編程大數據結構

㈠ 我現在在學軟體開發，你說數據結構很重要，那到底有多重要，可以跟我說詳細些嗎

當一樣東西很重要時，解釋與描述它的重要性的東西是不可數的，只能說它很重要很重要。就好像問你有多愛一個人，若你真的很愛那個人，你是無法描述其困消愛的程度的，除非你愛的不深；而你愛的那個人也可能是數據結構，呵呵。
可以這么說吧，你學軟體開發，沒有學數據結構的話，此時你就像一台可以運算的計算機，卻不懂得如何運算，該怎樣運算才能解決問題。再聯系具體點，像上面那位老兄說的，即使你掌握了所有計算機編程語言，如果你沒有數據結構的思想，我可以斷定你沒有把各種計算機語言學好，你也用不好各種編程語言槐鋒。也許你知道如何使用各種語言的函數庫，知道照貓畫老虎弄幾個可以運行的程序出來。但當你面對工程問題時，你還是會像個無知的傻瓜一樣不知所措。
數據結構是你學的所有編程語言的精神領袖，它指導著各種語言該怎麼做，才能更好更有效率地達到目的。沒有了精神領袖的編程，就如行屍走肉，也能走。
如果面試時，你說你是學軟體開發的，沒學過數據結構，只要面試官不是傻子，它都不會再瞟你多一眼。
它有多重要？重要到你沒學它，你就別出去跟人說你是學軟體開發的。

這是我回答另一問題時的說法：怎樣學好數據結構和要學到什麼程度？
說得絕對點，數據結構很大程度上為了統籌指導編程的，當然也可以幫你挖掘數據，解決一些很實際的問題。要到什麼程度？那要看你的專業需求，如果是單單為了考試，你把老師跟你說的一些基本概念都弄懂了、能用個別編程語言最好是做幾個小實現就足夠了，但為了輕車熟路來駕馭編程，你就必須把課本翻它個四五遍，在腦海里烙上各種數據結構如鏈表，樹，圖等的思想模型，最核心的是你學到能體會到它能很好的統籌指導編程和幫你解決一些實際問題（非編程）的內涵時，到了這個層次你就算是學好了，即使你忘了具體的思想模型，但你知道數據結構這東西能幫你做什麼，你要怎樣用它，這時再去翻翻書就可以。至於與具體語言關聯起來的實現思路汪明知，當你有了各種數據模型，再去設計具體語言編程的時候就自然而然的輕巧許多，不用像無頭蒼蠅一樣代碼亂糟糟，毫無方向，更不用說清晰的思路了。數據結構是對信息的處理技術，它主要涵蓋將數據結構化，再針對結構化了的數據設計演算法從而方便處理。個人理解。

㈡ 什麼是數據結構什麼是演算法演算法與程序有什麼關系

在計算機編程領域，數據結構與演算法的應用是無處不在。比如圖像視頻處理、內數據壓縮、資料庫容、游戲開發、操作系統、編譯器、搜索引擎、AR、VR、人工智慧、區塊鏈等領域，都是以數據結構與演算法為基石。

數據結構與演算法屬於開發人員的基本內功，也能訓練大腦的思考能力，掌握一次，終生受益。扎實的數據結構與演算法功底，能讓我們站在更高的角度去思考代碼、寫出性能更優的程序，能讓我們更快速地學習上手各種新技術（比如人工智慧、區塊鏈等），也能讓我們敲開更高級編程領域的大門。

數據結構與演算法更是各大名企面試題中的常客，如果不想被行業拋棄、想進入更大的名企、在IT道路上走得更遠，掌握數據結構與演算法是非常有必要。

㈢ 編程中數據結構是什麼

各種編程語言都是需要演算法的，數據結構決定演算法。數據結構是計算機存儲、組織數據的方式。數據結構是指相互之間存在一種或多種特定關系的數據元素的集合。通常情況下，精心選擇的數據結構可以帶來更高的運行或者存儲效率。數據結構往往同高效的檢索演算法和索引技術有關。編程語言（programminglanguage），是用來定義計算機程序的形式語言。它是一種被標准化的交流技巧，用來向計算機發出指令。一種計算機語言讓程序員能夠准確地定義計算機所需要使用的數據，並精確地定義在不同情況下所應當採取的行動。最早的編程語言是在電腦發明之後產生的，當時是用來控制提花織布機及自動演奏鋼琴的動作。在電腦領域已發明了上千不同的編程語言，而且每年仍有新的編程語言誕生。很多編程語言需要用指令方式說明計算的程序，而有些編程語言則屬於聲明式編程，說明需要的結果，而不說明如何計算。編程語言的描述一般可以分為語法及語義。語法是說明編程語言中，哪些符號或文字的組合方式是正確的，語義則是對於編程的解釋。有些語言是用規格文件定義，例如C語言的規格文件也是ISO標准中一部份，2011年後的版本為ISO/IEC9899:2011，而其他語言（像Perl）有一份主要的編程語言實現文件，視為是參考實現。編程語言俗稱「計算機語言」，種類非常的多，總的來說可以分成機器語言、匯編語言、高級語言三大類。電腦每做的一次動作，一個步驟，都是按照已經用計算機語言編好的程序來執行的，程序是計算機要執行的指令的集合，而程序全部都是用我們所掌握的語言來編寫的。所以人們要控制計算機一定要通過計算機語言向計算機發出命令。目前通用的編程語言有兩種形式：匯編語言和高級語言。

㈣ 大數據專業將來就是編程、敲代碼嗎前景怎麼樣

學大數據很不錯，就業前景廣闊！

但是有關大數據的崗位，通常都是有學歷要求的，一般是大專/本科起步。

大數據作為一項前沿互聯網技術，目前被各互聯網大廠的項目部門大量需求，如視頻推薦等。隨著鴻蒙系統的發布，物聯網時代將會催生更多大數據崗位。大數據技術在現在，以及可預見的將來，都是比較吃香的。

我國大數據發展整體上仍處於起步階段，雖然快速發展的格局基本形成，但是在數據開放共享、以大數據驅動發展等方面都需要大量的大數據專業人才。大數據是一門交叉學科，很多大學沒有為大數據單獨設置專業，主要有自學和報班學習兩種途徑。

大數據專業全稱數據科學與大數據技術，是2016年我國高校設置的本科專業。有32所高校成為第二批成功申請「數據科學與大數據技術」本科新專業的高校。加上第一批成功申請該專業的北京大學、對外經濟貿易大學及中南大學，目前共有35所大學獲批開設大數據專業。

