数据结构-顺序存储与算法分析

"数据结构课程，清华大学，严蔚敏教授，重点讲解顺序存储结构及其算法，包括二叉树的创建。" 在计算机科学中，数据结构是研究数据在内存中的组织方式以及如何高效地操作这些数据的学科。在这个摘要中，我们主要关注的是顺序存储结构，这是数据结构的一种基础类型。顺序存储结构通常是指数组，它按照线性顺序存储元素，使得每个元素都有一个唯一的索引。 提到的`CreateBiTree`函数是用于创建二叉树的，这是一个典型的二叉链表结构，用于表示数据的一种树形关系。在C语言中，二叉树节点通常由结构体表示，包含一个数据域（`data`）和两个指向子节点的指针（`lchild`和`rchildd`）。`CreateBiTree`函数使用递归的方式从输入中构建二叉树，当读取到')'字符时，表示当前节点为空；否则，分配内存创建新节点，存储读取到的数据，然后递归创建左子树和右子树。 数据结构的选择对于算法的效率至关重要。例如，在电话号码查询系统中，数据可以采用二维数组、表结构或向量等不同方式存储。不同的数据结构会对应不同的查询算法，从而影响查找速度。在二叉树的上下文中，二分查找或者遍历算法（如前序、中序、后序遍历）可以用于查找特定名字对应的电话号码。 基本概念和术语在数据结构学习中非常重要。数据（Data）是信息的载体，可以是数字、字符、图像等各种形式。在数据结构中，我们关心的是如何有效地组织和操作这些数据。逻辑结构指的是数据之间的关系，如线性结构、树形结构、图结构等，而物理结构则是数据在内存中的实际布局。此外，数据结构还包括各种操作（或运算），比如插入、删除、查找等，这些操作的实现和效率直接影响到程序的性能。 抽象数据类型（ADT）是对数据类型的一种高级描述，它包含了数据和相关操作的集合，但不涉及具体的实现细节。在实现ADT时，我们可能选择不同的数据结构来优化性能。算法是解决问题的步骤描述，它的设计需要考虑效率、正确性和可读性。算法的效率通常通过时间复杂度和空间复杂度来衡量，这决定了算法在大数据量下的表现。 数据结构与算法是计算机科学的基础，对编程和软件工程有着深远影响。理解和掌握这些概念，可以帮助我们编写出更加高效和优化的代码，解决复杂的问题。