《数据结构二版》课件

《数据结构二版》PPT课件目录CONTENTS引言数据结构基础线性数据结构非线性数据结构数据结构的操作数据结构的算法分析数据结构的应用01引言CHAPTER课程简介课程名称适用对象主要内容计算机科学与技术、软件工程等专业本科生数据结构的基本概念、原理和应用《数据结构二版》数据结构决定了程序设计的效率，是软件工程和算法优化的基础数据结构在计算机科学领域具有广泛的应用，如数据库、操作系统、网络通信等数据结构是计算机科学的核心基础，是解决实际问题的关键工具数据结构的重要性学习目标01掌握数据结构的基本概念、原理和应用02学会使用常见的数据结构解决实际问题培养良好的逻辑思维和问题解决能力，为后续课程和职业发展奠定基础0302数据结构基础CHAPTER包括整型、浮点型、字符型等，是编程语言中最基础的数据表示。基本数据类型包括数组、结构体、联合等，是由基本数据类型组合而成的复合数据类型。派生数据类型数据类型抽象数据类型是一个数学模型以及定义在该模型上的一组操作。隐藏了数据的物理表示，只显示数据操作，通过操作来定义和操作数据元素。抽象数据类型（ADT）特点定义数据结构是数据元素之间存在的关系的集合。定义包括线性表、栈、队列等，表示元素之间一对一的关系。线性结构如树、图等，表示元素之间一对多或多对多的关系。非线性结构逻辑结构是指数据的逻辑关系；物理结构是指数据的物理存储方式。逻辑结构与物理结构数据结构的定义与分类03线性数据结构CHAPTER123线性表是数据元素之间存在一对一关系的数据结构，每个元素最多只有一个前驱和后继。线性表的主要操作包括插入、删除和查找。线性表可以分为顺序存储和链式存储两种方式，顺序存储的线性表称为顺序表，链式存储的线性表称为链表。线性表栈01栈是一种特殊的线性表，其特点是遵循后进先出（LIFO）的原则。02栈的主要操作包括入栈、出栈和查看栈顶元素。03栈的常见应用包括括号匹配、表达式计算和函数调用等。队列是一种特殊的线性表，其特点是遵循先进先出（FIFO）的原则。队列的主要操作包括入队、出队和查看队首元素。队列的常见应用包括打印队列、任务调度和缓存系统等。队列04非线性数据结构CHAPTER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。定义分类操作应用根据节点的度数，树可以分为二叉树、三叉树、多叉树等。常见的树操作包括插入、删除、查找等。树在计算机科学中广泛应用，如文件系统、数据库索引、决策树等。树图是由节点和边组成的集合，节点和边可以用来表示对象和对象之间的关系。定义根据边的性质，图可以分为有向图和无向图。有向图的边有方向，无向图的边没有方向。分类常见的图操作包括遍历、搜索、最小生成树等。操作图在计算机科学中广泛应用，如社交网络、交通网络、路由算法等。应用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，用于快速查找、插入和删除数据元素。特性哈希表具有平均时间复杂度为O(1)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，如缓存系统、数据库索引、哈希表算法等。哈希表05数据结构的操作CHAPTER输入标题02010403插入操作插入操作是指将一个元素插入到数据结构中的某个位置。插入操作的时间复杂度取决于具体的数据结构和插入位置，一般在$O(1)$到$O(n)$之间。对于树形数据结构，如二叉搜索树和平衡二叉树，插入操作需要找到合适的插入位置，并将父节点相应地更新。对于线性数据结构，如数组和链表，插入操作需要确定插入位置，并将插入位置及其后面的元素向后移动一位，最后将新元素插入到指定位置。删除操作01删除操作是指从数据结构中移除某个元素。02对于线性数据结构，如数组和链表，删除操作需要确定要删除的元素位置，并将该位置的元素向前移动一位，最后将最后一个元素覆盖掉。03对于树形数据结构，如二叉搜索树和平衡二叉树，删除操作需要找到要删除的节点，并根据具体情况将其父节点或子节点更新。04删除操作的时间复杂度也取决于具体的数据结构和删除位置，一般在$O(1)$到$O(n)$之间。查找操作是指在数据结构中查找某个元素的位置或是否存在。对于树形数据结构，如二叉搜索树和平衡二叉树，查找操作可以在$O(logn)$时间内完成，因为树形数据结构具有较好的有序性。查找操作的时间复杂度取决于具体的数据结构和查找算法，一般在$O(1)$到$O(n)$之间。对于线性数据结构，如数组和链表，查找操作需要遍历整个数据结构，比较每个元素与目标值是否相等，直到找到目标值或遍历完整个数据结构。查找操作06数据结构的算法分析CHAPTER计算方法通常采用大O表示法，将算法的最差、平均和最好情况下的时间复杂度进行总结和比较。影响因素算法的时间复杂度主要受循环、递归、排序和查找等基本操作的影响。概念定义时间复杂度是衡量算法运行时间的重要指标，通过比较不同规模输入时算法的执行时间来评估算法的效率。时间复杂度计算方法同样采用大O表示法，表示算法在最差、平均和最好情况下的空间复杂度。影响因素空间复杂度主要受数据结构选择、递归深度和算法设计等因素的影响。概念定义空间复杂度是衡量算法所需存储空间大小的指标，包括算法运行过程中所需的数据结构和临时变量等。空间复杂度算法优化针对时间复杂度和空间复杂度的优化，可以采用各种策略和技术，如减少循环次数、优化排序算法、使用更有效的数据结构等。算法选择根据实际需求和场景，选择适合的时间复杂度和空间复杂度的算法，以达到最优的性能和效果。案例分析通过实际案例分析，展示如何对算法进行优化和选择，提高程序的执行效率和存储空间的利用率。算法优化与选择07数据结构的应用CHAPTER03归并排序将数组不断划分为更小的子数组，直到每个子数组只包含一个元素，然后将子数组合并成一个有序数组。01冒泡排序通过相邻元素之间的比较和交换，将最大值移到数组末尾，重复此过程，直到整个数组有序。02快速排序采用分治策略，选取一个基准元素，重新排列数组，使得基准元素左侧都比它小，右侧都比它大。排序算法搜索算法从数组的第一个元素开始，逐个比较，直到找到目标元素或搜索完整个数组。二分搜索在已排序的数组中，每次比较中间元素与目标元素，根据比较结果缩小搜索范围，直到找到目标元素或搜索范围为空。哈希搜索利用哈希函数将元素的关键字转换为数组下标，直接访问该下标对应的元素。线性搜索用于求解图中两个节点之间的最短路径，如Dijkstra算法