大數據（Bigdata）專業的學生不僅具備計算機編程、統計和數據挖掘等專業技能，還能夠將這些技能應用到自己所選領域中解決問題，比如應用到社會科學、自然科學和工程學領域。所以對於這項偏技術類的專業，你學大數據是一個很好的選擇。

大數據工程師待遇30~50萬之間。

你可以看到，在市場需求和人才供應的不均衡下，大數據人才問題日漸嚴峻。

人才緊缺帶來的最直觀的現象就是薪酬的提升。

目前，一個大數據工程師的月薪輕松過萬，一個有幾年工作經驗的數據分析師的薪酬在30萬~50萬元之間，而更頂尖的大數據技術人才則是年薪輕松超百萬，成為各大互聯網和IT公司爭奪的對象。

因而甚至有觀點認為，大數據專業正在成為求職者進入大公司的捷徑。

綜上所述，大專學大數據是不錯的選擇，如果提升一下學歷和實力，今後的就業會很容易。所以，不要因為學校是大專院校就放棄學習，你只有在大學期間更努力，積累深厚的專業功底，才能在這個越來越卷的職場脫穎而出。

對於想進大廠的應屆畢業生，建議考一個阿里雲大數據ACP證書，市面上大數據相關的認證證書並不多，有含金量、能被市場認可的更少了，而阿里雲大數據ACP認證算是其中一個。它不僅能讓你的理論知識聯系實際應用，更能對你的求職起到助推作用，是你找工作的一個加分項。

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㈤ 什麼是數據結構和演算法分析在編程里起到什麼作用

編程是為了解決問題，這些問題並表都是數值計算，其所處理的數據並不都是數值，但計算機所能處理的最終是0和1的二進制串，所以需要把問題中的數據用計算機能處理的方式來表示，這就需要數據結構。

