算法与数据结构：第一章 绪论.ppt

数据结构与算法是计算机科学的基础，它们涉及到如何有效地组织和管理数据，以便高效地执行各种操作。在第一章“绪论”中，我们首先通过几个例子来理解数据结构和算法的重要性。 例1展示了田径比赛成绩的数据，这可以通过树型结构来描述。树形结构是一种非线性的数据结构，适合于表示层次关系，比如可以将不同项目看作树的节点，学生信息作为子节点，形成一个多级结构，便于检索和管理。 例2提出了根据学号和姓名查找学生信息的问题，这里可以采用倒排文件的方式来记录数据，即按照某种属性（如学号）对数据进行排序，并建立索引，便于快速查找。此外，折半查找是一种常见的查找算法，适用于有序数据，它的效率高于线性查找，特别是在大数据量时。 例3讨论了如何找出成绩排名前五的学生。我们可以先对所有成绩进行排序，然后取前五个，但这在数据量较大时效率较低。另外两种方法是：动态查找，每找到一个最好成绩就将其排除，重复此过程五次；或者使用固定大小的容器（如堆），将新成绩与容器中的成绩比较，如果更好则替换，最终容器内就是前五名。 数据结构包括逻辑结构和物理结构两个方面。逻辑结构关注数据元素之间的关系，如线性结构、集合、图形和树形结构。物理结构则涉及数据在计算机内存中的实际表示，分为顺序存储结构（如数组）和链式存储结构（如链表）。数据元素的存储单元称为节点，其中包含的数据部分称为数据域。 数据类型是编程语言中定义的一组值的集合以及定义在这些值上的操作。原子类型是不可再分的基本类型，如整型、浮点型。结构类型可以是原子类型的组合或者包含其他结构类型，如结构体或类。抽象数据类型（ADT）则是在数学模型上定义的数据类型，独立于具体的实现方式。 面向对象的程序设计（OOP）强调数据和操作的结合，即对象，它具有封装性（隐藏内部实现细节）、继承性（允许子类继承父类的特性）和多态性（同一接口可以有不同的实现）。对象是数据结构与算法结合的重要载体，使得复杂问题的解决更加模块化和可维护。 数据结构的发展和重要性不言而喻。自1968年唐·欧·克努特教授的工作以来，数据结构和算法的研究不断深入，为计算机科学的各个领域提供了基础工具。理解和掌握数据结构与算法，对于编写高效、优雅的代码至关重要，直接影响到软件的性能和可扩展性。