《数据结构基础复习》课件

《数据结构基础复习》ppt课件xx年xx月xx日目录CATALOGUE•数据结构概述•线性数据结构•非线性数据结构•数据结构操作•数据结构应用•数据结构性能分析01数据结构概述数据结构定义数据结构定义数据结构的组成数据结构的分类数据结构是数据元素的集合，以数据结构通常包括数据元素的集根据不同的分类标准，数据结构及在这些数据元素上定义的相关合和定义在这些数据元素上的操可以分为线性结构和非线性结构，操作它反映了数据元素之间的作，如插入、删除、查找等如数组、链表、树、图等逻辑关系，是计算机中存储和组织数据的方式数据结构的重要性提高程序效率合理的数据结构可以有效地存储和组织数据，提1高数据的查找、插入、删除等操作的效率，从而提高程序的执行效率简化程序设计通过合理的数据结构设计，可以简化程序的设计2过程，使程序更加清晰、易于维护和扩展解决实际问题在解决实际问题时，选择合适的数据结构可以有3效地解决问题，提高程序的可靠性和稳定性数据结构的分类线性结构图状结构图状结构是一种非层次化的数据结构，线性结构是最简单的数据结构，它按它由节点和边组成，节点之间可以任照一定的顺序排列元素，常见的线性意连接常见的图状结构有稀疏图、结构有数组、链表等稠密图等树形结构树形结构是一种层次化的数据结构，它由节点和边组成，每个节点可以有多个子节点常见的树形结构有二叉树、多叉树等02线性数据结构数组总结词数组是线性数据结构中最基本的数据存储方式，它以连续的内存空间为基础，通过索引直接访问数据元素详细描述数组是一种具有固定长度的线性数据结构，它按照一定的顺序排列存储在连续的内存空间中数组的每个元素可以通过索引直接访问，索引从0开始计数数组的优点是访问速度快，缺点是长度固定，无法动态扩展链表总结词链表是一种动态的数据结构，它通过指针链接各个节点，节点可以分散在内存中的任意位置详细描述链表由一系列节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针链表的长度可以在运行时动态调整，可以方便地插入和删除节点链表的优点是可动态扩展，缺点是访问速度较慢，需要遍历节点栈总结词栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，它只允许在栈顶进行插入和删除操作详细描述栈是一种线性数据结构，它遵循后进先出原则，即最后进入栈的元素最先被取出栈只允许在栈顶进行插入（压栈）和删除（弹栈）操作，具有很强的限制性栈的优点是操作简便，缺点是扩展性较差队列总结词队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，它只允许在队尾进行插入操作，在队头进行删除操作详细描述队列是一种线性数据结构，遵循先进先出原则，即最先进入队列的元素最先被取出队列只允许在队尾插入元素（入队），在队头删除元素（出队）队列常用于处理需要按照顺序处理的任务，例如操作系统中的任务调度队列的优点是保持了数据的有序性，缺点是扩展性较差03非线性数据结构树定义操作树是一种非线性数据结构，由常见的树操作有插入、删除、节点和边组成，其中节点表示查找等数据元素，边表示节点之间的关系分类应用根据节点的度数，树可以分为树在计算机科学中广泛应用于二叉树、三叉树、多叉树等文件系统、数据库、编译原理等领域图定义分类图是由节点和边组成的集合，其中节根据边的有无，图可以分为有向图和点表示数据元素，边表示节点之间的无向图；根据节点的连通性，图可以关系分为连通图和非连通图操作应用常见的图操作有遍历、最小生成树、图在计算机科学中广泛应用于网络分最短路径等析、社交网络、路由协议等领域哈希表特性哈希表具有平均时间复杂度为O1的查找性能，但在最坏情况下可能退化为On定义哈希表是一种通过哈希应用函数将键映射到桶中的数据结构，从而实现对哈希表在计算机科学中数据的快速查找、插入广泛应用于缓存、数据和删除库索引、快速查找等领域04数据结构操作查找操作顺序查找二分查找哈希查找B树查找从数据结构的第一个元素开始，适用于有序数据结构，将数据利用哈希函数将键转化为数据适用于磁盘或其他直接访问辅逐个比较，直到找到目标元素结构分为两半，比较中间元素结构中的位置，直接访问该位助存储器中的数据结构，通过或遍历完整个数据结构与目标元素，根据比较结果决置来查找目标元素树形结构进行查找，减少磁盘定查找哪一半，重复此过程直I/O操作次数到找到目标元素或确定目标元素不存在插入操作顺序插入二分插入在数据结构的末尾依次插入新元素在有序数据结构中，找到合适的位置插入新元素，保持数据结构的有序性哈希插入B树插入利用哈希函数计算新元素的位置，并将新元在B树中插入新元素，根据B树的性质调整树素插入到对应位置的结构删除操作顺序删除二分删除从数据结构中逐个删除元素，直到删除目标在有序数据结构中，找到目标元素后将其删元素或删除整个数据结构除，并保持数据结构的有序性哈希删除B树删除找到目标元素后将其删除，并调整哈希表中在B树中删除目标元素，根据B树的性质调整的其他元素树的结构05数据结构应用数据压缩数据压缩是数据结构的一个重要应用，通过特定的算法减少数据所占用的存储空间，提高存储效率数据压缩技术广泛应用于各种场景，如文件存储、网络传输等通过对数据的重新编码和去除冗余信息，数据压缩可以显著减少存储空间和传输时间常见的数据压缩算法包括哈夫曼编码、LZ

77、LZ78等数据库索引数据库索引是数据结构在数据库管理系统中的重要应用，用于提高数据检索速度索引类似于书籍的目录，通过创建索引，数据库系统可以快速定位到所需数据的位置，而无需逐条扫描整个数据表常见的索引类型包括B树、哈希索引等合理使用索引可以显著提高数据库查询性能排序算法排序算法是数据结构中用于对数据进行排序的一类算法，常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、快速排序等排序算法在数据处理和分析中具有广泛应用，如数据分析、机器学习等不同的排序算法具有不同的时间复杂度和空间复杂度，选择合适的排序算法可以提高数据处理效率在实际应用中，快速排序和归并排序等高效排序算法被广泛使用06数据结构性能分析时间复杂度概念定义01时间复杂度是衡量算法运行时间随输入规模增长而增长的量度分类02常见的时间复杂度有O

1、Ologn、On、Onlogn、On^

2、O2^n等分析方法03通过计算算法中基本操作的数量，并将其与输入规模的关系进行比较，得出时间复杂度的结论空间复杂度概念定义空间复杂度是衡量算法所需存储空间随输入规模增长而增长的量度分类常见的空间复杂度有O

1、Ologn、On、Onlogn、On^2等分析方法通过计算算法中所需存储空间的量，并将其与输入规模的关系进行比较，得出空间复杂度的结论算法优化常见优化方法选择合适的数据结构、减少重复计算、使用缓存、概念定义减少I/O操作等算法优化是指通过改进算法的效率来提高其性能的过程注意事项在优化算法时，需要权衡时间复杂度和空间复杂度之间的关系，避免过度优化导致代码可读性和维护性下降。