数据结构 讲课
数据结构课程教案
数据结构课程教案第一章：数据结构概述1.1 数据结构的概念介绍数据结构的基本概念和重要性讨论数据的组织、存储和操作1.2 常见的数据结构线性结构：数组、链表、栈、队列非线性结构：树、图1.3 算法和复杂度介绍算法的概念和设计方法讨论时间复杂度和空间复杂度第二章：线性表2.1 数组介绍数组的概念和实现讨论数组的操作和优缺点2.2 链表介绍链表的概念和实现讨论链表的操作和优缺点2.3 栈和队列介绍栈和队列的概念和实现讨论栈和队列的操作和应用场景第三章：非线性结构3.1 树介绍树的概念和性质讨论树的遍历和操作3.2 二叉树介绍二叉树的概念和性质讨论二叉树的遍历和操作3.3 图介绍图的概念和表示方法讨论图的遍历和操作第四章：排序和搜索算法4.1 排序算法介绍排序算法的概念和分类讨论常见的排序算法（如冒泡排序、选择排序、插入排序等）4.2 搜索算法介绍搜索算法的概念和分类讨论常见的搜索算法（如顺序搜索、二分搜索等）第五章：算法设计技巧5.1 分治法介绍分治法的概念和应用讨论分治法的实现和优点5.2 动态规划介绍动态规划的概念和应用讨论动态规划的实现和优点5.3 贪心算法介绍贪心算法的概念和应用讨论贪心算法的实现和优点第六章：线性表的扩展6.1 串介绍串的概念和实现讨论串的操作和应用场景6.2 多维数组和稀疏矩阵介绍多维数组和稀疏矩阵的概念和实现讨论它们的操作和应用场景第七章：树状数组和离散化7.1 树状数组介绍树状数组的概念和实现讨论树状数组的操作和应用场景7.2 离散化介绍离散化的概念和实现讨论离散化的操作和应用场景第八章：排序算法的进阶8.1 快速排序介绍快速排序的概念和实现讨论快速排序的优化和时间复杂度分析8.2 归并排序介绍归并排序的概念和实现讨论归并排序的优化和时间复杂度分析8.3 堆排序介绍堆排序的概念和实现讨论堆排序的优化和时间复杂度分析第九章：高级搜索算法9.1 深度优先搜索（DFS）介绍深度优先搜索的概念和实现讨论深度优先搜索的适用场景和应用9.2 广度优先搜索（BFS）介绍广度优先搜索的概念和实现讨论广度优先搜索的适用场景和应用9.3 A搜索算法介绍A搜索算法的基本概念和实现讨论A搜索算法的优势和应用场景第十章：动态规划的进阶应用10.1 背包问题介绍背包问题的概念和分类讨论动态规划解决背包问题的方法和时间复杂度分析10.2 最长公共子序列和最长公共子串介绍最长公共子序列和最长公共子串的概念和实现讨论它们的适用场景和应用10.3 矩阵链乘问题介绍矩阵链乘问题的概念和实现讨论动态规划解决矩阵链乘问题的方法和时间复杂度分析十一章：图论基础11.1 图的基本概念介绍图的定义、术语和表示方法讨论图的类型和应用场景11.2 图的遍历介绍深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）讨论图的遍历算法实现和应用11.3 最小树介绍最小树的概念和性质讨论克鲁斯卡尔算法和普里姆算法十二章：网络流和匹配12.1 网络流介绍网络流问题的定义和性质讨论最大流和最小费用流算法12.2 匹配介绍匹配的概念和类型讨论匈牙利算法和最大匹配算法十三章：并查集和路径压缩13.1 并查集的基本概念介绍并查集的数据结构和操作讨论并查集的实现和应用场景13.2 路径压缩介绍路径压缩的概念和实现讨论路径压缩对并查集性能的改进十四章：线段树和树状数组14.1 线段树介绍线段树的概念和性质讨论线段树的构建和操作实现14.2 树状数组回顾树状数组的概念和操作讨论树状数组的应用场景和优势十五章：总结与实践项目15.1 课程总结回顾整个课程的主要概念、算法和应用强调数据结构在软件工程中的重要性15.2 实践项目设计一个或多个综合性的实践项目要求学生应用所学知识解决实际问题这个教案旨在为学生提供一个全面的数据结构学习框架，从基本概念到高级应用，涵盖了各种常见的数据结构和算法。
《数据结构》课件
查找操作
顺序查找
二分查找
链表查找
在顺序存储结构的线性表中，查找操 作需要从线性表的第一个节点开始， 逐个比较节点的数据域，直到找到目 标数据或遍历完整个线性表。时间复 杂度为O(n)。
在有序的顺序存储结构的线性表中， 查找操作可以采用二分查找算法。每 次比较目标数据与中间节点的数据域 ，如果目标数据大于中间节点，则在 右半部分继续查找；否则在左半部分 查找。时间复杂度为O(log n)。
数据结构是算法的基础。许多算法的实现需要依赖于特定的数据结构， 因此掌握常见的数据结构是编写高效算法的关键。
数据结构在解决实际问题中具有广泛应用。无论是操作系统、数据库系 统、网络通信还是人工智能等领域，数据结构都发挥着重要的作用。
数据结构的分类
根据数据的逻辑关系，数据结构可以分为线性结构和非线 性结构。线性结构如数组、链表、栈和队列等，非线性结 构如树形结构和图形结构等。
04
数据结构操作
插入操作
顺序插入
在顺序存储结构的线性表中，插入操作 需要找到插入位置的前驱节点，修改前 驱节点的指针，使其指向新节点，然后 让新节点指向后继节点。如果线性表的 第一个节点是空节点，则将新节点作为 第一个节点。
VS
链式插入
在链式存储结构的线性表中，插入操作需 要找到插入位置的前驱节点，修改前驱节 点的指针，使其指向新节点。如果线性表 的第一个节点是空节点，则将新节点作为 第一个节点。
图
01
