数据结构中存储结构分析

数据结构分为逻辑结构和存储结构
逻辑结构与数据的存储没有关系，是独立于计算机的，是从具体问题抽象出来的数学模型。
存储结构只有顺序存储结构和链式存储结构。

1：栈

 顺序栈 （top用来存放栈顶元素的下标）判断栈S空：如果S->top==-1表示栈空。判断栈S满：如果S->top==Stack_Size-1表示栈满。链栈（top为栈顶指针，指向当前栈顶元素前面的头结点）判断栈空：如果top->next==NULL表示栈空。判断栈满：当系统没有可用空间时，申请不到空间存放要进栈的元素，此时栈满。

2：队列

实际在用的时候采用循环队列节约空间，因为初始化时Q.front == Q.rear，所以当有元素进队的时候，rear会++，所以rear会一直指向最后一个元素的下一个位置

 队空当队头和队尾指针在同一位置时，队空。 Q.front == Q.rear;
队满队头指针在队尾指针的下一位置时，队满。 Q.front == (Q.rear + 1) % MAXSIZE 因为队头指针可能又重新从0位置开始，而此时队尾指针是MAXSIZE - 1，所以需要求余。

3：数

数中最常用的是二叉树，二叉树中应用最广的是哈夫曼树，又称最优树层次：根为第一层，最大层为树的高度，深度为根到该节点的路径长度；高度为叶节点到该节点最大路径二叉树三大性质：
1. 在第i层上最多有2的K-1次方个结点
2. 在深度为K的二叉树最多有2的K次方-1个结点
3. 叶子结点数等于度为2的结点数+1

压缩技术的核心思想是频率高的字符采用断点的编码，频率低的字符可以采用稍长的编码，如何设计有效的用于数据压缩的二进制编码呢，无效的编码就是，此字符的编码不能是其他字符编码的前缀，此时可以用到哈夫曼树。

树的路径长度则为从根结点出发到每一个叶结点的路径长度总和。树的带权路径长度则是从根结点出发到每一个叶节点的带权路径长度总和，叫做WPL。哈夫曼树拥有最小的树的带权路径长度，其每个叶节点包含字符信息

如何构造最短的带权路径长度（哈夫曼树）呢，这就需要用到哈夫曼树构造算法。

关于构造过程中的存储结构HT的初始状态和终结状态如下图。
注意点：终结装太中的parent的值是对应的结点i的值

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数据结构中存储结构分析

1：栈

2：队列

3：数

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