数据结构
什么是数据结构
什么是数据结构数据结构是计算机科学中的一个重要概念，它涉及组织、管理和操作数据的方式和原则。
简单来说，数据结构是指存储和组织数据的方法，以便于其检索和修改。
在计算机程序中，数据通常以各种形式存在，比如数字、文本、图像等。
这些数据需要以一定的方式进行处理和存储，以便程序能够有效地访问和操作它们。
数据结构为我们提供了一种框架，使得我们可以根据需求选择适当的数据结构来存储和组织数据。
数据结构有很多种类，每种类型都有其特定的用途和适用场景。
以下是一些常见的数据结构：1. 数组：数组是一种线性数据结构，它将相同类型的元素存储在连续的内存位置上，并使用索引访问这些元素。
数组适用于需要随机访问元素的场景，但插入和删除元素的操作相对复杂。
2. 链表：链表也是一种线性数据结构，它使用指针将元素连接在一起。
每个节点都包含一个数据项和指向下一个节点的指针。
链表适用于需要频繁插入和删除元素的场景，但访问特定元素的效率较低。
3. 栈：栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，在栈上的元素的添加和删除操作都在同一端进行。
栈适用于需要维护最近操作记录的场景，比如函数调用和表达式求值。
4. 队列：队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，类似于排队。
元素从一端进入队列，从另一端离开。
队列适用于需要维护处理顺序的场景，比如任务调度和消息传递。
5. 树：树是一种非线性数据结构，由节点和边组成。
每个节点可以有零个或多个子节点，其中一个节点称为根节点。
树适用于组织层次结构数据的场景，比如文件系统和组织架构。
6. 图：图是一种非线性数据结构，由节点（顶点）和边组成。
图中的节点可以是任意对象，并且节点之间的关系可以是任意的。
图适用于表示复杂关系和网络结构的场景，比如社交网络和路由算法。
除了上述常见的数据结构，还有许多其他类型的数据结构，如哈希表、堆、字典树等。
每种数据结构都有其独特的特点和适用场景，程序员可以根据具体情况选择合适的数据结构来优化算法和提高程序的效率。
常用八种数据结构
常见的数据结构包括数组、链表、队列、栈、树、堆、哈希表和图，每种数据结构都有其特点，如下：常见数据结构• 1.数组• 2.链表• 3.队列• 4.栈• 5.树• 6.图•7.哈希表•8.堆1.数组特点：•固定大小的线性数据结构•支持快速随机访问•插入和删除效率比较低一般应用于需要快速随机访问元素的场景。
案例：2.链表特点：•动态大小的数据结构•插入和删除效率比较高•不支持快速随机访问适用于需要频繁插入和删除元素的场景案例：3.队列特点：•先进先出•插入操作在队尾进行，删除操作在队头进行应用于需要先进先出访问元素的场景，如任务调度、消息队列等案例：4.栈特点：•先进后出•插入和删除在栈顶进行应用于需要后进先出访问元素的场景，如函数调用栈、表达式求值等案例：5.树特点：•非线性，由节点和边组成•树中的节点有层次关系，一个节点可以有多个子节点应用于需要表示层次结构的场景，比如文件系统、组织结构等案例：6.图特点：•非线性，由节点和边组成•图中的节点可以通过边来相互连接应用于需要表示网络结构的场景，如社交网络、交通网络等。
案例：7.哈希表特点：•基于哈希函数实现的键值对数据结构•支持快速的插入、删除和查找操作应用于需要快速查找和插入操作的场景，如字典、缓存等。
案例：8.堆特点：•堆是一颗完全二叉树•分为最大堆和最小堆•最大堆：每个节点的值都大于或等于其子节点的值。
•最小堆：每个节点的值都小于或等于其子节点的值。
•支持快速获取最大值或最小值的操作。
适用于优先队列，堆排序和实现高效的合并K个有序链表问题。
案例。
什么是数据结构
什么是数据结构数据结构是计算机科学中的基础概念之一，它是指组织和存储数据的方式，以及数据之间的关系和操作。
在计算机程序设计中，数据结构是指特定数据的组织形式，这些数据可以是数字、字符、实体对象等。
数据结构的选择对于程序的效率和功能具有重要影响。
一、数据结构的基本概念数据结构主要包括以下几个基本概念：1. 数据元素：数据元素是构成数据的最小单位，可以是单个的基本数据类型，也可以是多个基本数据类型组合而成的复合数据类型。
2. 数据项：数据元素中的一个个数据项是可以进行操作的最小单位，也可以理解为一个字段或属性。
3. 数据对象：数据对象是指具有相同性质的数据元素的集合，是数据集合的抽象。
4. 数据结构：数据结构是指数据元素之间的关系以及支持的操作，可以是线性的、非线性的、顺序的、层次的等不同的组织方式。
5. 数据类型：数据类型是一种特定的数据结构，用于描述数据的存储格式和支持的操作。
常见的数据类型包括整型、浮点型、字符型等。
6. 数据存储：数据存储是指数据在计算机中的具体储存形式，可以是内存中的数组、链表，也可以是硬盘中的文件等。
二、常见的数据结构1. 数组：数组是把具有相同类型的数据元素按照一定顺序排列并以连续的内存空间表示的数据结构，通过下标可以快速定位元素。
2. 链表：链表是由若干个结点组成，每个结点包含数据元素和指向下一个结点的指针，它的特点是空间不连续，插入、删除操作较灵活。
3. 栈：栈是一种先进后出的数据结构，只允许在栈顶进行插入和删除操作，类似于弹夹。
4. 队列：队列是一种先进先出的数据结构，只允许在队尾插入元素，在队头删除元素，类似于排队。
5. 树：树是由若干个结点组成的层次结构，每个结点可以有多个子结点，用于表示具有层次关系的数据。
6. 图：图是由若干个结点和边组成，结点表示数据元素，边表示结点之间的关系，用于表示具有复杂关系的数据。
三、数据结构的应用数据结构在计算机领域有广泛的应用，常见的应用包括：1. 数据库管理系统：数据库中的数据需要通过适当的数据结构进行组织和管理，如B+树、散列表等。