02
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04
图是一种非线性数据结构，由 节点和边组成，其中节点表示 数据元素，边表示节点之间的
关系。
图具有网络结构，节点之间的 关系可以是任意复杂的，包括
双向、单向、无向等。
数据结构说课ppt课件
基本概念与术语
据结构。
数据的逻辑结构是从数据元素之间存在的逻辑关系上描述数据与数据的存储无关，是独立于计算机的。
依据数据元素之间的关系，可以把数据的逻辑结构分成以下几种：
1.集合：数据中的数据元素之间除了“同属于一个集合“的关系以外，没有其他关系。
单链表
链表操作算法：初始化、插入、输出、删除、遍历
8. 在一个单链表中删除q所指结点时，应执行如下操作：
q=p->next;
p->next=( p->next->next );
free(q);//这种题目靠一根指针是没有办法完成的，必须要借助第二根指针。
9. 在一个单链表中p所指结点之后插入一个s所指结点时，应执行：
(2) 若表的总数基本稳定，且很少进行插入和删除，但要求以最快的速度存取表中的元
问答题
素，这时，应采用哪种存储表示？为什么？
应采用顺序存储表示。因为顺序存储表示的存取速度快，但修改效率低。若表的总数基本稳定，且很少进行插入和删除，但要求以最快的速度存取表中的元素，这时采用顺序存储表示较好。
03
栈和队列
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演讲人
数据结构概述
01
线性表
02
栈和队列
03
目录
01
数据结构概述
基本概念与术语
2.数据元素：数据元素是数据的基本单位，是数据这个集合中的个体，也称之为元素，结点，顶点记录。
（补充：一个数据元素可由若干个数据项组成。数据项是数据的不可分割的最小单位。）
在右侧编辑区输入内容
顺序表的存储效率高，存取速度快。此，不易扩充。同时，由于在插入或删除时，为保持原有次序，平均需要移动一半(或近一半)元素，修改效率不高。
《数据结构》说课稿
《数据结构》说课稿引言概述：数据结构是计算机科学的基础，它研究数据的组织、存储和管理方式，是计算机程序设计的重要组成部分。
本文将从四个方面介绍数据结构的基本概念、常见数据结构类型、数据结构的应用以及学习数据结构的重要性。
一、基本概念1.1 数据结构的定义：数据结构是指一组数据元素及其之间的关系，是数据的逻辑结构和物理结构的抽象。
1.2 数据结构的分类：数据结构可以分为线性结构、非线性结构和文件结构三类，每类又可以细分为多种具体类型。
1.3 数据结构的基本操作：数据结构的基本操作包括插入、删除、查找和修改等，这些操作是对数据进行增删改查的基础。
二、常见数据结构类型2.1 数组：数组是一种线性结构，它由相同类型的数据元素组成，通过下标访问元素，具有随机访问的特点。
2.2 链表：链表是一种非线性结构，它由节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针，可以实现灵活的插入和删除操作。
2.3 栈和队列：栈和队列是两种特殊的线性结构，栈具有先入后出的特点，而队列具有先入先出的特点，它们在算法中有广泛的应用。
2.4 树和图：树和图是两种常见的非线性结构，树是一种层次结构，图是由节点和边组成的网络结构，它们在数据库、网络等领域有重要的应用。
三、数据结构的应用3.1 数据库管理系统：数据库管理系统是基于数据结构的软件，它通过合理的数据结构来存储和管理大量的数据，提供高效的数据访问和操作功能。
3.2 图像处理：图像处理涉及大量的像素数据，通过合适的数据结构可以高效地存储和处理图像，实现图像的压缩、滤波、特征提取等操作。
3.3 算法设计：算法是解决问题的步骤和方法，合适的数据结构可以提高算法的效率和性能，常见的排序、查找和图算法都离不开数据结构的支持。
四、学习数据结构的重要性4.1 提高编程能力：学习数据结构可以培养抽象思维和逻辑思维能力，提高编程的效率和质量。
4.2 解决实际问题：数据结构是解决实际问题的基础，通过合适的数据结构可以更好地组织和管理数据，实现高效的数据处理和分析。
数据结构ppt课件
数据结构的定义数据结构是计算机中存储、组织数据的方式，它定义了数据元素之间的逻辑关系以及如何在计算机中表示这些关系。
提高算法效率合适的数据结构可以显著提高算法的执行效率，降低时间复杂度和空间复杂度。
简化程序设计数据结构为程序设计提供了统一的抽象层，使得程序员可以更加专注于问题本身，而不是底层的数据表示和访问细节。
便于数据管理和维护良好的数据结构设计可以使得数据的管理和维护变得更加方便和高效。
数据结构的定义与重要性线性数据结构中的元素之间存在一对一的关系，如数组、链表、栈和队列等。
线性数据结构非线性数据结构中的元素之间存在一对多或多对多的关系，如树、图等。
非线性数据结构静态数据结构在程序运行期间不会发生改变，如数组、静态链表等。
静态数据结构动态数据结构在程序运行期间可以动态地添加或删除元素，如链表、动态数组等。
动态数据结构数据结构的分类01020304在计算机科学中，数据结构是算法设计和分析的基础，广泛应用于操作系统、编译原理、数据库等领域。
计算机科学在软件工程中，数据结构是软件设计和开发的重要组成部分，用于实现各种软件功能和性能优化。
