(持续更新中!!~)25、原来可以这样理解C语言_顺序表专题

目录

课程⽬标

2. 需要的储备知识

3. 数据结构相关概念

1、顺序表的概念及结构

1.1 线性表

2、顺序表分类

3、动态顺序表的实现


课程⽬标

        C语⾔语法基础到数据结构与算法,前⾯已经掌握并具备了扎实的C语⾔基础,为什么要学习数据结构课程?⸺通讯录项⽬

2. 需要的储备知识

        简单了解,通讯录具备增加、删除、修改、查找联系⼈等操作。要想实现通讯录项⽬有两个技术关键:

1)C语⾔语法基础

2)数据结构 之 顺序表/链表

3. 数据结构相关概念

1、什么是数据结构

数据结构是由“数据”和“结构”两词组合⽽来。

        什么是数据?常⻅的数值1、2、3、4.....、教务系统⾥保存的⽤⼾信息(姓名、性别、年龄、学历等等)、⽹⻚⾥⾁眼可以看到的信息(⽂字、图⽚、视频等等),这些都是数据

什么是结构?

        当我们想要使⽤⼤量使⽤同⼀类型的数据时,通过⼿动定义⼤量的独⽴的变量对于程序来说,可读性⾮常差,我们可以借助数组这样的数据结构将⼤量的数据组织在⼀起,结构也可以理解为组织数据的⽅式。

        想要找到草原上名叫“咩咩”的⽺很难,但是从⽺圈⾥找到1号⽺就很简单,⽺圈这样的结构有效将⽺群组织起来。

        概念: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。数据结构反映数据的内部构成,即数据由那部分构成,以什么⽅式构成,以及数据元素之间呈现的结构。

总结:

1)能够存储数据(如顺序表、链表等结构)

2)存储的数据能够⽅便查找

2、为什么需要数据结构?

        如图中所⽰,不借助排队的⽅式来管理客⼾,会导致客⼾就餐感受差、等餐时间⻓、餐厅营业混乱等情况。同理,程序中如果不对数据进⾏管理,可能会导致数据丢失、操作数据困难、野指针等情况。

        通过数据结构,能够有效将数据组织和管理在⼀起。按照我们的⽅式任意对数据进⾏增删改查等操作。

        最基础的数据结构:数组。

        【思考】有了数组,为什么还要学习其他的数据结构?

        假定数组有10个空间,已经使⽤了5个,向数组中插⼊数据步骤:

        求数组的⻓度,求数组的有效数据个数,向下标为数据有效个数的位置插⼊数据(注意:这⾥是 否要判断数组是否满了,满了还能继续插⼊吗).....

        假设数据量⾮常庞⼤,频繁的获取数组有效数据个数会影响程序执⾏效率。结论:最基础的数据结构能够提供的操作已经不能完全满⾜复杂算法实现。

顺序表

1、顺序表的概念及结构

1.1 线性表
 

        线性表(linear list)是n个具有相同特性的数据元素的有限序列。 线性表是⼀种在实际中⼴泛使⽤的数据结构,常⻅的线性表:顺序表、链表、栈、队列、字符串...

        线性表在逻辑上是线性结构,也就说是连续的⼀条直线。但是在物理结构上并不⼀定是连续的, 线性表在物理上存储时,通常以数组和链式结构的形式存储。

        案例:蔬菜分为绿叶类、⽠类、菌菇类。线性表指的是具有部分相同特性的⼀类数据结构的集合如何理解逻辑结构和物理结构?

2、顺序表分类

• 顺序表和数组的区别

        ◦ 顺序表的底层结构是数组,对数组的封装,实现了常⽤的增删改查等接⼝

• 顺序表分类

        ◦ 静态顺序表

概念:使⽤定⻓数组存储元素

静态顺序表缺陷:空间给少了不够⽤,给多了造成空间浪费 

◦ 动态顺序表

3、动态顺序表的实现

#define INIT_CAPACITY 4
typedef int SLDataType;
// 动态顺序表 -- 按需申请
typedef struct SeqList
{
SLDataType* a;
int size; // 有效数据个数
int capacity; // 空间容量
}SL;
//初始化和销毁
void SLInit(SL* ps);
void SLDestroy(SL* ps);
void SLPrint(SL* ps);
//扩容
void SLCheckCapacity(SL* ps);
//头部插⼊删除 / 尾部插⼊删除
void SLPushBack(SL* ps, SLDataType x);
void SLPopBack(SL* ps);
void SLPushFront(SL* ps, SLDataType x);
void SLPopFront(SL* ps);
//指定位置之前插⼊/删除数据
void SLInsert(SL* ps, int pos, SLDataType x);
void SLErase(SL* ps, int pos);
int SLFind(SL* ps, SLDataType x);

