DS数据结构概述
计算机导论-第6章 数据结构
单击此处添课程名 ⑵线性结构。该结构的数据元素之间存在着一对一的关系。
⑶树型结构。该结构的数据元素之间存在着一对多的关系。
⑷图型结构。该结构的数据元素之间存在着多对多的关系， 图形结构也称作网状结构。
具有特殊的意义，称为栈顶。相应地，表尾 称为栈底。不含任何元素的栈称为空栈。
2. 栈的数学性质
假设一个栈S中的元素为an,an-1,..,a1，则 称a1为栈底元素，an为栈顶元 素。栈中的
元 时素 候按 ，单出a ,a栈击2,的..此,元an素-处1,都an添是的栈次课顶序程元进素栈名。。换在句任话何
第六章 数单据击结此构处添课程名
第6章 数据结构
• 数据结构是计算机软件和计算机应用专业的 核心课程之一，对于学习计算机专业的其他 课程，如操作系统、编译原理、数据库管理
系的统 。、 数软 据单件 结击工 构程主此、要处人研工究添智数能据课等表程都示是 与名十 存储分的有方益
法、抽象的逻辑结构及其上定义的各种基本 操作。数据的逻辑结构常常采用数学描述的 抽象符号和有关的理论。如使用串、表、数 组、图等结构和理论来表示数据在存储时的 逻辑结构，研究这些结构上定义的各种操作 。
本章内容
• 6.1 数据结构的概念 • 6.2 几种典型的数据结构 • 6.3 查找
• 6.4 单排序击此处添课程名
6.1 数据结构的概念
• 在系统地学习数据结构知识之前，先对一 些与数据结构相关的基本概念和术语赋予 确切的含义。
• 数 算机据单识（别D击at、a此）存是储处信和添息加的工课载处体理程，。名它它能是够计被算计机 程序加工的原料，应用程序处理各种各样 的数据。
DS结构计算探讨-精品课件 (二)
DS结构计算探讨-精品课件 (二)
- DS结构计算探讨-精品课件
DS结构计算是一种常用的数据结构计算方法，它可以用于解决各种问题。
下面我们来探讨一下DS结构计算的相关内容。
1. DS结构的定义
DS结构是指一种数据结构，它可以用来存储和处理数据。
DS结构包括树、图、堆、队列、栈等，这些结构都有各自的特点和应用场景。
2. DS结构的应用
DS结构的应用非常广泛，比如在算法设计、程序设计、数据库设计等
方面都可以使用DS结构。
其中，树结构可以用来表示层次关系，图结
构可以用来表示复杂的关系网络，堆结构可以用来实现优先级队列等。
3. DS结构的算法
DS结构的算法包括遍历算法、查找算法、排序算法等。
其中，遍历算
法包括深度优先遍历和广度优先遍历，查找算法包括二分查找和哈希
查找，排序算法包括冒泡排序、快速排序、归并排序等。
4. DS结构的优化
DS结构的优化可以从多个方面入手，比如空间优化、时间优化、算法
优化等。
其中，空间优化可以通过压缩算法、位运算等方式来实现，
时间优化可以通过缓存、并行计算等方式来实现，算法优化可以通过
改进算法、优化数据结构等方式来实现。
5. DS结构的发展
DS结构的发展一直在不断地进行着，新的数据结构和算法不断涌现，比如红黑树、B+树、动态规划等。
这些新的DS结构和算法不仅可以提高计算效率，还可以解决更加复杂的问题。
以上是关于DS结构计算探讨的相关内容，希望对大家有所帮助。
苏大13 计算机 DS OS考纲
（五）输入/输出管理 1、概念、功能、接口的基本含义及其相关实例。
二、操作系统 （一）操作系统及其相关概念 1、操作系统的概念、发展、类型； 2、操作系统的功能、结构。
（二）进程管理 1、进程概念、调度算法、进程间通信； 2、进程同步机制、应用； 3、死锁概念、处理。
（三）内存管理 1、内存分配的策略及其分类； 2、页式管理、请求式页式管理、分段管理、段页式管理； 3、虚存管理的性能分析。
2012《数据结构与操作系统》科目考查的 内容范围
一、数据结构 （一）概述 1、数据、数据对象、数据结构、数据类型 2、算法及算法描述 3、算法的时间复杂度和空间复杂度
（二）线性表 1、线性表的概念和基本操作 2、线性表类的定义和实现 3、线性表的应用及算法
（三）栈 1、栈的概念和基本操作 2、栈类的定义和实现 3、栈的应用及算法
