数据结构概述

Opentelemetry 数据结构Opentelemetry 是一个开源的观测性工具，用于收集、处理和导出分布式系统的遥测数据。

它提供了一组数据结构和API，用于跟踪应用程序的性能指标、日志和分布式追踪信息。

本文将详细介绍Opentelemetry的数据结构以及如何使用它们来实现应用程序的观测性。

1. 数据结构概述Opentelemetry定义了多个核心数据结构，包括：•Span: 代表一个操作或事件的单个实例。

它具有唯一标识符、起始时间、结束时间、持续时间等属性。

•Trace: 由一系列相关Span组成，表示一个完整的操作或请求。

Trace可以由多个Span组成一个树状结构。

•Context: 用于在跨越不同方法调用和线程之间传递Span和Trace信息的上下文对象。

•Attribute: 用于描述Span或Trace的附加信息，例如操作名称、错误信息等。

•Event: 表示在Span生命周期内发生的事件，例如日志记录、异常抛出等。

•Metric: 用于衡量应用程序的性能指标，例如响应时间、吞吐量等。

这些数据结构相互关联，并通过Opentelemetry API进行创建、访问和修改。

2. SpanSpan是Opentelemetry中最基本的数据结构，代表一个操作或事件的单个实例。

它包含以下属性：•Trace ID: Span所属Trace的唯一标识符。

•Span ID: Span自身的唯一标识符。

•Parent ID: 如果Span是另一个Span的子Span，则记录其父Span的ID。

•Name: Span的名称，通常是操作或事件的描述。

•Start Time: Span开始执行的时间戳。

•End Time: Span结束执行的时间戳。

•Duration: Span持续执行的时间。

Span还可以包含其他属性，称为Attributes，用于描述Span的附加信息。

例如：Span span = tracer.spanBuilder("operation").setAttribute("key1", "value1").setAttribute("key2", "value2").startSpan();3. TraceTrace由一系列相关Span组成，表示一个完整的操作或请求。

vulkan scene graph 数据结构讲解概述及解释说明1. 引言1.1 概述本文将详细介绍Vulkan 场景图（Scene Graph）的数据结构，并对其进行讲解和解释。