簡單的說，數據結構是數據在計算機中的表示方式，有邏輯結構和物理結構之分，如邏輯上同樣的隊列，物理上可以是順序存儲，也可以是鏈式存儲。

通俗的講，演算法就是解決問題的方法，比如同樣的排序，可以用冒泡排序、插入排序等，不同的演算法可以達到相同的目標，但是效率可能有所不同。

㈥ c語言的數據結構和程序設計

數據結構
數據結構是計算機存儲、組織數據的方式。數據結構是指相互之間存在一種或多種特定關系的數據元素的集合。通常情況下，精心選擇的數據結構可以帶來更高的運行或者存儲效率。數據結構往往同高效的檢索演算法和索引技術有關。數據結構在計算機科學界至今沒有標準的定義。個人根據各自的理解的不同而有不同的表述方法： Sartaj Sahni 在他的《數據結構、演算法與應用》一書中稱：「數據結構是數據對象，以及存在於該對象的實例和組成實例的數據元素之間的各種聯系。這些聯系可以通過定義相關的函數來給出。」他將數據對象（data object）定義為「一個數據對象是實例或值的集合」。 Clifford A.Shaffer 在《數據結構與演算法分析》一書中的定義是：「數據結構是 ADT（抽象數據類型 Abstract Data Type） 的物理實現。」 Lobert L.Kruse 在《數據結構與程序設計》一書中，將一個數據結構的設計過程分成抽象層、數據結構層和實現層。其中，抽象層是指抽象數據類型層，它討論數據的邏輯結構及其運算，數據結構層和實現層討論一個數據結構的表示和在計算機內的存儲細節以及運算的實現。
重要意義
一般認為，一個數據結構是由數據元素依據某種邏輯聯系組織起來的。對數據元素間邏輯關系的描述稱為數據的邏輯結構；數據必須在計算機內存儲，數據的存儲結構是數據結構的實現形式，是其在計算機內的表示；此外討論一個數據結構必須同時討論在該類數據上執行的運算才有意義。 在許多類型的程序的設計中，數據結構的選擇是一個基本的設計考慮因素。許多大型系統的構造經驗表明，系統實現的困難程度和系統構造的質量都嚴重的依賴於是否選擇了最優的數據結構。許多時候，確定了數據結構後，演算法就容易得到了。有些時候事情也會反過來，我們根據特定演算法來選擇數據結構與之適應。不論哪種情況，選擇合適的數據結構都是非常重要的。 選擇了數據結構，演算法也隨之確定，是數據而不是演算法是系統構造的關鍵因素。這種洞見導致了許多種軟體設計方法和程序設計語言的出現，面向對象的程序設計語言就是其中之一。
研究內容 在計算機科學中，數據結構是一門研究非數值計算的程序設計問題中計算機的操作對象（數據元素）以及它們之間的關系和運算等的學科，而且確保經過這些運算後所得到的新結構仍然是原來的結構類型。
「數據結構」作為一門獨立的課程在國外是從1968年才開始設立的。 1968年美國唐•歐•克努特教授開創了數據結構的最初體系，他所著的《計算機程序設計技巧》第一卷《基本演算法》是第一本較系統地闡述數據的邏輯結構和存儲結構及其操作的著作。「數據結構」在計算機科學中是一門綜合性的專業基礎課。數據結構是介於數學、計算機硬體和計算機軟體三者之間的一門核心課程。數據結構這一門課的內容不僅是一般程序設計（特別是非數值性程序設計）的基礎，而且是設計和實現編譯程序、操作系統、資料庫系統及其他系統程序的重要基礎。
計算機是一門研究用計算機進行信息表示和處理的科學。這裡面涉及到兩個問題：信息的表示，信息的處理 。
而信息的表示和組織又直接關繫到處理信息的程序的效率。隨著計算機的普及，信息量的增加，信息范圍的拓寬，使許多系統程序和應用程序的規模很大，結構又相當復雜。因此，為了編寫出一個「好」的程序，必須分析待處理的對象的特徵及各對象之間存在的關系，這就是數據結構這門課所要研究的問題。眾所周知，計算機的程序是對信息進行加工處理。在大多數情況下，這些信息並不是沒有組織，信息（數據）之間往往具有重要的結構關系，這就是數據結構的內容。數據的結構，直接影響演算法的選擇和效率。 計算機解決一個具體問題時，大致需要經過下列幾個步驟：首先要從具體問題中抽象出一個適當的數學模型，然後設計一個解此數學模型的演算法（Algorithm），最後編出程序、進行測試、調整直至得到最終解答。尋求數學模型的實質是分析問題，從中提取操作的對象，並找出這些操作對象之間含有的關系，然後用數學的語言加以描述。計算機演算法與數據的結構密切相關，演算法無不依附於具體的數據結構，數據結構直接關繫到演算法的選擇和效率。運算是由計算機來完成，這就要設計相應的插入、刪除和修改的演算法 。也就是說，數據結構還需要給出每種結構類型所定義的各種運算的演算法。 數據是對客觀事物的符號表示，在計算機科學中是指所有能輸入到計算機中並由計算機程序處理的符號的總稱。
數據元素是數據的基本單位，在計算機程序中通常作為一個整體考慮。一個數據元素由若干個數據項組成。數據項是數據的不可分割的最小單位。有兩類數據元素：一類是不可分割的原子型數據元素，如：整數"5"，字元 "N" 等；另一類是由多個款項構成的數據元素，其中每個款項被稱為一個數據項。例如描述一個學生的信息的數據元素可由下列6個數據項組成。其中的出身日期又可以由三個數據項："年"、"月"和"日"組成，則稱"出身日期"為組合項，而其它不可分割的數據項為原子項。
關鍵字指的是能識別一個或多個數據元素的數據項。若能起唯一識別作用，則稱之為 "主" 關鍵字，否則稱之為 "次" 關鍵字。
數據對象是性質相同的數據元素的集合，是數據的一個子集。數據對象可以是有限的，也可以是無限的。
數據處理是指對數據進行查找、插入、刪除、合並、排序、統計以及簡單計算等的操作過程。在早期，計算機主要用於科學和工程計算，進入八十年代以後，計算機主要用於數據處理。據有關統計資料表明，現在計算機用於數據處理的時間比例達到80%以上，隨著時間的推移和計算機應用的進一步普及，計算機用於數據處理的時間比例必將進一步增大。
分類
數據結構是指同一數據元素類中各數據元素之間存在的關系。數據結構分別為邏輯結構、存儲結構（物理結構）和數據的運算。數據的邏輯結構是對數據之間關系的描述，有時就把邏輯結構簡稱為數據結構。邏輯結構形式地定義為（K，R）（或（D，S）），其中，K是數據元素的有限集，R是K上的關系的有限集。
數據元素相互之間的關系稱為結構。有四類基本結構：集合、線性結構、樹形結構、圖狀結構（網狀結構）。樹形結構和圖形結構全稱為非線性結構。集合結構中的數據元素除了同屬於一種類型外，別無其它關系。線性結構中元素之間存在一對一關系，樹形結構中元素之間存在一對多關系，圖形結構中元素之間存在多對多關系。在圖形結構中每個結點的前驅結點數和後續結點數可以任意多個。
數據結構在計算機中的表示（映像）稱為數據的物理（存儲）結構。它包括數據元素的表示和關系的表示。數據元素之間的關系有兩種不同的表示方法：順序映象和非順序映象，並由此得到兩種不同的存儲結構：順序存儲結構和鏈式存儲結構。順序存儲方法：它是把邏輯上相鄰的結點存儲在物理位置相鄰的存儲單元里，結點間的邏輯關系由存儲單元的鄰接關系來體現，由此得到的存儲表示稱為順序存儲結構。順序存儲結構是一種最基本的存儲表示方法，通常藉助於程序設計語言中的數組來實現。鏈接存儲方法：它不要求邏輯上相鄰的結點在物理位置上亦相鄰，結點間的邏輯關系是由附加的指針欄位表示的。由此得到的存儲表示稱為鏈式存儲結構，鏈式存儲結構通常藉助於程序設計語言中的指針類型來實現。索引存儲方法：除建立存儲結點信息外，還建立附加的索引表來標識結點的地址。散列存儲方法：就是根據結點的關鍵字直接計算出該結點的存儲地址。
數據結構中，邏輯上（邏輯結構：數據元素之間的邏輯關系）可以把數據結構分成線性結構和非線性結構。線性結構的順序存儲結構是一種隨機存取的存儲結構，線性表的鏈式存儲結構是一種順序存取的存儲結構。線性表若採用鏈式存儲表示時所有結點之間的存儲單元地址可連續可不連續。邏輯結構與數據元素本身的形式、內容、相對位置、所含結點個數都無關。
數據結構與演算法
演算法的設計取決於數據（邏輯）結構，而演算法的實現依賴於採用的存儲結構。數據的存儲結構實質上是它的邏輯結構在計算機存儲器中的實現為了全面的反映一個數據的邏輯結構，他在存儲器中的映象包括兩方面內容，及數據元素之間的信息和數據元素之間的關系。不同數據結構有其相應的若干運算。數據的運算是在數據的邏輯結構上定義的操作演算法，如檢索、插入、刪除、更新的排序等。
