数据结构 -第13周内排序第3讲-交换排序.pdf
数据结构的重点知识点
数据结构的重点知识点数据结构是计算机科学中非常重要的基础知识,它主要研究数据的组织、存储和管理方式。
在学习数据结构的过程中,有一些重点知识点需要特别关注和理解。
本文将从以下几个方面介绍数据结构的重点知识点。
一、线性表线性表是数据结构中最基本、最简单的一种结构。
它包括顺序表和链表两种实现方式。
1. 顺序表顺序表是线性表的一种实现方式,它使用一个连续的存储空间来存储数据。
顺序表的主要操作包括插入、删除和查找等。
2. 链表链表是线性表的另一种实现方式,它使用节点来存储数据,并通过指针将这些节点连接起来。
链表的主要操作包括插入、删除和查找等。
二、栈和队列栈和队列是线性表的特殊形式,它们的主要特点是插入和删除操作只能在特定的一端进行。
1. 栈栈是一种先进后出(LIFO)的数据结构,它的插入和删除操作都在栈顶进行。
栈的主要操作包括入栈和出栈。
2. 队列队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构,它的插入操作在队尾进行,删除操作在队头进行。
队列的主要操作包括入队和出队。
三、树和二叉树树是一种用来组织数据的非线性结构,它由节点和边组成。
树的重点知识点主要包括二叉树、二叉搜索树和平衡树等。
1. 二叉树二叉树是一种特殊的树结构,它的每个节点最多只能有两个子节点。
二叉树的主要操作包括遍历、插入和删除等。
2. 二叉搜索树二叉搜索树是一种特殊的二叉树,它的左子树中的所有节点的值都小于根节点的值,右子树中的所有节点的值都大于根节点的值。
二叉搜索树的主要操作包括查找、插入和删除等。
四、图图是由节点和边组成的一种复杂数据结构。
图的重点知识点主要包括有向图和无向图、图的遍历和最短路径算法等。
1. 有向图和无向图有向图和无向图是图的两种基本形式,它们的区别在于边是否有方向。
有向图的边是有方向的,而无向图的边没有方向。
2. 图的遍历图的遍历是指对图中的每个节点进行访问的过程。
常见的图遍历算法有深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。
数据结构详细简介
数据结构详细简介数据结构是计算机科学中非常重要的概念,它是用于组织和存储数据的方法和技术。
这些数据结构可以帮助我们有效地处理和操作数据,在解决实际问题中起到关键作用。
本文将详细介绍几种常见的数据结构,并探讨它们的特点和应用场景。
一、数组(Array)数组是一种线性数据结构,它由一系列相同类型的元素组成,这些元素按照顺序存储在连续的内存空间中。
数组的访问和修改操作非常高效,可以通过下标直接定位元素。
然而,数组的大小在创建时就需要确定,并且不能方便地插入或删除元素。
二、链表(Linked List)链表是另一种常见的线性数据结构,它通过节点来存储数据,并通过指针将这些节点链接在一起。
链表允许动态地插入和删除元素,相对于数组而言更加灵活。
然而,链表的访问效率较低,需要从头节点开始逐个遍历。
三、栈(Stack)栈是一种特殊的线性数据结构,它采用“后进先出”的原则。
栈具有两个主要操作,即入栈(Push)和出栈(Pop),可以在栈的顶部插入和删除元素。
栈经常用于处理符号匹配、逆波兰表达式等问题。
四、队列(Queue)队列也是一种线性数据结构,它采用“先进先出”的原则。
队列有两个关键操作,即入队(Enqueue)和出队(Dequeue),分别用于在队尾插入元素和在队头删除元素。
队列常用于任务调度、消息传递等场景。
五、树(Tree)树是一种非线性数据结构,它由一组节点和连接这些节点的边组成。
树的最顶部节点称为根节点,每个节点可以有零个或多个子节点。
树的应用非常广泛,如二叉树用于排序和搜索,平衡树用于数据库索引等。
六、图(Graph)图是一种复杂的非线性数据结构,它由顶点(Vertex)和边(Edge)组成。
图可以用来表示现实生活中的网络结构,如社交网络、地图等。
图的分析和算法设计都具有一定难度,广度优先搜索和深度优先搜索是常用的图算法。
七、哈希表(Hash Table)哈希表是一种根据关键字直接访问存储位置的数据结构,它通过哈希函数将关键字映射为数组的索引。
数据结构的逻辑结构
数据结构的逻辑结构数据结构是计算机科学中的一个重要概念,用于组织和存储数据以便有效地访问和操作。
数据结构可以分为两个主要方面:逻辑结构和物理结构。
逻辑结构描述了数据之间的逻辑关系,而物理结构描述了数据在计算机内存中的存储方式。
本文将重点探讨数据结构的逻辑结构。
一、线性结构线性结构是最基本的逻辑结构之一,数据元素之间存在一对一的关系。
线性结构包括线性表、栈、队列和串。
1. 线性表线性表是由n个数据元素组成的有限序列,其中元素之间存在顺序关系。
常见的线性表有顺序表和链表。
顺序表使用连续的内存空间存储元素,而链表使用节点和指针的方式存储元素。
2. 栈栈是一种特殊的线性表,遵循先进后出(LIFO)的原则。
栈具有两个主要操作:push和pop,分别用于入栈和出栈操作。
常见的应用场景包括函数调用、表达式求值和后缀表达式转换等。
3. 队列队列也是一种特殊的线性表,遵循先进先出(FIFO)的原则。
队列具有两个主要操作:enqueue和dequeue,分别用于入队和出队操作。
常见的应用场景包括任务调度、消息传递和广度优先搜索等。
4. 串串是由零个或多个字符组成的有限序列,可以看作是特殊的线性表。
串与线性表的区别在于对元素的操作不同,串主要进行字符匹配、模式识别和字符串处理等操作。
二、非线性结构非线性结构是指数据元素之间存在一对多或多对多的关系,包括树和图两种结构。