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。
什么是数据结构
什么是数据结构什么是数据结构1. 数据结构的定义数据结构是计算机科学中研究数据组织、存储方式以及数据操作的一门学科。
它关注的是如何在计算机中高效地存储和组织数据，以及如何设计和实现有效的数据操作算法。
2. 数据结构的重要性在计算机领域中，处理和操作数据是一项基本任务。
无论是简单的文本文件，还是复杂的数据库系统，数据都是核心。
因此，合理的数据组织和高效的数据操作算法对于计算机程序的性能和质量至关重要。
3. 数据结构的分类数据结构可以根据数据的组织方式进行分类。
常见的数据结构包括：(1) 线性结构线性结构是数据元素之间存在一对一关系的结构。
它的特点是：数据元素之间只有前后关系，不存在分支。
常见的线性结构有数组、链表、栈和队列等。
(2) 树形结构树形结构是数据元素之间存在一对多的关系的结构。
它的特点是：每个元素之间都有一个明确的父节点和零个或多个子节点。
常见的树形结构有二叉树、堆和树等。
(3) 图形结构图形结构是数据元素之间存在多对多的关系的结构。
它的特点是：数据元素之间的关系可以是任意的。
常见的图形结构有无向图和有向图等。
4. 数据结构的基本操作在数据结构中，有一些基本操作是常用且必不可少的。
常见的数据结构基本操作包括：(1) 插入插入操作是向指定位置插入一个新的元素。
对于不同的数据结构，插入操作的实现方式也不同。
(2) 删除删除操作是从数据结构中删除指定位置的元素。
删除操作的实现方式也因数据结构的不同而有所差异。
(3) 查找查找操作是在数据结构中搜索并定位指定的元素。
不同的数据结构可能采用不同的查找算法。
(4) 修改修改操作是对数据结构中的指定元素进行更改。
(5) 遍历遍历操作是指按照某种方式访问并处理数据结构中的所有元素。
5. 数据结构的应用数据结构不仅仅是一种抽象的概念，它也具有广泛的应用。
以下是数据结构在实际应用中的一些常见用途：(1) 数据库系统在数据库系统中，数据结构被用来组织和管理存储在数据库中的数据。
数据结构定义
数据结构定义数据结构是一种组织和存储数据的方式，它描述了数据之间的关系和操作方法。
在计算机科学中，数据结构是编程语言中最基本的概念之一，它对于解决问题和设计高效算法起着重要的作用。
1. 数据结构的概念与分类数据结构是一种逻辑结构，它表示数据元素之间的关系。
根据数据元素之间的联系，常见的数据结构可以分为线性结构和非线性结构两类。
1.1 线性结构线性结构是指数据元素之间存在一对一的关系，数据元素之间的顺序是线性的。
常见的线性结构有数组、链表、栈和队列等。
1.1.1 数组数组是一种线性数据结构，它由相同类型的元素组成，并按照一定的顺序排列。
数组的特点是可以通过下标直接访问元素，但插入和删除操作比较低效。
1.1.2 链表链表也是一种线性结构，它由一系列节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。
链表的插入和删除操作比较高效，但访问元素需要遍历链表。
1.1.3 栈栈是一种特殊的线性结构，它的插入和删除操作只能在栈的一端进行。
栈的特点是先进后出（LIFO，Last In First Out），类似于餐厅中的盘子堆叠。
1.1.4 队列队列也是一种特殊的线性结构，它的插入和删除操作分别在队列的两端进行。
队列的特点是先进先出（FIFO，First In First Out），类似于排队买票。
1.2 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，数据元素之间的顺序不是线性的。
常见的非线性结构有树和图等。
1.2.1 树树是一种非线性结构，它由节点和边组成。
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。
树的一个节点没有父节点的节点称为根节点。
1.2.2 图图是一种包含节点和边的复杂非线性结构。
图的节点之间可以有任意关系，边表示节点之间的连接关系。
图可以分为有向图和无向图两种类型。
2. 数据结构的作用与应用数据结构不仅仅是一种组织数据的方式，它还能够对数据进行高效的操作和处理。
什么是数据结构
什么是数据结构数据结构是计算机科学中的一个重要概念，它涉及组织和存储数据的方法和原则。
简单来说，数据结构是指在计算机内存中存储、组织和操作数据的方式。
它提供了一种逻辑和物理上的方式来组织和管理数据，以便能够有效地进行检索、插入、删除和修改。
1. 概述数据结构的重要性数据结构在计算机科学中扮演着至关重要的角色。
它为我们提供了一种能够高效处理数据的方式，这在大数据时代尤为重要。
数据结构的良好设计可以对程序的效率产生巨大的影响，可以显著减少时间和空间的消耗。
2. 常见的数据结构类型在计算机科学中，常见的数据结构类型包括数组、链表、栈、队列、树、图等等。
每种数据结构都有其自身的特点和适用范围。
例如，数组适用于索引访问和快速查找，链表适用于快速插入和删除，树适用于层次化结构的表示和操作。
3. 数组和链表的比较数据结构中的数组和链表是两种常见的线性结构。
数组是一种连续存储的数据结构，它提供了随机访问的能力，但在插入和删除操作上效率较低。
链表是一种非连续存储的数据结构，它通过指针将数据连起来，插入和删除操作更加高效，但访问操作相对较慢。
4. 栈和队列的应用场景栈和队列是两种常见的数据结构，它们都属于线性结构。
栈是一种后进先出（LIFO）的结构，常用于函数调用和递归等场景。
队列是一种先进先出（FIFO）的结构，常用于任务调度和消息传递等场景。
5. 树的应用和种类树是一种非线性结构，由多个节点组成。
