c语言----数据结构（整理）1

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c语言----数据结构

1.基础知识

1.数据元素是数据的基本单位。
2.数据项是数据不可分割的最小单位。
3.数据结构及其形式定义：
 数据结构：互相之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。
四种基本结构：
	a.集合
	b.线性结构
	c.树形结构
	d.图（网）状结构
4.数据结构的
	逻辑结构：抽象的，与现实无关，与算法设计有关。
	物理结构：存储结构
		a.顺序存储结构----位置相邻
		b.链式存储结构----指针表示关系
5.数据类型
	抽象数据类型（ADT）
	ADT = 数据对象、数据关系、基本操作。
	ADT 细分为： 原子类型、固定聚合、可变聚合类型。
6.算法的概念
	是对待定问题求解步骤的一种的描述，它是指令的有限序列，其中一个指令表示一个或多个操作。
7.算法的五个特征
	a.有穷性
	b.确定性
	c.可行性
	d.输入
	e.输出
8.算法设计要求（4）
	a.正确性
	b.可读性
	c.健壮性
	d.效率与低存储量
正确性有四个层次，通常要达到c层
9.算法的时间复杂度
	常见：
	1.常数阶O(1)‌：时间与数据规模无关，如交换两个变量值。
	2.线性阶O(n)‌：时间和数据规模呈线性关系，如单循环里的操作。
	3.平方阶O(n²)‌：执行次数是n的平方，如双重循环。
‌	4.立方阶O(n³)‌：执行次数是n的立方，如三重循环。
‌	5.k次方阶O(n^k)‌：执行次数是n的k次方，如多重循环。
‌	6.指数阶O(2^n)‌：随着n的上升，运算次数呈指数增长。
	7.对数阶O(log n)‌：执行次数呈对数缩减。
‌	8.线性对数阶O(n log n)‌：在对数阶的基础上，进行线性n倍乘积

时间复杂度:
是通过估计算法的操作单元数量来计算的，每个操作单元的运行时间是相同的。
总运行时间是算法的操作单元数量乘以每个单元的运行时间，最多相差一个常量系数。
因此，时间复杂度通常用函数T(n)表示，其中n是问题的规模。时间复杂度的分类基于函数T(n)的形式，
例如T(n) = O(n)的算法被称为“线性时间算法”，而T(n) = O(2^n)的算法被称为“指数时间算法”。

‌空间复杂度的定义和常见级别‌：
空间复杂度是对一个算法在运行过程中占用内存空间大小的度量。它包括存储空间
和用于数据操作的辅助空间。常见的时间复杂度级别包括O(1)和O(n)，
其中O(1)表示常数阶，与数据量无关；O(n)表示线性阶，与数据量呈线性关系。
	s(n) = O(n)