《数据结构概述》课件.pptVIP

*******************数据结构概述数据结构是计算机科学中一个重要的基础概念，它研究数据的组织、存储和操作方式，为程序设计提供高效、合理的数据组织方法。by什么是数据结构数据组织方式数据结构是指数据在计算机中的组织方式，用于高效地存储和访问数据。数据关系数据结构定义了数据项之间的逻辑关系，例如线性关系或层次关系。算法基础数据结构为算法的实现提供基础，决定了算法的操作效率。数据结构的分类线性结构数据元素之间存在一对一关系，数据元素之间按顺序排列，如数组、链表、栈和队列。非线性结构数据元素之间存在一对多或多对多的关系，数据元素之间不按顺序排列，如树、图。线性结构11.顺序存储使用连续的内存空间存储数据，可以通过索引快速访问元素。22.逻辑顺序数据元素按照逻辑顺序排列，例如数组、栈、队列。33.单向访问数据元素只能从一个方向访问，例如线性表只能从头或尾进行访问。44.时间效率对于查找和访问操作，线性结构通常具有较高的效率。线性表线性表的定义线性表是一种最基础的数据结构，它由一系列数据元素组成，数据元素之间存在线性关系。线性表的特点线性表中的元素在内存中是连续存储的，可以通过索引访问元素，并且可以动态地插入和删除元素。线性表的应用线性表在实际应用中非常常见，例如数组、字符串、栈和队列都是线性表的具体实现形式。链表定义链表是一种线性数据结构，使用节点来存储数据，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。链表可以是单向的，其中每个节点仅指向下一个节点，也可以是双向的，其中每个节点还指向其前一个节点。特点链表在内存中不需要连续的存储空间，因此可以动态分配内存，灵活地插入或删除节点。与数组相比，链表的随机访问效率较低，需要遍历链表才能访问特定位置的节点。栈后进先出栈是一种线性数据结构，遵循后进先出的原则，最后添加的元素第一个被移除。典型操作栈支持push、pop、peek、isEmpty等操作，用于添加、删除、访问和检查栈是否为空。应用场景栈在函数调用、表达式求值、浏览器历史记录和撤销操作等场景中被广泛应用。队列先进先出队列是一种遵循先进先出(FIFO)原则的数据结构。新的元素加入队列的末尾，而从队列头部移除元素。现实应用队列广泛应用于各种计算机科学领域。例如，在操作系统中，队列用于管理进程和线程，在网络中，队列用于管理数据包。非线性结构树形结构树形结构是一种层次化的数据组织形式，节点之间存在父子关系。图结构图结构由节点和边组成，节点之间可以有多种连接方式，展现更复杂的网络关系。树层次结构树形数据结构采用分层模式，每个节点最多有一个父节点，但可以有多个子节点。递归特性树的结构可以通过递归来定义，每个子树都是一个独立的树形结构。广度优先遍历从根节点开始，逐层遍历所有节点，适用于查找最近的节点。深度优先遍历从根节点开始，沿着一条路径深入到叶子节点，适用于查找所有节点。二叉树节点结构每个节点最多有两个子节点，称为左子节点和右子节点。根节点树的顶端节点，没有父节点。叶子节点没有子节点的节点。树的高度从根节点到最远叶子节点的路径长度。图定义图是一种非线性数据结构，由顶点（节点）和边（连接顶点的线）组成。顶点表示数据元素，边表示数据元素之间的关系。类型图分为无向图和有向图。无向图的边没有方向，有向图的边有方向。应用图广泛应用于各种领域，包括社交网络、地理信息系统、交通网络和计算机网络。数据结构在问题解决中的应用1有效组织数据数据结构帮助有效组织数据，提高代码效率和可读性。2优化算法设计根据数据结构特点，设计更高效的算法，解决复杂问题。3高效管理资源通过选择合适的结构，优化存储和访问数据的方式，降低资源消耗。4提升代码可维护性清晰的数据结构定义，使代码易于理解和维护，降低开发成本。时间复杂度分析时间复杂度是指算法执行时间随输入规模增长的变化趋势，用“大O表示法”表示。例如，O(n)表示算法执行时间线性增长，O(n^2)表示算法执行时间平方增长。1常数时间O(1)n线性时间O(n)n^2平方时间O(n^2)logn对数时间O(logn)时间复杂度分析可以帮助我们选择最优算法，提高代码效率。空间复杂度分析空间复杂度表示算法执行过程中所需内存空间大小。算法的空间复杂度与输入数据的规模有关。O(1)常数空间复杂度O(n)线性空间复杂度O(logn)对数空间复杂度O(nlogn)线性对数空间复杂度O(n^2)平方空间复杂度算法效率评估算