数据结构（C语言版）_绪论

这里简单记录自己数据结构的学习（肤浅的认识_解，析，思）

绪论

解

数据：生活中能够用到的，以及能够被人们用来分析某一特征趋势的名词；

计算机程序所需要的“原料”，也即是计算机操作对象的原料。

数据元素：类似于集合中元素的概念，如果定义一个很大的数据集为一个集

合，那么其中构成这个庞大数据的数据子元就是其数据元素。

数据对象：性质相同数据元素的集合，相当于是数据的一个子集，当然我的

理解也可以是几个子集的交集，真子集。

数据结构：相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合，结构决定

性质，这种结构存在于数据元素之间的关系肯定是很重要的，这一门课程的

学习也是围绕它展开的。

这里以后做下面四种结构的学习，（1）集合，应该是最基本最简单的从属关

系；（2）线性结构，一对一关系；（3）树形结构，一对多的关系；（4）图

状结构，多对多的关系。

数据结构可定义为一个二元组：Data Structure = （D，S）

抽象数据类型可定义为一个三元组：（D，S，P）

顺序映像（顺序存储结构）：元素在存储器中的相对位置表示的数据元素之间

的逻辑关系（其中包含C常量为隐藏值）；

非顺序映像（链式存储结构）：借助指针（作为附加信息）来表示数据之间的

逻辑关系。

常见函数结果状态代码

#define TURE 1
#define FALSE 0
#define OK 1
#define ERROR 0
#define INFEASIBLE -1
#define OVERFLOW -2

 

析

算法，对特定问题步骤的描述，有限序列的操作

时间复杂度，T（n） = O（f（n））

抬个栗子，O（1），O（n），O（n²）分别为常量阶，线性阶，平方阶。

由此我们可以清楚，这个是一个叠加的过程，类似于重复操作的过程，这

也就是频度。

我们不由想到C语言中的递推，这是我们观察分析得出的一个以数学表达式

为工具的规律，由特殊推一般。而这里我们就要去找的是基准情形，而对时

间复杂度，我们找的是表达式中最高次数的数值。

思

综上所述，递归有几个基本法则：

1.基准情形 不需要递归表达式就能解出；

2.不断推进 每次的递归调用，都需要朝着基础情形的方向推进；

3.设计法则 递归无措能够运行；

4.合成效益法则 解决同一个实例，不应该去在不同的递归调用做

重复性工作（菲波拉契数）。