（十二）排序 1、掌握有关排序的基本概念 2、插入排序算法实现及性能分析 3、选择排序算法实现及性能分析 4、希尔排序算法基本原理 5、归并排序算法实现及性能分析 6、快速排序算法实现及性能分析 7、堆和堆排序算法实现及性能分析 8、基数排序算法的基本原理 9、各种排序算法在时间、空间、程序效率等方面的比较
（十一）查找 1、有关查找的基本概念 2、顺序查找算法实现及性能分析 3、二分查找算法实现及性能分析 4、二叉查找树的基本概念 5、二叉查找树下的查找、插入、删除算法 6、二叉查找树建立算法 7、AVL树定义 8、哈希查找的概念、哈希函数的选择及冲突解决方法 9、哈希查找算法实现及性能分析 10、不同查找算法的性能比较
（四）队列 1、队列的概念和基本操作 2、队列类的定义和实现 3、队列的应用及算法
数据结构-邻接表
delete [ ] visited; }
8.4 图的遍历（续）
图的生成树
定义：G的所有顶点加上遍历过程中经过的边 所构成的子图称作图G的生成树G’
visited[v]=1;
/*标记第v个顶点已访问*/
/*访问第v个顶点邻接的未被访问过的顶点w，并从w出发递归地按照深度 优先的方式进行遍历*/
w= GetFirstNeighbor (v); /*得到第v个顶点的第一个邻接顶点w*/
while(w!= -1)
{ if(!visited[w]) DepthFirstSearch(w,visited,Visit); //递归调用
void BroadFirstSearch(const int v, int visited[ ], void visit(VT Vertex));
public:
AdjTWGraph(void);
~AdjTWGraph(void);
int NumOfVertices(void)const;
int NumOfEdges(void)const;
(2) 无向图：第i个链表中的表结点数为TD(vi)； 能逆求邻有I接向D表(图vi。)：。第为i个便链于表求中ID的(v表i) 可结另点外数建为立OD有(v向i)，图不的
(3) 容易寻找顶点的邻接 点，但判断两顶点间是 否有边或弧，需搜索两 结点对应的单链表。
(4) 邻接表多用于稀疏 图的存储（e<<n2)
void Visit(VT item))
DS01-概论-陈越主编-数据结构
❖ 逻辑结构：数据对象的逻辑组织关系。分为“线性”、“树”和“图”。例1.1中 按方法1来处理，就是把图书集看成是线性的结构；按方法3来处理，就是把图
书集看成是树形的结构。
❖ 物理结构：数据对象信息在计算机内存中的存储组织关系。一般分为“顺序存 储”和“链式存储”。
第7页，共25页。
7/25
第1章 概论
§2.2 抽象数据类型
❖ 数据类型： 数据对象的类型确定了其“操作集”和“数据定义域”。
❖ 抽象数据类型： “抽象”的意思，是指我们描述数据类型的方法 是不依赖于具体实现的，即数据对象集和操作集的描述与存放数 据的机器无关、与数据存储的物理结构无关、与实现操作的算法和编程语言 均无关。简而言之，抽象数据类型只描述数据对象集和相关操作集 “是什么”，并不涉及“如何做到”的问题。
第6页，共25页。
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第1章 概论
§2.1 术语定义
❖ 数据对象： 计算机要处理的事物，如例1.1中“图书” 。
❖ 操作：处理事物的动作集合，如例1.1中的“查找”和“插入”，例1.2 的函数“求值”等。
❖ 算法： 操作的实现方法，如例1.1的按字母序排放的“查找”和“插入”、 例1.2的“直接法”和例1.3的“秦九韶法”等。
素；
5）Matrix Add( Matrix A, Matrix B )：如果A和B的行、列数一致，则返回矩阵 C=A+B，否则返回错误标志； 6） Matrix Multiply( Matrix A, Matrix B )：如果A的列数等于B的行数，则返回矩 阵C = AB，否则返回错误标志； 7）……
}
}
选择排序 = 找最小整数 + 交换至合适位置.