數據的運算是數據結構的一個重要方面，討論任一種數據結構時都離不開都離不開對該結構上的數據運算及其實現演算法的討論。
數據結構的形式定義為：數據結構是一個二元組：
Data-Structure=(D，S)
其中：D是數據元素的有限集，S是D上關系的有限集。
數據結構不同於數據類型，也不同於數據對象，它不僅要描述數據類型的數據對象，而且要描述數據對象各元素之間的相互關系。
數據類型是一個值的集合和定義在這個值集上的一組操作的總稱。數據類型可分為兩類：原子類型、結構類型。一方面，在程序設計語言中，每一個數據都屬於某種數據類型。類型明顯或隱含地規定了數據的取值范圍、存儲方式以及允許進行的運算。可以認為，數據類型是在程序設計中已經實現了的數據結構。另一方面，在程序設計過程中，當需要引入某種新的數據結構時，總是藉助編程語言所提供的數據類型來描述數據的存儲結構。
計算機中表示數據的最小單位是二進制數的一位，叫做位。我們用一個由若干位組合起來形成的一個位串表示一個數據元素，通常稱這個位串為元素或結點。當數據元素由若干數據項組成時，位串中對應於各個數據項的子位串稱為數據域。元素或結點可看成是數據元素在計算機中的映象。 一個軟體系統框架應建立在數據之上，而不是建立在操作之上。一個含抽象數據類型的軟體模塊應包含定義、表示、實現三個部分。 對每一個數據結構而言，必定存在與它密切相關的一組操作。若操作的種類和數目不同，即使邏輯結構相同，數據結構能起的作用也不同。
不同的數據結構其操作集不同，但下列操作必不可缺：1,結構的生成；2.結構的銷毀；3,在結構中查找滿足規定條件的數據元素；4,在結構中插入新的數據元素； 5,刪除結構中已經存在的數據元素； 6,遍歷。
抽象數據類型：一個數學模型以及定義在該模型上的一組操作。抽象數據類型實際上就是對該數據結構的定義。因為它定義了一個數據的邏輯結構以及在此結構上的一組演算法。抽象數據類型可用以下三元組表示：（D，S，P）。D是數據對象，S是D上的關系集，P是對D的基本操作集。ADT的定義為： ADT 抽象數據類型名{ 數據對象：（數據元素集合） 數據關系：（數據關系二元組結合） 基本操作：（操作函數的羅列） } ADT 抽象數據類型名;
抽象數據類型有兩個重要特性： 數據抽象
用ADT描述程序處理的實體時，強調的是其本質的特徵、其所能完成的功能以及它和外部用戶的介面（即外界使用它的方法）。 數據封裝 將實體的外部特性和其內部實現細節分離，並且對外部用戶隱藏其內部實現細節。
數據（Data）是信息的載體，它能夠被計算機識別、存儲和加工處理。它是計算機程序加工的原料，應用程序處理各種各樣的數據。計算機科學中，所謂數據就是計算機加工處理的對象，它可以是數值數據，也可以是非數值數據。數值數據是一些整數、實數或復數，主要用於工程計算、科學計算和商務處理等；非數值數據包括字元、文字、圖形、圖像、語音等。數據元素（Data Element）是數據的基本單位。在不同的條件下，數據元素又可稱為元素、結點、頂點、記錄等。例如，學生信息檢索系統中學生信息表中的一個記錄等，都被稱為一個數據元素。
有時，一個數據元素可由若干個數據項（Data Item）組成，例如，學籍管理系統中學生信息表的每一個數據元素就是一個學生記錄。它包括學生的學號、姓名、性別、籍貫、出生年月、成績等數據項。這些數據項可以分為兩種：一種叫做初等項，如學生的性別、籍貫等，這些數據項是在數據處理時不能再分割的最小單位；另一種叫做組合項，如學生的成績，它可以再劃分為數學、物理、化學等更小的項。通常，在解決實際應用問題時是把每個學生記錄當作一個基本單位進行訪問和處理的。
數據對象（Data Object）或數據元素類（Data Element Class）是具有相同性質的數據元素的集合。在某個具體問題中，數據元素都具有相同的性質（元素值不一定相等），屬於同一數據對象（數據元素類），數據元素是數據元素類的一個實例。例如，在交通咨詢系統的交通網中，所有的頂點是一個數據元素類，頂點A和頂點B各自代表一個城市，是該數據元素類中的兩個實例，其數據元素的值分別為A和B。 數據結構（Data Structure）是指互相之間存在著一種或多種關系的數據元素的集合。在任何問題中，數據元素之間都不會是孤立的，在它們之間都存在著這樣或那樣的關系，這種數據元素之間的關系稱為結構。根據數據元素間關系的不同特性，通常有下列四類基本的結構：
⑴集合結構。該結構的數據元素間的關系是「屬於同一個集合」。
⑵線性結構。該結構的數據元素之間存在著一對一的關系。
⑶樹型結構。該結構的數據元素之間存在著一對多的關系。
⑷圖形結構。該結構的數據元素之間存在著多對多的關系，也稱網狀結構。 從上面所介紹的數據結構的概念中可以知道，一個數據結構有兩個要素。一個是數據元素的集合，另一個是關系的集合。在形式上，數據結構通常可以採用一個二元組來表示。
數據結構的形式定義為：數據結構是一個二元組
Data_Structure ＝（D，R）
其中，D是數據元素的有限集，R是D上關系的有限集。 線性結構的特點是數據元素之間是一種線性關系，數據元素「一個接一個的排列」。在一個線性表中數據元素的類型是相同的，或者說線性表是由同一類型的數據元素構成的線性結構。在實際問題中線性表的例子是很多的，如學生情況信息表是一個線性表：表中數據元素的類型為學生類型; 一個字元串也是一個線性表：表中數據元素的類型為字元型，等等。
線性表是最簡單、最基本、也是最常用的一種線性結構。 線性表是具有相同數據類型的n(n>=0)個數據元素的有限序
列，通常記為：
(a1，a2，… ai-1，ai，ai+1，…an)
其中n為表長， n＝0 時稱為空表。 它有兩種存儲方法：順序存儲和鏈式存儲，它的主要基本操作是插入、刪除和檢索等。
常用數據結構數組 (Array) 在程序設計中，為了處理方便， 把具有相同類型的若干變數按有序的形式組織起來。這些按序排列的同類數據元素的集合稱為數組。在C語言中， 數組屬於構造數據類型。一個數組可以分解為多個數組元素，這些數組元素可以是基本數據類型或是構造類型。因此按數組元素的類型不同，數組又可分為數值數組、字元數組、指針數組、結構數組等各種類別。
棧 (Stack) 是只能在某一端插入和刪除的特殊線性表。它按照後進先出的原則存儲數據，先進入的數據被壓入棧底，最後的數據在棧頂，需要讀數據的時候從棧頂開始彈出數據（最後一個數據被第一個讀出來）。
隊列 (Queue) 一種特殊的線性表，它只允許在表的前端（front）進行刪除操作，而在表的後端（rear）進行插入操作。進行插入操作的端稱為隊尾，進行刪除操作的端稱為隊頭。隊列中沒有元素時，稱為空隊列。
鏈表 (Linked List) 是一種物理存儲單元上非連續、非順序的存儲結構，數據元素的邏輯順序是通過鏈表中的指針鏈接次序實現的。鏈表由一系列結點（鏈表中每一個元素稱為結點）組成，結點可以在運行時動態生成。每個結點包括兩個部分：一個是存儲數據元素的數據域，另一個是存儲下一個結點地址的指針域。
樹 (Tree) 是包含n（n>0）個結點的有窮集合K，且在K中定義了一個關系N，N滿足 以下條件： （1）有且僅有一個結點 k0，他對於關系N來說沒有前驅，稱K0為樹的根結點。簡稱為根（root）。 （2）除K0外，k中的每個結點，對於關系N來說有且僅有一個前驅。
（3）K中各結點，對關系N來說可以有m個後繼（m>=0）。
圖 (Graph) 圖是由結點的有窮集合V和邊的集合E組成。其中，為了與樹形結構加以區別，在圖結構中常常將結點稱為頂點，邊是頂點的有序偶對，若兩個頂點之間存在一條邊，就表示這兩個頂點具有相鄰關系。
堆 (Heap) 在計算機科學中，堆是一種特殊的樹形數據結構，每個結點都有一個值。通常我們所說的堆的數據結構，是指二叉堆。堆的特點是根結點的值最小（或最大），且根結點的兩個子樹也是一個堆。
散列表 (Hash) 若結構中存在關鍵字和K相等的記錄，則必定在f(K)的存儲位置上。由此，不需比較便可直接取得所查記錄。稱這個對應關系f為散列函數(Hash function)，按這個思想建立的表為散列表。

