数据结构：图状与线性——严蔚敏著作解析

图状结构是数据结构中的一个重要概念，它指的是数据元素之间的连接方式，形成了一种非线性的关系，不同于传统的线性结构如数组和链表。在严蔚敏的《数据结构(C语言版)》中，图被分为两类：有向图和无向图。有向图中的边是有方向的，表示数据元素之间的单向依赖，而无向图则没有方向，反映出元素之间的双向联系。图状结构在现实世界中有广泛的应用，如社交网络、路线规划等。 树形结构是图的一种特殊形式，其中每个节点最多有两个子节点，形成一种层次关系。一般树包括了所有类型的树，如二叉树，它具有每个节点最多有两个子节点的特性，常用于搜索、排序和数据压缩等场景。非线性结构是对数据元素间关系不满足一对一映射的结构，与线性结构（如数组和链表）相对，非线性结构提供了更大的灵活性。 数据结构通常分为逻辑结构和物理结构。逻辑结构描述了数据元素之间的内在关系，而不关心具体的存储方式，如线性表（如顺序存储结构和链式存储结构）、树和图都是逻辑结构的例子。顺序存储结构利用连续的内存空间存储元素，适合随机访问，而链式存储结构则通过指针链接元素，更适合插入和删除操作。复合存储结构则可能包含多种逻辑结构，例如结合顺序和链式存储。 《数据结构》这本书将数据结构的学习分为多个章节，从第一章的绪论开始，介绍了数据结构在计算机科学中的核心地位，以及解决实际问题时如何通过数据结构进行描述、存储和运算。书中的例子，如电话号码查询系统，展示了如何通过图状结构来组织和查找数据。此外，还提到了数据结构与算法的关系，比如排序算法，它是数据结构学习的一个重要组成部分。 在学习过程中，学生会接触到如广义表、集合这样的概念，这些都是数据结构理论的基石。同时，不同存储结构的选择取决于具体问题的需求，比如对性能、空间效率或动态修改的支持程度。理解逻辑结构和物理结构的区别以及它们如何影响算法设计是掌握数据结构的关键。 总结来说，《数据结构》是一门深入探讨信息表示、组织和处理的课程，它涵盖了从数据元素的基本连接方式（图状结构），到特定类型的数据结构（如树、线性表）和存储策略，再到实际问题中的应用和性能评估。对于从事计算机科学的人来说，理解和熟练掌握数据结构是提高编程效率和创建高效解决方案的基础。