清华大学严蔚敏数据结构讲义解析
"tsinghua严版教材讲义.ppt - 清华大学严蔚敏数据结构课程的PPT讲义,涵盖了数据结构的基本概念、术语、抽象数据类型的表示与实现,以及算法和效率分析等内容。" 在计算机科学中,数据结构是至关重要的一个领域,它研究的是数据的组织方式,即数据的逻辑结构和物理存储形式,以及在此基础上定义的运算。清华大学严蔚敏教授的数据结构课程深入浅出地讲解了这一主题。首先,课程引出了数据结构的概念,通过电话号码查询系统、图书馆书目检索系统、教师资料档案管理和多叉路口交通灯管理等实际问题,阐述了数据结构在解决问题中的作用。 1.1 什么是数据结构 数据结构不仅仅是数据的简单集合,而是数据之间的关联和组织方式。例如,在电话号码查询系统中,数据可以组织成二维数组、表结构或向量。不同的数据结构会影响算法的设计和效率。数据结构包括逻辑结构(数据元素之间的逻辑关系)和物理结构(数据在内存中的实际存储方式)。 1.2 基本概念和术语 - 数据(Data):是计算机处理的对象,可以是数字、字符、图像等各种形式。 - 结构(Structure):数据元素之间的相互关系,如线性结构、树形结构、图结构等。 - 数据类型(DataType):一组值的集合以及定义在这些值上的操作。 - 抽象数据类型(ADT,Abstract Data Type):从用户的角度定义数据类型,不涉及具体实现细节,只关注能进行的操作和操作的效果。 - 数据元素(Data Element):数据的基本单位,可以是一个数据项或由多个数据项组成的数据结构。 - 算法(Algorithm):一系列清晰定义的步骤,用于解决特定问题或执行特定任务。 1.3 抽象数据类型的表示与实现 抽象数据类型通过接口(数据类型的操作集)和实现(如何在内存中存储数据并执行操作)来定义。实现可以是直接的,如数组、链表,也可以是间接的,如堆、栈和队列等。 1.4 算法和算法分析 1.4.1 算法:解决问题或执行任务的一系列明确指令,具有输入、输出、有限性、确定性和可行性等特性。 1.4.2 算法设计的要求:简洁性、正确性、可读性、健壮性等。 1.4.3 算法效率的度量:主要通过时间复杂度和空间复杂度来评估,衡量算法运行时间和所需存储空间。 1.4.4 算法的存储空间需求:除了算法运行时的计算资源外,还需要考虑数据结构的存储需求。 通过对这些概念的深入理解和应用,开发者能够更有效地设计和实现程序,提高程序的性能和可维护性。严蔚敏教授的数据结构课程为学生提供了扎实的基础,有助于他们在后续的学习和工作中更好地解决实际问题。
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