数据结构知识点概括 第一章 概 论 数据就是指能够被计算机识别、存储和加工处理的信息的载体。 数据元素是数据的基本单位，可以由若干个数据项组成。数据项是具有独立含义的最小标识单位。 数据结构的定义： ·逻辑结构：从逻辑结构上描述数据，独立于计算机。·线性结构：一对一关系。 ·线性结构：多对多关系。 ·存储结构：是逻辑结构用计算机语言的实现。·顺序存储结构：如数组。 ·链式存储结构：如链表。 ·索引存储结构：·稠密索引：每个结点都有索引项。 ·稀疏索引：每组结点都有索引项。 ·散列存储结构：如散列表。 ·数据运算。 ·对数据的操作。定义在逻辑结构上，每种逻辑结构都有一个运算集合。 ·常用的有：检索、插入、删除、更新、排序。 数据类型：是一个值的集合以及在这些值上定义的一组操作的总称。 ·结构类型：由用户借助于描述机制定义，是导出类型。 抽象数据类型 ADT：·是抽象数据的组织和与之的操作。相当于在概念层上描述问题。 ·优点是将数据和操作封装在一起实现了信息隐藏。 程序设计的实质是对实际问题选择一种好的数据结构，设计一个好的算法。算法取决于数据结构。 算法是一个良定义的计算过程，以一个或 多个值输 入，并 以一个或 多个值输 出。 评 价 算法的好坏 的因 素：·算法是正 确 的； ·执 行 算法的时 间 ； ·执 行 算法的存储空 间 （ 主 要 是辅 助存储空 间 ）； ·算法易 于理解 、编 码 、调 试 。 时 间 复 杂 度 ：是某 个算法的时 间 耗 费 ，它 是该 算法所 求 解 问题规 模 n 的函 数。 渐 近 时 间 复 杂 度 ：是指当问题规 模 趋 向 无 穷 大 时 ，该 算法时 间 复 杂 度 的数量 级 。 评 价 一个算法的时 间 性能时 ，主 要 标准 就是算法的渐 近 时 间 复 杂 度 。 算法中 语句 的频 度 不 仅 与问题规 模 有关，还 与输 入实例 中 各 元素的取值相关。 时 间 复 杂 度 按 数量 级 递 增 排列依 次 为 ：常数阶 O（ 1）、对数阶 O（ log2n）、线性阶 O（ n）、线性对数阶 O（ nlog2n）、平 方 阶 O（ n^2）、立方 阶 O（ n^3）、… … k 次 方 阶 O（ n^k）、指数阶 O（ 2^n）。 空 间 复 杂 度 ：是某 个算法的空 间 耗 费 ，它 是该 算法所 求 解 问题规 模 n 的函 数。 ...
