数据结构 第二版 张世和 徐继廷

数据结构是计算机科学中一门重要的专业基础课，它主要研究非数值计算问题中数据之间的逻辑关系和存储方式。这门学科的诞生和发展源于程序设计的需求，尤其是为了更好地理解和处理各种类型的数据。数据结构的研究涵盖了数据的逻辑结构、物理存储结构以及针对这些结构的操作算法。 在数据结构中，数据是所有可输入到计算机并被处理的符号，可以是数值、字符串、表格、图像乃至声音等形式。数据元素是数据的基本单位，通常作为一个整体进行操作，它可以由一个或多个数据项组成。数据项则是数据的最小单位，具有独立的意义，有时也称为字段或域。例如，在一个职工档案表中，每一行记录代表一个数据元素，即一个职工的全部信息，包含工号、姓名、性别、出生年月等数据项。这些数据项组合在一起构成了有意义的记录，而对记录的操作如查找、插入、删除等则会影响到整个数据元素。 数据结构分为不同的类型，如线性结构、树形结构和图状结构。线性表是最简单的逻辑结构，如职工档案表中的记录排列，数据元素之间存在一对一的顺序关系。树形结构，如教师名册示例，可以更直观地表示层次关系，便于快速定位和查找。图状结构，如通信网络问题，描述了多对多的关系，适用于解决城市间通信线路优化等问题。 数据结构的设计包括两方面：逻辑结构和存储结构。逻辑结构关注数据元素之间的关系，而存储结构则涉及如何在计算机内存中高效地存储这些数据。选择合适的存储结构对于实现高效的数据操作至关重要，常见的存储结构有顺序存储和链式存储等。 数据结构对于计算机科学的重要性不言而喻，它是程序设计的基础，特别是在非数值计算领域。同时，数据结构也是构建编译程序、操作系统、数据库系统和大型应用程序的关键。例如，在编译程序中，词法分析和语法分析就需要用到栈和队列等数据结构；在数据库系统中，B树和哈希表等复杂数据结构用于高效地存储和检索数据；而在操作系统中，进程管理、内存管理等也离不开数据结构的支持。 学习数据结构，除了理解基本概念和术语，还需要掌握如何分析和设计适合特定问题的数据结构，以及如何评估和优化算法的时间复杂度和空间复杂度。通过对数据结构的学习，开发者能够编写出更高效、更具可维护性的程序，以应对日益复杂的计算问题。因此，数据结构是每一位程序员和计算机科学家必备的知识体系。