数据结构基础：C语言版清华大学出版社

"数据结构课件 - 数据结构（c语言版）清华大学出版社 第一章课件" 在这份数据结构的课件中，主要探讨了数据结构的基础知识，包括数据结构的范畴、基本概念，以及算法和算法量度的定义。这份资料特别适合计算机科学的学生或从业者，帮助他们理解如何在计算机程序设计中有效地使用数据结构。 1.1 数据结构讨论的范畴 数据结构的讨论范畴主要围绕着如何将现实世界的实体转化为计算机可以理解和处理的形式。Niklaus Wirth 的名言 "Algorithm + Data Structures = Programs" 强调了数据结构在程序设计中的重要性。通过实例，如数值计算的程序设计问题（如线性代数方程组和环流模式方程），非数值计算的问题（如求整数最大值和计算机对弈），以及数据库管理（如足协数据库），阐述了数据结构在不同场景的应用。 1.2 基本概念 - 数据：数据是计算机处理的对象，是信息的特定符号表示。它可以是单个元素，如年月日，也可以是多个元素的组合，如运动员的信息。 - 数据元素：是数据结构讨论的基本单元，可以是数据项的集合。例如，运动员的姓名、出生日期等。 - 数据项：是最小单位，无法再分割。 - 数据结构：是指具有特定关系的数据元素集合。例如，数据元素之间的次序关系（如十进制数的表示）或二维数组中的行和列关系。 此外，课件还提到了数据类型和抽象数据类型的概念，虽然这部分内容未在摘要中详细展开，但它们同样至关重要。数据类型定义了数据的类别和操作，而抽象数据类型（ADT）是逻辑上的数据类型，它仅描述数据的行为和操作，而不涉及具体的实现细节。 1.3 算法和算法的量度 算法是解决问题的步骤或策略，而算法的量度通常涉及时间复杂性和空间复杂性，用于评估算法的效率。时间复杂性指的是算法执行所需的时间与问题规模的关系，而空间复杂性则关注算法运行过程中所需的内存空间。 通过学习这份数据结构课件，读者能够深入理解数据结构的重要性，以及如何利用适当的数据结构来解决各种计算问题，从而提高程序的效率和性能。同时，对算法的理解和评估也是编程能力提升的关键部分。