数据结构及其运算 一
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数据结构与算法分析课后习题答案【篇一:《数据结构与算法》课后习题答案】>2.3.2 判断题2.顺序存储的线性表可以按序号随机存取。
(√)4.线性表中的元素可以是各种各样的,但同一线性表中的数据元素具有相同的特性,因此属于同一数据对象。
(√)6.在线性表的链式存储结构中,逻辑上相邻的元素在物理位置上不一定相邻。
(√)8.在线性表的顺序存储结构中,插入和删除时移动元素的个数与该元素的位置有关。
(√)9.线性表的链式存储结构是用一组任意的存储单元来存储线性表中数据元素的。
(√)2.3.3 算法设计题1.设线性表存放在向量a[arrsize]的前elenum个分量中,且递增有序。
试写一算法,将x 插入到线性表的适当位置上,以保持线性表的有序性,并且分析算法的时间复杂度。
【提示】直接用题目中所给定的数据结构(顺序存储的思想是用物理上的相邻表示逻辑上的相邻,不一定将向量和表示线性表长度的变量封装成一个结构体),因为是顺序存储,分配的存储空间是固定大小的,所以首先确定是否还有存储空间,若有,则根据原线性表中元素的有序性,来确定插入元素的插入位置,后面的元素为它让出位置,(也可以从高下标端开始一边比较,一边移位)然后插入x ,最后修改表示表长的变量。
int insert (datatype a[],int *elenum,datatype x) /*设elenum为表的最大下标*/ {if (*elenum==arrsize-1) return 0; /*表已满,无法插入*/else {i=*elenum;while (i=0 a[i]x)/*边找位置边移动*/{a[i+1]=a[i];i--;}a[i+1]=x;/*找到的位置是插入位的下一位*/ (*elenum)++;return 1;/*插入成功*/}}时间复杂度为o(n)。
2.已知一顺序表a,其元素值非递减有序排列,编写一个算法删除顺序表中多余的值相同的元素。
基本数据结构及其运算1.数组:数组是一种线性数据结构,可以存储相同类型的一组元素。
数组的特点是连续存储,可以通过索引快速访问元素。
数组的常用运算包括访问指定索引的元素、插入和删除元素等。
2.链表:链表也是一种线性数据结构,但不同于数组的连续存储,链表是由一系列节点组成的,每个节点包含元素和指向下一个节点的指针。
链表的常用运算包括在指定位置插入和删除节点、遍历链表等。
3. 栈:栈是一种后进先出(LIFO)的数据结构,用于存储和管理函数调用、表达式求值等需要按照特定顺序操作的场景。
栈的基本运算包括入栈(push)和出栈(pop)。
4. 队列:队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构,用于存储和管理需要按照特定顺序处理的元素。
队列的基本运算包括入队列(enqueue)和出队列(dequeue)。
5.树:树是一种非线性数据结构,由一组节点和边组成,用于表示层次关系。
树的根节点是唯一的,每个非叶子节点可以有多个子节点。
树的常用运算包括遍历树(前序、中序、后序遍历)、特定节点等。
除了上述基本的数据结构,还有其它常见的数据结构如哈希表、图等。
不同的数据结构适用于不同的应用场景,具有不同的性能特点和运算复杂度。
在进行数据结构的运算时,可以使用不同的算法和技术来提高效率,常见的包括递归、迭代、排序算法、算法等。
此外,还可以使用一些高级数据结构如红黑树、堆等来优化特定的问题。
总结起来,数据结构是计算机科学中非常重要的基础概念,它提供了存储和组织数据的方法。
不同的数据结构适用于不同的应用场景,通过不同的算法和技术可以提高数据结构的运算效率。
《数据结构与算法》课程学习总结报告1004012005 10计本(4)班章兴春本学期所学习的《数据结构与算法》课程已经告一段落,就其知识点及其掌握情况、学习体会以及对该门课程的教学建议等方面进行学习总结。
以便在所学习知识有更深刻的认识。
