数据结构与算法看这篇就够了

本文深入解析数据结构的逻辑结构(集合、线性、树形、图形)、物理结构(顺序与链式),以及算法分析的基础概念,带你领略编程世界的核心构造。

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目录

一.数据结构和算法概述

1.1数据结构分类

1.1.1逻辑结构

1.1.2物理结构

二.算法分析


一.数据结构和算法概述

数据结构数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下,精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法索引技术有关。

算法:算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。

编程之基础,程序设计=数据结构+算法

1.1数据结构分类

传统上,我们可以把数据结构分为逻辑结构和物理结构两大类

1.1.1逻辑结构

a.集合结构:集合结构中数据元素除了属于同一个集合外,他们之间没有任何其他的关系。

b.线性结构:线性结构中的数据元素之间存在一对一的关系
 

c.树形结构:树形结构中的数据元素之间存在一对多的层次关系

d.图形结构:图形结构的数据元素是多对多的关系

逻辑结构在计算机中真正的表示方式(又称为映像)称为物理结构,也可以叫做存储结构。常见的物理结构有 顺序
存储结构、链式存储结构。
 

1.1.2物理结构

顺序存储结构:把数据元素放到地址连续的存储单元里面,其数据间的逻辑关系和物理关系是一致的 ,比如我们常用的数组就是

顺序存储结构。
 
 
顺序存储结构的弊端:就像生活中排时也会有人插队也可能有人有特殊情况突然离开,这时候整个结构都
处于变化中,此时就需要链式存储结构。
 
链式存储结构: 是把数据元素存放在任意的存储单元里面,这组存储单元 可以是连续的也可以是不连续的 。此时,数据元素之间并
不能反映元素间的逻辑关系,因此在链式存储结构中引进了一个 指针 存放数据元素的地址,这样通过地址就可以找
到相关联数据元素的位置

 

1.1数据结构分类

二.算法分析

待补充....

 

 

数据结构是计算机科中一个非常重要的基础领域,它涉及如何组织操作数据。对于初者来说,理解基本概念、掌握常用的数据结构以及了解它们在实际问题中的应用是非常关键的。 ### 基本数据结构 数据结构可以分为线性结构非线性结构两大类。线性结构包括了如数组、链表、栈队列等,这些结构的特点是数据元素之间存在一对一的关系[^2]。例如,数组是一种非常基础的数据结构,它允许通过索引直接访问任何位置的元素;而链表则由一系列节点组成,每个节点包含数据部分指向下一个节点的指针。 ### 习资料推荐 为了更好地入门数据结构算法习,你可以参考一些高质量的习资源。比如有一篇名为【超全汇总】数据结构算法,计算机基础知识,看这了的文章,其中详细列出了从基础到进阶的各种习材料练习题目[^1]。这文章不仅涵盖了数据结构的基本概念,还提供了大量的实践机会来加深理解提高解决问题的能力。 此外,《算法导论》这本书也是数据结构算法的经典教材之一,虽然它的内容较为深入,但对于希望深入了解该领域的读者来说是一个很好的选择。 ### 实践建议 除了理论习之外,动手实践同样重要。可以通过解决LeetCode上的题目来锻炼自己的编程技巧,并且熟悉各种数据结构的应用场景。开始时可以选择简单的题目进行尝试,随着技能的增长逐渐挑战更复杂的题目。 ```python # 示例代码:使用Python实现一个简单的栈 class Stack: def __init__(self): self.items = [] def is_empty(self): return len(self.items) == 0 def push(self, item): self.items.append(item) def pop(self): if not self.is_empty(): return self.items.pop() else: raise IndexError("Pop from an empty stack") def peek(self): if not self.is_empty(): return self.items[-1] else: raise IndexError("Peek from an empty stack") def size(self): return len(self.items) ``` 这段代码展示了一个基于列表实现的简单栈类,这有助于理解线性数据结构之一——栈的工作原理。
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