数据结构导论串讲讲义201903.pdf

数据结构是计算机科学中关于数据的组织、管理和存储方式的理论与技术，其主要内容包括数据的逻辑结构、数据的存储结构以及在此基础上定义的一组操作。它是程序设计的基础，对于提高数据处理效率具有重要作用。本讲义重点介绍了数据结构的基础知识，包括数据结构的定义、数据结构与算法的关系、数据结构的层次概念、逻辑结构的类型、存储结构、运算、算法分析评价因素、时间复杂度和空间复杂度等核心概念。 数据结构的定义涵盖了数据元素、数据项以及它们之间的关系。数据是计算机处理的对象，数据元素是最基本的单位，而数据项则是构成数据元素的基本单位。数据结构不仅涉及到数据的组织方式，还包括数据的存储方式以及定义在数据上的一组操作。 算法+数据结构=程序这一著名公式强调了算法和数据结构的重要性，二者共同构成了程序设计的核心。尼克劳斯•维尔特通过这一公式简化了编程的本质，即程序不仅需要良好的算法，还需要合适的组织数据的方式来支持算法的执行。 数据的逻辑结构指的是数据元素之间的逻辑关系，这是数据在计算机内存之外的抽象表示，不考虑数据是如何存储的。逻辑结构主要分为四种：集合结构、线性结构、树形结构和图结构，它们各自有着不同的特点和应用场景。 数据的存储结构则是数据的逻辑结构在计算机内存中的实现，主要包含顺序存储和链式存储两种方式。顺序存储是数据元素存放在连续的存储空间内，而链式存储则通过指针将分散存储的数据元素链接起来。此外，还有索引存储和散列存储这两种较少见的存储方式。 在数据结构中定义的操作（运算）是对数据结构中数据元素的加工处理。线性表、栈和队列虽然都属于线性结构，但由于它们的操作集不同，它们被认定为不同的数据结构。 算法分析中评价算法好坏的四个因素是正确性、易读性、健壮性和时空性。正确性是指算法能正确地完成预定功能，易读性关系到算法的可理解性和可维护性，健壮性涉及算法处理异常情况的能力，而时空性则是衡量算法执行效率和占用空间的标准。 时间复杂度是衡量算法执行时间与问题规模之间关系的指标，常见的有常数阶、对数阶、线性阶、多项式阶和指数阶。空间复杂度则是衡量算法在运行过程中临时占用存储空间大小的指标，通常只需要分析算法中的辅助空间。 第二章主要讲述了线性表的概念。线性表是由n个数据元素组成的有限序列，其特征是每个数据元素都存在唯一的前驱和后继。线性表的操作包括初始化、求表长、读取表元素、定位和插入等。 以上内容涉及了数据结构导论中的多个基础知识点，通过理解这些概念，可以为进一步学习更复杂的数据结构打下坚实的基础。