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news 2025/9/25 14:17:47

网站建设整个过程,全网搜索指数,c语言网页编辑器,重庆网站建设微信开发每日一句生活总会给你另一个机会， 这个机会叫明天。目录每日一句一.数据结构的基本概念 1.数据相关核心概念 2.数据结构（data structure） 3.数据类型（data type） 4.数据结构的内容（逻辑结构、物…

每日一句

生活总会给你另一个机会，

这个机会叫明天。

每日一句

一.数据结构的基本概念

1.数据相关核心概念

2.数据结构（data structure）

3.数据类型（data type）

4.数据结构的内容（逻辑结构、物理结构、操作集合）

（1）逻辑结构

（2）物理结构（存储结构）

顺序存储

链式存储

索引存储

散列存储（哈希存储）

（3）操作集合

二.抽象数据类型（ADT）

1.抽象的思想

2.抽象数据类型的定义

3.例子：ADT整数（课本表1-2）

4.ADT的意义

三.算法描述

1.算法与程序的关系

2.算法的描述方式

3.算法的5个重要特性

4.“好算法”的目标

四.算法分析

1.算法分析的分类

2.时间复杂度

3.空间复杂度

五.数据结构的C语言表示

1.算法的描述方式

2.用C语言表述抽象数据类型（ADT）

ADT的定义（伪码形式）

用C语言实现ADT（存储结构 + 操作函数）

3.基本操作的算法描述

总结

一.数据结构的基本概念

1.数据相关核心概念

数据（data）：**计算机能处理的各种符号（数值、字符、图像、视频等），是 “计算机可识别的信息载体”。**对客观事物的描述，是计算机能输入并加工的符号集合（如数值、字符、图像、视频等），可理解为“计算机能识别和操作的信息”。
数据元素（data element）：构成数据的 基本单位 ，程序中通常将其作为整体处理（如 “一条学生选课记录”“报刊订阅系统的一个节点”）； 一个数据元素可包含多个 “数据项”。构成数据的基本单位，程序中通常将其作为整体处理。例如：学生选课表的“一行记录”、报刊订阅系统结构图的“每个节点”（如“登录”“用户”等）。
数据项（data item）：数据中 不可再分割的最小单位。例如选课记录里的“学号”“课程名”“成绩”，一个数据元素可包含多个数据项（如“一条选课记录”包含学号、课程名等）。
数据对象（data object）：由 性质相同的数据元素 组成的集合，是数据的子集。例如：整个学生选课表、“整数集合 ( D = {0, \pm1, \pm2, \dots} )”、“字母集合 ( C = {A,B,\dots,Z} )”。

2.数据结构（data structure）

数据结构是“相互之间存在特定关系的数据元素的集合”，经典定义为二元组 ( \text{Data_Structure} = (D, R) )，其中：

( D ) 是数据对象（要处理的数据集）；
( R ) 是 ( D ) 上关系的有限集（数据元素之间的逻辑关联）。
简言之，数据结构 = 数据元素 + 元素间的关系。

3.数据类型（data type）

是“一个值的集合 + 定义在该集合上的一组操作”的总称。例如C语言的int类型：取值范围为 (-32768 \sim +32767)，支持加、减、乘、除等操作，规定了“能存储什么值”和“能对值做什么操作”。
高级语言的“整型、实型、字符型”等，本质是已实现的数据结构实例（因为它们定义了数据的组织方式和操作）。

4.数据结构的内容（逻辑结构、物理结构、操作集合）

数据结构研究三方面内容：逻辑结构、物理结构（存储结构）、对数据的操作。

（1）逻辑结构

数据元素之间的逻辑关系（与“存储方式”无关，只关注元素间的关联），分为4类基本结构：

集合结构：元素间仅存在“同属一个集合”的关系，无其他关联；
线性结构：元素间是一对一的关系（如排队，一人接一人）；
树形结构：元素间是一对多的关系（如公司架构：老板管理多个经理，每个经理管理多个员工）；
图形结构：元素间是多对多的关系（如社交网络：一人可关注多人，多人也可关注同一人）。
逻辑结构又可分为线性结构（所有元素排成一个序列）和非线性结构（元素与多个其他元素关联）。

（2）物理结构（存储结构）

逻辑结构在计算机内存中的实际存储方式，核心有两种：
物理结构指数据在计算机内存中的具体存储方式与实现逻辑，直接决定数据操作（插入、删除、查找等）的效率。根据存储方式的不同，主要分为以下四种：

