C语言进阶之路-数据结构篇

目录

      一、学习目标

二、数据结构

1.基本概念

线性关系:

非线性关系:

存储形式

2. 算法分析

2.1 时间复杂度

2.2 空间复杂度

2.3 时空复杂度互换

总结


一、学习目标

  • 了解数据结构的基本概念
  • 了解算法的分析方法

        

二、数据结构

1.基本概念

数据结构是一门研究如何有效组织数据,并提高数据处理效率的学科。通过研究各种数据内部逻辑关系,使用某种特定的存储形式,并在此基础上对数据实施各种操作(增删改查),这些工作被称为称为广义上的算法

  • 逻辑结构
    • 指数据之间的内在关系。通常有集合、线性表、树、图等常见的逻辑结构
    • 逻辑结构是数据之间本身的属性,跟我们怎么处理它们无关。

C语言进阶之路-数据结构篇_第1张图片

线性关系:

        各个元素之间是一种一对一的关系,比如图书馆中的书架的书,除了首尾两本书之外,其余的任意一本书的编号假设是N,都有且仅有一个直接前驱节点N-1,有且仅有一个直接后继节点N+1。这种关系就是典型的线性逻辑。

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非线性关系:

        与上述线性关系的表述不同,如果各个元素之间不是严格一对一的关系,则被称为非线性关系,比如家族中的各个成员、不同城市间的交通道路等,对于它们中间的某个元素,都可能有不止一个元素与之关联。这种关系是典型的非线性逻辑

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  • 存储形式

    • 数据的存储方式。比如顺序存储链式存储等。
    • 不同的存储形式对最终数据的处理效率通常有很大的影响
    • 逻辑结构与存储形式无必然联系

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2. 算法分析

算法分析是指算法在正确的情况下,对其优劣的分析。一个好的算法通常是指:

  1. 算法对应的程序所耗时间少
  2. 算法对应的程序所耗存储空间少
  3. 算法结构性好、易读、易移植和调试

        数据结构与算法的本质任务,是提高程序的时间空间效率,简单讲就是让程序的执行速度越快越好,所需内存空间越少越好。虽然在很多情况下,程序的时空特性是相互制约的,就像鱼和熊掌不可兼得,但我们可以根据程序实际解决问题的侧重点,去平衡时间和空间的对性能的消耗。

2.1 时间复杂度

        一般而言,时间复杂度并不考察一段代码运行所需要的绝对时间,因为不同的计算机的硬件参数不同,考察绝对时间没有意义。时间复杂度一般指的是代码的语句执行总次数,称为语句频度。比如:

void counting(int n)
{
    for(int i=0; i

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        不同算法的时间复杂度相差很大,如下图所示,随着所处理的问题规模的增大,不同时间复杂度的程序所需要的时间有天壤之别

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2.2 空间复杂度

        空间复杂度的概念更简单一点,就是一段程序运行时所需的内存字节量

2.3 时空复杂度互换

        一段程序的性能指标,既要运行快速,又要节省内存,而通常这两者又是相互制约的,很难兼得。因此在实际解决问题时,会根据需要侧重一方,牺牲另一方

总结

        本文简述了数据结构的基本概念和算法分析,算是新副本的介绍,后续会写数据结构的顺序表、链表、队列等关卡,并且附上实战代码。请大家拭目以待~

        最后祝各位都可爬上C语巅峰,斩尽拦路小妖。

        本文参考 粤嵌文哥 的部分课件,经过整理和修改后发布在C站。如有转载,请联系本人

   
 

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