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数据结构线性表PPT.ppt幻灯片 1：标题页数据结构之线性表幻灯片 2：目录线性表的定义线性表的存储结构线性表的基本操作线性表的应用实例线性表的优缺点幻灯片 3：线性表的定义线性表是一种最基本、最简单的数据结构。
它是由 n（n≥0）个数据元素组成的有限序列。
在这个序列中，每个数据元素的位置是确定的，并且它们之间存在着线性的逻辑关系。
比如说，我们日常使用的学号列表、购物清单等，都可以看作是线性表的实例。
线性表中的数据元素可以是各种各样的数据类型，比如整数、字符、结构体等。
幻灯片 4：线性表的特点存在唯一的“第一个”元素和“最后一个”元素。
除第一个元素外，每个元素都有唯一的前驱元素。
除最后一个元素外，每个元素都有唯一的后继元素。
这种线性的逻辑关系使得对线性表的操作相对简单和直观。
幻灯片 5：线性表的存储结构线性表有两种常见的存储结构：顺序存储结构和链式存储结构。
顺序存储结构是指用一组地址连续的存储单元依次存储线性表中的数据元素。
链式存储结构则是通过指针将各个数据元素链接起来。
幻灯片 6：顺序存储结构在顺序存储结构中，数据元素存储在一块连续的内存空间中。
优点是可以随机访问，即可以直接通过下标快速找到对应的元素。
缺点是插入和删除操作可能需要移动大量的元素，效率较低。
幻灯片 7：链式存储结构链式存储结构中，每个数据元素由两部分组成：数据域和指针域。
数据域用于存储数据元素的值，指针域用于指向后继元素的存储位置。
优点是插入和删除操作比较方便，不需要移动大量元素。
缺点是不能随机访问，需要通过指针依次遍历找到目标元素。
幻灯片 8：线性表的基本操作常见的基本操作包括：初始化线性表、销毁线性表、判断线性表是否为空、获取线性表的长度、获取指定位置的元素、在指定位置插入元素、删除指定位置的元素、查找指定元素等。
幻灯片 9：初始化线性表初始化操作就是为线性表分配内存空间，并将其初始化为空表。
幻灯片 10：销毁线性表销毁操作则是释放线性表所占用的内存空间。
“数据结构知识导入全程目标•数据结构的基本概念–逻辑结构–物理结构–运算结构•数据结构的基本实现–堆栈–队列–链表–二叉树知识讲解数据结构的基本概念•数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据的集合•数据结构是计算机存储、组织数据的方式•数据结构的选择直接影响计算机程序的运行效率(时间复杂度)和存储效率(空间复杂度)•计算机程序设计=算法+数据结构•数据结构的三个层次–抽象层——逻辑结构–结构层——物理结构–实现层——运算结构识讲解•集合结构(集)–结构中的数据元素除了同属于一个集合外没有其它关系识讲解•线性结构(表)–结构中的数据元素具有一对一的前后关系识讲解•树型结构(树)–结构中的数据元素具有一对多的父子关系知识讲解实现双向线性链表•删除节点识讲解•树形结构的最简模型，每个节点最多有两个子节点•每个子节点有且仅有一个父节点，整棵树只有一个根节点•具有递归的结构特征，用递归的方法处理，可以简化算法•三种遍历序–前序遍历：D-L-R–中序遍历：L-D-R–后序遍历：L-R-D识讲解•二叉树的一般形式–根节点、枝节点和叶节点–父节点和子节点–左子节点和右子节点–左子树和右子树–大小和高度(深度)识讲解•满二叉树–每层节点数均达到最大值–所有枝节点均有左右子树知识讲解二叉树•完全二叉树–除最下层外，各层节点数均达到最大值–最下层的节点都连续集中在左边识讲解•顺序存储–从上到下、从左到右，依次存放–非完全二叉树需用虚节点补成完全二叉树识讲解•链式存储–二叉链表，每个节点包括三个域，一个数据域和两个分别指向其左右子节点的指针域识讲解•链式存储–三叉链表，每个节点包括四个域，一个数据域、两个分别指向其左右子节点的指针域和一个指向其父节点的指针域知识讲解实现有序二叉树•有序二叉树亦称二叉搜索树，若非空树则满足：–若左子树非空，则左子树上所有