软件工程在人工智能中，数据结构用于表示和处理各种复杂的数据和知识，如神经网络、决策树等。
人工智能在大数据处理中，数据结构用于高效地存储、管理和分析海量数据，如分布式文件系统、NoSQL 数据库等。
大数据处理数据结构的应用领域0102线性表是具有n个数据元素的有限序列创建、销毁、清空、判空、求长度、获取元素、修改元素、插入元素、删除元素等线性表的定义线性表的基本操作线性表的定义与基本操作03用一段地址连续的存储单元依次存储线性表的数据元素顺序存储结构的定义可以随机存取，即可以直接通过下标访问任意元素；存储密度高，每个节点只存储数据元素顺序存储结构的优点插入和删除操作需要移动大量元素；空间利用率不高，需要提前分配存储空间顺序存储结构的缺点链式存储结构的定义01用一组任意的存储单元存储线性表的数据元素，这组存储单元可以是连续的，也可以是不连续的链式存储结构的优点02插入和删除操作不需要移动大量元素，只需要修改指针；空间利用率高，不需要提前分配存储空间链式存储结构的缺点03不能随机存取，只能通过从头节点开始遍历的方式访问元素；存储密度低，每个节点除了存储数据元素外，还需要存储指向下一个节点的指针0102定义栈（Stack）是一种特殊的线性数据结构，其操作只能在一端（称为栈顶）进行，遵循后进先出（LIFO）的原则。
数据结构教案(清华大学) ds
数据结构PPT教案（清华大学）DS 第一章：引言1.1 数据结构的概念数据结构的定义数据结构的应用场景数据结构的基本术语1.2 数据的抽象抽象数据类型（ADT）数据结构的表示数据结构的操作1.3 算法与数据结构的关系算法的定义算法与数据结构的关系算法分析与评估第二章：线性表2.1 线性表的定义线性表的概念线性表的抽象数据类型线性表的表示2.2 线性表的实现顺序存储结构链式存储结构线性表的扩充操作2.3 线性表的操作线性表的插入与删除线性表的查找与排序线性表的其他操作第三章：栈和队列3.1 栈的定义和应用栈的概念栈的抽象数据类型栈的表示和操作栈的应用场景3.2 队列的定义和应用队列的概念队列的抽象数据类型队列的表示和操作队列的应用场景3.3 栈和队列的扩展双向栈和双向队列栈和队列的链式存储结构栈和队列的其他操作第四章：线性表的排序4.1 排序的基本概念排序的定义排序的分类排序的评价指标4.2 插入排序直接插入排序希尔排序插入排序的性能分析4.3 选择排序简单选择排序堆排序选择排序的性能分析4.4 交换排序冒泡排序快速排序交换排序的性能分析第五章：查找5.1 查找的基本概念查找的定义查找的评价指标查找的方法分类5.2 顺序查找线性表的顺序查找有序表的顺序查找顺序查找的性能分析5.3 二分查找二分查找的原理二分查找的实现二分查找的性能分析5.4 哈希查找哈希查找的原理哈希函数的设计哈希查找的性能分析第六章：树和二叉树6.1 树的基本概念树的定义树的抽象数据类型树的基本术语树的性质6.2 二叉树二叉树的定义二叉树的基本性质二叉树的遍历二叉树的类型6.3 线索二叉树线索二叉树的概念线索二叉树的遍历线索二叉树的存储结构6.4 树的应用树的遍历算法树的构建与操作树的应用场景第七章：图7.1 图的基本概念图的定义图的抽象数据类型图的基本术语图的性质7.2 图的表示邻接矩阵邻接表邻接多重表7.3 图的遍历深度优先搜索（DFS）广度优先搜索（BFS）图的遍历应用7.4 图的路径与连通性最短路径问题最小树问题连通性判定第八章：树和图的算法8.1 树的结构操作树的创建与销毁树的插入与删除树的遍历与遍历算法的优化8.2 图的算法最小树算法最短路径算法连通性算法网络流与最大流算法8.3 应用实例编译原理中的抽象语法树数据库中的查询树中的决策树第九章：哈希表和字典树9.1 哈希表哈希表的概念哈希函数的设计哈希冲突的解决方法哈希表的性能分析9.2 字典树字典树的概念字典树的类型字典树的构建与查询字典树的应用9.3 布隆过滤器布隆过滤器的概念布隆过滤器的原理布隆过滤器的应用10.1 数据结构的重要性数据结构在计算机科学中的应用数据结构在软件工程中的重要性数据结构在算法设计中的作用10.2 数据结构的发展趋势新型数据结构的研究与发展数据结构与算法的融合数据结构在云计算与大数据中的应用10.3 课程回顾与拓展本门课程的重点与难点课程内容的拓展与延伸推荐的学习资料与研究文献重点和难点解析一、数据结构的概念和应用场景补充和说明：数据结构是计算机科学中的基础概念，理解数据结构对于编写高效、可维护的代码至关重要。
《数据结构教程》课件
04
删除操作的注意事项
在删除元素时，需要考虑数据结 构的特性，如平衡性、顺序性等 ，以保持数据结构的良好性能。
查找操作
查找操作定义
在数据结构中查找一个元素，如果存在 则返回其位置或值，否则返回空或默认
值。
查找操作的复杂度
线性查找的时间复杂度为O(n)，二分 查找的时间复杂度为O(log n)。
操作
常见的树操作有插入、删除、 查找等。
应用
树在计算机科学中广泛应用于 文件系统、数据库、编译原理
等领域。
图
定义
图是由节点和边组成的集合，节点和 边可以带有权值。
分类
根据边的有无，图可以分为有向图和 无向图；根据边的权值是否为1，图 可以分为加权图和无权图。
操作
常见的图操作有遍历、最短路径、最 小生成树等。
数据结构的重要性
01
02
03