㈦ 數據結構對編程重要嗎

非常重要，使用好的數茄族據結構可以大大提高程序運行效率，如果不會數據結構則只能使用直接簡單粗暴的方式編程顫亮弊，程序的運行速鍵做度可想而知

㈧ 數結構編程題，求大佬幫忙，C語言的

線性表用數組實現，單鏈表用帶鏈表指針的結構實現。

這里數據的錄入，我用隨機數生成兩組-99到99的兩位數來填充線性表和單鏈表，利用冒泡排序升序排列，這樣負數就都到正數前面了旦余逗。分兩個函數：

#include <stdio.h>

#include <stdlib.h>

#include <time.h>

#define M 10//最大數據個數

typedef struct llist

{

int n;

struct llist *next;

}LLT;

void doByST();//用順序表做

void doByLLT();//用單鏈表做

int main()

{

srand(time(NULL));//利用隨機數(正負兩位數-99~99)填充順序表及單鏈表

doByST();

doByLLT();

}

void doByST()//用順序表做

{

int i,j,st[M];

printf("順序表中的數據： ");

for(i=0;i<M;i++) st[i]=((rand()%2)?1:-1)*(rand()%90+10),printf("%d ",st[i]);

printf(" 將所有負值放到所有正值前面： ");

for(i=0;i<M;i++)

for(j=i+1;j<M;j++)

if(st[i]>st[j])

st[i]^=st[j],st[j]^=st[i],st[i]^=st[j];

for(i=0;i<M;i++) printf("%d ",st[i]);//列印結果

printf(" ");

}

void doByLLT()//用單鏈表做

{

int i;

LLT llist[M],*lltp=llist,*lltp2=NULL;

for(i=0;i<M-1;i++) llist[i].next=&llist[i+1];//單鏈表

llist[i].next=NULL;

printf(" 單鏈模賣表中的數據： ");

while(lltp!=NULL)

{

lltp->n=((rand()%2)?1:-1)*(rand()%90+10);

printf("%d ",lltp->n);

lltp=lltp->next;

}

printf(" 將所有負值放到所有正值前面 ");

lltp=llist;

while(lltp!=NULL)

{

lltp2=lltp->next;

while(lltp2!=NULL)

{

if(lltp->n>lltp2->n)

lltp->n^=lltp2->n,lltp2->n^=lltp->n,lltp->n^=lltp2->n;

毀核 lltp2=lltp2->next;

}

lltp=lltp->next;

}

lltp=llist;//--列印結果

while(lltp!=NULL) printf("%d ",lltp->n),lltp=lltp->next;

