在处理数据结构时，二维数组的存储方式选择至关重要。请问如何在主序和次序两种不同的存储方式下实现二维数组的存储，并且它们在存储效率和算法设计上有哪些不同？请结合实际应用举例说明。

在数据结构的学习中，理解二维数组的存储方式是基础且关键的一环。《数组与广义表详解：第5章 数据结构核心概念》这本书提供了深入的讲解和实用的示例，对于想要掌握数组存储和广义表操作的读者来说，是不可多得的资源。

参考资源链接：[数组与广义表详解：第5章 数据结构核心概念](https://wenku.csdn.net/doc/6ed2tvpa9r?spm=1055.2569.3001.10343)

二维数组的存储主要有两种方式：按行存储（主序）和按列存储（次序）。在主序存储方式中，二维数组的元素按照从左到右、从上到下的顺序进行存储，即先存储第一行的所有元素，然后是第二行的元素，以此类推。这种存储方式的优点是对于任何给定的元素，我们可以通过计算行号和列号的乘积再加上起始地址来得到其内存地址。具体的计算公式为：Address(i, j) = Base + ((i * n) + j) * size，其中Base是数组的起始地址，n是数组的列数，size是每个元素占用的内存大小。

相对而言，在次序存储方式中，二维数组的元素是按照从上到下、从左到右的顺序存储的，即先存储第一列的所有元素，然后是第二列的元素，依此类推。在这种存储方式下，元素的地址可以通过以下公式计算得到：Address(i, j) = Base + ((j * m) + i) * size，其中Base是数组的起始地址，m是数组的行数。

两种存储方式在存储效率和算法设计上各有优劣。主序存储方式在按行遍历时访问速度较快，适合于按行处理的算法，如矩阵转置。而次序存储方式则在按列处理时更为高效，比如在对角线运算中会有优势。选择合适的存储方式可以优化内存访问模式，提高算法的时间效率。

为了更好地理解这两种存储方式的应用，可以参考《数组与广义表详解：第5章 数据结构核心概念》中提供的具体案例。这本书通过详尽的实例和图解，帮助读者在不同的应用场景中选择最合适的存储方案。

参考资源链接：[数组与广义表详解：第5章 数据结构核心概念](https://wenku.csdn.net/doc/6ed2tvpa9r?spm=1055.2569.3001.10343)