3.1 数据通信的基本概念
大数据结构的基本概念
实用标准文档 文案大全第1章数据结构基础 结构之美无处不在： 说到结构，任何一件事物都有自己的结构，就如可以看得见且触摸得到的课桌、椅子，还有看不见却也存在的化学中的分子、原子。可见，一件事物只要存在，就一定会有自己的结构。一幅画的生成，作家在挥毫泼墨之前，首先要在数尺素绢之上做结构上的统筹规划、谋篇布局。一件衣服的制作，如果在制作之前没有对衣服的袖、领、肩、襟、身等各个部位周密筹划，形成一个合理的结构系统，便无法缝制出合体的衣服。还有教育管理系统的结构、通用技术的学科结构和课堂教学结构等。试想一下，管理大量数据是否也需要用到数据结构呢？ 本章知识要点： 数据结构的基本概念 数据类型和抽象数据类型 算法和算法分析 1.1 数据结构的基本概念 计算机科学是一门研究数据表示和数据处理的科学。数据是计算机化的信息，它是计算机可以直接处理的最基本和最重要的对象。无论是进行科学计算，还是数据处理、过程控制、对文件的存储和检索以及数据库技术等计算机应用，都是对数据进行加工处理的过程。因此，要设计出一个结构良好而且效率较高的程序，必须研究数据的特性、数据间的相互关系及其对应的存储表示，并利用这些特性和关系设计出相应的算法和程序。 计算机在发展的初期，其应用围是数值计算，所处理的数据都是整型、实型和布尔型等简单数据，以此为加工、处理对象的程序设计称为数值型程序设计。随着计算技术的发展，计算机逐渐进入到商业、制造业等其他领域，广泛地应用于数据处理和过程控制中。与此相对应，计算机所处理的数据也不再是简单的数值，而是字符串、图形、图像、语音和视频等复杂的数据。这些复杂的数据不仅量大，而且具有一定的结构。例如，一幅图像是一个由简单数值组成的矩阵，一个图形中的几何坐标可以组成表。此外，语言编译过程
《数据结构》基本概念
《数据结构》基本概念
基本概念 ?数据 数据是信息的载体，在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并能被计算机程序识别和处理的符号集合。 ?数据元素 数据元素也称为结点，是表示数据的基本单位，在计算机程序中通常作为一个整体进行考虑和处理。 ?数据项 数据项是构成数据元素的不可分割的最小单位。?数据对象 数据对象是具有相同性质的数据元素的集合，是数据的子集。 注意：在不产生混淆的情况下，将数据对象简称为数据。 ?数据结构 数据结构是指相互之间存在一定关系的数据元素的集合，即数据结构是一个二元组DataStructure = (D, R)，其中D是数据元素的集合，R是D上关系的集合。按照视点的不同，数据结构分为逻辑结构和存储结构。 ?数据的逻辑结构 数据的逻辑结构是指数据元素之间逻辑关系的整体。
根据数据元素之间逻辑关系的不同，数据结构分为四类： ⑴集合：数据元素之间就是“属于同一个集合”，除此之外，没有任何关系； ⑵线性结构：数据元素之间存在着一对一的线性关系； ⑶树结构：数据元素之间存在着一对多的层次关系； ⑷图结构：数据元素之间存在着多对多的任意关系。 注意：数据结构分为两类：线性结构和非线性结构。?数据的存储结构 数据的存储结构又称为物理结构，是数据及其逻辑结构在计算机中的表示。通常有两种存储结构：顺序存储结构和链接存储结构。 顺序存储结构的基本思想是：用一组连续的存储单元依次存储数据元素，数据元素之间的逻辑关系是由元素的存储位置来表示的。 链接存储结构的基本思想是：用一组任意的存储单元存储数据元素，数据元素之间的逻辑关系是用指针来表示的。 注意：存储结构除了存储数据元素之外，必须存储数据元素之间的逻辑关系。 ?抽象数据类型 抽象数据类型是一个数据结构以及定义在该结构上
数据通讯基本概念
数据通讯基本概念 一、数据及计算机通信术语 ●数据(Data)：传递(携带)信息的实体。 ●信息(Information)：是数据的内容或解释。 ●信号(Signal)：数据的物理量编码(通常为电编码)，数据以信号的形式传播。 ●模拟信号与数字信号 ●基带(Base band)与宽带(Broad band) ●信道(Channel)：传送信息的线路(或通路) ●比特(bit)：信息量的单位。比特率为每秒传输的二进制位个数。 ●码元(Code Cell)：时间轴上的一个信号编码单元 ●同步脉冲：用于码元的同步定时，识别码元的开始。同步脉冲也可位于码元的中部，一个码元也可有多个同步脉冲相对应。（如图1所示） ●波特(Baud)：码元传输的速率单位。波特率为每秒传送的码元数(即信号传送速率)。 1 Baud = log2M (bit/s) 其中M是信号的编码级数。也可以写成:Rbit = Rbaud log2M 上式中：Rbit-比特率，Rbaud-波特率。 一个信号往往可以携带多个二进制位，所以在固定的信息传输速率下，比特率往往大于波特率。换句话说，一个码元中可以传送多个比特。 例如，M=16，波特率为9600时，数据传输率为38.4kbit/s ●误码率：信道传输可靠性指标，是概率值 信息编码：将信息用二进制数表示的方法。 数据编码：将数据用物理量表示的方法。 例如：字符‘A’的ASCII编码(是信息编码的一种)为01000001 ●带宽:带宽是通信信道的宽度，是信道频率上界与下界之间之差，是介质传输能力的度量，在传统的通信工程中通常以赫兹（Hz）为单位计量。 在计算机网络中，一般使用每秒位数(b/s 或bps) 作为带宽的计量单位。主要单位：Kb/s，Mb/s，Gb/s，一个以太局域网理论上每秒可以传输1千万比特，它的带宽相应为10Mb/s。 ●时延
