[初级知识]数据结构的基础知识-数据结构的宏观认知

最新推荐文章于 2026-01-02 22:40:17 发布
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#数据结构

本文介绍了数据结构的基础概念，包括线性结构（如线性表、栈、队列、字符串）和非线性结构（如树、图），并讨论了它们的逻辑结构、存储方式及常见操作，例如检索、插入、排序、删除和修改。

1.数据的逻辑结构

  • 线性结构

    • 线性表
      • 线性表没有明确的定义，但有个抽象出来的广泛却也不精确的定义，指除了第一个元素和最后一个元素之外，其他的数据元素之间都是一对一的相互连接在一起，一对一是线性表的一个重要的特征。
      • sqlist 是顺序存储的线性表结构
      • linklist 是链式存储的线性结构
    • 栈
    • 队列
    • 字符串

  • 非线性结构

    • 树
    • 图
    • 集合结构

2.数据存储结构

  • 顺序存储(即，物理上存储连续, 一般都是指存放内存中)

  • 链式存储(即，物理上存储不连续,一般都是指存放在内存中)

3.数据的运算

常见的有 检索，插入，排序，删除，修改等

【大数据】基础认知入门
qq_32681589的博客
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CDA数据分析师一级学习笔记（20000字知识点整理）
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定义：数据定义语言是用来对数据库管理系统中的对象（对数据库）进行“增删改查”操作。创建数据库：create database 数据库名称;；查看数据库：show database 数据库名称;；查看所有数据库：show databases;；使用数据库：use database 数据库名称;；删除数据库：drop database 数据库名称;。创建数据表：create table 表名称;；使用表：use 表名称;；查看所有表：show tables;；删除表：drop table 表名称;；
2、参与式决策情境的宏观 - 微观框架解析
7h6j5k4l3的博客
09-28 27
本文提出了一种用于解析复杂地理公私决策情境的宏观-微观框架，结合宏观策略与微观活动，系统阐述了参与式决策过程的结构与动态。通过引入增强自适应结构化理论（EAST2），从社会-制度、群体参与者、工具应用等八个构建要素出发，多视角分析决策情境，并以Simon和Renn等人的决策模型为基础，构建包含情报、设计、选择阶段的宏观策略及其嵌套的收集、组织、选择、审查等微观活动。该框架具有高度灵活性与适应性，适用于管理、环境、社区发展等多个领域，推动地理信息科学从技术导向转向社会应用导向，为决策支持工具开发与跨学科研究提
Figo数学生成演化论：基于对称性结构这一理想本体对数学本质的思辨
Figo Cheung，一名野生科技博主，爱好广泛，有很多奇奇怪怪的想法%
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数学生成演化论（Generative Evolutionism of Mathematics）主张：数学并非静态的知识集合，而是以对称性结构为理想本体，以自洽性和自指性为根本约束，通过自发破缺与层级涌现实现自适应演化的动态系统。其核心机制体现为“生成-审视-破缺-涌现”（G.E.P.C.）的循环模型，揭示了数学从基础概念到复杂理论的演化路径。
算法与数据结构经典教材完整解析与实战
weixin_42599558的博客
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在计算机科学中，算法（Algorithm）与数据结构（Data Structure）构成了程序设计的核心骨架。算法是解决问题的逻辑步骤，强调“如何做”；而数据结构则是组织与存储数据的方式，决定了“如何高效做”。两者相辅相成，直接影响程序的性能、可扩展性与可维护性。从宏观角度来看，算法具备五大基本特性：有穷性、确定性、输入输出、可行性和效率性。我们通过时间复杂度与空间复杂度来评估算法的执行效率和资源占用情况。而数据结构则分为线性结构（如数组、链表）与。
数字人才——ETL数据工程师
weixin_43156294的博客
04-30 1062
ETL工程师的全称是“Extract, Transform, Load Engineer”，即“数据抽取、转换和加载工程师”。这个职位专注于数据的整合过程，涉及到从不同来源抽取数据，对数据进行必要的清洗和转换，然后加载到目标数据库或数据仓库中，以便于后续的数据分析和业务决策。ETL数据工程师在数字化浪潮中扮演着至关重要的角色，是连接海量数据与业务洞察之间的桥梁。
《数据赋能：一本书讲透数字化营销与运营》—— 从正确的数据观开始
云祁QI
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宋星老师在《》中给出了以上问题的答案，最近正在读这本书，所以项采用框架拆解方式进行记录，一来通过梳理读书笔记倒逼自己提升对数字化营销的认知，二来分享给需要的小伙伴们，供相互学习交流使用。本书围绕数据为企业数字化营销和业务增长赋能的两大主线——数据驱动和数据分析展开介绍，同时辅以近几年在中国企业界实际应用的真实案例进行生动讲解。主要涉及的内容有：数据的来源、获取与接入，，数据驱动的品牌、效果广告投放，，利用数据进行流量的宏观和微观转化，。
varch数据结构资源库及工具脚本集合
