数据结构-基本概念

定义

数据结构(Data Structure)是带有结构特性的数据元素的集合,它研究的是数据的逻辑结构和数据的物理结构以及它们之间的相互关系,并对这种结构定义相适应的运算,设计出相应的算法,并确保经过这些运算以后所得到的新结构仍保持原来的结构类型。简而言之,数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合,即带“结构”的数据元素的集合。“结构”就是指数据元素之间存在的关系,分为逻辑结构和存储结构。

分类:

  • 数组(英语:Array),是由相同类型的元素(element)的集合所组成的数据结构,分配一块连续的内存来存储。利用元素的索引(index)可以计算出该元素对应的存储地址。

  • (英语:stack)又称为堆叠,是计算机科学中的一种抽象数据类型,只允许在有序的线性数据集合的一端(称为堆栈顶端,英语:top)进行加入数据(英语:push)和移除数据(英语:pop)的运算。因而按照后进先出(LIFO, Last In First Out)的原理运作。

  • 队列,又称为伫列(queue),是先进先出(FIFO, First-In-First-Out)的线性表。在具体应用中通常用链表或者数组来实现。队列只允许在后端(称为rear)进行插入操作,在前端(称为front)进行删除操作。

  • 链表(Linked list)是一种常见的基础数据结构,是一种线性表,但是并不会按线性的顺序存储数据,而是在每一个节点里存到下一个节点的指针(Pointer)。由于不必须按顺序存储,链表在插入的时候可以达到O(1)的复杂度,比另一种线性表顺序表快得多,但是查找一个节点或者访问特定编号的节点则需要O(n)的时间,而顺序表相应的时间复杂度分别是O(logn)和O(1)。最常见的三种链表结构有:单链表、双向链表、循环链表。

  • (英语:tree)是一种抽象数据类型(ADT)或是实现这种抽象数据类型的数据结构,用来模拟具有树状结构性质的数据集合。它是由n(n>0)个有限节点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做“树”是因为它看起来像一棵倒挂的树,也就是说它是根朝上,而叶朝下的。它具有以下的特点:

    • 每个节点都只有有限个子节点或无子节点;
    • 没有父节点的节点称为根节点;
    • 每一个非根节点有且只有一个父节点;
    • 除了根节点外,每个子节点可以分为多个不相交的子树;
    • 树里面没有环路(cycle)
  • 散列表Hash table,也叫哈希表),是根据(Key)而直接访问在内存存储位置的数据结构。也就是说,它通过计算一个关于键值的函数,将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录,这加快了查找速度。这个映射函数称做散列函数,存放记录的数组称做散列表

  • (英语:Heap)是计算机科学中的一种特别的树状数据结构。若是满足以下特性,即可称为堆:“给定堆中任意节点P和C,若P是C的母节点,那么P的值会小于等于(或大于等于)C的值”。若母节点的值恒小于等于子节点的值,此堆称为最小堆(min heap);反之,若母节点的值恒大于等于子节点的值,此堆称为最大堆(max heap)。在堆中最顶端的那一个节点,称作根节点(root node),根节点本身没有母节点(parent node)。

  • (Graph)是由顶点的有穷非空集合和顶点之间的边的集合组成,通常表示为:G(V,E)。其中,G 表示一个图,V是图G中顶点的集合,E是图G中边的集合。

    • 图中数据元素叫做顶点(Vertext)。

    • 在图中,不允许没有顶点。若 V 是图的顶点的集合,那么,V 是非空
      有穷集合。

    • 图的任意两个顶点之间都可能有关系,它们的关系用边来表示。边集可
      以是空的。

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再了解树之前,我们对一些专业术语普及一下:度、阶、高度、深度、根、叶子、兄弟节点、关键字。

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