《数据结构》基本概念
基本概念 数据 数据是信息的载体，在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并能被计算机程序识别和处理的符号 集合。 数据元素数据元素也称为结点，是表示数据的基本单位，在计算机程序中通常作为一个整体进行考虑和处理。 数据项 数据项是构成数据元素的不可分割的最小单位。 数据对象数据对象是具有相同性质的数据元素的集合，是数据的子集。注意：在不产生混淆的情况下，将数据对象简称为数据。 数据结构数据结构是指相互之间存在一定关系的数据元素的集合，即数据结构是一个二元组DataStructure = （D, R），其中D是数据元素的集合，R是D上关系的集合。按照视点的不同，数据结构分为逻辑结构和存储结构。 数据的逻辑结构数据的逻辑结构是指数据元素之间逻辑关系的整体。根据数据元素之间逻辑关系的不同，数据结构分为四类： ⑴ 集合：数据元素之间就是“属于同一个集合”，除此之外，没有任何关系； ⑵ 线性结构：数据元素之间存在着一对一的线性关系； ⑶ 树结构：数据元素之间存在着一对多的层次关系； ⑷ 图结构：数据元素之间存在着多对多的任意关系。 注意：数据结构分为两类：线性结构和非线性结构。 数据的存储结构数据的存储结构又称为物理结构，是数据及其逻辑结构在计算机中的表示。通常有两种存储结构：顺序存储结构和链接存储结构。 顺序存储结构的基本思想是：用一组连续的存储单元依次存储数据元素，数据元素之间的逻辑关系是由元素的存储位置来表示的。 链接存储结构的基本思想是：用一组任意的存储单元存储数据元素，数据元素之间的逻辑关系是用指针来表示的。 注意：存储结构除了存储数据元素之外，必须存储数据元素之间的逻辑关系。 抽象数据类型抽象数据类型是一个数据结构以及定义在该结构上的一组操作的总称。抽象数据类型提供了使用和实现两个不同的视图，实现了封装和信息隐藏。 算法的定义通俗地讲，算法是解决问题的方法，严格地说，算法是对特定问题求解步骤的一种描述，是指令的有限序列。 算法的特性 ⑴ 输入：一个算法有零个或多个输入（即算法可以没有输入），这些输入通常取自于某个特定的对象集合。 ⑵ 输出：一个算法有一个或多个输出（即算法必须要有输出），通常输出与输入之间有着某种特定的关系。 ⑶ 有穷性：一个算法必须总是(对任何合法的输入)在执行有穷步之后结束，且每一步都在有穷时间内完成。 ⑷ 确定性：算法中的每一条指令必须有确切的含义，不存在二义性。并且，在任何条件下，对于相同的输入只能得到相同的输出。 ⑸ 可行性：算法描述的操作可以通过已经实现的基本操作执行有限次来实现。 线性表的定义 线性表简称表，是零个或多个具有相同类型的数据元素的有限序列。数据元素的个数称为线性表的长度，长度等于零时称为空表。 线性表的逻辑关系 在一个非空表L= (a i, a2, , a n)中，任意一对相邻的数据元素和a i之间(1< i < n)存在序偶 关系(a i-i，a i)，且a i-i称为a i的前驱，a i称为的后继。在这个序列中，a i无前驱，a n无后继，其它每个元素有且仅有一个前驱和一个后继。 顺序表的存储结构定义 用MaxSize 表示数组的长度,顺序表的存储结构定义如下： #define MaxSize i00 typedef struct { ElemType data[MaxSize]; // ElemType 表示不确定的数据类型 int length; //length 表示线性表的长度
数据结构复习要点(整理版).docx
第一章数据结构概述 基本概念与术语 1．数据：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并被计算机程序所处理的符号的总称。 2. 数据元素：数据元素是数据的基本单位，是数据这个集合中的个体，也称之为元素，结点，顶点记录。 (补充：一个数据元素可由若干个数据项组成。数据项是数据的不可分割的最小单位。 ) 3．数据对象：数据对象是具有相同性质的数据元素的集合，是数据的一个子集。(有时候也 叫做属性。) 4．数据结构：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。 (1)数据的逻辑结构：数据的逻辑结构是指数据元素之间存在的固有逻辑关系，常称为数据结构。 数据的逻辑结构是从数据元素之间存在的逻辑关系上描述数据与数据的存储无关，是独立于计算机的。 依据数据元素之间的关系，可以把数据的逻辑结构分成以下几种： 1. 集合：数据中的数据元素之间除了“同属于一个集合“的关系以外，没有其他关系。 2. 线性结构：结构中的数据元素之间存在“一对一“的关系。若结构为非空集合，则除了第一个元素之外，和最后一个元素之外，其他每个元素都只有一个直接前驱和一个直接后继。 3. 树形结构：结构中的数据元素之间存在“一对多“的关系。若数据为非空集，则除了第一个元素 (根)之外，其它每个数据元素都只有一个直接前驱，以及多个或零个直接后继。 4. 图状结构：结构中的数据元素存在“多对多”的关系。若结构为非空集，折每个数据可有多个(或零个)直接后继。 (2)数据的存储结构：数据元素及其关系在计算机内的表示称为数据的存储结构。想要计算机处理数据，就必须把数据的逻辑结构映射为数据的存储结构。逻辑结构可以映射为以下两种存储结构： 1. 