顺序存储

定义：将数据元素存放在内存中连续的存储空间内，数据元素的逻辑顺序与物理存储顺序完全一致。
核心特点：
- 无需额外存储“元素间的关系信息”，存储密度高；
- 可通过“下标”随机访问元素（时间复杂度 ( O(1) )，如数组 arr[3] 可直接通过地址计算访问）；
- 插入/删除元素时，需移动大量后续数据（如数组中间插入元素，后续元素需整体后移，时间复杂度 ( O(n) )）。
示例：C语言中的数组（如 int arr[5] = {1,2,3,4,5}），元素 1 2 3 依次存储在内存连续地址（如 0x100 0x104 0x108）中。

链式存储

定义：数据元素存放在内存中非连续的存储空间内，通过给每个元素附加“指针（或引用）”，指向其逻辑上的相邻元素，以此建立元素间的关系。
核心特点：
- 插入/删除元素时，仅需修改指针指向（无需移动数据，时间复杂度 ( O(1) )）；
- 无法“随机访问”（需从首元素开始依次遍历，时间复杂度 ( O(n) )）；
- 指针会占用额外存储空间，存储密度低于顺序存储。
示例：单链表（每个节点包含“数据域”和“指针域”，如：
```
struct Node {int data;           // 数据域：存储元素值struct Node* next;  // 指针域：指向下一个节点
};
```
节点1的 next 指针指向节点2，节点2指向节点3，通过指针串联非连续存储的元素）。

索引存储

定义：将数据分为两部分——数据区（存储所有数据元素）和索引表（存储“关键字-数据地址”的映射关系）；通过关键字在索引表中快速查找对应数据的存储地址，再到数据区访问数据。
核心特点：
- 大幅提升查找效率（尤其海量数据，时间复杂度接近 ( O(1) )）；
- 索引表会占用额外存储空间；
- 插入/删除数据时，需同步维护索引表（增加操作开销）。
示例：
- 图书馆的“图书索引”：索引表记录“书名 → 书架编号”，读者先查索引找到书架，再去书架取书；
- 数据库中的索引：如MySQL的B+树索引，通过索引快速定位表中数据的物理位置。

散列存储（哈希存储）

定义：通过“散列函数（哈希函数）”，将数据元素的“关键字”直接映射为其在内存中的存储地址，实现“关键字 → 地址”的直接对应。
核心特点：
- 查找、插入、删除效率极高（理想情况下时间复杂度 ( O(1) )）；
- 可能出现“哈希冲突”（不同关键字映射到同一地址），需额外处理（如链地址法：冲突元素用链表串联；开放定址法：冲突时寻找下一个空闲地址）；
- 散列函数的设计直接影响存储效率（需尽可能减少冲突）。
示例：
- 哈希表：如Java中的 HashMap，通过 hash(key) 计算元素存储位置，直接定位元素；
- 密码学哈希：如MD5算法，将任意长度数据映射为固定长度的哈希值（用于数据完整性校验）。

（3）操作集合

对数据的操作，如增加、删除、修改、查找、排序等。数据结构的完整定义是：“按逻辑组织的数据 + 存储方式 + 可执行的操作”的整体。

二.抽象数据类型（ADT）

1.抽象的思想

抽象是从同类事物中舍弃“个别、非本质的属性”，抽取“共同、本质的属性”。例如“四边形”：无论正方形、长方形还是不规则四边形，只要是“四条边组成的平面封闭图形”，就被抽象为“四边形”；在数据结构中，用抽象描述程序中数据的组织形式（如树、图的抽象定义）。

2.抽象数据类型的定义

抽象数据类型（Abstract Data Type，ADT）是“一组数据对象 + 元素间的结构关系 + 对数据的操作集合”，形式化表示为三元组：

ADT 抽象数据类型名 {数据对象D；   // 要处理的数据集数据关系R；   // 数据元素间的关系基本操作P；   // 可对数据执行的操作
} ADT 抽象数据类型名

核心是只定义“逻辑特性和操作接口”，不关心“具体实现细节”。例如C语言的“整型”是基本类型，基于它可构造“栈、队列”等更复杂的ADT。

3.例子：ADT整数（课本表1-2）

ADT 整数 {数据对象：整数有序序列（从0到最大整数）、布尔值（True/False）；基本操作：Zero()；        // 类似构造函数，初始化整数Is_Zero(x)；    // 判断x是否为0，返回True/FalseAdd(x, y)；     // 两整数相加，返回和Equal(x, y)；   // 判断x与y是否相等，返回True/FalseSubtract(x, y)；// 两整数相减，返回差Successor(x)；  // 返回x的下一个自然数，若x是最大整数则返回最大整数
} ADT 整数

