数据结构(C++版)王红梅 版课后答案

### 数据结构(C++版)王红梅版课后答案解析 #### 第1章 绪论 本章节主要介绍了数据结构的基本概念、术语及其相关的基础知识。通过对这些知识点的学习,可以帮助我们更好地理解后续章节中关于各种具体数据结构和算法的内容。 ##### 1. 填空题解析 1. **数据元素**:数据的基本单位,通常作为一个整体进行考虑和处理。例如,在一个学生信息管理系统中,每一个学生的记录就可以被视为一个数据元素。 2. **数据项与数据元素**:数据项是数据的最小单位,而数据元素则是讨论数据结构时涉及的最小数据单位。数据元素由一个或多个数据项组成。例如,学生记录中的“姓名”、“年龄”等都可以看作数据项,而整个学生记录就是一个数据元素。 3. **数据结构的分类**:从逻辑关系上讲,数据结构主要分为集合、线性结构、树结构和图结构四类。集合中的元素之间没有明显的先后关系;线性结构中的元素呈现一对一的关系;树结构中的元素呈现一对多的关系;图结构中的元素之间可能存在任意形式的连接关系。 4. **存储结构**:数据的存储结构主要有顺序存储结构和链接存储结构两种基本方法。顺序存储结构是指数据元素按照一定的顺序存储在连续的存储单元中,而链接存储结构则是通过指针的方式将数据元素链接起来。无论哪种存储结构,都需要存储数据元素及其之间的关系。 5. **算法的特性**:算法具有五个特性:有零个或多个输入、有一个或多个输出、有穷性、确定性和可行性。有穷性意味着算法必须在有限时间内结束;确定性指的是对于相同的输入,算法总是产生相同的结果;可行性表示算法的每一步都必须是可以实现的。 6. **算法的描述方法**:常用的算法描述方法包括自然语言、程序设计语言、流程图和伪代码四种。其中,伪代码因其简洁明了且易于理解的特点,被广泛认为是描述算法的一种理想方式。 7. **时间复杂度**:在一般情况下,一个算法的时间复杂度是问题规模的函数。这意味着随着问题规模的增大,算法所需的运行时间也会相应增加。使用大O记号表示算法的时间复杂度时,通常只保留最高阶项,并忽略常数因子。 8. **时间复杂度示例**:如果一个算法的时间复杂度是一个常数,那么它的时间复杂度可以表示为Ο(1);如果是n*log25n,则时间复杂度可以表示为Ο(nlog2n)。 ##### 2. 选择题解析 1. **存储结构中的逻辑关系**:顺序存储结构中数据元素之间的逻辑关系是由存储位置表示的,而链接存储结构中的数据元素之间的逻辑关系则是由指针表示的。 2. **遗产继承关系的数据结构**:考虑到题目中的继承规则,使用图结构是最合适的。因为图结构能够很好地表示节点之间的多种关系,而不仅仅是线性的或层次化的。 3. **算法的定义**:算法是对特定问题求解步骤的一种描述,是一系列指令的有序集合。 4. **算法的特性**:算法的特性包括有穷性、确切性、可行性和高效性等。其中,“高效性”并不是算法所必须具备的特性,但一个好的算法应该尽量具有较高的效率。 5. **算法分析的目的**:算法分析的目的是评估算法的效率以便进行改进。主要关注的是算法的空间性能和时间性能。 ##### 3. 判断题解析 1. **时间复杂度的确定**:算法的时间复杂度通常是由基本语句执行次数的数量级决定的,而非具体的执行次数。 2. **数据结构的操作**:并非所有数据结构都支持插入、删除和查找操作。例如,数组就不支持插入和删除操作。 3. **数据的逻辑结构**:数据的逻辑结构指的是数据之间的逻辑关系的整体,而非单个数据元素之间的关系。 4. **逻辑结构与数据元素的关系**:逻辑结构与数据元素本身的内容和形式无关,它更多地关注数据元素之间的关系。 5. **基本操作的实现**:基本操作的实现依赖于特定的数据结构,因此针对不同的数据结构可能会有不同的实现方式。 #### 4. 分析程序段的时间复杂度 根据题目给出的程序段,我们可以分析出它们的时间复杂度: 1. 对于第一个程序段,基本语句执行了n-2次,因此其时间复杂度为O(n)。 2. 第二个程序段的基本语句执行了n次,时间复杂度同样为O(n)。 3. 第三个程序段的循环每次使i+j整体加1,总共循环n次,故时间复杂度为O(n)。 4. 第四个程序段的循环变量y每次加1,最终循环次数与n的平方根有关,因此时间复杂度为O(n^(1/2))。 5. 第五个程序段的基本语句是x++,因此时间复杂度为O(1)。 #### 5. 逻辑结构图绘制及结构类型 题目给出了一个数据结构(D,R),其中D={1,2,3,4,5,6},R={(1,2),(2,3),(2,4),(3,4),(3,5),(3,6),(4,5),(4,6)}。根据这些信息,我们可以画出它的逻辑结构图。根据关系R,可以发现这实际上是一种图结构。 #### 6. 抽象数据类型的定义 为了定义一个整数的抽象数据类型(ADT),我们需要明确该类型所能执行的基本操作及其接口。例如,可以定义如下几个基本操作: - `createInteger(int value)`: 创建一个整数值。前置条件:value是一个整数。输入:整数值value。功能:创建一个整数对象。输出:无。后置条件:创建了一个整数对象。 - `add(Integer a, Integer b)`: 实现整数相加。前置条件:a和b都是整数对象。输入:两个整数对象a和b。功能:返回a和b的和。输出:整数对象c。后置条件:返回了a和b的和。 - `subtract(Integer a, Integer b)`: 实现整数相减。前置条件:a和b都是整数对象。输入:两个整数对象a和b。功能:返回a-b的结果。输出:整数对象c。后置条件:返回了a-b的结果。 通过这种方式定义整数的抽象数据类型,可以使我们在实际编程过程中更加灵活地使用整数,并且有助于代码的复用和维护。












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- 「已注销」2013-06-03下了,感觉不错,考试有用
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