数据结构：追求高效与低存储——第一章概论

在"高效率与低存储量需求-第1章 绪论"中，本章节着重探讨了数据结构和算法设计中的关键要素，即效率和存储量。效率，通常指算法的执行时间，是衡量算法性能的重要指标，而存储量则是算法运行过程中所需的最小内存空间。这两个参数都与问题的规模直接相关，优化数据结构和算法的设计对于提升系统的整体性能至关重要。 数据结构是计算机科学的基础，它涉及到如何组织和存储数据以便更有效地执行各种操作。在这个课程中，学生将学习到诸如线性表、栈与队列、串、数组、广义表、树和图等常用数据结构，理解它们的逻辑形式、存储方式以及对应的操作算法。这些数据结构的选择和使用直接影响到程序的空间复杂度和时间复杂度。 算法和算法分析也是课程的核心内容，包括查找和排序算法。学生不仅要掌握基础的查找算法（如顺序查找、二分查找等），还要了解如何通过不同的数据结构实现高效的内部排序，如冒泡排序、快速排序等。此外，课程还强调分析算法的时间复杂度和空间复杂度，这对于实际问题的解决和系统性能调优至关重要。 数据结构与算法在软件开发中的地位被高度评价，正如沃思提出的公式：算法+数据结构=程序设计。在实际应用中，如旅馆客房预定管理、两人机对弈问题、城市煤气管道布局等非数值计算问题，合理选择数据结构并设计相应的算法是解决问题的关键。通过学习这门课程，学生应具备根据具体需求设计或选择合适的数据结构，编写正确算法来解决实际问题的能力。 本章内容包括介绍数据结构的基本概念和术语，抽象数据类型的概念，以及深入理解算法的本质和分析方法。通过对这些内容的学习，学生将建立起扎实的数据结构理论基础，并能应用于实际项目中，提高程序的性能和效率。同时，课程还对学生的学习行为进行了规范，包括实验课时分配、考核方式、出勤政策和参考书籍推荐，确保了教学的全面性和有效性。