程序设计基础：数据结构详解-线性与非线性结构

"这篇资源主要介绍了基本的数据结构，包括线性结构、非线性结构以及在ACM/ICPC程序设计中的应用。重点讲解了线性表、栈、队列和串，同时涉及BFS（广度优先搜索）和DFS（深度优先搜索）这两种图的遍历方法。" 在计算机科学中，数据结构是组织和存储数据的方式，它对算法的效率有着直接影响。线性结构是最基础的数据结构类型，包括线性表、栈、队列和串。这些结构的特点是元素之间存在一对一的前后关系。 线性表是由n个元素组成的一个有限序列，每个元素都有一个确定的前驱和后继。线性表的不同变体如表、栈、队列和串各有特点： 1. 表：允许在任何位置插入和删除元素，具有n+1个插入位置和n个删除位置。 2. 栈：遵循“后进先出”（LIFO）原则，只允许在表尾（栈顶）进行插入（压栈）和删除（弹栈）操作。 3. 队列：遵循“先进先出”（FIFO）原则，元素在表尾插入（入队），在表头删除（出队）。 4. 串：是一种特殊的线性表，元素通常为字符，支持子串查找、替换等操作。 数据结构的实现方式有数组和链表两种。数组使用一组连续的存储单元来存储元素，可随机访问，但插入和删除元素需要移动大量元素。链表则通过指针链接元素，插入和删除操作相对灵活，但访问元素需要从头开始遍历。 链表包括单向链表、双向链表和循环链表。单向链表的每个节点只有一个指向后继节点的指针，而双向链表则包含指向前驱和后继的两个指针。循环链表的最后一个节点指向第一个节点，形成一个环状结构。 BFS（广度优先搜索）和DFS（深度优先搜索）是图结构中常见的遍历算法。BFS从起点开始，逐层探索所有相邻节点，直到遍历完所有节点。DFS则深入图的分支，尽可能深地探索节点，直到达到叶节点或回溯到一个未完全探索的分支。 在ACM/ICPC程序设计中，理解和掌握这些基本数据结构以及它们的遍历算法至关重要，因为它们是解决各种复杂问题的基础。无论是数据的存储、查找还是排序，都离不开这些基本概念。因此，对于程序员来说，熟练运用数据结构和算法是提高编程效率和解决问题能力的关键。