1. 树树是一种类似于自然界中树的结构,由n个节点组成。
树的节点之间存在父子关系,每个节点可以有多个子节点,但只能有一个父节点。
树的应用广泛,如二叉树用于拼写检查和数据库索引等。
2. 图图是由n个顶点和m条边组成的集合,顶点之间可以存在多个边。
图可以分为有向图和无向图,根据边是否有方向来判断。
图的应用包括社交网络、路由算法和最短路径等。
三、集合结构集合结构是指数据元素之间没有任何特定关系,每个元素都是独立的。
集合结构常用于数据库系统中的集合操作,如并、交和差等。
全套电子课件:数据结构(第3版)
数据元素是组成数据的基本单位。在程序
中通常把结点作为一个整体进行考虑和处
理。
53080105 杨帆
学号 53080101 53080102
姓名 韩冬 冯明
53080103 刘禹伯
53080104
每一行(代表一位同学)
53080105 53080106
孙晓东 杨帆 迟克逊
作为一个基本单位来考 53080107 陆静雅
1956年,美国杜邦公司提出关键路径法,并 于1957年首先用于投资1000万美元的化工厂 建设,工期比原计划缩短了4个月。杜邦公司 在采用关键路径法的一年中,节省了100万美 元。
Ⅱ. Dijkstra算法在物流配送问题中的应用
Ⅲ. 树结构在数据挖掘领域中的应用 Ⅳ. 散列技术在数据加密领域中的应用 Ⅴ. 查找技术在数据库领域中的应用 Ⅵ. 倒排文件、查找算法在搜索引擎中的应用
➢1976年,著名计算机科学家沃思(N. Wirth) 出版了名为《算法+数据结构=程序》的专 著,不仅形象地描述了数据结构、算法与 程序之间的关系,还旗帜鲜明的提出数据
数据结构的发展历史
➢20世纪40年代:处理纯数值性的信息
➢20世纪50年代末:解决非数值计算问题
➢20世纪60年代:数据结构列为一门独立的 课程
采用算法描述语言(ADL)和C++程序设计语言描述算法。 重视时间复杂性分析,重要算法的关键步骤给出正确性证
明。
教学计划
第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章 第八章
绪论 线性表、堆栈和队列 数组和字符串 树与二叉树 图 排序 查找
第二章 绪 论
2.1 为什么要学习数据结构
计算机科学是一门研究数据表示和数据处 理的科学。
数据结构(C语言版)
比较
Prim算法适用于稠密图, Kruskal算法适用于稀疏图;
两者时间复杂度相近,但 Kruskal算法需额外处理并查
集数据结构。
最短路径算法设计思想及实现方法比较
1 2
Dijkstra算法
从源点出发,每次找到距离源点最近的顶点并更 新距离值,直至所有顶点距离确定。适用于不含 负权边的图。
Floyd算法
特殊二叉树
满二叉树、完全二叉树等。
二叉树的遍历与线索化
二叉树的遍历
前序遍历、中序遍历、后序遍历和层 次遍历是二叉树的四种基本遍历方法 。
线索化二叉树
为了方便查找二叉树节点的前驱和后 继,可以对二叉树进行线索化处理, 即在节点的空指针域中存放指向前驱 或后继的指针。
树和森林的遍历与转换
树的遍历
01
串的顺序存储结构
01
02
03
串的顺序存储结构是用 一组地址连续的存储单 元来存储串中的字符序
列的。
按照预定义的大小,为 每个定义的串变量分配 一个固定长度的存储区 ,一般是用定长数组来
定义。
串值的存储:将实际串 长度值保存在数组的0下 标位置,串的字符序列 依次存放在从1开始的数
组元素中。
串的链式存储结构
03
比较
DFS空间复杂度较低,适用于递 归实现;BFS可找到最短路径, 适用于非递归实现。
最小生成树算法设计思想及实现方法比较
Prim算法
从某一顶点开始,每次选择当 前生成树与外界最近的边加入 生成树中,直至所有顶点加入
。
Kruskal算法
按边权值从小到大排序,依次 选择边加入生成树中,保证不
形成环路。
数据结构(C语言版)
数据结构ppt课件
二叉树具有五种基本形态,即空二叉树、只有一个根节点的二叉树、只有左子树或右子 树的二叉树、以及左右子树均有的二叉树。此外,二叉树还具有一些重要性质,如二叉
树的第i层最多有2^(i-1)个节点(i>=1),深度为k的二叉树最多有2^k-1个节点 (k>=1)等。
二叉树的遍历算法
先序遍历
先访问根节点,然后遍 历左子树,最后遍历右
05
图论基础及图的存储结构
图论基础概念介绍
图的基本概念
由顶点(Vertex)和边(Edge)组成的数 据结构,表示对象及其之间的关系。
图的遍历
通过某种方式访问图中所有顶点的过程, 常见的遍历算法有深度优先遍历(DFS)和 广度优先遍历(BFS)。
有向图与无向图
根据边是否有方向,图可分为有向图和无 向图。
时间复杂度
平均时间复杂度和最坏时 间复杂度均为O(n)。
适用场景
适用于数据量较小或数据 无序的情况。
查找算法设计之二分查找法
算法思想
在有序数组中,取中间元素与目标元素比较,若相等则查找成功;若目标元素小于中间元素, 则在左半部分继续查找;若目标元素大于中间元素,则在右半部分继续查找。
时间复杂度
平均时间复杂度和最坏时间复杂度均为O(log n)。
连通图与连通分量
在无向图中,任意两个顶点之间都存在路 径,则称该图是连通图;否则,称该图的 极大连通子图为连通分量。
顶点的度
在无向图中,顶点的度是与该顶点相关联 的边的数目;在有向图中,顶点的度分为 入度和出度。
图的存储结构之邻接矩阵法
邻接矩阵表示法
用一个二维数组表示图中顶点之 间的关系,若顶点i与顶点j之间 存在一条边,则数组元素值为1
《数据结构》教案(精华版)
《数据结构》教案(精华版)《数据结构》教案(精华版)前言数据结构是计算机学科中的重要基础课程,它涉及到数据的存储、组织和管理。