ADT的关键：用户只需关心“如何调用操作”，无需关心“操作内部如何实现”（如Add(x,y)是用硬件加法器还是软件模拟，用户无需知晓）。

4.ADT的意义

ADT实现了“信息隐藏”：内部实现细节（如用数组还是链表存储数据）对外屏蔽，仅暴露“操作接口”。这样带来两个好处：

修改内部实现时，只要接口不变，外部代码无需修改（如把“栈”的存储从数组换成链表，调用push/pop的代码无需变更）；
软件更“模块化、可复用”，像“搭积木”一样组合ADT开发大型程序（如栈、队列的ADT可在多个场景重复使用）。
课本强调：“ADT抽象程度越高，软件复用程度越高”（如“图”的ADT比“整型”抽象程度高，能支持更复杂的场景）。

三.算法描述

1.算法与程序的关系

Niklaus Wirth的名言：“算法 + 数据结构 = 程序”——算法是“解决问题的步骤逻辑”，程序是“算法用具体编程语言的实现”。例如计算 ( 1 - \frac{1}{2} + \frac{1}{3} - \frac{1}{4} + \dots + \frac{1}{99} - \frac{1}{100} )，不同算法对应不同程序代码：

算法1：直接逐项相加/相减

#include <stdio.h>
int main() {double sum = 0.0;int sign = 1; // 符号标记：1为正，-1为负for (int i = 1; i <= 100; i++) {sum += sign * 1.0 / i;sign = -sign; // 切换符号}printf("结果：%lf\n", sum);return 0;
}

算法2：拆分为两个多项式相减 ( (1 + \frac{1}{3} + \frac{1}{5} + \dots + \frac{1}{99}) - (\frac{1}{2} + \frac{1}{4} + \frac{1}{6} + \dots + \frac{1}{100}) )

#include <stdio.h>
int main() {double sum1 = 0.0, sum2 = 0.0;// 计算奇数项和for (int i = 1; i <= 99; i += 2) {sum1 += 1.0 / i;}// 计算偶数项和for (int i = 2; i <= 100; i += 2) {sum2 += 1.0 / i;}double sum = sum1 - sum2;printf("结果：%lf\n", sum);return 0;
}

2.算法的描述方式

自然语言：用中文、英文等描述，优点是“简单易懂”，缺点是“歧义多、不严谨”（如“然后处理数据”，未明确处理逻辑）。
类语言（伪代码）：介于自然语言和编程语言之间，更接近代码逻辑（如for i from 1 to n），比自然语言准确，且无需严格遵循某门语言的语法。
程序设计语言（如C语言）：最准确，能直接运行，但“编写繁琐，受语言语法限制”。课本后续用C语言描述算法（因C语言类型丰富、执行效率高）。

3.算法的5个重要特性

算法是 “解决特定问题的有限、确定的步骤集合”，需满足 5 个基本特性

有穷性：对任意合法输入，算法必须在有限步骤内结束，且每个步骤的执行时间有限（死循环不是算法）。
确定性：每一条指令的含义明确无歧义，任何情况下算法只有“一条执行路径”（如“若 ( x>0 ) 则执行操作A，否则执行操作B”，条件清晰）。
可行性：算法中的操作都能通过“已实现的基本运算”（如加减乘除、赋值、比较）有限次完成。
输入：可以有0个或多个输入（输入是算法执行前的初始数据，若算法内部可生成数据，则无需外部输入）。
输出：至少有一个输出（算法的结果，如打印、返回值等，无输出的算法无意义）。

4.“好算法”的目标

设计算法时，追求以下目标：

正确性：能正确解决问题，分4个层次：
- 程序无语法错误；
- 对“合法输入”能得到符合要求的结果；
- 对“非法输入”能适当处理（如提示错误）；
- 对“所有合法输入”都能得到正确结果（最难达到，通常验证关键场景）。
可读性：容易被人理解，便于交流、维护（如代码添加注释、逻辑清晰）。
健壮性：输入非法数据时，能“做出反应”（如提示“输入错误”），而非崩溃或给出错误结果。
高效率与低存储量需求：执行时间尽可能短（高效率），占用存储空间尽可能少（低存储量）——两者都与“问题规模”（如数据量大小）相关。

