数据结构与算法(一)

本文深入探讨了数据结构与算法的基础概念,包括逻辑结构如集合、线性、树形和图形结构,以及物理结构的顺序存储和链式存储。详细介绍了算法的特性,设计要求,以及时间复杂度和空间复杂度的度量方法。

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数据结构与算法

数据结构

逻辑结构

数据对象中数据元素的相互关系
集合结构:同属于一个集合
线性结构:一对一的关系
树形结构:一对多的关系
图形结构:多对多的关系

物理结构

逻辑结构在计算机中的存储形式
顺序存储:存放在地址连续的存储单元里,逻辑关系和物理关系是一致的
链式存储:存放在任意的存储单元里面,可以是连续的,也可以是不连续的,存储关系不能反映逻辑关系。(需要指针来存放数据存储的地址)

算法:解决特定问题的求解步骤的描述

特性:
1、输入(具有零个或者多个输入)
2、输出(至少具有一个或者多个输出)
3、有穷性
4、确定性(不会出现二义、在一定条件下只有一条执行路径和唯一输出结果、每个步骤被精确定义无歧义)
5、可行性(每一步都能通过执行有限次数完成)

算法设计的要求:

1、正确性(正确反映问题的需求)四个层次:a.没有语法错误 b.对于合法输入能够产生满足要求的输出 c.对于非法输入能够产生满足规格的说明 d.对于故意刁难的测试输入有满足要求的输出结果
2、可读性(便于阅读理解交流)
3、健壮性(输入不合法时不崩溃)
4、时间效率高和存储量低

算法效率的度量方法

事后统计方法
事前分析估算方法
1.算法采用的策略、方案
2.编译产生的代码质量
3.问题输入的规模
4.机器执行指令的速度

时间复杂度

执行次数等于时间 执行一次等于单位时间

O( )来计算时间复杂度

一般情况下,随着输入规模n的增大,T(n)增长最慢的算法为最优算法

推导一个算法的时间复杂度
1、用常数1取代运行时间中的所有加法常数
2、在修改后的运行次数函数中,只保留最高阶项
3、如果最高项存在且不是1,则除去与这个项相乘的常数

线性阶O(n)
平方阶O(n^2)
对数阶O(logn)

空间复杂度

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