稀疏矩阵的顺序存储：带行表的三元组

"带行表的三元组-数据结构教材讲义" 在数据结构领域，带行表的三元组是一种用于存储稀疏矩阵的有效方式。稀疏矩阵是指大部分元素为零的矩阵，通常这样的矩阵如果按照传统的二维数组存储会浪费大量空间。三元组表是一种顺序存储结构，它只存储非零元素，每个非零元素用一个三元组表示，包含元素的行号、列号和值。 带行表的三元组表是在三元组表的基础上增加了行表，行表记录了稀疏矩阵每一行的非零元素在三元组表中的起始位置。这样可以快速定位到特定行的所有非零元素，有利于进行矩阵运算，如矩阵加法、乘法等。例如，如果要查找第i行的所有非零元素，只需查看行表中对应行的记录，然后遍历从该位置开始的三元组即可。 数据结构是计算机科学中的核心概念，它研究的是数据的组织方式和访问效率。数据结构不仅仅是数据的物理存储形式，更重要的是数据之间的逻辑关系。数据结构的选择直接影响到算法的设计和性能。在上述的电话号码查询系统例子中，数据结构可以是二维数组、链表或向量，不同的选择会带来不同的查询效率。 1.1章节介绍了数据结构的概念，指出数据结构是信息组织的关键，特别是对于处理大规模、复杂程序的问题。数据结构不仅关注数据的存储，还关注与之相关的操作（运算），这些运算必须保持数据结构的特性不变。 1.2章节则进一步解释了一些基本概念和术语，如数据是信息的载体，数据结构是数据的逻辑组织形式和物理存储形式的结合。此外，抽象数据类型（Abstract Data Type, ADT）是数据结构的一个重要概念，它定义了数据类型的操作集，但不涉及具体的实现细节。算法则是操作数据结构的一系列步骤，关注算法的时间复杂度和空间复杂度对于优化程序性能至关重要。 总结来说，带行表的三元组是稀疏矩阵高效存储的一种策略，而数据结构是计算机科学的基础，它研究如何有效地组织和操作数据，以提高程序的效率和功能。在设计和实现算法时，理解并选择合适的数据结构是关键。