顺序存储结构：把逻辑上相邻的数据元素存储在物理位置也相邻的存储单元中，借助元素在存储器中的相对位置来表示数据之间的逻辑关系。 2. 链式存储结构：借助指针表达数据元素之间的逻辑关系。不要求逻辑上相邻的数据元素物理位置上也相邻。 5. 时间复杂度分析：1.常量阶：算法的时间复杂度与问题规模n 无关系T(n)=O(1) 2. 线性阶：算法的时间复杂度与问题规模 n 成线性关系T(n)=O(n) 3. 平方阶和立方阶：一般为循环的嵌套，循环体最后条件为i++ 时间复杂度的大小比较： O(1)< O(log 2 n)< O(n )< O(n log 2 n)< O(n2)< O(n3)< O(2 n ) 理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 （ 2016 — 2017 学年第学期） 信自楼444 一、上机目的及容 目的： 1．理解数据挖掘的基本概念及其过程； 2．理解数据挖掘与数据仓库、OLAP之间的关系 3．理解基本的数据挖掘技术与方法的工作原理与过程，掌握数据挖掘相关工具的使用。 容： 给定AdventureWorksDW数据仓库，构建“Microsoft 决策树”模型，分析客户群中购买自行车的模式。 要求: 利用实验室和指导教师提供的实验软件，认真完成规定的实验容，真实地记录实验中遇到的 二、实验原理及基本技术路线图（方框原理图或程序流程图） 请描述数据挖掘及决策树的相关基本概念、模型等。 1.数据挖掘：从大量的、不完全的、有噪音的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、 人们事先不知道的、但又潜在有用的信息和知识的过程。 项集的频繁模式 分类与预测分类：提出一个分类函数或者分类模型，该模型能把数据库中的数据项 映射到给定类别中的一个； 预测：利用历史数据建立模型，再运用最新数据作为输入值，获得未来 变化趋势或者评估给定样本可能具有的属性值或值的围 聚类分析根据数据的不同特征，将其划分为不同数据类 偏差分析对差异和极端特例的描述，揭示事物偏离常规的异常现象，其基本思想 是寻找观测结果与参照值之间有意义的差别 3.决策树：是一种预测模型，它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个 节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从 根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输 出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。 算法概念 ID3 在实体世界中，每个实体用多个特征来描述。每个特征限于在一 个离散集中取互斥的值 C4.5 对ID3算法进行了改进： 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选 择取值多的属性的不足；在树构造过程中进行剪枝；能够完成对 连续属性的离散化处理；能够对不完整数据进行处理。 三、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等或使用软件） 1台PC及Microsoft SQL Server套件 四、实验方法、步骤（或：程序代码或操作过程） （一）准备 Analysis Services 数据库 1.Analysis Services 项目创建成功 计算机网络数据通信基本概念 数据通信的目的是传递信息。对于一个完整的数据通信系统，我们不仅需要对产生和发送信息的信源和接收信息的信宿（通信过程中接收和处理信息的设备或计算机。）有一定的了解，还需要了解数据通信系统中信息、数据、信号、信道等一些基本概念。 1．信息 信息是人对客观物质的反映，既可以是对物质的形态、大小、结构、性能等部分或全部特性的描述，也可以是客观物质与外部事物的联系。信息有多种存在形式，如文字、声音、图像等。 2．数据 数据是对客观物质未经加工处理的原始素材，如图形符号、字母、数字等。数据是装载信息的实体，而信息是经过加工处理的数据。数据包括模拟数据和数字数据两种表现形式，其中模拟数据采用连续值，如声音的强度、光的强度都是连续变化；而数字数据采用离散值等。 3．信号 信号是指数据的电磁编码或电编码。它分为模拟信号和数字信号两种。模拟信号是连续变化的电磁波，数字信号则是一串电压脉冲序列。如图3-1所示。 数字信号波形模拟信号波形 图3-1 数字信号和模拟信号 4．信道 信道是信号传输的通道，由传输介质及相应的附属设备组成。信号只有通过信道传输，才能够从信源到达信宿。同一条传输介质上可以同时存在多条信号通道，即一条传输线路上可以有多个信道，实现数据传输。例如，一条光缆可以包含上千个电话信道，供几千人同时通话。 信道的性能决定了信号的传输质量和传输速率，而在数据通信系统中，影响信道性能的因素主要有以下几个： 信道带宽 信道带宽是指信道可传输的信号最高频率与最低频率之差，以Hz为单位。在通信系统中，不同的传输介质具有不同的带宽，并且只能够安全传输其带宽范围之内的信号。如图3-2所示，为不同传输介质的带宽对应关系。 复习提纲 第一章数据结构概述 基本概念与术语（P3） 1．数据结构是一门研究非数值计算程序设计问题中计算机的操作对象以及他们之间的关系和操作的学科. 2．