什么是数据结构
简单来说,程序=数据结构+算法。
传统上,我们把数据结构分为逻辑结构和物理结构。
逻辑结构:是指数据对象中数据元素之间的互相关系,也是我们今后最需要关注和讨论的问题。
物理结构:是指数据的逻辑结构在计算机中的存储形式。
逻辑结构:
- 集合结构:集合结构内部元素除了属同一集合外没有任何逻辑关系
- 线性结构:线性结构是指数据元素之间存在“一对一”的线性关系的数据结构
- 树状结构:树状结构是一个或多个节点的有限集合
- 图形结构:图形结构的数据元素是多对多的关系
物理结构:
数据元素的储存形式结构有两种:顺序存储和链式存储
- 顺序存储结构:是把数据元素存放在地址连续的存储单元里的,其数据间的逻辑关系和物理关系是一致的
- 链式存储结构:是把数据元素存放在任意的存储单元里,这组存储单元可以是连续的,也可以是不连续的
链式存储结构的数据元素存储关系不能反映逻辑关系,因此需要用一个指针存放数据元素的地址,这样子通过地址就可以找到关联数据元素的位置
谈谈算法
首先我们可以设计一个1-100求和的算法:
int i,sum=0,n=100; for(i=1;i<=n;i++) { sum=sum+i; //需要运行100次 } printf("%d",sum);
然后我们用高斯先生的算法:
int i,sum=0,n=100; sum=(i+n)*n/2; //只需运行1次 printf("%d",sum);
很明显,我们传统的算法,需要迭代100次,而高斯的算法,只需要一次,虽然计算机的速度很快,但是随着条件的增大,两者的差距就会体现出来。
那么什么是算法呢?
算法是解决特定问题求解步骤的描述,在计算机中表现为指令的有限序列,并且每条指令表示一个或者多个操作
算法的五个基本特征
输入、输出、有穷性、确定性和可行性
输入:算法具有零个或多个输入
输出:算法至少有一个或者多个输出
有穷性:指算法在执行有限的步骤之后,自动结束而不会出现无限循环,并且每一个步骤在可接受的 时间内完成
确定性:算法的没一个步骤都具有确定的含义,不会出现二义性
可行性:算法的每一步都必须四可行的,每一步都能执行有限次数完成
算法设计的要求
-
正确性:算法的正确性是指算法至少因该具有输入、输出和加工处理的无歧义性、 能正确反映问题的需求、能够得到问题的正确答案
- 算法程序没有语法错误
- 算法程序对于合法输入能够产生满足要求的输出
- 算法程序对于非法输入能够产生满足规格的说明
- 算法程序对于故意刁难的测试输入都有满足要求的输出结果
- 可读性:算法设计另一目的是为了便于阅读、理解和交流
- 健壮性:当输入数据不合法时,算法也能做出相关处理,而不是产生异常、崩溃或莫名其妙的结果
- 时间效率高和存储量低:尽量高、尽量低