数据可视化概述
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数据可视化就是数据中信息的可视化。人类对图形、 图像等可视化符号的处理效率要比对数字、文本的处理 效率高很多。经过可视化的数据，可以让人更直观、清 晰的了解到数据中蕴含的信息，从而最大化数据的价值。
数据可视化是一门科学。它主要借助图形化的手段， 达到有效传达与沟通信息的目的。它与信息图形化、信 息可视化、科学可视化和统计图形化等领域密切相关。 近些年，数据可视化已经在商业中发挥了巨大的价值， 是商务智能重要的一部分，其主要形式包括报表、图表， 以及各种用于制作计分卡(scorecards)和仪表盘 （dashboards）的可视化元素。
数据可视化的发展历史
著到名19的世可纪视下化半专叶家，、系作统家构和建评可论视家化爱方德法华的・条 塔件夫日特渐（成熟Ed，wa人rd类Tu社ft会e）进评入论了该统图计说图：形“学这的是黄迄 今金为时止期最。好其的中统，计法图国。人”查在尔这斯张・图约中瑟，夫密·纳密德纳 用德一(C种ha艺rl术es的J方os式ep，h 详M尽in地ar表d)达是了将多可个视数化据应的用 维于度工（程军和队统的计规的模先、驱行。军他方用向图、形军描队绘汇了聚18、12分年 散拿和破重仑聚的的军时队间在与俄地国点战、役军中队遭减受员的过损程失、，地如理右 位图置所和示温。度开等始）在。波1兰9世与纪俄出国现，了粗许带多状伟图大形的代可表 视了化每作个品地，点其上中军许队多的都规记模载。在拿塔破夫仑特军的队网在站苦和寒 可的视冬化天书从籍莫中斯。科撤退的路径则用下方较暗的带 状图形表示，图中标注了对应的温度和时间。
三个主要方面
异常：指有问题的数据。异常的数 据不一定都是错误的数据，有些异常数 据可能是设备出错或者人为错误输入， 有些可能就是正确的数据。通过异常分 析，用户可以及时发现各种异常情况。
如右图所示，图中大部分点都集中 在一个区域，极少数点分散在其他区域， 这些点可能会影响对数据相关性的判断， 通过可视化可以初步将其识别出来。
数据和信息是不可分离的，信息依赖数 据来表达，数据则生动具体表达出信息。 数据是符号，是物理性的，信息是对数据 进行加工处理之后所得到的并对决策产生 影响的数据，是逻辑性和观念性的；数据 是信息的表现形式，信息是数据有意义的 表示。
数据本身没有意义，数据只有对实体行 为产生影响时才成为信息。
信息可视化
注：现已不适用于数字媒体
数据可视化的发展历史
进入21世纪，新的可视化媒介互联网出现， 这催生了许多新的可视化技术和功能。随着互 联网的普及，数据和可视化传播的受众越来越 大，许多数据有着全球范围的可视化传播需求， 进一步促进了各种新形式的可视化快速发展。 现在的屏幕媒体中大多融入了各种交互、动画 和图像渲染技术，并加入了实时的数据反馈， 可以创建出沉浸式（immersive）的数据交流 和实用环境。除了商业机构、科研部门和政府 外，普罗大众每天也要在自己的屏幕上接触大 量的经过可视化的数据，可以说可视化已经渗 透到了互联网上每个人的生活。
数据可视化的发展历史
随着工艺技术的完善，到19世纪上半叶， 人们已经掌握了整套统计数据可视化工具（包 括柱状图、饼图、直方图、折线图、时间线、 轮廓线等），关于社会、地理、医学和基金的 统计数据越来越多。将国家的统计数据与其可 视表达放在地图上，从而产生了概念制图的方 式。这种方式开始体现在政府规划和运营中。 人们在采用统计图表来辅助思考的同时衍生了 可视化思考的新方式：图表用于表达数据证明 和函数，列线图用于辅助计算，各类可视化显 示用于表达数据的趋势和分布。这些方式便于 人们进行交流、数据获取和可视化观察。
5．顺序表的删除运算
• 顺序表的删除运算是指将表的第 i(1<i<n)个节点删除，使长度为 n 的顺序表变成长度为n−1 的顺序表。
• 删除时应将第 i+1 个节点至第 n 个节点依次向前移一个节点位置 ，共移动 n−i个元素。
