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郝斌老师数据结构笔记

2015-05-28 17:10 471 查看
数据结构概述

定义

我们如何把现实中大量而复杂的问题以特定的数据类型(单

个数据怎样存储?)和特定的存储结构(个体的关系)

保存到主存储器(内存)中,以及在此基础上为实现某个功能

(比如查找某个元素,删除某个元素,对所有元素进行排序)

而执行的相应操作,这个相应的操作也叫算法。(比如班里有

15个人,其信息量也许一个数组就搞定了,但是假如10000个,

怎么办?内存也许没有这么多连续的空间,所以我们改用链表,

you see这就是与存储有关系。又比如,人事管理系统的信息存储,

因为存在着上下级的关系,所以数组和链表就无能为力了,

这时候我们用树,再比如我们做的是交通图,站和站之间肯定要连通,这

时候以上的存储方式又无能为力了,所以我们又有了图。图

就是每个结点都可以和其他结点产生联系。所以当我们要解决

问题时,首先要解决的是如何把这些问题转换成数据,先保存

到我们的主存中,)

数据结构 = 个体的存储 + 个体的关系的存储

算法 = 对存储数据的操作

算法

解题的方法和步骤

衡量算法的标准

1、时间复杂度

大概程序要执行的次数,而非执行的时间。

2、空间复杂度

算法执行过程中大概所占用的最大内存

3、难易程度(主要是应用方面看重)

4、健壮性(不能别人给一个非法的输入就挂掉)

数据结构的地位

数据结构是软件中最核心的课程

程序 = 数据的存储+数据的操作+可以被计算机执行的语言(已经提供)

(学完数据结构,想用一种语言去实现它,必须有指针,数据结构java

版,就胡扯,变味,因为我们要讲链表,就是通过指针链在一起的。比如

在java中A aa = new A();本质上,aa是个地址)

预备知识

指针

指针的重要性:(内存是可以被CPU直接访问的,硬盘不行

主要靠地址总线,数据总线,控制总线。)

指针是C语言的灵魂

定义

地址

地址就是内存单元的编号

从0开始的非负整数

范围:0--FFFFFFFF[0-4G-1](地址线是32位,刚好控制2的32次)

指针:

指针就是地址 地址就是指针

指针变量是存放内存单元地址的变量

指针的本质是一个操作受限的非负整数(不能加乘除,只能减)

分类:

1、基本类型的指针

2、指针和数组的关系

结构体(C++中用类也能实现)

为什么会出现结构体

为了表示一些复杂的数据,而普通的基本类型变量无法满足要求

什么叫结构体

结构体是用户根据实际需要自己定义的复合数据类型

如何使用结构体

两种方式:

struct Student st = {1000,"zhangsan", 20}

struct Student * pst = &st;

1.

st.sid

2.

pst->sid

pst所指向的结构体变量中的sid这个成员

注意事项:

结构体变量不能加减乘除,但可以相互赋值

普通结构体变量和结构体指针变量作为函数参数的传递

(病毒就是靠访问正在运行的那些程序所占用的内存。Java中规定局部

变量必须初始化,因为这些变量一开始都是垃圾值,但是属性不是必须

初始化的,因为已经默认初始化为0)

动态内存分配和释放(动态分配的内存一定要手动释放,否则造成内存

泄露。)

(java中A aa = new A();其实就是 A *p = (A *)malloc(sizeof(A)))

模块一:线性结构【把所有的结点用一根直线穿起来】

连续存储【数组】

1、什么叫做数组

元素类型相同,大小相等(数组传参,只要传进去首地址和长度就行)

2、数组的优缺点:

优点:

存取速度快

缺点:

事先必须知道数组的长度

插入删除元素很慢

空间通常是有限制的

需要大块连续的内存块

插入删除元素的效率很低

离散存储【链表】(我们搞底层的开发,类似于SUN公司的类)

定义:

n个节点离散分配

彼此通过指针相连

每个节点只有一个前驱节点,每个节点只有一个后续节点

首节点没有前驱节点,尾节点没有后续节点。

专业术语:

首节点:

第一个有效节点

尾节点:

最后一个有效节点

头节点:

头结点的数据类型和首节点的类型一样

没有存放有效数据,最最前面的,是在

首节点之前的,主要是为了方便对链表

的操作。

头指针:(指向头)

指向头节点的指针变量

尾指针:

指向尾节点的指针

(头结点有可能很大,占的内存可能大,假设我想造一个函数

输出所有链表的值,那你如果不用头指针类型做形参,那由于

不同链表的头节点不一样大小,这样就没办法找出形参)

确定一个链表需要几个参数:(或者说如果期望一个函数对链表进行操作

我们至少需要接收链表的那些信息???)