提高数据处理效率
合理的数据结构能够提高 数据处理的速度和效率， 满足各种应用需求。
优化算法设计
数据结构是算法设计的基 础，良好的数据结构设计 有助于提高算法的效率和 稳定性。
解决实际问题
数据结构在解决实际问题 中发挥着重要作用，如排 序、查找、图论等。
数据结构的分类
线性结构
队列
总结词
队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，用于存储有序的 元素。
详细描述
队列的特点是元素出队顺序与入队顺序相反。队列常用于实 现打印任务调度、操作系统任务调度等算法。
03
非线性数据结构
树
定义
树是一种非线性数据结构，由 节点和边组成，其中节点表示 数据元素，边表示节点之间的
关系。
分类
2024版《数据结构》全套课件
将电路中的元件和连线抽象为图中的顶点和 边，利用图算法进行电路分析和优化。
路由算法
生物信息学
利用图数据结构表示计算机网络中的拓扑结 构，利用最短路径算法进行路网络、 基因调控网络等复杂生物系统，进行生物信 息学分析和挖掘。
05
查找与排序
查找的基本概念与分类
选择排序算法
简单选择排序
每次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个 元素，存放在序列的起始位置，直到全部待排序的数据 元素排完。
堆排序
利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法，是选择排 序的一种。可以利用数组来模拟堆的结构，通过构造大 顶堆或小顶堆来实现排序。
归并排序算法
归并排序的思想
将两个（或更多）有序表合并成一个新的有序表，即把 待排序序列分为若干个子序列，每个子序列是有序的。 然后再把有序子序列合并为整体有序序列。
开放寻址法、链地址法等。
排序的基本概念与分类
排序的定义
将一组无序的记录序列调整为有序的记录序 列。
排序的分类
内部排序和外部排序，内部排序包括插入排 序、交换排序、选择排序、归并排序等。
插入排序算法
要点一
直接插入排序
每次将一个待排序的元素插入到前面已经排好序的序列中， 寻找合适的位置。
要点二
希尔排序
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
子树。
中序遍历
先遍历左子树，然后访 问根节点，最后遍历右
子树。
后序遍历
层次遍历
先遍历左子树，然后遍 历右子树，最后访问根
节点。
按照层次顺序从上到下、 从左到右遍历二叉树中
的所有节点。
树和森林的遍历算法
数据结构ppt课件完整版
针对有序数据集合，每次通过中间元素将 待查找区间缩小为之前的一半，直到找到 元素或区间为空。
哈希查找
树形查找
通过哈希函数将数据映射到哈希表中，实 现快速查找。
如二叉搜索树、平衡树等，通过树形结构实 现高效查找。
排序算法分类及实现原理
插入排序
将待排序元素逐个插入到已排序序列中，直到所有元素均插入完毕。
由n（n>=0）个具有相同类型 的数据元素（结点）a1，a2，
...，an组成的有序序列。
同一性
每个元素必须是同一类型的数 据。
有序性
元素之间具有一对一的前驱和 后继关系，即除首尾元素外， 每个元素都有一个前驱和一个 后继。
可变性
线性表的长度可变，即可以插 入或删除元素。
顺序存储结构与链式存储结构比较
定义
用一段连续的存储单元依次存储线性 表的数据元素。
优点
可以随机存取表中任一元素，且存取 时间复杂度为O(1)。
顺序存储结构与链式存储结构比较
• 缺点：插入和删除操作需要移动大量元素，时间 复杂度高；需要预先分配存储空间，容易造成空 间浪费。
顺序存储结构与链式存储结构比较
定义
用一组任意的存储单元存储线性 表的数据元素（这组存储单元可 以是连续的，也可以是不连续的
查找操作
查找指定元素的位置。
遍历操作
访问线性表中的每个元素。
销毁操作
释放线性表占用的存储空间。
03
栈和队列
栈定义及特点
栈（Stack）是一种特殊的线性数据结构，其数据的存 取遵循后进先出（LIFO, Last In First Out）的原则。 栈的特点
具有记忆功能，能保存数据的状态。
栈的基本操作包括入栈（push）、出栈（pop）、查 看栈顶元素（top）等。 只能在栈顶进行数据的插入和删除操作。
03数据结构基本概念PPT课件
数据结构研究的主要内容
①数据元素之间的逻辑关系 ②采用的存储结构 ③对这些数据元素采用何种方式进行操作
2020/11/23
9
例：数据结构——学生成绩表
✓数据元素（学号、姓名、科目、成绩） ✓数据元素之间的关系（逻辑结构） ✓数据元素的存储（物理结构） ✓对数据元素的操作（增、减、查找、修改等）
33
数据结构上的常见操作
遍历、插入、更新、 删除、 查找、 排序 注意：每个问题都有一种和多种算法
找到效率最高的 以最容易理解的方式设计 设计的算法不容易出错或出错情况较少
2020/11/23
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算法
算法的评价
时间复杂度
代码的执行时间，一般是以代码实际执行的指令数量（条）
空间复杂度
2020/11/23
11
数据的逻辑结构
数据元素之间关系的描述 描述逻辑结构的方法：描述法和图示法 描述法：
