数组元素地址计算与存储映射

"本资源主要涉及数据结构课程中的数组元素地址计算公式，以及数组的顺序表示和实现。其中，详细讲解了如何计算多维数组中任意元素的存储地址，并介绍了数组的类型定义，包括二维数组的基本操作。同时，提到了稀疏矩阵的压缩存储和广义表的相关概念。" 在数据结构中，数组是一种基础且重要的数据结构。数组元素的地址计算公式对于理解内存管理至关重要。在三维数组A[0..p-1,0..m-1,0..n-1]中，每个元素可以视为一个存储单元，如果A[0,0,0]的地址是b，那么A[I,0,0]的地址则为b+i*m*n。这是因为之前有i个m*n的二维数组，所以地址增加了i*m*n。进一步推广到n维数组A[0..d1-1,0..d2-1,…0..dn-1]，A[i1,0,0,…0]的地址是b+i1*d2*d3*…*dn，然后可以通过类似的方式计算其他元素的地址，如A[i1,i2,0,…0]的地址是b+i1*d2*d3*…*dn+i2*d3*…*dn，如此类推，最终得出A[i1,i2,i3,…in]的地址是所有下标乘以相应维度大小的累加。 数组的顺序表示和实现主要探讨了如何在一维存储空间中映射多维数组。有两种常见的顺序映射方式：以行序为主序和以列序为主序。在行序为主序的存储方式中，数组按照行进行存储，例如，二维数组A(m行n列)的元素ai,j的存储位置为LOC(i,j)=LOC(0,0)+(n×i＋j)×L，这里的L代表每个元素占用的存储单元数。相反，在列序为主序的存储方式中，元素ai,j的位置是LOC(i,j)=LOC(0,0)+(m×j＋i)×L。 除了数组，文件中还提及了稀疏矩阵的压缩存储，这通常用于处理大量零元素的矩阵，以节省存储空间。广义表的类型定义和表示方法也有所提及，包括其基本操作，如创建、销毁、赋值和读取等，这些都属于数据结构中的高级话题，常用于实现复杂的数据结构和算法。 此外，文件中还讨论了ADT（抽象数据类型）Array的定义，包括二维数组的数据对象和数据关系，以及初始化、销毁、读取和赋值等基本操作，这些都是编程时操作数组的关键步骤。这些基础知识对于学习和理解数据结构课程至关重要。