数据结构有哪些分类呢？

Posted 2023-04-16

上次看到一本书，上面写到数据结构，我想了解一下什么是数据结构.

数据结构是指同一数据元素类中各数据元素之间存在的关系。数据结构分别为逻辑结构、存储结构（物理结构）和数据的运算。数据的逻辑结构是对数据之间关系的描述，有时就把逻辑结构简称为数据结构。逻辑结构形式地定义为（K，R）（或（D，S）），其中，K是数据元素的有限集，R是K上的关系的有限集。 数据元素相互之间的关系称为结构。有四类基本结构：集合、线性结构、树形结构、图状结构（网状结构）。树形结构和图形结构全称为非线性结构。集合结构中的数据元素除了同属于一种类型外，别无其它关系。线性结构中元素之间存在一对一关系，树形结构中元素之间存在一对多关系，图形结构中元素之间存在多对多关系。在图形结构中每个结点的前驱结点数和后续结点数可以任意多个。 数据结构在计算机中的表示（映像）称为数据的物理（存储）结构。它包括数据元素的表示和关系的表示。数据元素之间的关系有两种不同的表示方法：顺序映象和非顺序映象，并由此得到两种不同的存储结构：顺序存储结构和链式存储结构。顺序存储方法：它是把逻辑上相邻的结点存储在物理位置相邻的存储单元里，结点间的逻辑关系由存储单元的邻接关系来体现，由此得到的存储表示称为顺序存储结构。顺序存储结构是一种最基本的存储表示方法，通常借助于程序设计语言中的数组来实现。链接存储方法：它不要求逻辑上相邻的结点在物理位置上亦相邻，结点间的逻辑关系是由附加的指针字段表示的。由此得到的存储表示称为链式存储结构，链式存储结构通常借助于程序设计语言中的指针类型来实现。索引存储方法：除建立存储结点信息外，还建立附加的索引表来标识结点的地址。散列存储方法：就是根据结点的关键字直接计算出该结点的存储地址。 数据结构中，逻辑上（逻辑结构：数据元素之间的逻辑关系）可以把数据结构分成线性结构和非线性结构。线性结构的顺序存储结构是一种随机存取的存储结构，线性表的链式存储结构是一种顺序存取的存储结构。线性表若采用链式存储表示时所有结点之间的存储单元地址可连续可不连续。逻辑结构与数据元素本身的形式、内容、相对位置、所含结点个数都无关。 编辑本段数据结构与算法 算法的设计取决于数据（逻辑）结构，而算法的实现依赖于采用的存储结构。数据的存储结构实质上是它的逻辑结构在计算机存储器中的实现，为了全面的反映一个数据的逻辑结构，它在存储器中的映象包括两方面内容，即数据元素之间的信息和数据元素之间的关系。不同数据结构有其相应的若干运算。数据的运算是在数据的逻辑结构上定义的操作算法，如检索、插入、删除、更新和排序等。 数据的运算是数据结构的一个重要方面，讨论任一种数据结构时都离不开开对该结构上的数据运算及其实现算法的讨论。 数据结构的形式定义为：数据结构是一个二元组： Data-Structure=(D，S) 其中：D是数据元素的有限集，S是D上关系的有限集。 数据结构不同于数据类型，也不同于数据对象，它不仅要描述数据类型的数据对象，而且要描述数据对象各元素之间的相互关系。 数据类型是一个值的集合和定义在这个值集上的一组操作的总称。数据类型可分为两类：原子类型、结构类型。一方面，在程序设计语言中，每一个数据都属于某种数据类型。类型明显或隐含地规定了数据的取值范围、存储方式以及允许进行的运算。可以认为，数据类型是在程序设计中已经实现了的数据结构。另一方面，在程序设计过程中，当需要引入某种新的数据结构时，总是借助编程语言所提供的数据类型来描述数据的存储结构。 计算机中表示数据的最小单位是二进制数的一位，叫做位。我们用一个由若干位组合起来形成的一个位串表示一个数据元素，通常称这个位串为元素或结点。当数据元素由若干数据项组成时，位串中对应于各个数据项的子位串称为数据域。元素或结点可看成是数据元素在计算机中的映象。 一个软件系统框架应建立在数据之上，而不是建立在操作之上。一个含抽象数据类型的软件模块应包含定义、表示、实现三个部分。 对每一个数据结构而言，必定存在与它密切相关的一组操作。若操作的种类和数目不同，即使逻辑结构相同，数据结构能起的作用也不同。 不同的数据结构其操作集不同，但下列操作必不可缺： 1,结构的生成； 2.