二元组 B ＝ （ K， R ）
K：元素集合 R：元素间关系的集合
注意：元素间的关系一般抽象为前驱与后继关 系，即表明结构中，一个元素的前一个元素是 谁，它的后一个元素又是谁
2020/11/23
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索引存储
方法
为放在内存 中的元素建 索引表
K1
立索引表
1
K3
元素可以离 2
散存放
3
K4
通过查索引 4 表找到需要 索引号
K2
的元素
2020/11/23
联想：图书馆的查书卡
0300 0301 0302 0303 0304 0305 0306 0307 0308 0309
25
散列存储
散列存储方法
2020/11/23
《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。
数据结构讲义精品PPT课件
003 陈诚 02 男 19840910 638
… … … ……
…
数据元素
数据结构 具有结构的数据元素的集合。它包 括数据元素的逻辑结构、存储结构和相适应的 运算。
逻辑结构
数据元素之间的逻辑关系，与计算机无关。 可用一个二元组表示：Data_Structure = (D,R) D：数据元素的有穷集合，R：集合D上关系的有穷集合。
《The Art of Computer Programming》
Art Evans
数据结构在计算机科学中是一门综合性的专业基础课， 也是计算机专业的必修课，是其它许多课程的先修课程， 是设计编译程序、操作系统、数据库系统等系统程序和 大型应用程序的重要基础。
1.2 基本概念和术语
基本术语
数据 被计算机加工处理的对象。 数据元素（记录、表目） 数据的基本单位，
几种常用的运算有： (1)建立数据结构 (2)清除数据结构 (3)插入数据元素 (4)删除数据元素 (5)排序
(6)检索* (7)更新 (8)判空和判满* (9)求长*
*操作为引用型操作，即数据值不发生变化； 其它为加工型操作。
抽象数据类型
抽象数据类型 ADT（ Abstract Data Type ）： 数据类型概念的引伸。指一个数学模型以及在其上定义的操作集 合，与计算机无关。 数据类型：一组值的集合和定义在其上的一组操作的总称。
抽象数据类型的描述方法
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
其中基本操作的定义格式为:
基本操作名（参数表） 初始条件：〈初始条件描述〉 操作结果：〈操作结果描述〉
《数据结构说课》课件
05 数据结构课程设计建议
实践项目选择
综合性项目
实际应用背景
选择一个涉及多种数据结构的项目，如“ 最小生成树算法”、“图的最短路径问题 ”等，以便学生全面掌握数据结构知识。
确保项目与实际应用紧密相关，如搜索引 擎、社交网络等，以提高学生对数据结构 的兴趣和认识。
难度适中
团队合作
选择难度适中的项目，既不过于简单也不 过于复杂，以便学生在实践中学习和掌握 数据结构知识。
链表
总结词
动态分配存储结构
详细描述
链表是一种非连续的数据结构，通过指针链接各个节点。链表中的节点可以动态 分配和释放，适用于需要频繁插入和删除的场景。
栈
总结词
后进先出（LIFO）数据结构
详细描述
栈是一种具有后进先出特性的数据结构，只能在一端进行插入和删除操作。栈常用于实现函数调用、括号匹配等 功能。
构理论的理解。
B
C
D
反思与总结
鼓励学生对自己的学习过程进行反思和总 结，找出自己的不足之处，制定针对性的 改进计划。
刻意练习
引导学生进行刻意练习，通过大量练习提 高自己的编程能力和数据结构应用能力。
感谢您的观看
THANKS
效率和检索速度。
数据库系统
总结词
高效数据管理
VS
详细描述
数据库系统是用于存储和管理大量数据的 系统。数据库系统通常使用数据结构来组 织和管理数据，如B树、哈希表等。这些 数据结构有助于提高数据库系统的查询速 度和数据管理效率。
人工智能与机器学习
总结词：算法基础
详细描述：人工智能和机器学习领域中的许多算法都基于数据结构。例如，决策树、神经网络等算法 都涉及到数据结构的运用。这些算法在自然语言处理、图像识别、推荐系统等领域都有广泛的应用。
数据结构详解ppt课件
“数据结构知识导入全程目标•数据结构的基本概念–逻辑结构–物理结构–运算结构•数据结构的基本实现–堆栈–队列–链表–二叉树知识讲解数据结构的基本概念•数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据的集合•数据结构是计算机存储、组织数据的方式•数据结构的选择直接影响计算机程序的运行效率(时间复杂度)和存储效率(空间复杂度)•计算机程序设计=算法+数据结构•数据结构的三个层次–抽象层——逻辑结构–结构层——物理结构–实现层——运算结构识讲解•集合结构(集)–结构中的数据元素除了同属于一个集合外没有其它关系识讲解•线性结构(表)–结构中的数据元素具有一对一的前后关系识讲解•树型结构(树)–结构中的数据元素具有一对多的父子关系知识讲解实现双向线性链表•删除节点识讲解•树形结构的最简模型，每个节点最多有两个子节点•每个子节点有且仅有一个父节点，整棵树只有一个根节点•具有递归的结构特征，