数据结构基础知识点总结

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了数据结构基础知识点总结相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1.数据就是指能够被计算机识别、存储和加工处理的信息的载体。 

2.数据元素是数据的基本单位,可以由若干个数据项组成。

3.数据项是具有独立含义的最小标识单位。 

4.数据结构的定义: 

(1)逻辑结构:从逻辑结构上描述数据,独立于计算机。

(2)线性结构:一对一关系。 ·线性结构:多对多关系。 

(3)存储结构:是逻辑结构用计算机语言的实现。

(4)顺序存储结构:如数组。   

(5)链式存储结构:如链表。 

(6)索引存储结构:

稠密索引:每个结点都有索引项。   

稀疏索引:每组结点都有索引项。   

(7)散列存储结构:如散列表。 

5.数据运算。 

对数据的操作。定义在逻辑结构上,每种逻辑结构都有一个运算集合。

常用的有:检索、插入、删除、更新、排序。 

6.数据类型:是一个值的集合以及在这些值上定义的一组操作的总称。   

7.结构类型:由用户借助于描述机制定义,是导出类型。 

抽象数据类型ADT:是抽象数据的组织和与之的操作。相当于在概念层上描述问题。         优点是将数据和操作封装在一起实现了信息隐藏。 

8.程序设计的实质是对实际问题选择一种好的数据结构,设计一个好的算法。算法取决于数据结构。 算法是一个良定义的计算过程,以一个或多个值输入,并以一个或多个值输出。   评价算法的好坏的素:算法是正确的,执行算法的时间, 执行算法的存储空间(主要是辅助存储空间),算法易于理解、编码、调试。 

9.时间复杂度:是某个算法的时间耗费,它是该算法所求解问题规模n的函数。  渐近时间复杂度:是指当问题规模趋向无穷大时,该算法时间复杂度的数量级。   评价一个算法的时间性能时,主要标准就是算法的渐近时间复杂度。   算法中语句的频度不仅与问题规模有关,还与输入实例中各元素的取值相关。 

10.时间复杂度按数量级递增排列依次为:常数阶O(1)、对数阶O(log2n)、线性阶O(n)、线性对数阶O(nlog2n)、平方阶O(n^2)、立方阶O(n^3)、……k次方阶O(n^k)、指数阶O(2^n)。   空间复杂度:是某个算法的空间耗费,它是该算法所求解问题规模n的函数

11.算法的时间复杂度和空间复杂度合称算法复杂度

本文出自 “大李子” 博客,谢绝转载!

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