数据结构-简介_数据结构的作用

目录

1、简介

2、作用

3、分类

4、实现分类

---

1、简介

数据结构指的是组织和存储数据的方法。它涉及到一系列的算法和原则，用来设计和实现不同种类的数据类型，如数组、链表、树、图等等。数据结构的目的是在计算机程序中有效地管理和操作数据，以便于提高程序的效率和性能。

数据结构通常可以分为两大类：线性数据结构和非线性数据结构。线性数据结构包括数组、链表、队列和栈等，这些数据结构中的元素按照一定的顺序排列。非线性数据结构包括树、图等，这些数据结构中的元素之间没有固定的顺序关系。

数据结构是计算机科学中非常基础和重要的概念，几乎所有的计算机程序都需要使用数据结构。正确地选择和使用数据结构，可以大大提高程序的效率和可维护性，因此，它也是计算机科学专业中重要的一门课程。

2、作用

数据结构的作用主要有以下几个方面：

1. 组织和存储数据：数据结构提供了一种有效的方式来组织和存储数据，使得程序能够快速地访问和操作这些数据。
2. 提高程序的效率：使用合适的数据结构可以大大提高程序的效率。比如，使用散列表可以快速地查找数据，使用堆可以高效地实现优先队列，使用平衡二叉树可以快速地查找和插入数据等等。
3. 便于算法设计和分析：算法和数据结构是密切相关的。合适的数据结构可以帮助算法更容易地设计和分析，从而使得程序更加高效和可维护。
4. 提高程序的可读性和可维护性：合适的数据结构可以使程序的代码更加清晰和易于理解。使用适当的数据结构可以简化程序代码，降低程序出错的概率，并且方便程序的维护和修改。

总之，数据结构在计算机科学中扮演着非常重要的角色，它不仅仅是一种存储和组织数据的方式，更是算法设计和程序实现的基础。

3、分类

传统上，我们可以把数据结构分为逻辑结构和物理结构两大类

逻辑结构分类：

逻辑结构是从具体问题中抽象出来的模型，是抽象意义上的结构，按照对象中数据元素之间的相互关系分类，也是我们后面课题中需要关注和讨论的问题。

a.集合结构：集合结构中数据元素除了属于同一个集合外，他们之间没有任何其他的关系。

b.线性结构：线性结构中的数据元素之间存在一对一的关系

c.树形结构：树形结构中的数据元素之间存在一对多的层次关系

d.图形结构：图形结构的数据元素是多对多的关系

物理结构分类：

逻辑结构在计算机中真正的表示方式（又称为映像）称为物理结构，也可以叫做存储结构。常见的物理结构有顺序存储结构、链式存储结构。

顺序存储结构：

把数据元素放到地址连续的存储单元里面，其数据间的逻辑关系和物理关系是一致的 ，比如我们常用的数组就是顺序存储结构

顺序存储结构存在一定的弊端，就像生活中排时也会有人插队也可能有人有特殊情况突然离开，这时候整个结构都处于变化中，此时就需要链式存储结构。

链式存储结构：

是把数据元素存放在任意的存储单元里面，这组存储单元可以是连续的也可以是不连续的。此时，数据元素之间并不能反映元素间的逻辑关系，因此在链式存储结构中引进了一个指针存放数据元素的地址，这样通过地址就可以找到相关联数据元素的位置

数据结构可以分为很多种类，常见的数据结构包括以下几类：

1. 数组（Array）：数组是一种线性数据结构，可以存储同一种数据类型的元素，这些元素在内存中是连续存储的。数组支持随机访问，可以通过下标快速地访问指定位置的元素。数组的缺点是插入和删除操作比较耗时，需要移动元素位置。
2. 链表（Linked List）：链表也是一种线性数据结构，不同于数组，链表中的元素在内存中是不连续存储的。链表中每个元素（节点）包含了一个数据项和指向下一个节点的指针。链表支持插入和删除操作，但不支持随机访问，需要从头节点开始遍历链表。
3. 栈（Stack）：栈是一种特殊的线性数据结构，它只允许在一端进行插入和删除操作。这一端称为栈顶，另一端称为栈底。栈的特点是后进先出（Last In First Out，LIFO），即最后插入的元素最先被删除。
4. 队列（Queue）：队列也是一种线性数据结构，它支持在队尾插入元素，在队头删除元素。队列的特点是先进先出（First In First Out，FIFO），即最先插入的元素最先被删除。队列有很多变体，比如双端队列、优先队列等。
5. 树（Tree）：树是一种非线性数据结构，它由节点和边组成。每个节点包含了一个数据项和指向子节点的指针。树有很多种类，比如二叉树、红黑树、AVL树等等。树的特点是层级结构，可以用于表示家族关系、文件目录、数据索引等。
6. 图（Graph）：图也是一种非线性数据结构，它由节点和边组成。节点表示图中的对象，边表示节点之间的关系。图有很多种类，比如有向图、无向图、加权图等等。图的特点是节点之间的关系可以是任意的，可以用于表示网络拓扑、社交网络、地图等。
7. 哈希表（Hash Table）：哈希表是一种基于散列表实现的数据结构，它通过哈希函数将关键字映射到表中的位置，从而实现快速查找、插入和删除操作。哈希表的优点是查询速度非常快，但需要合适的哈希函数，处理哈希冲突的方式也会影响性能。
8. 堆（Heap）：堆是一种树形数据结构，它分为最大堆和最小堆两种类型。最大堆的每个节点都比它的子节点大，最小堆则相反。堆的特点是可以快速地访问最大或最小元素，并支持插入和删除操作。堆可以用于实现优先队列、堆排序等算法。
9. 字符串（String）：字符串是一种特殊的数据类型，它由字符序列组成。字符串的特点是不可变，每次修改字符串都会创建新的字符串对象。字符串的常见操作包括子串查找、替换、拼接、比较等等。
10. 栈和队列的变体：除了普通的栈和队列，还有一些常用的变体，比如双端队列（Deque）、优先队列（Priority Queue）、环形缓冲区（Circular Buffer）等等。它们在不同的应用场景中有着不同的用途和性能特点。

以上是常见的数据结构，还有很多其他的数据结构，比如树状数组、线段树、并查集、Trie树等等。不同的数据结构适用于不同的问题和场景，选择合适的数据结构可以大大提高程序的效率和可维护性。

4、实现分类

1. 堆（Heap）：堆是一种树形数据结构，它分为最大堆和最小堆两种类型。最大堆的每个节点都比它的子节点大，最小堆则相反。堆的特点是可以快速地访问最大或最小元素，并支持插入和删除操作。堆可以用于实现优先队列、堆排序等算法。
2. 字符串（String）：字符串是一种特殊的数据类型，它由字符序列组成。字符串的特点是不可变，每次修改字符串都会创建新的字符串对象。字符串的常见操作包括子串查找、替换、拼接、比较等等。
3. 栈和队列的变体：除了普通的栈和队列，还有一些常用的变体，比如双端队列（Deque）、优先队列（Priority Queue）、环形缓冲区（Circular Buffer）等等。它们在不同的应用场景中有着不同的用途和性能特点。

以上是常见的数据结构，还有很多其他的数据结构，比如树状数组、线段树、并查集、Trie树等等。不同的数据结构适用于不同的问题和场景，选择合适的数据结构可以大大提高程序的效率和可维护性。