数据结构与算法分析 PPT
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《数据结构与算法 》课件
自然语言处理
自然语言处理中，数据结构用于表示句子、单词之间的关系，如依 存句法树。
计算机视觉
计算机视觉中的图像处理和识别使用数据结构来存储和操作图像信 息，如链表和二叉树。
算法在计算机科学中的应用
加密算法
加密算法用于保护数据的机密性和完整性，如 RSA算法用于公钥加密。
排序算法
排序算法用于对数据进行排序，如快速排序和归 并排序广泛应用于数据库和搜索引擎中。
归并排序
将两个或两个以上的有序表组合成一个新的有序表。
查找算法
线性查找：从数据结构的一端开始逐 个检查每个元素，直到找到所查找的 元素或检查完所有元素为止。
二分查找：在有序数据结构中查找某 一特定元素，从中间开始比较，如果 中间元素正好是要查找的元素，则搜 索过程结束；如果某一特定元素大于 或者小于中间元素，则在数组大于或 小于中间元素的那一半中查找，而且 跟开始一样从中间元素开始比较。如 果在某一步骤数组为空，则代表找不 到。这种搜索算法每一次比较都使搜 索范围缩小一半。
04
常见算法实现
排序算法
冒泡排序
通过重复地遍历待排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。遍历数列的工作是重复 地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。
快速排序
通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另一部分的所有数据要小，然后再按 此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。
数据结构在计算机科学中的应用
1 2
数据库系统
数据结构是数据库系统的基础，用于存储、检索 和管理大量数据。例如，B树和哈希表在数据库 索引中广泛应用。
自然语言处理中，数据结构用于表示句子、单词之间的关系，如依 存句法树。
计算机视觉
计算机视觉中的图像处理和识别使用数据结构来存储和操作图像信 息，如链表和二叉树。
算法在计算机科学中的应用
加密算法
加密算法用于保护数据的机密性和完整性，如 RSA算法用于公钥加密。
排序算法
排序算法用于对数据进行排序，如快速排序和归 并排序广泛应用于数据库和搜索引擎中。
归并排序
将两个或两个以上的有序表组合成一个新的有序表。
查找算法
线性查找：从数据结构的一端开始逐 个检查每个元素，直到找到所查找的 元素或检查完所有元素为止。
二分查找：在有序数据结构中查找某 一特定元素，从中间开始比较，如果 中间元素正好是要查找的元素，则搜 索过程结束；如果某一特定元素大于 或者小于中间元素，则在数组大于或 小于中间元素的那一半中查找，而且 跟开始一样从中间元素开始比较。如 果在某一步骤数组为空，则代表找不 到。这种搜索算法每一次比较都使搜 索范围缩小一半。
04
常见算法实现
排序算法
冒泡排序
通过重复地遍历待排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。遍历数列的工作是重复 地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。
快速排序
通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另一部分的所有数据要小，然后再按 此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。
数据结构在计算机科学中的应用
1 2
数据库系统
数据结构是数据库系统的基础，用于存储、检索 和管理大量数据。例如，B树和哈希表在数据库 索引中广泛应用。
算法与数据结构公开课一等奖课件省赛课获奖课件
章 内 容
4.3 数据构造及表达
2学
时
4.4 惯用数据构造及表达（表、树、图） 6学时
4.5 查找与排序
4学
时
4.6 文献与文献操作
2学
时
4.7 应用举例
2学
时
软件
技术
算法历史小知识
基础
算法的中文名称出自周髀算经；而英文名称Algorithm 来自于9 世纪波斯数学家比阿勒.霍瓦里松的名字al-Khwarizmi，由于比 阿勒.霍瓦里松在数学上提出了算法这个概念。他写的书《aljabr w’al muqabalah》(代数学)演变成为现在中学的代数教科 书。Ad-Khwarizmi强调求解问题是有条理的环节。如果他能活 到今天的话，他一定会被以他的名字而得名的办法的进展所感 动。
Towers(1, Source, Target, Interm); Towers(n-1, Interm, Target, Source); } }
软件
技术
基础
贪心法 基本思想
