数据结构习题集：存储结构与时间复杂度选择题总结

据结构是链式存储结构。索引存储方法是指利用索引表来确定数据元素在存储器中的位置，散列存储方法是指通过散列函数计算存储地址的方法。因此，根据结点的关键字直接计算出该结点的存储地址的方法称为散列存储方法。 2、简答题： （1）什么是时间复杂度？如何表示算法的时间复杂度？ （2）数据元素之间的逻辑关系有哪些不同的表示方法？分别对应什么样的存储结构？ 解析： （1）时间复杂度是指算法的时间性能。它表示了算法执行所需要的时间与问题规模的增长关系。通常用大O记法表示算法的时间复杂度，是对算法时间性能的一种度量。大O记法表示算法执行时间的渐进上界，即在最坏情况下，算法的运行时间不会超过O（f(n)），其中f(n)是问题规模n的某个函数。常见的时间复杂度有O(1)、O(n)、O(logn)、O(nlogn)等。 （2）数据元素之间的逻辑关系有两种不同的表示方法：顺序映象和非顺序映象。顺序映象是指逻辑上相邻的结点在物理位置上也相邻，属于顺序存储结构；非顺序映象是指逻辑上相邻的结点在物理位置上不一定相邻，包括链式存储结构和散列存储结构。顺序存储结构是通过数组来实现的，而链式存储结构通过指针字段表示结点之间的逻辑关系，散列存储结构则是通过散列函数计算存储地址。 3、计算题： 已知一个线性表L = (a1,a2,…,an)，采用顺序存储结构存储。试编写一个时间复杂度为O(n)的算法，删除线性表中值为x的元素。 解析： 删除线性表中值为x的元素需要遍历整个线性表，然后删除值为x的元素。因此，时间复杂度为O(n)的算法可以先遍历整个线性表，找到值为x的元素的位置，然后将该位置后面的所有元素向前移动一位，最终实现删除操作。具体算法如下： 1. 初始化一个变量count = 0，用于记录线性表中值为x的元素的个数； 2. 遍历线性表，查找值为x的元素，若找到，则将count加1； 3. 得到count后，设定一个新的索引i，从头开始遍历线性表，遍历到值为x的元素时，判断是否需要删除。如果需要删除，则将该位置后面的所有元素向前移动一位； 4. 删除完毕后，更新线性表的长度。 这样的算法可以保证时间复杂度为O(n)，并且实现了删除线性表中值为x的元素的功能。 综上所述，数据结构习题集.docx中包含了选择题、简答题和计算题，涵盖了数据结构的基本概念、时间复杂度和存储结构等内容。通过解答这些习题，可以加深对数据结构知识的理解，提高对数据结构的运用能力。