数据结构 学习笔记

这是我的第一篇博文。

 

近期一直在做数据结构课程的实验，从线性表 到 树结构 再到 图结构，发现指导书上的抽象的东西太多，基本全是伪代码，而且树和图中的算法很多，比如广度优先搜索要用到队列，然后就开始想想队列是怎么个写法，再然后又不由主的想起一个问题，队列在哪学的呐……再翻翻书？ so一直想制作一个思维导图,but我比较懒，太麻烦不想做，可是又不想辜负自己这一番心血来潮，于是对着书的目录，凭借自己课上的记忆，查阅各章节资料之后，准备做一次笔记，记录我的学习历程。

 

到底啥是“数据结构”？个人理解，就是“孙子兵法”而已。

怎么理解这个“兵法”？简单粗暴点，也就是下面这些。

1.  抽象层-逻辑结构

表示数据元素之间的逻辑关系，可以看作是从具体问题抽象出来的数学模型，与数据的存储无关。

1）  集合结构 ( 集 )     结构中的数据元素仅同属于一个集合，元素之间互不干扰。

2）  线性结构 ( 表 )     结构中的数据元素具有一对一的前后关系。

3）  树型结构 ( 树 )     结构中的数据元素具有一对多的父子关系。

4）  网状结构 ( 图 )     结构中的数据元素具有多对多的映射关系。

 

2.  结构层-物理结构

记录数据结构在计算机中存储方法，亦称作存储结构。存储内容包括元素的表示，实现方法，及元素间关系的表示。

1）  顺序结构   结构中的数据元素存放在一段连续的地址空间中；

优点：随机访问方便

缺陷：空间利用率低，插入删除不方便

2）  链式结构   结构中的数据元素存放在彼此独立的地址空间中；

每个独立的地址空间称为节点，节点除保存数据外，还需要保存相关节点的地址。

优点：插入删除方便，空间利用率高

缺陷：随机访问不方便

3）  索引结构   用结点的索引号来确定结点存储地址；

优点：检索速度快

缺陷：增加了附加的索引表，会占用较多的存储空间

4）  散列结构   根据结点的值确定它的存储地址；

优点：检索、增加和删除结点的操作速度快

缺陷：采用不好的散列函数时可能出现结点单元的碰撞，而需要附加时间和空间开销

 

3.  实现层-运算结构

1）  创建与销毁      分配资源，建立结构，释放资源；

2）  插入与删除      增加、减少数据元素；

3）  获取与修改      遍历、迭代、随机访问；

4）  排序与查找      主要针对各种算法应用；

 

到此为止，以上基本涵盖了数据结构各个层面，仅以此作为一个思维导图理清学习脉络，数据结构这门课要深究的内容还有很多，日后进行补充。

其实一直以为博客都是些技术性的文章，然而并不都是这样，用它来记录自己的学习历程，也未尝不可，这本就是一个学习交流的过程，希望看完我第一篇博文的你们，能够有所收获。

^ ^