复杂的数据库系统，数据都是核心。
因此，合理的数据组织和高效的数据操作算法对于计算机程序的性能和质量至关重要。
3. 数据结构的分类数据结构可以根据数据的组织方式进行分类。
常见的数据结构包括：(1) 线性结构线性结构是数据元素之间存在一对一关系的结构。
它的特点是：数据元素之间只有前后关系，不存在分支。
常见的线性结构有数组、链表、栈和队列等。
(2) 树形结构树形结构是数据元素之间存在一对多的关系的结构。
它的特点是：每个元素之间都有一个明确的父节点和零个或多个子节点。
常见的树形结构有二叉树、堆和树等。
(3) 图形结构图形结构是数据元素之间存在多对多的关系的结构。
它的特点是：数据元素之间的关系可以是任意的。
常见的图形结构有无向图和有向图等。
4. 数据结构的基本操作在数据结构中，有一些基本操作是常用且必不可少的。
常见的数据结构基本操作包括：(1) 插入插入操作是向指定位置插入一个新的元素。
对于不同的数据结构，插入操作的实现方式也不同。
(2) 删除删除操作是从数据结构中删除指定位置的元素。
删除操作的实现方式也因数据结构的不同而有所差异。
(3) 查找查找操作是在数据结构中搜索并定位指定的元素。
不同的数据结构可能采用不同的查找算法。
(4) 修改修改操作是对数据结构中的指定元素进行更改。
(5) 遍历遍历操作是指按照某种方式访问并处理数据结构中的所有元素。
5. 数据结构的应用数据结构不仅仅是一种抽象的概念，它也具有广泛的应用。
以下是数据结构在实际应用中的一些常见用途：(1) 数据库系统在数据库系统中，数据结构被用来组织和管理存储在数据库中的数据。
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。
什么是数据结构
什么是数据结构数据结构是计算机科学中的一个重要概念，它涉及组织和存储数据的方法和原则。
简单来说，数据结构是指在计算机内存中存储、组织和操作数据的方式。
它提供了一种逻辑和物理上的方式来组织和管理数据，以便能够有效地进行检索、插入、删除和修改。
1. 概述数据结构的重要性数据结构在计算机科学中扮演着至关重要的角色。
它为我们提供了一种能够高效处理数据的方式，这在大数据时代尤为重要。
数据结构的良好设计可以对程序的效率产生巨大的影响，可以显著减少时间和空间的消耗。
2. 常见的数据结构类型在计算机科学中，常见的数据结构类型包括数组、链表、栈、队列、树、图等等。
每种数据结构都有其自身的特点和适用范围。
例如，数组适用于索引访问和快速查找，链表适用于快速插入和删除，树适用于层次化结构的表示和操作。
3. 数组和链表的比较数据结构中的数组和链表是两种常见的线性结构。
数组是一种连续存储的数据结构，它提供了随机访问的能力，但在插入和删除操作上效率较低。
链表是一种非连续存储的数据结构，它通过指针将数据连起来，插入和删除操作更加高效，但访问操作相对较慢。
4. 栈和队列的应用场景栈和队列是两种常见的数据结构，它们都属于线性结构。
栈是一种后进先出（LIFO）的结构，常用于函数调用和递归等场景。
队列是一种先进先出（FIFO）的结构，常用于任务调度和消息传递等场景。
5. 树的应用和种类树是一种非线性结构，由多个节点组成。
树在计算机科学中有着广泛的应用，例如文件系统、数据库索引等。
常见的树结构包括二叉树、AVL树、红黑树等，每种树结构都有其自身的特点和适用范围。
6. 图的相关概念和应用图是一种由节点和边组成的非线性结构。
图在计算机科学中常用于表示网络、社交网络关系等。
图的常见算法有深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）等，它们可以用于图的遍历和路径搜索等操作。
7. 数据结构的算法和复杂度分析在设计和实现数据结构时，算法的选择和复杂度分析是非常重要的。
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。
什么是数据结构请列举一些常见的数据结构
什么是数据结构请列举一些常见的数据结构什么是数据结构，请列举一些常见的数据结构数据结构是计算机科学中的一个重要概念，用于组织和存储数据，以便于高效地访问和操作。
数据结构可以分为线性结构和非线性结构，每种数据结构都有其特定的应用场景和优势。
一、线性结构线性结构是数据元素之间存在一对一的关系，分为以下几种常见的数据结构：1. 数组（Array）：一种连续存储的线性结构，用于存储相同类型的数据元素，通过下标进行访问。
数组具有随机访问的特性，但插入和删除元素的操作较慢。
2. 链表（Linked List）：一种通过指针连接的非连续存储的线性结构，分为单向链表、双向链表和循环链表。
链表可以动态地增加和删除元素，但访问元素需要遍历整个链表。
3. 栈（Stack）：一种具有后进先出（LIFO）特性的线性结构，只允许在栈顶进行插入和删除操作。
栈常用于实现函数调用、表达式求值等场景。
4. 队列（Queue）：一种具有先进先出（FIFO）特性的线性结构，分为普通队列、双端队列和优先队列。
队列常用于任务调度、缓冲区管理等场景。
5. 树（Tree）：一种非线性结构，由若干个节点组成，通过边连接。
树分为二叉树、二叉搜索树、平衡二叉树等多种类型，常用于表示层次关系、搜索和排序等操作。
