(完整版)数据结构概论

02331数据结构第一章概论1.数据是信息的载体。

2.数据元素是数据的基本单位。

3.一个数据元素可以由若干个数据项组成。

4.数据结构指的是数据之间的相互关系，即数据的组织形式。

5.数据结构一般包括以下三方面内容：数据的逻辑结构、数据的存储结构、数据的运算①数据元素之间的逻辑关系，也称数据的逻辑结构，数据的逻辑结构是从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。

②数据元素及其关系在计算机存储器内的表示，称为数据的存储结构。

数据的存储结构是逻辑结构用计算机语言的实现，它依赖于计算机语言。

③数据的运算，即对数据施加的操作。

最常用的检索、插入、删除、更新、排序等。

6.数据的逻辑结构分类:线性结构和非线性结构①线性结构：若结构是非空集，则有且仅有一个开始结点和一个终端结点，并且所有结点都最多只有一个直接前趋和一个直接后继。

线性表是一个典型的线性结构。

栈、队列、串等都是线性结构。

②非线性结构：一个结点可能有多个直接前趋和直接后继。

数组、广义表、树和图等数据结构都是非线性结构。

7.数据的四种基本存储方法:顺序存储方法、链接存储方法、索引存储方法、散列存储方法（1）顺序存储方法：该方法把逻辑上相邻的结点存储在物理位置上相邻的存储单元里，结点间的逻辑关系由存储单元的邻接关系来体现。

通常借助程序语言的数组描述。

（2）链接存储方法：该方法不要求逻辑上相邻的结点在物理位置上亦相邻，结点间的逻辑关系由附加的指针字段表示。

通常借助于程序语言的指针类型描述。

（3）索引存储方法：该方法通常在储存结点信息的同时，还建立附加的索引表。

索引表由若干索引项组成。

若每个结点在索引表中都有一个索引项，则该索引表称之为稠密索引，稠密索引中索引项的地址指示结点所在的存储位置。

若一组结点在索引表中只对应一个索引项，则该索引表称为稀疏索引稀疏索引中索引项的地址指示一组结点的起始存储位置。

索引项的一般形式是：(关键字、地址)关键字是能唯一标识一个结点的那些数据项。

数据结构大纲知识点一、绪论。

1. 数据结构的基本概念。

- 数据、数据元素、数据项。

- 数据结构的定义（逻辑结构、存储结构、数据的运算）- 数据结构的三要素之间的关系。

2. 算法的基本概念。

- 算法的定义、特性（有穷性、确定性、可行性、输入、输出）- 算法的评价指标（时间复杂度、空间复杂度的计算方法）二、线性表。

1. 线性表的定义和基本操作。

- 线性表的逻辑结构特点（线性关系）- 线性表的基本操作（如初始化、插入、删除、查找等操作的定义）2. 顺序存储结构。

- 顺序表的定义（用数组实现线性表）- 顺序表的基本操作实现（插入、删除操作的时间复杂度分析）- 顺序表的优缺点。

3. 链式存储结构。

- 单链表的定义（结点结构，头指针、头结点的概念）- 单链表的基本操作实现（建立单链表、插入、删除、查找等操作的代码实现及时间复杂度分析）- 循环链表（与单链表的区别，操作特点）- 双向链表（结点结构，基本操作的实现及特点）三、栈和队列。

1. 栈。

- 栈的定义（后进先出的线性表）- 栈的基本操作（入栈、出栈、取栈顶元素等操作的定义）- 顺序栈的实现（存储结构，基本操作的代码实现）- 链栈的实现（与单链表的联系，基本操作的实现）- 栈的应用（表达式求值、函数调用栈等）2. 队列。

- 队列的定义（先进先出的线性表）- 队列的基本操作（入队、出队、取队头元素等操作的定义）- 顺序队列（存在的问题，如假溢出）- 循环队列的实现（存储结构，基本操作的代码实现，队空和队满的判断条件）- 链队列的实现（结点结构，基本操作的实现）- 队列的应用（如操作系统中的进程调度等）四、串。