Vulkan 是一种跨平台的图形API，用于实现高性能的渲染和计算任务。

而场景图则是在游戏开发和虚拟现实等领域中广泛使用的一种数据结构，用于组织和管理场景中的对象和元素。

1.2 文章结构本文共分为五个部分进行讲解。

首先，在引言部分将对整篇文章进行概述，明确文章内容的目标与结构。

接着，在第二部分将介绍Vulkan 场景图的基础知识，包括其简介、场景图概念以及数据结构设计。

然后，在第三部分将深入解析Vulkan 场景图的实现细节，包括渲染流程分析、物体节点与视图节点关联机制以及场景更新与数据同步过程。

紧接着，在第四部分将分享使用Vulkan 场景图应用实践案例，其中包括如何利用该技术构建游戏场景、进行虚拟现实应用开发以及优化渲染性能的方法与策略。

最后，在第五部分对全文进行总结回顾，并展望研究方向，探讨对讨论结果的启示。

1.3 目的本文的目的在于给读者提供一个全面而深入的了解Vulkan 场景图数据结构的资料。

通过详细解析其实现细节和应用案例，读者可以更加清晰地认识到Vulkan 场景图在游戏开发和虚拟现实等领域中所起到的重要作用，以及如何利用场景图来优化渲染性能。

同时，本文还将展望未来研究方向，希望鼓励读者进一步探索和应用Vulkan 场景图技术。

2. Vulkan Scene Graph 数据结构讲解:2.1 简介:Vulkan Scene Graph（简称VSG）是一个用于构建实时渲染场景的数据结构库。

它基于Vulkan图形和计算API，并提供了一组高性能的数据结构和算法，用于管理和呈现3D场景中的对象、相机、灯光等元素。

2.2 场景图概念:在Vulkan Scene Graph中，整个场景被组织为一个图形图像，这个图形包含了一系列的节点。

vb6 数据结构【1.数据结构概述】数据结构是计算机科学中研究数据组织、存储、管理和访问的一门学科。

在编程中，数据结构用于实现特定功能，提高程序的效率和可读性。

VB6作为一种成熟的编程语言，提供了丰富的数据结构供开发者使用。

【2.VB6数据结构的使用】在VB6中，常用的数据结构有数组、链表、栈、队列、树、图等。

数组是VB6中最重要的数据结构之一，它允许在同一个变量名下存储多个相同类型的数据。

链表是另一种重要的数据结构，由一系列节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。

【3.常见数据结构及其应用】1.数组：适用于大量数据的存储和操作，如数值计算、字符串处理等。

2.链表：适用于动态数据存储和频繁的插入、删除操作，如列表框、树形控件等。

3.栈和队列：用于实现算法中的先进后出（LIFO）和先进先出（FIFO）策略，如计算表达式、解析文件等。

4.树和图：用于表示层次结构和复杂关系，如文件系统、社交网络等。

【4.实例：使用数组和链表实现人员管理】以下是一个使用数组和链表实现人员管理的简单示例：```vb" 定义员工类Class EmployeeProperty Name As StringProperty Age As IntegerProperty Gender As StringEnd Class" 定义员工管理类Class EmployeeManagerPrivate employeeArray As Employee()Private employeeList As New List(Of Employee)" 初始化员工数组Sub InitEmployeeArray(Size As Integer)Dim i As IntegerFor i = 0 To Size - 1employeeArray(i) = New EmployeeemployeeArray(i).Name = "员工" & i.ToStringemployeeArray(i).Age = i * 2employeeArray(i).Gender = If(i Mod 2 = 0, "男", "女") Next iEnd Sub" 添加员工到链表Sub AddEmployeeToList(employee As Employee)employeeList.Add(employee)End Sub" 删除链表中的员工Sub RemoveEmployeeFromList(employee As Employee)If employeeList.Contains(employee) ThenemployeeList.Remove(employee)End IfEnd Sub" 打印员工信息Sub PrintEmployeeInfo()For Each employee As Employee In employeeListConsole.WriteLine("姓名：" & & "，年龄：" & employee.Age & "，性别：" & employee.Gender)Next employeeEnd SubEnd Class" 创建员工管理对象并测试Dim employeeManager As New EmployeeManageremployeeManager.InitEmployeeArray(10)employeeManager.AddEmployeeT oList(New Employee With {.Name = "张三", .Age = 25, .Gender = "男"})employeeManager.PrintEmployeeInfo()```【5.总结与展望】VB6中的数据结构丰富多样，可以根据实际需求选择合适的数据结构来提高程序的效率和可读性。

