《逻辑存储结构》课件

逻辑存储结构深入探讨逻辑存储结构的概念和特点,帮助您全面理解计算机存储的核心原理从数据组织、访问方式等多角度,为您呈现一个完整的存储结构图景内容概要主要内容介绍重点知识点实用案例分析本节课将详细探讨常见的逻辑数重点介绍各种数据结构的特性、结合实际应用案例,分析不同数据据结构,包括线性表、栈、队列、操作方法和典型应用场景,帮助学结构的优缺点,为学生日后的程序树和图等,并介绍它们的基本特点生深入理解数据结构的原理与实设计提供思路和借鉴及存储方式现存储结构概述数据结构类型存储方式基本操作数据存储结构包括线性表、栈、队列数据结构可以采取顺序存储或链式存每种数据结构都有相应的基本操作,如、树、图等基本结构,每种结构都有其储,不同的存储方式会影响其性能和适增删改查等,这些操作是数据结构的核特点和适用场景用性心功能线性表定义特点基本操作123线性表是一种最基本的数据结线性表具有有限性、有序性和对线性表的基本操作包括插入构,由一列元素按照特定顺序排元素间的关联性其中每个元、删除、查找等,能满足各种应列而成素都有独一无二的位置用需求线性表的顺序存储数组实现1使用连续的内存空间存储线性表元素顺序访问2通过下标快速访问任意位置元素动态扩容3可以动态调整数组大小以适应需求线性表的顺序存储采用数组结构实现，所有元素都存储在连续的内存空间中这种存储方式支持通过下标快速访问任意位置的元素，同时也支持动态扩容以适应不同规模的线性表线性表的链式存储节点结构1链式存储的核心是采用节点结构，每个节点包含数据元素和指向下一个节点的指针灵活性2链式存储不需要预先分配固定大小的内存空间，可以动态地添加或删除节点存储方式3数据元素存储在dispersed的内存中，通过指针将各个节点连接起来栈什么是栈栈的特点栈是一种后进先出LIFO的线性数据结构,它只允许在一端栈具有先入后出、后入先出的特点,在栈上的插入和删除操栈顶进行插入和删除操作栈可以用于存储和操作数据,作都只能发生在栈顶这种结构使得栈非常适合用于函数广泛应用于计算机编程中调用、表达式求值等场景栈的顺序存储数组实现1使用数组来存储栈元素top指针2记录栈顶元素的位置push/pop操作3在top指针处进行入栈/出栈操作顺序存储是一种简单有效的栈的存储结构使用数组来存储栈中的元素，并用top指针记录当前栈顶元素的位置通过操作top指针来完成栈的基本push和pop操作这种方式存储效率高，但需要预先确定栈的最大容量栈的链式存储链表结构栈的链式存储采用单链表的结构来实现，每个节点包含元素值和指向下一个节点的指针入栈操作将新元素作为链表的头节点插入，时间复杂度为O1出栈操作删除链表的头节点即可，时间复杂度也为O1队列入队操作向队列末尾添加新元素保证元素按照先进先出的顺序存储出队操作从队列头部删除元素始终删除最早进入队列的元素队列特性队列是一种线性数据结构,支持先进先出的元素访问方式队列的顺序存储顺序结构1队列的顺序存储采用数组作为底层数据结构，通过设置队头和队尾指针管理元素的入队和出队操作效率2顺序队列的入队和出队操作都具有稳定的时间复杂度O1，非常高效内存利用3由于需要预分配固定大小的数组，当队列长度超出数组容量时会浪费内存队列的链式存储链式结构队列采用链式存储结构,用链表的方式来实现,每个节点包含数据元素和指向下一个节点的指针头指针和尾指针队列使用头指针指向队列的队头,使用尾指针指向队列的队尾,实现入队和出队操作入队操作将新元素插入到队列的队尾,并更新尾指针,时间复杂度为O1出队操作删除队列的队头元素,并更新头指针,时间复杂度为O1树结构特点遍历方式应用场景树是一种非线性的层次型数据结构,由树的主要遍历方式包括先序、中序和树结构广泛应用于目录管理、文件系一个根节点和若干子树组成,能很好地后序遍历,可以全面地访问树中的所有统、程序语法分析、AI决策树等领域,反映数据之间的层次关系节点体现了其独特的层级化优势树的性质层次结构有向性非循环性树是一种层次型的数据结构,从根节点树是一种有向图,节点之间存在明确的树是一种非循环的数据结构,从任一节开始,每个节点可以有零个或多个子节方向,从父节点指向子节点这种有向点出发,都不会回到自身,避免了图中可点,形成自上而下的层次关系性使得树具有良好的组织结构能出现的死循环问题树的存储结构顺序存储1使用连续的内存空间存储树的结点链式存储2使用指针连接树的结点链表加索引3采用链表作为基本存储结构,再加上索引以提高查询效率树的存储结构主要有三种方式:顺序存储、链式存储和链表加索引顺序存储使用连续的内存空间存储树的结点,而链式存储则通过指针将结点连接起来为了进一步提高查找效率,可以采用链表作为基本存储结构,再加上索引选择何种存储方式需要根据具体需求进行权衡二叉树定义特点应用二叉树是一种特殊的树形二叉树具有简单的结构,适二叉树常用于实现搜索、数据结构,每个节点最多有合