算法与数据结构：算符优先级与数据结构概论

"算符优先级-数据结构第一章" 在计算机科学中，数据结构和算法是两个核心概念。数据结构指的是组织、存储和管理数据的方式，而算法则是解决问题的具体步骤或计算过程。本课程以"算符优先级"为主题，探讨了在数据结构中的一个重要方面，即如何理解和使用不同的运算符及其优先级规则。 算符优先级是编程语言中的一个关键概念，它决定了表达式的计算顺序。在提供的算符优先级表中，可以看到算符按照优先级从高到低排列： 1. 首先，括号 `( )` 具有最高优先级，用于分组计算，确保先计算括号内的表达式。 2. 接着是乘法 `*` 和除法 `/`，它们的优先级高于加法 `+` 和减法 `-`。 3. 再下来，比较运算符如大于 `>`、小于 `<`、大于等于 `>=`、小于等于 `<=` 以及不等于 `<>` 的优先级相同。 4. 最后，赋值运算符 `=` 以及其他可能存在的特殊运算符（如题目中的 `#`）具有最低优先级。 这些规则对于编写正确且有效的代码至关重要，因为它们直接影响到表达式的求值顺序。例如，在解析表达式 "6 + 5 * 4" 时，根据算符优先级，会先执行乘法，然后执行加法，所以结果是 26，而不是 46（如果先执行加法的话）。 数据结构在解决问题时扮演着基础角色，它提供了存储和操作数据的有效方式。课程中提到了几种常见的数据结构，如数组、链表、栈、队列等。栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，常用于表达式求值，比如在计算上述算术表达式时，可以利用栈来确定正确的运算顺序。队列则是一种先进先出（FIFO）的数据结构，常用于任务调度或者缓冲区。 课程还将涵盖字符串匹配、排序、压缩编码和图的最短路径等问题，这些都是典型的数据结构和算法应用场景。例如，字符串匹配可以通过哈希表或KMP算法实现；排序问题有冒泡排序、快速排序等多种算法；压缩编码如霍夫曼编码可以有效地减少数据占用的存储空间；而图的最短路径问题可以使用Dijkstra算法或A*搜索算法解决。 此外，数据结构不仅限于数值型数据，还包括非数值型数据，如文本、图像等。数据元素是数据的基本组成单位，可能包含一个或多个数据项，每个数据项都有其特定的含义。数据对象是具有相同性质的数据元素集合，例如整数数据对象就是由多个整数数据元素组成的集合。 学习数据结构和算法不仅有助于理解程序设计的基础，还能提升问题解决的能力，使得开发者能够更高效地编写代码并优化程序性能。本课程将深入讲解这些概念，并通过实例展示它们在实际问题中的应用。