数据结构学习笔记——第一章 基本概念

数据结构学习笔记——第一章 基本概念

• 第一章 基本概念
• 1.1 什么是数据结构
• 1.1.1 关于数据组织
• 1.1.2 关于空间使用
• 1.1.3 关于算法效率
• 1.1.4 抽象数据类型
• 什么是数据结构？
• 抽象数据类型（Abstract Data Type）
• 1.2 什么是算法
• 1.2.1 算法的定义
• 1.2.2 什么是好的算法
• 1.2.3 复杂度的渐进表示
• 1.3 应用实例

第一章 基本概念

1.1 什么是数据结构

1.1.1 关于数据组织

1.1.2 关于空间使用

1.1.3 关于算法效率

1.1.4 抽象数据类型

什么是数据结构？

• 数据对象在计算机中的组织方式
  • 逻辑结构
  • 物理存储结构
• 数据对象必定与一系列加在其上的操作相关联
• 完成这些操作所用的方法就是算法

抽象数据类型（Abstract Data Type）

• 数据类型
  • 数据对象集
  • 数据集合相关联的操作集
• 抽象：描述数据类型的方法不依赖于具体实现
  • 与存放数据的机器无关
  • 与数据存储的物理结构无关
  • 与实现操作的算法和编程语言均无关
• 只描述数据对象集和相关操作集“是什么”，并不涉及“如何做到”的问题

1.2 什么是算法

1.2.1 算法的定义

• 算法（Algorithm）
  • 一个有限指令集
  • 接受一些输入（有些情况下不需要输入）
  • 产生输出
  • 一定在有限步骤之后终止
  • 每一条指令必须
    • 有充分明确的目标，不可以有歧义
    • 计算机能处理的范围之内
    • 描述应不依赖于任何一种计算机语言以及具体的实现手段

1.2.2 什么是好的算法

• 空间复杂度 S(n)——根据算法写成的程序在执行时占用存储单元的长度
• 时间复杂度 T(n)——根据算法写成的程序在执行时耗费时间的长度
• 在分析一般算法的效率时，我们经常关注下面两种复杂度
  • 最坏情况复杂度 Tworst(n)（主要关心）
  • 平均复杂度 Tavg(n)
  • Tavg(n) ≤ Tworst(n)

1.2.3 复杂度的渐进表示

• O(f(n)) 表示T(n)的某种上界（通常为可找到的最小的上界）
• Ω(f(n)) 表示T(n)的某种下界（通常为可找到的最大的下界）
• Θ(f(n)) 表示既是上界也是下界
  

1.3 应用实例

来源：CSDN

作者：狐麟_Yasu

链接：https://blog.csdn.net/foxlin1116/article/details/103973672