数据结构第十一章：高级线性表与多维数组

"数据结构第十一章课件，由中国科技大学提供，主要讲解了高级线性表，包括多维数组、广义表和存储管理技术等内容，由北京大学信息科学与技术学院的张铭教授编著。" 在数据结构的学习中，第十一章主要探讨的是高级线性表的概念和实现，这是数据结构中的一个重要组成部分。本章首先引入了多维数组这一概念，它是对一维数组的扩展，用于存储和处理更复杂的数据结构。 1. 多维数组： - **基本概念**：多维数组是由固定数量和类型元素组成的一个有序序列。数组分为静态数组和动态数组，静态数组在定义时需指定大小和类型，而动态数组则在程序运行时动态分配内存。 - **空间结构**：多维数组可以视为向量的向量，例如，ELEMA[c1..d1][c2..d2]...[cn..dn]，其中ci和di分别代表各维下标下界和上界，元素个数等于所有维度范围的乘积。 - **存储**：在内存中，数组通常是连续存储的，对于多维数组，可以想象成一个类似于矩阵的结构，如二维数组和三维数组，其元素按行优先或列优先的方式存放。 2. 广义表： - 广义表是线性表的推广，允许表中的元素是其他表，从而能表示更复杂的数据结构，不过这部分内容在摘要中未详细展开。 3. 存储管理技术： - 这部分通常涉及如何在内存中有效地管理和分配空间给数组和其他数据结构，包括内存的组织形式、内存分配策略等。在实际应用中，这涉及到内存碎片的避免、动态内存管理以及高效的数据存储布局等。 4. 特殊矩阵和稀疏矩阵： - 对于一些特定类型的矩阵，如全零矩阵、对角矩阵等，可以用更节省空间的方式表示，这就是稀疏矩阵。稀疏矩阵只存储非零元素，节省了大量的存储空间，尤其在处理大量数据时显得尤为重要。 此课件适合对数据结构有一定基础，希望深入理解高级线性表和相关存储管理技术的学生或从业者。通过学习，不仅可以掌握多维数组的原理和应用，还能了解到内存管理对数据结构性能的影响，为后续的算法设计和优化打下坚实基础。