树在计算机科学中有着广泛的应用，例如文件系统、数据库索引等。
常见的树结构包括二叉树、AVL树、红黑树等，每种树结构都有其自身的特点和适用范围。
6. 图的相关概念和应用图是一种由节点和边组成的非线性结构。
图在计算机科学中常用于表示网络、社交网络关系等。
图的常见算法有深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）等，它们可以用于图的遍历和路径搜索等操作。
7. 数据结构的算法和复杂度分析在设计和实现数据结构时，算法的选择和复杂度分析是非常重要的。
数据结构名词解释
数据结构名词解释数据结构名词解释：⒈数组(Array)：是一种线性数据结构，存储相同类型的元素。
通过索引访问元素，具有随机访问的特性。
⒉链表(Linked List)：是一种线性数据结构，由节点组成。
每个节点包含数据和指向下一个节点的引用。
链表分为单向链表和双向链表。
⒊栈(Stack)：是一种后进先出(LIFO)的数据结构，只允许在栈的一端进行插入和删除操作。
⒋队列(Queue)：是一种先进先出(FIFO)的数据结构，允许在队列的一端进行插入操作，在另一端进行删除操作。
⒌树(Tree)：是一种由节点组成的层次结构，每个节点可以有零个或多个子节点。
常见的树结构包括二叉树、二叉搜索树、AVL 树等。
⒍图(Graph)：是一种由节点和边组成的数据结构，在图中节点之间可以有直接或间接的连接。
⒎哈希表(Hash Table)：是一种根据键值(Key-Value)对进行快速访问的数据结构。
通过哈希函数对键值进行映射，将其存储在数组中。
⒏堆(Heap)：是一种完全二叉树的结构，满足特定的堆序性质。
堆可以用来实现优先队列、堆排序等。
⒐图算法(Graph Algorithm)：是在图数据结构上进行的操作和计算，包括深度优先搜索、广度优先搜索、最短路径算法等。
⒑查找算法(Search Algorithm)：是在数据集中查找目标元素的算法，包括线性查找、二分查找、哈希查找等。
1⒈排序算法(Sorting Algorithm)：是将数据集中的元素按照特定顺序排列的算法，包括冒泡排序、插入排序、快速排序等。
1⒉动态规划(Dynamic Programming)：是一种通过将问题划分为子问题，并将子问题的解记录下来以解决整个问题的算法。
1⒊贪心算法(Greedy Algorithm)：是一种通过每一步选择局部最优解来达到全局最优解的算法。
1⒋回溯算法(Backtracking Algorithm)：是一种通过试错的方式，在问题的所有可能解中搜索最优解的算法。
数据结构
数据结构是指同一数据元素类中各数据元素之间存在的关系。
数据结构分别为逻辑结构、存储结构（物理结构）和数据的运算。
数据的逻辑结构是对数据之间关系的描述，有时就把逻辑结构简称为数据结构。
逻辑结构形式地定义为（K，R）（或（D，S）），其中，K是数据元素的有限集，R是K上的关系的有限集。
数据元素相互之间的关系称为结构。
有四类基本结构：集合、线性结构、树形结构、图状结构（网状结构）。
树形结构和图形结构全称为非线性结构。
集合结构中的数据元素除了同属于一种类型外，别无其它关系。
线性结构中元素之间存在一对一关系，树形结构中元素之间存在一对多关系，图形结构中元素之间存在多对多关系。
在图形结构中每个结点的前驱结点数和后续结点数可以任意多个。
数据结构在计算机中的表示（映像）称为数据的物理（存储）结构。
它包括数据元素的表示和关系的表示。
数据元素之间的关系有两种不同的表示方法：顺序映象和非顺序映象，并由此得到两种不同的存储结构：顺序存储结构和链式存储结构。
顺序存储方法：它是把逻辑上相邻的结点存储在物理位置相邻的存储单元里，结点间的逻辑关系由存储单元的邻接关系来体现，由此得到的存储表示称为顺序存储结构。
顺序存储结构是一种最基本的存储表示方法，通常借助于程序设计语言中的数组来实现。
链接存储方法：它不要求逻辑上相邻的结点在物理位置上亦相邻，结点间的逻辑关系是由附加的指针字段表示的。
由此得到的存储表示称为链式存储结构，链式存储结构通常借助于程序设计语言中的指针类型来实现。
索引存储方法：除建立存储结点信息外，还建立附加的索引表来标识结点的地址。
散列存储方法：就是根据结点的关键字直接计算出该结点的存储地址。
数据结构中，逻辑上（逻辑结构：数据元素之间的逻辑关系）可以把数据结构分成线性结构和非线性结构。
线性结构的顺序存储结构是一种随机存取的存储结构，线性表的链式存储结构是一种顺序存取的存储结构。
线性表若采用链式存储表示时所有结点之间的存储单元地址可连续可不连续。
什么是数据结构请列举一些常见的数据结构
什么是数据结构请列举一些常见的数据结构什么是数据结构，请列举一些常见的数据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，以便于高效地访问和操作。
数据结构可以分为线性结构和非线性结构，每种数据结构都有其特定的应用场景和优势。
一、线性结构线性结构是数据元素之间存在一对一的关系，分为以下几种常见的数据结构：1. 数组（Array）：一种连续存储的线性结构，用于存储相同类型的数据元素，通过下标进行访问。
数组具有随机访问的特性，但插入和删除元素的操作较慢。
2. 链表（Linked List）：一种通过指针连接的非连续存储的线性结构，分为单向链表、双向链表和循环链表。
链表可以动态地增加和删除元素，但访问元素需要遍历整个链表。
3. 栈（Stack）：一种具有后进先出（LIFO）特性的线性结构，只允许在栈顶进行插入和删除操作。
栈常用于实现函数调用、表达式求值等场景。
4. 队列（Queue）：一种具有先进先出（FIFO）特性的线性结构，分为普通队列、双端队列和优先队列。
