数据结构预算法第1章绪论
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第1章绪论本章主要介绍以下内容1、数据结构的概念及其研究的主要内容2、基本概念和术语3、算法的概念、特点以及效率评价方法本章重点和难点:1、数据结构、数据类型、ADT、算法等重要概念。
2、算法的描述方法以及评价标准与方法1.1 数据结构的概念及其研究的主要内容当我们需要使用计算机去解决实际问题的时候,我们总是希望计算机越智能越好,但是可能多数使用计算机的人都没有去想一个问题,即计算机的智能是如何得来的,如何使计算机智能提高?作为计算机专业的学生,这个问题就必须去问,而且还能够做出正确的回答。
先让我们看一个简单的例子:例1:已知集合A={1,3,4,6,7,8,97},B={1,3,5,7,,10,12},求集合A和集合B的交集。
对于这个问题的求解过程,如果用纸和笔来运算,是一道非常简单的题目,如果用计算机来解决,我们都应该做些什么呢?用计算机解决实际问题的一般步骤:1、问题定义。
分析问题是什么?明确问题要求是什么?理解问题做什么?2、建立模型。
将实际问题中的客观对象的属性及联系,抽形成逻辑数据模型。
3、定义数据。
将数据模型的对象定义成计算机能存储处理的存储结构。
4、算法设计。
根据存储结构,找出求解问题的策略和方法步骤。
5、编写程序。
将算法用程序设计语言表示出来。
6、调试运行。
将数据和程序输入计算机,查错修改,运行得到结果。
7、分析结果。
计算结果是否符合要求,若符合则结束,否则,返回监察修改。
上述7个步骤中,从步骤1到步骤5都是人工工作部分,步骤6也不都是计算机的工作,人工要对程序进行调试,步骤7其实也是一个人工工作,所以,大家可以发现,真正计算机做的工作不多,而人工做的是绝大部分。
在人工做的这几个步骤中,建立模型和算法设计是较困难的两个步骤。
1.1.1 数据结构研究的问题对数据的操作不单纯是数值计算(仅占计算机数据处理的10%),比如求函数的值,求方差等,更多的是非数值计算,如检索、排序、插入、删除等。