数据:所有能被输入到计算机并被处理的符号的集合
数据元素:数据的基本单位。
数据项:构成数据的不可分割的最小单位,一个数据元素有若干个数据项组成。
数据对象:相同性质的数据元素的集合,是数据的一个子集。
数据类型:一个值的集合和定义在这个集合上的一组操作的总成。
原子类型:值不可在分割的数据类型。
结构类型:值不可在分解成若干的数据类型。
抽象数据类型:抽象数据组织和与之相关的操作。
抽象数据类型(ADT):一个数学模型以及定义在该模型上的一组操作。其定义只与逻辑特性有关,通常采用(数据对象,数据关系,基本操作集)这样的三元来表示抽象数据类型。
数据结构:相互之间存在的一种或多种特定关系的数据元素的集合,包括:逻辑结构,存储结构和数据的运算。
数据的三要素:逻辑结构,物理结构,数据元素。
数据的逻辑结构:数据元素之间的逻辑关系。
数据的逻辑结构分类图:
集合:结构中的数据元素之间除了“同属一个集合”的关系之外,没有任何关系。
线性结构:结构中的数据元素之间只存在一对一的关系。
树形结构:结构中的数据元素之间存在一对多的关系。
图状结构或网状结构:结构中的数据元素之间存在多对多的关系。
数据的存储结构:数据结构在计算机中的表示,也称物理结构。
顺序存储:把逻辑上相邻的元素存储在物理位置上相邻的存储单元里,通过存储单元的邻接关系来表示元素之间的逻辑关系。
优点:实现随机存储,每个元素占用空间小。
缺点:只能使用相邻的一整块存储单元,会产生较多的外部碎片。
链式存储:不要求逻辑上相邻的元素在物理位置上也相邻,通过指针表示元素之间的逻辑关系。
优点:不会出现碎片现象,充分利用所有的存储单元。
缺点:每个元素要占用存储指针,需要多占用部分存储空间,而且只能顺序存取。
索引存储:存储信息的同时,建立附加的索引表,索引表中的每一项成为索引项,索引项的一般形式(关键字,地址)
优点:检索速度快。
缺点:增加索引表,占用较多存储空间,增删数据时也要修改索引表,花费较多的时间。
散列存储:根据元素的关键字直接计算出该元素的存储位置,也称Hash存储
优点:检索,增删节点操作都很快
缺点:散列函数不好可能会出现元素存储单元的冲突,解决冲突会增加时间 ,空间的开销。
算法的基本概念:
算法对特定问题求解步骤的一种描述,它是指令的有限序列,期中每一条指令都表示一个或多个操作。
算法的5个重要性:有穷性,确定性,可行性,输入,输出。
算法设计的要求:正确性,可读性,健壮性,效率与低存储需求。
算法效率的度量:
通常用时间复杂度和空间复杂度来描述。
时间复杂度:算法中所有语句的频度(指该语句在算法中被重复执行的次数)之和记作T(n),时间复杂度主要分析T(n)的数量级。
算法中的基本运算(最深层循环内的语句)的频度与T(n)同数量级,所以一般采用算法中最基本的频度f(n)来分析算法时间复杂的度。即T(n)=O(f(n))
空间复杂度:算法耗费的存储空间,记作S(n)=O(g(n))
算法原地工作指算法所需要辅助空间是常量,即O(1)
线性表的定义: 具有相同数据类型的n(N>=0)个数据元素的有限序列。
线性表的特点:
1.除第一个元素外,每个元素有且仅有一个直接前驱,除最后一个元素外,每个元素有且仅有一个直接后继
2.表中元素个数有限
3.表中元素具有逻辑上的顺序关系
4.表中每个元素都是数据元素,每个元素都是单个元素
5.表中元素的数据类型都相同,即每个元素占有相同大小的存储空间
6.表中元素具有抽象性,即只关注与逻辑结构,不关注于元素表示的内容
7.线性表示一种逻辑结构 ,表示元素之间一对一的相邻关系;顺序表和链表是存储结构,表示物理结构
线性表的基本操作:
InitList(&L):初始化表
Length(L):求表长
LocateElem(L,e):按值查找操作
GetElem(L,i):按位查找操作
ListInsert(&L,e):插入操作
ListDelete(&L,i,&e):删除操作
Print List(L):输出操作
Empty(L):判空操作
DestroyList(&L):销毁操作
顺序表的定义:用一组连续的存储单元,一次存储线性表中的数据元素,使得逻辑上相邻的数据元素在物理位置上也相邻。
顺序表的特点:随机访问,并且存储密度高,但是增删操作需要移动大量元素
结构体描述:
//数组空间静态分配
#define MaxSize 50 //数组最大长的
typedef struct{
ElemType data[MaxSize]; //顺序表的元素
int length; //顺序表当前长度
}sqList ; //静态分配数组顺序表的类型定义
//数组空间动态分配
#define InitSize 100 //表长度的初始定义
typedef struct{
Elemtype *data;
int MaxSize,length
