理解数据结构：串、数组与广义表

"这篇资料是关于计算机科学中的数据结构，主要涵盖了第4章的内容，包括串、数组和广义表。其中，串是作为非数值处理的重要对象，特别是在文本编辑、信息检索和语言编译等领域有广泛应用。串是由零个或多个字符组成的有限序列，有定长顺序串和堆串等存储结构，且涉及到模式匹配算法。数组是另一种关键的数据结构，特别是多维数组的概念，可以推广到n维，其数据元素可以是n-1维数组。此外，还提到了广义表，它是更通用的数据结构，可以表示复杂的关联关系。资料中强调了对串的抽象数据类型定义、存储结构和操作实现的重点掌握，以及对数组存储地址计算和特殊矩阵压缩存储的一般性了解。" 在计算机科学中，数据结构是基础且至关重要的部分，本资料重点关注了三种基本数据结构：串、数组和广义表。首先，串（String）作为一种基本的数据类型，被广泛用于处理文本信息。串是由零个或多个字符组成的有限序列，可以是空串（n=0），也可以是像"BEIJING"这样的非空串。串的子串是指从主串中取出的任意连续字符序列，如"BEI"是从"BEIJING"中取出的一个子串。串的相等性是基于它们的字符序列是否完全相同，而空格串则仅包含一个空字符。 串的模式匹配是许多应用的核心，如网络入侵检测和DNA序列分析。这种匹配过程旨在寻找一个特定的子串（模式）是否存在于另一个较长的串（主串）中。资料中通过病毒感染检测的例子展示了这一概念，其中病毒DNA序列与患者DNA序列的比较，就是一种串匹配的应用。 数组是另一种基本数据结构，特别在处理二维或更高维度的数据时非常有用。数组可以看作是同类型元素的集合，可以通过索引来访问每个元素。在多维数组中，如三维数组，可以理解为数据元素是二维数组的一维数组。地址计算是数组操作的关键，对于一维数组，元素的地址通常是基地址加上索引乘以元素大小。而对于多维数组，尤其是特殊矩阵，如对角矩阵、三角矩阵等，可以采用压缩存储来节省空间。 最后，广义表（Generalized List）是一种更灵活的数据结构，它可以存储不同类型的数据，并能表达复杂的数据关系。虽然资料没有详细展开，但广义表通常用于实现递归数据结构，如树和图，因此在数据结构和算法设计中占有重要地位。 这些基础知识构成了程序设计和算法分析的基础，理解和掌握这些概念对于任何计算机科学的学习者来说都是必不可少的。