数据结构：判断栈满与进栈操作

"严蔚敏课件中的数据结构相关内容" 在计算机科学中，数据结构是组织和存储数据的方式，以便高效地执行各种操作。严蔚敏教授的课件中，主要探讨了数据结构的基础知识，包括栈（Stack）的管理以及算法分析的一些基本概念。 栈是一种特殊的线性表，遵循“后进先出”（Last In First Out, LIFO）原则。在给定的代码段中，有两个关键的栈操作： 1. **判断栈满**：`stackfull(seqstack *s)` 函数用于检查栈是否已满。如果栈顶指针`s->top`等于栈的最大容量`stacksize-1`，则说明栈已满。这里`seqstack`是一个结构体，通常包含栈底和栈顶指针，以及存储元素的数组。 2. **进栈**：`push(seqstack *s, datatype x)` 函数用于将一个新元素`x`压入栈中。首先，函数会检查栈是否已满，如果已满（即`stackfull(s)`返回真），则引发错误“stack overflow”。否则，将元素`x`存储在栈顶位置（`s->data[++s->top]=x;`），并更新栈顶指针。 此外，课件还涵盖了数据结构和算法的其他重要概念： - **数据结构**：它不仅包括数据的逻辑结构（如线性、树形、图等），还包括物理存储方式（如顺序存储、链式存储）以及定义在这些结构上的操作集。 - **抽象数据类型（Abstract Data Type, ADT）**：是一种逻辑上的数据类型，定义了一组值和这些值上的操作。ADT的实现可以隐藏内部细节，提供简洁的接口供用户使用。 - **算法**：是解决问题或执行任务的精确步骤序列。课件中提到了算法设计的要求，比如正确性、可行性、可读性、健壮性等，以及算法效率的度量，如时间复杂性和空间复杂性。 - **算法效率的度量**：通常用大O记法表示，如O(1)常数时间复杂性、O(n)线性时间复杂性等，这有助于评估算法在不同数据规模下的性能。 - **算法的存储空间需求**：除了运行时间，算法还需要内存来存储数据。理解算法的空间复杂性对于优化程序和避免内存溢出至关重要。 这些基础知识对于理解和设计有效的计算机程序至关重要，特别是在处理大规模数据和复杂问题时。通过学习和理解数据结构，我们可以选择最适合特定问题的数据结构，从而编写出更高效、更易于维护的代码。