第1章绪论知识点归纳一、数据结构概述1.数据结构的定义（1）基本概念数据是描述客观事物的数和字符的集合，是计算机能操作的对象的总称，也是计算机处理信息的某种特定的符号表示形式。

（2）相关术语① 数据元素数据元素又称元素、节点、顶点、记录等。

数据元素是数据的基本单位。

有时候，一个数据元素可以由若干个数据项组成。

② 数据项数据项又称字段或域，它是具有独立含义的最小数据单位。

③ 数据对象数据对象是性质相同的数据元素的集合，它是数据的子集。

（3）数据结构的内容① 数据元素之间的逻辑关系，即数据的逻辑结构，它是数据结构在用户面前呈现的形式。

② 数据元素及其关系在计算机存储器中的存储方式，即数据的存储结构，又称数据的物理结构。

③ 施加在数据上的操作，即数据的运算。

（4）逻辑结构数据的逻辑结构是从逻辑关系（主要是指数据元素的相邻关系）上描述数据的，它与数据的存储无关，是独立于计算机的。

因此，数据的逻辑结构可以看作是从具体问题抽象出来的数学模型。

（5）存储结构数据的存储结构是逻辑结构用计算机语言的实现或在计算机中的表示（又称映像），也就是逻辑结构在计算机中的存储方式，它是依赖于计算机语言的。

一般只在高级语言（例如C／C++语言）的层次上讨论存储结构。

数据的运算最终需在对应的存储结构上用算法实现。

总之，数据结构是一门讨论“描述现实世界实体的数学模型（通常为非数值计算）及其之上的运算在计算机中如何表示和实现”的学科。

（6）数据结构的表示对于一种数据结构，其逻辑结构总是惟一的，但它可能对应多种存储结构，并且在不同的存储结构中，同一运算的实现过程可能不同。

描述数据结构通常采用二元组表示：B=（D，R）其中，B是一种数据结构，它由数据元素的集合D和D上二元关系的集合R组成，即：D={d i | 1≤i≤n，n≥0}R={r j | 1≤j≤m，m≥0}其中d i表示集合D中的第i个数据元素（或节点），n为D中数据元素的个数，特别地，若n=0，则D 是一个空集。

r j表示集合R中的第j个关系，m为R中关系的个数，特别地，若m=0，则R是一个空集，表明集合D中的数据元素间不存在任何关系，彼此是独立的，这和数学中集合的概念是一致的。

R中的一个关系r是序偶的集合，对于r中的任一序偶<x，y>（x，y∈D），把x称作序偶的第一节点，把y称作序偶的第二节点，称序偶的第一节点为第二节点的前驱节点，称第二节点为第一节点的后继节点。

若某个节点没有前驱节点，则称该节点为开始节点；若某个节点没有后继节点，则称该节点为终端节点。

对于对称序偶，即<x，y>∈R，且<y，x>∈R（x，y∈D），可用圆括号代替尖括号，即（x，y）∈R。

数据结构还可以利用图形形象地表示出来，图形中的每个节点对应一个数据元素，两节点之间的连线对应关系中的一个序偶。

2.逻辑结构类型（1）集合集合是指数据元素之间除了“同属于一个集合”的关系外，别无其他关系。

（2）线性结构线性结构是指该结构中的节点之间存在一对一的关系。

其特点是开始节点和终端节点都是惟一的，除了开始节点和终端节点以外，其余节点都有且仅有一个前驱，有且仅有一个后继。

线性表就是一种典型的线性结构。

（3）树形结构树形结构是指该结构中的节点之间存在一对多的关系。

其特点是每个节点最多只有一个前驱，但可以有多个后继，且终端节点可以有多个。

二叉树就是一种典型的树形结构。

（4）图形结构图形结构是指该结构中的节点之间存在多对多的关系。

其特点是每个节点的前驱和后继的个数都可以是任意的。

图形结构可能没有开始节点和终端节点，也可能有多个开始节点、终端节点。

树形结构和图形结构统称为非线性结构。

3.存储结构类型（1）顺序存储结构① 存储方式该结构是把逻辑上相邻的节点存储在物理位置上相邻的存储单元里，节点之间的逻辑关系由存储单元的邻接关系来体现。

通常顺序存储结构是借助于计算机程序设计语言的数组来描述的。

② 优点a.节省存储空间；b.可实现对节点的随机存取。

③ 缺点不便于修改，对节点进行插入、删除运算时，可能要移动一系列的节点。

（2）链式存储结构① 存储方式该结构不要求逻辑上相邻的节点在物理位置上也相邻，节点间的逻辑关系是由附加的指针字段表示的。

通常链式存储结构要借助于计算机程序设计语言的指针类型来描述。

② 优点便于修改，在进行插入、删除运算时，仅需修改相应节点的指针域，不必移动节点。

③ 缺点a.与顺序存储方法相比，链式存储方法的主要缺点是存储空间的利用率较低；b.由于逻辑上相邻的节点在存储空间中不一定相邻，所以不能对节点进行随机存取。

（3）索引存储结构① 存储方式该结构通常是在存储节点信息的同时，还建立附加的索引表。

索引表中的每一项称为索引项，索引项的一般形式是：（关键字，地址），其中关键字惟一标识一个节点，地址是指向节点的指针。

② 优点a．这种带有索引表的存储结构可以大大提高数据查找的速度；b．可以对节点进行随机访问；c．仍保持较高的数据修改运算效率。

③ 缺点增加了索引表，降低了存储空间的利用率。

（4）散列（或哈希）存储结构① 存储方式该结构的基本思想是根据节点的关键字通过哈希（或散列）函数直接计算出一个值，并将这个值作为该节点的存储地址。

② 优点查找速度快。

③ 缺点哈希存储方法只存储节点的数据，不存储节点之间的逻辑关系。

哈希存储方法一般只适合要求对数据进行快速查找和插入的场合。

上述4种基本的存储方法，既可以单独使用，也可以组合起来对数据结构进行存储映像。

4.数据类型和数据结构（1）数据类型① C／C++语言的基本数据类型a．int型int型是整型，可以有三个限定词short、long和unsigned，分别对应短整数、长整数和无符号整数。