本教案旨在帮助学生掌握数据结构的基本概念、算法和应用,提高其解决实际问题的能力。
第一章:引言在本章中,我们将介绍数据结构的基本概念和重要性。
学生将了解到数据结构在计算机科学中的作用,以及为什么学习数据结构对于他们的职业发展至关重要。
1.1 数据结构的定义数据结构是一种组织和存储数据的方式,它涉及到数据元素之间的关系,以及对这些关系的操作。
1.2 数据结构的分类数据结构可以分为线性结构和非线性结构。
线性结构中的数据元素之间存在一个明确的顺序关系,而非线性结构中的数据元素之间没有固定的顺序关系。
1.3 数据结构的应用数据结构在计算机科学中有广泛的应用。
例如,在数据库管理系统中,数据结构被用来组织和管理大量的数据;在图形图像处理中,数据结构被用来存储和操作图像数据。
第二章:线性结构本章将介绍线性结构,包括线性表、栈和队列。
学生将学习这些线性结构的定义、实现和应用。
2.1 线性表线性表是一种最简单的数据结构,它由一组数据元素组成,这些元素按照线性的顺序存储。
2.2 栈栈是一种特殊的线性表,它具有“先进后出”的特点。
学生将学习栈的定义、实现和常见应用。
2.3 队列队列是另一种特殊的线性表,它具有“先进先出”的特点。
学生将学习队列的定义、实现和应用。
第三章:树结构本章将介绍树结构,包括二叉树、搜索树和平衡树。
学生将学习这些树结构的定义、实现和应用。
3.1 二叉树二叉树是一种常见的树结构,它的每个节点最多有两个子节点。
学生将学习二叉树的定义、实现和遍历算法。
3.2 搜索树搜索树是一种特殊的二叉树,它的每个节点都符合一定的大小关系。
学生将学习搜索树的定义、实现和查找算法。
3.3 平衡树平衡树是一种自平衡的二叉树,它可以保持树的高度平衡。
学生将学习平衡树的定义、实现和平衡算法。
第四章:图结构本章将介绍图结构,包括无向图和有向图。
数据结构百度百科
数据结构概述数据结构是计算机存储、组织数据的方式。
数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。
通常情况下,精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。
数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。
目录[隐藏][编辑本段]基本简介数据结构在计算机科学界至今没有标准的定义。
个人根据各自的理解的不同而有不同的表述方法:Sartaj Sahni在他的《数据结构、算法与应用》一书中称:“数据结构是数据对例的数据元素之间的各种联系。
这些联系可以通过定义相关的函数来给出。
”他将数据对象(data object)定义为“一个数据对象是实例或值的集合”。
Clifford A.Shaffer在《数据结构与算法分析》一书中的定义是:“数据结构是ADT (抽象数据类型 Abstract Data Type)的物理实现。
”Lobert L.Kruse在《数据结构与程序设计》一书中,将一个数据结构的设计过程分成抽象层、数据结构层和实现层。
其中,抽象层是指抽象数据类型层,它讨论数据的逻辑结构及其运算,数据结构层和实现层讨论一个数据结构的表示和在计算机内的存储细节以及运算的实现。
[编辑本段]重要意义一般认为,一个数据结构是由数据元素依据某种逻辑联系组织起来的。
对数据元素间逻辑关系的描述称为数据的逻辑结构;数据必须在计算机内存储,数据的存储结构是数据结构的实现形式,是其在计算机内的表示;此外讨论一个数据结构必须同时讨论在该类数据上执行的运算才有意义。
在许多类型的程序的设计中,数据结构的选择是一个基本的设计考虑因素。
许多大型系统的构造经验表明,系统实现的困难程度和系统构造的质量都严重的依赖于是否选择了最优的数据结构。
许多时候,确定了数据结构后,算法就容易得到了。
有些时候事情也会反过来,我们根据特定算法来选择数据结构与之适应。
不论哪种情况,选择合适的数据结构都是非常重要的。
选择了数据结构,算法也随之确定,是数据而不是算法是系统构造的关键因素。
数据结构内容
数据结构内容数据结构内容什么是数据结构?•数据结构是计算机存储、组织数据的方式。
•它是一种逻辑和数学模型,用于描述数据之间的关系和操作。
为什么重要?•数据结构是解决复杂问题的基础。
•它能够提高算法效率和程序的可读性和可维护性。
常见的数据结构数组•数组是一种线性数据结构,用于存储相同类型的元素。
•它可以通过索引快速访问元素,但插入和删除元素的操作较慢。
链表•链表也是线性数据结构,元素通过指针链接起来。
•它的插入和删除操作较快,但访问元素需要遍历整个链表。
栈•栈是一种先进后出(LIFO)的数据结构。
•它的插入和删除操作都在同一端进行,如函数调用栈。
队列•队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构。
•它的插入和删除操作分别在两端进行,如任务调度。
树•树是一种非线性数据结构,由节点和边组成。
•常见的树结构有二叉树、AVL树、红黑树等。
图•图是一种非线性数据结构,由节点和边组成。
•它用于表示网络拓扑、地图等具有复杂关系的问题。
如何选择数据结构?•根据问题的特点和需求来选择合适的数据结构。
•考虑数据的规模、访问方式和操作的复杂度等因素。
总结•数据结构是计算机存储和组织数据的方式。
•常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树和图等。
•选择适合问题的数据结构能够提高算法效率和程序的可读性。