6. 图（Graph）：一种由节点和边构成的非线性结构，节点之间的连接关系可以是任意的。
图常用于描述网络拓扑、社交关系、路径查找等问题。
二、非线性结构非线性结构是数据元素之间存在一对多或多对多的关系，常见的数据结构包括：1. 哈希表（Hash Table）：利用哈希函数将键映射到存储位置，提高数据的快速访问速度。
哈希表常用于缓存、字典等场景。
2. 堆（Heap）：一种特殊的树结构，常用于实现优先队列和堆排序。
堆分为最大堆和最小堆，可以高效地找到最值元素。
3. 链接（Linked）：不同于链表，链接是将数据元素以某种方式相互关联起来的结构，用于表示复杂的关系和拓扑结构。
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门核心课程，是设计和实现编译系统、数据库系
统及其他系统程序和大型应用程序的基础。
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数据结构
第1章 数据结构概论
数据结构课程的任务
• 数据结构课程的内容体系：
– 抽象：从实际问题中抽象出逻辑结构。
– 实现：将逻辑结构用适当的物理结构在计算机内表示出来。 – 评价：对不同的数据结构进行比较和算法分析。
– 有无资料说明程序的使用方法和工作情况
– 另外，一个好的算法还应该具有灵活性、可重用性和自适应 性等特点
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数据结构
第1章 数据结构概论
算法描述
• 算法可以使用各种不同的方法加以描述，如：自然
语言、程序流程图、N-S流程图等工具
• 伪码语言介于高级程序设计语言与自然语言之间， 没有固定格式。伪码语言忽略了高级程序设计语言 中一些严格的语法规则和描述细节，容易描述和理 解，且很容易被转换成高级语言程序。
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7
数据结构
第1章 数据结构概论
数据结构的研究内容
• 数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题
中计算机操作对象以及它们之间关系和操作的一
门学科。 • 1968年美国的克努特教授开创了数据结构的最初 体系。数据结构是一门综合性的专业课程，是一 门介于数学、计算机硬件、计算机软件之间的一
• 高级程序设计语言中的数据类型可以分为两类：
– 原子类型：值是不可再分解的，如：整型、字符型 – 结构类型：值是由若干成分按某种结构组成的，是可以再 分解的，并且它的成分可以是非结构的，也可以是结构的， 如：数组、结构
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结构类型4-1
• 结构类型是若干个类型相同或不同数据项的集合。 定义一个结构类型的一般形式为：
Struct 结构类型名 { 数据类型 数据项1；
数据类型 数据项2；
…… 数据类型 数据项n； }
结构类型4-2
• 结构变量的定义：
– 间接定义法：先定义结构类型，再定义结构变量
Struct 结构类型名 变量名； – 直接定义法：在定义结构类型的同时，定义结构变量
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数据结构
第1章 数据结构概论
物理数据结构2-1
• 数据结构在计算机中的表示称为数据的物理结构， 或存储结构。 • 它所研究的是数据结构在计算机中的实现方法，包 括数据元素的表示和相互之间关系的表示。
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• 通常借助于程序设计语言中的指针来实现
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数据结构
第1章 数据结构概论
数据类型、抽象数据类型和参数传递-1
• 数据类型是一个值的集合和定义在这个值的集合上 的一组操作的总称。如C语言中的整型变量，其值 为某个区间上的整数，定义在其上的操作有加、减、 乘、除等。
数据结构
数据结构
课程目标 数据结构的基本概念和常用术语 算法的概念 算法分析方法 几种基本的逻辑结构和存储结构
线性结构
线性表、堆栈、队列、串、数组
树状结构 图状结构
基本查找方法 基本排序方法
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目
第01章 第02章 第03章 第04章 第05章 第06章 第07章 第08章 第09章 第10章 第11章
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数据结构
第1章 数据结构概论
算法
• 程序 = 算法 + 数据结构 • 算法是一个有穷规则的集合，这些规则规定了解决某一特定 类型的问题的运算序列。算法和程序是有区别的。 • 算法的特性
– 有穷性：一条指令都只能执行有限次，算法必须在执行有限步后结束 – 确定性：算法中每条指令的含义必须明确，不允许有二义性 – 可行性：算法应该在有限时间内执行完毕 – 输入：算法开始前必须给算法中用到的变量赋初值，即算法的输入可 包含零个数据或多个数据(也称为输入数据)，这些输入数据取自确定 的对象集合 – 输出：算法有一个或多个输出