先根据题目的部分条件拟定答案的范畴， 在此范畴内对全部可能的状况逐个验证，直到 全部状况验证完毕，若每个状况使验证题目符 合条件，则为本题的一种答案，若全部状况验 证完毕后均不符合题目的条件，则题目无解。
算 法
•2程）序可不读性含（语R法ead错ab误ilit；y）
的 评
••3程 程）算序序强法对对健的性几精第（组心一ro输 选b目u入 择s的tn数 的e是s据 、s）为典了型阅的读、和交流；能 生产 满
价 原 则
苛数•应算的4解间程）刻据含 法 输可可决 是序高有 应 出的；速 矛读读对效容 对 成度 盾、性性率一错 其 果快 的带有有与切解 作 。； 、有助助低决出合存实刁存于 于功反储际法储难对 对效映容问的量性。，算 算量题输当而的小的法 法入输不。求几的 的数入是时解组理 调据非产间往输解试法生和往入；和数 莫空 是修据 名时 其改， 妙。足 格 求 结规 要 的 果
数据结构ppt课件完整版
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。
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。
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栈和队列应用举例
《图解Python数据结构与算法课件》
图：定义、图的表示方法、遍 历算法
详解图的定义和不同的表示方法，如邻接矩阵和邻接表，并探讨图的遍历算 法和常见的应用场景。
排序算法：冒泡排序、选择排 序、插入排序、快速排序、归 并排序
介绍常见的排序算法，包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序和归 并排序。比较它们的优缺点和适用场景。
搜索算法：深度优先搜索、广度优先搜索、 A*算法
栈与队列：定义、应用场景、 实现
介绍栈和队列的概念及其在计算中的应用。探索它们的实现方式和特定场景 中的应用。
链表：定义、单链表、双向链 表、循环链表
深入了解链表的不同类型：单链表、双向链表和循环链表，以及它们在数据 结构中的用途和实现方法。
树：定义、二叉树、遍历算法、 应用场景
探索树的定义和不同类型，特别是二叉树，并研究树的遍历算法和在实际应 用中的应用场景。
Python数据类型回顾
回顾Python中的基本数据类型，包括数字与算法中的应用。
列表：基本操作、排序、查找
探索列表的基本操作，如添加、删除和修改元素，以及各种排序和查找算法的实现与应用。
字符串：基本操作、匹配算法
了解字符串的基本操作，例如拼接和切片，以及常见的字符串匹配算法，如 暴力匹配和KMP算法。
《图解Python数据结构与 算法课件》
本课件旨在图解Python数据结构与算法，帮助读者深入理解并掌握重要概念。 包括数据结构、算法的基本概念，Python数据类型，以及列表、字符串等的 操作和排序查找算法。
什么是数据结构和算法？
探索数据结构与算法的定义，它们在计算中的重要作用，以及为什么它们对 于Python编程至关重要。
总结与展望
总结所学内容并展望未来，鼓励读者持续探索和应用数据结构与算法的知识。
《算法与数据结构》PPT课件
• 例如，一年四个季节的顺序关系时，则“春” 是“夏”的前件（即直接前驱，下同），而 “夏”是“春”的后件（即直接后继，下同）。
精选ppt
11
1．数据的逻辑结构
• 所谓数据的逻辑结构，是指描述数据元素之间 逻辑关系的数据结构。数据的逻辑结构由某一 数据对象及该对象中所有数据成员之间的关系 （前后件关系）组成。即一个数据结构可以表 示成：
精选ppt
15
5.1.4 线性结构与非线性结构
• 空的数据结构：如果在一个数据结构中一个数 据元素都没有，则称该数据结构为空的数据结 构。
• 在一个空的数据结构中插入一个新的元素后就 变为非空的数据结构。
• 根据数据元素之间关系的不同特性，一般将数 据结构分为两大类型：线性结构与非线性结构。
精选ppt
B = (D, R) D =｛春，夏，秋，冬｝ R =｛（春，夏），（夏，秋），（秋， 冬）｝
精选ppt
14
2．数据的物理结构
• 数据的物理结构：数据的逻辑结构在计算机中 的存储方式称为数据的物理结构。它包括数据 元素的存储方式和关系的存储方式。
• 一种数据的逻辑结构根据需要可以表示成多种 存储结构，常用的存储结构有顺序、链接、索 引等存储结构。采用不同的存储结构，其数据 处理的效率是不同的 。
精选ppt
7
5.1.3 数据结构
• 数据处理，是指对数据集合中的各元素以各种 方式进行操作，包括插入、删除、查找、更改 等，也包括对数据元素进行分析。
• 数据的组织方式不同，通常对它进行处理时的 效率也不同。如：对两个存放相同元素的表进 行查找时，一个表中的所有数据元素是没有规 律的，而另外一个表中的元素是经过排序的， 则对于前者用顺序查询法进行查找，后者采用 折半查询法进行查询，可见后者效率较高。