以上是关于数据结构内容的介绍,希望可以帮助你更好地理解和运用数据结构。
数据结构内容(续)进阶数据结构哈希表•哈希表是一种以键-值对存储数据的数据结构。
•它通过哈希函数将键映射到特定的索引位置,以实现快速的插入、搜索和删除操作。
堆•堆是一种特殊的树结构,满足堆属性:对于每个节点,其值大于(或小于)其子节点的值。
•堆常用于实现优先队列等应用,如最小堆可以用来找到最小的元素。
图的高级算法•图的高级算法包括深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。
•它们用于解决图的连通性、最短路径等问题。
字符串匹配算法•字符串匹配算法用于在一个字符串中查找一个特定的子字符串。
数据结构知识点总结归纳整理
第1章绪论1.1 数据结构的基本概念数据元是数据的基本单位,一个数据元素可由若干个数据项完成,数据项是构成数据元素的不可分割的最小单位。
例如,学生记录就是一个数据元素,它由学号、姓名、性别等数据项组成。
数据对象是具有相同性质的数据元素的集合,是数据的一个子集。
数据类型是一个值的集合和定义在此集合上一组操作的总称。
•原子类型:其值不可再分的数据类型•结构类型:其值可以再分解为若干成分(分量)的数据类型•抽象数据类型:抽象数据组织和与之相关的操作抽象数据类型(ADT)是指一个数学模型以及定义在该模型上的一组操作。
抽象数据类型的定义仅取决于它的一组逻辑特性,而与其在计算机内部如何表示和实现无关。
通常用(数据对象、数据关系、基本操作集)这样的三元组来表示。
#关键词:数据,数据元素,数据对象,数据类型,数据结构数据结构的三要素:1.逻辑结构是指数据元素之间的逻辑关系,即从逻辑关系上描述数据,独立于计算机。
分为线性结构和非线性结构,线性表、栈、队列属于线性结构,树、图、集合属于非线性结构。
2.存储结构是指数据结构在计算机中的表示(又称映像),也称物理结构,包括数据元素的表示和关系的表示,依赖于计算机语言,分为顺序存储(随机存取)、链式存储(无碎片)、索引存储(检索速度快)、散列存储(检索、增加、删除快)。
3.数据的运算:包括运算的定义和实现。
运算的定义是针对逻辑结构的,指出运算的功能;运算的实现是针对存储结构的,指出运算的具体操作步骤。
1.2 算法和算法评价算法是对特定问题求解步骤的一种描述,有五个特性:有穷性、确定性、可行性、输入、输出。
一个算法有零个或多个的输入,有一个或多个的输出。
时间复杂度是指该语句在算法中被重复执行的次数,不仅依赖于问题的规模n,也取决于待输入数据的性质。
一般指最坏情况下的时间复杂度。
空间复杂度定义为该算法所耗费的存储空间。
算法原地工作是指算法所需辅助空间是常量,即O(1)。
第2章线性表2.1 线性表的定义和基本操作线性表是具有相同数据类型的n个数据元素的有限序列。
数据结构 知识点总结
数据结构知识点总结一、数据结构基础概念数据结构是指数据元素之间的关系,以及对数据元素进行操作的方法的总称。
数据结构是计算机科学中非常基础的概念,它为计算机程序的设计和实现提供了基础架构。
数据结构的研究内容包括数据的逻辑结构、数据的存储结构以及对数据进行操作的算法。
1.1 数据结构的分类数据结构可以根据数据的逻辑关系和数据的物理存储方式进行分类,常见的数据结构分类包括线性结构、树形结构、图结构等。
1.2 数据结构的基本概念(1)数据元素:数据结构中的基本单位,可以是原子类型或者复合类型。
(2)数据项:数据元素中的一个组成部分,通常是基本类型。
(3)数据结构的逻辑结构:指数据元素之间的逻辑关系,包括线性结构、树形结构、图结构等。
(4)数据结构的存储结构:指数据元素在计算机内存中的存储方式,包括顺序存储结构和链式存储结构等。
1.3 数据结构的特点数据结构具有以下几个特点:(1)抽象性:数据结构是对现实世界中的数据进行抽象和模型化的结果。
(2)实用性:数据结构是在解决实际问题中得出的经验总结,是具有广泛应用价值的。
(3)形式化:数据结构具有精确的数学定义和描述,可以进行分析和证明。
(4)计算性:数据结构是为了使计算机程序更加高效而存在的。
二、线性结构线性结构是数据元素之间存在一对一的关系,是一种最简单的数据结构。
常见的线性结构包括数组、链表、栈和队列等。
2.1 线性表线性表是数据元素之间存在一对一的关系的数据结构,可以采用顺序存储结构或者链式存储结构实现。
(1)顺序存储结构:线性表采用数组的方式进行存储,数据元素在内存中连续存储。
(2)链式存储结构:线性表采用链表的方式进行存储,数据元素在内存中非连续存储,通过指针将它们进行连接。
2.2 栈栈是一种特殊的线性表,只允许在一端进行插入和删除操作,这一端称为栈顶。
栈的操作遵循后进先出(LIFO)的原则。
2.3 队列队列也是一种特殊的线性表,允许在一端进行插入操作,另一端进行删除操作,这两端分别称为队尾和队首。
《数据结构》课件
第二章 线性表
1
线性表的顺序存储结构
2
线性表的顺序存储结构使用数组来存储元素,
可以快速随机访问元素。
3
线性表的常见操作
4
线性表支持常见的操作,包括插入、删除、 查找等,可以灵活地操作其中的元素。
线性表的定义和实现
线性表是一种数据结构,它包含一组有序的 元素,可以通过数组和链表来实现。
线性表的链式存储结构
线性表的链式存储结构使用链表来存储元素, 支持动态扩展和插入删除操作。
第三章 栈与队列
栈的定义和实现
栈是一种特殊的线性表,只能在一 端进行插入和删除操作,遵循后进 先出的原则。
队列的定义和实现
队列是一种特殊的线性表,只能在 一端进行插入操作,在另一端进行 删除操作,遵循先进先出的原则。
栈和队列的应用场景和操作
