基本概念

數據：是對現實世界的事務采用計算機能夠識別，儲存和處理的形式進行描述的符號的集合。

數據元素：是數據的基本單位。一個數據可以由若干個數據項組成。數據項包括兩種：一種是初等數據項，是數據不可分割的最小單位。另一種是組合項，由若干個數據項組成。

數據對象：是性質相同數據元素的集合，是數據集合的一個子集。

數據結構：在任何數據對象中，數據元素都不是孤立存在的，他們相互之間存在一種或者多種特定的關系，這種關系稱為結構。

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數據結構的分類

數據的邏輯結構可分為兩大類：一類是線性結構；另一類是非性結構。

線性結構：有且僅有一個開始結點和一個終端結點，并且所有的結點最多只有一個前驅和后繼。線性表是典型的線性結構。

非線性結構：非線性結構的結點可能有多個前驅和后繼。如果一個最多只有一個前驅，而可以有多個后繼，這種結構就是樹。樹是最重要的非線性結構之一。如果對結點的前驅和后繼的個數不作限制，這種結構就是圖。圖是最一般的非線性結構。

數據的存儲結構取決于四種基本的存儲方式：順序存儲，鏈接存儲，索引存儲和散列存儲。

順序存儲：把邏輯上相鄰的結點存儲在物理位置相鄰的存儲單元里。主要用于線性結構。

邏輯結構：數據之間的相互關系。

集合 結構中的數據元素除了同屬于一種類型外，別無其它關系。
線性結構 數據元素之間一對一的關系
樹形結構 數據元素之間一對多的關系
圖狀結構或網狀 結構中的數據元素之間存在多對多的關系。

算法特點：

算法五個特性： 有窮性、確定性、可行性、輸入、輸出

算法設計要求：正確性、可讀性、健壯性、高效率與低存儲量需求。

算法的描述有偽程序、流程圖、N-S結構圖等。E-R圖是實體聯系模型，不是程序的描述方式。

設計算法在執行時間時需要考慮：算法選用的規模、問題的規模

時間復雜度：算法的執行時間與原操作執行次數之和成正比。時間復雜度有小到大：O(1)、O(logn)、O(n)、O(nlogn)、O(n2)、O(n3)。冪次時間復雜度有小到大O(2n)、O(n!)、O(nn)

空間復雜度：若輸入數據所占空間只取決于問題本身，和算法無關，則只需要分析除輸入和程序之外的輔助變量所占額外空間。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据结构基础知识（一）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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