计算机系：数据结构与算法基础入门

计算机系的数据结构与算法设计课程旨在教授学生理解和应用在计算机科学中至关重要的基础知识。本章主要围绕数据结构的定义和核心概念展开，强调了数据结构在程序设计中的关键作用。 1.1 数据结构概述 数据结构是计算机科学中的基石，它关注的是信息的组织方式，特别是数据之间的内在关系。例如，电话号码查询系统中的数据可以表示为二维数组、表结构或向量，这些不同的数据结构决定了查找特定信息的效率。数据结构的选择直接影响算法设计，一个良好的数据结构能够简化问题，提高程序运行速度。 通过对电话簿、图书馆书目检索系统、教师资料档案管理系统以及多叉路口交通灯管理等问题的实例，课程展示了数据结构是如何通过逻辑结构（如顺序、链式或树形结构）和物理结构（内存中的存储方式）来组织和管理信息的。数据结构不仅包含数据本身，还包括对这些数据执行操作的算法，如搜索、插入、删除等。 1.2 基本概念和术语 - 数据(Data)：在计算机科学中，数据是信息的符号表示，包括文本、数字、图像等各种形式，是程序处理的基础单元。 - 数据元素(Data Element)：构成数据结构的基本单位，例如电话簿中的姓名和电话号码。 - 抽象数据类型(Abstract Data Type, ADT)：一种理想化的数据类型，描述了数据的属性和操作，而不涉及其实现细节。 - 算法(Algorithm)：一系列清晰定义的操作步骤，用于解决特定问题或完成特定任务，它是数据结构的重要组成部分。 - 算法设计要求：包括正确性、效率（如时间复杂度和空间复杂度）、健壮性和可读性等，确保算法在实际应用中的性能和可维护性。 - 算法效率度量：常用的时间复杂度和空间复杂度来衡量算法的性能，前者衡量执行算法所需的时间，后者衡量所需的存储空间。 - 算法的存储空间需求：关注算法执行过程中内存的使用，优化存储结构可以减少空间消耗。 通过学习数据结构与算法设计，学生将掌握如何根据问题的特点选择合适的数据结构，设计高效的算法，并理解如何评估和优化这些算法的性能。这对于软件开发人员、系统分析师和数据科学家来说是一项必备技能，因为它关乎着程序的运行效率和用户体验。