<think>嗯,我现在是一个大一计算机专业的新生,想要学习数据结构,但不知道怎么开始。首先,数据结构到底是什么呢?好像听说过数组、链表这些词,但具体有什么用呢?老师上课讲的时候,感觉有点抽象,不太明白为什么需要这些东西。 我应该从哪里开始学呢?是不是需要先掌握好C语言?因为之前学过一些C语言,但可能还不够扎实。比如指针和内存管理这些概念,是不是在数据结构里很重要?如果基础不牢的话,会不会影响学习数据结构的效果? 听说数据结构有很多种,比如栈、队列、树、图等等。这些不同的结构有什么应用场景呢?比如栈用在什么地方,队列又解决什么问题?有没有实际的例子帮助理解? 学习方法方面,是不是应该多写代码?光看书或者听课可能不够,得动手实践。但是刚开始的时候,可能会遇到很多问题,比如代码写不出来,或者调试很久都找不到错误。这时候该怎么办呢?有没有推荐的练习平台或者项目? 还有,数据结构在面试中好像很重要,特别是大公司的技术面试。那学习数据结构除了应付考试和面试,实际工作中有哪些应用呢?比如在开发软件、游戏或者做算法的时候,数据结构的作用体现在哪里? 另外,有没有好的学习资源推荐?比如书籍、在线课程或者视频教程。听说《算法导论》很有名,但可能比较难,适不适合初学者?或者有没有更入门的书籍? 还有一个问题,如何检验自己是否真正掌握了某个数据结构?是通过做题的数量,还是能够自己实现并优化代码?有没有一些标准或者方法可以评估自己的学习效果? 时间安排上,每天应该花多少时间学习数据结构?需不需要做长期的学习计划,比如每周学习一个结构,同时复习前面的内容? 可能还有一些误区需要注意,比如只注重理论不写代码,或者反过来只写代码不理解原理。怎样才能平衡理论和实践呢? 最后,数据结构和其他计算机课程有什么联系?比如操作系统、数据库、算法这些,数据结构是不是它们的基础?学好数据结构对后续学习这些课程有帮助吗?</think>学习数据结构是计算机科学的核心基础之一,掌握它能帮助你高效解决问题并深入理解计算机系统。以下是针对你的问题的分步指南: --- ### 一、为什么学数据结构? 1. **程序效率的根基** - 数据存储方式直接影响算法时间复杂度 - 例:链表($O(n)$查找) vs 哈希表($O(1)$查找) 2. **真实场景应用** - 数据库索引 → B+树 - 浏览器历史记录 → 栈 - 任务调度 → 优先队列 3. **职业发展必备** - 大厂面试必考(LeetCode题型占比超60%) - 开源项目贡献基础(如Linux内核红黑树) --- ### 二、如何高效学习? #### 阶段1:夯实基础(2-3周) 1. **C语言重点强化** - 指针操作:理解`int*** p`的多级指针 - 内存管理:手动实现`malloc`/`free` - 结构体与联合体:自定义数据结构载体 2. **核心数据结构入门** ```c // 示例:链表节点定义 typedef struct Node { int data; struct Node* next; } Node; ``` - 重点掌握:数组/链表/栈/队列 #### 阶段2:系统学习(8-10周) 1. **学习方法论** - **可视化工具**:用[Data Structure Visualizations](https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html)动态观察结构变化 - **手写实现**:从零实现每种结构(如AVL树旋转) - **复杂度分析**:用数学归纳法证明操作时间复杂度 2. **推荐学习顺序** | 数据结构 | 关键点 | 应用场景 | |--------------|-------------------------|---------------------| | 栈/队列 | LIFO/FIFO特性 | 函数调用栈/消息队列 | | 树 | 二叉树遍历(前/中/后序)| 文件系统目录结构 | | 图 | DFS/BFS算法 | 社交网络关系 | | 哈希表 | 冲突解决(开放寻址法) | 缓存系统 | #### 阶段3:实战进阶(持续) 1. **LeetCode刷题策略** - 按类型分类练习(如链表专题) - 经典题目举例: - 反转链表(多种解法) - 二叉树层次遍历 - Dijkstra最短路径 2. **项目实践** - 实现JSON解析器(使用树结构) - 开发简易数据库(B+树索引) - 编写游戏寻路AI(A*算法) --- ### 三、必看学习资源 1. **教材推荐** - 《数据结构(C语言版)》严蔚敏 → 国内经典教材 - 《算法(第4版)》Sedgewick → 图示丰富易理解 2. **在线课程** - 浙江大学-数据结构(慕课)→ 配套PTA练习平台 - MIT 6.006 Introduction to Algorithms → 英文字幕版 3. **工具推荐** - CLion IDE:强大的C/C++调试工具 - Valgrind:检测内存泄漏 --- ### 四、避坑指南 1. **常见误区** - ❌ 死记代码模板 → ✅ 理解设计思想 - ❌ 跳过数学证明 → ✅ 推导时间复杂度 - ❌ 忽视边界条件 → ✅ 测试空指针/极端输入 2. **调试技巧** - 使用GDB逐步跟踪链表指针 - 打印内存地址验证结构正确性 ```c printf("Node %p: data=%d, next=%p\n", node, node->data, node->next); ``` --- ### 五、与其他课程的联系 1. **操作系统** - 进程调度 → 优先队列 - 文件系统 → B树 2. **数据库** - 索引结构 → B+树 - 事务管理 → 日志队列 3. **编译原理** - 语法分析 → 栈结构 - 符号表 → 哈希表 --- ### 六、学习效果检验 1. **能力自测表** - 能否在白板手写红黑树插入逻辑 - 能否解释哈希表负载因子的影响 - 能否比较邻接矩阵与邻接表的优劣 2. **进阶挑战** - 参与ACM-ICPC竞赛 - 贡献开源项目(如Redis的跳表实现) --- ### 总结 数据结构是连接理论与实践的桥梁,建议采用“理论→手写实现→应用优化”的三段式学习法。每周投入10-15小时,坚持3个月可建立扎实基础。记住:**理解原理比记忆代码更重要**,这将为后续学习操作系统、算法等课程打下坚实基础。
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