数组是线性存储结构通常只对存储的数据进行搜索和修改,因此数组结构的实现采用顺序存储结构下文是爱站技术频道小编做出的什么是数据结构构、数组顺序存储嘚详细介绍,一起去看看吧
数组是线性存储结构,通常只对存储的进行搜索和修改因此数组结构的实现采用顺序存储结构,下文是爱站技术频道小编做出的什么是数据结构构、数组顺序存储的详细介绍一起去看看吧。
什么是数据结构构 数组顺序存储
最近学习什么是数據结构构看到数组顺序存储,很是头昏看不懂,很多东西这里在网上找了比较详细的资料,大家好好看注释内容:
//举例:设有4维数組各维分别是:4,5,6,7(这些数字是随意给的),那么调用方式: //ar其中,ar也是假设的变量名称, 4表示数组有4维, 4, 5, 6, 7这4个数是各维大小 //如果是5维的那么就这样: //InitArray(ar, 5, 第一维数,第二维数第三维数,第四维数第五维数); //若维数dim和随后的各维长度合法,则构造相应的数组A并返回OK。 //若各维長度合法则存入A.bounds,并求出A的元素总数elemtotal //用一维方式表示多维数组后(其实,从管理和使用的角度看内存就只有一维这么一种形式),存在如何按“多维”的逻辑角度定位元素的问题再说清楚些:假设前面所讲的4维数组,其元素用下标形式表示范围为:(0,0,0,0)到(3,4,5,6)。对于任意丅标(在有效范围内)(i1, i2, i3, i4)所对应的元素转换到“一维”空间后,其下标应该是什么这就是这个程序后面要处理的主要问题。 //说到这里這个问题就清晰了:A.constants中的元素,是帮助定位用的比如说:对于(2,0,0,0)这个下标的元素,应该越过前面的(0,0,0,0)~(0,4,5,6)和(1,0,0,0)~(1,4,5,6)这两大块而这两大块中的每一块都囿5*6*7个元素,这正好就是A.constants[0]中所存放的数据啊! //现在应该明白了吧! //若ap指示的各下标值合法则求出该元素在A中相对地址off。
bounds存的就是每一维里媔的个数constants保存的是每一个维度如果下标增加1,那个对应到内存空间的下标应该增加多少说起来比较抽象,我们假设是3维就比较容易說清楚了,首先把3维看作有bounds[0]那么高对于每一个0到bounds[0]-1的范围内,就是一个平面这个平面有bounds[1]那么长,bounds[2]那么宽那么,我们把高=0长=0,宽=0对应箌内存的第一个位置高=0,长=0宽=1的对应到第二个位置,那么高=0长=1,宽=0应该放在什么位置呢显然就是0+bounds[2]这个位置。那么高=1长=0,宽=0的那個元素应该在哪个位置呢显然是高=0这一个平面放完了之后的那个位置,高=0这个平面有长度*宽度那么多个元素也就是bounds[1]*bounds[2]这么多个元素,所鉯高=1长=0,宽=0这个元素就应该在0+bounds[1]*bounds[2]这个位置对吧。假设还有第四维度我们假设这个维度代表时间吧,那时间=0高=0,长=0宽=0的元素放在内存第0个位置,那么时间=1高=0,长=0宽=0的元素是不是应该放在0+bound[1]*bound[2]*bound[3]这个位置呢。这就是A.constants[i]=A.bounds[i+1]
然后我们看最后一维例如上面例子的宽度,宽度+1是不是僦正好内存地址+1呢于是对应宽度这个最后的维度,每次地址只需+1就能访问下一个元素因此bon[dim-1]也就是最后一维的,是不是就应该等于1呢。
以上就是什么是数据结构构、数组顺序存储的详细介绍更多的专业知识尽在爱站技术频道,相信我们提供的内容一定是大家想要的
数据即信息的载体是能够输入箌计算机中并且能被计算机识别、存储和处理的符号总称。
数据元素是数据的基本单位又称之为记录(Record)。一般数据元素由若干基本項(或称字段、域、属性)组成。
什么是数据结构构指的是数据元素及数据元素之间的相互关系或组织数据的形式。
表示数据之间的抽潒关系(如邻接关系、从属关系等)按每个元素可能具有的直接前趋数和直接后继数将逻辑结构分为“线性结构”和“非线性结构”两夶类。
逻辑结构在计算机中的具体实现方法分为顺序存储方法、链接存储方法、索引存储方法、散列存储方法。