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11
1．数据的逻辑结构
• 所谓数据的逻辑结构，是指描述数据元素之间 逻辑关系的数据结构。数据的逻辑结构由某一 数据对象及该对象中所有数据成员之间的关系 （前后件关系）组成。即一个数据结构可以表 示成：
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15
5.1.4 线性结构与非线性结构
• 空的数据结构：如果在一个数据结构中一个数 据元素都没有，则称该数据结构为空的数据结 构。
• 在一个空的数据结构中插入一个新的元素后就 变为非空的数据结构。
• 根据数据元素之间关系的不同特性，一般将数 据结构分为两大类型：线性结构与非线性结构。
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B = (D, R) D =｛春，夏，秋，冬｝ R =｛（春，夏），（夏，秋），（秋， 冬）｝
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14
2．数据的物理结构
• 数据的物理结构：数据的逻辑结构在计算机中 的存储方式称为数据的物理结构。它包括数据 元素的存储方式和关系的存储方式。
• 一种数据的逻辑结构根据需要可以表示成多种 存储结构，常用的存储结构有顺序、链接、索 引等存储结构。采用不同的存储结构，其数据 处理的效率是不同的 。
精选ppt
7
5.1.3 数据结构
• 数据处理，是指对数据集合中的各元素以各种 方式进行操作，包括插入、删除、查找、更改 等，也包括对数据元素进行分析。
• 数据的组织方式不同，通常对它进行处理时的 效率也不同。如：对两个存放相同元素的表进 行查找时，一个表中的所有数据元素是没有规 律的，而另外一个表中的元素是经过排序的， 则对于前者用顺序查询法进行查找，后者采用 折半查询法进行查询，可见后者效率较高。
数据结构与算法分析C语言(英文版)精品PPT课件
【Definition】An Abstract Data Type (ADT) is a data type that is organized in such a way that the specification on the objects and specification of the operations on the objects are separated from the representation of the objects and the implementation on the operations.
Finding previous of the current item from a list.
1. Simple Array implementation of Lists
§2 The List ADT
array[ i ] = itemi
Address Content
……
……Leabharlann Sequential mapping
CHAPTER 3 Lists, Stacks, and Queues
§1 Abstract Data Type (ADT)
【Definition】Data Type = { Objects } { Operations }
〖Example〗 int = { 0, 1, 2, , INT_MAX, INT_MIN } { , , , , , }
array+i array+i+1
……
itemi itemi+1 ……
MaxSize has to be estimated.
Find_Kth takes O(1) time.
Finding previous of the current item from a list.
1. Simple Array implementation of Lists
§2 The List ADT
array[ i ] = itemi
Address Content
……
……Leabharlann Sequential mapping
CHAPTER 3 Lists, Stacks, and Queues
§1 Abstract Data Type (ADT)
【Definition】Data Type = { Objects } { Operations }
〖Example〗 int = { 0, 1, 2, , INT_MAX, INT_MIN } { , , , , , }
array+i array+i+1
……
itemi itemi+1 ……
MaxSize has to be estimated.
Find_Kth takes O(1) time.
