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1、为什么要学习数据结构
学习一门计算机语言就好比识字阶段,以后开发项目就好比写小说,中间离不开数据结构的学习,就好比写作文。
高级计算机程序设计的理论指导
学习数据结构,就是为了了解以后在IT行业里搬砖需要用到什么工具,这些工具有什么利弊,应用于什么场景。你会发现这些基础的“工具”也存在着一些缺陷,你不满足于此工具,此时,你就开始自己在这些数据结构的基础上加以改造,这就叫做自定义数据结构。
提升编程能力
个人认为数据结构是编程最重要的基本功没有之一。学习了Java、python、android、C、C++,你就成为编程高手了吗。不见得,每门语言都是入门而已,水平并没有得到多少锻炼学习一门数据结构,掌握了各种简单、复杂数据类型的算法,编程能力就会有大的提升,甚至质的飞跃,内力深厚了。不管你是刚入行的新手亦或者是有一定工作经验的熟手如果不懂数据结构都是很有必要好好学学的。
2、数据结构是什么?
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。
数据的逻辑结构和物理结构是数据结构的两个密切相关的方面,同一逻辑结构可以对应不同的存储结构。算法的设计取决于数据的逻辑结构,而算法的实现依赖于指定的存储结构。
数据结构的研究内容是构造复杂软件系统的基础,它的核心技术是分解与抽象。通过分解可以划分出数据的3个层次;再通过抽象,舍弃数据元素的具体内容,就得到逻辑结构。类似地,通过分解将处理要求划分成各种功能,再通过抽象舍弃实现细节,就得到运算的定义。上述两个方面的结合可以将问题变换为数据结构。这是一个从具体(即具体问题)到抽象(即数据结构)的过程。然后,通过增加对实现细节的考虑进一步得到存储结构和实现运算,从而完成设计任务。这是一个从抽象(即数据结构)到具体(即具体实现)的过程。
3、常用数据结构有哪些?
在计算机科学的发展过程中,数据结构也随之发展。程序设计中常用的数据结构包括如下几个。
数组(Array)
数组是一种聚合数据类型,它是将具有相同类型的若干变量有序地组织在一起的集合。数组可以说是最基本的数据结构,在各种编程语言中都有对应。一个数组可以分解为多个数组元素,按照数据元素的类型,数组可以分为整型数组、字符型数组、浮点型数组、指针数组和结构数组等。数组还可以有一维、二维以及多维等表现形式。
栈( Stack)
栈是一种特殊的线性表,它只能在一个表的一个固定端进行数据结点的插入和删除操作。栈按照后进先出的原则来存储数据,也就是说,先插入的数据将被压入栈底,最后插入的数据在栈顶,读出数据时,从栈顶开始逐个读出。栈在汇编语言程序中,经常用于重要数据的现场保护。栈中没有数据时,称为空栈。
队列(Queue)
队列和栈类似,也是一种特殊的线性表。和栈不同的是,队列只允许在表的一端进行插入操作,而在另一端进行删除操作。一般来说,进行插入操作的一端称为队尾,进行删除操作的一端称为队头。队列中没有元素时,称为空队列。
链表( Linked List)
链表是一种数据元素按照链式存储结构进行存储的数据结构,这种存储结构具有在物理上存在非连续的特点。链表由一系列数据结点构成,每个数据结点包括数据域和指针域两部分。其中,指针域保存了数据结构中下一个元素存放的地址。链表结构中数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序来实现的。
树( Tree)
树是典型的非线性结构,它是包括,2个结点的有穷集合K。在树结构中,有且仅有一个根结点,该结点没有前驱结点。在树结构中的其他结点都有且仅有一个前驱结点,而且可以有两个后继结点,m≥0。
图(Graph)
图是另一种非线性数据结构。在图结构中,数据结点一般称为顶点,而边是顶点的有序偶对。如果两个顶点之间存在一条边,那么就表示这两个顶点具有相邻关系。
散列表(Hash)
散列表源自于散列函数(Hash function),其思想是如果在结构中存在关键字和T相等的记录,那么必定在F(T)的存储位置可以找到该记录,这样就可以不用进行比较操作而直接取得所查记录。
附录:
本人收集了一套java版本的数据结构教程,共20讲,欢迎大家学习。
本文系作者 @河马 原创发布在河马博客站点。未经许可,禁止转载。
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