}SeqList;//动态分配数组顺序表的类型定义
基本操作相关代码:
1.插入操作
bool ListInsert(SqLsit &L,int i,ElemTYpe e){
if(i<1 || i>L.length) //判断插入范围是否有效
return false;
if(L.length >= MaxSize){ //判断存储空间是否已满
return false;
for(int j=L.length;j>=i;j--) //将i之后的元素一次后移
L.data[j] = L.data[j-1];
L.data[i-1]= e; //在i位置上赋值,注意i是位号序,i-1是数组下标
L.length++; //长度加一
return ture;
}
//移动点平均此数位n/2,时间复杂度位O(n)
2.删除操作
bool ListDelete(SqList &L,int i,EleType &e){
if(i<0||i>L.length) //判断删除范围是否有效
return false;
for(int j=i;j
3.按值查找
int LocateElem(SqLsit L,ElemtType e){
//实现查找顺序表中的值为e的元素,查找成功则返回元素位置,否则返回0;
int i;
for(i=0;i
单链表的定义:
通过一组任意的存储单元来存储线性表中的数据元素,每个链表节点除了放自身的信息外,还要存放一个指向后继的指针,其中data为数据域。next为指针域。
节点类型定义
typedef struct LNode{
Elemtype data;
struct LNode *next;
}LNode ,*LinkList;
1.单链表中的元素是离散的分布在存储空间中的。所以是非随机存储结构,想找到某个元素必须从头遍历。
2.通常用头指针标识一个单链表,此外,在单链表的第一个结点之前附加一个节点,称之为头节点。头结点中可以不加任何信息,也可以记录表长等。
引入头结点的优点:
开始节点放在头结点的指针域中,所以链表的第一个节点位置上的操作与其他位置上的操作一致,不需要特殊处理。
若链表为空,头指针是指向头结点的非空指针(头结点的指针域为空),所以空表与非空表的处理统一。
单链表解决了顺序表需要大量连续存储空间的缺点,但是单链表附加了指针域,也存在浪费存储空间的缺点。
基本操作相关代码
1.建立单链表
//头插法
LinkList CreatList1(LinkList &L){
//从表尾到表头逆向建立单链表L,每次都在头结点之后插入元素
LNode *s;
int x;
L=(LinkList)malloc(sizeof(LNode));//创建头节点
L->next = NULL;//初始空链表
scanf("%d",&x);//输入节点元素
while(x!=NULL){
s=(LNode*)malloc(sizef(LNode));//创建新的节点
//下面为头插法细节
s->data=s;
s->next=L->next;
L->next=s;
scanf("%d",&x);
}
return L;
}
//尾插法
LinkList Creatlist2(LinkList &L){
//从表头到表尾正向建立单链表L,每次均在表为插入元素
LNode *s,*r=L;//除了s这个新节点的指针,还要建立一个指向尾节点的指针
int x;
L= (LinkList)malloc(sizeof(LNode));
L->next = NULL;
scanf("%d",&x);
while(x!=NULL){
s = (LinkList)malloc(sizeof)(LNode));
//下面为尾插法的细节
s->data = s;
r->next = s;
r=s; //r指向新的尾指针
scanf("%d",&x);
}
r->next=NULL;
return L;
}
//头插法建立单链表,读入数据的顺序与生成的链表中的元素的顺序相反的。尾插法建立的单链表,读入数据的顺序与生成链表中的元素的顺序是相同的。
//两种方法的时间复杂度都为O(n)
2.按序号查找节点值
LNode *GetElem(LinkList L,int i){
int j=1;//计数器
LNode *p=L->next //p指向头结点指针
if(i==0)
return L;
if(i<1)
reutrn NULL;
while(p&&jnext;
j++;
}
return p; //返回第i个节点的指针,如果大于表长,p=NULL,直接返回p即可
}
//时间复杂度为O(n)
3.按值查找
LNode *LocateElem(LinkList L,Elemtype e){
LNode *p = L->next;