对于什么是数据结构构课程而言,简单地说线性结构是n个数据元素的有序(次序)集合。
- 集合中必存在唯一的一个"第一个元素";
- 集合中必存在唯一的一个"最后的え素";
- 除最后元素之外其它数据元素均有唯一的"后继";
- 除第一元素之外,其它数据元素均有唯一的"前驱"
树形结构指的是数据元素之间存在着“一对多”的树形关系的什么是数据结构构,是一类重要的非线性什么是数据结构构在树形结构中,树根结点没有前驱结点其餘每个结点有且只有一个前驱结点。叶子结点没有后续结点其余每个结点的后续节点数可以是一个也可以是多个。
图是一种比较复杂的什么是数据结构构在图结构中任意两个元素之间都可能有关系,也就是说这是一种多对多的关系
除了以上几种常见的逻辑结构外,什麼是数据结构构中还包含其他的结构比如集合等。有时根据实际情况抽象的模型不止是简单的某一种也可能拥有更多的特征。
顺序存储(Sequential Storage):将什么是数据结构构中各元素按照其逻辑顺序存放于存储器一片连续的存储空间中
链式存储(Linked Storage):将什么是数据结构构中各元素分布箌存储器的不同点,用记录下一个结点位置的方式建立它们之间的联系由此得到的存储结构为链式存储结构。
索引存储(Indexed Storage):在存储数據的同时建立一个附加的索引表,即索引存储结构=数据文件+索引表
线性表的定义是描述其逻辑结构,而通常会在线性表上进行的查找、插入、删除等操作
线性表作为一种基本的什么是数据结构构类型,在计算机存储器中的映象(或表示)一般有两种形式一种是顺序映象,一种是链式映象
若将线性表L=(a0,a1, ……,an-1)中的各元素依次存储于计算机一片连续的存储空间,这种机制表示为线性表的顺序存储结构
- 逻輯上相邻的元素 ai, ai+1,其存储位置也是相邻的;
- 存储密度高方便对数据的遍历查找。
- 对表的插入和删除等运算的效率较差
在Python中,list存放于一爿单一连续的内存块故可借助于列表类型来描述线性表的顺序存储结构,而且列表本身就提供了丰富的接口满足这种什么是数据结构构嘚运算
将线性表L=(a0,a1,……,an-1)中各元素分布在存储器的不同存储块,称为结点每个结点(尾节点除外)中都持有一个指向下一个节点的引用,這样所得到的存储结构为链表结构
- 逻辑上相邻的元素 ai, ai+1,其存储位置也不一定相邻;
- 存储稀疏不必开辟整块存储空间。
- 对表的插入和删除等运算的效率较高
- 逻辑结构复杂,不利于遍历
栈是限制在一端进行插入操作和删除操作的線性表(俗称堆栈),允许进行操作的一端称为“栈顶”另一固定端称为“栈底”,当栈中没有元素时称为“空栈”
- 栈只能在一端进荇数据操作
- 栈模型具有先进后出或者叫做后进先出的规律
栈的操作有入栈(压栈),出栈(弹栈)判断栈的空满等操作。
队列是限制在兩端进行插入操作和删除操作的线性表允许进行存入操作的一端称为“队尾”,允许进行删除操作的一端称为“队头”
- 队列只能在队頭和队尾进行数据操作
- 队列模型具有先进先出或者叫做后进后出的规律
队列的操作有入队,出队判断队列的空满等操作。
链式存储代码實现: 待补充lqueue.py
树(Tree)是n(n≥0)个节点的有限集合T它满足两个条件:有且仅有一个特定的称为根(Root)的节点;其余的节点可以分为m(m≥0)個互不相交的有限集合T1、T2、……、Tm,其中每一个集合又是一棵树并称为其根的子树(Subtree)。
- 一个节点的子树的个数称为该节点的度数一棵树的度数是指该树中节点的最大度数。
- 度数为零的节点称为树叶或终端节点度数不为零的节点称为分支节点,除根节点外的分支节点稱为内部节点
- 一个节点的子树之根节点称为该节点的子节点,该节点称为它们的父节点同一节点的各个子节点之间称为兄弟节点。一棵树的根节点没有父节点叶节点没有子节点。
- 一个节点系列k1,k2, ……,ki,ki+1, ……,kj,并满足ki是ki+1的父节点就称为一条从k1到kj的路径,路径的长度为j-1,即路径Φ的边数路径中前面的节点是后面节点的祖先,后面节点是前面节点的子孙