K3总账数据数据结构K3总账数据数据结构之第一点：概述K3总账数据结构是指用友K3系统中用于存储和管理企业财务数据的数据模型。

它以数据库表的形式存在，包含了企业财务管理所需的各种信息，如凭证、账簿、报表等。

K3总账数据结构的设计合理性直接影响到企业财务管理的效率和准确性。

在K3总账数据结构中，主要包含了以下几个部分：1.基础信息：包括企业基本信息、科目信息、税率信息等，为企业的财务处理提供必要的参数和依据。

2.凭证信息：包括凭证头信息和凭证明细信息，记录了企业的每一笔经济业务的借贷方向、金额、日期等。

3.账簿信息：包括总账、明细账、日记账等，反映了企业财务状况的实时变化。

4.报表信息：包括资产负债表、利润表、现金流量表等，为企业决策提供了重要的财务数据支持。

K3总账数据结构的设计考虑了数据的一致性、完整性、安全性和可扩展性，以满足企业不断变化的财务管理需求。

K3总账数据结构之第二点：数据表详解在K3总账数据结构中，各个数据表的设计是关键。

以下是几个主要的数据表及其详解：1.科目表（account）：用于存储企业所有的会计科目信息，包括科目编码、科目名称、科目类型、上级科目等。

2.凭证表（voucher）：存储凭证的基本信息，如凭证编号、凭证日期、制单人、审核人、金额等。

3.凭证明细表（voucher_line）：存储凭证的详细信息，如借方科目、贷方科目、金额、摘要等。

4.账簿表（account_book）：存储账簿的汇总信息，如期末余额、累计发生额等。

5.报表表（report）：存储各种财务报表的数据，如资产负债表、利润表等。

这些数据表通过外键关联，保证了数据的一致性和完整性。

同时，K3总账数据结构还提供了丰富的查询和统计功能，方便企业财务人员进行数据分析和决策。

以上就是对K3总账数据结构之第一点和第二点的详细解析。

希望对大家理解K3总账数据结构有所帮助。

K3总账数据结构之第三点：数据字段设计在K3总账系统中，每个数据表都包含了多个字段，用于存储具体的财务数据。

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。

数据结构在现实生活中的应用数据结构在现实生活中的应用概述数据结构是计算机科学中重要的基础概念之一，它提供了一种有效地组织和管理数据的方式。

尽管它们最初是为计算机科学设计的，但数据结构的概念和方法在现实生活中也有广泛的应用。

本文将介绍一些常见的现实生活中使用数据结构的例子。

数组数组是最基本的数据结构之一，它是一个连续的、固定大小的存储元素的集合。

在现实生活中，我们经常使用数组来存储和管理一系列相关的数据。

例如，在商店的库存管理中，我们可以使用一个数组来存储每个商品的库存数量。

这样，当我们需要查询某个商品的库存数量时，只需要通过索引访问数组中的元素即可。

另外，数组还可以用于存储成绩在某个考试中的学生列表。

这样，我们可以根据学生的索引快速获取他们的成绩，并进行排序和统计。

链表链表是另一种常用的数据结构，它由一系列的节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的引用。

链表在现实生活中的应用非常广泛。

一个常见的例子是方式通讯录。

我们可以使用链表来存储联系人的信息。

每个节点表示一个联系人，包含姓名、方式号码等信息，同时还包含指向下一个联系人的引用。

这样，我们可以通过遍历链表，轻松地查找、添加和删除联系人。

链表还可以在火车或地铁系统中使用。

每个节点表示一个站点，包含站点名称和到下一个站点所需的时间。

通过遍历链表，我们可以计算出从起点到终点的最短时间，并提供路线规划服务。

栈栈是一种具有特定的操作规则的数据结构，它遵循后进先出（LIFO）的原则。

在现实生活中，我们可以找到许多适合使用栈的场景。

一个典型的例子是浏览器的后退功能。

当我们浏览网页时，每访问一个页面，都将其存储在栈中。

当我们后退按钮时，栈中的顶部元素会被弹出，我们就可以返回到上一个页面。

另一个例子是函数调用的堆栈。

每当我们调用一个函数时，函数的信息将被存储在栈中。

当函数执行完毕后，这些信息会被弹出。

这使得函数之间的嵌套调用成为可能。

队列队列是一种遵循先进先出（FIFO）原则的数据结构，它经常被用来在现实生活中模拟排队的场景。

链码数据结构的特征码-回复链码是区块链技术中的一个重要组成部分，它用于定义和实现区块链网络中的智能合约。

链码数据结构是链码在区块链网络中存储和处理数据的方式，其特征码是用于描述链码数据结构的一组特征属性。

本文将以“链码数据结构的特征码”为主题，详细讨论链码数据结构的特征码及其重要性。

一、链码数据结构概述：链码数据结构是指在区块链网络中，链码用来存储和管理数据的方式和形式。

链码的数据结构通常由多个数据字段组成，这些字段用于存储不同类型的数据，例如账户余额、交易记录等。

二、链码数据结构的特征码的定义：链码数据结构的特征码是指用于描述链码数据结构的一组特征属性，通过这组特征码可以完整而准确地描述链码的数据结构。

特征码可以包括数据类型、数据长度、数据格式等信息。

三、链码数据结构的特征码的作用：特征码是链码数据结构的重要组成部分，它具有以下作用：1. 数据完整性验证：特征码可以用于验证数据的完整性，通过对特征码进行哈希计算，可以确保链码数据在传输过程中没有被篡改。