一、《数据结构与算法》知识点:学习数据结构之前、一直以为数据结构是一门新的语言、后来才知道学习数据结构是为了更加高效的的组织数据、设计出良好的算法,而算法则是一个程序的灵魂。
经过了一学期的数据结构了,在期末之际对其进行总结。
首先,学完数据结构我们应该知道数据结构讲的是什么,数据结构课程主要是研究非数值计算的研究的程序设计问题中所出现的计算机处理对象以及它们之间关系和操作的学科。
第一章主要介绍了相关概念,如数据、数据元素、数据类型以及数据结构的定义。
其中,数据结构包括逻辑结构、存储结构和运算集合。
逻辑结构分为四类:集合型、线性、树形和图形结构,数据元素的存储结构分为:顺序存储、链接存储、索引存储和散列存储四类。
最后着重介绍算法性能分析,包括算法的时间性能分析以及算法的空间性能分析。
第二章具体地介绍了顺序表的定义、特点及其主要操作,如查找、插入和删除的实现。
需要掌握对它们的性能估计。
包括查找算法的平均查找长度,插入与删除算法中的对象平均移动次数。
链表中数据元素的存储不一定是连续的,还可以占用任意的、不连续的物理存储区域。
与顺序表相比,链表的插入、删除不需要移动元素,给算法的效率带来较大的提高。
链表这一章中介绍了链表的节点结构、静态与动态链表的概念、链表的基本运算(如求表长、插入、查找、删除等)、单链表的建立(头插法和尾插法)以及双向循环链表的定义、结构、功能和基本算法。
第三章介绍了堆栈与队列这两种运算受限制的线性结构。
其基本运算方法与顺序表和链表运算方法基本相同,不同的是堆栈须遵循“先进后出”的规则,对堆栈的操作只能在栈顶进行;而队列要遵循“先进先出”的规则,教材中列出了两种结构的相应算法,如入栈、出栈、入队、出队等。
数据结构与算法分析数据结构数据结构是计算机存储、组织数据的方式。
数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。
通常情况下,精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。
数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。
一、定义名词定义数据结构是指相互之间存在着一种或多种关系的数据元素的集合和该集合中数据元素之间的关系组成。
记为:Data_Structure=(D,R)其中D是数据元素的集合,R是该集合中所有元素之间的关系的有限集合。
其它定义Sartaj Sahni在他的《数据结构、算法与应用》一书中称:“数据结构是数据对象,以及存在于该对象的实例和组成实例的数据元素之间的各种联系。
这些联系可以通过定义相关的函数来给出。
”他将数据对象(data object)定义为“一个数据对象是实例或值的集合”。
Clifford A.Shaffer在《数据结构与算法分析》一书中的定义是:“数据结构是ADT(抽象数据类型Abstract Data Type)的物理实现。
”Robert L.Kruse在《数据结构与程序设计》一书中,将一个数据结构的设计过程分成抽象层、数据结构层和实现层。
其中,抽象层是指抽象数据类型层,它讨论数据的逻辑结构及其运算,数据结构层和实现层讨论一个数据结构的表示和在计算机内的存储细节以及运算的实现。
数据结构具体指同一类数据元素中,各元素之间的相互关系,包括三个组成成分,数据的逻辑结构,数据的存储结构和数据运算结构。
二、研究对象1、数据的逻辑结构:指反映数据元素之间的逻辑关系的数据结构,其中的逻辑关系是指数据元素之间的前后件关系,而与他们在计算机中的存储位置无关。
逻辑结构包括:(1)集合数据结构中的元素之间除了“同属一个集合”的相互关系外,别无其他关系;数据结构中的元素存在一对一的相互关系;(3)树形结构数据结构中的元素存在一对多的相互关系;(4)图形结构数据结构中的元素存在多对多的相互关系。
1.1 数据结构与算法的计算环境(实验估计时间:90分钟)1.1.1 背景知识除了进行科学计算之外,计算机已经被广泛地应用在控制、管理和数据处理等非数值计算的领域中。
与此相应,处理对象也由早先纯粹的数值发展到字符、表格和图形图像等各种具有一定结构的数据,这给计算机程序设计带来了新的问题。