数据是用来描述现实世界的数字,字符,图像,声音,以及能够输入到计算机中并能被计算机识别的符号的集合 2．数据元素是数据的基本单位 3．数据对象相同性质的数据元素的集合 4．数据结构包括三方面内容:数据的逻辑结构.数据的存储结构.数据的操作. （1）数据的逻辑结构指数据元素之间固有的逻辑关系. （2）数据的存储结构指数据元素及其关系在计算机内的表示 ( 3 ) 数据的操作指在数据逻辑结构上定义的操作算法,如插入,删除等. 5.时间复杂度分析 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 1、名词解释：数据结构、二元组 2、根据数据元素之间关系的不同，数据的逻辑结构可以分为 集合、线性结构、树形结构和图状结构四种类型。 3、常见的数据存储结构一般有四种类型，它们分别是___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_____。 4、以下程序段的时间复杂度为___O(N2)_____。 int i,j,x; for(i=0;i 习题1（第一章数据挖掘基础概念） 1.什么是数据挖掘？ 解答： 数据挖掘是指从大规模的数据中抽取或挖掘出感兴趣的知识或模式的过程或方法。 2.定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关分析、分类、预测、聚类和演变分 析。使用你熟悉的现实生活的数据库，给出每种数据挖掘功能的例子。 解答： 特征化是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。例如，学生的特征可被提出，形成所有大学的计算机科学专业一年级学生的轮廓，这些特征包括平均成绩(GPA ：Grade point average) 的信息，还有所修的课程的最大数目。 区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。例如，具有高GPA 的学生的一般特性可被用来与具有低GPA 的一般特性比较。 最终的描述可能是学生的一般可比较的轮廓，就像75%具有高GPA 的学生是四年级计算机科学专业的学生而65%具有低GPA 的学生不是。 关联是指发现关联规则，这些规则表示一起频繁发生在给定数据集的特征值的条件。例如，一个数据挖掘系统可能发现的关联规则为： major(X, “ computing science ” ) ?owns(X, “ personal computer ” ) [support=12%, confidence=98%] 其中，X 是表示学生的变量。这个规则指出正在学习的学生中，12%（支持度）主修计算机科学并且拥有一台个人计算机，这些学生中一个学生拥有一台个人电脑的概率是98%（置信度或确定度）。 分类与预测不同，因为前者的作用是构造一系列能描述和区分数据类型或概念的模型（或功能），而后者是建立一个模型去预测缺失的或无效的、并且通常是数字的数据值。它们的相似性是他们都是预测的工具：分类被用作预测目标数据的类的标签，而预测典型的应用是预测缺失的数字型数据的值。 聚类根据数据内部的相似性，最小化类之间的相似性的原则进行聚类或分组，形成的每一簇可以被看作一个对象类。聚类也用于分类法组织形式，将观测组织成类分层结构，把类似的事件组织在一起。 数据演变分析是描述和模型化随时间变化的对象的规律或趋势。尽管这可能包括时间相关数据的特征化、区分、关联和相关分析、分类和预测，这种分析的明确特征包括时间序列数据分析、序列或周期模式匹配、和基于相似性的数据分析。 3.给出一个例子，其中数据挖掘对于商务的成功是至关重要的。并说明该商务需要什么数 据挖掘功能？它们能够由数据查询处理或简单的统计分析来实现吗？ 解答： 以一个百货公司为例，它可以应用数据挖掘来帮助其进行目标市场营销。运用数据挖掘功能例如关联规则挖掘，百货公司可以根据销售记录挖掘出强关联规则，来决定哪一类商品是消费者在购买某一类商品的同时，很有可能去购买的，从而促使百货公司进行目标市场营销。数据查询处理主要用于数据或信息检索，没有发现关联规则的方法。 同样地，简单的统计分析没有能力处理像百货公司销售记录这样的大规模数据。 4.数据仓库和数据库有什么不同？有哪些相似之处？ 解答： 数据：是对客观事物的符号表示。 数据元素：是数据的基本单位，也称节点（node）或记录（record）。 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。 数据项：有独立含义的数据最小单位，也称域(field)。 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。 根据数据元素间关系的基本特性，有四种基本数据结构 集合：结构中的数据元素之间除了“同属于一个集合”的关系外，别无其他关系。 线性结构：结构中的数据元素之间存在一个对一个的关系。 树形结构：结构中的数据元素之间存在一个对多个的关系。 图状结构或网状结结构：结构中的数据元素之间存在多个对多个的关系。 逻辑结构：抽象反映数据元素之间的逻辑关系。（算法设计） 物理结构（存储结构）：数据结构在计算机中的表示。（算法实现） 存储结构分为： 顺序存储结构：借助元素在存储器中的相对位置来表示数据元素间的逻辑关系。 链式存储结构：借助指示元素存储地址的指针表示数据元素间的逻辑关系。 算法：对特定问题求解步骤的一种描述。 