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  • 什么是数据结构

    正文概述    2020-10-24   364

    什么是数据结构

    一、什么是数据结构

    1、数据结构的定义

    数据:从计算机的角度来看,数据是所有能被输入到计算机中且能被计算机处理的符号的集合。它是计算机操作的对象的总称,也是计算机处理信息的某种特定的符号表示形式(二进制码的抽象表示?)。

    数据元素:数据元素是数据中的一个个体,是数据的基本单位,在计算机中通常作为一个整体来进行考虑和处理。

    数据项:一个数据元素可以由多个数据项组成。数据项是具有独立含义的数据最小单位。

    数据、数据元素、数据项这三个的关系类似表、元组、属性之间的关系,不过表、元组、属性之间具有确定的关系,而数据、数据元素、数据项之间只有层次关系而没有具体的关系。

    数据结构:数据结构是指数据以及数据相互之间的联系,可以看成是相互之间具有某种特定关系的数据元素的集合,因此,可以把数据结构看成是带结构的数据元素的集合。

    数据结构包含以下几个方面:

    数据元素之间的逻辑关系,即数据的逻辑结构。

    数据元素及其关系在计算机存储器中的存储方式,即数据的存储结构,也称为数据的物理结构。

    施加在该数据上的操作,即数据的运算。

    所以数据结构由三个部分组成:逻辑结构、物理结构、运算。

    数据的逻辑结构是从逻辑关系上描述数据(主要是相邻关系,比如栈、队列、链表等),它与数据的存储无关,是独立于计算机的。因此,数据结构可以看作从具体问题中抽象出来的数学模型。

    数据的存储结构是逻辑结构用计算机语言的实现(逻辑结构在计算机存储中的映像),它是依赖于计算机语言的。

    数据的运算是定义在数据的逻辑结构上的,每种逻辑结构都有一组相应的运算。最常用的运算有:检索(查找)、插入、删除、更新、排序等。

    对于一种数据结构,其逻辑结构总是唯一的,但它可以对应多种存储结构,并且在不同的存储结构中,同一运算的实现过程可能不同。

    2、逻辑结构类型

    在不产生混淆的情况下,通常将逻辑结构简称为数据结构。

    数据的逻辑结构主要有以下几类:

    集合:集合中的元素相互独立,除了同属于一个集合之外,别无其他关系。(集合中的元素不能重复)

    线性结构:线性结构中的节点具有一对一的关系,其特点是开始节点和终端节点都是唯一的,除开始节点和终端节点之外,其余节点有且仅有一个前驱,有且仅有一个后继。

    树形结构:树形结构中的节点具有一对多的关系,其特点是每个节点最多只有一个前驱,但可以有多个后继,可以有多个终端节点。

    图形结构:图形结构中的节点具有多对多的关系,其特点是每个节点的前驱和后继的数量都可以是任意的。

    3、存储结构类型

    顺序存储方法:把逻辑上相邻的节点存储在物理上相邻的存储单元里,节点之间的逻辑关系由存储单元的邻接关系来体现。

    优点:节省存储空间,可以实现节点的随机存取(每个节点对应一个序号,由该序号可直接确定节点的存储地址)

    缺点:不便于修改(在对节点进行插入、删除的操作时,可能要移动一系列的节点)。

    链式存储方法:该方法不需要逻辑上相邻的节点在物理位置上也相邻,节点之间的逻辑关系由附加的指针字段表示。

    优点:便于修改(在进行插入、删除操作时,只需要修改对应节点的指针域,不必移动节点)。

    缺点:存储空间利用率较低(有一部分空间用来存储节点之间的逻辑关系了),不能进行随机存取(因为逻辑上相邻的节点在物理位置上不一定相邻)。

    索引存储方法:该方法通常在存储节点信息的同时,还建立附加的索引表。索引表中的每一项称为索引项,索引项的一般形式是:(关键字,地址),其中关键字唯一标识一个节点,地址则是指向该节点的指针。

    优点:支持随机访问(因为索引表是顺序存储的,类似于 C语言中的指针数组),具有较高的数据修改运算效率。

    缺点:索引存储的方法增加了索引表,降低了存储空间的利用率。

    哈希(或散列)存储方法:该方法根据节点的关键字通过哈希(或散列)函数直接计算出一个值,并将这个值作为该节点的存储地址。

    优点:哈希存储方法的优点就是查找数据快,只要给出要查找节点的关键字,就可以立即计算出对应节点的存储地址。

    缺点:哈希存储方法只存储节点的数据,不存储节点之间的逻辑关系。所以哈希存储方法一般只适合要求能够快速查找和插入的场合。

    上面基本的存储方法,既可以单独使用,也可以组合起来使用。同一种逻辑结构采用不同的存储方法,可以得到不同的存储结构。选择何种存储结构,主要根据运算方便和算法的时空要求来决定。


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