数据结构预算法：第1章绪论——算法与数学模型在计算机中的应用

数据结构预算法第1章绪论深入探讨了数据结构在程序设计中的核心地位及其在不同情境下的应用。首先，本章指出数据结构讨论的范畴，强调了算法、数据结构和程序设计之间的紧密联系。Niklaus Wirth的观点表明，算法加上数据结构等于程序，即通过设计合理的数据结构来表达和解决实际问题，从而编写出有效的计算机程序。 在数值计算问题中，如求游泳池面积的例子，程序设计的关键在于确定对象（长度、宽度和面积）、对象间的关系（面积等于长度乘以宽度），并通过函数或方程的形式进行表达。编写程序时，主要任务是找到解决问题的方法，并将其转化为计算机可执行的指令。 对于非数值计算问题，例如寻找整数数组中的最大值，可能需要比较操作，其算法设计会依赖于整数范围。另一个例子是计算机对弈，它涉及到对弈规则、策略以及棋盘布局等，数据结构在此处用于组织和管理游戏状态。数据库管理，如足协数据库，同样需要数据结构来存储项目信息、制定管理规则和设计用户界面，可能包括表格和查询操作。 数据结构本身是一门学科，关注如何在计算机中表示和实现现实世界实体的数学模型，特别是针对非数值计算问题。它涉及到基础概念和术语，比如数据、数据元素、数据项等，这些都是构成数据结构的基本单元。数据结构不仅仅是数据的集合，而是带有结构的组织方式，如使用多个数据项组合形成数据元素，如运动员的个人信息。 具体来说，数据结构包含以下概念： 1. **基本概念和术语**：这些是数据处理的基础，包括计算机能够识别和处理的一组符号，如数据、数据元素和数据项，以及关键码等用于唯一标识的标识符。 2. **数据结构**：定义为有结构的数据元素集合，这些元素通常是通过特定的方式组织起来以支持特定的操作，如使用多字节表示长整数。 3. **数据类型和抽象数据类型**：数据类型描述了数据在计算机中的表现形式，如整型、字符型等；而抽象数据类型则是对数据结构进行形式化描述，它定义了一组操作和约束条件，而不涉及具体的实现细节。 数据结构预算法第1章绪论的核心内容是介绍数据结构作为编程基石的重要性，通过实例展示如何运用数据结构解决实际问题，并介绍了数据结构中的基本概念和术语，为后续章节深入探讨数据结构的各种类型和操作奠定了基础。