结构的销毁； 3,在结构中查找满足规定条件的数据元素； 4,在结构中插入新的数据元素； 5,删除结构中已经存在的数据元素； 6,遍历。 抽象数据类型：一个数学模型以及定义在该模型上的一组操作。抽象数据类型实际上就是对该数据结构的定义。因为它定义了一个数据的逻辑结构以及在此结构上的一组算法。抽象数据类型可用以下三元组表示：（D，S，P）。D是数据对象，S是D上的关系集，P是对D的基本操作集。ADT的定义为： ADT 抽象数据类型名 数据对象：（数据元素集合） 数据关系：（数据关系二元组结合） 基本操作：（操作函数的罗列） ADT 抽象数据类型名; 抽象数据类型有两个重要特性： 数据抽象 用ADT描述程序处理的实体时，强调的是其本质的特征、其所能完成的功能以及它和外部用户的接口（即外界使用它的方法）。 数据封装 将实体的外部特性和其内部实现细节分离，并且对外部用户隐藏其内部实现细节。 数据（Data）是信息的载体，它能够被计算机识别、存储和加工处理。它是计算机程序加工的原料，应用程序处理各种各样的数据。计算机科学中，所谓数据就是计算机加工处理的对象，它可以是数值数据，也可以是非数值数据。数值数据是一些整数、实数或复数，主要用于工程计算、科学计算和商务处理等；非数值数据包括字符、文字、图形、图像、语音等。数据元素（Data Element）是数据的基本单位。在不同的条件下，数据元素又可称为元素、结点、顶点、记录等。例如，学生信息检索系统中学生信息表中的一个记录等，都被称为一个数据元素。 有时，一个数据元素可由若干个数据项（Data Item）组成，例如，学籍管理系统中学生信息表的每一个数据元素就是一个学生记录。它包括学生的学号、姓名、性别、籍贯、出生年月、成绩等数据项。这些数据项可以分为两种：一种叫做初等项，如学生的性别、籍贯等，这些数据项是在数据处理时不能再分割的最小单位；另一种叫做组合项，如学生的成绩，它可以再划分为数学、物理、化学等更小的项。通常，在解决实际应用问题时是把每个学生记录当作一个基本单位进行访问和处理的。 数据对象（Data Object）或数据元素类（Data Element Class）是具有相同性质的数据元素的集合。在某个具体问题中，数据元素都具有相同的性质（元素值不一定相等），属于同一数据对象（数据元素类），数据元素是数据元素类的一个实例。例如，在交通咨询系统的交通网中，所有的顶点是一个数据元素类，顶点A和顶点B各自代表一个城市，是该数据元素类中的两个实例，其数据元素的值分别为A和B。 数据结构（Data Structure）是指互相之间存在着一种或多种关系的数据元素的集合。在任何问题中，数据元素之间都不会是孤立的，在它们之间都存在着这样或那样的关系，这种数据元素之间的关系称为结构。根据数据元素间关系的不同特性，通常有下列四类基本的结构： ⑴集合结构。该结构的数据元素间的关系是“属于同一个集合”。 ⑵线性结构。该结构的数据元素之间存在着一对一的关系。 ⑶树型结构。该结构的数据元素之间存在着一对多的关系。 ⑷图形结构。该结构的数据元素之间存在着多对多的关系，也称网状结构。 从上面所介绍的数据结构的概念中可以知道，一个数据结构有两个要素。一个是数据元素的集合，另一个是关系的集合。在形式上，数据结构通常可以采用一个二元组来表示。 数据结构的形式定义为：数据结构是一个二元组 Data_Structure ＝（D，R） 其中，D是数据元素的有限集，R是D上关系的有限集。 线性结构的特点是数据元素之间是一种线性关系，数据元素“一个接一个的排列”。在一个线性表中数据元素的类型是相同的，或者说线性表是由同一类型的数据元素构成的线性结构。在实际问题中线性表的例子是很多的，如学生情况信息表是一个线性表：表中数据元素的类型为学生类型; 一个字符串也是一个线性表：表中数据元素的类型为字符型，等等。 线性表是最简单、最基本、也是最常用的一种线性结构。 线性表是具有相同数据类型的n(n>=0)个数据元素的有限序列，通常记为： (a1，a2，… ai-1，ai，ai+1，…an) 其中n为表长， n＝0 时称为空表。 它有两种存储方法：顺序存储和链式存储，它的主要基本操作是插入、删除和检索等。 参考技术A

