数据结构课程教程第一章
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《数据结构》第五版清华大学自动化系李宛洲2004年5月目录第一章数据结构--概念与基本类型 (6)1.1概述 (6)1.1.1数据结构应用对象 (6)1.1.2学习数据结构的基础 (7)1.1.2.1 C语言中的结构体 (7)1.1.2.2 C语言的指针在数据结构中的关联作用 (8)1.1.2.3 C语言的共用体(union)数据类型 (12)1.1.3数据结构定义 (15)1.2线性表 (17)1.2.1 顺序表 (18)1.2.2 链表 (20)1.2.2.1链表的基本结构及概念 (20)1.2.2.2单链表设计 (22)1.2.2.3单链表操作效率 (29)1.2.2.4双链表设计 (30)1.2.2.5链表深入学习 (32)1.2.2.6稀疏矩阵的三元组与十字链表 (36)1.2.3 堆栈 (41)1.2.3.1堆栈结构 (41)1.2.3.2基本操作 (42)1.2.3.3堆栈与递归 (44)1.2.3.4递归与分治算法 (45)1.2.3.5递归与递推 (49)1.2.3.6栈应用 (52)1.2.4 队列 (57)1.2.4.1队列结构 (57)1.2.3.2队列应用 (59)1.3非线性数据结构--树 (64)1.3.1 概念与术语 (64)1.3.1.1引入非线性数据结构的目的 (64)1.3.1.2树的定义与术语 (65)1.3.1.3树的内部节点与叶子节点存储结构问题 (66)1.3.2 二叉树 (66)1.3.2.1二叉树基本概念 (66)1.3.2.2完全二叉树的顺序存储结构 (68)1.3.2.3二叉树遍历 (69)1.3.2.4二叉树唯一性问题 (71)1.3.3 二叉排序树 (72)1.3.3.1基本概念 (72)1.3.3.2程序设计 (73)1.3.4 穿线二叉树 (79)1.3.4.1二叉树的中序线索化 (80)1.3.4.2中序遍历线索化的二叉树 (81)1.3.5 堆 (82)1.3.5.1建堆过程 (83)1.3.5.2在堆中插入节点 (85)1.3.6 哈夫曼树 (86)1.3.6.1最佳检索树 (86)1.3.6.2哈夫曼树结构与算法 (88)1.3.6.3 哈夫曼树应用 (90)1.3.6.4哈夫曼树程序设计 (92)1.3.7 空间数据结构----二叉树深入学习导读 (95)1.3.7.1k-d树概念 (96)1.3.7.2k-d树程序设计初步 (97)1.4非线性数据结构--图 (100)1.4.1图的基本概念 (100)1.4.2图形结构的物理存储方式 (103)1.4.2.1相邻矩阵 (103)1.4.2.2图的邻接表示 (104)1.4.2.3图的多重邻接表示 (106)1.4.3图形结构的遍历 (107)1.4.4无向连通图的最小生成树(minimum-cost spanning tree:MST) (110)1.4.5有向图的最短路径 (113)1.4.5.1单源最短路径(single-source shortest paths) (113)1.4.5.2每对顶点间最短路经(all-pairs shortest paths) (116)1.4.6拓扑排序 (117)第二章检索 (123)2.1顺序检索 (123)2.2对半检索 (124)2.2.1 对半检索与二叉平衡树 (124)2.2.2对半检索思想在链式存储结构中的应用---跳跃表 (127)2.3分块检索 (133)2.4哈希检索 (134)2.4.1哈希函数 (135)2.4.2闭地址散列 (136)2.4.2.1线性探测法和基本聚集问题 (136)2.4.2.2删除操作造成检索链的中断问题 (138)2.4.2.3随机探测法 (139)2.4.2.4平方探测法 (140)2.4.2.5二次聚集问题与双散列探测方法 (141)2.4.3开地址散列 (142)2.4.4哈希表检索效率 (142)第三章排序 (145)3.1交换排序方法 (145)3.1.1直接插入排序 (145)3.1.2冒泡排序 (147)3.1.3 选择排序 (148)3.1.4 树型选择排序 (149)3.2S HELL排序 (150)3.3快速排序 (152)3.4堆排序 (154)3.5归并排序 (156)3.6数据结构小结 (159)3.6.1 数据结构的基本概念 (159)3.6.2 数据结构分类 (159)3.6.2.1数据结构中的指针问题 (160)3.6.2.2线性表的效率问题 (161)3.6.2.3二叉树 (161)3.6.3排序与检索 (161)3.7算法分析的基本概念 (162)3.7.1基本概念 (162)3.7.2上限分析 (164)3.7.3下限分析 (164)3.7.4空间代价与时间代价转换 (165)第6章高级数据结构内容--索引技术 (167)6.1基本概念 (167)6.2线性索引 (168)6.2.1 线性索引 (168)6.2.2 倒排表 (169)6.32-3树 (170)6.3.1 2-3树定义 (172)6.3.2 2-3树节点插入 (173)6.4B+树 (178)6.4.1 B+树定义 (178)6.4.2 B+树插入与删除 (180)6.4.3 B+树实验设计 (182)第一章数据结构--概念与基本类型1.1概述1.1.1数据结构应用对象计算机应用可以分为两大类,一类是科学计算和工业控制,另一类是商业数据处理。
《数据结构教程》第一章绪论数据结构教程第一章绪论数据结构是计算机科学中的重要概念之一,它是计算机程序设计的基础。
本教程的第一章将介绍数据结构的基本概念和作用。
一、什么是数据结构?在计算机科学中,数据结构用于存储和组织数据,以便在计算机程序中进行高效的操作。
数据结构可以分为两种基本类型:线性数据结构和非线性数据结构。
1.1 线性数据结构线性数据结构是最简单的数据结构之一,它将数据元素按照线性顺序组织,可以使用一对一的关系连接数据元素。
常见的线性数据结构有数组、链表和栈。
1.2 非线性数据结构非线性数据结构是指数据元素之间存在多对多的关系,不是简单的一对一关系。
常见的非线性数据结构有树和图。
二、数据结构的作用数据结构的设计和选择对于程序的效率和性能具有重要影响。
合理选择数据结构可以提高算法的执行速度,降低计算机资源的占用。
2.1 提高数据的存储效率通过选择适当的数据结构可以减少内存的占用,提高数据的存储效率。
例如,链表数据结构可以动态地分配内存空间,减少内存的浪费。
2.2 提高数据的访问效率不同的数据结构在数据的访问效率上有所差异。
例如,对于需要频繁插入和删除操作的场景,链表数据结构比数组数据结构更加高效。
2.3 优化算法的执行速度数据结构和算法是相辅相成的,通过选择合适的数据结构可以优化算法的执行速度。
例如,在查找操作中使用二叉搜索树可以降低时间复杂度。
三、数据结构的分类根据数据结构的存储方式和操作特性,可以将数据结构分为线性数据结构和非线性数据结构。
3.1 线性数据结构线性数据结构是最常用的数据结构之一,它将数据元素按照线性顺序排列,每个元素有一个直接前驱和直接后继。
常见的线性数据结构有数组、链表和栈。
3.1.1 数组数组是一种最简单的数据结构,它将数据元素存储在连续的内存空间中。
数组的访问速度很快,但是插入和删除操作的效率较低。
3.1.2 链表链表是一种动态数据结构,它通过指针将数据元素链接在一起。
教学目标:1. 理解数据结构的基本概念和重要性。
2. 掌握数据结构的逻辑结构和物理结构。
3. 了解数据结构的学习方法和应用领域。
教学重点:1. 数据结构的概念和重要性。
2. 逻辑结构和物理结构的基本概念。
教学难点:1. 数据结构的逻辑结构和物理结构的理解。
2. 数据结构的学习方法和应用领域的掌握。
教学准备:1. 教学课件。
2. 相关教材和参考资料。
3. 实例分析。
教学过程:一、导入1. 通过一个简单的例子(如学生信息管理系统),引出数据结构的概念。
2. 提问:在学生信息管理系统中,我们如何存储和操作学生信息?二、讲授新课1. 数据结构的概念- 数据结构是计算机存储、组织数据的方式。
- 数据结构是计算机科学中的重要基础,是解决复杂问题的有力工具。
2. 数据结构的重要性- 提高数据存储和处理的效率。
- 优化算法设计和分析。
- 促进软件开发和工程实践。
3. 逻辑结构和物理结构- 逻辑结构:描述数据之间的逻辑关系,如线性结构、非线性结构等。
- 物理结构:描述数据在计算机中的存储方式,如数组、链表、树等。
4. 数据结构的学习方法- 理论与实践相结合。
- 注重算法设计和分析。
- 学习经典数据结构及其应用。
5. 数据结构的应用领域- 软件开发。
- 数据库系统。
- 网络通信。
- 图像处理。
三、实例分析1. 以学生信息管理系统为例,分析数据结构的实际应用。
2. 引导学生思考:如何设计合适的数据结构来存储和操作学生信息?四、课堂小结1. 总结本章内容,强调数据结构的基本概念和重要性。
2. 鼓励学生课后继续学习,掌握数据结构的逻辑结构和物理结构。
五、作业布置1. 阅读教材相关内容,理解数据结构的逻辑结构和物理结构。
2. 完成课后习题,巩固所学知识。
教学反思:1. 本节课通过实例分析,使学生更加直观地理解数据结构的概念和应用。
2. 在教学过程中,注重启发式教学,引导学生主动思考。
3. 在课后作业布置中,注重理论与实践相结合,提高学生的动手能力。