数据结构与算法分析：串匹配与信息处理

"清华大学严蔚敏数据结构.ppt" 在计算机科学中，数据结构是一门核心课程，它关注如何有效地组织和存储数据，以便在处理信息时提高效率。严蔚敏教授的数据结构教程是该领域的经典教材，涵盖了各种关键概念和技术。 在给定的算法段中，可以看到一个字符串匹配的过程，这是数据结构中的一个重要应用。这段代码是KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法的一个简化版本，用于在一个大字符串S中查找一个小字符串T的出现位置。这里的算法思路是从S的起始位置开始，逐个字符比较S和T，直到找到完全匹配的子串T[0..m-1]，然后返回匹配的起始位置i。算法使用了两个指针i和j来遍历主串S和模式串T，k用于跟踪模式串中已匹配的部分。当遇到不匹配的情况时，算法会根据已匹配部分的特性调整匹配的起点，避免不必要的回溯，从而提高了搜索效率。 在数据结构的章节中，我们学习了以下概念： 1. **数据结构**：数据结构是数据的组织方式，包括数据的逻辑结构（如线性结构、树结构、图结构等）和物理结构（如顺序存储、链式存储）。数据结构的选择直接影响到算法的效率和存储需求。 2. **抽象数据类型（ADT）**：ADT是一种高级数据组织形式，它定义了一组数据值和一组操作这些数据值的方法。ADT关注的是接口，而不是实现细节。 3. **算法**：算法是解决问题的步骤集合，它必须是明确的、有限的、可执行的。在数据结构中，算法设计的目标是高效和正确。 4. **算法效率**：通常用时间复杂度和空间复杂度来衡量。时间复杂度描述了算法运行时间与输入数据大小的关系，而空间复杂度则关注算法执行过程中所需的内存。 5. **算法设计要求**：好的算法应具备正确性、可行性、可读性、健壮性和效率等特征。 6. **串（字符串）**：在计算机科学中，串是字符序列，常用于存储文本信息。字符串匹配是串处理中的常见任务，有多种算法实现，如朴素匹配、KMP算法、Boyer-Moore算法等。 7. **电话号码查询系统**的例子展示了数据结构在实际问题中的应用，说明了如何通过选择合适的数据结构（如数组、链表等）来优化查询算法。 8. **图书馆书目检索系统**、**教师资料档案管理系统**和**多叉路口交通灯管理**都是数据结构和算法在实际生活中的实例，体现了数据结构在信息管理和控制问题中的重要性。 通过深入理解和掌握这些概念，可以设计出更高效的程序，解决实际问题，同时为高级编程和系统设计打下坚实的基础。在严蔚敏教授的数据结构教程中，读者将深入探讨这些概念并学习如何在实践中应用它们。