数据结构绪论小结
DATE STRUCTURE
————基本概念和术语
数据结构的研究内容为：非数值计算的程序设计问题中计算机的操作对象以及它们之间的关系和操作
1. 数据(data)- 所有能输入到计算机中去的描述客观事物的符号。
➢数值性 数据
➢非数值性数据(多媒体信息处理)
2. 数据元素(data element)- 数据的基本单位，也称结点(node)或记录(record) 。
3. 数据项(dataitem) 一有独立含义的数据最小单位,也称域(field)。
三者之间的关系:数据>数据元素>数据项例:学生表>个人记录>学号、姓名....
4.数据对象：相同特性的数据元素的集合，是数据的一个子集
数据结构 是 相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合
————数据结构的两个层次
1.逻辑结构--数据元素间抽象化的相互关系，与数据的存储无关，独立于计算机，它是从具体问题抽象出来的数学模型。
划分方法①：*线性结构——有且仅有一个开始和一个终端结点，并且所有结点都最多只有一个直接前趋和一个后继。
*非线性结构——一个结点可能有多个直接前趋和直接后继。
常用的线性结构有：线性表，栈，队列，双队列，数组，串。
常见的非线性结构有：二维数组，多维数组，广义表，树(二叉树等)，图，堆。
划分方法②：集合、线性结构、树形结构、图形结构
🌙 注：数据的逻辑结构 与数据元素本身的形式、内容、相对位置、个数均无关
2.存储结构(物理结构) --数据元素及其关系在计算机存储器中的存储方式。
顺序存储结构:
借助元素在存储器中的相对位置来表示数据元素间的逻辑关系
链式存储结构:
借助指示元素存储地址的指针表示数据元素间的逻辑关系
————算法和算法分析
1.定义：一个又穷的指令集，为解决某一特定任务规定了一个运算序列
特性：有穷性、确定性、可行性、有输入有输出
算法的评价从四个维度来确认：正确性、可读性、健壮性（对不正确的情况作出适当的反应和处理）、高效性
2.算法效率的度量
⚪事后统计:利用计算机内的计时功能，不同算法的程序可以用一组或多组相同的统计数据区分
缺点: ①必须先运行依据算法编制的程序
②所得时间统计量依赖于硬件、软件等环境因素掩盖算法本身的优劣
⚪事前分析估算法
一个高级语言在计算机上运行所消耗的时间取决于：依据的算法选用何种策略 || 问题的规模 || 程序语言 || 编译程序产生及其代码质量 || 机器执行指令的速度
⚪时间复杂度
————部分小题
1.对于某些算法，随着问题规模的扩大，所花的时间不一定单调增加。…………T
2.在任何情况下，时间复杂度为O(n2) 的算法比时间复杂度为O(n*logn)的算法所花费的时间都长。…………F
3.在数据结构中，与所使用的计算机无关的数据结构是（A）。
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