数据结构课后习题解析：逻辑结构与存储结构的关系

"这份资料是关于数据结构的平时作业，涵盖了数据逻辑结构与存储结构的关系、循环语句执行次数的分析以及三个算法的时间复杂度评估。" 数据结构是计算机科学中的核心概念，它研究如何在计算机中高效地组织和管理数据。在本作业中，主要涉及了两个关键知识点： 1. 数据逻辑结构与存储结构的关系 数据逻辑结构描述了数据元素之间的逻辑关系，不关心实际的存储方式。例如，线性结构（数组、链表）、树形结构（二叉树、树）和图形结构（有向图、无向图）都是逻辑结构的例子。而存储结构则关注如何在内存中实现这些逻辑结构，如顺序存储（数组）和链式存储（链表）。两者之间存在密切联系，逻辑结构的选择往往决定着合适的存储结构。例如，线性结构可以选择数组或链表，而树形结构可能需要使用指针或数组实现。 2. 循环语句执行次数的分析 在给定的代码段中，do-while循环的执行次数可以通过观察每次循环变量的变化来确定。循环开始时，j=0，s=0，随着循环的进行，j递增，s累加10*j。当j=4时，s达到100，不再满足循环条件，因此循环执行了4次。 此外，作业还涉及到算法的时间复杂度分析，这是衡量算法效率的重要指标： 3. 算法的时间复杂度 - （1）算法1：该算法中，while循环的迭代次数是n/2（因为i每次增加2），因此时间复杂度为O(n)。 - （2）算法2：这是一个经典的冒泡排序，内部嵌套循环的总次数为n*(n-1)/2，所以时间复杂度为O(n^2)。 - （3）算法3：这个算法计算的是前n个自然数之和，当s达到n+1时退出循环，因此循环次数是n，时间复杂度为O(n)。 理解这些基本概念对于学习和实践数据结构至关重要，它们帮助我们设计更高效的数据组织方式，并优化算法性能。在解决实际问题时，合理选择数据结构和正确评估时间复杂度能显著提高程序运行效率。