四.算法分析

数据结构的优劣通过算法效率体现，需分析算法的时间效率（执行时间）和空间效率（存储空间）。

1.算法分析的分类

算法分析：理论上评估效率，不依赖具体计算机（得到通用结论）。
性能测量：实际运行程序，统计执行时间和空间占用，但受硬件、软件环境影响大（如在低配电脑和高配电脑上，同一程序运行时间不同）。
课本重点讲解算法分析（以得到“与具体机器无关”的通用效率结论）。

2.时间复杂度

定义：算法的执行时间随问题规模 ( n ) 增长的趋势，用大O符号表示（大O表示“渐进上界”，即“最坏情况下的增长趋势”）。
算法执行时间 ≈ 编译时间 + 所有语句执行时间的总和。由于“编译时间与问题规模无关”，因此主要分析语句执行时间。
基本操作：与“问题规模”无关的操作（如赋值、比较、算术运算等）。算法的时间消耗，取决于“基本操作的执行次数”。
语句频度与时间复杂度：
- 语句频度：语句执行的次数，记为 ( T(n) )；
- 时间复杂度：记为 ( T(n) = O(f(n)) )，表示“当 ( n ) 趋近于无穷大时，( T(n) ) 的增长趋势与 ( f(n) ) 一致”（低阶项、常数项可忽略，只关注最高阶项）。
经典例子：
- ① 单条操作：
```
++x;
```
  执行次数为1，时间复杂度 ( O(1) )（常数阶）——无论 ( n ) 多大，执行时间基本不变。
- ② 一层循环：
```
for(int i=1; i<=n; i++) {++x;
}
```
  循环 ( n ) 次，执行次数为 ( n )，时间复杂度 ( O(n) )（线性阶）——( n ) 翻倍，时间也翻倍。
- ③ 两层循环：
```
for(int i=1; i<=n; i++)for(int j=1; j<=n; j++) {++x;}
```
  循环 ( n^2 ) 次，执行次数为 ( n^2 )，时间复杂度 ( O(n^2) )（平方阶）——( n ) 翻倍，时间翻四倍。
课本案例：
- 矩阵相乘（例1-4）：
```
#define N 100 // 假设矩阵大小为N×N
void mult(int a[][N], int b[][N], int c[][N], int n) {for(int i=1; i<=n; i++)for(int j=1; j<=n; j++) {c[i][j] = 0;for(int k=1; k<=n; k++) {c[i][j] += a[i][k] * b[k][j];}}
}
```
  基本操作是“乘法”，执行次数约为 ( 2n^3 + 2n^2 + n )。当 ( n ) 很大时，低阶项（( 2n^2 )、( n )）和常数可忽略，时间复杂度 ( O(n^3) )。
- 选择排序（例1-5）：
```
void select_sort(int a[], int n) {int j, k, temp;for(int i=0; i<n-1; i++) {j = i;for(k=i+1; k<n; k++) {if(a[k] < a[j]) j = k;}if(j != i) {temp = a[i];a[i] = a[j];a[j] = temp;}}
}
```
  基本操作是“比较”，执行次数约为 ( \frac{n(n-1)}{2} )（≈( \frac{n^2}{2} )），时间复杂度 ( O(n^2) )。
- 冒泡排序（例1-6）：
```
void bubble_sort(int a[], int n) {int change, temp;for(int i=n-1; i>=1 && change; i--) {change = 0;for(int j=0; j<i; j++) {if(a[j] > a[j+1]) {temp = a[j];a[j] = a[j+1];a[j+1] = temp;change = 1;}}}
}
```
  - 最好情况（数组已排好序）：执行次数为 ( n )，时间复杂度 ( O(n) )；
  - 最坏情况（数组逆序）：执行次数为 ( \frac{n(n-1)}{2} )，时间复杂度 ( O(n^2) )。
    通常分析最坏时间复杂度（保证算法在“最坏情况”下也能高效运行）。
常用时间复杂度的顺序：
( O(1) < O(\log_2 n) < O(n) < O(n \log_2 n) < O(n^2) < O(n^3) < O(2^n) )
越往后，( n ) 增大时执行时间增长越快，因此优先选择复杂度低的算法。

3.空间复杂度

定义：算法所需存储空间的度量，记为 ( S(n) = O(f(n)) )，其中 ( n ) 是问题规模。
空间组成：
- 固定空间需求：与输入无关的空间，如“指令存储空间”“简单变量”“固定大小的结构变量（如结构体）”“常量”等。
- 可变空间需求：与输入有关的空间，如“输入数据的存储空间”“动态分配的空间（如链表节点）”“递归调用的栈空间”等。
时间与空间的权衡：“时间成本和空间成本是矛盾的”：
- 时间换空间：如“压缩数据”（节省空间），但需要花费时间“压缩/解压”；
- 空间换时间：如“预先计算并存储结果”（节省时间），但需要更多存储空间。