算法的五个重要特性：有穷性，确定性，可行性，输入和输出。 算法设计的原则或要求：正确性，可读性，健壮性，效率与低存储量需求。 衡量算法效率的方法：事后统计法和事前分析估算法。 算法执行时间的增长率和f(n) 的增长率相同，则可记作：T (n) = O(f(n))，称T (n) 为算法的(渐近)时间复杂度 算法运行时间的衡量准则：以基本操作在算法中重复执行的次数。 栈：限定仅在表尾进行插入或删除操作线性表。入栈：插入元素的操作；出栈：删除栈顶元素的操作。队列：只能在队首进行删除、队尾进行插入的线性表。允许插入的一端叫队尾，删除的一端叫队头。串：由零个或多个字符组成的有限序列；空串：零个字符的串；长度：串中字符的数目； 空串：零个字符的串；子串：；串中任意个连续的字符组成的子序列；位置：字符在序列中的序号；相等：串的值相等；空格串：由一个或多个空格组成的串，空格串的长度为串中空格字符的个数。存储位置：LOC(i ,j)=LOC(0,0)+(b2*i+j)L 结点:包含一个数据元素及若干指向其子树的分支；结点的度: 结点拥有的子树； 树的度:树中所有结点的度的最大值；叶子结点: 度为零的结点；分支结点: 度大于零的结点 树的深度：树中叶子结点所在的最大层次森林：m棵互不相交的树的集合。 二叉树的性质： 性质1：在二叉树的第i 层上至多有2i-1 个结点。(i≥1) 性质2：深度为k 的二叉树上至多含2k-1 个结点。（k≥1） 性质3: 对任何一棵二叉树，若它含有n0 个叶子结点、n2 个度为2 的结点， 则必存在关系式：n0 = n2+1。 性质4: 具有n 个结点的完全二叉树的深度为?log2n? +1。 满二叉树：指的是深度为k且含有2k-1个结点的二叉树。 完全二叉树：树中所含的n 个结点和满二叉树中编号为1 至n 的结点一一对应。 路径长度：路径上分支的数目。树的路径长度：树根到每个结点的路径长度之和。 树的带权路径长度：树中所有叶子结点的带权路径长度之和，记作：WPL(T) =∑w k l k 带权路径长度最小的二叉树，称为最优树二叉树或赫夫曼树。 关键路径：路径长度最长的路径。 目录 目录 (1) 第一章绪论 (5) 一、内容提要 (6) 二、学习重点 (6) 三、例题解析 (6) 第二章线性表 (10) 一、内容提要 (10) 二、学习重点 (11) 三、例题解析 (13) 第三章栈和队列 (21) 一、内容提要 (21) 二、学习重点 (22) 三、例题解析 (24) 第四章串 (36) 一、内容提要 (36) 二、学习重点 (37) 三、例题解析 (37) 第五章数组和广义表 (43) 一、内容提要 (43) 二、学习重点 (44) 三、例题解析 (44) 第六章树和二叉树 (48) 一、内容提要 (49) 二、学习重点 (49) 三、例题及分析 (51) 第七章图 (58) 一、内容提要 (58) 二、学习重点 (59) 三、例题解析 (61) 第八章动态存储治理 (70) 一、内容提要 (70) 二、学习重点 (71) 三、例题解析 (71) 第九章查找 (77) 一、内容提要 (77) 二、学习重点 (78) 三、例题解析 (79) 第十章内部排序 (87) 一、内容提要 (87) 二、学习要点 (88) 二、例题解析 (89) 第十一章外部排序 (98) 一、内容提要 (98) 二、学习要点 (99) 三、习题解析 (99) 第十二章文件 (105) 一、内容提要 (105) 二、学习重点 (106) 第一章绪论 一、内容提要 1 数据结构研究的内容。 2 差不多概念：数据、数据元素、数据对象、数据结构、数据类型、抽象数据类型、多形数据类型。 3 算法的定义及五个特征。 4 算法描述：类PASCAL语言。 5 算法设计要求。 6 算法分析。 二、学习重点 1 数据结构的“三要素”：逻辑结构、物理（存储）结构及在这种结构上所定义的操作（运算）。 2 抽象数据类型的定义、表示和实现方法。 3 类PASCAL书写规范，过程（函数）中值参和变参的差不，过程调用规则。 4 用计算语句频度来估算算法的时刻复杂度。 三、例题解析 数据挖掘基础知识 一、数据挖掘技术的基本概念 随着计算机技术的发展，各行各业都开始采用计算机及相应的信息技术进行管理和运营，这使得企业生成、收集、存贮和处理数据的能力大大提高，数据量与日俱增。企业数据实际上是企业的经验积累，当其积累到一定程度时，必然会反映出规律性的东西；对企业来，堆积如山的数据无异于一个巨大的宝库。在这样的背景下，人们迫切需要新一代的计算技术和工具来开采数据库中蕴藏的宝藏，使其成为有用的知识，指导企业的技术决策和经营决策，使企业在竞争中立于不败之地。另一方面，近十余年来，计算机和信息技术也有了长足的进展，产生了许多新概念和新技术，如更高性能的计算机和操作系统、因特网(intemet)、数据仓库(datawarehouse)、神经网络等等。在市场需求和技术基础这两个因素都具备的环境下，数据挖掘技术或称KDD(KnowledgeDiscovery in Databases；数据库知识发现)的概念和技术就应运而生了。 数据挖掘(Data Mining)旨在从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中, 提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。