《算法与数据结构》课件
算法设计技巧
讲解了一些常用的算法设计技巧 ，如分治法、贪心算法、动态规 划等。
算法分析
讲解了时间复杂度和空间复杂度 的概念，以及如何分析算法的效 率。
常见算法
介绍了各种常见算法，如排序、 搜索、图算法等，并讨论了它们 的实现和应用。
算法与数据结构的发展趋势
并行计算
随着多核处理器的普及，并行计 算成为算法与数据结构发展的重 要趋势。
解决实际问题
数据结构是解决实际问题 的关键，如排序、查找等 。
培养逻辑思维
学习数据结构有助于培养 人的逻辑思维和问题解决 能力。
Part
04
常见数据结构详解
数组
数组是一种线性数据结构，用于存储 相同类型的数据元素。
数组在内存中是连续的，可以通过索 引直接访问任意元素。数组的优点是 访问速度快，缺点是插入和删除操作 需要移动大量元素。
算法的表示方法
总结词
介绍算法的常见表示方法
详细描述
算法可以用自然语言、伪代码、流程图、程序设计语言等多种方式来表示。这些 表示方法各有优缺点，可以根据需要选择适合的方式。
算法的复杂度分析
总结词
分析算法的时间复杂度和空间复杂度
详细描述
算法的复杂度分析是评估算法性能的重要手段。时间复杂度关注算法执行所需的时间，空间复杂度关注算法所需 存储空间。通过分析复杂度，可以了解算法在不同规模输入下的性能表现。
末尾。
快速排序
采用分治策略，选取一个基准元素 ，重新排列序列，使得基准元素左 侧的元素都比它小，右侧的元素都 比它大。
归并排序
将待排序序列不断划分成两半，分 别进行排序，最后合并成一个有序 序列。
查找算法
线性查找
从头到尾依次比较每个元素，直到找到目标元素或遍历完整个序列 。
讲解了一些常用的算法设计技巧 ，如分治法、贪心算法、动态规 划等。
算法分析
讲解了时间复杂度和空间复杂度 的概念，以及如何分析算法的效 率。
常见算法
介绍了各种常见算法，如排序、 搜索、图算法等，并讨论了它们 的实现和应用。
算法与数据结构的发展趋势
并行计算
随着多核处理器的普及，并行计 算成为算法与数据结构发展的重 要趋势。
解决实际问题
数据结构是解决实际问题 的关键，如排序、查找等 。
培养逻辑思维
学习数据结构有助于培养 人的逻辑思维和问题解决 能力。
Part
04
常见数据结构详解
数组
数组是一种线性数据结构，用于存储 相同类型的数据元素。
数组在内存中是连续的，可以通过索 引直接访问任意元素。数组的优点是 访问速度快，缺点是插入和删除操作 需要移动大量元素。
算法的表示方法
总结词
介绍算法的常见表示方法
详细描述
算法可以用自然语言、伪代码、流程图、程序设计语言等多种方式来表示。这些 表示方法各有优缺点，可以根据需要选择适合的方式。
算法的复杂度分析
总结词
分析算法的时间复杂度和空间复杂度
详细描述
算法的复杂度分析是评估算法性能的重要手段。时间复杂度关注算法执行所需的时间，空间复杂度关注算法所需 存储空间。通过分析复杂度，可以了解算法在不同规模输入下的性能表现。
末尾。
快速排序
采用分治策略，选取一个基准元素 ，重新排列序列，使得基准元素左 侧的元素都比它小，右侧的元素都 比它大。
归并排序
将待排序序列不断划分成两半，分 别进行排序，最后合并成一个有序 序列。
查找算法
线性查找
从头到尾依次比较每个元素，直到找到目标元素或遍历完整个序列 。
基于Python的数据结构与算法课件(含PPT和练习题)
基于Python的数据结构与 算法课件（含PPT和练习 题）
你好！欢迎来到基于Python的数据结构与算法课程。本课程旨在帮助你深入 理解和掌握常见的数据结构和算法，并利用Python编程语言进行实际应用。 让我们开始这段知识冒险之旅吧！
课程导言
在本节中，我们将介绍课程内容和目标，以及学习数据结构和算法的重要性。你将了解到如何应用这些知识来 解决实际问题，并为后续的学习做好准备。
综合案例分析：使用Python实 现常见算法
在本节中，我们将结合实际案例，使用Python编程语言实现一些常见的算法， 展示数据结构和算法在实际问题中的作用和应用。
递归算法
递归是一种强大而又有趣的算法技巧，它能够将复杂的问题简化为简单的子 问题。在本节中，我们将学习递归的原理和应用。
排序算法及其实现
排序算法是数据处理中常见的操作，我们将讨论多种排序算法的原理、性能 和实现方式。掌握这些算法将为你解决排序问题提供良好的基础。
散列表
散列表是一种高效的数据结构，具有快速查找和插入的特点。在本节中，我 们将介绍散列表的概念、实现和优化方法，以及应用实例。
Python基础语法回顾