2. 数据存储和检索：特征码可以作为链码数据的索引，以便于对数据进行高效的存储和检索。

3. 数据共享和传输：特征码可以作为数据的摘要信息，方便链码数据在不同的节点之间共享和传输。

4. 数据安全性保护：特征码可以用于隐私保护，通过对敏感数据进行特征码加密，可以保护用户隐私。

四、链码数据结构的特征码的组成：1. 数据类型：特征码包括链码数据的类型信息，例如整数、字符串、布尔值等。

2. 数据长度：特征码包括链码数据的长度信息，例如字符串的长度、整数的位数等。

3. 数据格式：特征码包括链码数据的格式信息，例如日期的格式、金额的格式等。

五、链码数据结构的特征码的实例应用：1. 智能合约：特征码可以用于描述智能合约中的链码数据结构，以便于在执行智能合约时对数据进行验证和处理。

2. 账本管理：特征码可以用于描述账本中的链码数据结构，以便于对账本数据进行存储和检索。

第1篇一、引言随着计算机技术的飞速发展，数据结构作为计算机科学的核心课程之一，对于培养计算机专业人才具有至关重要的意义。

为了提高学生对数据结构理论知识的掌握程度，增强实际应用能力，我们开展了数据结构实训课程。

本报告将从实训背景、实训内容、实训过程、实训成果以及实训总结等方面进行概述。

二、实训背景1. 实训目的通过数据结构实训，使学生掌握数据结构的基本概念、基本原理和基本算法，提高学生的编程能力和问题解决能力，培养学生在实际工作中运用数据结构解决实际问题的能力。

2. 实训意义（1）加深对数据结构理论知识的理解；（2）提高编程能力和算法设计能力；（3）培养团队协作精神；（4）增强实际应用能力。

三、实训内容1. 理论知识学习（1）线性表、栈、队列、串等基本数据结构；（2）树、图等非线性数据结构；（3）排序、查找等基本算法；（4）数据结构在实际应用中的案例分析。

2. 编程实践（1）线性表：实现顺序表、链表等；（2）栈和队列：实现栈、队列等；（3）树和图：实现二叉树、图等；（4）排序和查找：实现冒泡排序、快速排序、二分查找等。

3. 项目实践（1）设计并实现一个简单的图书管理系统；（2）设计并实现一个简单的学生成绩管理系统；（3）设计并实现一个简单的员工管理系统。

四、实训过程1. 实训准备（1）组织学生进行数据结构理论知识学习；（2）安排编程实践项目，明确项目要求；（3）邀请相关领域专家进行讲座，分享实际应用经验。

2. 实训实施（1）学生分组，明确分工；（2）指导教师跟踪项目进度，及时解答学生疑问；（3）学生自主完成项目，互相交流学习；（4）定期进行项目汇报，展示项目成果。

3. 实训总结（1）组织学生进行实训成果展示；（2）邀请专家对项目进行评审；（3）总结实训过程中的优点和不足，提出改进措施。

五、实训成果1. 学生掌握了数据结构的基本概念、基本原理和基本算法；2. 学生的编程能力和问题解决能力得到提高；3. 学生能够运用数据结构解决实际问题的能力得到增强；4. 学生在实训过程中培养了团队协作精神。

wikidata 数据结构【原创实用版】目录1.Wikidata 简介2.Wikidata 数据结构概述3.Wikidata 数据结构的主要组成部分4.Wikidata 数据结构的应用5.Wikidata 数据结构的优势与局限性正文1.Wikidata 简介Wikidata 是一个由维基媒体基金会开发的免费、开放的数据库，旨在为各种语言的维基百科提供结构化数据。

作为全球最大的结构化数据源之一，Wikidata 存储了大量的信息，并通过标准化的数据结构和格式进行组织。

2.Wikidata 数据结构概述Wikidata 数据结构是一种基于 RDF（资源描述框架）的半结构化数据模型。

RDF 是一种用于表示信息的语义网络模型，它将数据表示为三元组（subject-predicate-object），即主题 - 谓语 - 宾语。

这种数据结构可以灵活地表示复杂的实体和关系，并方便机器阅读和解析。

3.Wikidata 数据结构的主要组成部分Wikidata 数据结构的主要组成部分包括：（1）实体（Entity）：实体是 Wikidata 中的基本单元，用于表示现实世界中的具体或抽象的事物。

每个实体都有其唯一的标识符，以及一系列与之相关的属性和谓语。

（2）属性（Property）：属性是用于描述实体的特征或关系的数据元素。

每个属性都有其唯一的标识符和数据类型，以及与之相关的实体和值。

（3）谓语（Statement）：谓语是用于表示实体之间关系的数据元素。

每个谓语都包含一个主语、一个谓语和一个宾语，它们之间的关系可以是具有或不具有某种属性。

4.Wikidata 数据结构的应用Wikidata 数据结构在许多领域都有广泛的应用，包括：（1）搜索引擎优化：由于 Wikidata 数据结构是基于 RDF 的，它可以轻松地被搜索引擎解析，从而提高网站的排名和可访问性。