还有很多和这一术语相近似的术语,如从数据库中发现知识(KDD)、数据分析、数据融合(Data Fusion)以及决策支持等。 二、数据挖掘的基本任务 数据挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 1. 关联分析(association analysis) 关联规则挖掘由Rakesh Apwal等人首先提出。两个或两个以上变量的取值之间存在的规律性称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个阀值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴趣度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需求。 2. 聚类分析(clustering) 聚类是把数据按照相似性归纳成若干类别，同一类中的数据彼此相似，不同类中的数据相异。聚类分析可以建立宏观的概念，发现数据的分布模式，以及可能的数据属性之间的相互关系。 3. 分类(classification) 分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这种描述来构造模型，一般用规则或决策树模式表示。分类是利用训练数据集通过一定的算法而求得分类规则。分类可被用于规则描述和预测。 4. 预测(predication) 预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测。预测关心的是精度和不确定性，通常用预测方差来度量。 5. 时序模式(time-series pattern) 时序模式是指通过时间序列搜索出的重复发生概率较高的模式。与回归一样，它也是用己知的数据预测未来的值，但这些数据的区别是变量所处时间的不同。 6. 偏差分析(deviation) 在偏差中包括很多有用的知识，数据库中的数据存在很多异常情况，发现数据库中数据存在的异常情况是非常重要的。偏差检验的基本方法就是寻找观察结果与参照之间的差别。 【最新资料,Word版，可自由编辑！】 介绍邦弗朗尼原理（Bonferroni’sprinciple），该原理实际上对数据挖掘的过度使用提出了警告。本章还概述了一些非常有用的思想，它们未必都属于数据挖掘的范畴，但是却有利于理解数据挖掘中的某些重要概念。这些思想包括度量词语重要性的TF.IDF权重、哈希函数及索引结构的性质、包含自然对数底e 的恒等式等。最后，简要介绍了后续章节所要涉及的主题。 1.1数据挖掘的定义 最广为接受的定义是，数据挖掘（datamining）是数据“模型”的发现过程。而“模型”却可以有多种含义。下面介绍在建模方面最重要的几个方向。 1.1.1统计建模 最早使用“datamining”术语的人是统计学家。术语“datamining”或者“datadredging”最初是贬义词，意指试图抽取出数据本身不支持的信息的过程。1.2节给出了这种挖掘情况下可能犯的几类错误。当然，现在术语“datamining”的意义已经是正面的了。目前，统计学家认为数据挖掘就是统计模型（statisticalmodel）的构建过程，而这个统计模型指的就是可见数据所遵从的总体分布。 例1.1假定现有的数据是一系列数字。这种数据相对于常用的挖掘数据而言显得过于简单，但这只是为了说明问题而采用的例子。统计学家可能会判定这些数字来自一个高斯分布（即正态分布），并利用公式来计算该分布最有可能的参数值。该高斯分布的均值和标准差能够完整地刻画整个分布，因而成为上述数据的一个模型。 1.1.2机器学习 有些人将数据挖掘看成是机器学习的同义词。毫无疑问，一些数据挖掘方法中适当使用了机器学习算法。机器学习的实践者将数据当成训练集来训练某类算法，比如贝叶斯网络、支持向量机、决策树、隐马尔可夫模型等。 某些场景下上述的数据利用方式是合理的。机器学习擅长的典型场景是人们对数据中的寻找目标几乎一无所知。比如，我们并不清楚到底是影片的什么因素导致某些观众喜欢或者厌恶该影片。因此，在Netflix竞赛要求设计一个算法来预测观众对影片的评分时，基于已有评分样本的机器学习算法获得了巨大成功。在9.4节中，我们将讨论此类算法的一个简单形式。 另一方面，当挖掘的目标能够更直接地描述时，机器学习方法并不成功。一个有趣的例子是，WhizBang!实验室1曾试图使用机器学习方法在Web上定位人们的简历。但是不管使用什么机器学习算法，最后的效果都比不过人工设计的直接通过典型关键词和短语来查找简历的算法。由于看过或者写过简历的人都对简历包含哪些内容非常清楚，Web页面是否包含简历毫无秘密可言。因此，使用机器学习方法相对于直接设计的简历发现算法而言并无任何优势。 1.1.3建模的计算方法 1 该初创实验室试图使用机器学习方法来进行大规模数据挖掘，并且雇用了大批机器学习高手来实 现这一点。遗憾的是，该实验室并没有能够生存下来。 第一章数据结构基本概念 1、基本概念：理解什么是数据、数据对象、数据元素、数据结构、数据的逻辑结构与物理结构、逻辑结构与物理结构间的关系。 2、面向对象概念：理解什么是数据类型、抽象数据类型、数据抽象和信息隐蔽原则。了解什么是面向对象。由于目前关于这个问题有许多说法，我们采用了一种最流行的说法，即Coad与Yourdon 给出的定义：面向对象= 对象+ 类+ 继承+ 通信。 