在本节中，我们将回顾Python编程语言的基础语法，包括变量、数据类型、 条件语句、循环语句等。这将为接下来的课程内容打下坚实的基础。
算法与数据结构基础
在本节中，我们将介绍算法和数据结构的基本概念。你将学习到算法的定义和特性，以及各种常见数据结构的 基本原理和应用场景。
数组及其操作
贪心算法
贪心算法是一种简单而有效的算法思想，每步都采取局部最优的选择。我们 将讨论贪心算法的适用场景和常见问题。
回溯算法
回溯算法是一种穷举求解的算法思想，它通过逐步构建解空间树并进行回溯搜索来找到问题的解。我们将详细 讨论回溯算法的实现和优化。
你好！欢迎来到基于Python的数据结构与算法课程。本课程旨在帮助你深入 理解和掌握常见的数据结构和算法，并利用Python编程语言进行实际应用。 让我们开始这段知识冒险之旅吧！
课程导言
在本节中，我们将介绍课程内容和目标，以及学习数据结构和算法的重要性。你将了解到如何应用这些知识来 解决实际问题，并为后续的学习做好准备。
综合案例分析：使用Python实 现常见算法
在本节中，我们将结合实际案例，使用Python编程语言实现一些常见的算法， 展示数据结构和算法在实际问题中的作用和应用。
递归算法
递归是一种强大而又有趣的算法技巧，它能够将复杂的问题简化为简单的子 问题。在本节中，我们将学习递归的原理和应用。
排序算法及其实现
排序算法是数据处理中常见的操作，我们将讨论多种排序算法的原理、性能 和实现方式。掌握这些算法将为你解决排序问题提供良好的基础。
散列表
散列表是一种高效的数据结构，具有快速查找和插入的特点。在本节中，我 们将介绍散列表的概念、实现和优化方法，以及应用实例。
Python基础语法回顾
在本节中，我们将回顾Python编程语言的基础语法，包括变量、数据类型、 条件语句、循环语句等。这将为接下来的课程内容打下坚实的基础。
算法与数据结构基础
在本节中，我们将介绍算法和数据结构的基本概念。你将学习到算法的定义和特性，以及各种常见数据结构的 基本原理和应用场景。
数组及其操作
贪心算法
贪心算法是一种简单而有效的算法思想，每步都采取局部最优的选择。我们 将讨论贪心算法的适用场景和常见问题。
回溯算法
回溯算法是一种穷举求解的算法思想，它通过逐步构建解空间树并进行回溯搜索来找到问题的解。我们将详细 讨论回溯算法的实现和优化。
数据结构与算法分析lecture3(链表)
it=fence->next->element;//remember value
Link<Elem>* ltemp=fence->next;//remember link node
fence->next=ltemp->next;//remove from list
if(tail=ltemp) tail=fence;//reset tail
//overload new and delete operators for freelist
void* operation new(size_t); void operation delete(void*); };
template <class Elem> Link<Elem>* Link<Elem>::freelist = NULL;
bool insert(const Elem&);
bool append(const Elem&);
bool remove(Elem&);
void setStart()
{
fence = head;
rightcnt+ = leftcnt;
leftcnt = 0;
}
h
7
void setEnd()
};
ABC
h
3
insert
head
fence tail
20
23
12
15
head
fence
tail
?
20
23
10
12
15
h
4
Linked list implementation
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20
二、数据结构课程的形成和发展：
形成阶段： 60年代初期，“数据结构”有关的内容
散见于操作系统、编译原理和表处理语言等课 程。1968年，“数据结构”被列入美国一些大 学计算机科学系的教学计划。 发展阶段：
数据结构的概念不断扩充，包括了网络、 集合代数论、关系等“离散数学结构”的内容。
70年代后期，我国高校陆续开设该课程。
5
一、为什么要学习数据结构？
1、什么是程序、软件？
N.沃思（Niklaus Wirth)教授提 出：
程序=Байду номын сангаас法+数据结构
6
程序的主要目标是存储信息和检索信息,
而基础是信息表示.