• 完成删除主要有以下几个步骤： ① 步骤 1：把第 i 个节点之后(不包含第 i 个节点)的 n−i 个节点依
5
4 a4
代表所在的
6
地址单元的
5 a5
地址编码
7
6
8
7
9
10
3
1
9
5
HEAD
a1
a2Biblioteka a3a4线性链表的逻辑状态
线性链表
a2
9
a1
1
a4
10
a3
5
a5
0
10
a5
头指针
31
存储地址
1 7 13 19 25 31 37 43
H
数据
指针
li
43
qian 13
zhao
sun 1
wang null
li
wu 37
数据可视化的发展历史
到了20世纪上半叶，政府、商业机构和科 研部门开始大量使用可视化统计图形。同时， 可视化在航空、物理、天文和生物等科学与工 程领域的应用也取得突破性进展。可视化的广 泛应用让人们意识到图形可视化的巨大潜力。 这个时期的一个重要特点是多维数据可视化和 心理学的引入，人们要求可视化更加严谨和实 用，更倾向于关注图表的颜色、数值比例和标 签。20世纪中期，制图师和理论家贾可・伯 金( Jacques Bergin)出版了《图形符号学》 （Sémiologie Graphique），在某种程度上 可以认为该书是现代信息可视化的理论基础。
• (1)数据域：存放数据元素本身的信息。 • (2)指针域：存放一个指向后继节点的指针，即存放下一个数据
元素的存储地址。
1.4 线性链表
线性表的链式存储结构称为线性链表。
链式存储结构不要求逻辑上相邻的数据元素物理位置也相邻， 各数据元素的存储顺序是任意的。各数据元素的先后关系是由 各结点的指针域指示。
数据结构与算法
➢1.1 算法的基本概念 ➢1.2 数据结构的基本概念 ➢1.3 线性表 ➢1.4 线性链表 ➢1.5 栈和队列 ➢1.6 树与二叉树 ➢1.7 查找 ➢1.8 排序
1.3 线 性 表
• 线性表的定义：线性结构习惯称为线性表。 • 线性表是 n(n=0)个数据元素构成的有限序列，表中除第一个数据元素外 的每个数据元素，有且只有一个前驱数据元素，除最后一个元素外，有 且只有一个后继数据元素。
数据可视化的发展历史
数据可视化的起源可追溯到公元2世纪，但 是在之后的很长一段时间并没有特别大的发展。 数据可视化的主要进展都是在最近两个半世纪 才出现，尤其是近四十年。
虽然可视化作为一门学科很晚才被广泛认 可，但是目前最热门的可视化形式可以追溯到 17世纪，那时的地质探索、数学和历史的普 及促进了早期的地图、图表和时间线的出现。 现代图表的发明者威廉・普莱费尔（William Playfair）在1786年出版了《商业和政治地 图集》（Commercial and Political Atlas） 中发明了广泛流传的折线图和柱状图，在 1801年出版的《统计摘要》（Statistical Breviary）中发明了饼状图，如右图所示。
什么是数据（特指）
在计算机科学中，数据是指所 有能输入到计算机并被计算机程 序处理的符号的介质的总称，是 用于输入电子计算机进行处理， 具有一定意义的数字、字母、符 号和模拟量等的通称。计算机存 储和处理的对象十分广泛，表示 这些对象的数据也随之变得越来 越复杂。
什么是信息
数据经过加工后就成为信息。两者既有 联系，又有区别。数据是信息的表现形式 和载体，而信息是数据的内涵，信息是加 载于数据之上，对数据作具有含义的解释。
2．线性表的特征
(1)数据元素个数 n 为线性表的表长，n=0 时的线 性表为空表。 (2)i 为 ai 在线性表中的位序，1<i<n 时，ai 的前驱 数据元素是 ai−1，a1 无前驱数据元素，ai 的后继数 据元素是 ai+1，an 无后继数据元素。 (3)数据元素的结构相同，且不能出现缺项。
第1章 数据可视化概述
主要内容
• 什么是数据可视化 • 数据可视化的发展历史 • 大数据可视化的分类 • 大数据可视化作用 • 大数据可视化发展方向
什么是数据（泛指）