1. 串的定义和基本操作。

- 串的概念（字符序列）- 串的基本操作（如连接、求子串、比较等操作的定义）2. 串的存储结构。

- 顺序存储结构（定长顺序存储和堆分配存储）- 链式存储结构（块链存储结构）3. 串的模式匹配算法。

- 简单的模式匹配算法（Brute - Force算法）的实现及时间复杂度分析。

数据结构知识点概括第一章概论数据就是指能够被计算机识别、存储和加工处理的信息的载体。

数据元素是数据的基本单位，可以由若干个数据项组成。

数据项是具有独立含义的最小标识单位。

数据结构的定义：·逻辑结构：从逻辑结构上描述数据，独立于计算机。

·线性结构：一对一关系。

·线性结构：多对多关系。

·存储结构：是逻辑结构用计算机语言的实现。

·顺序存储结构：如数组。

·链式存储结构：如链表。

·索引存储结构：·稠密索引：每个结点都有索引项。

·稀疏索引：每组结点都有索引项。

·散列存储结构：如散列表。

·数据运算。

·对数据的操作。

定义在逻辑结构上，每种逻辑结构都有一个运算集合。

·常用的有：检索、插入、删除、更新、排序。

数据类型：是一个值的集合以及在这些值上定义的一组操作的总称。

·结构类型：由用户借助于描述机制定义，是导出类型。

抽象数据类型ADT：·是抽象数据的组织和与之的操作。

相当于在概念层上描述问题。

·优点是将数据和操作封装在一起实现了信息隐藏。

程序设计的实质是对实际问题选择一种好的数据结构，设计一个好的算法。

算法取决于数据结构。

算法是一个良定义的计算过程，以一个或多个值输入，并以一个或多个值输出。

评价算法的好坏的因素：·算法是正确的；·执行算法的时间；·执行算法的存储空间（主要是辅助存储空间）；·算法易于理解、编码、调试。

时间复杂度：是某个算法的时间耗费，它是该算法所求解问题规模n的函数。

渐近时间复杂度：是指当问题规模趋向无穷大时，该算法时间复杂度的数量级。

评价一个算法的时间性能时，主要标准就是算法的渐近时间复杂度。

算法中语句的频度不仅与问题规模有关，还与输入实例中各元素的取值相关。

时间复杂度按数量级递增排列依次为：常数阶O（1）、对数阶O（log2n）、线性阶O（n）、线性对数阶O（nlog2n）、平方阶O（n^2）、立方阶O（n^3）、……k次方阶O（n^k）、指数阶O（2^n）。

数据结构概论数据结构是计算机科学中一门重要的学科，它关注着如何组织和管理数据以及进行高效的数据操作。

在计算机编程领域，一个好的数据结构设计可以使程序具有更高的效率和更好的可维护性。

本文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、基本概念数据结构是指数据对象以及对象之间的关系，它涉及到两个主要方面：数据的存储和数据的操作。