程序设计核心目标：
（１）设计一种容易理解、编码和调
试的算法
（软件工程原理）
（２）设计一种能有效利用计算机资
源的算法
（数据结构
B E
C
比赛 比赛项目 时间
1 A，C
2 B，D
3E
4
F
19
总结：
求解非数值计算的问题主要考虑的是设计出合适 的数据结构及相应的算法。
即：首先要考虑对相关的各种信息如何表示、组 织和存储？
因此，可以认为：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的学科。
2
❖计 算 机 科 学 技 术 以 惊 人 的 速 度 向前发展，它的广泛应用已从传 统的数值计算领域发展到各种非 数值计算领域。在非数值计算领 域里，数据处理的对象已从简单 的数值发展到一般的符号，进而 发展到具有一定结构的数据。
3
在这里，面临的主要问题是：针对每一种 新的应用领域的处理对象，如何选择合适的 数据表示（结构），如何有效地组织计算机 存贮，并在此基础上又如何有效地实现对象 之间的“运算”关系。传统的解决数值计算 的许多理论、方法和技术已不能满足解决非 数值计算问题的需要，必须进行新的探索。 数据结构就是研究和解决这些问题的重要基 础理论。因此，“数据结构”课程已成为计 算机类专业的一门重要专业基础课。
11
❖ 例1 书目自动检索系统
线性表
按书名
001
高等数书学目卡樊片映川
S01
002 登录理号论：力学 罗远祥
L01
003
高等数学 华罗庚
S01
004 书名线：性代数 栾汝书
S02
…… 作者名…：…
……
……
分类号：
按作者名
高等数学 001，003…出…版单位：樊映川
理论力学 002，……出.. 版时间：华罗庚
和算法）
程序简明清晰（简洁） 7
程序=算法+数据结构
以上公式说明了如下两个问题： （1）数据上的算法决定如何构造和 组织数据（算法→数据结构）。 （2）算法的选择依赖于作为基础的 数据结构（数据结构→算法）。 软件=程序+文档（软件工程的观点）
8
2、电子计算机的主要用途：
早期： 主要用于数值计算。
第一章 绪论
❖ 教学内容：
1.1数据结构的原则 1.2抽象数据类型和数据结构 1.3问题、算法和程序
❖ 学习要求：
理解、掌握算法的基本概念和简单的算法分析、数 据和数据结构的基本概念、数据的逻辑结构和存储 结构的基本概念及其性质和两种结构之间的关系。
1
引
言
二十一世纪是科学技术高速发展的 信息时代，而计算机是处理信息的 主要工具，因此，人们已经认识到， 计算机知识已成为人类当代文化的 一个重要组成部分。
线性代数 ……
0…0… 4，.. ……价格：
栾汝书 …….
001,… 002,…. 004,…. …….
L S ……
书目文件
索引表
按分类号
002,… 001,003, ……
12
例2人机对奕问题
树
……..
……..
13
…...
…...
…...
…...