哈希表是一种高效的查找数据结构, 通过哈希函数将关键字映射到数组 中,实现快速查找。
排序算法包括冒泡排序、插入排序 和快速排序等,可以根据数据规模 和性能要求选择合适的算法。
结语
数据结构的学习心得 总结
学习数据结构需要掌握基本概念 和常见操作,通过实践和练习加 深理解和熟练度。
下一步学习计划的安 排
在掌握基本数据结构的基础上, 可以进一步学习高级数据结构和 算法,提升编程技能。
相关学习资源推荐
推荐一些经典的数据结构教材和 在线学习资源,如《算法导论》 和LeetCode等。
栈和队列在计算机科学中有许多应 用,如函数调用、表达式求值和作 业调度等。
第四章 树与二叉树
树的定义和性质
树是由节点和边组成的一种非线性数据结构,每个 节点可以有多个子节点。
二叉树的遍历方式
二叉树的遍历方式包括前序遍历、中序遍历和后序 遍历,可以按不同顺序输出节点的值。
数据结构(第3版)
成书过程
Hale Waihona Puke 订情况人员分工该教材修订部分如下: 1.精简部分内容。从2010年《数据结构(第2版)》(以下简称“第2版”)中,删去了“递归”“内存管 理”“文件”和“随机数”4章和附录等内容,对“绪论”“线性表堆栈和队列”“数组和字符串”“树”“图排 序”和“查找”等各章进行了改写。 2.算法分析或其关键部分的正确性证明是读者学习数据结构需要掌握的技巧,为此增加了新的一章“数学准 备”。 3.在第6章“图”中新增了6.6.4节“满足约东的最短路径”,给出了其ADL描述和实例分析。 4.在6.7.2节中增加了 Kruskal算法的ADL描述、时间复杂性分析和关键部分的正确性证明。 5.增加了背景历史介绍,以及推荐读物与参考文献。 6.将第2版附录(算法的C++代码、习题答案或解题思路)与教师讲课视频、算法动画等以数字化资源存于网 站。 2015年7月18日,《数据结构(第3版)》入选教育部“十二五”职业教育国家规划教材 。
数据结构(第3版)
2017年高等教育出版社出版的图书
01 成书过程
03 教学资源 05 作者简介
目录
02 内容简介 04 教材特色
《数据结构(第3版)》是由刘大有、杨博、黄晶、朱允刚、谷方明、姜丽编著,高等教育出版社2017年出 版的“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材、面向21世纪课程教材与 “十一五”国家级规划教材。该教 材可作为高等院校计算机科学与技术、软件工程及相关专业的教材和教学参考书,也可供相关专业的工程技术人 员参考使用。
内容简介
该教材系统介绍了数据结构的概念、原理、技术和应用实例,由纸介质部分和在线数字化资源部分所组成, 纸介质部分主要包括数学准备、绪论、基本数据结构、排序与查找等内容,共8章。其中,第1章“数学准备”, 系统地介绍与算法分析紧密相关的数学分支(生成函数与渐近表示除外,渐近表示在第2章简要介绍)的基本知识; 第2章“绪论”,对算法描述语言ADL和算法书写规范、数据结构与算法的基本概念、算法分析基础等进行阐述; 第3、4章介绍线性结构,系统地描述线性表、堆栈、队列、数组和字符串等结构的存储、操作和应用;第5章 “树与二叉树”,在详细刻画树和二叉树结构的基础上,从应用和数据结构扩展的视角渐进地讨论线索二叉树、 哈夫曼树、并查集和决策树等内容;第6章“图”,系统地阐述图的基本概念、基本存储结构和基本算法,新增了 带约束的最短路径算法和功能同Warshall算法但更高效的传递闭包求解算法,从应用的视角讨论复杂网络概念和 基于图的典型信息搜索算法;第7、8章“排序”与“查找”,深入讨论排序和查找的重要内容,并给出典型算法 的描述、时间复杂性分析和相关算法的比较等 。
数据结构ppt课件完整版
数据结构分类
根据数据元素之间关系的不同, 数据结构可分为线性结构、树形 结构、图形结构等。
4
数据结构重要性
01
02
03
提高算法效率
合理的数据结构可以大大 提高算法的执行效率,减 少时间和空间复杂度。
33
案例三:最小生成树在通信网络优化中应用
Kruskal算法
基于并查集实现,按照边的权值从小到大依次添加边,直到生成 最小生成树。
Prim算法
从某一顶点开始,每次选择与当前生成树最近的顶点加入,直到 所有顶点都加入生成树。
通信网络优化
最小生成树算法可用于通信网络优化,通过选择最优的通信线路 和节点,降低网络建设和维护成本。
2024/1/28
简化程序设计
数据结构的设计和实现可 以简化程序设计过程,提 高代码的可读性和可维护 性。
解决实际问题
数据结构是解决实际问题 的基础,如排序、查找、 图论等问题都需要依赖于 特定的数据结构。
5
相关术语解析
数据元素
数据元素是数据的基本 单位,通常作为一个整
体进行考虑和处理。
2024/1/28
02
队列的基本操作包括入队(enqueue)、出队( dequeue)、查看队首和队尾元素等。
03
队列的特点
2024/1/28
04
数据从队尾入队,从队首出队。
05
队列中元素的插入和删除操作分别在两端进行,因此也称 为双端操作。
06
队列中没有明显的头尾标记,通常通过计数器或循环数组 等方式实现。
15
栈和队列应用举例
数据结构的名词解释
数据结构的名词解释第一点:数据结构的基本概念与类型数据结构是计算机科学中研究数据组织和存储方式的重要分支,它涉及到如何在计算机中有效地存储、访问和处理数据。
数据结构不仅为程序设计提供了算法和程序设计语言的基础,而且是计算机科学中的核心概念之一。
数据结构主要包括两大类:线性结构和非线性结构。
线性结构指的是数据元素之间存在一对一的关系,非线性结构则指的是数据元素之间存在一对多或多对多的关系。
线性结构主要包括:数组、链表、栈、队列、串等。
