《存储结构管理》课件

存储结构管理合理的存储结构管理是确保系统稳定、数据安全的关键从磁盘存储管理、文件系统设计和内存优化等多个层面入手本节课将深入探讨如何建立高效、灵活的,存储体系课程介绍学习目标掌握数据结构的基本概念和常见数据结构的特点及应用课程大纲包括线性表、树、图、排序算法等数据结构及其实现实践训练通过示例代码和编程练习巩固知识点数据结构概述数据结构是计算机存储、组织数据的方式它定义了数据元素之间的关系为算法提供基础常见的数据结构包括线性表、树、图,等数据结构的选择关系到算法的效率合理选择数据结构可以提,高程序的性能数据结构分类线性结构树形结构12包括数组、链表、栈和队列等层次结构如二叉树、二叉搜索,,数据元素之间存在线性关系树和红黑树,能快速查找和插入图结构集合结构34非线性关系的数据元素集合能无序的数据元素集合可以高效,,够表示复杂的网络关系地进行集合运算线性表定义与性质基本操作线性表是由同类型的数据元素组线性表的基本操作包括初始化、成的有限序列它具有首尾元素查找、插入、删除、遍历等这、表长、插入删除等性质些操作为管理线性数据提供了基础存储结构线性表可以采用顺序存储结构数组或链式存储结构链表每种结构有其独特的优缺点链表链表结构单链表操作双向链表链表由一系列节点组成,每个节点包含数据单链表的基本操作包括插入、删除和查找等双向链表在每个节点中都包含两个指针,一元素和指向下一个节点的指针链表可以实,通过对链表指针的操作可以实现这些功能个指向前一个节点,一个指向后一个节点现动态内存分配,满足不同长度的数据存储链表结构灵活,适合需求不确定的场景这种结构方便在链表中向前或向后遍历需求队列先进先出广泛应用基本操作性能分析队列是一种先进先出（FIFO队列广泛应用于计算机系统和队列的基本操作包括入队、出队列的时间复杂度为O1，即）的线性数据结构新元素插日常生活中，例如任务调度、队和查看队头元素实现队列常数级别,对于处理大量数据入到队列的末尾，而删除操作资源管理、打印机操作等场景可以使用数组或链表非常高效则发生在队列的前端栈定义特点栈是一种先进后出的线性数据结栈具有先进后出的特点,可用于实构,只能在栈顶进行操作,包括入栈现函数调用、表达式求值等算法和出栈应用场景栈常用于函数调用、表达式求值、深度优先搜索等场景是许多常见算法的,基础数组数组结构数组操作时间复杂度数组是最基本的数据结构之一,它由一系列数组的常见操作包括访问、插入、删除和搜数组的随机访问时间复杂度为O1,即可以连续的存储单元组成,每个存储单元都有一索等,需要注意数组越界问题对数组进行在常数时间内访问任意元素但对于插入和个编号,称为索引数组的结构简单,可以快排序和合并等复杂操作也是重要的应用场景删除等操作,需要移动其他元素,时间复杂度速访问元素,但大小固定,需要预先分配内存为On矩阵二维数组表示列优先行优先存储/12矩阵是由二维数组表示的数学对象,每个元素由行和列坐标矩阵可以采用列优先或行优先的方式存储在内存中指定基本运算特殊类型34矩阵支持加法、减法、乘法等基本运算操作,用于线性代数方阵、对称矩阵、上下三角矩阵等都是矩阵的特殊子类型计算广义表层次结构广义表是一种灵活的数据结构,可以表示复杂的层次化信息每个元素可以是原子值,或者是另一个广义表表示方式广义表用括号嵌套的方式表示,元素之间用逗号分隔内部元素可以是原子值或者是更小的广义表递归特性广义表具有递归的特性,可以无限嵌套,反映复杂的层次结构需要使用递归算法来操作和遍历广义表树树的定义树的特点树的应用树是一种特殊的数据结构,由树形结构特点是层次分明,便树结构广泛应用于文件系统、一组有层次关系的节点组成于存储和处理无序数据提高搜索引擎、算法设计等领域,,,每个节点都包含一个值和指向查找和操作效率常见的树结是一种重要的数据结构掌握子节点的引用构有二叉树、红黑树、B树等树的知识对计算机科学学习非常重要二叉树定义性质二叉树是一种特殊的树状数据结二叉树具有根节点、左右子树的构每个节点最多有两个子节点递归结构方便查询和遍历,,应用二叉树广泛应用于搜索、排序、文件系统等场景二叉搜索树特点查找效率高12二叉搜索树是一种特殊的二叉树左子节点的值小于根节点由于其特殊的结构二叉搜索树能够以对数时间复杂度进行,,,右子节点的值大于根节点高效的查找、插入和删除操作应用广泛平衡性34二叉搜索树被广泛应用于数据库索引、设计高效的算法以及为了保持高效,需要保持二叉搜索树的平衡,如通过旋转操作实现其他复杂的数据结构来维护平衡性平衡二叉树自平衡结构旋转操作树AVL平衡二叉树通过动态调整其结构来保持树的平衡二叉树通过左旋和右旋等操作来调整结AVL树是最早发明的一种平衡二叉树,它通高度尽可能小从而确保查找、插入和删除构保持平衡这些操作能够快速地修复不过要求左右子树高度差不超过来确保自平,,1操作的时间复杂度保持在对数级别平衡的子树衡性堆定义分类应用性质堆（Heap）是一种特