只需要一个参数:头指针,因为通过它我们可以推出

链表的所有信息。

(链表的程序最好一定要自己敲出来)

分类:

单链表

双链表:

每一个节点有两个指针域

循环链表

能通过任何一个节点找到其他所有的节点

非循环链表

(java中变成垃圾内存则会自动释放,但是C和C++则不会,所以要

手动释放,否则会引起内存泄露。delete等于free)

算法:

遍历

查找

清空

销毁

求长度

排序

删除节点

插入节点

算法:狭义的算法是与数据的存储方式密切相关

广义的算法是与数据的存储方式无关

泛型:(给你一种假象,只不过牛人从内部都弄好了)

利用某种技术达到的效果就是:不同的存储方式,执行的操作是一样的

算法的真正学法:很多算法你根本解决不了!!!!!!因为很多都属于

数学上的东西,所以我们把答案找出来,如果能看懂就

行,但是大部分人又看不懂,分三步,按照流程,语句,

试数。这个过程肯定会不断地出错,所以不断出错,不断

改错,这样反复敲很多次,才能有个提高。实在看不懂

就先背会。

链表的优缺点:

优点:

空间没有限制

插入删除元素很快

缺点:

存取速度很慢。

线性结构的两种常见应用之一 栈 (存储数据的结构)

定义

一种可以实现“先进后出” 的存储结构

栈类似于箱子

分类

静态栈 (类似于用数组实现)

动态栈 (类似于用链表实现)

算法(往里放,从里取)

出栈

压栈(参看Java中线程的例子,成产消费的例子)

应用

函数调用

中断

表达式求值(用两个栈,一个存放数字,一个存放符号)

内存分配

缓冲处理

迷宫

线性结构的两种常见应用之二 队列

定义:

一种可是实现“先进先出”的存储结构

分类:

链式队列:用链表实现

静态队列:用数组实现

静态对流通常都必须是循环队列,为了减少

内存浪费。

循环队列的讲解:

1、 静态队列为什么必须是循环队列

2、 循环队列需要几个参数来确定及其含义

需要2个参数来确定

front

rear

3、 循环队列各个参数的含义

2个参数不同场合不同的含义?

建议初学者先记住,然后慢慢体会

1)队列初始化

front和rear的值都是零

2)队列非空

front代表队列的第一个元素

rear代表了最后一个有效元素的下一个元素

3)队列空

front和rear的值相等,但是不一定是零

4、 循环队列入队伪算法讲解

两步完成:

1)将值存入r所代表的位置

2)将r后移,正确写法是 rear = (rear+1)%数组长度

错误写法:rear=rear+1;

5、 循环队列出队伪算法讲解

front = (front+1) % 数组长度

6、 如何判断循环队列是否为空

如果front与rear的值相等,

则队列一定为空

7、 如何判断循环队列是否已满

预备知识:

front的值和rear的值没有规律,

即可以大,小,等。

两种方式:

1、多增加一个表标识的参数

2、少用一个队列中的元素(才一个,不影响的)

通常使用第二种方法

如果r和f的值紧挨着,则队列已满

用C语言伪算法表示就是:

if( (r+1)%数组长度== f )

已满

else

不满

队列算法:

入队

出队

队列的具体应用:

所有和事件有关的操作都有队列的影子。

(例如操作系统认为先进来的先处理)

专题:递归【这对你的编码能力是个质的飞跃,如果你想成为一个很厉害的

程序员,数据结构是必须要掌握的,因为计算机专业的本科生也达不到这水

平!计算机特别适合用递归的思想来解决问题,但是我们人类用递归的思想

来考虑问题就会感到十分困扰,这也是很多学过递归的人一直都搞不明白的

地方!那是不是递归可以随便写,当然不是,有些同学一用递归程序就死翘

翘了。递归的思想是软件思想的基本思想之一,在树和图论上面,几乎全是

用递归来实现的,最简单,像求阶乘这种没有明确执行次数的问题,都是用

递归来解决】

定义:

一个函数自己直接或间接调用自己(一个函数调用另外

一个函数和他调用自己是一模一样的,都是那三步,

只不过在人看来有点诡异。)

递归满足的三个条件:

1、递归必须得有一个明确的终止条件

2、该函数处理的数据规模必须在递减

3、这个转化必须是可解的。

循环和递归:

理论上循环能解决的,肯定可以转化为递归,但是这个

过程是复杂的数学转化过程,递归能解决不一定能转化

为循环,我们初学者只要把经典的递归算法看懂就行,

至于有没有能力运用看个人。

递归:

易于理解

速度慢

存储空间大

循环

不易于理解

速度快

存储空间小

举例:

1.求阶乘

2.1+2+3+4+。。。+100的和

3.汉诺塔

【汉诺塔】这不是线性递归,这是非线性递归!

n=1 1

n=2 3

n=3 7

.........

.........

n=64 2的64次方减1【这是个天文数字,就算世界上最快的计算机

也解决不了,汉诺塔的负责度是2的n次方减1】问题很复杂,但真正解决

问题的编码只有三句。

4.走迷宫(CS的实现)

递归的运用:

树和森林就是以递归的方式定义的

树和图的很多算法都是以递归来实现的

很多数学公式就是以递归的方式定义的

斐波拉契序列

12 3 5 8 13 21 34。。。

为何数据结构难学:因为计算机内存是线性一维的,而我们要处理的数据

都是比较复杂的,那么怎么把这么多复杂的数据保存在计算机中来保存本

身就是一个难题,而计算机在保存线性结构的时候比较好理解,尤其是数

组和链表只不过是连续和离散的问题,线性结构是我们学习的重点,因为

线性算法比较成熟,无论C++还是Java中都有相关的工具例如Arraylist.