ds优化准则
ds优化准则
DS（Data Structure）优化是指针对数据结构在特定应用场景下的效率提升措施。
简而言之，DS优化准则是：
1. 根据数据访问模式选择合适的数据结构，如频繁查询时采用哈希表或有序集合。
2. 减少不必要的内存分配与拷贝，合理利用空间局部性。
3. 对于动态变化的数据集，使用自平衡二叉搜索树或跳跃表提高增删查效率。
4. 在图算法中，借助Fibonacci堆、Dijkstra算法结合pb_ds 等优化手段降低时间复杂度。
5. 使用缓存优化，如LRU缓存淘汰策略。
6. 对于数据库操作，合理创建索引并避免全表扫描。
7. 实时任务调度中，控制并发量，避免线程资源过度消耗。
总之，DS优化旨在提升程序执行速度和资源利用率，通过理论分析和实践调试，找到最适合业务场景的数据结构和算法实现。
数据结构DS教程(07查找)
M
H
图7-2 查找K=53时指针变化示意图
7.3 动态查找
7.3.1
二叉排序树
7.3.2
7.3.3 7.3.4 7.3.5
二叉排序树的查找
二叉排序树的插入 二叉排序树的删除 二叉排序树的应用举例
7.3.1 二叉排序树
二叉排序树的递归定义:
二叉排序树要么是一棵空树，要么是具有下列性 质的二叉树：
第7章 查找
7.1
查找概述
7.2
7.3 7.4
静态查找
动态查找 哈希表
7.1 基本概念
查找
也叫检索，是数据处理中常用的一种操作。
在计算机应用中，查找是指在数据元素集合中查 找满足某种条件的数据元素的过程。
查找表
用于查找的数据元素集合
查找表的操作
（1）在查找表中查看某个特定的数据元素是否在 查找表中； （2）检索某个特定元素的各种属性； （3）在查找表中插入一个数据元素； （4）从查找表中删除某个数据元素。
图7-4 二分查找判定树
47
21
60
11
30
51
68
42
100
(a)
图7-3 二分查找判定树
7.3.3 二叉排序树的插入
插入特点：
二叉排序树是一种动态树表，是在查找过程中动 态生成的，即当二叉树中不存在关键字等于给定 值的结点时便将该结点插入到二叉树中。新插入 的结点一定是一个新添加的叶子结点，并且是查 找不成功时，查找路径上访问的最后一个结点的 左孩子或右孩子结点。
(e)插入关键字77
a._ds二叉树--赫夫曼树的构建与编码_时间限制_1s_内存限制_128mb_题目描述_给定n
a. ds二叉树--赫夫曼树的构建与编码时间限制1s 内存限制128mb 题目描述给定n1. 引言1.1 概述在计算机科学中，数据结构是指组织和存储数据的方式。
其中，树结构是一种常见的数据结构类型之一。
而在树结构中，二叉树是其中最基础而重要的一种形式。
本文将针对二叉树进行探讨，并着重介绍了赫夫曼树的构建与编码。
1.2 文章结构本文共分为5个部分，分别是引言、ds二叉树的介绍、赫夫曼树的概念与原理、赫夫曼编码的设计与实现以及实例分析与代码示例。
每个部分都有其独特的内容和目标，旨在全面解释相关概念，并提供实践经验与示例。
1.3 目的本文旨在帮助读者了解和掌握ds二叉树以及赫夫曼树的相关知识。
通过详细介绍二叉树的定义、基本操作和应用场景等方面，并深入讲解赫夫曼树的概念、原理、构建方法以及时间复杂度分析，读者将能够全面理解这些内容并应用于实际问题中。
此外，在赫夫曼编码的设计与实现部分，我们将通过解释编码规则、具体的编码过程以及解码方法和应用场景等方面，向读者展示如何利用赫夫曼树进行数据压缩和信息传输等应用。
通过本文的学习与实践，读者将能够深入理解二叉树的相关概念，并具备构建赫夫曼树和实现赫夫曼编码的能力。
这将为读者在算法设计、数据压缩、通信网络等领域中提供强有力的工具和思路。
重要的是，对于计算机科学和软件工程等领域的专业人士来说，掌握这些知识也是必不可少的基础。
因此，阅读本文可以帮助读者更好地理解和应用这些关键概念，进一步提升自己在相应领域中的技术水平。
2. ds二叉树的介绍2.1 定义ds二叉树，即数据结构二叉树，是一种常见的树状数据结构。
它由一组节点组成，每个节点最多有两个子节点。
这些节点之间通过指针进行连接，其中一个指针用于指向左子节点，另一个指针用于指向右子节点。
2.2 基本操作ds二叉树支持以下基本操作：- 插入操作: 在二叉树中插入新的节点。
- 删除操作: 从二叉树中删除指定的节点。
- 查找操作: 在二叉树中查找特定值的节点。
