0 数据结构基础
数据结构基础
参考文献
1 简介
数据结构的组成
数据结构主要包括两部分。
- 数据的结构。包括存储结构和逻辑结构。存储结构决定在其在计算机内存中的表现形式和具有的特点。逻辑结构决定了“数据”内部之间的关联结构。
- 数据的规则。基于数据的存储结构和逻辑结构。衍生出数据的一系列基本操作。包括创建、遍历、插入、删除等,每一类数据结构都有其相应的基础操作。
本目录主要讲解了。数据的结构和数据的规则。以及这两个东西的实现方法。不包括在这些数据的和数据的规则之上的更顶层的算法。如基于前序遍历(数据的规则)的什么什么算法(上层的算法)。
数据结构预算法

基本术语
数据结构是任何程序或软件的构建块(基础块)。为程序选择适当的数据结构对于程序员来说是最困难的任务。就数据结构而言,使用以下术语 -
- 数据:数据可以定义为基本值或值集合,例如,学生的姓名和ID,成绩等就是学生的数据。
- 组项:具有从属数据项的数据项称为组项,例如,学生的姓名由名字和姓氏组成。
- 记录:记录可以定义为各种数据项的集合,例如,如果以学生实体为例,那么学生的名称,地址,课程和标记可以组合在一起形成学生的记录。
- 文件:文件是一种类型实体的各种记录的集合,例如,如果类中有60名员工,则相关文件中将有20条记录,其中每条记录包含有关每个员工的数据。
- 属性和实体:实体表示某些对象的类。它包含各种属性。每个属性表示该实体的特定属性。
- 字段:字段是表示实体属性的单个基本信息单元。
为什么需要数据结构
随着应用程序变得越来越复杂,数据量日益增加,可能会出现以下问题:
- 处理器速度:要处理非常大的数据,需要高速处理,但随着数据逐日增长到每个实体数十亿个文件,处理器可能无法处理大量数据。
- 数据搜索:假设商店的库存大小是100860个商品,如果应用程序需要搜索某一特定商品,则每次需要遍历100860个商品,这会导致搜索过程变慢。
- 大量请求:如果成千上万的用户在Web服务器上同时搜索数据,在此过程中可能在短时会有一个非常大请求而导致服务器处理不了。
数据结构的优点
- 效率:程序的效率取决于数据结构的选择。
- 可重用性:数据结构是可重用的,即当实现了特定的数据结构,就可以在其他地方使用它。也将数据结构的实现编译到不同客户端使用的程序库中
- 抽象:数据结构由ADT指定,它提供抽象级别。 客户端程序仅通过接口使用数据结构,而不涉及实现细节。
2 数据结构分类

线性数据结构
如果数据结构的所有元素按线性顺序排列,则称为线性数据结构。 在线性数据结构中,元素以非分层方式存储,除了第一个和最后一个元素,它的每个元素具有后继元素和前导元素。
线性数据结构的类型如下:
- 数组:数组是类似数据项的集合,每个数据项称为数组的元素。 元素的数据类型可以是任何有效的数据类型,如char,int,float或double。数组的元素共享相同的变量名,但每个元素都带有一个不同的索引号,这些索引号也称为下标。 数组可以是一维的,二维的或多维的。
1 | age[0], age[1], age[2], age[3],.... age[98], age[99] |
- 链表:链表是一种线性数据结构,用于维护内存中的列表。 它可以看作存储在非连续内存位置的节点集合。链表中的每个节点都包含指向其相邻节点的指针。
- 堆栈 :堆栈是一个线性列表,其中只允许在一端插入和删除,称为顶部。堆栈是一种抽象数据类型(ADT),可以在大多数编程语言中实现。 它被命名为堆栈,因为它的行为类似于真实世界的堆栈,例如:成堆的板块或卡片组等,只能在最顶面上操作。
- 队列:队列是一个线性列表,它的元素只能在一端插入(添加),也被称为后端,而只在另一端出队(删除),也被称为前端。
非线性数据结构
非线性数据结构不形成序列,即每个项目或元素以非线性排列与两个或更多个其他项目连接。 数据元素不按顺序结构排列。
非线性数据结构的类型如下:
- 树:树是多级数据结构,其元素之间具有层次关系,树的元素也称为节点。层次中最底层的节点称为叶节点,而最顶层节点称为根节点。 每个节点都包含指向相邻节点的指针。树数据结构基于节点之间的父子关系。 除了叶节点之外,树中的每个节点可以具有多个子节点,而除了根节点之外,每个节点可以具有最多一个父节点。 树可以分为许多类别,本教程在稍后章节中将对此进行讨论。
- 图:图可以定义为由称为边缘的链接连接的元素集(由顶点表示)的图表示。 图不同于树,图可以有循环而树不能具有循环。
3 数据结构的操作
从数据结构的角度
- 遍历:每个数据结构都包含一组数据元素。遍历数据结构表示访问数据结构的每个元素,以便执行某些特定操作,如搜索或排序。示例 :如果需要计算学生在6个不同科目中获得的分数的平均值,需要遍历完整的分数数组并计算总和,然后将总分数除以科目数,即6, 最后得到平均值。
- 插入:插入是在任何位置将元素添加到数据结构的过程。如果数据结构的大小是n,那么只能在n-1个数据元素之间插入元素。
- 删除:从数据结构中删除元素的过程称为删除。 可以在任何随机位置删除数据结构中的元素。如果要从空数据结构中删除元素,则会发生下溢。
- 搜索:在数据结构中查找元素位置的过程称为搜索。 有两种算法可以执行搜索,即线性搜索和二进制搜索。在本教程后面讨论这两种搜索算法。
- 排序:按特定顺序排列数据结构的过程称为排序。 有许多算法可用于执行排序,例如,插入排序,选择排序,冒泡排序等。
- 更新:为更新数据结构中的现有元素而开发的算法。
- 合并:当两个列表分别为大小为M和N的列表A和列表B时,相似类型的元素,连接产生第三个列表,列表C的大小(M + N),则此过程称为合并。
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