队列常用于任务调度、缓冲区管理等场景。
5. 树（Tree）：一种非线性结构，由若干个节点组成，通过边连接。
树分为二叉树、二叉搜索树、平衡二叉树等多种类型，常用于表示层次关系、搜索和排序等操作。
6. 图（Graph）：一种由节点和边构成的非线性结构，节点之间的连接关系可以是任意的。
图常用于描述网络拓扑、社交关系、路径查找等问题。
二、非线性结构非线性结构是数据元素之间存在一对多或多对多的关系，常见的数据结构包括：1. 哈希表（Hash Table）：利用哈希函数将键映射到存储位置，提高数据的快速访问速度。
哈希表常用于缓存、字典等场景。
2. 堆（Heap）：一种特殊的树结构，常用于实现优先队列和堆排序。
堆分为最大堆和最小堆，可以高效地找到最值元素。
3. 链接（Linked）：不同于链表，链接是将数据元素以某种方式相互关联起来的结构，用于表示复杂的关系和拓扑结构。
数据结构名词解释
数据结构名词解释数据结构名词解释1：数组：数组是一种线性数据结构，它是由一系列有序的元素组成。
数组中的元素可以根据索引来访问，索引从0开始，依次递增。
数组的大小在创建时需要预先确定，并且不能改变。
2：链表：链表也是一种线性数据结构，它由一系列节点组成。
每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。
链表中的节点可以在运行时动态地创建和删除，并且没有大小限制。
3：栈：栈是一种特殊的数据结构，它按照后进先出（LIFO）的原则进行操作。
栈可以使用数组或链表来实现。
4：队列：队列也是一种特殊的数据结构，它按照先进先出（FIFO）的原则进行操作。
队列可以使用数组或链表来实现。
5：树：树是一种非线性数据结构，它由节点和边组成。
每个节点可以有多个子节点，但只有一个父节点。
树用于表示层次结构，如文件系统和组织架构。
6：图：图是一种非线性数据结构，它由节点和边组成。
节点可以自由地与其他节点相连，形成复杂的关系网络。
图可以用于表示社交网络、路由网络等。
7：哈希表：哈希表是一种根据关键字直接访问内存中存储位置的数据结构。
它通过哈希函数将关键字映射到一个固定大小的数组中，以实现快速查找和插入。
8：树堆：树堆是一种特殊的二叉树，它满足堆的性质。
堆分为最大堆和最小堆，最大堆中每个节点的值都大于等于其子节点的值，最小堆则相反。
9：图的遍历：图的遍历是指按照一定的规则遍历图中的所有节点。
常用的遍历算法有深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。
10：排序算法：排序算法是将一组无序的数据按照某种特定的顺序进行排列的算法。
常用的排序算法有冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。
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什么是数据结构常见的数据结构有哪些
什么是数据结构常见的数据结构有哪些数据结构是计算机科学中的一个重要概念，它指的是组织和存储数据的方式和技术。
在计算机程序中，数据结构的选择和设计直接影响着算法的效率和程序的性能。
常见的数据结构有很多种，下面将就此进行详细介绍。
一、数组（Array）数组是一种线性数据结构，它由相同类型的元素组成，通过连续的内存空间存储。
数组的特点是可以通过下标快速访问其中的元素，并且支持在常数时间内的插入和删除操作。
数组的缺点是大小固定，插入和删除元素时需要移动其他元素。
二、链表（Linked List）链表也是一种线性数据结构，它由节点组成，每个节点存储了数据和一个指向下一个节点的指针。
链表的特点是可以快速插入和删除节点，但是访问节点需要遍历整个链表，时间复杂度较高。
三、栈（Stack）栈是一种特殊的线性数据结构，它的特点是后进先出（Last In First Out，LIFO）。
栈可以通过两个基本操作进行操作，即压栈（Push）和出栈（Pop）。
它常用于实现函数调用、表达式求值等场景。
四、队列（Queue）队列也是一种线性数据结构，它的特点是先进先出（First In First Out，FIFO）。
队列可以通过两个基本操作进行操作，即入队（Enqueue）和出队（Dequeue）。
它常用于任务调度、缓冲区管理等场景。
五、树（Tree）树是一种非线性数据结构，它由节点和边组成。
树的特点是每个节点可以有多个子节点，以及一个父节点（除根节点外）。
常见的树结构有二叉树、平衡二叉树、红黑树等。
树的应用包括文件系统、数据库索引等。
六、图（Graph）图是一种非线性数据结构，它由节点和边组成，节点之间可以有多个关联。
图的特点是可以表示复杂的关系和网络结构，常用的图结构有有向图和无向图。
图的应用包括社交网络、路径规划等。
七、哈希表（Hash Table）哈希表是一种根据关键码值（Key）进行直接访问的数据结构，它通过哈希函数将关键码值映射到一个固定的位置（地址），从而实现快速的插入和查找操作。
什么是数据结构
什么是数据结构？数据结构是一种组织和存储数据的方式，以便能够高效地访问和操作数据。
它是计算机科学中的一个重要概念，用于解决各种问题和优化算法的执行。
数据结构可以被看作是一种特定的数据类型，它定义了数据元素之间的关系和操作。
数据结构可以是简单的，如数组和链表，也可以是复杂的，如树和图。
不同的数据结构适用于不同的应用场景，可以根据具体的需求选择合适的数据结构。
数据结构的设计和选择对于解决问题和优化算法的执行具有重要影响。
一个好的数据结构应该具有高效的存储和访问方式，能够提供快速的查找、插入和删除操作。
它应该能够合理地利用内存空间，并且易于理解和实现。
常见的数据结构包括：1. 数组：是一种线性数据结构，用于存储一组相同类型的元素。
