清华大学严蔚敏讲解数据结构中的三元组和运算

在清华大学严蔚敏的经典教材《数据结构》中，章节一的绪论部分深入探讨了数据结构的基础概念和重要性。数据结构是计算机科学中的核心主题，它关注的是信息在计算机中的表示方式及其组织，以及这些组织如何影响算法的设计和执行效率。作者通过实例来解释这一概念，如电话号码查询系统中的数据存储方式（如二维数组、表结构或向量）就体现了数据结构的运用。 首先，数据结构定义为数据的逻辑结构和物理结构，包括数据元素之间的关系以及针对这些关系定义的运算。例如，电话簿问题中，通过将每个人的名字和电话号码作为一对数对组织成向量，这种结构使得查找特定信息成为可能。数据结构的选择直接影响到搜索算法的复杂性和性能。 书中提到的基本概念和术语包括： 1. 数据(Data): 表示信息的抽象单元，可以是数值、字符、字符串等。 2. 逻辑结构(Logical Structure): 数据元素之间的内在关系，不考虑具体存储方式，如线性结构（如数组、链表）、树形结构（如二叉树）、图结构等。 3. 物理结构(Physical Structure): 数据在计算机内存中的实际存储方式，如数组的连续存储、链表的散列存储等。 4. 运算(Operation): 在数据结构上执行的操作，如查找、插入、删除等。 5. 抽象数据类型(Abstract Data Type, ADT): 对一组数据类型操作的集合定义，提供了统一的接口，隐藏了底层实现细节。 此外，作者还强调了算法在数据结构中的关键作用，算法设计应考虑效率（如时间复杂度和空间复杂度）、存储空间需求以及对数据结构的适应性。通过诸如图书馆书目检索、教师资料档案管理、多叉路口交通灯管理等问题的讨论，进一步展示了数据结构在实际应用中的广泛性和实用性。 总结来说，严蔚敏的《数据结构》教程从基础概念出发，深入浅出地讲解了数据结构的核心要素，旨在帮助读者理解如何通过合理的数据组织来优化算法设计，提高程序性能。对于想要学习或从事计算机科学的人来说，掌握数据结构是至关重要的一步。