数据是指对客观事件进行记录并可 以鉴别的符号，主要记载客观事物的性 质、状态以及相互关系。它是可识别的、 抽象的符号。
数据不仅指狭义上的数字，还可以 是具有一定意义的文字、字母、数字符 号的组合、图形、图像、视频、音频等， 也是客观事物的属性、数量、位置及其 相互关系的抽象表示。
数据可视化的发展历史
在媒体的推波助澜的宣传下，现在似乎所 有企业和个人都对数据非常感兴趣，这激发了 使用可视化工具更好地理解数据的需求。廉价 的硬件传感器和自己动手创建系统的框架降低 了收集与处理数据的成本。出现了数不胜数的 应用、软件工具和底层代码库，帮助人们收集、 组织、操作、可视化和理解各种来源的数据。 互联网还扮演了可视化的传播通道，来自不同 社区的设计师、程序员、制图师、游戏设计者 和数据分析师聚在一起，分享各种处理数据的 新思路和新工具，包含可视化与非可视化方法。
《数据结构（Java版）（第4版）》第1章 18
3．线性表的顺序存储结构
• 线性表可以采用顺序存储和链式存储两种结构。 • 顺序存储结构是将线性表中的数据元素依次存放在一个连
续的存储空间中。这种顺序表示的线性表又称顺序表。
• 顺序存储结构的特点：是随机存取的存储结构，只要确定 了存储线性表的起始位置，线 性表中的任一数据元素可随 机存取。
次前移一个位置。 ② 步骤 2：修正顺序表的节点个数。
1.4 线 性 链 表
• 线性链表的定义 • 线性表的链接存储结构，简称链表。 • 由于这种链表中，每个节点 只有一个指针域，故又称单链表。 • 可用一组不连续的存储单元存储线性表中的各个数据元 素。 • 线性表链接存储结构的基本单位称为存储节点
链式存储结构的每一个存储结点不仅存储结点的值，而且存储 结点之间的关系：
链式存储结构分为单链表、双向链表、循环链表
线性链表不能随机存取
数据域
指针域
设线性表为（a1，a2，a3，a4，a5）
HEAD 1
32
1 a1 线性链表的物理状态
3
线性表的顺 2 a2
4
序存储结构
3 a3
注意:1 2 3 此类编号不
三个主要方面
关系：指数据之间的相关性。统计学中， 通常代表关联性和因果关系。无论数据的 总量和复杂程度如何大，数据间的关系大 多可分为三类：数据间的比较、数据的构 成，以及数据的分布或联系。
比如，收入水平与幸福感之间的关系是 否成正比，经统计，对于月收入在1万元以 下的人来说，一旦收入増加，幸福感会随 之提升，但对于月收入水平在1万元以上的 人来说，幸福感并不会随着收入水平的提 高而提升，这种非线性关系也是一种关系。
• 线性表要么是空表，要么可以表示为(a1,a2,…,ai,…,an)。其中， ai(i=1,2,…,n)是线性表的数据元素，又称线性表的一个节点，同一线性 表中的数据 元素必定具有相同的特性，即属于同一数据对象。
• 每个数据元素的具体含义，在不同情况下各不相同，它可以是一个数或 一个字符，也可 以是一个具体事物，甚至其他更复杂的信息。
数据可视化又是一门艺术。它需要在功能与美学形式 之间达到一种平衡。太注重实现复杂的功能会令可视化 结果枯燥乏味，太注重美学形式会将信息埋没在绚丽多 彩的图形中，让人难以捕捉。
三个主要方面
模式：指数据中的规律。比如， 城市交通流量在不同时刻差异很 大，而流量变化的规律就蕴含在 海量传感器源源不断的传来的数 据中。如果能及时从中发现交通 运行模式，就可以为交通的管理 和调控提供依据，进而减轻堵塞 现象。
• 优点：逻辑相邻，物理相邻；可随机存 取任一数据元素； 存储空间使用紧凑，存储密度为 1。
• 缺点：插入、删除操作要移动大量的数据元素；预先分配 空间要按最大空间分配，利用不充分；表容量难以扩充。
4．顺序表的插入运算
顺序表的插入运算是指在表的第 i(1 < i < n )个位置上，插入一 个新节点 x，使长度为 n 的顺序表变成长度为 n+1 的顺序表。 在第 i 个节点之前插入一个新节点的操作步骤如下。 ①步骤 1：把原来第 i 个节点至第 n 个节点依次往后移一个节 点位置。把新节点放在第 i 个 位置上。 ②步骤 2：把新节点放在第 i 个位置上。 ③步骤 3：修正顺序表的节点个数。 顺序表的插入运算
