24考研数据结构-第一章 绪论

数据结构

  • 引用文章
  • 第一章:绪论
    • 1.0 数据结构在学什么
    • 1.1 数据结构的基本概念
    • 1.2 数据结构的三要素
    • 1.3 算法的基本概念
    • 1.4 算法的时间复杂度
      • 1.4.1 渐近时间复杂度
      • 1.4.2 常对幂指阶
      • 1.4.3 时间复杂度的计算
      • 1.4.4 最好与最坏时间复杂度
    • 1.5 算法的空间复杂度
      • 1.5.1 空间复杂度
      • 1.5.2 函数递归调用(未总结)
      • 1.5.3 存储地址
        • 1.5.3.1 内存高低地址与高低位
        • 1.5.3.2 用户程序虚拟地址空间分布

引用文章

在此基础上增加自己的学习过程: 《王道》数据结构笔记整理2022

1.2数据结构三要素——逻辑结构和物理结构与数据运算之间的关系
1.3抽象数据结构: 抽象数据

第一章:绪论

1.0 数据结构在学什么

计算机组成原理、操作系统、数据结构和计算机网络之间的关系

  • 如何使用程序代码把现实世界的问题信息化
  • 如何使用计算机高效地处理这些信息从而创造价值


信息化的世界:数据结构是对数据的处理,对现实世界的数字化,生成数字文件再由操作系统完成对这些文件的管理。计算机组成原理,又是完成这一切的硬件基础。

1.1 数据结构的基本概念

  • 数据:数据是信息的载体,是描述客观事物属性的数、字符以及所有能输入到计算机中并被程序识别和处理的符号的集合。数据是计算机程序加工的原料(计算机处理的函数的入口,传递的参数)
  • 数据元素
  1. 数据元素是数据的基本单位,通常作为一个整体(描述现实世界的一个真实存在的个体)进行考虑和处理。一个数据元素可由若干数据项组成,数据项是构成数据元素的不可分割的最小单位。例如,学生记录(一个个体)就是一个数据元素,它由学号、姓名、性别等数据项组成。
  2. 若一个数据项由多个更细分的属性组成,则称为组合项
  • 结构:各个元素之间的关系
  • 数据结构:数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合
  • 数据对象:数据对象是具有相同性质的数据元素的集合,是数据的一个子集
数据结构与数据对象之间的关系:
同样的数据元素,可以根据不同的逻辑组成不同的数据结构
不同的数据元素,可以根据一样的逻辑组成相同的数据结构

1.2 数据结构的三要素

在这里插入图片描述

  1. 数据的逻辑结构
    逻辑结构是指数据元素之间的逻辑关系,即从逻辑关系上描述数据。
  • 集合结构
    各个数据元素同属一个集合别无其它关系
  • 线性结构
    数据元素之间是一对一关系,前驱后继(首尾除外)
  • 图形结构
    数据元素之间是一对多的关系
  • 树形结构
    数据元素之间是多对多的关系
  1. 数据的物理结构(存储结构)
    通过计算机表示数据元素的逻辑关系,存储结构是指数据结构在计算机中的表示(又称映像),也称物理结构。

存储结构:

  • 顺序存储:把逻辑上相邻的元素存储在物理位置也相邻的存储单元中,元素之间的关系由存储单元的邻接关系来体现
  • 链式存储:逻辑上相邻的元素在物理位置上可以不相邻,借助指示元素存储地址的指针来表示元素之间的逻辑关系。
  • 索引存储:在存储元素信息的同时,还建立附加的索引表,索引表中的每项称为索引项,索引项的一般形式是**(关键字,地址)**
  • 散列存储:根据元素的关键字直接计算出该元素的存储地址,又称哈希(Hash)存储。
ps:
若采用顺序存储,则各个数据元素在物理上必须是连续的,若采用非顺序存储,则各个数据元素在物理上可以是离散的。
数据的存储结构会影响存储空间分配的方便程度,和对数据运算的速度。
  1. 数据的运算
    施加在数据上的运算包括运算的定义和实现
    运算的定义是针对逻辑结构的,指出运算的功能;运算的实现是针对存储结构的,指出运算的具体操作步骤。

  2. 三要素之间的关系

1.2数据结构三要素——逻辑结构和物理结构与数据运算之间的关系

1.确定一种存储结构,就意味者在计算机中表示出数据的逻辑结构(计算机中数据结构的映射)。2.存储结构不同(例如下边的例子,顺序跟链表存储的运算方式的实现不同,但是运算方式的定义是相同的),也会导致运算的具体实现不同。
3.确定了存储结构,才能实现数据结构。

逻辑结构:

  • 运算会和逻辑结构有关,和物理结构无关。

物理结构:

  • 这四种结构各有优缺点:顺序虽然可以实现直接存取,但是对于空间的利用不充分;链式虽然很好利用了空间,但是得到元素只能顺序存取,这样很不方便,并且还要有额外的空间给指针;索引虽然是结合了上面两种的优缺点,但额外的索引表增加了内存损耗;散列结构不可避免会有冲突的危险。

数据运算:

  • 运算包括定义和实现。运算的定义是针对逻辑结构的,运算的实现是针对存储结构的。
  • 如果逻辑结构是线性的(A-B-C),物理结构是链式的(addr0[A]->addr2[B]->addr1[C]),运算的定义是找到B的前一个元素。B的前一个元素是A,但是如果实现起来,必须先找到addr0,再找addr2,确认了addr2中是B,就得到了A这个结果。但是如果这里的物理结构是顺序的,直接可以从addr0得到(B的前一个地址是addr0)。很明显两种不同的链式结构,同一种运算实现的方法是不同的。

在这里插入图片描述
5. 数据类型、抽象数据类型

数据类型:是一个值的集合和定义再此集合上的一组操作的总称。

  • 原子类型:其值不可再分的数据类型。如bool 和int 类型。
  • 结构类型:其值可以再分解为若干成分(分量)的数据类型(struct)

抽象数据类型(Abstract Data Type,ADT):抽象数据组织及与之相关的操作。
ADT用数学化的语言定义数据的逻辑结构、定义运算。与具体的实现无关

抽象数据结构: 抽象数据
在这里插入图片描述
5.探讨数据结构的方式:
在这里插入图片描述

1.3 算法的基本概念

程序=数据结构(原料)+算法(方法步骤)

  • 算法(algorithm):是对特定问题求解步骤的一种描述,它是指令的有限序列,其中的每条指令表示一个或多个操作。

  • 算法的特性:(必要性而不是算法的定义,即不满足则不是算法,满足不一定是算法
    1.有穷性:一个算法必须总在执行有穷步之后结束,且每一步都可在有穷时间内完成。
    2.确定性:算法中每条指令必须有确定的含义,对于相同的输入只能得到相同的输出。
    3.可行性:算法中描述的操作都可以通过已经实现的基本运算执行有限次来实现。
    4.输入:一个算法有零个或多个输入(可以没有输入),这些输入取自于某个特定的对象的集合。
    5.输出:一个算法有一个多个输出(不能没有输出),这些输出是与输入有着某种特定关系的量。

  • 好的算法达到的目标:
    1.正确性:算法应能够正确的求接问题。
    2.可读性:算法应具有良好的可读性,以帮助人们理解。
    3.健壮性:输入非法数据时,算法能适当地做出反应或进行处理,而不会产生莫名奇妙地输出结果。
    4.效率与低存储量需求:效率是指算法执行的时间(时间复杂度),存储量需求是指算法执行过程中所需要的最大存储空间(空间复杂度),这两者都与问题的规模有关。

在这里插入图片描述

1.4 算法的时间复杂度

1.4.1 渐近时间复杂度

一般情况下,算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数f(n),算法的时间量度记作T(n)=O(n),它表示随问题规模n的增大而增大,算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同,称作算法的渐近时间复杂度,简称时间复杂度。

大O表示“同阶”,同等数量级。即:当 n->∞时,二者之比为常数

1.4.2 常对幂指阶

在这里插入图片描述
表示图

在这里插入图片描述

1.4.3 时间复杂度的计算

  • 顺序执行的代码只会影响常数项,可以忽略
  • 挑选循环中的一个基本操作分析执行次数与n的关系即可
  • 对于多层嵌套循环,只需要关注最深层的循环(嵌套最深的,即将每个循环执行次数相乘)

1.4.4 最好与最坏时间复杂度

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

1.5 算法的空间复杂度

1.5.1 空间复杂度

  • 无论问题规模怎么变换,算法与运行所需的内存空间都是固定的常量,则空间复杂度为S(n) = O(1)
  • 在计算空间复杂度时,只需关注存储空间大小与问题规模相关的变量

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

1.5.2 函数递归调用(未总结)

参考链接: 函数调用栈

1.5.3 存储地址

1.5.3.1 内存高低地址与高低位

参考: 内存高地址与低地址、变量的高位和低位

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
大端法就是,数据的前部(对于int型就是数据的高位)存在低地址

1.5.3.2 用户程序虚拟地址空间分布

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
Eg:分析代码中的常量、 变量所属的段
在这里插入图片描述
本地编译结果
在这里插入图片描述
结果分析:

