数据结构-顺序存储与算法分析

"该资源是严蔚敏教授的课件，主要讲解了顺序存储结构的算法，特别是关于二叉树的创建。同时，文件中涵盖了数据结构的基本概念和术语，如数据、数据结构、算法效率的度量等，并通过实例阐述了数据结构在实际问题中的应用。" 在计算机科学中，数据结构是研究数据的组织方式，它不仅包括数据的逻辑结构，还涉及数据在内存中的物理存储方式。顺序存储结构是一种常见且基础的数据结构，它按照元素的逻辑顺序在内存中连续存放，例如数组或链表。在提供的代码段中，`CreateBiTree` 函数展示了如何使用顺序存储来构建二叉树。这段C语言代码创建了一个二叉树节点，通过递归的方式读取输入字符，构建左右子树。 数据结构的选择对算法设计至关重要，因为它直接影响到算法的效率。在上述的电话号码查询系统例子中，不同的数据结构（如数组、表结构或向量）会对应不同的查找算法，从而影响查找速度。在图书馆书目检索系统、教师资料档案管理和多叉路口交通灯管理等实际问题中，合理选择和设计数据结构同样关键。 此外，文件中提到了一些基本概念和术语，例如： 1. 数据(Data)：数据是信息的载体，它可以是数字、文字、图像等各种形式。 2. 数据结构(Data Structure)：数据结构是数据的组织形式，包括逻辑结构（如线性结构、树形结构、图结构等）和物理结构（如顺序存储、链式存储等）。 3. 抽象数据类型(ADT)：一种逻辑上的数据类型，它定义了数据的集合和操作集合，但不考虑其具体实现细节。 4. 算法(Algorithm)：算法是一系列解决问题的清晰指令，用于计算、数据处理或自动推理。 5. 算法效率的度量：通常使用时间复杂度和空间复杂度来评估算法的效率，比如O(n)、O(n^2)等。 6. 算法设计的要求：通常要求算法具有正确性、可行性、可读性、健壮性和效率。 通过对这些概念的理解和掌握，可以更好地设计和实现高效的计算机程序，解决各种复杂问题。在学习数据结构时，理解其逻辑结构和物理结构之间的关系，以及它们在不同操作中的表现，对于编写高质量的代码至关重要。