数据可视化是一门科学。它主要借助图形化的手段， 达到有效传达与沟通信息的目的。它与信息图形化、信 息可视化、科学可视化和统计图形化等领域密切相关。 近些年，数据可视化已经在商业中发挥了巨大的价值， 是商务智能重要的一部分，其主要形式包括报表、图表， 以及各种用于制作计分卡(scorecards)和仪表盘 （dashboards）的可视化元素。
数据可视化的发展历史
著到名19的世可纪视下化半专叶家，、系作统家构和建评可论视家化爱方德法华的・条 塔件夫日特渐（成熟Ed，wa人rd类Tu社ft会e）进评入论了该统图计说图：形“学这的是黄迄 今金为时止期最。好其的中统，计法图国。人”查在尔这斯张・图约中瑟，夫密·纳密德纳 用德一(C种ha艺rl术es的J方os式ep，h 详M尽in地ar表d)达是了将多可个视数化据应的用 维于度工（程军和队统的计规的模先、驱行。军他方用向图、形军描队绘汇了聚18、12分年 散拿和破重仑聚的的军时队间在与俄地国点战、役军中队遭减受员的过损程失、，地如理右 位图置所和示温。度开等始）在。波1兰9世与纪俄出国现，了粗许带多状伟图大形的代可表 视了化每作个品地，点其上中军许队多的都规记模载。在拿塔破夫仑特军的队网在站苦和寒 可的视冬化天书从籍莫中斯。科撤退的路径则用下方较暗的带 状图形表示，图中标注了对应的温度和时间。
三个主要方面
异常：指有问题的数据。异常的数 据不一定都是错误的数据，有些异常数 据可能是设备出错或者人为错误输入， 有些可能就是正确的数据。通过异常分 析，用户可以及时发现各种异常情况。
如右图所示，图中大部分点都集中 在一个区域，极少数点分散在其他区域， 这些点可能会影响对数据相关性的判断， 通过可视化可以初步将其识别出来。
数据和信息是不可分离的，信息依赖数 据来表达，数据则生动具体表达出信息。 数据是符号，是物理性的，信息是对数据 进行加工处理之后所得到的并对决策产生 影响的数据，是逻辑性和观念性的；数据 是信息的表现形式，信息是数据有意义的 表示。
数据本身没有意义，数据只有对实体行 为产生影响时才成为信息。
信息可视化
注：现已不适用于数字媒体
数据可视化的发展历史
进入21世纪，新的可视化媒介互联网出现， 这催生了许多新的可视化技术和功能。随着互 联网的普及，数据和可视化传播的受众越来越 大，许多数据有着全球范围的可视化传播需求， 进一步促进了各种新形式的可视化快速发展。 现在的屏幕媒体中大多融入了各种交互、动画 和图像渲染技术，并加入了实时的数据反馈， 可以创建出沉浸式（immersive）的数据交流 和实用环境。除了商业机构、科研部门和政府 外，普罗大众每天也要在自己的屏幕上接触大 量的经过可视化的数据，可以说可视化已经渗 透到了互联网上每个人的生活。
数据可视化的发展历史
随着工艺技术的完善，到19世纪上半叶， 人们已经掌握了整套统计数据可视化工具（包 括柱状图、饼图、直方图、折线图、时间线、 轮廓线等），关于社会、地理、医学和基金的 统计数据越来越多。将国家的统计数据与其可 视表达放在地图上，从而产生了概念制图的方 式。这种方式开始体现在政府规划和运营中。 人们在采用统计图表来辅助思考的同时衍生了 可视化思考的新方式：图表用于表达数据证明 和函数，列线图用于辅助计算，各类可视化显 示用于表达数据的趋势和分布。这些方式便于 人们进行交流、数据获取和可视化观察。
5．顺序表的删除运算
• 顺序表的删除运算是指将表的第 i(1<i<n)个节点删除，使长度为 n 的顺序表变成长度为n−1 的顺序表。
• 删除时应将第 i+1 个节点至第 n 个节点依次向前移一个节点位置 ，共移动 n−i个元素。
• 完成删除主要有以下几个步骤： ① 步骤 1：把第 i 个节点之后(不包含第 i 个节点)的 n−i 个节点依
5
4 a4
代表所在的