要点：* 抽象数据类型的封装性 * 面向对象系统结构的稳定性 * 面向对象方法着眼点在于应用问题所涉及的对象 3、数据结构的抽象层次：理解用对象类表示的各种数据结构 4、算法与算法分析：理解算法的定义、算法的特性、算法的时间代价、算法的空间代价。 要点：* 算法与程序的不同之处需要从算法的特性来解释 * 算法的正确性是最主要的要求 * 算法的可读性是必须考虑的 * 程序的程序步数的计算与算法的事前估计 * 程序的时间代价是指算法的渐进时间复杂性度量 第二章数组 1、作为抽象数据类型的数组：数组的定义、数组的按行顺序存储与按列顺序存储 要点：* 数组元素的存放地址计算 2、顺序表：顺序表的定义、搜索、插入与删除 要点：* 顺序表搜索算法、平均比较次数的计算 * 插入与删除算法、平均移动次数的计算 3、多项式：多项式的定义 4、字符串：字符串的定义及其操作的实现 要点：* 串重载操作的定义与实现 第三章链接表 1、单链表：单链表定义、相应操作的实现、单链表的游标类。 要点：* 单链表的两种定义方式（复合方式与嵌套方式） * 单链表的搜索算法与插入、删除算法 * 单链表的递归与迭代算法 2、循环链表：单链表与循环链表的异同 3、双向链表：双向链表的搜索、插入与删除算法、链表带表头结点的优点 4、多项式的链接表示 第四章栈与队列 数据结构基本概念练习题 1、选择练习题 1）执行下面程序段时，执行S语句的次数为------- for(int I=1;I<=n;I++) for(int j=1;j<=I;j++) S; (A) n^2 (B) n^2/2 (C) n(n+1) (D) n(n+1)/2 答案：D 2）算法是指令的有限序列，其中每一条指令表示一个或多个操作。下列______不属于算法的五个特性之一。 (A) 有一或多个输出(B) 有零或多个输入(C) 有穷性(D) 通俗易懂性 答案：D 3）若某线性表最常用的操作是存取任一指定序号的元素和在最后进行插入和删除运算，则利用（）存储方式最节省时间。 (A) 顺序表(B) 双链表(C) 带头结点的双循环链表(D) 单循环链表 答案：A 4）下面的叙述正确的是（） (A) 线性表在链式存储时，查找第i个元素的时间同i的值成正比; (B) 线性表在链式存储时，查找第i个元素的时间同i的值无关; (C) 线性表在顺序存储时，查找第i个元素的时间同i 的值成正比; (D) 以上说法都不对. 答案：A 5) 若某线性表中最常用的操作是取第i个元素和找第i个元素的前趋元素，则采用（）存储方式最节省时间。 (A) 单链表(B) 顺序表(C) 单向循环链表(D) 双链表 答案：B 6) 在双向链表指针p指向的结点前插入一个指针q指向的结点操作是( )。 (A) p->prior=q;q->next=p;p->prior->next=q;q->prior=q; (B) p->prior=q;p->prior->next=q;q->next=p;q->Prior=p->prior; (C) q->next=p;q->prior=p->prior;p->prior->next=q;p->prior=q; (D) q->prior=p->prior;q->next=q;p->prior=q;p->prior=q; 答案：C 7) 设计一个判别表达式中左，右括号是否配对出现的算法，采用（）数据结构最佳。 (A) 线性表的顺序存储结构(B) 队列(C) 线性表的链式存储结构(D) 栈 【最新资料,Word版，可自由编辑！】 科中的不同理解。接着介绍邦弗朗尼原理（Bonferroni’sprinciple），该原理实际上对数据挖掘的过度使用提出了警告。本章还概述了一些非常有用的思想，它们未必都属于数据挖掘的范畴，但是却有利于理解数据挖掘中的某些重要概念。这些思想包括度量词语重要性的TF.IDF权重、哈希函数及索引结构的性质、包含自然对数底e的恒等式等。最后，简要介绍了后续章节所要涉及的主题。 1.1数据挖掘的定义 最广为接受的定义是，数据挖掘（datamining）是数据“模型”的发现过程。而“模型”却可以有多种含义。下面介绍在建模方面最重要的几个方向。 1.1.1统计建模 最早使用“datamining”术语的人是统计学家。术语“datamining”或者“datadredging”最初是贬义词，意指试图抽取出数据本身不支持的信息的过程。1.2节给出了这种挖掘情况下可能犯的几类错误。当然，现在术语“datamining”的意义已经是正面的了。目前，统计学家认为数据挖掘就是统计模型（statisticalmodel）的构建过程，而这个统计模型指的就是可见数据所遵从的总体分布。 例1.1假定现有的数据是一系列数字。这种数据相对于常用的挖掘数据而言显得过于简单，但这只是为了说明问题而采用的例子。统计学家可能会判定这些数字来自一个高斯分布（即正态分布），并利用公式来计算该分布最有可能的参数值。该高斯分布的均值和标准差能够完整地刻画整个分布，因而成为上述数据的一个模型。 1.1.2机器学习 有些人将数据挖掘看成是机器学习的同义词。毫无疑问，一些数据挖掘方法中适当使用了机器学习算法。机器学习的实践者将数据当成训练集来训练某类算法，比如贝叶斯网络、支持向量机、决策树、隐马尔可夫模型等。 某些场景下上述的数据利用方式是合理的。机器学习擅长的典型场景是人们对数据中的寻找目标几乎一无所知。比如，我们并不清楚到底是影片的什么因素导致某些观众喜欢或者厌恶该影片。因此，在Netflix竞赛要求设计一个算 第一章数据结构基本概念 数据：计算机程序所加工处理的描述客观事物的符号表示。 