while(p!=NULL && p->data!=e){
p=p->next;
}
return p;
}
//时间复杂度为O(n)
4.插入节点主要代码片段
p=GetElem(L,i-1); //查找插入位置的前驱节点
s->next = p->next;
p->next=s;
5.删除节点操作
//删除当前指针下一个节点
p=GetElem(L,i-1);
q=p->next;
p->next = q->next; free(p);
//删除当前指针所在结点
q=p->next;
p-data = p->next->data;
p-next = q->next; free(q);
双向链表是单链表中有一个指向后继节点的指针next的基础上,增加了一个指向前驱节点的指针prior
//节点类型定义
typedef struct DNode{
ElemType data;
Struct DNode *prior ,*next}DNode ,*LinkList;
//插入操作主要代码
s->next = p->next;
p-next-prior=s;
s->prior=p;
p->next = s;
//删除操作主要代码
p->next = q->next;
q->next->prior=p;
free(p);
循环链表
循环单链表:在单链表的基础上,表中最后一个节点的指针不是NULL,而是改为指向头结点,整个链表形成一个环。
因为没有指针域为NULL的节点,所以,循环单链表的判空条件不是头结点的指针是否为空,而是它是否等于头指针。
插入,删除操作算法与单链表一致,只是在尾部操作不同,
循环双向链表:在双向链表的基础上,表中最后一个节点的指针不是NULL,而是改为指向头结点,整个链表形成一个环。
判空条件为头结点的prior域和next域都等于头结点。
静态链表
静态链表是借助数组来描述线性表的链式存储结构,节点也有数据域data和指针域next,不过这里的指针域指的数组下标(游标)
结点类型定义
#define MaxSize //静态链表的最大长度
typedef struct{
Elemtype data;
int next; //下一个元素的数组下标
}SlinkList[MaxSize];
//同顺序表一样,需要预先分配一块连续的内存空间。
//静态链表一next=-1 作为其结束标志
顺序表和单链表的比较
1.存取方式
顺序表可以顺序存取,也可以随机存取;链表只能顺序存取
2.逻辑结构和物理结构
顺序表,逻辑上相邻的元素,物理位置上也相邻;链表,逻辑上相邻,物理位置上不一定相邻
3.查找,插入和删除操作时间复杂度
按值查找:顺序表无序时,两者时间复杂度都为O(n);当顺序表有序时,可以采用折半查找,时间复杂度O(log2 n)
按位查找:顺序表随机访问,时间复杂度为链表平均时间复杂度为O(n)
栈
栈的基本概念
栈的定义:只允许一端进行插入和删除操作的线性表
栈顶:栈允许进行插入和删除的那一端
栈底:固定的,不允许进行插入和删除的一端。
栈是一个先进后出的线性表
栈的基本操作
顺序栈:
#define MaxSize 50 //定义栈中元素的最大个数
typedef struct{
Elemtype data[MaxSize]; //存放栈中元素
int top; //栈顶指针
}SqStack;
顺序在的基本操作:
//初始化
void InitStack(&S){
S.top=-1; //初始化栈顶指针
}
//判栈空
bool StackEmpty(S){
if(S.top==-1)
return true;
else
return false;
}
//进栈
bool Push(SqStack &S,ElemType x){
if(S.top==MaxSize-1) //栈满
return false;
S.data[++S.top]=x; //指针自增1,入栈
return true;
}
//出栈
bool Pop(SqStack &S,ElemType &x){
if(S.top==-1) //栈空
return false;
x=S.data[S.top--]; //出栈,指针减一
return true;
}
//读栈顶元素
bool GetTop(SqStack S,ElemType &x){
if(S.top==-1)
return false;
x=S.data[S.top];
return true;}
利用栈底位置不变的特性,让两个栈共享一个一维数组空间,将两个栈的栈底分别设置在共享空间的两端,两个栈顶向共享空间的中间延伸
链栈
采用链式存储的栈,通常采用单链表实现,并规定所有操作在单链表的表头进行,且链栈没有头结点,Lhead指向栈顶元素
结构体描述
typedef struct Linknode{
ElemType data;