殊的树根据父节点与子节点的大小关堆主要用于优先队列、求解最堆性质确保了根节点总是最大型数据结构，它满足父节点的系，堆可分为大顶堆和小顶堆大/最小值等场景常见的应（或最小）元素，便于高效地值总是大于（或小于）其子节两种用包括霍夫曼编码、图算法中执行插入、删除、查找等操作点的值的最短路径等哈夫曼树树状结构哈夫曼树是一种带权路径长度最短的二叉树结构通过构建二叉树来存储和编码信息频率编码哈夫曼树可以有效地对数据进行编码压缩根据字符出现频率分配编码长度,优化编码哈夫曼树能够最小化编码长度提高数据传输和存储的效率,图图的概念图的遍历图的存储结构图是由节点和连接节点的边组成的数据结构常见的图遍历算法有深度优先搜索和广度优图的存储结构包括邻接矩阵和邻接表不同图可以用于表示复杂的关系和连接先搜索这些算法可以用于找到节点间的最的存储结构适用于不同类型的图短路径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使用链表记录每个顶点的邻接点十字链表3用于表示有向图的一种方式图的储存结构决定了图的遍历和操作的效率常见的存储方式包括邻接矩阵、邻接表和十字链表使用不同的结构可针对不同的应用场景进行优化如密集图和稀疏图、有向图和无向图等,图的遍历深度优先遍历从一个结点出发尽可能深地搜索图的每一条分支直到到达最后,,一个结点广度优先遍历从一个结点出发首先访问该节点的所有相邻节点然后对每一个,,已访问的节点依次访问它们的所有相邻节点应用场景深度优先遍历常用于迷宫求解广度优先遍历常用于图的最短路,径算法图的应用路径规划社交网络12图可用于模拟交通网络计算最图可表示人与人之间的联系分,,短路径和最优路线析用户行为和传播模式搜索引擎生物信息34图可用于构建网页链接,实现有图可描述基因和蛋白质之间的效的网页搜索和网络爬虫相互作用,分析生物系统排序算法比较排序交换排序通过比较元素的大小来决定元素的相通过交换元素的位置来改变元素的相对位置，常见的比较排序算法有冒泡对位置，代表性算法是快速排序排序、选择排序、插入排序等分配排序归并排序根据元素的某些特征对其进行分类，通过递归的方式将元素分割成更小的然后再将各类元素排序，代表性算法子序列，然后再合并这些子序列来得是桶排序和基数排序到最终结果插入排序逐一插入稳定性简单高效内部排序插入排序通过将每个元素插入插入排序是一种稳定的排序算对于小规模数据集,插入排序插入排序是一种内部排序算法到已排序的部分中,逐步构建法,能够保留相同元素的原有是一种简单、高效的排序方法,也就是在内存中完成排序过出最终的有序序列相对位置它适用于部分有序的数据程选择排序简单直观性能稳定选择排序是一种简单直观的排序当输入数组基本有序时,选择排序算法,操作过程容易理解和实现能提供较好的性能表现空间复杂度低选择排序只需要常量级的额外空间不需要额外的存储空间,冒泡排序基本原理操作过程时间复杂度应用场景冒泡排序是一种简单的排序算它会从头到尾比较相邻的两个冒泡排序的时间复杂度为冒泡排序适用于小型数据集,法,它通过重复地交换相邻的元素,如果前一个元素比后一On^2,因此在大数据量的情因为它是简单且易于实现的算元素直到整个序列按照升序个元素大就交换它们的位置况下效率较低法,,...排列.快速排序基准元素的选择快速排序通过选择一个基准元素，将数组划分为两个子数组元素比较与交换将比基准元素小的元素放在左子数组，大的元素放在右子数组递归排序对左右子数组递归地应用快速排序，直到所有元素都有序归并排序分而治之稳定有效递归实现归并排序采用分治法将原数组分成更小的归并排序是一种稳定的排序算法时间复杂归并排序的核心是递归分割子数组并将它,,,子数组,直到每个子数组只有一个元素,然后度为Onlogn,在大规模数据排序时表现出们合并这种分治法可以高效地解决大规模再将这些已排好的子数组合并色数据排序问题基数排序基于数字位置的排序多重分配与收集12基数排序是一种针对整数的非算法先将数据分配到多个桶中,比较式排序算法它通过从低然后再将桶中的数据收集起来,位到高位的逐位排序来实现整以达到整体排序的目的体排序适用于大数据量稳定性优良34基数排序擅长处理大规模数据,基数排序是一种稳定的排序算且时间复杂度与数据规模成线法,能够保持相同元素的相对位性关系,非常高效置不变排序算法比较算法时间复杂度空间复杂度稳定性插入排序On^2O1稳定选择排序On^2O1不稳定冒泡排序On^2O1稳定快速排序Onlogn Ologn不稳定归并排序Onlogn On稳定基数排序Okn On+k稳定上表总结了几种常见的排序算法的时间复杂度、空间复杂度和稳定性每种算法都有其自身的优缺点在实际应用中需要根据具体情况选择合适的算法,结构化程序设计结构化程序设计是一种系统化的软件开发方法通过分解和组合代码块来实现复,杂的程序逻辑它强调将程序划分为具有层次结构的模块以提高可读性、可维,护性和可扩展性。