算法时间复杂度分类及数据结构基础

算法按时间复杂度分类-数据结构ppt 本资源主要讲解算法按时间复杂度的分类、数据结构的基本概念、数据结构的操作和存储实现等内容。 首先，资源中对算法按时间复杂度进行了分类，包括多项式时间和指数时间两类。其中，多项式时间复杂度的关系为：O(1) < O(logN) < O(N) < O(NlogN) < O(N2) < O(N3)，指数时间复杂度的关系为：O(2N) < O(N!) < O(NN)。 然后，资源中对数据结构进行了定义，数据结构是通过抽象的方法研究一组有特定关系的数据的存储与处理。数据结构的研究内容包括数据之间的逻辑关系，以及这种关系对应的操作、如何存储某种逻辑关系（存储实现）和在这种存储模式下，关系的操作是如何实现的（运算实现）。 接着，资源中对数据结构的逻辑结构进行了分类，包括集合结构、线性结构、树形结构和图形结构等。集合结构是元素间的次序是任意的，元素之间除了“属于同一集合”的联系外没有其他的关系。线性结构是数据元素的有序序列，除了第一个和最后一个元素外，其余元素都有一个前趋和一个后继。树形结构是除了根元素外，每个节点有且仅有一个前趋，后继数目不限。图形结构是每个元素的前趋和后继数目都不限。 此外，资源中还对数据结构的操作进行了总结，包括创建、清除、插入、删除、搜索、更新、访问和遍历等。这些操作是数据结构的基本操作，都是数据结构的实现所必需的。 最后，资源中对数据结构的存储实现进行了讲解，包括数据元素的存储和数据元素之间的关系的存储。数据结构的存储实现可以分为顺序存储、链接存储和哈希存储方式等。顺序存储是用存储的位置表示元素之间的关系，主要用数组实现。链接存储是用指针显式地指出元素之间的关系，如单链表就是表示线性关系的。哈希存储方式是专用于集合结构的数据存放方式。 本资源为学习算法和数据结构提供了一个系统的知识框架，涵盖了算法的时间复杂度、数据结构的定义、数据结构的逻辑结构、数据结构的操作和存储实现等内容，对学习算法和数据结构的学生具有很高的参考价值。