严蔚敏数据结构课件-考研必备

数据结构课件（严蔚敏）是针对严蔚敏教授编著的数据结构教材配套的PPT课件，主要适用于考研复习。数据结构是计算机科学中一门核心课程，它研究的是数据的逻辑组织、存储方式以及对其进行操作的算法。 1.1 什么是数据结构 数据结构是指数据之间的相互关系和它们的组织方式。在计算机科学中，数据结构不仅包括数据的存储，还涉及对这些数据进行操作的算法。例如，在电话号码查询系统的例子中，数据结构可以是二维数组、链表或向量，不同的数据结构会影响查找算法的效率。数据结构的选择直接影响到程序的性能和设计的复杂性。 1.2 基本概念和术语 - 数据(Data)：是信息的载体，可以是数字、文字、图像等各种形式。 - 数据元素(Data Element)：数据的基本单位，可以是单一的值或者更复杂的数据结构。 - 数据项(Data Item)：数据元素中的不可分割的最小单位。 - 结构(Structure)：数据元素之间的相互关系，分为逻辑结构和物理结构。 - 逻辑结构：从用户的角度看数据的组织方式，如集合、线性结构、树形结构、图结构等。 - 物理结构：数据在计算机存储器中的实际存储方式，如顺序存储、链式存储等。 - 抽象数据类型(ADT, Abstract Data Type)：数据类型加上一组相关的操作，它是对实际数据类型的一种抽象。 - 数据操作：定义在数据结构上的运算，包括插入、删除、查找、排序等。 1.3 抽象数据类型的表示与实现 抽象数据类型通过定义其操作集和状态来描述，具体的实现则依赖于编程语言和计算机环境。例如，栈和队列可以通过数组或链表来实现。 1.4 算法和算法分析 - 算法：解决问题的一系列明确步骤。 - 算法设计：根据问题需求设计有效和高效的算法。 - 算法效率的度量：常用的时间复杂度和空间复杂度来评估算法的运行速度和内存需求。 - 算法的存储空间的需求：考虑算法在执行过程中所需的内存空间。 通过学习严蔚敏的数据结构课件，学生将能深入理解数据结构的基本概念，掌握不同数据结构的特性及其应用，学会如何设计和分析算法，这对于软件开发和系统设计至关重要。例如，图书馆的书目检索系统可能采用哈希表来提高查找速度，教师资料档案管理系统可能利用树结构来快速查找和更新信息，而多叉路口交通灯的管理问题则可能涉及图的遍历算法。因此，掌握数据结构的知识对于解决实际问题具有极大的价值。