严蔚敏数据结构PPT-清华大学计算机系课程

"严蔚敏教授的清华大学数据结构PPT课件，涵盖了数据结构的基本概念、算法设计与分析。" 这篇资源主要介绍了数据结构的相关知识，由著名计算机科学家严蔚敏教授讲解。数据结构是计算机科学中的核心课程，它探讨如何有效地组织和管理数据，以便在处理大量信息时提高程序的效率。 在《第一章绪论》中，提到了数据结构的重要性。数据结构不仅仅是数据的简单集合，而是包含了数据之间的关系和组织方式。例如，电话号码查询系统、图书馆书目检索系统、教师资料档案管理系统和多叉路口交通灯的管理问题，这些问题的解决方案都依赖于合适的数据结构设计和相应的算法。 1.1 什么是数据结构 数据结构是研究数据的逻辑结构（如链表、树、图等）和物理结构（如何在内存中存储这些数据），以及它们之间的相互关系。通过定义各种操作（如插入、删除、查找等），确保这些操作后数据结构的完整性。例如，在电话号码查询系统中，可以使用二维数组、表结构或向量来存储数据，不同的数据结构会影响查找算法的效率。 1.2 基本概念和术语 - 数据 (Data)：是计算机处理的对象，可以是数字、字符、图像等各种形式。 - 数据元素 (Data Element)：数据的基本单位，可以是一个单独的值或一个复合实体。 - 数据对象 (Data Object)：一组具有相同性质的数据元素的集合，构成数据结构的基础。 - 数据结构 (Data Structure)：数据元素的集合以及它们之间的关系，包括逻辑结构和物理结构。 - 逻辑结构：数据元素之间的抽象关系，如线性结构、树形结构、图形结构等。 - 物理结构：数据在计算机存储器中的实际表示，如顺序存储、链式存储等。 - 运算 (Operation)：对数据结构执行的操作，如插入、删除、查找等。 1.3 抽象数据类型 (Abstract Data Type, ADT) ADT是数据结构的一种抽象表示，它定义了数据类型的逻辑特性以及相关的操作，但不涉及具体的实现细节。 1.4 算法 (Algorithm) - 算法是一系列解决问题的明确指令，通常用于解决特定计算问题。 - 算法设计的要求包括正确性、可行性、可读性、健壮性和效率。 - 算法效率的度量常用时间复杂度和空间复杂度，分别表示算法运行时间和所需存储空间。 - 算法的存储空间需求也是设计时需要考虑的因素。 课件中还涉及了插入节点的C语言实现代码，展示了如何在一个链表中插入新的节点。这段代码定义了一个`insertnode`函数，用于在链表的指定位置插入新节点，它通过指针操作实现了链表的动态扩展。 这份资源是学习数据结构的宝贵资料，适合计算机科学学生或对数据结构感兴趣的从业者，它深入浅出地介绍了数据结构的基础知识和重要概念。