}

㈨ 請問大學學習數據結構與演算法（C語言版）需要多強的C語言基礎

李明傑老師：每周一道演算法題槐消讓 通關演算法面試課（超清視頻）網路網盤

鏈接: https://pan..com/s/14GZpVf03Mf9E-YnMrrR4Pw

若資源有問題歡迎追問鉛局~

㈩ 數據結構

何謂數據結構
?
數據結構是在整個計算機科學與技術領域上廣泛被使用的術語。它用來反映一個數據的內部構成，即一個數據由那些成分數據構成，以什麼方式構成，呈什麼結構。數據結構有邏輯上的數據結構和物理上的數據結構之分。邏輯上的數據結構反映成分數據之間的邏輯關系，而物理上的數據結構反映成分數據在計算機內部的存儲安排。數據結構是數據存在的形式。 數據結構是信息的一種組織方式，其目的是為了提高演算法的效率，它通常與一組演算法的集合相對應，通過這組演算法集合可以對數據結構中的數據進行某種操作。
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數據結構主要研究什麼？
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數據結構作為一門學科主要研究數據的各種邏輯結構和存儲結構，以及對數據的各種操作。因此，主要有三個方面的內容：數據的邏輯結構；數據的物理存儲結構；對數據的操作（或演算法）。通常，演算法的
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設計取決於數據的邏輯結構，演算法的實現取決於數據的物理存儲結構。
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什麼是數據結構？什麼是邏輯結構和物理結構？
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數據是指由有限的符號（比如，"0"和"1"，具有其自己的結構、操作、和相應的語義）組成的元素的集合。結構是元素之間的關系的集合。通常來說，一個數據結構DS 可以表示為一個二元組：
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DS=(D,S), //i.e., data-structure=(data-part,logic-structure-part) 這里D是數據元素的集合（或者是「結點」，可能還含有「數據項」或「數據域」），S是定義在D（或其他集合）上的關系的集合，S = { R | R : D×D×...}，稱之為元素的邏輯結構。 邏輯結構有四種基本類型：集合結構、線性結構、樹狀結構和網路結構。表和樹是最常用的兩種高效數據結構，許多高效的演算法可以用這兩種數據結構來設計實現。表是線性結構的（全序關系），樹(偏序或層次關系)和圖（局部有序(weak/local orders)）是非線性結構。
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數據結構的物理結構是指邏輯結構的存儲鏡像(image)。數據結構 DS 的物理結構 P對應於從 DS 的數據元素到存儲區M（維護著邏輯結構S）的一個映射：
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(PD,S) -- > M 存儲器模型：一個存儲器 M 是一系列固定大小的存儲單元，每個單元 U 有一個唯一的地址 A(U)，該地址被連續地編碼。每個單元 U 有一個唯一的後繼單元 U'=succ(U)。 P 的四種基本映射模型：順序（sequential）、鏈接（linked）、索引（indexed）和散列（hashing）映射。
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因此，我們至少可以得到4×4種可能的物理數據結構：
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sequential (sets)
linked lists
indexed trees
hash graphs
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（並不是所有的可能組合都合理）
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??? 數據結構DS上的操作：所有的定義在DS上的操作在改變數據元素（節點）或節點的域時必須保持DS的邏輯和物理結構。
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DS上的基本操作：任何其他對DS的高級操作都可以用這些基本操作來實現。最好將DS和他的所有基本操作看作一個整體——稱之為模塊。我們可以進一步將該模塊抽象為數據類型（其中DS的存儲結構被表示為私有成員，基本操作被表示為公共方法），稱之為ADT。作為ADT，堆棧和隊列都是一種特殊的表，他們擁有表的操作的子集。 對於DATs的高級操作可以被設計為（不封裝的）演算法，利用基本操作對DS進行處理。
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好的和壞的DS：如果一個DS可以通過某種「線性規則」被轉化為線性的DS（例如線性表），則稱它為好的DS。好的DS通常對應於好的（高效的）演算法。這是由計算機的計算能力決定的，因為計算機本質上只能存取邏輯連續的內存單元，因此如何沒有線性化的結構邏輯上是不可計算的。比如對一個圖進行操作，要訪問圖的所有結點，則必須按照某種順序來依次訪問所有節點（要形成一個偏序），必須通過某種方式將圖固有的非線性結構轉化為線性結構才能對圖進行操作。
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樹是好的DS——它有非常簡單而高效的線性化規則，因此可以利用樹設計出許多非常高效的演算法。樹的實現和使用都很簡單，但可以解決大量特殊的復雜問題，因此樹是實際編程中最重要和最有用的一種數據結構。樹的結構本質上有遞歸的性質——每一個葉節點可以被一棵子樹所替代，反之亦然。實際上，每一種遞歸的結構都可以被轉化為（或等價於）樹形結構。
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從機器語言到高級語言的抽象
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我們知道，演算法被定義為一個運算序列。這個運算序列中的所有運算定義在一類特定的數據模型上，並以解決一類特定問題為目標。這個運算序列應該具備下列四個特徵。 有限性，即序列的項數有限，且每一運算項都可在有限的時間內完成;確定性，即序列的每一項運算都有明確的定義，無二義性;可以沒有輸入運算項，但一定要有輸出運算項;可行性，即對於任意給定的合法的輸入都能得到相應的正確的輸出。這些特徵可以用來判別一個確定的運算序列是否稱得上是一個演算法。 但是，我們現在的問題不是要判別一個確定的運算序列是否稱得上是一個演算法，而是要對一個己經稱得上是演算法的運算序列，回顧我們曾經如何用程序設計語言去表達它。
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演算法的程序表達，歸根到底是演算法要素的程序表達，因為一旦演算法的每一項要素都用程序清楚地表達，整個演算法的程序表達也就不成問題。
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作為運算序列的演算法，有三個要素。 作為運算序列中各種運算的運算對象和運算結果的數據;運算序列中的各種運算;運算序列中的控制轉移。這三種要素依序分別簡稱為數據、運算和控制。 由於演算法層出不窮，變化萬千，其中的運算所作用的對象數據和所得到的結果數據名目繁多，不勝枚舉。最簡單最基本的有布爾值數據、字元數據、整數和實數數據等;稍復雜的有向量、矩陣、記錄等數據;更復雜的有集合、樹和圖，還有聲音、圖形、圖像等數據。 同樣由於演算法層出不窮，變化萬千，其中運算的種類五花八門、多姿多彩。最基本最初等的有賦值運算、算術運算、邏輯運算和關系運算等;稍復雜的有算術表達式和邏輯表達式等;更復雜的有函數值計算、向量運算、矩陣運算、集合運算，以及表、棧、隊列、樹和圖上的運算等:此外，還可能有以上列舉的運算的復合和嵌套。 關於控制轉移，相對單純。在串列計算中，它只有順序、分支、循環、遞歸和無條件轉移等幾種。
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我們來回顧一下，自從計算機問世以來，演算法的上述三要素的程序表達，經歷過一個怎樣的過程。
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最早的程序設計語言是機器語言，即具體的計算機上的一個指令集。當時，要在計算機上運行的所有演算法都必須直接用機器語言來表達，計算機才能接受。演算法的運算序列包括運算對象和運算結果都必須轉換為指令序列。其中的每一條指令都以編碼(指令碼和地址碼)的形式出現。與演算法語言表達的演算法，相差十萬八千里。對於沒受過程序設計專門訓練的人來說，一份程序恰似一份"天書"，讓人看了不知所雲，可讀性