用递归的方法处理，可以简化算法•三种遍历序–前序遍历：D-L-R–中序遍历：L-D-R–后序遍历：L-R-D识讲解•二叉树的一般形式–根节点、枝节点和叶节点–父节点和子节点–左子节点和右子节点–左子树和右子树–大小和高度(深度)识讲解•满二叉树–每层节点数均达到最大值–所有枝节点均有左右子树知识讲解二叉树•完全二叉树–除最下层外，各层节点数均达到最大值–最下层的节点都连续集中在左边识讲解•顺序存储–从上到下、从左到右，依次存放–非完全二叉树需用虚节点补成完全二叉树识讲解•链式存储–二叉链表，每个节点包括三个域，一个数据域和两个分别指向其左右子节点的指针域识讲解•链式存储–三叉链表，每个节点包括四个域，一个数据域、两个分别指向其左右子节点的指针域和一个指向其父节点的指针域知识讲解实现有序二叉树•有序二叉树亦称二叉搜索树，若非空树则满足：–若左子树非空，则左子树上所有节点的值均小于等于根节点的值–若右子树非空，则右子树上所有节点的值均大于等于根节点的值–左右子树亦分别为有序二叉树•基于有序二叉树的排序和查找，可获得O(logN)级的平均时间复杂度知识讲解逻辑结构•网状结构(图)–结构中的数据元素具有多对多的交叉映射关系识讲解•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识讲解•顺序结构–随机访问方便，空间利用率低，插入删除不方便识讲解•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识讲解•链式结构–插入删除方便，空间利用率高，随机访问不方便知识讲解逻辑结构与物理结构的关系•每种逻辑结构采用何种物理结构实现，并没有一定之规，通常根据实现的难易程度，以及在时间和空间复杂度方面的要求，选择最适合的物理结构，亦不排除复合多种物理结构实现一种逻辑结构的可能知识讲解运算结构•创建与销毁–分配资源、建立结构、释放资源•插入与删除–增加、减少数据元素•获取与修改–遍历、迭代、随机访问•排序与查找–算法应用知识讲解数据结构的基本实现•堆栈–基于顺序表的实现–基于链式表的实现•队列–基于顺序表的实现–基于链式表的实现•链表–双向线性链表的实现•二叉树–有序二叉树(二叉搜索树)的实现知识讲解堆栈•后进(压入/push)先出(弹出/pop)识讲解•初始化空间、栈顶指针、判空判满识讲解•动态分配、栈顶指针、注意判空知识讲解队列•先进(压入/push)先出(弹出/pop)识讲解•初始化空间、前弹后压、循环使用、判空判满识讲解•动态分配、前后指针、注意判空知识讲解链表•地址不连续的节点序列，彼此通过指针相互连接•根据不同的结构特征，将链表分为：–单向线性链表–单向循环链表–双向线性链表–双线循环链表–数组链表–链表数组–二维链表识讲解•单向线性链表识讲解•单向循环链表识讲解•双向线性链表识讲解•双向循环链表识讲解•数组链表识讲解•链表数组识讲解•二维链表识讲解•结构模型识讲解•插入节点。
数据结构课件PPT
二分查找
二分查找法
将有序数据集分成两个部分，每次取中间位置的值与目标值进行比较，根据比 较结果缩小查找范围，直到找到目标值或确定目标值不存在。
优缺点
查找速度快，但要求数据集必须是有序的。
哈希查找
哈希表
利用哈希函数将数据元素映射到内存中的地址，实现数据的 快速查找。
优缺点
查找速度快，但需要解决哈希冲突问题，并可能存在哈希表 过大或过小的问题。
。
数据结构的基本概念
数据结构的基本概念包括：数据、数据 元素、数据类型、数据结构等。
数据结构是指数据的组织形式，即数据 元素之间的相互关系。
数据类型是指一组具有相同特征和操作 的数据对象（如整数、实数、字符串等 ）。
数据是信息的载体，是描述客观事物的 符号记录。
数据元素是数据的基本单位，一个数据 元素可以由若干个数据项组成。
稳定排序
归并排序是一种稳定的排序算法，即相等的元素在排序后 保持其原有的顺序。
非递归算法
归并排序是一种非递归算法，即通过迭代方式实现算法过 程。
需要额外的空间
归并排序需要额外的空间来存储中间结果和临时变量。
查找算法
06
线性查找
顺序查找
逐一比对数据元素，直到找到目 标值或遍历完整个数据集。
优缺点
简单易懂，但效率较低，适用于 数据量较小的情况。
拓扑排序的应用
拓扑排序是一种对有向无环图进行排序的算法， 它按照拓扑关系将图的节点排列成一个线性序列 。
有向无环图是一种没有环路的有向图，拓扑排序 可以有效地解决有向无环图的排序问题。
拓扑排序的应用非常广泛，包括确定任务的执行 顺序、确定事件的发生顺序等。
拓扑排序的基本思路是从有向无环图的任一节点 开始，删除该节点，并记录下该节点的所有后继 节点的编号，然后按编号从小到大的顺序重复以 上步骤。
大学数据结构讲课教案设计
课程名称：数据结构授课对象：计算机科学与技术专业本科生授课学时：16学时教学目标：1. 知识目标：- 理解数据结构的基本概念和重要性。
- 掌握线性表、栈、队列、树、图等基本数据结构。
- 理解各种数据结构的存储结构和操作算法。
- 了解数据结构的分析方法，如时间复杂度和空间复杂度。
2. 能力目标：- 能够根据实际问题选择合适的数据结构。
- 能够设计和实现基本的数据结构操作算法。
- 能够分析和优化算法的时间复杂度和空间复杂度。
3. 素质目标：- 培养学生的逻辑思维能力和抽象思维能力。