欧几里得数据结构-概述说明以及解释
欧几里得数据结构-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述在计算机科学中，数据结构是一种逻辑组织和存储数据的方式。
它旨在提高数据操作的效率和性能，并帮助我们解决各种计算问题。
欧几里得数据结构是一种常见且重要的数据结构之一，它基于欧几里得算法的原理，用于解决一系列数学问题。
欧几里得算法，也被称为辗转相除法，是古希腊数学家欧几里得在其著作《几何原本》中首次提出的一种求最大公约数的算法。
该算法基于如下定理：对于任意两个正整数a和b，它们的最大公约数等于其中较小数b与它们的差ab的最大公约数。
欧几里得算法的应用非常广泛，除了求最大公约数，还可以解决一些与整数相关的问题。
在欧几里得算法的基础上，欧几里得数据结构应运而生。
它提供了一种有效的数据结构来存储和处理与欧几里得算法相关的数据。
欧几里得数据结构通常由一棵树来表示，每个节点都保存着两个整数a和b，代表欧几里得算法中的两个数。
通过递归构建这棵树，我们可以快速地求得两个数的最大公约数。
欧几里得数据结构的应用十分广泛。
它可以用于解决一些数学问题，例如判断两个数是否互质、求解线性不定方程等。
此外，在密码学领域，欧几里得数据结构也被广泛应用于RSA加密算法、扩展欧几里得算法等。
通过合理地利用欧几里得数据结构，我们可以在计算中高效地处理大规模数据，提高算法的执行效率。
本文将详细介绍欧几里得数据结构的原理和应用。
首先，我们将介绍欧几里得算法的基本思想以及它如何被转化成数据结构。
接着，我们将深入探讨欧几里得数据结构在解决数学问题中的应用场景，并通过具体案例加以说明。
最后，我们将总结欧几里得数据结构的重要性，并展望其在未来的发展前景。
希望本文能够为读者进一步理解和应用欧几里得数据结构提供一定的参考和指导。
1.2 文章结构本文主要围绕欧几里得数据结构展开，旨在介绍欧几里得数据结构的概念、原理及其在实际应用中的重要性。
为了使读者更好地理解和掌握这一数据结构，本文分为引言、正文和结论三个部分。
DS结构计算探讨-精品课件 (一)
DS结构计算探讨-精品课件 (一)DS结构计算探讨-精品课件DS结构是一种常用的数据结构，也是计算机科学中非常重要的一部分。
它包含了许多的算法和数据结构，如堆、图、搜索、哈希等。
在计算机程序设计方面，DS结构的运用非常广泛，可以帮助我们有效地解决各种复杂的问题。
下面，我们将详细探讨DS结构计算的相关问题。
一、DS结构的概念和意义DS结构(Data Structures)是指一组数据集合，用于实现不同的算法和数据结构模型。
在程序设计中，DS结构可以帮助我们更有效地管理数据，提高程序的性能和效率。
DS结构的意义在于它提高了计算机程序的效率和性能，从而提高了程序的速度和可靠性。
通过使用DS结构，可以更好地理解数据集合和数据存取方式，从而简化程序设计，并减少数据库系统中的错误和冗余数据。
二、DS结构的应用DS结构在计算机科学中有着广泛的应用，例如：1.数组和链表结构数组和链表是最基本的DS结构，它们被广泛地应用于程序设计中的各种场景中。
在程序设计中，数组和链表可以帮助我们有效地管理和存储数据，快速地访问数据，从而提高程序的性能和效率。
2.哈希表和二叉树哈希表和二叉树是DS结构中比较常用的结构，它们可以用于各种数据结构，如图、搜索、堆等。
在实际应用中，哈希表和二叉树可以帮助我们在存储和通信中更好地管理数据，从而提高系统的性能和效率。
3.堆和图堆和图结构也是DS结构中比较常见的结构，堆结构可以帮助我们更有效地管理大量任务的排序处理，而图结构则可以帮助我们更好地处理各种图形问题，如网络路由等。
三、DS结构计算的技巧和方法当设计DS结构时，需要注意以下要点：1.合理化设计数据结构：为了优化程序的效率和性能，需要设计一个合理且高效的数据结构。
在设计过程中，尽量避免过度重构，保持数据结构的一致性，以便更好地管理和使用数据。
2.遵循算法规则：在使用某种算法时，需要注意算法规则和流程细节，以确保算法正确性，并避免数据处理中发生错误或冲突问题。
DS数据结构-树
DS数据结构-树PTA树思维导图树的定义n（n>=0)个结点的有限集，当n=0时，是空树，否则为⾮空树空树⾮空树⾮空树的特点：1、有且仅有⼀个特定的根结点，不允许存在多个根结点2、除根结点以外的其余结点可分为m（m>0)个互不相交的有限集，其中每⼀个有限集本⾝还是⼀棵树，称为根的⼦树。
