数据结构概述——知识点整理

本文介绍了数据结构的基本概念,包括数据、数据元素、数据项、数据对象等,并详细阐述了逻辑结构(如集合、线性、树、图结构)与存储结构(顺序与链式)。此外还探讨了数据类型与抽象数据类型的概念,以及算法定义和评价标准。

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基本概念

  • 数据:客观事务的符号表示;
  • 数据元素:数据的基本单位;
  • 数据项:组成数据元素的、有独立含义的、不可分割的最小单位;
  • 数据对象:性质相同的数据元素的集合;

数据结构=逻辑结构+存储结构

逻辑结构

  • 集合结构(属于关系)
  • 线性结构(一对一关系)
  • 树结构(一对多关系)
  • 图结构或网状结构(多对多关系)

存储结构

  • 顺序存储结构
  • 链式存储结构

数据类型与抽象数据类型

数据类型

高级程序设计语言中的一个基本概念,包含整形、浮点形、字符型等等;

抽象数据类型

指由用户定义、表示应用问题的数学模型以及定义在这个模型上的一组炒作的总称;

三大部分组成:

  • 数据对象
  • 数据对象上关系的集合
  • 对数据对象的基本操作的集合

特点:数据抽象、信息隐蔽;

抽象数据类型的表示与实现

预定义常量及类型:

//函数结果状态码
define OK 1
define ERROR 0
define OVERFLOW -2

//Status是函数返回值类型,其值是函数结构状态代码
typedef int Status;

//内存动态分配与释放
分配空间:指针变量=new 数据类型;
释放空间:delete 指针变量;

算法和算法分析

算法的定义:为了解决某类问题而规定的一个有限长的操作序列;

算法的特性:1.有穷性,2.确定性,3.可行性,4.输入,5.输出;

评价算法的标准:1.正确性,2.可读性,3.健壮性,4.高效性;

时间复杂度:根据算法问题规模判定;(花费时间与其成正比)

空间复杂度:与算法使用的存储空间有关;

### 数据结构知识点总结 以下是关于数据结构的一些重要知识点总结: #### 基本概念 数据结构是计算机科学中的核心领域之一,主要研究如何有效地组织和存储数据以支持高效的访问和修改操作[^1]。 #### 主要章节概述 根据考研复习资料以及相关书籍的整理,以下是数据结构的主要知识点分布[^2]: - **绪论** - 数据类型的定义。 - 抽象数据类型的概念。 - **线性表** - 线性表的逻辑结构特点。 - 链式存储顺序存储的区别及优缺点分析。 - **栈和队列** - 栈的特点及其应用(括号匹配、表达式求值等)。 - 循环队列的设计原理及实现方法。 - **串** - 字符串模式匹配算法(KMP算法的核心思想)。 - **树二叉树** - 树的基本术语(度、高度、深度等)。 - 二叉树的性质及遍历方式(前序、中序、后序)。 - 特殊形式的二叉树(满二叉树、完全二叉树)。 - Huffman编码的应用场景及构建过程。 - **图** - 图的基本概念(顶点、边、权值等)。 - 图的存储结构(邻接矩阵、邻接表)。 - 图的遍历算法(DFS、BFS)。 - 最短路径算法(Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法)。 - 最小生成树算法(Prim算法、Kruskal算法)。 - 关键路径计算及相关理论。 - **查找** - 查找技术分类(静态查找表、动态查找表)。 - 平衡二叉排序树(AVL树)、红黑树等高级数据结构。 - 散列表设计原则及冲突解决策略。 - **排序** - 插入类排序(直接插入排序、希尔排序)。 - 交换类排序(冒泡排序、快速排序)。 - 选择类排序(简单选择排序、堆排序)。 - 归并排序及其分治思想。 - 基数排序其他非比较排序方法。 #### 树的相关特性 对于树的数据结构而言,存在两种基本的遍历方式——先根遍历和后根遍历。由于树并非总是二叉树的形式,因此不存在固定的中序遍历规则[^3]。如果目标是对二叉树执行特定的操作,例如交换所有分支节点的左右子树位置,则推荐使用后序遍历来完成这一任务。 #### 图的基础属性 在图这种复杂的数据结构里,其构成要素包括有限数量的顶点集合V以及这些顶点之间关联关系所组成的边集合E[G=(V,E)]。针对不同类型的图有不同的特性和约束条件,比如无向图的最大可能边数为n(n−1)/2,而为了确保有向图内的任何两节点均能相互可达则最少需具备n条边[^4]。 ```python def dfs(graph, start): visited = set() stack = [start] while stack: vertex = stack.pop() if vertex not in visited: visited.add(vertex) stack.extend(reversed([node for node in graph[vertex] if node not in visited])) return visited ``` 上述代码片段展示了基于栈实现的一个简单的深度优先搜索(DFS)函数示例。
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