为了编写一个“好”的程序,必须明确处理对象的特征及各对象之间的关系。
这就是“数据结构”这门学科形成和发展的背景。
任何实际问题只有建立了数学模型才可以被计算机计算,而数据结构就是实际问题中操作对象 (元素) 的数学抽象,算法则是建立和解决数学模型的方法。
数据结构用来反映计算机加工处理的对象,即数据的内部构成,即数据由哪几部分构成,以什么方式构成,呈什么样的结构等。
数据结构包括逻辑结构和物理结构。
这里的逻辑结构和物理结构是指一个事物的两个方面,而不是指两个不同的对象。
逻辑结构反映数据元素之间的逻辑关系,而物理结构反映了数据元素在计算机内部的存储安排,也称为存储结构。
数据结构是数据存在的形式,也是信息的一种组织方式,其目的是为了提高算法的效率。
数据结构通常与一组算法的集合相对应,通过这组算法集合可以对数据结构中的数据进行某种操作。
由于相同算法中的抽象数据类型用不同的数据结构来表示,会造成不同的执行效率,这就有必要来研究不同数据结构表示的效率差异及其适用场实验1 数据结构和算法分析基础2 数据结构与算法实验教程合。
1. 数据结构的研究对象数据结构主要研究数据的各种逻辑结构和存储结构,以及对数据的各种操作。
因此,主要有3个方面的内容,即数据的逻辑结构、数据的存储(物理) 结构和对数据的操作(或算法) 等。
通常,算法的设计取决于数据的逻辑结构,算法的实现取决于数据的存储结构。
2. 数据结构的形式化定义数据是指由有限的符号(比如“0”和“1”,具有其自己的结构、操作和相应的语义) 组成的元素的集合。
结构是元素之间关系的集合。
通常来说,一个数据结构DS 可以表示为一个二元组:DS=(D, S)这里,D是数据元素的集合(或者是“结点”,可能还含有“数据项”或“数据域”) ,S是定义在D (或其他集合) 上的关系的集合,S = { R | R : D×D×...} ,称之为元素的逻辑结构。
第一章绪论一、选择题1. 算法的计算量的大小称为计算的( B )。
A.效率 B. 复杂性 C. 现实性 D. 难度2. 算法的时间复杂度取决于( C )A.问题的规模 B. 待处理数据的初态 C. A和B3.计算机算法指的是( C )它必须具备( B )这三个特性。
(1) A.计算方法 B. 排序方法 C. 解决问题的步骤序列 D. 调度方法(2) A.可执行性、可移植性、可扩充性 B. 可执行性、确定性、有穷性C. 确定性、有穷性、稳定性D. 易读性、稳定性、安全性4.一个算法应该是()。
A.程序 B.问题求解步骤的描述 C.要满足五个基本特性D.A和C.5. 下面关于算法说法错误的是()A.算法最终必须由计算机程序实现B.为解决某问题的算法同为该问题编写的程序含义是相同的C. 算法的可行性是指指令不能有二义性D. 以上几个都是错误的6. 下面说法错误的是()(1)算法原地工作的含义是指不需要任何额外的辅助空间(2)在相同的规模n下,复杂度O(n)的算法在时间上总是优于复杂度O(2n)的算法(3)所谓时间复杂度是指最坏情况下,估算算法执行时间的一个上界(4)同一个算法,实现语言的级别越高,执行效率就越低A.(1) B.(1),(2) C.(1),(4) D.(3)7.从逻辑上可以把数据结构分为( C )两大类。
A.动态结构、静态结构 B.顺序结构、链式结构C.线性结构、非线性结构 D.初等结构、构造型结构8.以下与数据的存储结构无关的术语是( D )。
A.循环队列 B. 链表 D. 栈9.以下数据结构中,( D )是线性结构A.广义表 B. 二叉树 C. 稀疏矩阵 D. 串10.以下数据结构中,( A )是非线性数据结构A.树 B.字符串 C.队 D.栈11.连续存储设计时,存储单元的地址( A )。
A.一定连续 B.一定不连续 C.不一定连续 D.部分连续,部分不连续12.以下属于逻辑结构的是( C )。
数据结构与算法1. 数据结构数据结构是带结构的数据元素的集合。
(结构是指数据元素之间的关系)数据结构包含:逻辑结构:数据之间的逻辑关系物理结构(存储结构):数据元素及其关系在计算机内部的表示数据的运算和实现2. 逻辑结构线性结构:有且只有一个开始和一个终端结点,并且所有结点最多只有一个直接前驱和一个直接后继。
