数据结构——引论

本文深入解析数据结构核心概念,涵盖逻辑结构、物理结构、大O表示法及算法效率分析。详解线性表特性,对比顺序表与链表优劣,探讨数据结构与算法设计原则。

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本节知识点:

1.数据之间的逻辑结构:

   集合结构:数据元素之间没有特别的关系,仅同属相同集合

   线性结构:数据元素之间是一对一的关系

   树形结构:数据元素之间存在一对多的层次关系

   图形结构:数据元素之间是多对多的关系

2.数据之间的物理结构

    顺序存储结构:将数据存储在地址连续的存储单元里

    链式存储结构:将数据存储在任意的存储单元里,通过保存地址的方式找到相关的数据元素

3.数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合

4.程序 = 数据结构 + 算法

5.大O表示法:算法效率严重依赖于操作数量,首先关注操作数的最高次项,操作数的估计可以作为时间和空间复杂度的估算,在没有特殊说明的时候,我们应该分析复杂度的最坏情况

6.常见的复杂度类型:

大小关系:

7.线性表是零个或多个数据元素的集合,之间的元素是有顺序的,个数是有限的,数据类型必须相同。线性表包含两种存储方式,一种是顺序表,另一种链表。

8.对于线性表的使用是这样的:应该是在设计算法的时候,考虑算法中使用的数据,这些数据之间是什么关系的,如果是符合线性表特质的,就选择线性表作为数据结构。

9.顺序表与数组的关系:其实顺序表就是在数组的基础上构建的,本质跟数组是一样的,只是在数组的基础上增加了length长度,capacity容量等特性,然后补充了一些列,增、删、改、查的功能。

10. 我觉得链表比顺序表最大的优势,就在于链表的删除和插入要比顺序表简单的多,而且当线性表长度很大的时候很难开辟出整段的连续空间!!!最重要的是顺序表在创建的时候长度就固定了,再也改变不了了,而链表则可以根据情况动态增加,这一点是顺序表无论怎么样都不可能实现的!!!

 

顺序表的优点是:无需为线性表中的逻辑增加额外的空间,可以快速的通过下标的方式找到表中的合法位置。

11.线性表的常用操作:创建线性表、销毁线性表、清空线性表、将元素插入线性表、将元素从线性表中删除、获取线性表中某个位置的元素、获取线性表的长度

本节代码:

1.本节的代码是一个可以适合各种类型的顺序表,之所以能够适合各种类型,是因为它在顺序表中保存的是元素的地址(其实就是一个指针数组)。

2.代码中的描述顺序表的结构体中的元素介绍:length是顺序表中有元素的个数、capacity是顺序表的容量、node是顺序表的头地址(也是这个指针数组的头地址)、还有一个就是pos,pos是在删除和插入的时候使用的一个参数,它代表的是插入到顺序表位置的下标(数组的下标 是从0开始的 这个很要注意)。顺序表中有length个元素 下标是从0到length-1的。要注意的是 操作顺序表不同功能函数的pos的允许范围是不一样的。

3.本节代码对于函数参数的合法性判断是极其重视的,这个规范是值得学习的。

4.本节代码中对于顺序表的操作函数,凡是外界输入的,和输出到外界的,都是void *类型的,这样就保证了只有在这些操作函数中才能去改变   描述顺序表的结构体里面的值,在其他文件的函数中接受到的都是void *类型,无法直接给这个结构体中的值进行改变,这样的封装,保证了代码的安全性。

5.对于本节代码最值得思考的地方,常见的顺序表是typedef一个A类型,然后在顺序表中定义一个这个A类型的数组和length顺序表元素个数,这个顺序表中是好多个A类型的顺序集合,占用空间的大小是sizeof(A)*capacity。而本节的顺序表中是好多个unsigned int *地址类型的顺序集合,表中只有地址,第一节省了顺序表的空间,第二这样可以变相的保存不同类型的数据,第三它实现了 顺序表(即数据结构) 和 我们打算利用的数据(即元素)的分离。例如:linux内核链表(一个双向循环链表)就是一套单独的链表体制,这个链表用在很多机制上面,它就是变相的存储了好多类型的数据,并且实现了链表和数据的分离。

所以在main.c中  数据要想保存在这个顺序表中  就应该先给这些数据开辟内存    因为顺序表中没有他们呆的地方   顺序表中只能保存他们的地址。

如图:

内容概要:本文介绍了多种开发者工具及其对开发效率的提升作用。首先,介绍了两款集成开发环境(IDE):IntelliJ IDEA 以其智能代码补全、强大的调试工具和项目管理功能适用于Java开发者;VS Code 则凭借轻量级和多种编程语言的插件支持成为前端开发者的常用工具。其次,提到了基于 GPT-4 的智能代码生成工具 Cursor,它通过对话式编程显著提高了开发效率。接着,阐述了版本控制系统 Git 的重要性,包括记录代码修改、分支管理和协作功能。然后,介绍了 Postman 作为 API 全生命周期管理工具,可创建、测试和文档化 API,缩短前后端联调时间。再者,提到 SonarQube 这款代码质量管理工具,能自动扫描代码并检测潜在的质量问题。还介绍了 Docker 容器化工具,通过定义应用的运行环境和依赖,确保环境一致性。最后,提及了线上诊断工具 Arthas 和性能调优工具 JProfiler,分别用于生产环境排障和性能优化。 适合人群:所有希望提高开发效率的程序员,尤其是有一定开发经验的软件工程师和技术团队。 使用场景及目标:①选择合适的 IDE 提升编码速度和代码质量;②利用 AI 编程助手加快开发进程;③通过 Git 实现高效的版本控制和团队协作;④使用 Postman 管理 API 的全生命周期;⑤借助 SonarQube 提高代码质量;⑥采用 Docker 实现环境一致性;⑦运用 Arthas 和 JProfiler 进行线上诊断和性能调优。 阅读建议:根据个人或团队的需求选择适合的工具,深入理解每种工具的功能特点,并在实际开发中不断实践和优化。
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