在数据的存储方面，数据结构关注着如何将数据组织起来，以便程序能够高效地访问和操作数据。

在数据的操作方面，数据结构定义了一系列对数据的操作方法，如增删改查等。

二、线性结构线性结构是最简单、最常见的数据结构之一，它的特点是数据元素之间存在一对一的关系。

常见的线性结构有数组、链表、栈和队列。

1. 数组数组是一种连续存储数据元素的线性结构，它的特点是可以按照下标直接访问元素。

数组的优势在于随机访问的效率高，但是插入和删除元素的效率较低。

2. 链表链表是一种非连续存储数据元素的线性结构，它的特点是每个元素通过指针与下一个元素相连接。

链表的优势在于插入和删除元素的效率高，但是访问元素的效率较低。

3. 栈栈是一种具有后进先出（LIFO）特性的线性结构，它的特点是只能在栈的一端进行插入和删除操作。

栈广泛应用于递归算法、表达式求值和内存管理等领域。

4. 队列队列是一种具有先进先出（FIFO）特性的线性结构，它的特点是只能在队列的一端进行插入操作，在另一端进行删除操作。

队列广泛应用于排队、调度和缓冲等场景。

三、树形结构树形结构是一种非线性的数据结构，它的特点是数据元素之间存在一对多的关系。

常见的树形结构有二叉树、二叉搜索树、平衡二叉树和堆等。

1. 二叉树二叉树是一种每个节点最多只有两个子节点的树形结构。

二叉树的优势在于可以利用节点之间的关系快速搜索和排序数据。

2. 二叉搜索树二叉搜索树是一种特殊的二叉树，它的左子树所有节点的值都小于根节点的值，右子树所有节点的值都大于根节点的值。

数据结构概述数据结构是计算机科学中的重要概念，它涉及存储和组织数据的方法和原则。

在计算机程序设计中，数据结构的选择和设计对程序的性能和可维护性有着重要影响。

本文将介绍数据结构的定义、分类以及常见的数据结构类型。

一、数据结构的定义和作用数据结构是一种抽象的概念，它用于描述数据之间的关系以及数据的组织方式。

数据结构可以看作是一种存储和组织数据的方法，它可以帮助我们高效地操作和管理数据。

通过选择合适的数据结构，我们可以减少程序的时间和空间复杂度，提高程序的性能和效率。

数据结构的作用主要体现在以下几个方面：1. 存储和组织数据：数据结构提供了一种在计算机内存中存储和组织数据的方式，使得数据可以被高效地管理和访问。

2. 数据操作：数据结构定义了一组数据操作的规则和方法，使得对数据的操作和处理更加方便和高效。

3. 算法设计：数据结构是算法设计的基础，不同的数据结构适用于不同的算法，选择合适的数据结构可以提高算法的效率和性能。

二、数据结构的分类根据数据的组织方式和性质，数据结构可以分为以下几类：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，每个数据元素只有一个直接前驱和一个直接后继。