⼦树的个数没有限制，但是⼀定不能有交集。
完全⼆叉树满⼆插树树的基本术语度：树中某个结点的⼦树的个数称为该结点的度；树中所有结点的度中的最⼤值称为树的度。
通常将度为m的树称为m次树。
分⽀结点与叶⼦结点分⽀结点：树中度不为0的结点叶⼦结点：度为0的结点单分⽀结点：度为1的结点双分⽀结点：度为2的结点路径对于树种的任意两个结点Ki,Kj;若树中村在⼀个结点序列（Ki,Ki1,Ki2.....Kin,Kj),使得序列中除Ki以外的任⼀结点都是其在序列中前⼀个结点的后继结点，则该序列为Ki到Kj的⼀条路径路径长度该路径所通过的结点数⽬-1孩⼦结点每个结点的后继节点双亲结点每个结点的前驱结点兄弟结点具有同⼀双亲结点的孩⼦互为兄弟结点⼦孙结点每个结点对应⼦树中的所有结点（除⾃⾝外）称为该结点的⼦孙结点结点层次结点深度从树根开始定义，根结点为第⼀层，，它的孩⼦为第⼆层，以此类推。
树的⾼度或深度树中结点的最⼤层次森林n（n>0）个互补相交的树的集合的合称树的性质1、结点树等于所有结点的度数之和加⼀2、度为m的数中第i层上最多有m^i-1个结点（i>=1)3、当⼀棵m次数的第i层上有m^i-1(i>=1)个结点时，该层是满的4、⾼度为h的m次数最多有（m^h-1)/(m-1)个结点5、具有n个结点的m次树的最⼩⾼度为[log m (n(m-1)+1]1.1⼆叉树的结构1.11 2种存储结构顺序⽤⼀组地址连续的存储单元以此⾃上⽽下、⾃左⾄右存储完全⼆叉树上的结点元素，即将完全⼆叉树上编号为i的结点元素存储在⼀维数组中下标为i-1的分量中。
DS and Algorithm(数据结构)
Data Structures and Algorithms
Role of Data Structures (Contd.) Data structure is defined as a way of organizing the various data elements in memory with respect to each other Data can be organized in many different ways. Therefore, you can create as many data structures as you want. Some data structures that have proved useful over the years are: – Arrays – Linked Lists – Stacks – Queues – Trees – Graphs
Ver. 1.0
Session 1
Data Structures and Algorithms
数据的存储表示
1.顺序 顺序 2.链接 链接 3.索引 索引 4.散列 散列
顺序和链接是两种最基本的存储表示方法。 顺序和链接是两种最基本的存储表示方法。
Ver. 1.0
Session 1
Data Structures and Algorithms
Ver. 1.0
Session 1
Data Structures and Algorithms
Objectives
In this session, you will learn to:
– Explain the role of data structures and algorithms in problem solving through computers – Identify techniques to design algorithms and measure their efficiency
DS07-图-数据结构(C语言版)(第2版)-唐国民-清华大学出版社
第七章
图
7.2
图的存储结构
图是由两部分组成，一部分是图的 顶点信息，另一部分是图顶点间的关系 信息(边)。所以要想将图的全部信息存 储到计算机中，也必须将顶点的信息和 顶点间的关系信息都存储。
第七章
图
一、图的邻接矩阵存储
设图 G = (V, E)是一个有 n 个顶点的图， 有一个记录各个顶点信息v0 ,v1, v2, …, vn-1 的顶点表，可以用顺序方式或链式方式来存储 顶点表；而图的边用一个二维数组表示，它是 一个n×n的矩阵（邻接矩阵），用于表示顶点 之间的邻接关系。定义为：