6
地址单元的
5 a5
地址编码
7
6
8
7
9
10
3
1
9
5
HEAD
a1
a2Biblioteka a3a4线性链表的逻辑状态
线性链表
a2
9
a1
1
a4
10
a3
5
a5
0
10
a5
头指针
31
存储地址
1 7 13 19 25 31 37 43
H
数据
指针
li
43
qian 13
zhao
sun 1
wang null
li
wu 37
数据可视化的发展历史
到了20世纪上半叶，政府、商业机构和科 研部门开始大量使用可视化统计图形。同时， 可视化在航空、物理、天文和生物等科学与工 程领域的应用也取得突破性进展。可视化的广 泛应用让人们意识到图形可视化的巨大潜力。 这个时期的一个重要特点是多维数据可视化和 心理学的引入，人们要求可视化更加严谨和实 用，更倾向于关注图表的颜色、数值比例和标 签。20世纪中期，制图师和理论家贾可・伯 金( Jacques Bergin)出版了《图形符号学》 （Sémiologie Graphique），在某种程度上 可以认为该书是现代信息可视化的理论基础。
• (1)数据域：存放数据元素本身的信息。 • (2)指针域：存放一个指向后继节点的指针，即存放下一个数据
元素的存储地址。
1.4 线性链表
线性表的链式存储结构称为线性链表。
链式存储结构不要求逻辑上相邻的数据元素物理位置也相邻， 各数据元素的存储顺序是任意的。各数据元素的先后关系是由 各结点的指针域指示。
数据结构与算法
➢1.1 算法的基本概念 ➢1.2 数据结构的基本概念 ➢1.3 线性表 ➢1.4 线性链表 ➢1.5 栈和队列 ➢1.6 树与二叉树 ➢1.7 查找 ➢1.8 排序
1.3 线 性 表
• 线性表的定义：线性结构习惯称为线性表。 • 线性表是 n(n=0)个数据元素构成的有限序列，表中除第一个数据元素外 的每个数据元素，有且只有一个前驱数据元素，除最后一个元素外，有 且只有一个后继数据元素。
数据可视化的发展历史
数据可视化的起源可追溯到公元2世纪，但 是在之后的很长一段时间并没有特别大的发展。 数据可视化的主要进展都是在最近两个半世纪 才出现，尤其是近四十年。
虽然可视化作为一门学科很晚才被广泛认 可，但是目前最热门的可视化形式可以追溯到 17世纪，那时的地质探索、数学和历史的普 及促进了早期的地图、图表和时间线的出现。 现代图表的发明者威廉・普莱费尔（William Playfair）在1786年出版了《商业和政治地 图集》（Commercial and Political Atlas） 中发明了广泛流传的折线图和柱状图，在 1801年出版的《统计摘要》（Statistical Breviary）中发明了饼状图，如右图所示。
什么是数据（特指）
在计算机科学中，数据是指所 有能输入到计算机并被计算机程 序处理的符号的介质的总称，是 用于输入电子计算机进行处理， 具有一定意义的数字、字母、符 号和模拟量等的通称。计算机存 储和处理的对象十分广泛，表示 这些对象的数据也随之变得越来 越复杂。
什么是信息
数据经过加工后就成为信息。两者既有 联系，又有区别。数据是信息的表现形式 和载体，而信息是数据的内涵，信息是加 载于数据之上，对数据作具有含义的解释。
2．线性表的特征
(1)数据元素个数 n 为线性表的表长，n=0 时的线 性表为空表。 (2)i 为 ai 在线性表中的位序，1<i<n 时，ai 的前驱 数据元素是 ai−1，a1 无前驱数据元素，ai 的后继数 据元素是 ai+1，an 无后继数据元素。 (3)数据元素的结构相同，且不能出现缺项。
第1章 数据可视化概述
主要内容
• 什么是数据可视化 • 数据可视化的发展历史 • 大数据可视化的分类 • 大数据可视化作用 • 大数据可视化发展方向
什么是数据（泛指）
数据是指对客观事件进行记录并可 以鉴别的符号，主要记载客观事物的性 质、状态以及相互关系。它是可识别的、 抽象的符号。