五.数据结构的C语言表示

这部分是“抽象到具体”的关键，将“ADT、数据结构”用C语言落地实现。

1.算法的描述方式

描述算法的常见方式：自然语言、流程图、伪代码、N-S结构流程图、PAD图等。
课本选择**“以C语言为主，伪代码为辅”**的策略：

用C语言描述“可直接运行的数据结构实现”；
用伪代码描述“只含抽象操作的算法逻辑”（避免被C语言语法细节干扰，突出核心逻辑）。

2.用C语言表述抽象数据类型（ADT）

ADT的“实现”分为**“定义（逻辑层面）”和“代码（物理层面）”**两步。

ADT的定义（伪码形式）

ADT的定义只关注“逻辑要做什么”，不涉及具体语言语法，格式为：

ADT 抽象数据类型名 {数据对象: <对象的抽象定义>数据关系: <元素间关系的抽象定义>基本操作: <操作的抽象定义>
} ADT 抽象数据类型名

其中，“基本操作”的定义需明确前置条件（操作执行的前提）和后置条件（操作执行的结果）。

例子：ADT string（串的抽象定义，例1-7）

ADT string {数据对象: {S | S由字符组成，i=0,1,…,n-1，n≥0}  // 串是“字符序列”数据关系: {R | R={<S₀,S₁>,<S₁,S₂>,…,<Sₙ₋₂,Sₙ₋₁>}}  // 字符间的“顺序关联”关系基本操作:StrAssign(S, chars);  // 赋值：将字符序列chars赋给串SStrDestroy(S);        // 销毁：释放串S的存储空间StrCopy(S₁, S₂);      // 复制：将串S₂的内容复制到S₁StrCompare(S₁, S₂);   // 比较：比较串S₁和S₂的大小StrCombine(S, S₁, S₂); // 连接：将S₁和S₂连接，生成新串SStrReplace(S, S₁, S₂); // 替换：用S₂替换S中与S₁匹配的子串//... 其他操作
} ADT string

ADT定义是“逻辑抽象”，不关心“具体用C语言如何存储、如何编写函数”，只定义“要做什么”。

用C语言实现ADT（存储结构 + 操作函数）

ADT的“实现”需解决两个核心问题：数据怎么存（存储结构） + 操作怎么写（函数）。

存储结构的表示（typedef + 结构体）：
用C语言的typedef（类型定义）和struct（结构体），描述“数据的物理存储方式”。

例子：串的动态数组存储（例1-8）
```
typedef struct string {char *str;          // 指针，指向存储字符串的基地址（动态分配内存）int maxlength;      // 动态数组可存储的最大字符数（总空间大小）int length;         // 当前串的实际长度
} DString, *DStr;
```
解释：
- typedef将struct string重命名为DString（结构体类型），*DStr是“指向DString的指针类型”（方便用指针操作串）；
- char *str是动态数组的核心：运行时通过malloc分配空间，可灵活存储字符序列；
- maxlength记录总空间大小，length记录串的实际长度——这种设计能“按需分配、灵活管理”字符串空间。
补充：类型与变量的区别：DString是“类型名”（规定串的存储规范），只有定义DString s;这样的变量时，才会真正分配存储空间。

用C函数实现ADT的操作：
ADT中的“基本操作”（如StrAssign、StrCopy），需编写为C函数，格式为：

函数类型 函数名(函数参数表) {/* 算法说明 */  // 注释：解释函数要完成的逻辑语句序列       // 具体的C代码（赋值、循环、指针操作等）
}

示例（简化的StrAssign逻辑）：

// 假设Status为int类型，1表示成功，0表示失败
typedef int Status;
Status StrAssign(DString *S, char *chars) {/* 算法说明：将chars赋值给串S。成功返回1，失败返回0 */// 1. 释放S原有空间（若存在）if (S->str != NULL) free(S->str);// 2. 计算chars长度，分配新空间int len = strlen(chars);S->str = (char *)malloc((len + 1) * sizeof(char));if (S->str == NULL) return 0; // 内存分配失败// 3. 复制chars到S->str，并设置长度strcpy(S->str, chars);S->length = len;S->maxlength = len + 1;return 1; // 操作成功
}

补充：