- 节点的层数等于父节点的层数加一,根节点的层数定义为┅树中节点层数的最大值称为该树的高度或深度。
- m(m≥0)棵互不相交的树的集合称为森林树去掉根节点就成为森林,森林加上一个新嘚根节点就成为树
二叉树(Binary Tree)是n(n≥0)个节点的有限集合,它或者是空集(n=0)或者是由一个根节点以及两棵互不相交的、分别称为咗子树和右子树的二叉树组成。二叉树与普通有序树不同二叉树严格区分左孩子和右孩子,即使只有一个子节点也要区分左右
二叉树苐i(i≥1)层上的节点最多为2i?12^{i-1}2i?1个。
深度为k(k≥1)的二叉树最多有2k-12^k-12k-1个节点
在任意一棵二叉树中,树叶的数目比度数为2的节点的数目多一
满二叉树 :深度为k(k≥1)时有2k-12^k-12k-1个节点的二叉树。
完全二叉树 :只有最下面两层有度数小于2的节点且最下面一层的叶节点集中在最左边的若干位置上。
遍历 :沿某条搜索路径周游二叉树对树中的每一个节点访问一次且仅访问一次。
先序遍历: 先访问树根洅访问左子树,最后访问右子树;
中序遍历: 先访问左子树再访问树根,最后访问右子树;
后序遍历: 先访问左子树再访问右子树,朂后访问树根;
层次遍历: 从根节点开始逐层从左向右进行遍历。
所谓递归函数是指一个函数的函数体中直接调用或间接调用了该函数自身的函数这里的直接调用是指一个函数的函数体中含有调用自身的语句,间接调用是指一个函数在函数体里有调用了其它函数而其它函数又反过来调用了该函数的情况。
递推阶段:从原问题出发按递归公式递推从未知到已知,最終达到递归终止条件
回归阶段:按递归终止条件求出结果,逆向逐步代入递归公式回归到原问题求解。
优点:递归可以把问题简单化让思路更为清晰,代码更简洁
缺点:递归因系统环境影响大,当递归深度太大时可能会得到不可预知的结果
二叉树本身是一种递归结构,可以使用Python list 进行存储但是如果二叉树的结构比较稀疏的话浪费的空间是比较多的。
算法(Algorithm)是一个有穷规则(或语句、指令)的有序集合它确定了解决某一问题的一个运算序列。对于问题的初始输叺通过算法有限步的运行,产生一个或多个输出
数据的逻辑结构与存储结构密切相关:
算法效率——用依据该算法编制的程序在计算机上执行所消耗的时间来度量“O”表示一个数量级的概念。根据算法中语句执行的最大次数(频度)来 估算一个算法执行时间的数量级
写出程序中所有运算语句执行的次数,进行加和
如果得到的结果是常量则时间复杂度为1
如果得到的結果中存在变量n则取n的最高次幂作为时间复杂度
下图表示随问题规模n的增大算法执行时间的增长率。
排序(Sort)是将无序的记录序列(或称文件)调整成有序的序列
冒泡排序是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把怹们交换过来走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成
工作原理为,首先在未排序序列中找箌最小元素存放到排序序列的起始位置,然后再从剩余未排序元素中继续寻找最小元素,然后放到排序序列末尾以此类推,直到所囿元素均排序完毕
对于未排序数据,在已排序序列中从后向前扫描找到相应位置并插入。插入排序在实现上通常在从后向前扫描过程中,需要反复把已排序元素逐步向后挪位为最新元素提供插入空间。
从数列中挑出一个元素称为 "基准"(pivot),
重新排序数列所有元素比基准值小的摆放在基准前面,所有元素比基准值大的摆在基准的后面(相同的数可以到任一边)在这个分区退出之后,该基准就处於数列的中间位置这个称为分区(partition)操作。
递归地(recursive)把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序
查找(或检索)是在给定信息集上寻找特定信息元素的过程。
当数据量很大适宜采用该方法采用二分法查找时,数據需是排好序的
顺序存储结构中数据元素都是按顺序依次存放的,并没有存储元素之间的关系像链表,除了存储数据外还存储了下一个数据的指针,这才叫存储了数据元素之间的關系链式存储结构并不是顺序存储结构,有些书用链表是顺序存取说法,但并不是指链表是顺序存储结构