b．bool型bool型是逻辑型，其取值只能是false（假）和true（真）。

c．float型float型是单精度浮点型。

d．double型double型是双精度浮点型。

e．char型char型是字符型，用于存放单个字符。

② C／C++语言的指针类型存放地址的变量称作指针变量。

有关指针的两个操作是：a.定义了int i，则&i操作是取变量i的地址；b.定义了int*p（这里的p是指向一个整数的指针），则*p操作是取p指针所指的值，即取p所指地址的内容。

③ C／C++语言的数组类型数组是同一类型的一组有序数据元素的集合。

数组有一维数组和多维数组。

数组名标识一个数组，下标指示一个数组元素在该数组中的顺序位置。

数组下标的最小值称为下界，在C／C++中数组下界总为0。

数组下标的最大值称为上界，在C／C++中数组上界为数组大小减1。

④ C／C++语言中的结构体类型结构体由一组称作结构体成员的项组成，每个结构体成员都有自己的标识符。

⑤ C／C++语言中的共用体类型共用体是把不同的成员组织为一个整体，在存储器中共享一段存储单元，但不同的成员以不同的方式被解释。

⑥ C／C++语言中的自定义类型C／C++语言中允许使用typedef关键字来指定一个新的数据类型名。

⑦ 引用运算符C++语言中提供了一种引用运算符“&”，当建立引用时，程序用另一个已定义的变量或对象（目标）的名字初始化它，从那时起，引用就作为目标的别名使用，对引用的改动实际就是对目标的改动。

引用常用于函数形参中，采用引用型形参时，在函数调用时会将形参的改变回传给实参。

（2）抽象数据类型① 抽象数据类型定义抽象数据类型（ADT）指的是用户进行软件系统设计时从问题的数学模型中抽象出来的逻辑数据结构和逻辑数据结构上的运算。

② 表示方法其基本格式如下：ADT抽象数据类型名{数据对象：数据对象的声明数据关系：数据关系的声明基本运算：基本运算的声明}ADT抽象数据类型名其中基本运算的声明格式为：a.基本运算名（参数表）：运算功能描述；b.基本运算有两种参数：赋值参数，只为运算提供输入值；引用参数，以&打头，除可提供输入值外，还将返回运算结果。

③ 特征抽象数据类型有两个重要特征：a.数据抽象：强调的是其本质的特征、其所能完成的功能以及它和外部用户的接口（即外界使用它的方法）；b.数据封装：是指将实体的外部特性和其内部实现细节分离，并且对外部用户隐藏其内部实现细节。

抽象数据类型需要通过固有数据类型（高级编程语言中已实现的数据类型）如C++中的类来实现。

二、算法及其描述，1.算法概述（1）定义数据元素之间的关系有逻辑关系和物理关系，对应的运算有逻辑结构上的运算（抽象运算）和具体存储结构上的运算（运算实现）。

算法是在具体存储结构上实现某个抽象运算。

算法是对特定问题的求解步骤的一种描述。

.（2）特点① 有穷性；② 确定性；③ 可行性；④ 有输入；⑤ 有输出。

程序可以无穷循环，不一定满足有穷性，但算法必须满足有穷性。

2.算法描述常用于描述算法的C／C++语言基本语句：（1）输入语句scanf（格式控制字符串，输入项表）；（2）输出语句printf（格式控制字符串，输出项表）；（3）赋值语句变量名=表达式；（4）条件语句if（条件）语句；或者if（条件）语句1 else语句2；（5）循环语句while（表达式）循环体语句；do循环体语句；while表达式；或者for（赋初值表达式1；条件表达式2；步长表达式3）循环体语句；（6）返回语句return（返回表达式）；（7）定义函数语句函数返回值类型函数名（类型名形参1，类型名形参2，…）函数返回值类型函数名（类型名形参1，类型名形参2，…）{说明部分；函数语句部分；}（8）调用函数语句函数名（实参1，实参2，…）；三、算法分析1.算法设计的目标（1）正确性；（2）可使用性；（3）可读性；（4）健壮性；（5）高效率与低存储量需求。

2.算法效率分析通常有两种衡量算法效率的方法：事后统计法和事前分析估算法。

一般采用事前分析估算法来分析算法效率。

一个算法的执行时间可以由其中基本运算的执行次数来计量。

算法中基本运算执行次数T（n）是问题规模n的某个函数f（n），记作：T（n）=O（f（n））记号“O”读作“大O”（是Order的简写，意指数量级），它表示随问题规模n的增大，算法执行时间的增长率和f（n）的增长率相同。

各种不同数量级对应的值存在着如下关系：O（1）<O（log2n）<O（n）<O（nlog2n）<O（n2）<O（n3）<O（2n）<O（n!）算法的时间复杂度（用f（n）表示）采用这种数量级的形式表示后，只需要分析算法中影响算法执行时间的主要部分即可，不必对每一步都进行详细的分析。

一般情况下，计算一个算法的基本运算次数是相当困难的，甚至是不可能的（因为一个算法的不同输入往往产生不同的运算次数，而一个算法的所有不同输入的数目可能十分庞大）。