标签“varch 数据结构 资源”提供了更宏观的分类信息。“varch”可能是项目名称或作者自定义标识，也可能暗含“virtual architecture”（虚拟架构）或“value archiving”（值归档）之意，暗示该项目具有一定的架构...
历年计算机软件基础试题及习题汇总
尤其值得注意的是，许多高校研究生入学考试、计算机等级考试（如NCRE二级、三级）、程序员资格认证考试（软考初级、中级）都 heavily 依赖此类基础知识，因此本资料具备极高的实用价值和长期参考意义。
MSSQL基础入门学习：从安装到数据备份恢复
因此，本资料包“mssql入门学习----------------”旨在为新手提供系统化的基础知识引导，涵盖从安装配置到高级功能操作的多个方面，帮助用户快速掌握SQL Server 2000的核心技能。该系列内容以PPT演示文稿形式呈现，...
15_嵌入式场景实战：用数据结构优化外设数据处理
最新发布
C语言无原生OOP特性，却能借结构体+函数指针实现封装、继承、多态，落地工厂等设计模式。博客中以标准C语法实操教学，融入跨平台兼容设计，助开发者掌握C语言OOP核心与工程实践技巧。
01-02 642
嵌入式开发不是“能跑就行”，而是“在有限资源下跑得稳、跑得快”。串口缓存用环形队列、时序数据用链表、协议解析用哈希表——这些看似基础的数据结构，恰恰是解决外设数据处理痛点的关键。今天的代码片段可以直接移植到你的项目中，记得根据MCU型号和实际场景调整参数（如缓冲区大小、哈希表长度）。如果这篇内容帮你解决了实际开发中的问题，别忘了！后续还会分享更多嵌入式实战技巧，比如中断优化、内存管理、低功耗设计等，让你的代码既稳定又高效～
数据结构--栈
2501_90980137的博客
12-27 257
栈（Stack）是运算受限的线性数据结构，核心遵循「后进先出（LIFO，Last In First Out）」原则——仅允许在栈顶（开口端）进行元素的插入和删除，栈底（封闭端）无法直接操作，可类比为叠放的盘子或枪械弹匣。• 顺序栈（数组实现）：基于数组存储元素，优势是紧凑高效，缺点是固定容量易溢出（可通过动态扩容优化）；• Push（入栈/压栈）：将新元素添加到栈顶，栈顶指针上移（需先判断栈是否已满，避免溢出）；• Pop（出栈/弹栈）：移除并返回栈顶元素，栈顶指针下移（需先判断栈是否为空，避免错误）；
数据结构 可扩展哈希讲解
似流水般平静而坚定。
12-27 710
可扩展哈希表是普通哈希表的优化版本，核心解决了扩容时的性能问题。它通过局部桶分裂替代全局rehash，仅迁移满桶数据而非全部数据，避免了扩容卡顿。主要改进包括：1）按需分裂桶而非整体扩容；2）取消链表冲突处理，通过桶分裂保持查询效率O(1)；3）采用目录索引实现高效数据定位。适用于大数据量场景，在保持普通哈希表接口的同时，显著提升了扩容效率和查询稳定性。实现上包含桶和目录两个核心组件，支持动态调整，负载因子可控，是工业级应用的理想选择。
数据结构--队列
2501_90980137的博客
12-28 294
• 入队（enqueue）：在队尾添加元素，若队列满则抛出异常或进行扩容。• 出队（dequeue）：删除并返回队头元素，若队列为空则抛出异常。队列是先进先出（FIFO）的线性数据结构，元素从队尾入队，队头出队。◦ 用单链表存储元素，队头指向链表头节点，队尾指向链表尾节点。• 判空（isEmpty）：判断队列中是否存在元素。• 查看队头（peek）：返回队头元素但不删除。• 查看大小（size）：获取队列中元素的个数。• 任务排队（如打印机任务队列、线程池任务队列）1. 数组实现（顺序队列）
Redis 7 底层数据结构
WenZhang的博客
12-28 1341
Redis 7采用对象系统架构，所有数据存储在redisObject中，包含类型、编码、引用计数等元数据。字符串系统使用5种SDS结构，根据长度自动选择最优编码（INT/EMBSTR/RAW）。列表结构采用QuickList复合设计，结合双向链表与紧凑列表，通过智能压缩策略平衡内存与性能。哈希、集合等类型根据元素数量/大小自动选择最优编码（如LISTPACK或哈希表），实现内存高效利用。Redis 7通过精细化的数据结构设计和自适应编码转换机制，在保证高性能的同时优化内存使用。
数据结构--学生管理系统
2501_90980137的博客
12-28 343
System.out.println("学号：" + temp.id + " 姓名：" + temp.name + " 年龄：" + temp.age);manager.addStudent(new Student("001", "张三", 20));System.out.println("学号重复，添加失败");System.out.println("暂无学生信息");System.out.println("未找到该学生");◦ 查询：支持按学号精准查询、按姓名模糊查询，以及遍历展示所有学生。
数据结构(十一) 哈希表
C/C++技术栈
12-28 1036
哈希表是一种高效的查找结构，通过哈希函数建立关键码与存储位置的映射关系，实现O(1)的平均查找时间复杂度。文章详细介绍了两种哈希冲突解决方法：开放地址法（线性探测和二次探测）和链地址法（哈希桶），并分析了负载因子对性能的影响。同时阐述了哈希函数设计原则和常见方法（直接定址法、除留余数法等），并提供了C++实现代码，包括插入、查找、删除等核心操作。针对字符串等非整型数据，还介绍了特化的哈希函数处理方法。通过对比两种冲突解决方式的优缺点，为实际应用提供了选择依据。
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