数据结构期末复习:逻辑与存储结构详解
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更新于2024-08-05
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本文档是一篇针对在校大学生期末考试复习的宝贵资料,主要聚焦于数据结构这一科目。博主依据学校指定的考试大纲,整理了数据结构中的重要知识点,包括数据的四种逻辑结构和存储结构,以及如何在特定情况下维护线性表的有序性。
首先,数据的逻辑结构被分类为四种基本类型:
1. 集合结构:这种结构中的数据元素之间没有明确的前后顺序,仅表示元素属于同一个集合,关系非常松散。
2. 线性结构:数据元素之间是一对一的关系,比如数组或链表,它们具有明显的顺序性。
3. 树型结构:树形结构中每个节点最多有一个父节点,多个子节点,表现出层次分明的特点,如二叉树。
4. 图形结构(网状结构):数据元素之间存在多对多的关系,类似于实际的网络,节点之间相互连接。
其次,文档介绍了数据的四种存储结构:
- 顺序存储结构:元素物理位置连续,便于随机访问,但可能导致存储浪费和碎片问题。
- 链式存储结构:元素位置不一定连续,节省空间,但只支持顺序访问,且有额外的指针开销。
- 索引存储结构:通过索引表快速查找,但增加索引表会占用更多空间,插入删除操作较慢。
- 哈希存储结构:通过散列函数直接定位,操作效率高,但需处理冲突,可能导致额外开销。
接着,文章提出了一个挑战,当线性表中的数据元素递增有序时,如何设计算法将新元素`x`插入到正确的位置以保持排序。插入操作的时间复杂度分析至关重要,因为这直接影响到算法的性能。在这个例子中,作者展示了`insertElem`函数的伪代码,通过遍历线性表,找到适当位置插入`x`,并在列表已满时动态扩容。时间复杂度分析会涉及到循环次数与列表长度的关系,一般情况下,如果列表长度为`n`,最坏情况下需要遍历`n`次,因此时间复杂度为O(n)。
这篇博客提供了一个实用的学习工具,帮助学生更好地理解和准备期末考试,对于数据结构的掌握和理解有着重要的辅助作用。对于正在备考的同学来说,这是一份宝贵的复习参考资料。
2023-06-29 上传
2024-05-27 上传
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2024-06-22 上传
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