数据结构》-严蔚敏-课件

数据结构是计算机科学中的核心课程之一，主要研究数据在计算机中的组织、存储和管理方式。严蔚敏教授是中国计算机科学领域的知名学者，他的《数据结构》教材被广泛使用，深受学生和专业人士的喜爱。本课件集是严蔚敏教授关于数据结构课程的教学材料，主要以PPT形式呈现，便于学习者理解和掌握关键概念。 1. 数据结构基本概念：数据结构不仅包括数据的存储，还包括数据之间的关系、操作这些数据的方法以及对这些结构的算法分析。常见的数据结构有数组、链表、栈、队列、树、图等。 2. 线性数据结构：如数组和链表，它们是一维的，数据元素之间存在一对一的关系。数组是内存中连续的存储单元，访问速度快，但插入和删除操作相对较慢；链表则灵活得多，插入和删除只需改变链接，但访问速度较慢。 3. 栈与队列：栈是后进先出（LIFO）的数据结构，常用于函数调用、表达式求值等场景。队列是先进先出（FIFO）的数据结构，适用于任务调度、打印机缓冲等。 4. 树形结构：如二叉树、平衡树（AVL树、红黑树）、B树和B+树等，它们用于高效地处理层次关系和查找问题。二叉树是最简单的树形结构，每个节点最多有两个子节点；平衡树是为了保持查找效率而设计的，确保任何节点的两个子树高度差不超过1。 5. 图形结构：用于表示实体间复杂的关系，如网络、关系数据库中的关联等。图可以是无向的，也可以是有向的，其中的路径、环、最短路径等问题是图论的重要研究内容。 6. 散列技术：散列（Hashing）是一种快速查找技术，通过散列函数将数据映射到一个固定大小的数组中，实现近乎常数时间的查找。冲突解决是散列的关键，常见的方法有开放寻址法和链地址法。 7. 排序算法：包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、堆排序等。不同的排序算法在稳定性、空间复杂度、时间复杂度等方面各有特点，适合不同场景的应用。 8. 动态规划和贪心策略：在解决复杂问题时，这两种策略能有效降低问题的复杂性。动态规划通过划分子问题，存储中间结果，避免重复计算；贪心策略每次做出局部最优选择，以期达到全局最优。 9. 图算法：Dijkstra算法用于求解单源最短路径问题，Floyd-Warshall算法可以找到所有节点间的最短路径。最小生成树算法如Prim和Kruskal，用于找图中边权重最小的树形子集。 严蔚敏教授的课件将详细讲解以上内容，并结合实例演示，帮助读者深入理解数据结构的原理和应用。通过学习这些知识，不仅能提升编程技能，还能为解决实际问题提供理论基础。