数组的特点是具有固定的大小，可以通过索引快速访问任意元素。
但是插入和删除操作比较耗时，需要移动其他元素。
2. 链表：是一种线性数据结构，由一系列的节点组成。
每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。
链表的特点是可以动态地插入和删除节点，但是访问元素需要遍历整个链表。
3. 栈：是一种后进先出（LIFO）的数据结构，类似于一个垂直的堆叠。
栈支持两个基本操作：压栈（push）将元素放入栈顶，弹栈（pop）将栈顶元素移除。
4. 队列：是一种先进先出（FIFO）的数据结构，类似于排队。
队列支持两个基本操作：入队（enqueue）将元素放入队尾，出队（dequeue）将队首元素移除。
5. 树：是一种非线性数据结构，由节点和边组成。
每个节点可以有零个或多个子节点。
树的特点是可以快速搜索、插入和删除节点，常用于组织和管理层次结构的数据。
6. 图：是一种非线性数据结构，由节点和边组成。
节点表示实体，边表示节点之间的关系。
图的特点是可以表示复杂的关系和网络结构，常用于网络分析、路径规划等领域。
除了上述常见的数据结构，还有许多其他的数据结构，如堆、哈希表、树堆、字典树等。
每种数据结构都有其自己的特点和适用性，可以根据具体的需求选择合适的数据结构。
数据结构的三种基本结构
数据结构的三种基本结构一、线性结构线性结构是最基本的数据结构，它按照数据元素的顺序有规律地排列，形成一个线性的集合。
线性结构通常分为以下两种类型：1.线性表：线性表是最简单的线性结构，它包含一组有序的元素，元素之间是一对一的关系。
线性表可以分为顺序表和链表两种形式。
顺序表是线性表的一种典型实现，它使用数组来存储元素，元素之间的逻辑关系通过数组下标来表示。
链表则是通过指针链接每个元素，每个元素除了存储数据外，还需要存储指向下一个元素的指针。
2.栈和队列：栈和队列是特殊的线性表，它们遵循特定的操作规则。
栈遵循后进先出（LIFO）的原则，只能在一端进行插入和删除操作；队列遵循先进先出（FIFO）的原则，在一端插入元素，在另一端删除元素。
二、树形结构树形结构是一种分层次、具有树状关系的结构。
树形结构中的元素之间存在一对多的关系。
树形结构可以分为以下三种类型：1.二叉树：二叉树是树形结构的基本形式，每个节点最多有两个子节点，称为左子节点和右子节点。
二叉树具有递归的性质，它的每个子树都必须是二叉树。
二叉树通常分为二叉搜索树、AVL树、红黑树等类型。
2.多叉树：多叉树是指一个节点有多个子节点的树形结构。
多叉树的每个节点可以有任意数量的子节点。
3.森林：森林是指一系列不相交的树形结构集合。
森林中的每个树都是一个独立的二叉树，它们之间没有直接的关联。
三、图状结构图状结构是一种更为复杂的数据结构，它允许元素之间存在多对多的关系。
图状结构可以分为以下两种类型：1.有向图：有向图中的边是有方向的，表示从一个节点到另一个节点的单向关系。
在有向图中，每条边都有一个起始节点和一个终止节点。
2.无向图：无向图中的边是没有方向的，表示两个节点之间的双向关系。
在无向图中，每条边都连接了两个节点。
以上就是数据结构的三种基本结构：线性结构、树形结构和图状结构。
这些基本结构是构建复杂数据结构和算法的基础。
在实际应用中，我们可以根据问题的需求选择合适的数据结构来解决问题。
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。
数据结构名词解释
数据结构名词解释
数据结构一般指在计算机科学中的一种抽象的概念，用以描述和组织数据的方法。
它将数据存储在内存中，以及它们之间如何相互关联以及影响。
数据结构广泛用于开发计算机应用程序，从简单的算法到软件工程，比如游戏或操作系统。
数据结构是作为计算机语言表示的一组数据项中的数据项。
常见的数据结构有数组、链表、堆栈、队列、图、树等。
数组是单一类型的数据项按一定顺序组织起来的模式；链表是一种按照顺序连接数据项的模式，类似于表格；堆栈是一种把一个数据项放在另一个数据项上的模式，队列是先进先出的数据项模式；图是一种由点和连线表示的结构，也就是说，数据可以关联在不同的点上；树是一种数据结构，其中的节点有根节点、孩子节点等，用于表示子节点的上下问结构。
数据结构的使用能够使程序的执行更加有效，其原理就是可以装箱数据、减少空间复杂度，提高查找、排序、筛选等算法的性能，可以在多个表之间创建连接，也可以使用重写函数编写规则来处理数据，所有这些都在于以最简单的计算复杂性满足需求和挖掘隐藏的信息。
数据结构的使用对于数据的管理和抽象建模有很大的作用。
它可以在软件设计过程中帮助开发者分析和定位数据结构的大小，以便根据实际的性能需求进行有效编程。
此外，数据结构可以帮助软件开发者优化复杂的运算，有助于使用更少的内存把大量的数据进行存储、管理和运算。
数据结构----名词解释
数据结构----名词解释数据结构——名词解释1·数组（Array）：是一种连续存储数据元素的线性数据结构。
它可以通过索引来快速访问元素，但插入和删除元素的操作通常比较耗时。
2·链表（Linked List）：是一种非连续存储数据元素的线性数据结构。
每个节点包含一个数据元素和一个指向下一个节点的指针，通过指针可以遍历整个链表。
3·栈（Stack）：是一种先进后出（LIFO）的数据结构。
它只允许在栈顶进行插入和删除操作，并且只能访问栈顶的元素。
4·队列（Queue）：是一种先进先出（FIFO）的数据结构。
它在队尾进行插入操作，在队头进行删除操作，类似于排队的行为。
5·树（Tree）：是一种非线性的数据结构，由一组节点组成，其中一个节点为根节点，其余节点形成子树。
树结构常见的有二叉树、AVL树、红黑树等。