非线性结构:一个结点可能有多个直接前驱和直接后继;具体有集合结构,树形结构,图状结构。
3. 存储结构顺序存储结构: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由元素的存储位置来表示。
优点:随机存取;缺点:只能使用相邻的一整块存储单元,可能产生较多外部水片。
链式存储结构: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用指针来表示。
优点:不会产生碎片现象,能充分利用所有存储单元;缺点:每个元素因指针而占用额外的存储空间,只能实现顺序存储。
索引存储结构:在存储元素信息的同时,还建立附加的索引表。
优点:检索速度快;缺点:索引表占用额外的存储空间,增加和删除数据会修改索引表,耗时较多。
散列存储结构:根据元素的关键字直接计算出该元素的存储地址。
优点:检索、增加、删除结点操作很快;缺点:可能出现冲突,解决冲突会增加时间和空间开销。
4. 数据类型数据类型是一组性质相同的值的集合,以及定义于这个集合上的一组操作的总称。
在C语言中,声明了某个数据类型的变量,意味着规定了该变量的存储空间大小,以及能够执行的运算。
5. 抽象数据类型(A bstract D ata T ype, ADT)三要素<D, S, P>数据对象数据对象的关系集数据对象的操作集6. 算法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,其中每条指令表示一个或多个操作。
此外算法具有如下5个重要特性:有穷性:一个算法必须总在执行有穷不之后结束,且每一步都可在有穷时间内完成;确定性:算法中每条指令必须有确切的含义,对于相同的输入只得得到相同的输出;可行性:算法中描述的操作都可以通过已经实现的基本运算执行有限次来实现;输入输出7. 算法效率的度量时间复杂度时间复杂度是指算法中基本运算的执行次数的数量级。
《数据结构与算法》课程教学大纲一、课程简介及教学基本要求《数据结构与算法》是计算机程序设计的重要理论基础,是计算机相关专业的核心专业基础课程,针对我校计算机学院大学二年级学生开设,它前承高级语言程序设计和高等数学,后接操作系统、编译原理、数据库原理、人工智能等专业课程。
程序设计就像搭积木,数据结构是零件,而算法则是设计图纸。
高效运行且节约存储空间的程序,取决于数据结构和算法的设计。
课程的学习效果不仅关系到后续课程的学习,而且直接关系到软件设计水平的提高和专业素质的培养,在计算机学科教育中有非常重要的作用。
本课程将按照“线性结构,树型结构,图形结构,集合结构”四大模块循序渐进展开,重点学习线性表、字符串、栈和队列、树和二叉树、图以及集合在计算机上的存储和处理。
课程采用“线下+线上”“课程+思政”“理论+实践”六位一体,“课前导学→理论精讲→小组实验→闯关训练→实践扩展→答疑反馈”六阶递进的混合教学模式。
二、课程教学目标通过本课程的学习,使学生掌握数据结构的基本理论与知识,算法设计与分析的基本方法与技巧,培养学生分析和解决实际问题的能力,并为其开展计算机学科应用奠定数据结构与算法方面的基础。
通过解决工程问题,践行学术道德教育,增强学生软件岗位职业道德和团队合作意识,理论联系实际、精益求精的工作态度以及勇于开拓的创新精神。
具体目标如下:目标1.理解数据结构和算法的基本概念。
掌握常用基本数据结构的逻辑特征、存储表示和基本运算。
掌握常用查找和排序算法,并能够分析不同算法的适用场景。
目标2. 具备初步的算法分析能力,会计算算法的时间、空间复杂度。
目标3. 提升分析解决问题的能力,学会分析数据对象的特性,选择(应用)有效的数据结构,设计合适的算法,并编写和调试程序。
目标4. 培养软件岗位职业道德和团队合作意识,理论联系实际、精益求精的工作态度以及勇于开拓的创新精神。
注:课程贡献度用标志表示(“H”表示“高”,“M”表示“中”,“L”表示“低”)三、教学内容与教学方法第一章绪论【课程内容】数据结构与算法课程主要研究非数值计算的现实问题中的数据在计算机中表示、存取和处理。