线性表与一元多项式相加：数据结构教程

这篇资料主要介绍了线性表这一数据结构，特别是线性表的顺序存储和链式存储结构，以及如何实现一元多项式的相加算法。线性表是一种数据元素按特定顺序排列的集合，具有明确的前后关系，如数列、字母表或电话簿等。在计算机科学中，线性表有两种常见的存储方式：顺序存储结构和链式存储结构。 线性表的逻辑结构特性是数据元素之间存在线性的前后关系，即每个元素要么是另一个元素的前驱，要么是其后继。线性表可以表示为一个有限序列，如(a1, a2, a3, ..., an)，其中每个元素ai都是同类型的数据。在数学中，数列、字母表或电话簿等都可以视为线性表的例子。 线性表的存储结构： 1. **顺序存储结构**（顺序表）：数据元素存储在一块连续的内存区域，通过数组来实现。访问元素速度快，但插入和删除操作可能涉及大量元素的移动。 2. **链式存储结构**（链表）：每个元素（节点）包含数据和指向下一个元素的指针。插入和删除操作灵活，但访问元素可能需要遍历。 在给定的代码中，`polyadd` 函数展示了如何实现一元多项式的相加。这是一个典型的链式存储结构应用，因为多项式可以被视为一个线性表，其中每个节点代表一个项（系数和指数）。`Node *ah` 和 `Node *bh` 分别表示两个多项式，`polyadd` 函数将它们相加并构建新的多项式。`compare` 函数用于比较两个项的指数，决定如何合并它们。在这个过程中，可能会涉及到链表的插入操作，这是链式存储结构的优势所在。 教学重点包括理解线性表的抽象数据类型（ADT），掌握顺序表和链表的表示及实现方法，并能分析它们的时间和空间复杂度。教学难点在于链式表示的实现，因为相对于顺序表，链表的动态性要求程序员更深入地理解指针和内存管理。 在实际应用中，选择线性表的存储结构取决于具体需求。如果需要快速访问任意位置的元素，顺序表可能是更好的选择；而如果频繁进行插入和删除操作，链表则更为合适。同时，理解这些基本数据结构对于设计和实现高效的算法至关重要。