例3多叉路口交通灯管理问题 图
C AB AC AD
后来： 处理逐渐扩大到非数值
计算领域（能处理多种复杂的具有一 定结构关系的数据）。
9
（1）数值计算解决问题的一般步骤：
数学模型→选择计算机语言→编出 程序→测试→最终解答。 数值计算的关键是：如何得出数学 模型（方程）？ 程序设计人员比较关注程序设计的 技巧。
10
（2）非数值计算问题：
数据元素之间的相互 关系一般无法用数学 方程加以描述
姓名 丁1 马2 张3
项目1 项目2 项目3 跳高 跳远 100M 标枪 铅球 标枪 100M 200M
跳高
跳远
100M 200M
李4 铅球 200M 跳高 王5 跳远 200M
铅球
标枪
1、任一选手所选中的项目中应该两两有边相连；
2、任一两个有边相连的顶点颜色（时间）不能相同。
17
解法如下：
（1）设用如下六个不同的代号代表不同的
21
《数据结构课程》所处的地位：
22
1.2抽象数据类型和数据结构
一、名词解释
类型：是一组值的集合。如：整数 数据项：一条信息或其值属于某种类
设有六个比赛项目，规定每个选手至多可
参加三个项目，有五人报名参加比赛
（如下表所示）设计比赛日程表，使得
在尽可能短的时间内完成比赛。
姓名 丁一 马二 张三 李四 王五
项目 1 跳高 标枪 标抢 铅球 跳远
项目 2 跳远 铅球 100 米 200 米 200 米
项目 3 100 米
200 米 跳高
16
例6：田径赛的时间安排问题
4
1.1 数据结构的原则
数据结构：一类数据的表示及其相关操作 ❖ 学习数据结构的必要性
计算机功能强大更复杂的问题 更复杂的问题更大的计算量 工作越复杂越偏离人们的日常经验 故：必须有一种数据结构来组织各种复杂的数据。 任何一种数据项集合都必须具备查询、排序、 修改的功能，如果选择一个好的数据结构和算 法将会对程序的运行时间产生巨大的影响。
项目：
跳高 跳远 标枪 铅球 100米 200米
A
B
C
D
E
F
（2）用顶点代表比赛项目
不能同时进行比赛的项目之间连上一条边。
（3）某选手比赛的项目必定有边相连（不
能同时比赛）。
18
姓名 丁一 马二 张三 李四 王五
项目1 A C C D B
A F
D
项目2 B D E F F
项目3 E
F A
只需 安排四 个单位 时间进 行比赛
B
BA BC BD
DA DB DC
A
EA EB EC ED
D E
14
例4: 电话号码查询问题：
（1）按顺序存储方式：须遍历表 （2）按姓氏索引方式：索引 要写出好的查找算法，取决于这张表的 结构及存储方式。 电话号码表的结构和存储方式决定了查 找（算法）的效率。
15
例5: 田径赛的时间安排问题（无 向图的着色问题） ：
二、数据结构课程的形成和发展：
形成阶段： 60年代初期，“数据结构”有关的内容
散见于操作系统、编译原理和表处理语言等课 程。1968年，“数据结构”被列入美国一些大 学计算机科学系的教学计划。 发展阶段：
数据结构的概念不断扩充，包括了网络、 集合代数论、关系等“离散数学结构”的内容。
70年代后期，我国高校陆续开设该课程。
5
一、为什么要学习数据结构？
1、什么是程序、软件？
N.沃思（Niklaus Wirth)教授提 出：
程序=Байду номын сангаас法+数据结构
6
程序的主要目标是存储信息和检索信息,
而基础是信息表示.
程序设计核心目标：
（１）设计一种容易理解、编码和调
试的算法
（软件工程原理）
（２）设计一种能有效利用计算机资
源的算法
（数据结构
B E
C
比赛 比赛项目 时间
1 A，C
2 B，D
3E
4
F
19
总结：
求解非数值计算的问题主要考虑的是设计出合适 的数据结构及相应的算法。
即：首先要考虑对相关的各种信息如何表示、组 织和存储？
因此，可以认为：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的学科。
2
❖计 算 机 科 学 技 术 以 惊 人 的 速 度 向前发展，它的广泛应用已从传 统的数值计算领域发展到各种非 数值计算领域。在非数值计算领 域里，数据处理的对象已从简单 的数值发展到一般的符号，进而 发展到具有一定结构的数据。
3
在这里，面临的主要问题是：针对每一种 新的应用领域的处理对象，如何选择合适的 数据表示（结构），如何有效地组织计算机 存贮，并在此基础上又如何有效地实现对象 之间的“运算”关系。传统的解决数值计算 的许多理论、方法和技术已不能满足解决非 数值计算问题的需要，必须进行新的探索。 数据结构就是研究和解决这些问题的重要基 础理论。因此，“数据结构”课程已成为计 算机类专业的一门重要专业基础课。
11
❖ 例1 书目自动检索系统
线性表
按书名
001
高等数书学目卡樊片映川
S01
002 登录理号论：力学 罗远祥
L01
003
高等数学 华罗庚
S01
004 书名线：性代数 栾汝书
S02
…… 作者名…：…
……
……
分类号：
按作者名
高等数学 001，003…出…版单位：樊映川
理论力学 002，……出.. 版时间：华罗庚
和算法）
程序简明清晰（简洁） 7
程序=算法+数据结构
以上公式说明了如下两个问题： （1）数据上的算法决定如何构造和 组织数据（算法→数据结构）。 （2）算法的选择依赖于作为基础的 数据结构（数据结构→算法）。 软件=程序+文档（软件工程的观点）
8
2、电子计算机的主要用途：
早期： 主要用于数值计算。
第一章 绪论
❖ 教学内容：
1.1数据结构的原则 1.2抽象数据类型和数据结构 1.3问题、算法和程序
❖ 学习要求：
理解、掌握算法的基本概念和简单的算法分析、数 据和数据结构的基本概念、数据的逻辑结构和存储 结构的基本概念及其性质和两种结构之间的关系。
1
引
言
二十一世纪是科学技术高速发展的 信息时代，而计算机是处理信息的 主要工具，因此，人们已经认识到， 计算机知识已成为人类当代文化的 一个重要组成部分。
线性代数 ……
0…0… 4，.. ……价格：
栾汝书 …….
