54.《数据结构绪论处解》

结构和算法为程序的核心所在

先谈 数据和信息的关系 之前计基中背诵理解的

数据是信息的具体表现形式 数据是信息的载体
信息的符号化是数据 是数据加工后的结果

为了弄清五个XX概念 我最烦的就是xiajiba的概念

1. 数据
2. 数据元素
3. 数据对象
4. 数据类型
5. 数据结构

废话不多说上图

语言概述下： 数据元素是数据的基本单位 一个数据元素由若干个数据项组成

<数据项是构成数据元素的不可分割的最小单位>

数据对象是具有相同性质的数据元素的集合

数据结构相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合

至于数据类型 就是一个值的集合和定义(int float...)在此集合上的一组操作(加减乘除)的总称

我们重点研究的是数据结构

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这里需要提到数据类型中"抽象数据类型"：一个数学模型及定义在该数学模型上的一组操作

一个题

参考蚊香一眼的回答

看数据结构三要素

1.逻辑结构

顾名思义 逻辑 感觉是虚空的 是的 它与数据的存储无关 独立于计算机
其分为线性结构和非线性结构
！！！考点来了 ：

线性结构：线性表 栈 队列

非线性结构：集合 数 图

四种基本结构关系图：
对应的 无关系 一对一 一对多 多对多的关系

2.存储结构（物理结构）

用计算机语言实现的逻辑结构 依赖于计算机语言

然后我用大白话说一下存储结构有什么

1.顺序结构： 相邻元素 相邻的物理位置

2.链式存储：相邻元素 借助存储地址指针表示逻辑关系

3.索引存储：存储信息时 建立了索引表

4.散列存储： 哈希存储

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看几个错题：

可以用（）定义一个完整的数据结构
抽象数据类型

存储数据时 通常不仅要存储各数据元素的值 还要存储()
数据元素之间的关系

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算法 效率的度量

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 五个特性 有穷性 确定性 可行性 有0个或多个输入 有1个或多个输出

考点 时间复杂度和空间复杂度

空间复杂度即算法所需的存储空间 就这
我们重点看时间复杂度

频度：算法中被重复执行的次数
频度之和T(n) 是问题规模n的函数
T(n)=O(f(n)) 
O是T(n）的数量级

三道例题解决：

1.
void fun(int n) {
    int i = 1;
    while (i < n)
        i = i * 2;
}

两种方法
1.分析 t执行次数和i的变化情况：
时间复杂度为O(log2n)

2.分析 t执行次数和n的变化情况：

两种方法前面第一个需要带入条件中 个人认为第二种方法更实用全面性

2.
int Func(int n) {
    if (n == 1)
        return 1;
    else return 2 * Func(n / 2) + n;
}

设计到了递归函数 只需关注递归函数的次数情况
这里时间复杂度为O(logn)可忽略对数函数的底数

3.
    x = 0;
    for (int i = 1; i < n; ++i) {
        for (int j = i + 1; j < = n; ++j) {
            x++;
        }
    }

分析这个的时候突然给我干死机了 主要是我在考虑内层循环的时候 又去想外层循环了
时间复杂度 即 外层循环X内存循环 O(n的平方)

over!!!