【数据结构与算法】数据结构与算法基本理论笔记
- 数据元素的集合构成一个数据对象，它是针对某种特定的应用。
这里说的数据对象不是面向对象系统中所说的数据对象，后者还需要考虑对象所包含的操作。 - 内存中组织数据可采用顺序存储和链接存储的方式。
- 结合外存的数据组织可以还采用索引存储和散列存储。
前者通过建立索引表来组织所有元素；后者通过散列函数直接把数据记录的关键码映射为该元素的存放地址。 - 数据的逻辑结构可以独立于数据的存储结构来考虑，而数据的存储结构不能独立于数据的逻辑结构来考虑。
逻辑结构的设计在分析阶段进行，存储结构的设计在设计时进行。 - 集合（Set）结构往往借助于其他的存储结构来实现，例如数组、有序链表、树或森林的父指针数组等。
- 顺序存储表示的数据结构之间的逻辑关系是由存储位置表示的，链接存储表示中的数据结构之间的逻辑关系是由指针表示的。
- 同一逻辑结构可以对应不同的存储结构。
例如，字典可以用顺序表、链表、散列表或索引表实现。 - 逻辑上数据结构可以被分为线性结构和非线性结构。
- 广义表表元素可以是数据元素也可以是广义表。我们可以认为广义表是一种非线性结构。
- 一个递推算法可转换为一个递归算法，但是递归法绝不应该仅仅用于递推的实现。
- 一个递归程序必须具有终止条件和递归部分两部分。
- 算法的5个特性：有输入、有输出、确定性、可行性、有穷性
- 以下属于逻辑结构的是（C）
A.顺序表 B.散列表 C.有序表 D.单链表 - ADT做到了数据封装、信息隐藏、使用与实现分离，而不是用例驱动。
因为：用例是系统分析时描述功能的图示，与ADT无关。 - 算法评价的主要标准：正确性、健壮性、可读性、高效性、简单性。
- 算法复杂度对应的实际可用性
O(N^2)在数据量过千基本不可用
O(N^3)在数据量过百基本不可用
O(N!)、O(2^n)基本不可执行
O(logN)在大数据量时具有比较好的时空效率
O(1)自然是极好的 - 计算算法的时间复杂度属于（A）
A.事前统计的方法 B.事后统计的方法 C.事前分析估算的方法 D.事后分析估算的方法
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