6·图（Graph）：是一种由节点和边组成的数据结构。
节点表示实体，边表示节点之间的关系，图中的节点可以是有向的或无向的。
7·哈希表（Hash Table）：是一种基于哈希函数来进行快速查找的数据结构。
它将关键字映射到哈希表中的位置，可以实现常数时间的查找、插入和删除操作。
8·堆（Heap）：是一种特殊的树形数据结构，满足堆性质。
堆分为最大堆和最小堆，最大堆中每个节点的值都大于等于其子节点的值，最小堆则相反。
9·图算法（Graph Algorithm）：是一种用于解决图相关问题的算法，如最短路径算法、最小树算法和图遍历算法等。
10·排序算法（Sorting Algorithm）：是一种将一组数据按照特定顺序进行排列的算法，如冒泡排序、插入排序、快速排序和归并排序等。
11·搜索算法（Searching Algorithm）：是一种在一组数据中查找特定元素或满足特定条件的元素的算法，如线性搜索、二分搜索和哈希搜索等。
数据结构名词解释
数据结构名词解释数据结构是计算机科学的一门基础课程，它研究数据元素之间的关系以及数据元素的组织方式。
数据结构包括线性结构、树结构、图结构等不同类型，每种结构都有其独特的特点和应用场景。
下面是一些常见的数据结构名词的解释。
1. 数组（Array）：是一种线性结构，元素在连续的内存位置上存储，可以通过下标直接访问元素。
2. 链表（Linked List）：由一组零散的节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针，可以实现动态插入和删除操作。
3. 栈（Stack）：是一种后进先出（LIFO）的线性结构，只能在栈顶进行插入和删除操作。
4. 队列（Queue）：是一种先进先出（FIFO）的线性结构，只能在队尾插入元素，在队头删除元素。
5. 树（Tree）：是一种非线性的数据结构，由节点和边组成，每个节点可以有零个或多个子节点。
6. 二叉树（Binary Tree）：一种特殊的树结构，每个节点至多有两个子节点。
7. 图（Graph）：是由节点和边组成的非线性结构，节点之间的关系可以是任意的。
8. 堆（Heap）：是一种完全二叉树，且满足堆特性，可以分为最大堆和最小堆。
9. 哈希表（Hash Table）：利用哈希函数将关键字映射到一个固定的位置，提高数据的查找效率。
10. 图的搜索算法（Graph Search Algorithms）：如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），用于在图中查找特定节点。
11. 排序算法（Sorting Algorithms）：如冒泡排序、插入排序、选择排序等，用于对数据进行排序。
12. 查找算法（Searching Algorithms）：如线性查找、二分查找等，用于在已排序或未排序的数据中查找特定元素。
13. 树的遍历（Tree Traversal）：如前序遍历、中序遍历、后序遍历等，用于按照特定顺序访问树中的节点。
14. 图的最短路径算法（Shortest Path Algorithms）：如Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法，用于找到图中两个节点之间的最短路径。
什么是数据结构
什么是数据结构数据结构是计算机科学中非常重要的概念之一，它涉及到如何在计算机中组织和存储数据，以及如何高效地操作和处理数据。
通过设计合理的数据结构，我们可以更好地解决实际问题，提高程序的效率。
在本文中，我们将介绍数据结构的基本概念、常见的数据结构类型以及它们的应用。
希望通过阅读本文，您能对数据结构有一个全面的了解，并了解如何在实际中应用它们。
一、基本概念1、数据的逻辑和物理结构：介绍数据是如何在计算机中组织和存储的，以及数据结构的逻辑和物理结构有何区别。
2、数据的抽象和封装：介绍数据抽象和封装的概念，以及它们在数据结构中的作用。
3、操作和算法：介绍数据结构中常见的操作和算法，如查找、插入、删除等，以及它们的时间复杂度。
二、线性数据结构1、数组：介绍数组的定义、特点和应用场景，以及数组的优缺点。
2、链表：介绍链表的定义、特点和应用场景，以及链表的优缺点。
3、栈：介绍栈的定义、特点和应用场景，以及栈的优缺点。
4、队列：介绍队列的定义、特点和应用场景，以及队列的优缺点。
三、树形数据结构1、二叉树：介绍二叉树的定义、特点和应用场景，以及二叉树的遍历算法。
2、平衡二叉树：介绍平衡二叉树的定义、特点和应用场景，以及如何保持平衡。
3、堆：介绍堆的定义、特点和应用场景，以及堆的常见操作和应用。
4、B树和B+树：介绍B树和B+树的定义、特点和应用场景，以及它们在数据库中的应用。
四、图形数据结构1、图的基本概念：介绍图的定义、特点和基本术语，如顶点、边等。
2、图的遍历算法：介绍图的深度优先遍历和广度优先遍历算法，以及它们的应用。
3、最短路径算法：介绍迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法，以及它们在图中的应用。
五、高级数据结构1、散列表：介绍散列表的定义、特点和应用场景，以及散列算法的选择和冲突解决方法。
2、布隆过滤器：介绍布隆过滤器的定义、原理和应用场景，以及它的优缺点。
3、线段树：介绍线段树的定义、特点和应用场景，以及如何实现线段树的各种操作。
什么是数据结构请举例说明
什么是数据结构请举例说明数据结构是计算机科学中的一个重要概念，它用于存储和组织数据，以便有效地访问和操作。
数据结构是计算机程序设计的基础，它可以帮助我们解决各种问题并优化程序的性能。
本文将介绍数据结构的定义和常见的几种类型，同时举例说明它们的应用。
一、数据结构的定义数据结构是指一组数据元素及它们之间的关系。
