南京理工考研数据结构课程讲义

"南京理工考研数据结构课件包含本科教学内容，主要讲解数据结构的基础知识，包括数据结构的定义、相关概念和术语、算法与算法分析。课程由计算机系的张宏教授讲授，旨在帮助学生理解和掌握数据结构在编程和信息处理中的重要性。" 在计算机科学中，数据结构是至关重要的一个领域，它探讨如何有效地组织和存储数据，以便进行高效的数据操作。标题中的"南京理工考研数据结构"表明这是针对考研复习的课程资料，适用于准备南京理工大学相关专业研究生考试的学生。 1. 数据结构的定义：数据结构不仅仅是数据的简单集合，而是数据之间的逻辑关系和物理存储方式。例如，在电话号码查询系统的例子中，数据结构描述了人名和电话号码的一一对应关系，这种结构有助于设计高效的查找算法。 1.1. 数据元素：数据结构中的基本操作单元，可以是一个完整的数据项，也可以是由多个数据项组成的复合数据。 1.2. 数据项：数据的最小不可分割的组成部分，是构成数据元素的基本单元。 1.3. 数据对象：一组具有相同性质的数据元素的集合，是数据结构中的一个重要概念。 1.4. 数据的逻辑结构：描述数据元素之间的逻辑关系，包括集合、线性结构、树型结构和图状结构。例如，集合中元素间无特定关系，线性结构如链表或数组中元素一对一，树形结构如二叉树中元素一对多，图状结构中元素之间有多对多的联系。 1.5. 数据的物理结构：数据在计算机内存中的实际存储方式，如顺序存储和链式存储。 1.6. 算法和算法分析：算法是解决问题的具体步骤，设计时要考虑可行性、正确性、可读性、时间和空间效率等。算法效率通过时间复杂度和空间复杂度来度量，关注执行时间和所需内存。 1.3.1 算法：一组明确的规则，用于解决特定问题或完成特定任务。 1.3.2 算法设计的要求：除了解决问题，还应考虑算法的清晰性、健壮性和效率。 1.3.3 算法效率的度量：常用大O记法表示时间复杂度，衡量算法运行时间与输入数据规模的关系。 1.3.4 算法的存储空间需求：算法运行时所需的内存空间，包括临时变量、数据结构等。 通过学习《数据结构》这门课程，学生将掌握如何选择合适的数据结构来优化问题的解决方案，以及如何设计和分析算法，从而编写出更高效、更易于维护的计算机程序。这对于计算机科学的学习者和从业者来说是非常基础且关键的知识点。