001,… 002,…. 004,…. …….
L S ……
书目文件
索引表
按分类号
002,… 001,003, ……
12
例2人机对奕问题
树
……..
……..
13
…...
…...
…...
…...
例3多叉路口交通灯管理问题 图
C AB AC AD
后来： 处理逐渐扩大到非数值
计算领域（能处理多种复杂的具有一 定结构关系的数据）。
9
（1）数值计算解决问题的一般步骤：
数学模型→选择计算机语言→编出 程序→测试→最终解答。 数值计算的关键是：如何得出数学 模型（方程）？ 程序设计人员比较关注程序设计的 技巧。
10
（2）非数值计算问题：
数据元素之间的相互 关系一般无法用数学 方程加以描述
姓名 丁1 马2 张3
项目1 项目2 项目3 跳高 跳远 100M 标枪 铅球 标枪 100M 200M
跳高
跳远
100M 200M
李4 铅球 200M 跳高 王5 跳远 200M
铅球
标枪
1、任一选手所选中的项目中应该两两有边相连；
2、任一两个有边相连的顶点颜色（时间）不能相同。
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解法如下：
（1）设用如下六个不同的代号代表不同的
21
《数据结构课程》所处的地位：
22
1.2抽象数据类型和数据结构
一、名词解释
类型：是一组值的集合。如：整数 数据项：一条信息或其值属于某种类
设有六个比赛项目，规定每个选手至多可
参加三个项目，有五人报名参加比赛
（如下表所示）设计比赛日程表，使得
在尽可能短的时间内完成比赛。
姓名 丁一 马二 张三 李四 王五
项目 1 跳高 标枪 标抢 铅球 跳远
项目 2 跳远 铅球 100 米 200 米 200 米
项目 3 100 米
200 米 跳高
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例6：田径赛的时间安排问题
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1.1 数据结构的原则
数据结构：一类数据的表示及其相关操作 ❖ 学习数据结构的必要性
计算机功能强大更复杂的问题 更复杂的问题更大的计算量 工作越复杂越偏离人们的日常经验 故：必须有一种数据结构来组织各种复杂的数据。 任何一种数据项集合都必须具备查询、排序、 修改的功能，如果选择一个好的数据结构和算 法将会对程序的运行时间产生巨大的影响。
项目：
跳高 跳远 标枪 铅球 100米 200米
A
B
C
D
E
F
（2）用顶点代表比赛项目
不能同时进行比赛的项目之间连上一条边。
（3）某选手比赛的项目必定有边相连（不
能同时比赛）。
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姓名 丁一 马二 张三 李四 王五
项目1 A C C D B
A F
D
项目2 B D E F F
项目3 E
F A
只需 安排四 个单位 时间进 行比赛
B
BA BC BD
DA DB DC
A
EA EB EC ED
D E
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例4: 电话号码查询问题：
（1）按顺序存储方式：须遍历表 （2）按姓氏索引方式：索引 要写出好的查找算法，取决于这张表的 结构及存储方式。 电话号码表的结构和存储方式决定了查 找（算法）的效率。
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例5: 田径赛的时间安排问题（无 向图的着色问题） ：