它包括数据元素的逻辑结构和存储结构。
逻辑结构是指数据元素之间的逻辑关系，常见的逻辑结构有线性结构、树形结构和图形结构。
存储结构是指数据元素在计算机内存中的组织方式，包括顺序存储和链式存储。
二、常见的数据结构类型1. 数组(Array)：数组是一种线性结构，它将相同类型的元素按顺序存储在一块连续的内存空间中。
数组的访问速度快，但插入和删除操作较慢。
例如，我们可以使用数组来存储学生的成绩。
2. 链表(Linked List)：链表也是一种线性结构，它通过每个元素中保存下一个元素的地址来实现元素之间的关联。
链表的插入和删除操作效率高，但访问某个元素需要遍历整个链表。
例如，我们可以使用链表来实现队列和栈。
3. 栈(Stack)：栈是一种先进后出(LIFO)的数据结构，它只允许在栈的一端进行插入和删除操作。
栈的应用场景包括函数调用、表达式求值和浏览器的访问历史记录。
4. 队列(Queue)：队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构，它允许在一端进行插入操作，另一端进行删除操作。
队列的应用场景包括任务调度和缓冲区管理。
5. 树(Tree)：树是一种非线性结构，它由若干个节点组成，节点之间通过边连接。
树的应用场景包括文件系统、数据库索引和哈夫曼编码。
6. 图(Graph)：图是一种包含节点和边的数据结构，节点之间的关系不限于父子关系。
图的应用场景包括社交网络、路由算法和最短路径算法。
三、数据结构的应用举例1. 数组的应用：假设我们需要存储一组学生的成绩，我们可以使用一个数组来存储这些数据。
例如，int scores[10];可以用来存储10个学生的成绩。
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王国维的《人间词话》
古今之成大事业、大学问者，必经过三 种之境界： ‘昨夜西风凋碧树，独上高楼，望尽天 涯路’，此第一境也； ‘衣带渐宽终不悔，为伊消第三境也。
例1-7 一种数据结构Set=(D,R)，其中 D={1,2,3,4,5,6,7,8,9} R={ } 在数据结构Set中，只存在有元素的集合，不 存在有关系的集合。显然，这是一种集合类型的数 据结构。对于集合类型的数据结构，经常可以看作 按任一次序排列的线性结构，在存储器中可以根据 实际需要按任一种存储方式进行存储。
• Why? • What is DS? • How?
Niklaus Wirth：
Algorithm + Data Structures = Programs
程序设计: 算法: 数据结构:
为计算机处理问题编制 一组指令集 处理问题的策略 问题的数学模型
1.1 什么是数据结构
• 一般来说，用计算机解决一个具体问题 时，大致需要经过下列几个步骤： • 首先要从具体问题出发，抽象出一个适 当的数学模型，然后设计一个解此数学 模型的算法，最后编出程序，对程序进 行调试，直至得到问题的解。
B D, R
其中：D是数据元素的有限集，R是D上关系的有限集。
D k i 0 i n, n 0
R r j 0 j m, m 0
数据元素之间的相互关系称之为数据的逻辑结 构，也经常简称为数据结构。它是从数学的角度 来描述数据之间的相互关系的。 数据元素之间往往存在着多种关系，一个关系 可以用一个序偶来表示，即r=<x,y>。我们把x叫 做序偶的第一元素，y叫做序偶的第二元素，又 称序偶的第一元素为第二元素的直接前驱（通常 简称前驱），称第二元素为第一元素的直接后继 （通常简称后继）。如在<x,y>的序偶中，x为y 的前驱，y为x的后继。
例1-2 计算机和人对弈问题。
如图是井字棋对弈的一个格局及其可能派生 出的几个格局，这可以形象地看做一颗树，树根 是当前格局，树叶是派生出的格局。这种数据结 构称为树形结构。
综上可见，描述这类非数值计算问题的数学模 型不再是数学方程，而是诸如表、树和图之类的数 据结构。 因此，简单说来，数据结构是一门研究非数值计算 的程序设计问题中计算机的操作对象以及它们之间 的关系和操作等等的学科。
抽象数据类型的好处是显而易见的。它实现了信 息隐蔽，符合“模块化”程序设计的要求，也是面 向对象程序设计思想的体现。这为设计和实现复杂 的大型程序提供了强有力的支持，便于软件的工业 化生产，提高了软件的复用性。 一个含抽象数据类型的软件模块通常应包含定义 、表示和实现三个部分。抽象数据类型可细分为下 列三种类型：
例1-6 复数的抽象数据类型定义。
ADT Complex{ 数据对象：D={r,i|r,i为实数} 数据关系：R={<r,i>} 基本操作： InitComplex(re,im); //构造一个复数 DestroyCmoplex(); //销毁复数 IsAscending();//如果复数的两个元素按升序排列， //则返回1，否则返回0 IsDescending(); //如果复数的两个元素按降序排列， //则返回1，否则返回0 Max(&e); //用e返回复数的两个元素中值较大的一个 Min(&e); //用e返回复数的两个元素中值较小的一个 }ADT Complex
(1) 顺序存储方式
顺序存储方法是把逻辑上相邻的结点存储在物 理位置上相邻的存储单元里，结点间的逻辑关系 由存储单元的邻接关系来体现。由此得到的存储 表示称为顺序存储结构。通常顺序存储结构是借 助于程序设计语言的向量来表示的。 顺序存储方法主要应用于线性的数据结构，非 线性的数据结构也可以通过某种线性化的方法来 实现顺序存储。
抽象数据类型和具体的语言是无关的，是一种 纯数学意义上的数据类型或数据模型。由于采用抽象 数据类型的观点讨论数据结构，数据结构的具体实现 对外是不可见的，能够看到的只是有这样一个数据类 型，它具有所期望的若干性质，提供了希望的各种操 作。使用这个类型可以定义实际需要的数据对象，并 且通过类型上的操作处理这些对象。