数组是最基本的数据结构,它将数据元素按照一定的顺序排列在一片连续的存储空间中。
链表是由一系列节点组成的数据结构,每个节点包含数据域和指针域。
栈和队列是特殊的线性表,栈是后进先出(LIFO)的数据结构,而队列是先进先出(FIFO)的数据结构。
串是由零个或多个字符组成的有限序列。
非线性结构主要包括:树、图、哈希表等。
树是一种非常重要的非线性结构,它是由节点组成的数据结构,每个节点包含数据域和指针域,节点之间的关系是一对多的关系。
图是由顶点集合和边集合组成的非线性结构,顶点之间通过边相连。
哈希表是通过哈希函数将关键字映射到表中的位置来访问数据的数据结构,它可以在对数时间复杂度内完成插入、删除和查找操作。
数据结构在计算机科学中的应用非常广泛,它不仅在算法设计、程序开发、系统设计等领域中有着重要的应用,而且在数据库、网络、人工智能等领域中也扮演着重要的角色。
第二点:数据结构的重要性质与算法数据结构的性质是指数据结构在存储、访问和处理数据方面所具有的特点和性质。
数据结构的性质直接影响到算法的设计和效率,因此在研究数据结构时,我们需要关注其重要的性质。
数据结构的重要性质主要包括:连续性、顺序性、随机性、独立性、可扩展性等。
连续性指的是数据元素在物理存储空间上的连续性;顺序性指的是数据元素在逻辑上的有序性;随机性指的是数据元素在逻辑上的无序性;独立性指的是数据元素之间的相互独立性;可扩展性指的是数据结构在元素数量变化时的灵活性。
数据结构(C语言版)(第2版)课后习题答案
数据结构(C语言版)(第2版)课后习题答案李冬梅2015.3第1 绪论 (1)第2线性表 (5)第3栈和队列 14 第4串、数组和广义表 27 第5树和二叉树 34 第 6 图 (43)第7 查找 (55)第8 排序 (66)第 1 章绪论1.简述下列概念:数据、数据元素、数据项、数据对象、数据结构、逻辑结构、存储结构、抽象数据类型。
答案:数据:是客观事物的符号表示,指所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的总称。
如数学计算中用到的整数和实数,文本编辑所用到的字符串,多媒体程序处理的图形、图像、声音、动画等通过特殊编码定义后的数据。
数据元素:是数据的基本单位,在计算机中通常作为一个整体进行考虑和处理。
在有些情况下,数据元素也称为元素、结点、记录等。
数据元素用于完整地描述一个对象,如一个学生记录,树中棋盘的一个格局(状态)、图中的一个顶点等。
数据项:是组成数据元素的、有独立含义的、不可分割的最小单位。
例如,学生基本信息表中的学号、姓名、性别等都是数据项。
数据对象:是性质相同的数据元素的集合,是数据的一个子集。
例如:整数数据对象是集合N={0 ,± 1 ,±2,⋯},字母字符数据对象是集合C={ ‘ A’,‘ B’,⋯,‘ Z’,‘ a’,‘ b ’,⋯,‘z’ } ,学生基本信息表也可是一个数据对象。
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。
换句话说,数据结构是带“结构”的数据元素的集合,“结构”就是指数据元素之间存在的关系。
逻辑结构:从逻辑关系上描述数据,它与数据的存储无关,是独立于计算机的。
因此,数据的逻辑结构可以看作是从具体问题抽象出来的数学模型。
存储结构:数据对象在计算机中的存储表示,也称为物理结构。
抽象数据类型:由用户定义的,表示应用问题的数学模型,以及定义在这个模型上的一组操作的总称。
具体包括三部分:数据对象、数据对象上关系的集合和对数据对象的基本操作的集合。
(完整版)数据结构教案
(完整版)数据结构教案1. 引言本教案旨在介绍数据结构的基本概念和常用算法,并提供相应的教学资源和活动设计,以帮助学生掌握数据结构的核心知识和能力。
2. 教学目标- 了解数据结构的概念和作用;- 能够使用常见的数据结构(如链表、栈、队列、树、图等)进行问题建模和解决;- 掌握基本的数据结构算法(如排序、查找、遍历等);- 培养学生的编程能力和解决实际问题的能力。
3. 教学内容3.1 数据结构基础- 数据结构的定义和分类;- 数组和链表的比较与应用;- 栈和队列的概念及应用;- 树的基本概念和遍历方法;- 图的基本概念和遍历方法。
3.2 数据结构算法- 排序算法:插入排序、选择排序、冒泡排序、快速排序、归并排序;- 查找算法:顺序查找、二分查找;- 图的最短路径算法:Dijkstra算法、Floyd算法。
4. 教学方法- 讲授理论知识:通过讲解、示意图和实例等形式,向学生介绍数据结构的基本概念和算法;- 编程实践:让学生通过编写程序来实现常见的数据结构和算法,并解决相关问题;- 组织小组讨论和实践活动:让学生合作完成数据结构相关的实际案例分析和解决方案设计。
5. 教学评估为了评价学生的研究效果和能力,我们将采用以下评估方式:- 课堂作业:包括理论题和编程题,用于检查学生对数据结构的理解和应用能力;- 项目实践:学生需要独立或小组完成一个数据结构相关的实际项目,并进行展示和报告;- 期末考试:综合测试学生对数据结构知识的掌握情况。
6. 教学资源为了辅助教学和学生的研究,我们准备了以下教学资源:- 教材:精选的数据结构教材,供学生进行参考和深入研究;- 幻灯片:用于课堂讲解和学生研究的幻灯片,清晰呈现数据结构的概念和算法;- 编程实践指导:提供编程实践的指导和示例代码,帮助学生快速上手;- 练题和答案:提供大量的练题和详细答案,供学生巩固理论知识和算法思维。