W (i , j ), A.Edge [i ][ j ] = , aij 0,
A
第七章
图
邻接矩阵表示法中图的类型定义：
#define MAXSIZE 100 /*图的顶点个数*/ typedef int datatype; typedef struct ｛ datatype vexs[MAXSIZE]； /*顶点信息表*/ int edges[MAXSIZE][ MAXSIZE]；/*邻接矩阵*/ int n，e ； /*顶点数和边数*/ }graph；
B A C E D
A B vexs C D E
有向图
0 0 edges 0 0 0
1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0
第七章
图
2
20
40
5
子图：设有两个图 G＝(V, E) 和 G’＝(V’, E’)。 若V’ V 且 E’E, 则称图G’是图G的子图。
第七章
图
路径：在图 G＝(V, E) 中, 若存在一个顶点序列vp1, vp2,
DS复习前言
从考试的角度来看，DS具有以下不利于学习的 特点： 1. 知识丰富，容易混淆 数据结构课程的知识丰富，隐藏在各知识单 元的概念多、方法多、联系多、变化多，增加 了理解和记忆的负担。 DS课程的概念具有以下特点：
1). 概念多 随着课程的收入，概念之间的联系逐渐增多， 如数据元素在线性表中称为元素，在树中称为结点，在图中 称为顶点，在查找和排序中称为记录；数据的逻辑结构在线 性表中表现为前驱和后继，在树中表现为双亲和孩子，在图 中表现为邻接；循环队列和闭散列都用到了循环的概念；单 链表中后继指针的概念与二叉链表中孩子结点指针的概念之 间的联系。 2). 相近概念多 相近的概念不仅体现在同一种DS中，如 栈和队列、树和二叉树、二叉排序树和堆、生成树和连通分 量等，也体现在不同的DS中，如树中路径的概念和图中路径 的概念、线性表中前驱和后继的概念与二叉树中前驱和后继 的概念、树中遍历的概念与图中遍历的概念等。
描述算法的类语言
DS起源于程序设计，并随着程序设计的发展 而发展。程序设计经历了三个阶段：无结构阶 段、结构化阶段和面向对象阶段。相应地， DS结构也由结构化阶段发展到面向对象阶段， 描述算法的类语言由类Pascal语言或类C语言 发展到类C++语言或类Java语言。由于结构 化程序设计语言无法以抽象数据类型的观点讨 论DS，因此，现在绝大多数的高校在DS和算 法的课程中描述算法都采用面向对象的类语言， 常用的是类C++语言或类Java语言。
DS的课程特点
从考试的角度来看，DS具有以下有利于学习的特点： 2. 主线清晰，易于梳理记忆 每种DS都是按照“逻辑结构 存储结构 基本操 作的实现 应用”的主线展开。其中的逻辑结构按 照“定义 基本术语 性质”的支线展开，存储 结构按照“逻辑关系 存储思想 存储结构定义” 的支线展开，基本操作的实现按照”基于某种存储结 构 插入、删除和查找等算法 性能分析”的支 线展开，应用主要介绍某种数据结构的典型应用。
ue ds原理
ue ds原理UE DS原理UE DS是一种基于用户体验的数据结构，它将用户体验作为优化数据结构的目标，以提高系统性能和用户满意度。
本文将详细介绍UE DS的原理。
一、什么是UE DSUE DS全称User Experience Driven Structure，即基于用户体验的数据结构。
它是一种新型的数据结构，其设计目标是优化用户体验。
传统的数据结构往往以时间或空间复杂度为设计目标，而忽略了用户体验。
而UE DS则将用户体验放在首位，通过优化访问模式、缓存策略等方式提高系统性能和用户满意度。
二、UE DS的设计思想1. 用户行为分析UE DS的设计首先需要进行用户行为分析，了解用户访问数据的模式、频率等信息。
这些信息可以帮助设计者更好地优化数据结构。
2. 访问模式优化根据用户行为分析结果，可以对访问模式进行优化。
比如对于经常被访问但不常修改的数据可以采用缓存策略，在内存中保存一份副本以提高访问速度；对于频繁修改但不经常被访问的数据可以采用懒惰更新策略，在需要时再进行更新以减少开销。
3. 缓存策略优化UE DS中缓存策略的优化也是很重要的一环。
根据用户行为分析结果，可以确定哪些数据需要缓存、在什么时间进行缓存、何时进行清除等。