struct Linknode *next;
}*LiStack;
采用链式存储,便于插入、删除操作,具体步骤与单链表类似。
队列的定义:只允许在表的一段进行插入,表的另一端进行删除
队列的基本操作
队列的顺序存储
分配一块连续的存储单元存放队列中的元素,并设置两个指针front和rear分别指示队头元素和队尾元素的位置。
结构体描述
#define MaxSize 50
typedef struct{
ElemType data[MaxSize];
int front,rear;
}SqQueue;
循环队列
将顺序队列想象成一个环状空间,也就是逻辑上将存储队列元素的表看成一个环,即循环队列
/初始化
void InitQueue(&Q){
Q.front=Q.rear=0;
}
//判队空
bool isEmpty(Q){
if(Q.rear==Q.front)
return true;
else
return false;
}
//入队
bool EnQueue(SqQueue &Q,ElemType x){
if((Q.rear+1)%MaxSize==Q.front) //队满
return false;
Q.data[Q.rear]=x;
Q.rear=(Q.rear+1)%MaxSize; //队尾指针加一取模
return true;
}
//出队
bool DeQueue(SqQueue &Q,ElemType &x){
if(Q.rear==Q.front)
return false;
x=Q.data[Q.front];
Q.front=(Q.front+1)%MaxSize; //队头指针加一取模
return true;
}
队列的链式存储结构
队列的链式表示即链队列
typedef struct{ //链式队列结点
ElemType data;
struct LinkNode *next;
}LinkNode;
typedef struct{ //链式队列
LinkNode *front,*rear; //队列的队头和队尾指针
}LinkQueue;
//初始化
void InitQueue(LinkQueue &Q){
Q.front=Q.rear=(LinkNode*)malloc(sizeof(LinkNode));
Q.front->next=NULL;
}
//判队空
bool IsEmpty(LinkQueue Q){
if(Q.front==Q.rear)
return true;
else
return false;
}
//入队
void EnQueue(LinkQueue &Q,ElemType x){
s=(LinkNode *)malloc(sizeof(LinkNode));
s->data=x;
s->next=NULL;
Q.rear->next=s;
Q.rear=s;
}
//出队
void DeQueue(LinkNode &Q,Elemtype &x){
if(Q.front==Q.rear)
return false;
p=Q.front->next;
x=P->data;
Q.front->next=p->next;
if(Q.rear==p) //若原队列中只有一个结点,删除后变空
Q.rear=Q.front;
free(p);
return true;
}
双端队列
双端队列是指允许两端都可以进行入队和出队操作的
栈和队列的应用
矩阵
压缩矩阵:指多个值相同的元素只分配一个存储空间,对零元素不分配存储空间。其目的是为了节省存储空间
特殊矩阵:指具有许多相同矩阵元素或零元素,并且这些相同矩阵元素或零元素的分布有一定规律性的矩阵。常见特殊矩阵有对称矩阵、上(下)三角矩阵、对角矩阵等
特殊矩阵的压缩存储方法:找出特殊矩阵中值相同的矩阵元素的分布规律,把那些呈现规律性分布的值的多个矩阵元素压缩存储到一个存储空间中
稀疏矩阵
矩阵元素个数远大于非零元素个数的矩阵
1.掌握树型结构的定义。
2.掌握二叉树的定义、性质及各种存贮结构。
3.掌握遍历二叉树、线索二叉树及其他基本操作。
4.掌握树、森林与二叉树的相互转换;理解树的遍历;掌握哈夫曼树及其应用。
1.掌握图的定义和术语。
2.掌握图的存贮结构;理解图的基本操作。
3.掌握图的遍历算法;了解利用图的遍历解决图的应用问题。
4.理解图的有关应用:求最小生成树、求最短路径、拓扑排序及关键路径等算法的基本思想。
1.掌握静态查找表。
2.掌握二叉排序树和平衡二叉树。
3.理解B-树;了解B+树。
4.掌握哈希表。
5.掌握各种查找方法的时间性能分析。
1.掌握直接插入排序、希尔排序、冒泡排序、快速排序、简单选择排序、堆排序、归并排序;理解基数排序。
2.学会各种内部排序方法的比较(时间复杂度、空间复杂度、稳定性)。