7. 教学活动设计为了培养学生的研究兴趣和主动性,我们将设计以下教学活动:- 小组讨论:学生分组进行数据结构相关的主题讨论,分享思路和解决方案;- 编程比赛:组织学生参加数据结构编程比赛,以提高他们的编程能力和算法思维;- 实例分析:选取经典的数据结构实例,引导学生进行分析和实现,加深对数据结构的理解;- 视频讲解:录制有关数据结构的视频讲解,在线平台上供学生随时观看和研究。
数据结构知识点总结
数据结构知识点总结数据结构是一种组织数据的方式,它能够使程序员更有效地操作和管理数据。
数据结构的基本概念包括结构,抽象和算法。
数据结构的具体实现方法可以是链表、堆栈、队列等数据结构,也可以是基于树的数据结构,如二叉树、AVL树、红黑树和B树等。
二、数据结构的应用数据结构有多种应用,可以应用于存储管理、搜索以及排序等。
存储管理方面,数据结构可以对存储空间进行有效管理;搜索方面,数据结构可以提高搜索效率,比如二叉搜索树、树状数组等;排序方面,一些时间复杂度较低的排序算法比如快速排序、堆排序等均可以借助数据结构实现。
三、数据结构的实现数据结构的实现方法多种多样,可以借助多种方法实现某种数据结构,比如一种数据结构可以借助数组和链表实现,另一种数据结构也可以借助二叉树实现。
数据结构的实现也可以是利用固定的内存来实现,也可以借助动态分配内存的方式实现。
四、常见的数据结构1、线性数据结构:线性数据结构是由一组具有特定结构的数据元素组成的一维排列,像数组、链表、栈、队列等都属于线性数据结构。
2、非线性数据结构:非线性数据结构不是一维排列,而是由多个元素之间存在复杂的逻辑关系和网络结构组成的结构,像图、树等都属于非线性数据结构。
五、数据结构的抽象数据结构的抽象是数据结构的一个重要概念,它是抽象出了物理存储单元和相关操作之间的逻辑关系,以描述数据结构本身,不涉及具体的物理实现。
六、数据结构的算法数据结构的算法是指创建、实现、维护和控制数据结构的一种操作。
它是根据数据抽象和操作抽象设计出来的算法,是数据结构的基础。
常见的数据结构算法有查找算法、排序算法、图算法、字符串匹配算法、索引算法、树算法和图形算法等。
七、数据结构的性能分析数据结构的性能分析是指对某种数据结构性能进行分析和评估,以便更好地改善和优化该数据结构。
可以比较不同数据结构之间的性能,以及不同操作之间的性能,从而决定更好的数据结构,提高操作的效率。
总结本文总结了数据结构的基本概念、应用、实现方法、常见数据结构、抽象、算法以及性能分析。
数据结构标准
数据结构标准一、线性结构线性结构是最基本的数据结构,它包括数组、链表、栈和队列等。
1.1 数组数组是一种有序的线性结构,它包含固定大小的元素,并且每个元素都有一个对应的索引。
数组适用于存储相同类型的元素,可以进行高效的随机访问。
1.2 链表链表是一种由节点组成的数据结构,每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。
链表适用于存储动态大小的数据,插入和删除操作比较方便。
1.3 栈栈是一种后进先出(LIFO)的数据结构,它适用于存储程序中的调用关系、操作顺序等。
栈只允许在一端进行插入和删除操作。
1.4 队列队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构,它适用于存储程序中的任务、消息等。
队列允许在一端进行插入操作,在另一端进行删除操作。
二、树形结构树形结构是一种分层次的数据结构,它包括二叉树、多叉树、森林等。
2.1 二叉树二叉树是一种特殊的树形结构,每个节点最多有两个子节点。
二叉树适用于存储层次关系比较明显的数据,如表达式树、二叉搜索树等。
2.2 多叉树多叉树是一种每个节点可以有多于两个子节点的树形结构。
多叉树适用于存储层次关系复杂的数据,如XML文档、HTML文档等。
2.3 森林森林是一种由多个不相交的树组成的集合。
森林适用于存储多个不相交的层次关系比较明显的数据集。
三、图状结构图状结构是一种非线性的数据结构,它包括有向图、无向图、加权图等。
3.1 有向图有向图是一种由节点和有向边组成的数据结构,每个节点可以与任意其他节点相连通。
有向图适用于存储表示依赖关系的数据,如程序的控制流图等。
3.2 无向图无向图是一种由节点和无向边组成的数据结构,每个节点可以与任意其他节点相连通。
无向图适用于存储表示合作关系的数据,如社交网络等。
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常见的交换排序方法:
(1)冒泡排序(或起泡排序)(2
)快速排序
两个记录反序时进行交换
基本思路
有序区
R [0]┇R [i -1]无序区
R [i ]R [i +1]
┇R [n -1]
将无序区中最小记录放在R [i ]
有序区
R [0]
┇R [i -1]R [i ]无序区
R [i +1]┇R [n -1]
一趟排序
初始有序区为空。
i =0~n -2,共n -1趟使整个数据有序。
有序区总是全局有序的
冒泡排序算法
void BubbleSort(RecType R[],int n)
{int i,j;RecType temp;
for(i=0;i<n-1;i++)
{
for(j=n-1;j>i;j--)//比较找本趟最小关键字的记录if(R[j].key<R[j-1].key)
{temp=R[j];//R[j] R[j-1]
R[j]=R[j-1];
R[j-1]=temp;
}
}
}
采用前面的冒泡排序方法对(2,1,3,4,5)进行排序初始关键字21345
12345 i=0
12345 i=1
12345 i=2
12345 i=3已经全部有
序了
一旦某一趟比较时不出现记录交换,说明已排好序了,就可以结束本算法。
如何提高效率?