  • i1是已经初始化的全局变量,故i存于数据段,且类型为int,四字节三十二位。
  • i2是未初始化的全局变量,未设置初始值故为0(BSS段全部置零),类型为int,且由于BSS段在数据段上方,故i2(407A20)地址大于i1(403010)。
  • i3是已经初始化的静态全局变量,所以i3存于数据段,类型为int,并且因为在i1之后声明,所以i3(403014)的地址高于i1(403010)的地址四个字节。
  • i4是在fun()里定义的局部变量,所以至于该函数的栈,且栈段位于最上方,所以i4的地址大于之前定义的i1 i2 i3。
  • i5同i4是位于fun()里定义的局部变量,所以i5同样位于栈段,由于栈段是向下延申的,所以i5(62FDDC)的地址小于i4(62FE00)的地址。
  • i6是在fun()里声明的静态局部变量,所以位于数据段,又因为是在i3之后声明在数据段里的所以i6(403018)地址比i3(403014)高四个字节。
  • Str1是在fun()里声明的局部指针变量char*,所以str1变量本身存放在栈段,但是变量中指向的字符串常量”ABCDE”地址,因此%P的形式打印出来的是str1(40400)所存储字符串的地址,所以打印出来的是一个位于数据段地址。又因为在i6(403018)之后声明,所以地址高于i6。
  • Str2是在fun()里声明的局部变量,所以位于栈段,且因为栈段向下延申,所以str2(62FDD0)的地址小于i5(62FDDC)的地址。
  • Pi是在fun()里声明的局部指针变量,并且为它分配了空间,指针本身位于栈段,但是它不同于str1,str1所指向的是位于数据段里的字符串”ABCDE”的地址。它指向malloc动态申请的地址空间,申请的空间位于堆段,所以%P打印出来的是位于堆段的地址,所以地址位于BSS段与栈段之间。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/51637.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

如何建立Docker私有仓库?

文章目录 docker私有仓库harborHarbor仓库部署Harbor仓库使用 docker私有仓库 Docker 私有仓库是一个用于存储和管理 Docker 镜像的私有存储库。它允许你在内部网络中创建和管理 Docker 镜像,并提供了更好的安全性和控制,因为你可以完全控制谁能够访问和…

jmeter接口测试、压力测试简单实现

jmeter测试的组件执行顺序: 测试计划—>线程组—>配置元件—>前置处理器—>定时器—>逻辑控制器—>取样器—>后置处理器—>断言—>监听器 组件的作用范围: 同级组件同级组件下的子组件父组件 目前市面上的三类接口 1、基…

PyCharm安装pip依赖,如何添加国内镜像源?

目录 前言 PyCharm如何安装依赖 PyCharm如何配置国内镜像源 前言 首先我们都知道,使用pip安装依赖的方式,却很少有人知道使用PyCharm如何安装依赖。 PyCharm如何安装依赖 但你会发现,基本都是安装失败的,因为你是去外网下载的…

[JAVAee]文件操作-IO

本文章讲述了通过java对文件进行IO操作 IO:input/output,输入/输出. 建议配合文章末尾实例食用 目录 文件 文件的管理 文件的路径 文件的分类 文件系统的操作 File类的构造方法 File的常用方法 文件内容的读写 FileInputStream读取文件 构造方法 常用方法 Scan…

探索容器镜像安全管理之道

邓宇星,Rancher 中国软件架构师,7 年云原生领域经验,参与 Rancher 1.x 到 Rancher 2.x 版本迭代变化,目前负责 Rancher for openEuler(RFO)项目开发。 最近 Rancher v2.7.4 发布了,作为一个安全更新版本,也…

【bar堆叠图形绘制】

绘制条形图示例 在数据可视化中,条形图是一种常用的图表类型,用于比较不同类别的数据值。Python的matplotlib库为我们提供了方便易用的功能来绘制条形图。 1. 基本条形图 首先,我们展示如何绘制基本的条形图。假设我们有一个包含十个类别的…

ElasticSearch 7.x

前言 elastic表示可伸缩,search表示查询。所以es的核心即为查询。通常情况下,我们的数据可以分为三类:结构化数据、非结构化数据、半结构化数据。 结构化数据:一般会用特定的结构来组织和管理数据,表现为二维表结构。…

【Android常见问题(五)】- Flutter项目性能优化

文章目录 知识回顾前言源码分析1. 渲染过程2. 分析工具3. 优化方法合理使用const关键词合理使用组件管理着色器编译垃圾 知识回顾 前言 项目迭代开发一定程度后,性能优化是重中之重,其中包括了包体积,UI 渲染、交互等多个方面。 通过 Flutt…

