数据结构基础：概念、术语与逻辑结构

"该资源是针对计算机科学与技术专业大一新生的数据结构学习资料，以PDF格式呈现，可能使用xpdf工具打开。内容涵盖了数据结构的基础概念、术语以及线性结构、树形结构、图状结构、排序与查找、文件等核心主题。" 在计算机科学中，数据结构是研究如何在计算机中有效地组织和存储数据的关键领域。本章首先解释了为何研究数据结构的重要性。随着计算机应用的发展，非数值数据处理变得越来越重要，而数据结构能帮助我们更好地管理和操作这些数据。早期的编程方式直接依赖于数据的物理存储，但这对复杂的运算和组织结构而言过于繁琐。因此，数据结构引入了逻辑结构的概念，使得编程更加高效，减轻了编程人员的工作负担。 6.1 概念和术语部分介绍了数据结构的基础概念。数据是计算机处理的对象，可以是数值或非数值类型，如图像、声音和文本。数据项是数据的最小单位，由数据项名和数据项值组成。数据元素是数据的基本单位，通常包含多个数据项，具有完整的意义。数据对象或数据元素类是具有相同性质的数据元素的集合，比如在学生管理系统中，所有学生的基本情况构成了一个数据对象。 接下来的章节6.2至6.5分别深入讲解了不同的数据结构类型： 6.2 线性结构，如数组和链表，是一系列元素按线性顺序排列的数据结构，支持顺序访问和随机访问。 6.3 树形结构，如二叉树和树，模拟了层次关系，每个元素可以有零个、一个或多个子元素，常用于表示分类或分层关系。 6.4 图状结构，由顶点和边组成，表示元素之间的复杂关系，适用于网络拓扑、路径搜索等问题。 6.5 排序与查找，涉及如何有效地在数据结构中排列数据和找到特定元素，如冒泡排序、快速排序、二分查找等算法。 6.6 文件，探讨如何在磁盘上组织和操作大量数据，包括顺序文件和索引文件等。 通过学习这些数据结构，学生将能够理解和设计适合特定问题的高效数据组织方案，从而提高算法的性能。理解并掌握这些基本数据结构是计算机科学基础教育的重要组成部分，对后续的编程和系统设计有着深远的影响。