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極差。
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用機器語言表達演算法的運算、數據和控制十分繁雜瑣碎，因為機器語言所提供的指令太初等、原始。機器語言只接受算術運算、按位邏輯運算和數的大小比較運算等。對於稍復雜的運算，都必須一一分解，直到到達最初等的運算才能用相應的指令替代之。機器語言能直接表達的數據只有最原始的位、位元組、和字三種。演算法中即使是最簡單的數據如布爾值、字元、整數、和實數，也必須一一地映射到位、位元組和字
中，還得一一分配它們的存儲單元。對於演算法中有結構的數據的表達則要麻煩得多。機器語言所提供的控制轉移指令也只有無條件轉移、條件轉移、進入子程序和從子程序返回等最基本的幾種。用它們來構造循環、形成分支、調用函數和過程得事先做許多的准備，還得靠許多的技巧。 直接用機器語言表達演算法有許多缺點。
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大量繁雜瑣碎的細節牽制著程序員，使他們不可能有更多的時間和精力去從事創造性的勞動，執行對他們來說更為重要的任務。如確保程序的正確性、高效性。程序員既要駕馭程序設計的全局又要深入每一個局部直到實現的細節，即使智力超群的程序員也常常會顧此失彼，屢出差錯，因而所編出的程序可靠性差，且開發周期長。 由於用機器語言進行程序設計的思維和表達方式與人們的習慣大相徑庭，只有經過
較長時間職業訓練的程序員才能勝任，使得程序設計曲高和寡。因為它的書面形式全是"密"碼，所以可讀性差，不便於交流與合作。因為它嚴重地依賴於具體的計算機，所以可移植性差，重用性差。這些弊端造成當時的計算機應用未能迅速得到推廣。
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克服上述缺點的出路在於程序設計語言的抽象，讓它盡可能地接近於演算法語言。 為此，人們首先注意到的是可讀性和可移植性，因為它們相對地容易通過抽象而得到改善。於是，很快就出現匯編語言。這種語言對機器語言的抽象，首先表現在將機器語言的每一條指令符號化:指令碼代之以記憶符號，地址碼代之以符號地址，使得其含義顯現在符號上而不再隱藏在編碼中，可讓人望"文"生義。其次表現在這種語言擺脫了具體計算機的限制，可在不同指令集的計算機上運行，只要該計算機配上匯編語言的一個匯編程序。這無疑是機器語言朝演算法語言靠攏邁出的一步。但是，它離演算法語言還太遠，以致程序員還不能從分解演算法的數據、運算和控制到匯編才能直接表達的指令等繁雜瑣碎的事務中解脫出來。 到了50年代中期，出現程序設計的高級語言如Fortran，Algol60，以及後來的PL/l， Pascal等，演算法的程序表達才產生一次大的飛躍。
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誠然，演算法最終要表達為具體計算機上的機器語言才能在該計算機上運行，得到所需要的結果。但匯編語言的實踐啟發人們，表達成機器語言不必一步到位，可以分兩步走或者可以築橋過河。即先表達成一種中介語言，然後轉成機器語言。匯編語言作為一種中介語言，並沒有獲得很大成功，原因是它離演算法語
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言還太遠。這便指引人們去設計一種盡量接近演算法語言的規范語言，即所謂的高級語言，讓程序員可以用它方便地表達演算法，然後藉助於規范的高級語言到規范的機器語言的"翻譯"，最終將演算法表達為機器語言。而且，由於高級語言和機器語言都具有規范性，這里的"翻譯"完全可以機械化地由計算機來完成，就像匯編語言被翻譯成機器語言一樣，只要計算機配上一個編譯程序。 上述兩步，前一步由程序員去完成，後一步可以由編譯程序去完成。在規定清楚它們各自該做什麼之後，這兩步是完全獨立的。它們各自該如何做互不相干。前一步要做的只是用高級語言正確地表達給定的演算法，產生一個高級語言程序;後一步要做的只是將第一步得到的高級語言程序翻譯成機器語言程序。至於程序員如何用高級語言表達演算法和編譯程序如何將高級語言表達的演算法翻譯成機器語言表達的演算法，顯然毫不相干。
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處理從演算法語言最終表達成機器語言這一復雜過程的上述思想方法就是一種抽象。匯編語言和高級語言的出現都是這種抽象的範例。 與匯編語言相比，高級語言的巨大成功在於它在數據、運算和控制三方
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面的表達中引入許多接近演算法語言的概念和工具，大大地提高抽象地表達演算法的能力。 在運算方面，高級語言如Pascal，除允許原封不動地運用演算法語言的四則運算、邏輯運算、關系運算、算術表達式、邏輯表達式外，還引入強有力的函數與過程的工具，並讓用戶自定義。這一工具的重要性不僅在於它精簡了重復的程序文本段，而且在於它反映出程序的兩級抽象。
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在函數與過程調用級，人們只關心它能做什麼，不必關心它如何做。只是到函數與過程的定義時，人們才給出如何做的細節。用過高級語言的讀者都知道，一旦函數與過程的名稱、參數和功能被規定清楚，那麼，在程序中調用它們便與在程序的頭部說明它們完全分開。你可以修改甚至更換函數體與過程體，而不影響它們的被調用。如果把函數與過程名看成是運算名，把參數看成是運算的對象或運算的結果，那麼
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，函數與過程的調用和初等運算的引用沒有兩樣。利用函數和過程以及它們的復合或嵌套可以很自然地表達演算法語言中任何復雜的運算。
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在數據方面，高級語言如Pascal引人了數據類型的概念，即把所有的數據加以分類。每一個數據(包括表達式)或每一個數據變數都屬於其中確定的一類。稱這一類數據為一個數據類型。 因此，數據類型是數據或數據變數類屬的說明，它指示該數據或數據變數可能取的值的全體。對於無結構的數據，高級語言如Pascal，除提供標準的基本數據類型--布爾型、字元型、整型和實型外，還提供用戶可自定義的枚舉類、子界類型和指針類型。這些類型(除指針外)，其使用方式都順應人們在演算法語言中使用的習慣。對於有結構的數據，高級語言如Pascal，提供了數組、記錄、有限制的集合和文件等四種標準的結構數據類型。其中，數組是科學計算中的向量、矩陣的抽象;記錄是商業和管理中的記錄的抽象;有限制的集合是數學中足夠小的集合的勢集的抽象;文件是諸如磁碟等外存儲數據的抽象。
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人們可以利用所提供的基本數據類型(包括標準的和自定義的)，按數組、記錄、有限制的集合和文件的構造規則構造有結構的數據。 此外，還允許用戶利用標準的結構數據類型，通過復合或嵌套構造更復雜更高層的結構數據。這使得高級語言中的數據類型呈明顯的分層。 高級語言中數據類型的分層是沒有窮盡的，因而用它們可以表達演算法語言中任何復雜層次的數據。 在控制方面，高級語言如Pascal，提供了表達演算法控制轉移的六種方式。
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(1)預設的順序控制";"。
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(2)條件(分支)控制:"if表達式(為真)then S1 else S2;" 。
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(3)選擇(情況)控制:
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"Case 表達式 of
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值1: S1
值2: S2
...
值n: Sn
end"
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(4)循環控制:
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"while 表達式(為真) do S;" 或
"repeat S until 表達式(為真);" 或
"for變數名:=初值 to/downto 終值do S;"
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(5)函數和過程的調用，包括遞歸函數和遞歸過程的調用。
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(6)無條件轉移goto。

