数据结构与算法基础知识总结 (2).pdf

数据结构与算法是计算机科学的基础，它们是解决问题和设计高效程序的关键。算法是解题方案的具体描述，它不等同于程序，但程序的效率往往依赖于算法的设计。算法需要具备四个基本特征：可行性、确定性、有穷性和足够的信息。这意味着算法必须能够被执行，每一步都有清晰的定义，能在有限步骤内结束，并且拥有完成任务所需的所有信息。 数据结构则是组织和存储数据的方式，它关注数据元素之间的逻辑关系和存储方式。数据结构的研究包括逻辑结构、存储结构和对这些结构的操作。逻辑结构描述了数据元素的前后件关系，如线性结构和非线性结构。存储结构则涉及如何在内存中安排这些数据，常见的有顺序存储、链接存储和索引存储。线性结构中最简单的是线性表，由有序的数据元素构成。线性表的顺序存储结构要求所有元素存储在连续的内存空间中，便于通过元素的序号快速访问。 栈和队列是两种特殊的数据结构。栈遵循“先进后出”（LIFO）原则，只允许在栈顶进行插入和删除操作，常用于表达式求值、递归调用等场景。队列则遵循“先进先出”（FIFO）原则，允许在队尾插入元素，在队头删除元素，常用于任务调度、打印队列等。循环队列是队列的一种变体，解决了队列满和空的问题，通过重用队列空间来提高效率。 链表是另一种重要的数据结构，它的元素不需连续存储，每个元素（结点）包含数据域和指针域，通过指针连接形成链式结构。线性链表可以方便地进行插入和删除操作，但查找效率较低。树是一种非线性数据结构，具有层次特性，每个节点可能有多个子节点。二叉树是特殊的树，每个节点最多有两个子节点，分为左子节点和右子节点，二叉树在搜索、排序等领域有广泛应用，例如二分查找和二叉搜索树。 算法的时间复杂度和空间复杂度是评估其效率的重要指标。时间复杂度反映了算法运行所需的基本运算次数，而空间复杂度则表示算法执行时所需的内存空间。理解并优化这两个复杂度对于编写高效代码至关重要。 数据结构与算法是编程的基础，掌握它们有助于设计出更高效、更优雅的解决方案。通过学习和实践，我们可以更好地理解和应用这些概念，以解决实际问题。