《数据结构二版》课件

《数据结构二版》PPT课件•引言CONTENTS目录•数据结构基础•线性数据结构•非线性数据结构•数据结构的操作•数据结构的算法分析•数据结构的应用CHAPTER01引言课程简介数据结构的基本概念、原理和应用主要内容计算机科学与技术、软件工程等专业本科生适用对象《数据结构二版》课程名称数据结构的重要性数据结构是计算机科学的核心基数据结构决定了程序设计的效率，数据结构在计算机科学领域具有础，是解决实际问题的关键工具是软件工程和算法优化的基础广泛的应用，如数据库、操作系统、网络通信等学习目标01掌握数据结构的基本概念、原理和应用02学会使用常见的数据结构解决实际问题03培养良好的逻辑思维和问题解决能力，为后续课程和职业发展奠定基础CHAPTER02数据结构基础数据类型基本数据类型包括整型、浮点型、字符型等，是编程语言中最基础的数据表示派生数据类型包括数组、结构体、联合等，是由基本数据类型组合而成的复合数据类型抽象数据类型（ADT）定义抽象数据类型是一个数学模型以及定义在该模型上的一组操作特点隐藏了数据的物理表示，只显示数据操作，通过操作来定义和操作数据元素数据结构的定义与分类定义线性结构数据结构是数据元素之间存在的关系的集合包括线性表、栈、队列等，表示元素之间一对一的关系非线性结构逻辑结构与物理结构如树、图等，表示元素之间一对多或多对多逻辑结构是指数据的逻辑关系；物理结构是的关系指数据的物理存储方式CHAPTER03线性数据结构线性表线性表是数据元素之间存在一对一关系的数据结1构，每个元素最多只有一个前驱和后继线性表的主要操作包括插入、删除和查找2线性表可以分为顺序存储和链式存储两种方式，3顺序存储的线性表称为顺序表，链式存储的线性表称为链表栈栈是一种特殊的线性表，其特点是遵循后进先出01（LIFO）的原则02栈的主要操作包括入栈、出栈和查看栈顶元素栈的常见应用包括括号匹配、表达式计算和函数调用03等队列队列是一种特殊的线性表，其特点是遵循先进先出（FIFO）的原则队列的主要操作包括入队、出队和查看队首元素队列的常见应用包括打印队列、任务调度和缓存系统等CHAPTER04非线性数据结构树定义分类树是一种非线性数据结构，由节点和根据节点的度数，树可以分为二叉树、边组成，其中节点表示数据元素，边三叉树、多叉树等表示节点之间的关系操作应用常见的树操作包括插入、删除、查找树在计算机科学中广泛应用，如文件等系统、数据库索引、决策树等图定义操作图是由节点和边组成的集合，常见的图操作包括遍历、搜索、节点和边可以用来表示对象和最小生成树等对象之间的关系分类应用根据边的性质，图可以分为有图在计算机科学中广泛应用，向图和无向图有向图的边有如社交网络、交通网络、路由方向，无向图的边没有方向算法等哈希表定义哈希表是一种通过哈希函数将键映射到桶中的数据结构，用于快速查找、插入和删除数据元素特性哈希表具有平均时间复杂度为O1的插入、删除和查找操作应用哈希表在计算机科学中广泛应用，如缓存系统、数据库索引、哈希表算法等CHAPTER05数据结构的操作插入操作对于线性数据结构，如数组和链表，插入操作需要确输入插入操作是指将一个元素插入到数据结构中的某个位02标题定插入位置，并将插入位置及其后面的元素向后移动置一位，最后将新元素插入到指定位置0103对于树形数据结构，如二叉搜索树和平衡二叉树，插插入操作的时间复杂度取决于具体的数据结构和插入04入操作需要找到合适的插入位置，并将父节点相应地位置，一般在$O1$到$On$之间更新删除操作01020304对于线性数据结构，如数组对于树形数据结构，如二叉删除操作的时间复杂度也取和链表，删除操作需要确定搜索树和平衡二叉树，删除删除操作是指从数据结构中决于具体的数据结构和删除要删除的元素位置，并将该操作需要找到要删除的节点，移除某个元素位置，一般在$O1$到位置的元素向前移动一位，并根据具体情况将其父节点$On$之间最后将最后一个元素覆盖掉或子节点更新查找操作查找操作是指在数据结构中查找某个元素的位置对于线性数据结构，如数组和链表，查找操作需或是否存在要遍历整个数据结构，比较每个元素与目标值是否相等，直到找到目标值或遍历完整个数据结构对于树形数据结构，如二叉搜索树和平衡二叉树，查找操作的时间复杂度取决于具体的数据结构和查找操作可以在$Olog n$时间内完成，因为树查找算法，一般在$O1$到$On$之间形数据结构具有较好的有序性CHAPTER06数据结构的算法分析时间复杂度概念定义时间复杂度是衡量算法运行时间的重要指标，通过比较不同规模输入时算法的执行时间来评估算法的效率计算方法通常采用大O表示法，将算法的最差、平均和最好情况下的时间复杂度进行总结和比较影响因素算法的时间复杂度主要受循环、递归、排序和查找等基本操作的影响空间复杂度概念定义空间复杂度是衡量算法所需存储空间大小的指标，包括算法运行过程中所需的数据结构和临时变量等计算方法同样采用大O表示法，表示算法在最差、平均和最好情况下的空间复杂度影响因素空间复杂度主要受数据结构选择、递归深度和算法设计等因素的影响算法优化与选择算法优化算法选择案例分析针对时间复杂度和空间复杂度的根据实际需求和场景，选择适合通过实际案例分析，展示如何对优化，可以采用各种策略和技术，的时间复杂度和空间复杂度的算算法进行优化和选择，提高程序如减少循环次数、优化排序算法、法，以达到最优的性能和效果的执行效率和存储空间的利用率使用更有效的数据结构等CHAPTER07数据结构的应用排序算法冒泡排序01通过相邻元素之间的比较和交换，将最大值移到数组末尾，重复此过程，直到整个数组有序快速排序02采用分治策略，选取一个基准元素，重新排列数组，使得基准元素左侧都比它小，右侧都比它大归并排序03将数组不断划分为更小的子数组，直到每个子数组只包含一个元素，然后将子数组合并成一个有序数组搜索算法线性搜索从数组的第一个元素开始，逐个比较，直到找到目标元素或搜索完整个数组二分搜索在已排序的数组中，每次比较中间元素与目标元素，根据比较结果缩小搜索范围，直到找到目标元素或搜索范围为空哈希搜索利用哈希函数将元素的关键字转换为数组下标，直接访问该下标对应的元素图论算法最短路径算法用于求解图中两个节点之间的最短路径，如Dijkstra算法和Bellman-Ford算法最小生成树算法用于求解一个连通加权无向图中连接所有顶点的权值和最小的树，如Kruskal算法和Prim算法拓扑排序算法用于求解有向无环图中的顶点排序问题，使得对于每一条有向边u,v，u都排在v的前面THANKS感谢观看。