（2）语义网：Wikidata 数据结构为构建语义网提供了丰富的数据资源，使得机器可以更好地理解和解析网页内容。

数据的逻辑结构的定义
1数据的逻辑结构概述
数据的逻辑结构是指数据元素之间的相互关系，是数据在逻辑上的组织方式。

逻辑结构是设计数据结构的基础，它决定了数据在计算机内部如何组织存储，如何运算和处理。

一般来说，数据的逻辑结构主要有：集合结构、线性结构、树形结构和图形结构。

2集合结构
集合结构是由一组互不相同的数据元素组成的，每个元素都相互独立，没有任何关系。

集合是最简单的数据结构之一，常用于集合运算。

3线性结构
线性结构是一种数据元素之间一对一的关系，每个元素只有一个直接前驱和一个直接后继。

线性结构有顺序存储结构和链式存储结构两种形式。

顺序存储结构的数据元素在计算机内是连续存放的，链式存储结构的数据元素在计算机内是通过指针连接起来的。

4树形结构
树形结构是由若干个节点组成的，每个节点可以有多个子节点，每个节点只有一个父节点，形成了一种层次关系。

树形结构中层数最大的节点称为根节点，没有子节点的节点称为叶子节点。

树形结构具
有良好的层次性和结构性，常用于建立由目录和子目录组成的文件系统。

5图形结构
图形结构是由若干个节点组成的，每个节点可以有多个直接相连的节点，节点之间的关系可以是任意形式。

图形结构可以表示任何复杂的数据关系，常常用于网络、语义网络和数据库等领域。

6总结
无论是哪种逻辑结构，都有其特点和适用范围。

在实际的程序设计中，需要根据不同的数据类型和处理需求选择合适的逻辑结构，以提高程序的效率和可靠性。

正确合理的数据逻辑结构的选择对于程序的执行效率和性能同样非常重要，是程序设计的关键环节。

Python数据结构概述近年来，数据结构的应用场景越来越广泛，尤其是在计算机领域。

而Python作为一种高级编程语言，也有其独特的数据结构实现方法。

本文将对Python数据结构进行概述。

一、Python数据类型在Python中，有许多数据类型，如数字、字符串、列表、元组、字典和集合等。

其中最基本的数据类型为数字类型，Python支持int、float和complex三种类型的数字。

而对于字符串类型，Python字符串可以使用单引号或双引号来定义，如：str1 = 'hello world'str2 = "hello world"Python的列表数据类型是其中的一种，它是一种有序的数据结构，可以存储不同类型的元素，如：list1 = [1, 'hello', 3.14, ['a', 'b', 'c']]Python中的元组也是一种有序的数据结构，与列表类似，但不同之处在于元组是不可变的，如：tuple1 = (1, 'hello', 3.14, ['a', 'b', 'c'])Python的字典数据类型也是一种非常常用的数据结构，它是由键值对构成的，如：dict1 = {'name': 'Bob', 'age': 18, 'score': {'English': 90, 'Math': 85, 'Physics': 80}}Python也提供了集合数据类型，它是无序的，并且不允许出现重复的元素，如：set1 = set([1, 2, 3, 4, 5])二、Python数据结构常用函数Python提供了许多对数据结构进行操作的函数，掌握这些函数可以帮助我们更加方便地使用Python数据结构。

速达3000数据结构1.简介1.1 概述1.2 目的1.3 范围2.数据结构概述2.1 什么是数据结构2.2 数据结构的基本概念2.3 数据结构的分类2.4 数据结构的应用3.数组3.1 数组的定义3.2 数组的特点和优点3.3 数组的缺点和局限性3.4 数组的操作和常用算法4.链表4.1 链表的定义4.2 链表的类型和特点4.3 链表的操作和常用算法4.4 单链表、双链表和循环链表的区别5.栈5.1 栈的定义5.2 栈的特点和应用场景5.3 栈的操作和常用算法5.4 栈的实现方式6.队列6.1 队列的定义6.2 队列的特点和应用场景6.3 队列的操作和常用算法6.4 队列的实现方式7.树7.1 树的定义7.2 树的特点和应用场景7.3 常见的树结构及其特点7.4 二叉树的遍历算法8.图8.1 图的定义8.2 图的特点和应用场景8.3 图的表示方法8.4 图的遍历算法9.散列表9.1 散列表的定义9.2 散列表的特点和应用场景9.3 散列函数的选择和设计9.4 散列表的解决冲突方法10.算法复杂度分析10.1 时间复杂度10.2 空间复杂度10.3 常见的算法复杂度分析方法11.总结和展望附件：●示例代码附件（文件名：example_code.zip）●数据结构算法图解附件（文件名：data_structure_algorithm_diagram.pdf）●数据结构课程笔记附件（文件名：data_structure_course_notes.doc）法律名词及注释：●数据结构：指计算机中用于存储和组织数据的一种方式。