改进冒泡排序算法:
void BubbleSort(RecType R[],int n)
{int i,j;bool exchange;RecType temp;
for(i=0;i<n-1;i++)
{exchange=false;
for(j=n-1;j>i;j--)//比较,找出最小关键字的记录
if(R[j].key<R[j-1].key)
{temp=R[j];R[j]=R[j-1];R[j-1]=temp;
exchange=true;
}
if(exchange==false)return;//中途结束算法
}
}
最好的情况(关键字在记录序列中正序):只需进行一趟冒泡
最坏的情况(关键字在记录序列中反序):需进行n -1趟冒泡
“移动”的次数:
“比较”的次数:
n -1
“比较”的次数:
2
)1()1(1
-=
--∑
-=n n i n n i “移动”的次数:
2
)
1(3)1(32
-=
-∑
=n n i n n i 所以冒泡排序最好时间复杂度为O(n ),最坏和平均为O(n 2)。
算法分析
无序的记
录序列
无序子序列❶
无序子序列❷
基准
一次划分
分别进行快速排序
每趟使表的第1个元素放入适当位置(归位),将表一分为二,对子表按递归方式继续这种划分,直至划分的子表长为0或1(递归出口)。
基准
3
1542回顾划分:示例
tmp
i
j
i =j :区间处理完毕划分完毕
整个区间:R [s ..t ]
左区间:R [s..i -1]右区间:R [i +1..t ]
void QuickSort (RecType R[],int s,int t)//对R[s]至R[t]的元素进行快速排序{int i=s,j=t;RecType tmp;
if (s<t)//区间内至少存在2个元素的情况{tmp=R[s];//用区间的第1个记录作为基准
while (i!=j)//从两端交替向中间扫描,直至i=j 为止{while (j>i &&R[j].key>=tmp.key)j--;
R[i]=R[j];
while (i<j &&R[i].key<=tmp.key)i++;R[j]=R[i];}
R[i]=tmp;
QuickSort (R,s,i-1);//对左区间递归排序QuickSort (R,i+1,t);//对右区间递归排序}
//递归出口:不需要任何操作
}
快速排序算法
一次划分
【例10-2】设待排序的表有10个记录,其关键字分别为{6,8,7,9,0,1,3,2,4,5}。
说明采用快速排序方法进行排序的过程。
68 7 9 0 1 3 2 4 5
5 4 2 3 0 1
97 861 4 2 3 050,1,2,3,4,5,6,7,8,9
2
3
4
1
3423
4
879
7
8
快速排序递归树
将递归树看成一颗3叉树,每个分支节点对应一次递归调用。
这里递归次数:7左右分区处理的顺序无关
【例10-3】采用递归方式对顺序表进行快速排序,下列关于递归次数的叙述中,正确的是。
A. 递归次数与初始数据的排列次序无关
B. 每次划分后,先处理较长的分区可以减少递归次数
C. 每次划分后,先处理较短的分区可以减少递归次数
D. 递归次数与每次划分后得到的分区处理顺序无关
说明:本题为2010年全国考研题
【例10-4】为实现快速排序法,待排序序列宜采用存储方式是。
A.顺序存储
B. 散列存储
C. 链式存储
D. 索引存储
说明:本题为2011年全国考研题
最好情况:
n 个元素
……
⎡log 2n ⎤层
此时时间复杂度为O(nlog 2n ),空间复杂度为O(log 2n )。
n /2或n /2 -1个元素
算法分析n /2或n /2-1个元素
划分时间为O(n )
最坏情况:
n个元素
划分时间为O(n)
n-1个元素
n层
n-2个元素
┇
此时时间复杂度为O(n2),空间复杂度为O(n)。
结论:快速排序的平均时间复杂度为O(n log 2n )。
平均所需栈空间为O(log 2n )。
1次划分的时间
则可得结果:T avg (n )=C n log 2n 。
n 个元素
k -1个元素
n -k 个元素
k :1~n ,共有n 种情况
[]∑=-+-+=n
k avg avg avg k n T k T n Cn n T 1
)()1(1)(由此可得快速排序所需时间的平均值为:
平均情况:
划分时间为O(n )
━━本讲完━━。