为了简化图的表示，我们将<x,y>和<y,x>这两个对 称序偶用一个无序对(x,y)或(y,x)来代替。这样就可 以把x结点和y结点之间两条相反的有向边用一条无 向边来代替，如图1.7所示。这样，关系可以改写为 r={(1,2),(1,4),(2,3),(2,6),(2,7), (3,7),(4,6),(5,7)}
(2) 链接存储方式
链接存储方法不要求逻辑上相邻的结点其物理 位置上也相邻，它不仅存储结点的值，而且还存储 结点之间的关系。它利用结点附加的指针字段，存 储其后继结点的地址。链式存储结构是借助于高级 语言中的指针类型来实现的。
(3) 索引存储方式
索引存储方法是在存储结点信息的同时，还建立 附加的索引表，索引表中的每一项称为索引项，通过 索引项再进一步确定结点的实际存储地址。这和我们 通过目录查找书的内容相似，目录可以认为是索引表， 而书中每一节的内容则是结点值。索引项的一般形式 是： （关键字，地址） 关键字是能唯一标识一个结点的那些数据项。例 如对于书的目录来说，章节编号就是关键字，页码就 是结点的地址值。
书名 计算方法
作者 唐珍
出版社 高等教 育 机械工 业 高等教 育 清华大 学 中央电 大
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17.0 0 6.05
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表的第一行为表目行或目录行，它给出了该表 中每条记录的结构。从表目行向下的每一行为一条 记录，它给出了一本图书的有关信息；每一列为一 个数据项，它描述了图书中的一种属性。每条记录 由6个数据项组成，其名称分别为登录号、书号、书 名、作者、出版社和定价。在这里，每条记录就是 一个数据元素。 从这个例子可以看出，一个数据对象是由若干 个数据元素组成的，每个数据元素又是由若干个数 据项组成的。数据元素有时也称为结点或记录。
抽象数据类型(Abstract Data Type，简称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，即不论 其内部结构如何变化，只要它的数学特性不变，都 不影响其外部的使用。
抽象数据类型和数据类型实质是一个概念。但 抽象数据类型的含义更广，抽象程度更高，更符合 面向对象程序设计对数据的要求。一般数据类型由 具体语言系统内部定义，直接提供给编程者定义用 户数据，因此称它们为预定义数据类型。 抽象数据类型通常由编程者定义，包括定义它 所使用的数据和在这些数据上所进行的操作。在定 义抽象数据类型中的数据部分和操作部分时，要求 只定义到数据的逻辑结构和操作说明，不考虑数据 的存储结构和操作的具体实现，这样抽象层次更高， 更能为其他用户提供良好的使用接口。
数据的逻辑结构可归结为以下四类:
集合结构 线性结构
Hale Waihona Puke 树形结构 图状结构从图形结构、树形结构和线性结构的关系可以 看出，树形结构是图形结构的特殊情况，线性结构 是树形结构的特殊情况。为了区别于线性结构，我 们把树形结构和图形结构统称为非线性结构。
前面都是从逻辑上观察分析数据元素之间的关 系。但数据结构需要用计算机处理，必须把数据结 构存入计算机的存储单元中。数据结构在计算机中 的表示（又称映象），称为数据的存储结构或物理 结构，它包括数据元素的表示和关系的表示。
寻求数学模型的实质是分析问题，从中提取 操作的对象，并找出这些操作对象之间的关系， 然后用数学的语言加以描述。例如，利用基尔霍 夫定律求解线性稳态电路问题，其数学模型是线 性方程组；预报人口增长情况的数学模型为微分 方程。但是，更多的非数值计算问题无法用数学 方程加以描述。
例1-1 图书馆的书目检索系统自动化问题。在图 书馆内有各种名目的卡片，有的按书名编排，有 的按作者编排，还有的按分类编排，等等。
数据项： 是数据结构中讨论的最小单位
数据元素可以是数据项的集合
例如：描述一个运动员的数据元素可以是
姓名 俱乐部名称 出生日期 参加日期 职务 业绩
年月日
称之为组合项
数据结构（Data Structure） 是相互之间存 在一种或多种特定关系的数据元素的集合。根据数据 元素之间关系的不同特性。数据结构的形式定义为： 数据结构是一个二元组
数据(Data) 是对客观事物的符号表示，在计 算机科学中是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。例如，整数、实数、 字符、文字、逻辑值、图形、图像、声音等都是 数据。数据是信息的载体，在对客观事物的描述。 数据元素(Data Element) 是数据的基本单位 ，在计算机程序中通常作为一个整体进行考虑和 处理。例如数组就是由相同类型的若干数据元素 组成的。
图1.5 数据的树形结构示意图
例1-10 一种数据结构Graph={D,R}，其中 D={1,2,3,4,5,6,7} R={r} r={<1,2>,<2,1>,<1,4>,<4,1>,<2,3>,<3,2>, <2,6>,<6,2>,<2,7>,<7,2>,<3,7>,<7,3>, <4,6>,<6,4>,<5,7>,<7,5>} 对应的图形如图所示。
1.4 抽象数据类型的表示与实现
数据类型(Data Type)是对数据的取值范围、 数据的结构以及允许施加操作的一种描述。每一 种计算机高级语言都定义有自己的数据类型。在 通用的计算机高级语言中，一般都具有整数、实 数、枚举、字符、字符串、指针、数组、记录、 文件等数据类型。按照其复杂程度的不同，通常 可以把它们分为两大类：简单类型（或原子类型） 和结构类型。