数据元素：数据的基本单位，是数据集合中的一个个体,在计算机程序中通常作为一个整体进行考虑和处理。数据元素可由一个或若干个数据项所组成。 数据项：是具有独立意义的数据的最小单位。 数据对象：性质相同的数据元素的集合,是数据的一个子集。 数据结构：相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。即数据的组织形式。数据元素相互之间的关系称为结构。 四种基本的数据结构是：集合、线性结构、树形结构、和图形结构。 数据结构包括三个方面的内容：逻辑结构、存储结构、基本操作（运算） 数据类型：一个值的集合和定义在这个值集上的一组操作。程序设计语言中对于给定变量的所有可能取值的集合。 抽象数据类型（ADT）：一种数据类型及在这种数据类型上定义的一组操作。包括数据类型的定义和这种数据类型的操作集合。 第二章线性表 线性表是n(n>=0)个数据元素的有限序列，同一线性表中的数据元素必定具有相同特性，即属于同一数据对象，相邻数据元素之间存在序偶关系。n定义为线性表的长度；n为0表示该线性表为空表；数据元素可以是一个数、一个符号或由多个数据项所构成的。 线性表中任一数据元素的存储位置为： s i a LOC a LOC i ? - + =)1 ( ) ( ) ( 1 线性链表是一种动态存储结构，所占用的存储空间是在程序的执行过程中得到的，当线性链表要增加一个结点时，向系统申请一个存储空间，删除结点时要将空间释放。 由线性链表的结点定义，每个结点中均只含有一个指针域，用于指向其后继结点，故也称单链表。 循环链表是线性表的另一种形式的链式存储表示。它的特点是表中最后一个结点的指针域指向头结点，整个链表成为一个由链指针相链接的环，并且可将头指针设成指向最后一个结点（尾指针）。空的循环链表由只含一个自成循环的头结点表示。 若双向链表中的两个链均构成回路，则称为双向循环链表。 第三章栈和队列 栈是限定只能在表的一端（表尾）进行插入和删除操作的线性表；允许插入和删除的一端，称为栈顶(top)； 第1章绪论 内容提要： ◆数据结构研究的内容。 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。 数据结构涵盖的内容： ◆基本概念：数据、数据元素、数据对象、数据结构、数据类型、抽象数据类型。 数据——所有能被计算机识别、存储和处理的符号的集合。 数据元素——是数据的基本单位，具有完整确定的实际意义。 数据对象——具有相同性质的数据元素的集合，是数据的一个子集。 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, R） 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——由用户定义的一个数学模型与定义在该模型上的一组操作， 它由基本的数据类型构成。 ◆算法的定义及五个特征。 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，是一系列输入转换为输出的计算步骤。 算法的基本特性：输入、输出、有穷性、确定性、可行性 ◆算法设计要求。 ①正确性、②可读性、③健壮性、④效率与低存储量需求 ◆算法分析。 时间复杂度、空间复杂度、稳定性 学习重点： ◆数据结构的“三要素”：逻辑结构、物理（存储）结构及在这种结构上所定义的操作（运算）。 ◆用计算语句频度来估算算法的时间复杂度。 第二章线性表 内容提要： ◆线性表的逻辑结构定义，对线性表定义的操作。 线性表的定义：用数据元素的有限序列表示 ◆线性表的存储结构：顺序存储结构和链式存储结构。 顺序存储定义：把逻辑上相邻的数据元素存储在物理上相邻的存储单元中的存储结构。 链式存储结构: 其结点在存储器中的位置是随意的，即逻辑上相邻的数据元素在物理上不一定相邻。通过指针来实现！ ◆线性表的操作在两种存储结构中的实现。 数据结构的基本运算：修改、插入、删除、查找、排序 1)修改——通过数组的下标便可访问某个特定元素并修改之。 核心语句: V[i]=x; 顺序表修改操作的时间效率是 O(1) 2) 插入——在线性表的第i个位置前插入一个元素 实现步骤： ①将第n至第i 位的元素向后移动一个位置； ②将要插入的元素写到第i个位置； ③表长加1。 注意：事先应判断: 插入位置i 是否合法?表是否已满? 应当符合条件： 1≤i≤n+1 或 i=[1, n+1] 核心语句： for (j=n; j>=i; j--) a[j+1]=a[ j ]; a[ i ]=x; n++; 插入时的平均移动次数为：n(n+1)/2÷（n+1）＝n/2≈O(n) 3) 删除——删除线性表的第i个位置上的元素 实现步骤： ①将第i+1 至第n 位的元素向前移动一个位置； ②表长减1。 注意：事先需要判断，删除位置i 是否合法? 应当符合条件：1≤i≤n 或 i=[1, n] 核心语句： for ( j=i+1; j<=n; j++ ) a[j-1]=a[j]; n--;数据挖掘及决策树
计算机网络 数据通信基本概念
数据结构复习提纲(整理)
习题1(第一章数据挖掘基础概念)
数据结构概念名词解释大全
数据结构对象的基本概念
数据挖掘基础知识
互联网数据挖掘基本概念
数据结构教学中的重点与难点
数据结构基本概念练习题
互联网-数据挖掘基本概念
数据结构基本概念(1)
数据结构知识点全面总结—精华版