常见的线性结构包括数组、链表、栈和队列。

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，每个数据元素可能有多个直接前驱和直接后继。

常见的非线性结构包括树和图。

3. 集合结构：集合结构中的数据元素之间不存在特定的关系，每个数据元素都是相互独立的。

常见的集合结构包括集合和哈希表。

三、常见的数据结构类型1. 数组(Array)：数组是一种线性结构，它由一组相同类型的数据元素组成，每个元素占据一个连续的内存空间。

数组的访问和修改操作都可以在常数时间内完成，但插入和删除操作的效率较低。

2. 链表(Linked List)：链表也是一种线性结构，它通过指针将一组零散的内存块连接起来。

链表的插入和删除操作效率高，但访问和修改操作需要遍历链表，效率较低。

数据结构各章概要第一章概论数据就是指能够被计算机识别、存储和加工处理的信息的载体。

数据元素是数据的基本单位，可以由若干个数据项组成。

数据项是具有独立含义的最小标识单位。

************************************************************数据结构的定义：·逻辑结构：从逻辑结构上描述数据，独立于计算机。

·线性结构：一对一关系。

·非线性结构：一对多关系，多对多关系。

·存储结构：是逻辑结构用计算机语言的实现。

·顺序存储结构：如数组。

·链式存储结构：如链表。

·索引存储结构：·稠密索引：每个结点都有索引项。

·稀疏索引：每组结点都有索引项。

·散列存储结构：如散列表。

·数据运算。

·对数据的操作。

定义在逻辑结构上，每种逻辑结构都有一个运算集合。

·常用的有：检索、插入、删除、更新、排序。

************************************************************数据类型：是一个值的集合以及在这些值上定义的一组操作的总称。

·原子类型：由语言提供。

·结构类型：由用户借助于描述机制定义，是导出类型。

抽象数据类型ADT：·是抽象数据的组织和与之的操作。

相当于在概念层上描述问题。

·优点是将数据和操作封装在一起实现了信息隐藏。

************************************************************程序设计的实质是对实际问题选择一种好的数据结构，设计一个好的算法。

算法取决于数据结构。

************************************************************算法是一个良定义的计算过程，以一个或多个值输入，并以一个或多个值输出。

数据结构概论数据结构是计算机科学中至关重要的一个概念。

它涉及组织和管理数据的方法和原则。

通过有效地处理和存储数据，数据结构可以提高算法的效率和执行速度。

在本文中，我们将介绍和探讨数据结构的基本概念、分类和常见的实现方式。

一、概述数据结构是指在计算机中组织和存储数据的方式。

它不仅仅关注数据的存储，还包括了对数据的操作和处理。

数据结构可以用来解决各种计算问题，比如搜索、排序和插入等。

一种好的数据结构可以提高算法的效率和执行速度。

二、数据结构的分类数据结构可以根据其性质和特点进行分类。

下面是一些常见的数据结构分类：1. 线性结构线性结构是最简单和最基本的数据结构之一。

线性结构中的数据元素是一对一的关系，每个元素只有一个直接前驱和一个直接后继。

常见的线性结构有数组、链表和栈等。

2. 非线性结构非线性结构中的数据元素并不是一对一的关系。

它们可以相互连接，形成复杂的结构。

常见的非线性结构有树和图等。

3. 基本数据结构基本数据结构是构建其他复杂数据结构的基础。

常见的基本数据结构有数组、链表、栈和队列等。

4. 高级数据结构高级数据结构是基于基本数据结构构建的复杂数据结构。

它们通常用于解决特定的问题，比如散列表、树和图等。

三、数据结构的实现数据结构的实现方式有很多种。

下面是一些常见的实现方式：1. 数组数组是最常见和最简单的数据结构之一。

它可以存储多个相同类型的元素，并通过索引访问元素。

数组的存储方式是连续的，这样可以通过索引快速定位元素。

2. 链表链表是一种动态数据结构，它的元素在内存中不是连续存储的。

每个元素都包含一个指针，指向下一个元素。

链表的插入和删除操作比较高效，但是访问元素的效率较低。

3. 栈栈是一种遵循后进先出（LIFO）原则的数据结构。

它可以通过压栈和弹栈操作实现数据的添加和删除。

栈的应用非常广泛，比如函数调用、表达式求值和括号匹配等。

4. 队列队列是一种遵循先进先出（FIFO）原则的数据结构。

它可以通过入队和出队操作实现数据的添加和删除。

数据结构概述及基本原理数据结构是计算机科学中的一个重要概念，它涉及组织和管理数据的方式。

在计算机科学领域中，数据结构对于解决问题和实现各种算法非常关键。

本文将介绍数据结构的概述以及其基本原理。

一、概述数据结构是一种逻辑结构和物理结构的组合，它用于存储和操作数据。

逻辑结构指的是数据之间的逻辑关系，包括线性结构（如数组、链表）、树形结构（如二叉树）、图形结构（如图）等。

物理结构指的是数据的实际存储方式，包括顺序存储和链式存储等。

数据结构的设计需要根据问题的实际需求和计算资源的限制进行选择。

二、基本原理1. 抽象数据类型（Abstract Data Type, ADT）抽象数据类型是指一种数据结构及其相关操作的数学模型。

它把数据结构的实现与使用分离开来，使得用户可以通过操作接口来使用数据结构，而不需要关心其具体实现。

常见的抽象数据类型有栈、队列、链表等。

2. 数据的存储与访问数据的存储方式主要有两种：顺序存储和链式存储。

顺序存储将数据存储在一块连续的内存空间中，可以通过索引直接访问元素。

链式存储使用指针将各个元素连接起来，在内存中分散存储，通过指针进行访问。

3. 算法复杂度与效率分析在设计和使用数据结构时，需要考虑其算法的时间复杂度和空间复杂度。

时间复杂度是对算法运行时间的估计，可以用大O记法表示。

空间复杂度是对算法占用空间的估计。

通过分析算法的复杂度，可以评估其效率，并选择合适的数据结构和算法。

4. 基本的数据结构常见的基本数据结构包括数组、链表、栈和队列。

数组是一组连续存储的元素集合，可以通过索引直接访问元素。

链表是一组通过指针链接的节点，可以动态地插入和删除元素。

栈是一种遵循后进先出（LIFO）原则的数据结构，主要用于函数调用和表达式求值等场景。

队列是一种遵循先进先出（FIFO）原则的数据结构，主要用于排队和调度等场景。

5. 树与图树是一种非线性的数据结构，具有层次关系。

树的基本概念包括根节点、叶子节点、父节点和子节点等。