绪论

基本概念

  • 数据(Data):客观事物的符号表示,所有能够输入计算中并被计算机处理的符号的总称。

  • 数据元素(Data Element):数据的基本单位,在计算机中作为一个整体进行考虑和处理。

  • 数据项(Data Item): 是组成数据元素的、有独立含义的、不可再分的最小单位。

  • 数据对象(Data Object): 是性质相同的数据元素的集合,是数据的子集。

  • 数据结构(Data Structure): 相互之间存在一种或特定多种关系的数据元素的集合。"结构"就是数据元素之间存在的关系。

  • 逻辑结构:从逻辑上描述数据,它与数据的存储无关,独立于计算机。2个要素:数据元素和关系

    • 集合结构:属于同一集合的关系。
    • 线性结构:一对一的关系。
    • 树结构:一对多的关系。
    • 图结构:多对多的关系。
  • 存储结构(物理结构):数据对象在计算机中的存储。即要存储数据元素的数据,也要存储元素之间的逻辑关系。

    • 顺序存储结构:借助元素在存储器上的相对位置来表示元素之间的关系。要求一片连续的空间。

    • 链式存储结构:无需一片连续的空间,但是为了表示元素之间的关系,需要添加一个指针字段,保存后继元素的存储地址。

  • 数据类型(Data Type):是一个值的集合和定义在这个值集上的一组操作的总称。

  • 抽象数据类型(Abstract Data Type, ADT): 一般由用户定义,表示应用问题的数学模型,以及在这个模型上的一组操作的总称,包含数据对象、数据关系、基本关系

算法

  • 算法(Algorithm):为了解决某类问题而规定的一个有限长的操作序列。

    • 有穷性: 必须在执行有穷步后停止,且每一步都必须在有限时间内完成。
    • 确定性: 每种情况下所执行的操作必须是确定的。
    • 可行性:算法中的所有操作都可以通过已经实现的基本操作执行有限次完成。
    • 输入:零个或多个输入。
    • 输出:一个或多个输出。
  • 算法设计的要求
    • 正确性
    • 可读性
    • 健壮性
    • 效率与低存储量需求(高效性)
  • 时间复杂度(Time Complexity): 算法时间的量度。
  • 空间复杂度(Space Complexity):算法存储空间的量度。指算法实现时需要的辅助空间,与输入数据所需的存储量无关。

习题:

  1. 数据结构中,与所使用的计算机无关的是数据的()结构;
    A) 存储 B) 物理 C) 逻辑 D) 物理和存储
    答案:C
for (i=0;  i<n; i++)for (j=0; j<m; j++)A[i][j]=0;

答:时间复杂度O(m*n)
3.

x=0;
for(i=1; i<n; i++)for (j=1; j<=n-i; j++)x++;

答:时间复杂度O(n²)
4.

 i=1;while(i<=n)i=i*3;

答:时间复杂度O(log3n)

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