数据结构概论
2016-02-14 20:05
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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: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。
·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。
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。
评价算法的好坏的因素:·算法是否正确;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)。
空间复杂度:是某个算法的空间耗费,它是该算法所求解问题规模n的函数。
算法的时间复杂度和空间复杂度合称算法复杂度。
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: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。
·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。
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。
评价算法的好坏的因素:·算法是否正确;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)。
空间复杂度:是某个算法的空间耗费,它是该算法所求解问题规模n的函数。
算法的时间复杂度和空间复杂度合称算法复杂度。
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