数据不仅指狭义上的数字，还可以 是具有一定意义的文字、字母、数字符 号的组合、图形、图像、视频、音频等， 也是客观事物的属性、数量、位置及其 相互关系的抽象表示。
数据可视化的发展历史
在媒体的推波助澜的宣传下，现在似乎所 有企业和个人都对数据非常感兴趣，这激发了 使用可视化工具更好地理解数据的需求。廉价 的硬件传感器和自己动手创建系统的框架降低 了收集与处理数据的成本。出现了数不胜数的 应用、软件工具和底层代码库，帮助人们收集、 组织、操作、可视化和理解各种来源的数据。 互联网还扮演了可视化的传播通道，来自不同 社区的设计师、程序员、制图师、游戏设计者 和数据分析师聚在一起，分享各种处理数据的 新思路和新工具，包含可视化与非可视化方法。
《数据结构（Java版）（第4版）》第1章 18
3．线性表的顺序存储结构
• 线性表可以采用顺序存储和链式存储两种结构。 • 顺序存储结构是将线性表中的数据元素依次存放在一个连
续的存储空间中。这种顺序表示的线性表又称顺序表。
• 顺序存储结构的特点：是随机存取的存储结构，只要确定 了存储线性表的起始位置，线 性表中的任一数据元素可随 机存取。
次前移一个位置。 ② 步骤 2：修正顺序表的节点个数。
1.4 线 性 链 表
• 线性链表的定义 • 线性表的链接存储结构，简称链表。 • 由于这种链表中，每个节点 只有一个指针域，故又称单链表。 • 可用一组不连续的存储单元存储线性表中的各个数据元 素。 • 线性表链接存储结构的基本单位称为存储节点
链式存储结构的每一个存储结点不仅存储结点的值，而且存储 结点之间的关系：
链式存储结构分为单链表、双向链表、循环链表
线性链表不能随机存取
数据域
指针域
设线性表为（a1，a2，a3，a4，a5）
HEAD 1
32
1 a1 线性链表的物理状态
3
线性表的顺 2 a2
4
序存储结构
3 a3
注意:1 2 3 此类编号不
三个主要方面
关系：指数据之间的相关性。统计学中， 通常代表关联性和因果关系。无论数据的 总量和复杂程度如何大，数据间的关系大 多可分为三类：数据间的比较、数据的构 成，以及数据的分布或联系。
比如，收入水平与幸福感之间的关系是 否成正比，经统计，对于月收入在1万元以 下的人来说，一旦收入増加，幸福感会随 之提升，但对于月收入水平在1万元以上的 人来说，幸福感并不会随着收入水平的提 高而提升，这种非线性关系也是一种关系。
• 线性表要么是空表，要么可以表示为(a1,a2,…,ai,…,an)。其中， ai(i=1,2,…,n)是线性表的数据元素，又称线性表的一个节点，同一线性 表中的数据 元素必定具有相同的特性，即属于同一数据对象。
• 每个数据元素的具体含义，在不同情况下各不相同，它可以是一个数或 一个字符，也可 以是一个具体事物，甚至其他更复杂的信息。
数据可视化又是一门艺术。它需要在功能与美学形式 之间达到一种平衡。太注重实现复杂的功能会令可视化 结果枯燥乏味，太注重美学形式会将信息埋没在绚丽多 彩的图形中，让人难以捕捉。
三个主要方面
模式：指数据中的规律。比如， 城市交通流量在不同时刻差异很 大，而流量变化的规律就蕴含在 海量传感器源源不断的传来的数 据中。如果能及时从中发现交通 运行模式，就可以为交通的管理 和调控提供依据，进而减轻堵塞 现象。
• 优点：逻辑相邻，物理相邻；可随机存 取任一数据元素； 存储空间使用紧凑，存储密度为 1。
• 缺点：插入、删除操作要移动大量的数据元素；预先分配 空间要按最大空间分配，利用不充分；表容量难以扩充。
4．顺序表的插入运算
顺序表的插入运算是指在表的第 i(1 < i < n )个位置上，插入一 个新节点 x，使长度为 n 的顺序表变成长度为 n+1 的顺序表。 在第 i 个节点之前插入一个新节点的操作步骤如下。 ①步骤 1：把原来第 i 个节点至第 n 个节点依次往后移一个节 点位置。把新节点放在第 i 个 位置上。 ②步骤 2：把新节点放在第 i 个位置上。 ③步骤 3：修正顺序表的节点个数。 顺序表的插入运算