《工学数据结构》课件

《工学数据结构》ppt课件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优化目录CONTENTS01数据结构概述总结词：基础概念详细描述：数据结构是计算机中数据的组织形式，它定义了数据元素之间的相互关系。数据结构是计算机科学中的基础概念，是解决实际问题的重要工具。数据结构的定义总结词：解决问题详细描述：数据结构在计算机科学中具有至关重要的作用，它是解决实际问题的基础。通过合理的数据结构选择，可以提高程序的效率、可读性和可维护性。数据结构的重要性总结词：分类方式详细描述：数据结构可以根据不同的分类方式进行划分，如根据数据的组织方式可以分为线性结构和非线性结构，根据数据的逻辑关系可以分为顺序结构和链式结构等。数据结构的分类02线性数据结构总结词详细描述总结词详细描述总结词详细描述有序存储、随机访问数组是一种线性数据结构，它按照一定的顺序存储数据，可以通过索引直接访问任意位置的元素。在数组中，元素之间的顺序是固定的，可以通过索引进行随机访问。空间效率、连续存储数组采用连续的存储空间，可以快速访问任意位置的元素。由于空间利用率较高，因此数组在处理大量数据时具有较高的效率。插入、删除操作复杂在数组中插入和删除元素需要移动大量数据，因此操作复杂度较高。如果频繁进行插入和删除操作，可能会导致效率低下。数组总结词详细描述总结词详细描述总结词详细描述非连续存储、节点链接链表是一种线性数据结构，它通过节点之间的链接关系实现数据的存储和访问。每个节点包含数据和指向下一个节点的指针，链表中的元素顺序由节点的链接关系决定。插入、删除操作简单在链表中插入和删除元素只需要修改指针指向，不需要移动大量数据，因此操作复杂度较低。链表适用于需要频繁进行插入和删除操作的数据结构。空间利用率低、访问速度慢链表采用非连续的存储空间，导致空间利用率较低。同时，由于需要通过节点链接访问元素，访问速度相对较慢。链表总结词先进后出、先进先总结词应用广泛、操作受限详细描述栈和队列在实际应用中非常广泛，如表达式求值、括号匹配等。但由于其操作的特殊性，栈和队列的操作受限，只能按照特定的规则进行。详细描述栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，只能在一端进行插入和删除操作。队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，只能在另一端进行插入和删除操作。栈和队列03非线性数据结构树是一种非线性数据结构，由节点和边组成，其中节点表示数据元素，边表示节点之间的关系。定义根据节点的度数，树可以分为二叉树、三叉树、多叉树等。分类常见的树操作有插入、删除、查找等。操作树在计算机科学中广泛应用于表示层级关系和组织结构，如文件系统、网页排名等。应用树图是由节点和边组成的集合，节点和边可以表示对象和它们之间的关系。定义分类操作应用根据边的有无，图可以分为有向图和无向图；根据节点的连通性，图可以分为连通图和非连通图。常见的图操作有遍历、搜索、最小生成树等。图在计算机科学中广泛应用于表示网络、社交关系、交通路线等。图定义哈希表是一种通过哈希函数将键映射到桶中的数据结构，每个桶中可以存储一个键值对。特性哈希表具有快速的插入、删除和查找操作。应用哈希表在计算机科学中广泛应用于实现关联数组、缓存、数据库索引等。哈希表03020104数据结构操作在顺序存储的数据结构中，如数组，插入操作需要移动插入位置及其后面的元素，以腾出空间给新元素。顺序插入在链表中，插入操作通常涉及到找到合适的位置，并在该位置插入新节点。链表插入在二叉搜索树中，插入操作需要找到合适的空闲位置或创建新的节点。二叉搜索树插入在AVL树中，插入操作需要保持树的平衡，可能涉及到旋转操作。AVL树插入插入操作ABCD删除操作顺序删除在顺序存储的数据结构中，如数组，删除操作需要移动元素以填补被删除元素的位置。二叉搜索树删除在二叉搜索树中，删除操作可能涉及到找到要删除的节点，并重新排列树以保持其性质。链表删除在链表中，删除操作通常涉及到找到要删除的节点并从链表中移除。AVL树删除在AVL树中，删除操作需要保持树的平衡，可能涉及到旋转操作。顺序查找在顺序存储的数据结构中，如数组，查找操作需要从第一个元素开始逐个比较，直到找到目标或遍历完整个数组。哈希查找在哈希表中，查找操作通过计算关键字的哈希值来找到对应的桶，然后在该桶中查找目标。二分查找在有序数组中，二分查找是一种高效的查找方法，通过不断将搜索范围减半来找到目标。二叉搜索树查找在二叉搜索树中，查找操作从根节点开始，比较节点的值与目标值，然后沿着相应的分支进行查找。查找操作05数据结构应用通过重复地遍历待排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。遍历数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。冒泡排序在未排序序列中找到最小（或最大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后再从剩余未排序元素中继续寻找最小（或最大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。选择排序排序算法最小生成树一个连通无向图中一棵包含图中所有顶点的树称为该图的最小生成树。最小生成树有多种算法，其中Kruskal算法和Prim算法是最常用的两种算法。最短路径在一个图中，从一个顶点到另一个顶点的最短路径是路径长度最短的路径。Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法是最常用的两种求解最短路径的算法。图论问题数据库系统关系型数据库使用表格来存储数据，每个表格由行和列组成，每行表示一条记录，每列表示一个字段。关系型数据库具有结构化查询语言（SQL）来执行各种查询、插入、更新和删除操作。关系型数据库非关系型数据库不使用表格结构来存储数据，而是使用其他数据结构如键值对、文档、列族或图形等。非关系型数据库通常具有高可用性、可伸缩性和灵活性等特点，常见的非关系型数据库包括MongoDB、Cassandra和Redis等。非关系型数据库06数据结构优化时间复杂度优化减少重复计算通过使用缓存、记忆化搜索等技术，避免重复计算相同的问题，提高算法效率。选择合适的数据结构根据问题特性，选择合适的数据结构，如使用哈希表、二叉搜索树等，以便快速查找、插入和删除元素。优化循环结构减少循环次数，使用循环展开、循环合并等技术，提高循环的执行效率。算法选择与改进根据问题类型，选择合适的算法，如快速排序、归并排序等，并进行优化改进，以提高算法的时间复杂度。减少额外空间使用哈希表优化数据结构算法选择与改进空间复杂度优化哈希表是一种可以快速查找、插入和删除元素的数据结构，使用哈希表可以有效地降低空间复杂度。根据问题特性，选择合适的数据结构，如使用稀疏矩阵、压缩矩阵等，以减少空间占用。根据问题类型，选择合适的算法，并进行优化改进，以降低空间复杂度。通过使用原地算法、空间压缩等技术，减少算法所需的额外空间。通过分析具体问题的算法实现，找出时间复杂度和空间复杂度较高的部分，并进行优化改进。实践案例分析