数据结构与算法分析——严蔚敏《数据结构》解读

"数据结构是计算机科学中一门重要的学科，主要研究数据的逻辑结构、物理结构及其相互关系，并为这些结构定义相应的操作算法。数据结构是程序设计的基础，它直接影响到算法的选择和效率。在实际应用中，如电话号码查询系统、图书馆书目检索、教师档案管理和交通灯管理系统等，数据结构的选择至关重要。 在描述中提到的类型定义是用于数据结构的一种具体实现。这里定义了一个枚举类型`elemtag`，包含两个枚举值`ATOM`和`LIST`，这通常用于表示两种不同的数据类型或状态。接着定义了一个结构体`glnode`，它包含一个`elemtag`类型的`tag`字段，用于标识节点的类型，以及一个联合体，可以存储原子类型`atomtype`或者一个指针结构，用于链表的构建。这种结构设计允许创建一种既能存储单一数据（如原子类型）又能存储链表的数据结构。 在数据结构中，抽象数据类型（Abstract Data Type, ADT）是一个重要的概念，它是对数据类型的一种高级抽象，包括数据的逻辑结构和相关的操作集合。在本例中，`glist`是一个指向`glnode`结构体的指针，可以视为一个抽象数据类型，表示一个可以包含原子或列表元素的结构。 算法是解决问题的具体步骤，其设计需要考虑效率和存储需求。算法效率的度量通常通过时间复杂度和空间复杂度来评估。例如，数据结构的选择会影响查找、插入和删除等操作的时间复杂度，进而影响程序的性能。 数据的逻辑结构描述了数据之间的关系，如线性结构、树形结构、图结构等，而物理结构则是数据在内存或磁盘上的实际存储方式，如顺序存储、链式存储等。在实际编程中，我们需要根据数据的操作特性和需求来选择合适的数据结构和算法，以达到最优的程序效果。 数据结构的学习涵盖了多种主题，包括栈、队列、链表、树（二叉树、多叉树）、图、哈希表等。这些基本数据结构是构建复杂系统的基础，理解和熟练掌握它们对于编写高效、可维护的代码至关重要。在实际开发中，数据结构的选择和使用不仅影响程序的运行速度，还直接影响到程序的可读性和可扩展性。因此，深入理解数据结构是成为优秀程序员的必经之路。"