这些策略可以有效地提高系统性能和用户体验。
4. 数据结构优化UE DS中数据结构的设计也需要考虑用户体验。
比如对于经常被访问但不常修改的数据可以采用哈希表等快速查找算法；对于频繁修改但不经常被访问的数据可以采用红黑树等平衡查找算法。
三、UE DS的应用场景1. Web应用UE DS在Web应用中有广泛的应用，比如针对大量用户并发访问、频繁更新的情况下，采用合适的缓存策略和数据结构可以有效地提高系统性能和用户满意度。
2. 移动应用移动应用对系统性能和用户体验要求更高，UE DS在移动应用中也有广泛的应用。
比如针对网络延迟、带宽限制等问题，采用合适的缓存策略和数据结构可以有效地提高应用响应速度和流畅度。
数据结构 ds_8
大小插入到前面已排序表中的适当位置，直到全部插
入完为止。
8.2.1
8.2.2
直接插入排序
二分法插入排序
8.2.3
8.2.4
表插入排序
Shell排序
8.2.1
直接插入排序 Straight Insert Sort
假设待排序的n个记录{R0,R1,…,Rn-1}存放 在数组中，直接插入法在插入记录Ri(i=1,2…n-1) 时，记录集合被划分为两个区间[R0，Ri-1 ]和 [Ri，Rn-1 ]，其中，前一个子区间已经排好序， 后一个子区间是当前未排序的部分，将排序码Ki 与Ki-1，Ki-2，…，K0依次比较，找出应该插入 的位置，将记录Ri插入，原位置的记录向后顺移。 直接插入排序采用顺序存储结构。
若将和此序列对应的一维数组看成是一个完全二 叉树，则堆的含义表明，完全二叉树中所有非终端结 点的值均不大于（或不小于）其左右孩子结点的值。 由此，若序列 {k1,k2,…,kn} 是堆，则堆顶元素必为 序列中n个元素的最小值（或最大值）。如果在输出 堆顶的最小值后，使得剩余n-1个元素的序列重又建 成一个堆，则得到次小值。反复执行便能得到所有记 录的有序序列，这个过程称为堆排序。 现在剩下两个问题： （1）如何由一个无序序列建成一个堆； （2）如何在输出堆顶元素后，调整剩余元素为 一个新的堆。
算法分析：
• 空间效率：只需要一个记录的辅助空间。 • 时间效率： 比较记录的次数: 最小: n-1次;最大: n(n-1)/2次 移动记录的次数: 最小: n-1 最大: (n+4)(n-1)/2
pjcj =(1/i)(j+1) =(i+1)/2
j=0 j=0
i-1
i-1
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1.2 数据结构的有关概念和术语
抽象数据类型的定义可以由元素、元素之间的关系及操作三部分构 成。
抽象数据类型的定义格式 ADT 抽象数据类型名｛ 数据对象：<数据对象的定义> 数据关系：<数据关系的定义> 基本操作：<基本操作的定义> ｝ADT 抽象数据类型名
例如：P4 例1-4
1.2 数据结构的有关概念和术语
指令的集合。 ✓ 算法的特性：有穷性、确定性、可行性、输
入、输出
算法的基本特征
有穷性：算法中的操作步骤为有限个，且每个步骤都能在有限时 间内完成。 确定性：组成算法的操作必须清晰无二义性。 可行性：算法中的所有操作都必须足够基本，都可以通过已经实 现的基本操作运算有限次实现之。 输入：作为算法加工对象的量值，通常体现为算法中的一组变量 。些算法的字面上可以没有输入，实际上已被嵌入算法之中。 输出：它是一组与输入有确定关系的量值，是算法进行信息加工 后得到的结果，这种确定关系即为算法的功能。
工号：1985070016 电话号码： 邮编：233000 身份证号码：3461011
结论1：杂乱无章的数据不能表达和交流。
例2
电话号码簿（a1,b1）（ a2,b2 ）（ …… ）（ an,bn ）, 其中，ai为某人姓名，bi为该人的电话号码。
结论2：数据之间是有联系的。
例3
家族的族谱: 假设某家族有10个成员A, B,C,D,E,F,G,H,I,J， 他们之间的血缘关系可以用如下图表示。
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。
形式定义为： Data_Structure(D, R)
例如：P5 例1-5
1.2 数据结构的有关概念和术语
数据结构包括以下内容：
