数据结构复习：计算二叉树高度的算法与线性表解析

"该资源主要涵盖了数据结构中的二叉树高度计算算法以及数据结构和抽象数据类型的理论知识，包括算法分析的目的和线性表的定义与存储方式。" 在数据结构中，二叉树是一种重要的非线性结构，其高度或深度是衡量二叉树大小的一个关键属性。计算二叉树的高度可以使用递归算法，如上述代码所示的`depth`函数。这个函数首先检查根节点是否为空，如果为空则返回0，表示树的高度为0。否则，它分别计算左子树和右子树的高度`hl`和`hr`，然后返回两个子树中较大的那个高度加1，因为加上根节点的高度就是整个二叉树的高度。这样的算法保证了正确计算任何非空二叉树的高度。 数据结构是一门研究数据组织方式的学科，它关注的是数据之间的关系和对这些数据的操作。在上述内容中，数据结构被定义为具有特定关系的数据元素的集合。逻辑结构描述了数据元素之间的关系，而存储结构则关注如何在计算机内存中实现这些逻辑结构。 抽象数据类型(ADT)是数据结构的一种抽象表示，它定义了一组数据对象和这些对象上的操作集。ADT包括数据对象、数据结构和基本操作三部分。例如，线性表就是一个ADT，它包含一个数据元素的有序序列，并定义了插入、删除等操作。ADT的实现通常分为定义、表示和物理实现三个阶段。 线性表是一种基本的线性数据结构，由N个数据元素构成，每个元素除了第一个元素只有一个前驱，其余都有且仅有一个后继。线性表有两种常见的存储方式：顺序存储和链式存储。在顺序存储中，所有元素存储在一块连续的内存区域，逻辑顺序和物理顺序一致，便于进行索引访问，但插入和删除操作可能涉及大量元素的移动。链式存储则通过指针链接元素，插入和删除操作相对灵活，但访问速度较慢，因为需要遍历指针。 算法分析是评估算法效率的关键步骤，通常使用大O符号表示算法的时间复杂度。分析的目的是为了优化算法，确保在处理大规模数据时能有效运行。在分析线性表的算法时，需要考虑操作如插入、删除和查找在顺序存储和链式存储结构下的时间复杂度。 这个资源提供了关于数据结构基础、二叉树高度计算、抽象数据类型及其表示和实现、以及线性表的存储特性的综合复习材料。对于理解和掌握这些基础知识至关重要。