用于存储和处理层次性排序、表达式求值等算法两个子节点,分别称为左子数据,在实际应用中广泛使它还是数据库索引、文树和右子树用件系统组织等的基础二叉树的遍历前序遍历1根-左-右中序遍历2左-根-右后序遍历3左-右-根二叉树的遍历是一种有顺序地访问二叉树各个节点的方法前序、中序和后序遍历是三种常见的遍历方式,区别在于根节点访问的先后顺序它们都是深度优先搜索的一种实现,可用于输出、查询或处理二叉树中的数据二叉排序树定义特点12二叉排序树是一种特殊的二叉排序树可以快速地进二叉树结构,其左子树上所行查找、插入和删除操作,有结点的值都小于根结点时间复杂度较低同时它的值,而右子树上所有结点也支持对元素进行排序和的值都大于根结点的值遍历构建应用34通过递归的方式,按照大小二叉排序树广泛应用于数关系将节点插入到树中,最据库索引、搜索引擎等领终形成一棵有序的二叉树域,是一种高效的数据结构结构平衡二叉树特点旋转调整平衡二叉树是一种高度平衡当插入或删除节点后,通过左的二叉排序树,左右子树高度旋、右旋等操作将树重新平差不超过1,确保查找效率最优衡,维持高效的查找性能代表算法常用的平衡二叉树有AVL树、红黑树等,它们以不同的方式实现自动平衡图数据结构图是由节点和边组成的复杂数据结构,能够表示实体之间的关系应用场景图在社交网络、交通网络、知识图谱等领域广泛应用,描述了各种复杂的关系算法实现处理图的常见算法包括遍历、最短路径、最小生成树等,需要针对不同应用场景设计高效算法图的存储结构邻接矩阵1使用二维数组表示图的连接关系邻接表2为每个结点维护一个链表存储其相邻结点十字链表3针对稀疏图的优化存储方式图的存储结构是一种表示图的数据结构,主要有邻接矩阵、邻接表和十字链表三种形式每种方式都有其适用场景和优缺点,需要根据具体问题选择最合适的存储结构最小生成树定义Kruskal算法Prim算法最小生成树是一种连接图中所有顶点Kruskal算法是一种常用的最小生成树Prim算法是另一种常用的最小生成树的树形结构,使得所有边的权重之和最算法,它通过贪心策略,逐步选择权重最算法,它从一个顶点开始,逐步扩展生成小小的边来构建最小生成树树,直至包含所有顶点算法Kruskal构建边集1将图中的所有边按权值从小到大排序选择边2依次选择权值最小的边，如果这条边不会形成回路，就加入最小生成树终止条件3当选择的边数等于顶点数-1时，算法结束Kruskal算法是一种基于边的最小生成树算法它通过将图中的所有边按权值从小到大排序，然后依次选择权值最小的边加入到最小生成树中在选择每条边时，都需要检查是否会形成回路，如果不会就将该边加入最小生成树算法持续执行直到选择的边数等于顶点数减1为止算法Prim选择起始顶点从图中任意选择一个顶点作为起始点,并将其加入最小生成树中找到最小权值边从起始顶点出发,找到与之相连的权值最小的边,将其加入最小生成树持续扩展最小生成树重复上一步骤,不断将权值最小的边加入到最小生成树中,直到所有顶点都被覆盖最短路径算法Dijkstra算法Floyd算法12Dijkstra算法是最短路径算Floyd算法可以计算图中任法的经典代表,通过邻接矩意两点之间的最短距离,适阵或邻接表计算从起点到用于稠密图它采用动态各个点的最短距离规划的思想进行迭代计算应用场景3最短路径算法广泛应用于交通规划、物流配送、社交网络等领域,帮助做出最优决策算法Dijkstra最短路径算法1Dijkstra算法是最广为人知的单源最短路径算法之一，可以用于查找图中两个节点间的最短路径动态规划2该算法采用了动态规划的思想，以迭代的方式计算从起点到其他各点的最短距离加权图3Dijkstra算法适用于边权为非负值的加权图，能够快速找到起点到其他顶点的最短路径长度算法Floyd图的传播1基于图的距离广泛传播最短路径2计算出所有节点对之间的最短路径时间复杂度3On^3的时间复杂度Floyd算法是一种解决图上任意两点之间最短路径的算法它通过建立一个二维数组来存储图上各点间的最短距离，并不断更新这个数组，最终得到所有点对之间的最短路径该算法具有较高的时间复杂度On^3，但是能够准确地计算出所有节点对之间的最短距离应用实例数据结构在计算机科学中扮演着重要的角色,广泛应用于各个领域从基本的文件存储管理到复杂的软件系统设计,数据结构都是不可或缺的基础我们将通过具体的应用案例,探讨数据结构在实际场景中的应用价值•个人文件管理系统:利用链表和树形结构有效组织大量文件•社交网络关系图:利用图结构描述用户关系网络•网络路由算法:利用图和最短路径算法优化网络传输小结和展望总结关键要点展望未来发展回顾本课程重点介绍的逻辑随着计算技术的不断进步,逻存储结构,包括线性表、栈、辑存储结构的应用领域将进队列、树和图的特点及其实一步拓展,满足更复杂的数据现方式处理需求重点应用实践将所学知识应用于实际问题解决中,加深对数据结构原理的理解和掌握。