這六種表達方式不僅覆蓋了演算法語言中所有控製表達的要求，而且不再像機器語言或匯編語言那樣原始、那樣繁瑣、那樣隱晦，而是如上面所看到的，與自然語言的表達相差無幾。 程序設計語言從機器語言到高級語言的抽象，帶來的主要好處是： 高級語言接近演算法語言，易學、易掌握，一般工程技術人員只要幾周時間的培訓就可以勝任程序員的工作；高級語言為程序員提供了結構化程序設計的環境和工具，使得設計出來的程序可讀性好，可維護性強，可靠性高；高級語言遠離機器語言，與具體的計算機硬體關系不大，因而所寫出來的程序可移植性好，重用率高； 由於把繁雜瑣碎的事務交給了編譯程序去做，所以自動化程度高，開發周期短，且程、序員得到解脫，可以集中時間和精力去從事對於他們來說更為重要的創造性勞動，以提高、程序的質量。
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數據結構、數據類型和抽象數據類型
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數據結構、數據類型和抽象數據類型，這三個術語在字面上既不同又相近，反映出它們在含義上既有區別又有聯系。
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數據結構是在整個計算機科學與技術領域上廣泛被使用的術語。它用來反映一個數據的內部構成，即一個數據由哪些成分數據構成，以什麼方式構成，呈什麼結構。數據結構有邏輯上的數據結構和物理上的數據結構之分。邏輯上的數據結構反映成分數據之間的邏輯關系，物理上的數據結構反映成分數據在計算機內的存儲安排。數據結構是數據存在的形式。
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數據是按照數據結構分類的，具有相同數據結構的數據屬同一類。同一類數據的全體稱為一個數據類型。在程序設計高級語言中，數據類型用來說明一個數據在數據分類中的歸屬。它是數據的一種屬性。這個屬性限定了該數據的變化范圍。為了解題的需要，根據數據結構的種類，高級語言定義了一系列的數據類型。不同的高級語言所定義的數據類型不盡相同。Pascal語言所定義的數據類型的種類。
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其中，簡單數據類型對應於簡單的數據結構;構造數據類型對應於復雜的數據結構;在復雜的數據結構里，允許成分數據本身具有復雜的數據結構，因而，構造數據類型允許復合嵌套;指針類型對應於數據結構中成分數據之間的關系，表面上屬簡單數據類型，實際上都指向復雜的成分數據即構造數據類型中的數據，因此這里沒有把它劃入簡單數據類型，也沒有劃入構造數據類型，而單獨劃出一類。
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數據結構反映數據內部的構成方式，它常常用一個結構圖來描述:數據中的每一項成分數據被看作一個結點，並用方框或圓圈表示，成分數據之間的關系用相應的結點之間帶箭號的連線表示。如果成分數據本身又有它自身的結構，則結構出現嵌套。這里嵌套還允許是遞歸的嵌套。
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由於指針數據的引入，使構造各種復雜的數據結構成為可能。按數據結構中的成分數據之間的關系，數據結構有線性與非線性之分。在非線性數據結構中又有層次與網狀之分。 由於數據類型是按照數據結構劃分的，因此，一類數據結構對應著一種數據類型。數據類型按照該類型中的數據所呈現的結構也有線性與非線性之分，層次與網狀之分。一個數據變數，在高級語言中的類型說明必須是讀變數所具有的數據結構所對應的數據類型。最常用的數據結構是數組結構和記錄結構。數組結構的特點是：
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成分數據的個數固定，它們之間的邏輯關系由成分數據的序號(或叫數組的下標)來體現。這些成分數據按照序號的先後順序一個挨一個地排列起來。每一個成分數據具有相同的結構(可以是簡單結構，也可以是復雜結構)，因而屬於同一個數據類型(相應地是簡單數據類型或構造數據類型)。這種同一的數據類型稱為基類型。所有的成分數據被依序安排在一片連續的存儲單元中。 概括起來，數組結構是一個線性的、均勻的、其成分數據可隨機訪問的結構。
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由於這、種結構有這些良好的特性，所以最常被人們所採用。在高級語言中，與數組結構相對應的、數據類型是數組類型，即數組結構的數據變數必須說明為array [i] of T0 ，其中i是數組、結構的下標類型，而T0是數組結構的基類型。 記錄結構是另一種常用的數據結構。它的特點是:與數組結構一樣，成分數據的個數固定。但成分數據之間沒有自然序，它們處於平等地位。每一個成分數據被稱為一個域並賦予域名。不同的域有不同的域名。不同的域允許有不同的結構，因而允許屬於不同的數據類型。與數組結構一樣，它們可以隨機訪問，但訪問的途徑靠的是域名。在高級語言中記錄結構對應的數據類型是記錄類型。記錄結構的數據的變數必須說明為記錄類型。
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抽象數據類型的含義在上一段已作了專門敘述。它可理解為數據類型的進一步抽象。即把數據類型和數據類型上的運算捆在一起，進行封裝。引入抽象數據類型的目的是把數據類型的表示和數據類型上運算的實現與這些數據類型和運算在程序中的引用隔開，使它們相互獨立。對於抽象數據類型的描述，除了必須描述它的數據結構外，還必須描述定義在它上面的運算(過程或函數)。抽象數據類型上定義的過程和函
數以該抽象數據類型的數據所應具有的數據結構為基礎。
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泛型設計和數據結構與演算法
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下面我想再說說關於泛型程序設計模型對於數據結構和演算法方面的最新推動，泛型思想已經把數據結
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構和演算法方面的基本思想抽象到了一個前所未有的高度，現在有多種程序設計語言支持泛型設計，比如
ADA，C++，而且據說在JAVA的下一版本和C#中也將對泛型設計進行全面的支持。
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先說說泛型設計的基本思想：泛型編程（generic programming，以下直接以GP稱呼）是一種全新的程序設計思想，和OO，OB，PO這些為人所熟知的程序設計想法不同的是GP抽象度更高，基於GP設計的組件之間偶合度底，沒有繼承關系，所以其組件間的互交性和擴展性都非常高。我們都知道，任何演算法都是作用在一種特定的數據結構上的，最簡單的例子就是快速排序演算法最根本的實現條件就是所排序的對象是存
貯在數組裡面，因為快速排序就是因為要用到數組的隨機存儲特性，即可以在單位時間內交換遠距離的對象，而不只是相臨的兩個對象，而如果用聯表去存儲對象，由於在聯表中取得對象的時間是線性的既O[n]，這樣將使快速排序失去其快速的特點。也就是說，我們在設計一種演算法的時候，我們總是先要考慮其應用的數據結構，比如數組查找，聯表查找，樹查找，圖查找其核心都是查找，但因為作用的數據結構不同
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將有多種不同的表現形式。數據結構和演算法之間這樣密切的關系一直是我們以前的認識。泛型設計的根本思想就是想把演算法和其作用的數據結構分離，也就是說，我們設計演算法的時候並不去考慮我們設計的演算法將作用於何種數據結構之上。泛型設計的理想狀態是一個查找演算法將可以作用於數組，聯表，樹，圖等各種數據結構之上，變成一個通用的，泛型的演算法。這樣的理想是不是很誘惑人？
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泛型編程帶來的是前所未有的彈性以及不會損失效率的抽象性，GP和OO不同，它不要求你通過額外的間接層來調用函數：它讓你撰寫完全一般化並可重復使用的演算法，其效率與針對特定數據結構而設計的演算法旗鼓相當。我們大家都知道數據結構在C++中可以用用戶定義類型來表示，而C++中的模板技術就是以類型作為參數，那麼我可以想像利用模板技術可以實現我們開始的GP思想，即一個模板函數可以對於各種傳遞進來的類型起作用，而這些類型就可以是我們定義的各種數據結構。
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泛型演算法抽離於特定類型和特定數據結構之外，使得其適應與盡可能的一般化類型，演算法本身只是為了實現演算法其需要表達的邏輯本質而不去被為各種數據結構的實現細節所干擾。這意味著一個泛型演算法實際具有兩部分。1，用來描敘演算法本質邏輯的實際指令；2，正確指定其參數類型必須滿足的性質的一組需求條件。到此，相信有不少人已經開始糊塗了，呵呵，不要緊。畢竟GP是一種抽象度非常高的程序設計思想，裡面的核心就是抽象條件成為成為程序設計過程中的核心，從而取代了類型這在OO裡面的核心地位，正是因為類型不在是我們考慮的重點，類型成為了抽象條件的外衣，所以我們稱這樣的程序思想為泛型思想------把類型泛化。
這樣可以么？