节点的值均小于等于根节点的值–若右子树非空，则右子树上所有节点的值均大于等于根节点的值–左右子树亦分别为有序二叉树•基于有序二叉树的排序和查找，可获得O(logN)级的平均时间复杂度知识讲解逻辑结构•网状结构(图)–结构中的数据元素具有多对多的交叉映射关系识讲解•顺序结构–结构中的数据元素存放在一段连续的地址空间中识讲解•顺序结构–随机访问方便，空间利用率低，插入删除不方便识讲解•链式结构–结构中的数据元素存放在彼此独立的地址空间中–每个独立的地址空间称为节点–节点除保存数据外，还需要保存相关节点的地址识讲解•链式结构–插入删除方便，空间利用率高，随机访问不方便知识讲解逻辑结构与物理结构的关系•每种逻辑结构采用何种物理结构实现，并没有一定之规，通常根据实现的难易程度，以及在时间和空间复杂度方面的要求，选择最适合的物理结构，亦不排除复合多种物理结构实现一种逻辑结构的可能知识讲解运算结构•创建与销毁–分配资源、建立结构、释放资源•插入与删除–增加、减少数据元素•获取与修改–遍历、迭代、随机访问•排序与查找–算法应用知识讲解数据结构的基本实现•堆栈–基于顺序表的实现–基于链式表的实现•队列–基于顺序表的实现–基于链式表的实现•链表–双向线性链表的实现•二叉树–有序二叉树(二叉搜索树)的实现知识讲解堆栈•后进(压入/push)先出(弹出/pop)识讲解•初始化空间、栈顶指针、判空判满识讲解•动态分配、栈顶指针、注意判空知识讲解队列•先进(压入/push)先出(弹出/pop)识讲解•初始化空间、前弹后压、循环使用、判空判满识讲解•动态分配、前后指针、注意判空知识讲解链表•地址不连续的节点序列，彼此通过指针相互连接•根据不同的结构特征，将链表分为：–单向线性链表–单向循环链表–双向线性链表–双线循环链表–数组链表–链表数组–二维链表识讲解•单向线性链表识讲解•单向循环链表识讲解•双向线性链表识讲解•双向循环链表识讲解•数组链表识讲解•链表数组识讲解•二维链表识讲解•结构模型识讲解•插入节点。
高级数据结构在计算机科学的广袤领域中，数据结构就如同是构建高楼大厦的基石，为各种算法和程序提供了坚实的支撑。
而高级数据结构，则是在基础数据结构之上发展而来，具有更复杂的特性和更强大的功能，能够应对更加复杂和多样化的计算问题。
让我们先来谈谈什么是数据结构。
简单来说，数据结构就是数据的组织方式，它决定了数据的存储、访问和操作方式。
常见的基础数据结构包括数组、链表、栈、队列等。
数组是一种连续存储的线性结构，通过索引可以快速访问元素；链表则是通过节点之间的链接来存储数据，适合频繁的插入和删除操作；栈遵循“后进先出”的原则，常用于函数调用和表达式求值；队列则是“先进先出”，在任务调度等场景中发挥着重要作用。
然而，当面对一些复杂的问题时，基础数据结构可能就显得力不从心了，这时候就需要高级数据结构登场。
其中，树结构是一种非常重要的高级数据结构。
二叉树是树结构中的常见类型，它的每个节点最多有两个子节点。
二叉搜索树则是在二叉树的基础上，具有特定的节点排列规则，使得对于任意节点，其左子树中的所有节点值都小于该节点值，右子树中的所有节点值都大于该节点值。
这一特性使得在二叉搜索树中进行查找、插入和删除操作的平均时间复杂度为 O(log n)，大大提高了效率。
除了二叉树，还有 AVL 树、红黑树等平衡二叉树。
它们通过自动调整树的结构，保持树的高度平衡，从而保证了操作的高效性。
AVL树通过严格的平衡条件，使得树的左右子树高度差最多为 1；红黑树则相对宽松一些，但同样能够保证在最坏情况下的操作性能。
堆也是一种特殊的树结构，常见的有最大堆和最小堆。
最大堆中，每个节点的值都大于或等于其子节点的值；最小堆则相反。
堆常用于实现优先队列，能够快速获取最大或最小元素。
另一种重要的高级数据结构是图。
图可以用来表示各种复杂的关系，例如社交网络中的人际关系、交通网络中的道路连接等。
图的存储方式有邻接矩阵和邻接表两种。
在图的算法中，深度优先搜索和广度优先搜索是常用的遍历算法，用于访问图中的所有节点。