Struct [结构类型名] { 数据类型 数据项1； 数据类型 数据项2； ……
数据类型 数据项n；
}变量表；
结构类型4-3
• 结构变量的引用：
– 普通变量：
结构变量名.成员名
– 指针变量：
(* 结构指针变量名).成员名 结构指针变量名->成员名
结构类型4-4
Struct student Stu1.age = 18; Stu2->age = 20; (* stu2).age = 20;
• 抽象数据类型定义一组数据及基于这些数据上的一 组操作，模块内部给出数据的表示及操作细节，模 块外部只是抽象的数据和操作。如：elementtype x; • 抽象数据类型可以用三元组表示：ADT = (D, S, P) 其中，D是数据对象，S是D上的关系集，P是对D的 基本操作集。
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数据结构的研究意义
• 解决非数值计算问题，关键已不再是数学分析和
计算方法，而是要设计出合适的数据结构。如：
图书信息检索、人机对弈问题、城市通信布线等。 • 若仅掌握几种计算机语言和程序设计方法而缺乏 数据结构知识，则难以应付众多复杂课题，且不 能有效的利用计算机。 • 程序 = 算法 + 数据结构
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数据结构
第1章 数据结构概论
目标 数据结构的基本概念和术语 数据的逻辑结构和物理结构 数据类型和抽象数据类型 算法的时间复杂度和空间复杂度分析
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数据结构
第1章 数据结构概论
– 线性结构：每个结点有且仅有一个前趋结点和一个后继结点。 最一般情形是线性表、字符串、栈和队列。
– 非线性结构：数据元素之间存在着一对多的关系。如树和图。
– 集合：集合结构中的所有元素同属于一个集合。
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数据结构
第1章 数据结构概论
逻辑数据结构图例
{ char no[15];
char name[15]; int age; }stu1, *stu2;
Struct student stu3;
数据结构
第1章 数据结构概论
数据类型、抽象数据类型和参数传递-2
• ―抽象”舍弃研究对象具体细节的抽象思维方式
• 抽象数据类型(ADT, Abstract Data Type)是指一个 数学模型以及定义在该数学模型上的一组操作。
• 数据结构课程的任务就是将实际问题抽象成数据的逻
辑结构，再将逻辑结构用适当的存储结构在计算机中
表示出来，并实现基本运算，为编写程序及实现用计
算机处理实际问题打下坚实的基础。
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数据结构
第1章 数据结构概论
数据结构的基本概念和术语-1
• 数据是信息的载体，是对客观事物的符号表示， 是所有能输入到计算机中并被计算机识别、存贮 和处理的符号的集合，是计算机程序使用、加工 的原料和输出的结果。
• 数据元素是数据的基本单位。
• 数据对象是具有相同性质的数据元素的集合。 • 数据项/字段/域是数据元素的详细描述，是数据处 理中不可分割的最小单位。
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数据结构
第1章 数据结构概论
数据结构的基本概念和术语-2
• 数据结构是指组成数据的元素之间的结构关系。
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数据结构
第1章 数据结构概论
数据类型、抽象数据类型和参数传递-3
• 模块化程序设计的思路是将基本操作的每一项功能 用函数或子程序实现的，在调用函数与被调用函数 之间通过参数传递数据。 • 通常用以下两种参数传递的方法：
– 传值：只把实参的值传给形参，实参和形参使用不同的内 存地址。形参值的改变不会改变实参变量的值。
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数据结构
第1章 数据结构概论
示例
• tree=(D, R) • D={a,b,c,d,e,f,g,h,i,j,k,l} • R={(a,b),(a,c),(a,d),(b,e),(b,f),(b,g),(c,h),(c,i),(c,j),(d,k),(d,l)} • 逻辑图为:
• 对于一种数据结构需要注意逻辑结构、物理结构
和运算三个方面。
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数据结构
第1章 数据结构概论
逻辑数据结构
• 在任何问题中，数据元素都不是孤立存在的，而是在
他们之间存在某种关系，这种数据元素之间的逻辑关
系称为抽象数据结构。 • 通常有下列几种基本结构：
– D是数据元素的有限集； – R是D上关系的有限集； – 表示关系的基本单位是有序对(x，y) 或x，y