常用的数据结构有4种：

集合。2.线性结构。3.树形结构。4.图状结构;

1.集合

数据结构中的元素之间除了“同属一个集合” 的相互关系外，别无其他关系；

2.线性结构。

常用的线性结构有：线性表，栈，队列，双队列，数组，串。

数据结构中的元素存在一对一的相互关系。

3.树形结构

树形结构是一层次的嵌套结构。 一个树形结构的外层和内层有相似的结构， 所以这种结构多可以递归的表示。经典数据结构中的各种树状图是一种典型的树形结构：一颗树可以简单的表示为根， 左子树， 右子树。 左子树和右子树又有自己的子树。

4.图状结构

图状结构，简称“图”，是一种复杂的数据结构。图状结构中，每个结点的前驱结点数和后续结点数可以任意多个。数据元素间的关系是任意的。其他数据结构(如树、线性表等)都有明确的条件限制，而图形结构中任意两个数据元素间均可相关联。

根据具体问题类型，进行步骤拆解／原因原理分析／内容拓展等。
具体步骤如下：／导致这种情况的原因主要是……

参考技术B 数据结构是指相互之间存在一种或多种关系特定关系的数据元素集合。说白了就是一组数据以及可以对这些数据进行什么操作，如数组就是一种数据结构，它存储数据，可以对它存储的数据进行插入，删除，修改等操作。 参考技术C http://pan.baidu.com/share/link?shareid=3430963849&uk=1778873545 参考技术D 　　根据数据元素间关系的不同特性，将数据结构常分为下列四类基本的结构：
　　⑴集合结构。该结构的数据元素间的关系是“属于同一个集合”。
　　⑵线性结构。该结构的数据元素之间存在着一对一的关系。
　　⑶树型结构。该结构的数据元素之间存在着一对多的关系。
　　⑷图形结构。该结构的数据元素之间存在着多对多的关系，也称网状结构。
　　数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。

大数据分析的作用有哪些

大数据分析的出现不但可以让老百姓的生活更加便捷，同时也可以提高企业的竞争力，无论是哪个行业以及具体的企业都会有与之对应的大数据分析，而今天就来说说大数据分析对于企业有哪些帮助。

　　数据分析目的

　　1：分类

　　检查未知分类或暂时未知分类的数据，目的是预测数据属于哪个类别或属于哪个类别。使用具有已知分类的相似数据来研究分类规则，然后将这些规则应用于未知分类数据。

　　2：预测

　　预测是指对数字连续变量而不是分类变量的预测。

　　3：关联规则和推荐系统

　　关联规则或关联分析是指在诸如捆绑之类的大型数据库中找到一般的关联模式。

　　在线推荐系统使用协作过滤算法，该协作过滤算法是基于给定的历史购买行为，等级，浏览历史或任何其他可测量的偏好行为或什至其他用户购买历史的方法。协同过滤可在单个用户级别生成“购买时可以购买的东西”的购买建议。因此，在许多推荐系统中使用了协作过滤，以向具有广泛偏好的用户提供个性化推荐。

　　4：预测分析

　　预测分析包括分类，预测，关联规则，协作过滤和模式识别（聚类）之类的方法。

　　5：数据缩减和降维

　　当变量的数量有限并且可以将大量样本数据分类为同类组时，通常会提高数据挖掘算法的性能。减少变量的数量通常称为“降维”。降维是部署监督学习方法之前最常见的初始步骤，旨在提高可预测性，可管理性和可解释性。

　　数据分析目的6：数据探索和可视化

　　数据探索的目的是了解数据的整体情况并检测异常值。通过图表和仪表板创建的数据浏览称为“数据可视化”或“可视化分析”。对于数值变量，可以使用直方图，箱形图和散点图来了解其值的分布并检测异常值。对于分类数据，请使用条形图分析。

　　数据分析目的7：有监督学习和无监督学习

　　监督学习算法是用于分类和预测的算法。数据分类必须是已知的。在分类或预测算法中用于“学习”或“训练”预测变量和结果变量之间关系的数据称为“训练数据”。。从训练数据中学到算法后，将该算法应用于具有已知结果的另一个数据样本（验证数据），以查看其与其他模型相比具有哪些优势。简单线性回归是监督算法的一个示例。

　　数据分析的意义（功能）

　　1：告诉你过去发生了什么

　　首先，请告诉您此阶段企业的整体运营情况，并通过完成各种运营指标来衡量企业的运营状况，以显示企业的整体运营情况是好是坏，它的表现如何？不好吗去哪儿。

　　其次，告诉您企业每个业务的组成，以便您了解企业每个业务的发展和变化，并对企业的业务状态有更深入的了解。

　　现状分析通常通过每日报告进行，例如每日，每周和每月报告。

　　2：告诉你为什么这些现状会发生

　　在对第一阶段的现状进行分析之后，我们对公司的运营有了基本的了解，但是我们不知道哪里的运营更好，差异是什么，以及原因是什么。这时，我们需要进行原因分析，以进一步确定业务变更的具体原因。

　　原因分析通常通过主题分析进行。根据企业的经营情况，根据一定的现状选择原因分析。

　　3：告诉你未来会发生什么

　　了解公司运营的现状后，有时需要对公司的未来发展趋势做出预测，为公司制定业务目标，并提供有效的战略参考和决策依据，以确保公司的持续健康发展。

　　预测分析通常是通过主题分析完成的，主题分析通常是在制定公司的季度和年度计划时进行的。它的发展频率不如现状分析和原因分析高。

　　大数据分析的作用有哪些.中琛魔方大数据平台表示无论是发展数字经济，还是建设数字政府、智慧城市、智慧社会，最为关键的一环就是实现数据资源的跨部门、跨地区、跨行业、跨系统、跨层级的有序汇聚和共享，数字城乡等数字化转型场景都需要发挥大数据的赋能、创新和带动作用。