清华大学数据结构C语言版严版教材讲义解析

"tsinghua严版教材讲义——数据结构C语言版" 数据结构是计算机科学中的核心课程，主要探讨如何有效地组织和管理数据，以便高效地进行信息处理。清华大学的严版教材讲义深入浅出地介绍了这一主题。在第一章绪论中，教材首先引入了数据结构的基本概念。 1.1 什么是数据结构 数据结构不仅仅是数据的简单集合，它关注的是数据之间的关联和组织方式。例如，在电话号码查询系统中，数据结构可能表现为二维数组、表或向量，不同的结构会影响查找算法的选择和效率。数据结构不仅包括数据的逻辑结构（如线性、树形、图等），还涉及物理结构（如连续存储或链式存储），以及定义在这些结构上的操作。 1.2 基本概念和术语 - 数据(Data)：指的是处理的对象，可以是数字、字符、图像等各种形式的信息。 - 数据元素(Data Element)：数据的基本单位，可以是一个数据项或一组相关的数据项。 - 数据对象(Data Object)：由相同类型的数据元素组成的集合。 - 数据结构(Data Structure)：数据元素的集合以及它们之间的相互关系，包括逻辑结构和物理结构。 - 逻辑结构：数据元素之间的逻辑关系，不考虑数据在计算机内的存储方式。 - 物理结构：数据在计算机内存或磁盘上的实际存储方式。 - 抽象数据类型(ADT, Abstract Data Type)：一种数据类型，由其定义的操作集和数据元素的逻辑结构组成，与具体实现无关。 - 算法(Algorithm)：解决问题或执行任务的精确步骤，通常包括输入、输出以及一系列操作。 1.3 抽象数据类型的表示与实现 抽象数据类型是数据结构的一种高级形式，它定义了数据的逻辑特性和相关操作，但不涉及具体的实现细节。实现ADT通常需要选择合适的数据结构和算法。 1.4 算法和算法分析 - 算法：解决问题的一系列具体步骤，有明确的输入、输出和有限的执行步骤。 - 算法设计的要求：正确性、可行性、可读性、健壮性和效率。 - 算法效率的度量：通常通过时间复杂度和空间复杂度来衡量，反映算法运行时间和所需的存储空间。 - 算法的存储空间需求：除了考虑运行时的内存占用，还需关注算法设计时的代码体积。 这些基础概念构成了数据结构学习的基础，对于理解和解决实际问题至关重要。通过深入学习和实践，可以掌握如何根据问题需求选择合适的数据结构和算法，从而提高程序的效率和可维护性。