数据结构严版教材ppt

《数据结构》是计算机科学中的核心课程，主要探讨如何有效地组织和管理数据，以便进行高效的信息处理。在计算机程序设计中，数据结构的选择和设计直接影响着算法的效率和程序的性能。本教材主要围绕数据的逻辑结构、物理结构以及相关的算法设计展开。 1.1 什么是数据结构 数据结构是研究数据的逻辑组织和物理存储方式，以及它们之间的相互关系。例如，在电话号码查询系统中，数据结构可能是二维数组、表结构或向量，不同的结构会影响查询算法的效率。数据结构不仅要考虑数据元素本身，还需要定义针对这些结构的操作。在电话簿的例子中，数据结构设计包括如何存储人名和电话号码，以及如何实现查找算法。 1.2 基本概念和术语 - 数据 (Data)：是信息的符号表示，是计算机程序处理的对象。 - 数据元素 (Data Element)：数据的基本单位，可以作为整体处理。 - 数据项 (Data Item)：数据元素的不可分割的最小部分。 - 数据对象 (Data Object)：性质相同的数据元素集合，是数据的子集。 - 数据结构 (Data Structure)：数据元素间存在特定关系的集合，包括逻辑结构和物理结构。逻辑结构有集合、线性结构、树型结构和图状结构/网状结构。 逻辑结构描述了数据元素之间的抽象关系，而物理结构关注数据在计算机内存中的实际布局。例如，复数数据结构可以定义为包含实部和虚部的集合，定义了一种特定的关系。 数据结构的定义是二元组 Data-Structure=(D, S)，其中 D 是数据元素的有限集，S 是 D 上的关系的有限集。数据结构不同于数据类型，后者是编程语言中定义的具有特定操作和属性的值类别。 在实际应用中，如图书馆的书目检索系统、教师资料档案管理和多叉路口交通灯管理系统，选择合适的数据结构至关重要，因为它们影响着算法设计和系统的性能。例如，书目检索可能采用索引结构，教师资料档案可能使用链表或数据库表格，而交通灯管理则可能涉及事件驱动的队列。 1.4 算法和算法设计 算法是解决问题或执行任务的明确步骤，设计时需要满足可行性、确定性、有限性等要求。算法的效率通常通过时间复杂度和空间复杂度来衡量，前者关注执行时间，后者关注存储需求。在设计数据结构时，需要综合考虑这两个因素，以实现高效的数据处理。 《数据结构》是一门研究如何高效地存储和处理数据的学科，其核心在于理解数据的逻辑结构、物理结构以及与之相关的算法设计，对于编写高质量的计算机程序至关重要。通过深入学习，开发者可以更好地理解和构建复杂系统，提高软件的性能和可维护性。