码农该如何延长周末体验感

码农该如何延长周末体验感 码农该如何延长周末体验感 码农该如何延长周末体验感1.制定合理的工作计划:2.实践工作与生活的平衡:3.学习新技术或扩展知识领域4.参与开源项目或个人项目:5.与同事或朋友组织活动:6.自己写博客或者总结…

百万数据快速导入导出

百万数据快速导入 pom <dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>easyexcel</artifactId><version>3.2.0</version></dependency>Resourceprivate SalariesListener salariesListener;private ExecutorService…

求解方程x^2=a的根,不使用库函数直接求解(不动点迭代法)

首先可以将方程两边同时加上x&#xff0c;&#xff0c;这时候两边同时再除以1x&#xff0c;就得到了&#xff0c;变形为。&#xff08;变性后的迭代式不唯一&#xff0c;这里随便选取一个&#xff09; 当x是准确值的时候&#xff0c;两边应该是相等的&#xff0c;如果x是近似值…

【Git】分支管理之创建、切换、合并、删除分支以及冲突处理

目录 一、理解分支 二、创建、切换、合并分支 三、删除分支 四、冲突处理 五、合并模式 六、合并策略 七、Bug分支处理 八、强制删除分支 一、理解分支 master其实就是一个指针 &#xff0c;他指向的是主分支最近一次commit。我们可以创建新的分支&#xff0c;在新的分…

Arcgis之 KML/KMZ文件转shp

一般我们在Goole Earth上勾画的区域导出后都为KML或者KMZ格式的&#xff0c;但无法在arcgis等软件上直接应用&#xff0c;故需进行一定的转换 1.打开ArcMap&#xff0c;选择ArcToolbox->Conversion Tools->From KML->KML To Layer 得到如下结果&#xff08;由于本KML…

请问学JavaScript 前要学html 和css 吗?

前言 html和css可以理解为是一个网站的骨架和皮肤&#xff0c;这两部分做好后整个网站的外观展示的完成度基本就有了个90%左右&#xff0c;所以在学习js前是需要学习html和css 的&#xff0c;这两部分不用花特别多的时间&#xff08;虽然css如果想做一些非常炫酷的效果个人认为…

什么是SVM算法?硬间隔和软间隔的分类问题

SVM全称是supported vector machine(支持向量机)&#xff0c;即寻找到一个超平面使样本分成两类&#xff0c;并且间隔最大。 SVM能够执行线性或⾮线性分类、回归&#xff0c;甚至是异常值检测任务。它是机器学习领域最受欢迎的模型之一。SVM特别适用于中小型复杂数据集的分类。…

MobaXterm通过SSH访问Ubuntu服务器遇到的一个问题

在Windows下的MobaXterm界面配置完ubuntuIP以后显示access denied&#xff0c;排查发现是因为在ubuntu那边忘记安装了SSH Serve&#xff0c;安装过程如下&#xff1a; 第一步&#xff1a;安装所需包 让我们从打开终端输入一些必要命令开始。 注意&#xff0c;在安装新的包或…

SpringBoot统一异常处理和统一返回格式

上篇博客我们讲解了使用AOP来进行统一的用户登录判断&#xff0c;其实像这种功能统一且使用较多的地方&#xff0c;都可以用AOP来处理&#xff0c;除了统⼀的⽤户登录判断之外&#xff0c;AOP 还可以实现&#xff1a; 统⼀⽇志记录统⼀⽅法执⾏时间统计&#xff08;在性能优化…

机器学习:混合高斯聚类GMM(求聚类标签)+PCA降维(3维降2维)习题

使用混合高斯模型 GMM&#xff0c;计算如下数据点的聚类过程&#xff1a; Datanp.array([1,2,6,7]) 均值初值为: μ1,μ21,5 权重初值为: w1,w20.5,0.5 方差: std1,std21,1 K2 10 次迭代后数据的聚类标签是多少&#xff1f; 采用python代码实现&#xff1a; from scipy import…

人工智能-Dlib+Python实现人脸识别(人脸识别篇)

人脸识别流程 人脸检测,人脸数据提取:首先是检测到人脸保存人脸数据:可以保存到mysql数据库中mysql数据库连接mysql数据库安装mysql数据库操作设置人脸数据标签:(人脸名字),保存到数据库打开摄像头,检测到人脸,提取人脸数据:人脸数据与数据库中的数据对比,1、人脸检…

【图论】Prim算法

一.介绍 Prim算法是一种用于解决最小生成树问题的贪心算法。最小生成树问题是指在一个连通无向图中找到一个生成树&#xff0c;使得树中所有边的权重之和最小。 Prim算法的基本思想是从一个起始顶点开始&#xff0c;逐步扩展生成树&#xff0c;直到覆盖所有顶点。具体步骤如下…