数据结构第讲浙江工业大学详解演示文稿
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数据结构ppt数据结构 PPT引言:数据结构是计算机科学中的重要基础,它探讨了数据的组织、存储和检索方法。
在计算机程序中,数据结构的选择对于程序的性能和效率起着至关重要的作用。
在本次演讲中,将介绍数据结构的基本概念、常见的数据结构类型以及它们的应用。
一、基本概念1.1 数据结构的定义数据结构是一种用于组织和存储数据的方式,它包括数据元素和它们之间的关系。
其中,数据元素是具有相同性质的数据的集合,关系是数据元素之间的逻辑关系。
1.2 数据结构的分类数据结构可以分为线性结构和非线性结构两大类。
1.2.1 线性结构线性结构中的数据元素之间存在一对一的关系,每个元素只有一个直接前驱和一个直接后继。
常见的线性结构有线性表、栈和队列。
1.2.2 非线性结构非线性结构中的数据元素之间存在一对多或多对多的关系,每个元素可以有多个直接前驱和直接后继。
常见的非线性结构有树和图。
二、常见的数据结构类型2.1 数组数组是一种线性结构,它由固定大小的相同类型的元素构成,可以通过索引直接访问元素。
数组的特点是随机访问速度快,但插入和删除操作较慢。
2.2 链表链表也是一种线性结构,它由一系列结点组成,每个结点包含数据和指向下一个结点的指针。
链表的特点是插入和删除操作快,但随机访问速度较慢。
2.3 栈栈是一种特殊的线性结构,它只能在表的一端进行插入和删除操作。
遵循先进后出(LIFO)的原则,所以栈也被称为后进先出(FILO)的数据结构。
2.4 队列队列也是一种特殊的线性结构,它只能在表的一端插入元素,在另一端删除元素。
遵循先进先出(FIFO)的原则。
2.5 树树是一种非线性结构,它由节点和节点之间的连接组成。
树的特点是每个节点可以有多个子节点,但只有一个根节点。
2.6 图图是一种非线性结构,它由节点和节点之间的连接组成。
图的特点是节点之间的关系可以是一对多或多对多的。
三、数据结构的应用3.1 数据库管理系统数据库管理系统是现代计算机应用中广泛使用的一种数据结构,它用于存储和管理大量的数据。
数据结构课件第2章线性表原创力文档线性表是计算机科学中经常使用的一种基本数据结构。
它的定义是指由一系列元素(有序)构成的有限序列,它的基本特征是存储元素有序可重复,其大小受限。
线性表可以用于存储大量类似或者相关的数据,并且支持高效的查找、遍历、访问、插入和删除操作。
线性表可以分为两种,即顺序存储结构和链式存储结构。
顺序存储结构是指将元素序列存储在一组连续的存储空间中,元素紧凑地存储在一起,方便统一管理,但是插入和删除操作效率不高。
而链式存储结构是指以数据元素节点为基本单位,以链表的形式组织起来的数据结构。
它可以采用动态分配的存储空间,使在插入和删除操作的效率更高。
线性表的应用十分广泛,它可以用于存储数据,进行算法表示等。
例如,它可以在字符串和图形处理中用来存储字符或像素点,用于搜索和排序操作,以及时间复杂度分析等。
无论是在计算机科学中,还是在实际工程应用中,线性表都有着重要的作用。
线性表的基本操作是插入、删除、查找和修改。
这四种操作都是基本的数据结构操作,其中插入、删除操作可以在表的任意位置进行,而查找和修改操作则需要先找到指定元素的地址。
线性表的特殊操作也包括求表长、求表中最大、最小值、求前驱、后继元素等操作。
线性表是一种非常有用的数据结构,它可以用在许多不同的地方,例如计算机科学中的图像处理、多媒体处理、数据库管理等,也可以用于实际的应用领域中的自动控制、工程计算、规划计算和解决问题等。
因此,学习和使用线性表是解决计算机问题的重要一步。
综上所述,线性表是一种基本的数据结构,有着广泛的应用,极其方便。
要想更好地了解线性表,需要掌握最基本的概念、基本操作以及特殊操作,以及应用该数据结构的知识。
深入地学习和使用线性表有助于解决大量实际问题,为实现自动化和信息管理提供重要支持。
第一章绪论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或数据处理、过程控制以及对文件的存储和检索及数据库技术等计算机应用领域中,都是对数据进行加工处理的过程。
因此,要设计出一个结构好效率高的程序,必须研究数据的特性及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。
1.1 数据结构的概念数据结构是计算机科学与技术专业的专业基础课,是十分重要的核心课程。
所有的计算机系统软件和应用软件都要用到各种类型的数据结构。
因此,要想更好地运用计算机来解决实际问题,仅掌握几种计算机程序设计语言是难以应付众多复杂的课题的。
要想有效地使用计算机、充分发挥计算机的性能,还必须学习和掌握好数据结构的有关知识。
打好“数据结构”这门课程的扎实基础,对于学习计算机专业的其他课程,如操作系统、编译原理、数据库管理系统、软件工程、人工智能等都是十分有益的。
1.1.1 为什么要学习数据结构在计算机发展的初期,人们使用计算机的目的主要是处理数值计算问题。
当我们使用计算机来解决一个具体问题时,一般需要经过下列几个步骤:首先要从该具体问题抽象出一个适当的数学模型,然后设计或选择一个解此数学模型的算法,最后编出程序进行调试、测试,直至得到最终的解答。
例如,求解梁架结构中应力的数学模型的线性方程组,该方程组可以使用迭代算法来求解。
由于当时所涉及的运算对象是简单的整型、实型或布尔类型数据,所以程序设计者的主要精力是集中于程序设计的技巧上,而无须重视数据结构。
随着计算机应用领域的扩大和软、硬件的发展,非数值计算问题越来越显得重要。
据统计,当今处理非数值计算性问题占用了90%以上的机器时间。
这类问题涉及到的数据结构更为复杂,数据元素之间的相互关系一般无法用数学方程式加以描述。
因此,解决这类问题的关键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,才能有效地解决问题。