（1）数据的逻辑结构。从逻辑关系上描述数 据，与数据存储无关，独立于计算机。它包括 以下四类基本结构：
✓ 集合： 同属一个集合 ✓ 线性结构： 一对一 ✓ 树形结构： 一对多 ✓ 图状结构或网状结构：
B
E
F
A
CDGH源自IJ结论3：数据之间是有结构的。
例4 已知某级学生情况,要求分班按入学成绩排列顺序。
学号 00201 00102 00202 00301
姓名 性别 杨润生 男 石磊 男 李梅 女 马耀先 男
出生日期 82/06/01 83/12/21 83/02/23 82/07/12
入学成绩 561 512 532 509
✓ 索引 ✓ 散列
对每种数据结构，主要讨论如下三方面的问题： ①数据的逻辑结构
数据元素之间的逻辑关系，是具体关系的抽象。 ②数据的存储结构(物理结构)：
数据元素及其关系在计算机内存中的表示； ③数据的运算（或算法）
即对数据施加的操作。定义在数据的逻辑结构上的抽 象的操作。
1.3 算法和算法描述
1、算法 ✓ 算法是对特定问题求解步骤的一种描述，是
多对多
数据结构类型
线性结构 数据结构
非线性结构
线性表 栈 队列 串 数组 广义表
树
图
1.2 数据结构的有关概念和术语
（2）数据的物理结构，数据结构在计算机存 储器中的表示，又称存储结构。它包括：
✓ 顺序存储结构：借助数据元素在存储器中相对 位置表示逻辑关系
✓ 链式存储结构：依靠数据元素中的指针表示元 素之间的逻辑关系
一个数据元素可以由若干个数据项构成。 4、数据对象：性质相同的数据元素的集合。如所有班名相同的记录集 合。 5、数据类型：是指一个类型和定义在这个类型上的操作集合。
分为：原子类型和结构类型 6、抽象数据类型：是指一个逻辑概念上的类型和这个类型上的操作集 合。优点：将数据和操作封装在一起实现了信息隐藏。
非数值数据
1.1 为什么要学习数据结构
数据结构是一门研究“非数值计算程序设计问题 中计算机的操作对象以及它们之间的关系和操作" 的学科。 学习数据结构的原因： ① 计算机处理的数据量越来越大。 ② 数据类型越来越多。 ③ 数据的结构越来越复杂。
例1 已知数据如下：
1985782335902261011
1.3 算法和算法描述
2、算法设计的要求 ✓ 正确性 ✓ 可读性 ✓ 健壮性 ✓ 高效性
算法的设计要求
➢ 算法必须是“正确的”
所谓算法是正确的，除了应该满足算法说明中写明的“功能”之外，应 对各组典型的带有苛刻条件的输入数据得出正确的结果。
在算法是正确的前提下，算法的可读性是摆在第一位的，这在当今大型软 件需要多人合作完成的环境下是换重要的，另一方面，晦涩难读的程序 易于隐藏错误而难以调试。
所在班级 00计算机2 00计算机1 00计算机2 00计算机3
说明：在此类文档管理中,可以有查找、修改、插入、删 除等操作。
结论4：在某种数据结构上可以定义一组运算。
1.2 数据结构的有关概念和术语
1、数据：对客观事物的符号表示，信息的载体，能被计算机识别、存 储和加工处理。如整数，实数，字符串、图象、声音等都是数据。 2、数据元素：数据的基本单位，又可称为元素、结点、顶点、记录等。 3、数据项: 是数据不可分割的最小单位。如学号、姓名等。
第1章
1.1 为什么要学习数据结构 1.2 数据结构的基本概念和术语 1.3 算法和算法描述 1.4 算法时空效率分析方法
本章重点难点
重点: ①数据结构的逻辑结构、存储结构以及基本操
作的概念及相互关系； ②抽象数据类型(ADT)的概念和实现方法，算
法的时间复杂性和空间复杂性分析。 难点:
①抽象数据类型(ADT)的概念和实现方法； ②算法的时间复杂性和空间复杂性分析。
1.1 为什么要学习数据结构
问题
构建数学模型
算法实现
算法+数据结构 = 程序设计
处
给
理
出
问
问
题
题
的
的
策
数
略
学
模
型
处编 理制 问出 题用 的计 指算 令机
p计算机的发展 软件 硬件 应用领域
原始数据
程序
结果数据
p数据处理的种类 数 (整数,实数)
字符 字符串 文字
数值数据
图形 图象 声音
p数据 对客观对象的符号表示
➢ 应有很好的“可读性”
一个算法应当思路清晰、层次分明、简单明了、易读易懂。
算法的设计要求
➢ 必须具有“健壮性”
算法的健壮性指的是，算法应对非法输入的数据作出恰当反映 或进行相应处理，一般情况下，应向调用它的函数返回一个表 示错误或错误性质的值。
➢ 算法的效率