数据结构与设计模式入门：逻辑结构与存储结构解析

"2011年北京航空航天大学计算机学院的‘数据结构与设计模式’课程，主要讨论数据结构的概念、逻辑结构与存储结构的关系，以及设计模式在数据结构中的应用。课程后续将逐步更新讲义。" 在计算机科学中，数据结构是至关重要的基础，它关乎如何有效地组织和管理数据，以便于执行各种操作。数据结构不仅仅是关于数据的存储，更关乎数据之间的关联和操作方式。在本课程的第一讲中，主要讲解了以下几个关键概念： 1. **数据结构的定义**：数据结构是一门研究数据的存储、数据间的关系以及针对这些数据的操作的学科。用数学表达式表示为 Data-Structure = (D, R)，其中 D 是数据元素的有限集合，R 是 D 上的数据元素间的关系，即逻辑结构。 2. **逻辑结构与存储结构**：逻辑结构描述的是数据元素的抽象关系，例如线性、树形和图关系。存储结构则是数据在计算机内存中的实际布局，包括顺序存储和非顺序存储。顺序存储（如数组）使相邻逻辑元素物理相邻，而非顺序存储（如链表、散列表和索引结构）可能通过指针或散列函数来表示数据关系。 3. **存储结构的类型**： - **顺序存储**：使用一维数组实现，逻辑相邻的结点在物理位置上相邻。 - **非顺序存储**：包括链式存储（链表）、散列存储和索引存储。 - 链式存储：通过指针连接数据元素，允许逻辑上相邻的结点在物理位置上不相邻。 - 散列存储：基于散列函数将关键字映射到存储地址，实现快速查找。 - 索引存储：附加索引表帮助定位数据，分为稠密索引（每个结点对应一个索引项）和稀疏索引（一组结点对应一个索引项）。 4. **设计模式**：在数据结构中，设计模式是一种在特定情境下解决问题的模板。例如，工厂模式可以用于创建不同类型的数据结构实例，而观察者模式可用于当数据结构发生变化时通知相关组件。设计模式的使用可以提高代码的可读性和可维护性。 这门课程的重点在于理解数据结构的逻辑与物理特性，以及如何根据具体问题选择合适的数据结构和存储方式。对于计算机科学的学生和从业者来说，掌握数据结构和设计模式是理解和编写高效算法的基础，也是提升软件开发能力的关键。后续课程将会深入探讨这些概念，并可能涉及如何将它们应用于实际编程任务中。