●数组：一种数据结构，用于存储一组具有相同数据类型的元素。

●链表：一种数据结构，用于存储一组具有相同数据类型的元素，并通过指针相连接。

●栈：一种具有后进先出（LIFO）特性的数据结构。

●队列：一种具有先进先出（FIFO）特性的数据结构。

●树：一种非线性的数据结构，由节点组成，节点之间存在层级关系。

数据结构
概述
数据
数据元素是基本单位
数据项是数据的最小单位
算法
特征
有穷性正确性
可行性输入
输出
设计要求
正确性可读性
健壮性
效率与低存储需求
时间复杂度空间复杂度
线性表
顺序表
结构特点
存在唯一的第一个数据元素
存在最后一个数据元素
除第一个，每个都有一个前驱除第一个，每一个都有一个后继顺序表示和实现单链表
结点插入
结点删除
静态链表循环链表
双向链表
结点插入
结点删除受限线性表
栈
队列
树和二叉树
基础概念
结点
似
结点的子树数叶子结点
度为0的结点
森林
尽
二叉树
五种基本形态
空二叉树
仅有根结点的二叉树左右子树均非空的二叉树
右子树为空的二叉树左子树为空的二叉树
性质
存储结构
链式存储结构
遍历先序遍历先访问根结点中序遍历中间访问根结点后序遍历
最后访问根结点
线素化及其存储结构一般树
树和二叉树的转化遍历
先跟遍历
后跟遍历
森林
森林与二叉树的转化遍历
先序遍历
中序遍历
最优二叉树
数组和广义表
存储
对称矩阵的压缩。

第一章数据结构概述基本概念与术语1．数据：数据是用来描述现实世界的文字，字符，图像，声音，以及能够输入到计算机中并能被计算机处理的符号。

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：a.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。

b.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。

c.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。

d.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：a.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。

b.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：a.常量阶：算法的时间复杂度与问题规模n无关系T(n)=O(1)b.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)c.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 )<O(n!)<O(n n)6.算法与程序：（1）算法的5个特性a、输入：有零个或多个输入b、输出：有一个或多个输出c、有穷性：要求序列中的指令是有限的；每条指令的执行包含有限的工作量；整个指令序列的执行在有限的时间内结束。

【数据结构】线性表的基本操作【数据结构】线性表的基本操作【一、概述】线性表是一种常见的数据结构，它是由一组具有相同特性的数据元素组成的有序序列。

线性表的基本操作包括插入、删除、查找和修改等操作，本文将对这些操作进行详细介绍。

【二、插入操作】插入操作是向线性表中某个位置插入一个新元素的操作。

插入操作包括头部插入、尾部插入和中间插入三种情况。

首先需要确定插入的位置，然后将插入位置后的元素依次向后移动一位，最后在插入位置处放入新元素。

1.头部插入：将新元素插入线性表的头部位置。

2.尾部插入：将新元素插入线性表的尾部位置。

3.中间插入：将新元素插入线性表的任意中间位置。

【三、删除操作】删除操作是从线性表中删除某个元素的操作。

删除操作包括删除头部元素、删除尾部元素和删除中间元素三种情况。

首先需要确定删除的位置，然后将删除位置后的元素依次向前移动一位，最后删除最后一个元素位置上的元素。

1.删除头部元素：删除线性表的头部元素。

2.删除尾部元素：删除线性表的尾部元素。

3.删除中间元素：删除线性表的任意中间位置的元素。

【四、查找操作】查找操作是在线性表中搜索某个元素的操作。

查找操作包括按值查找和按位置查找两种情况。

1.按值查找：根据给定的元素值，在线性表中搜索并返回该元素的位置。

2.按位置查找：根据给定的位置，返回该位置上的元素值。

【五、修改操作】修改操作是修改线性表中某个元素的值的操作。

需要先找到要修改的元素位置，然后将其值修改为新的值。

【附件】本文档涉及附件略。

【法律名词及注释】本文档所涉及的法律名词及注释略。