- 增强学生的编程能力和算法设计能力。
- 培养学生的团队协作和创新能力。
教学内容：1. 数据结构概述2. 线性表3. 栈与队列4. 树5. 图6. 数据结构的分析教学过程：一、导入1. 引入数据结构的重要性，结合实际应用案例。
2. 提出本节课的学习目标。
二、数据结构概述1. 讲解数据结构的基本概念和重要性。
2. 介绍几种常见的抽象数据类型，如线性表、栈、队列、树、图等。
3. 分析数据结构的分类和特点。
三、线性表1. 讲解线性表的定义、存储结构和基本操作。
2. 介绍顺序表和链表的实现方法。
3. 分析线性表的时间复杂度和空间复杂度。
四、栈与队列1. 讲解栈和队列的定义、存储结构和基本操作。
2. 介绍栈和队列的两种实现方法：顺序栈和顺序队列、链栈和链队列。
3. 分析栈和队列的时间复杂度和空间复杂度。
五、树1. 讲解树的定义、存储结构和基本操作。
2. 介绍二叉树、二叉搜索树、平衡二叉树等特殊树。
3. 分析树的时间复杂度和空间复杂度。
六、图1. 讲解图的定义、存储结构和基本操作。
2. 介绍图的遍历算法，如深度优先搜索和广度优先搜索。
3. 分析图的时间复杂度和空间复杂度。
七、数据结构的分析1. 讲解数据结构的分析方法，如时间复杂度和空间复杂度。
2. 介绍如何优化算法的时间和空间复杂度。
八、总结与作业1. 总结本节课所学内容，强调重点和难点。
天勤率辉数据结构全程课件
天勤率辉数据结构全程课件1. 课程简介天勤率辉数据结构全程课件是一门旨在帮助学习者全面掌握数据结构知识的课程。
数据结构作为计算机科学的基础，对于程序设计和算法分析都起着至关重要的作用。
通过本课程的学习，学习者将深入了解数据结构的基本概念、常用数据结构的实现和应用，以及数据结构在算法设计和问题求解中的重要性。
2. 课程大纲2.1 数据结构基础•数据结构的定义和特点•算法与数据结构的关系•抽象数据类型（ADT）的概念和应用2.2 线性表•线性表的定义和基本操作•顺序表和链表的实现•线性表的应用：栈和队列2.3 树与二叉树•树的基本概念和属性•二叉树的定义和遍历•二叉树的递归和非递归实现2.4 图•图的基本概念和表示方法•图的遍历算法：深度优先搜索和广度优先搜索•最短路径算法和最小生成树算法2.5 查找与排序•查找算法：顺序查找、二分查找和哈希查找•排序算法：插入排序、冒泡排序、快速排序、归并排序等3. 学习目标通过学习天勤率辉数据结构全程课件，学习者将达到以下目标：1.全面了解数据结构的基本概念、特点和应用场景。
2.熟悉常用数据结构的实现方法和基本操作。
3.掌握树、图和排序算法等重要数据结构和算法的基本原理和实现过程。
4.能够运用学到的数据结构知识解决实际问题，提高算法设计和问题求解能力。
4. 学习方式天勤率辉数据结构全程课件提供以下学习方式：•视频讲解：通过精心制作的视频讲解，学习者可以随时随地学习课程内容。
•系统练习：通过在线练习，学习者可以巩固知识点和提升自己的编程能力。
•互动讨论：学习者可以在课程论坛中与其他学习者进行交流和讨论，共同解决问题和深化理解。
5. 授课团队天勤率辉数据结构全程课件由一支经验丰富的授课团队精心打造，团队成员包括计算机科学领域的专家和资深讲师。
他们将通过清晰易懂的讲解和实践案例，帮助学习者深入理解数据结构的原理和应用。
6. 考核与证书学习者将通过参加课程的在线测验和项目实践，完成对所学知识的理解和应用。
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广度优先搜索遍历
它的基本算法是什么？
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广度优先搜索遍历
它的基本算法是什么？
广度优先搜索遍历（Breadth First Search）——应用
广度优先搜索是最简单的图搜索算法之一，也是许多重要的图 算法的原型。
03 广度优先算法遍历
--它的基本算法是什么？
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广度优先搜索遍历
它的基本算法是什么？
广度优先搜索遍历（Breadth First Search）
基本算法
从一个顶点V0开始，辐射状地优先 遍历其周围较广的区域，故得名。
典型的层次遍历
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广度优先搜索遍历
它的基本算法是什么？
广度优先搜索遍历（Breadth First Search）——算法
图的两种遍历算法
深度优先搜索遍历（DFS） 广度优先搜索遍历（BFS）
02 深度优先搜索遍历
--它的基本算法是什么？
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深度优先搜索遍历
它的基本算法是什么？
深度优先搜索遍历（Depth First Search）
基本算法
从顶点1出发深度搜索遍历图G 的dfs描述如下： (1)访问顶点1 (2)依次从1的未被访问过的临 接点出发深度遍历
深度优先搜索遍历
它的基本算法是什么？
深度优先搜索遍历（Depth First Search）——问题