Linkedlist,但是在Java中没有树和图,因为非线性结构太复杂了,他的

操作远远大于线性结构的操作。即使SUN公司也没造出来。

小复习一下:^_^

逻辑结构:(就是在你大脑里面能产生的,不考虑在计算机中存储)

线性(用一根直线穿)

在计算机中存储用:

数组

链表

栈和队列是一种特殊的线性结构,是具体应用。

(操作受限的线性结构,不受限的应该是在任何地方可以增删改查

可以用数组和链表实现。只要把链表学会,栈和队列都能搞定,数

组稍微复杂一些。)

非线性:





物理结构:

数组

链表

模块二:非线性结构(现在人类还没有造出一个容器,能把树和图

都装进去的,因为他们确实是太复杂了)

(都要靠链表去实现)



树定义

专业定义:

1、有且只有一个称为根的节点

2、有若干个互不相交的子树,这些子树本身也是一棵树

通俗定义:

1、树是由节点和边组成

2、每个节点只有一个父节点但可以有多个子节点

3、但有一个节点例外,该节点没有根节点,此节点称为根节点

专业术语

节点 父节点 子节点

子孙 堂兄弟

深度:

从根节点到最底层节点的层数称之为深度

根节点是第一层

叶子节点;(叶子就不能劈叉了)

没有子节点的节点

非终端节点:

实际就是非叶子节点。

根节点既可以是叶子也可以是非叶子节点

度:

子节点的个数称为度。(一棵树看最大的)

树分类:

一般树

任意一个节点的子节点的个数都不受限制

二叉树(有序树)

任意一个节点的子节点的个数最多两个,且子节点

的位置不可更改。

分类:

一般二叉树

满二叉树

在不增加树的层数的前提下。无法再多

添加一个节点的二叉树就是满二叉树。

完全二叉树

如果只是删除了满二叉树最底层最右边的

连续若干个节点,这样形成的二叉树就是

完全二叉树。

森林

n个互不相交的树的集合

一般的二叉树要以数组的方式存储,要先转化成完全二叉树,因为如果你

只存有效节点(无论先序,中序,后序),则无法知道这个树的组成方式

是什么样子的。

树的存储(都是转化成二叉树来存储)

二叉树的存储

连续存储【完全二叉树】

优点:

查找某个节点的父节点和子节点(也包括判断有咩有)速度很快

缺点:

耗用内存空间过大

链式存储

一般树的存储

双亲表示法

求父节点方便

孩子表示法

求子节点方便

双亲孩子表示法

求父节点和子节点都很方便

二叉树表示法

把一个普通树转化成二叉树来存储

具体转换方法:

设法保证任意一个节点的

左指针域指向它的第一个孩子

有指针域指向它的下一个兄弟

只要能满足此条件,就可以把一个普通树转化成二叉树

一个普通树转化成的二叉树一定没有右子树

森林的存储

先把森林转化为二叉树,再存储二叉树,具体方式为:根节点

之间可以当成是兄弟来看待

二叉树操作

遍历

先序遍历【先访问根节点】

先访问根节点

再先序访问左子树

再先序访问右子树

中序遍历【中间访问根节点】

中序遍历左子树

再访问根节点

再中序遍历右子树

后序遍历【最后访问根节点】

先后序遍历左子树

再后序遍历右子树

再访问根节点

已知两种遍历序列求原始二叉树

通过先序和中序 或者 中序和后续我们可以

还原出原始的二叉树

但是通过先序和后续是无法还原出原始的二叉树的

换种说法:

只有通过先序和中序, 或通过中序和后序

我们才可以唯一的确定一个二叉树

应用

树是数据库中数据组织的一种重要形式(例如图书馆

的图书分类一层一层往下分。)

操作系统子父进程的关系本身就是一棵树

面向对象语言中类的继承关系本身就是一棵树

赫夫曼树(树的一个特例)



模块三:查找和排序

折半查找

排序:

冒泡

插入

选择

快速排序

归并排序

排序和查找的关系

排序是查找的前提

排序是重点

Java中容器和数据结构相关知识

Iterator接口

Map

哈希表(与Java关系比较大)

再次讨论什么是数据结构:

数据结构研究是数据结构的存储和数据的操作的一门学问

数据的存储分为两部分:

个体的存储

个体关系的存储

从某个角度而言,数据的存储最核心的就是个体关系

的存储,个体的存储可以忽略不计。

再次讨论到底什么是泛型:

同一种逻辑结构,无论该逻辑结构物理存储是什么样子的

我们都可以对它执行相同的操作(例如都是线性结构或者

用数组实现的树和用链表实现的树。利用重载技术。)
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