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ问题：
1. 如何设计算法以判断给定的无向图是否是连通的？ 2. 如何设计算法以判断给定的无向图中的边数？ 3. 设计算法以判断给定的无向图是树。 4. 设计算法以判断给定的有向图是以v0为根的有向树。 5. 设计算法以判断图中的一个节点是否为关节点。
02
深度优先搜索遍历
它的基本算法是什么？
深度优先搜索遍历（Depth First Search）——递归算法
递归算法思想：
1. 首先从图G=（V,E）中某一顶点v0出发，访问任意一个和v0邻接的定点w1, 2. 再从w1出发，再访问w1出发，再访问和w1邻接且未被访问过的任意顶点w2 3. 然后，从w2出发进行如上访问。 4. 重复这个过程，直到某一个顶点的所有邻接点都被访问过时，回退到尚有邻接点未
答案： 以v2为起始点：v2-v1-v3-v6-v7-v4-v8-v5 以v8为起始点：v8-v4-v2-v1-v3-v6-v7-v5
行是知之始， 知是行之成。
谢谢欣赏！
非递归
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深度优先搜索遍历
它的基本算法是什么？
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它的基本算法是什么？
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深度优先搜索遍历
它的基本算法是什么？
数据结构
§7.3 图的遍历
主讲人：刘碧芸
目录
CONTENT
01 图的遍历 什么是图的遍历？
02 深度优先搜索遍历 它的基本算法是什么？
03 广度优先搜索遍历 它的基本算法是什么？
04 课后总结及练习
01 图的遍历
--什么是图的遍历？
01
图的遍历
--什么是图的遍历？
图的遍历——访问图中所有顶点一次且仅一次
如：Prim最小生成树算法 Dijkstra最小生成树算法
都用了类似广度优先搜索的思想
04 课后总结及练习
04 课后总结及练习
对于下面一个图及其存储结构，写出以v2、v8为起始点的深度 优先遍历序列。
04 课后总结及练习
对于下面一个图及其存储结构，写出以v2、v8为起始点的深度 优先遍历序列。
被访问过的定点。 5. 再从该顶点出发，重复上述过程，直到所有顶点都被访问过为止。
02
深度优先搜索遍历
它的基本算法是什么？
02
深度优先搜索遍历
它的基本算法是什么？
下面讨论dfs算法的设计
开始
访问v0,置标志
求v0邻接点
有邻接点w
N
W访问过
结束 Y
w
v0
求下一邻接点
02
深度优先搜索遍历
它的基本算法是什么？
思想：
1. 设一先进先出的队Q，从结点出发，访问v结点。 2. 再访问v的所有邻接点，并将所有邻接点入队，队头元素出队，设
为a。 3. 接着访问a的所有邻接点，并将a的所有邻接点入队。 4. 队头元素出队，重复上述过程，直到队空。 5. 图示过程如下：
03
广度优先搜索遍历
它的基本算法是什么？
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深度优先搜索遍历（Depth First Search）——递归算法
非递归算法思想：
1. 由访问vi的邻接表转到访问vj的邻接表时，vi进栈。
2. 从栈中依次弹出结点v0，访问v0的单链表中未被访问过的结点，在 访问过程中并重复上述的入栈过程。
3. 过程如下页图示：
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深度优先搜索遍历
它的基本算法是什么？
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它的基本算法是什么？
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它的基本算法是什么？
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广度优先搜索遍历
它的基本算法是什么？
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5的邻接表空，
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回退8出栈
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深度优先搜索遍历
它的基本算法是什么？
非递归
栈
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深度优先搜索遍历
它的基本算法是什么？
非递归
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深度优先搜索遍历
它的基本算法是什么？
非递归
栈
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8 7的邻接表空，逐 一退栈
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