資料結構學什嗎？

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0X00資料結構1.定義

資料結構是一門討論“描述現實世界實體的資料模型（通常為非數值計算）及其之上的運算在電腦中如何表示和實現”的學科。

2.幾個概念

• 資料：描述客觀事物的數和字元的集合；
• 資料元素：即一條記錄，是資料的基本單位；
• 資料項目：即欄位或域，具有獨立含義的最小資料單位；
• 資料對象：性質相同的資料元素的集合，資料的子集；
• 資料結構：所有資料元素以及資料元素之間的關係。

我的理解：

3.研究範圍

• 資料的邏輯結構：資料元素間的邏輯關係 
  
  • 集合
  • 線性結構
  • 樹形結構
  • 圖形結構
• 資料的儲存結構：資料元素及其關係在電腦中的儲存方式 
  
  • 順序儲存結構
  • 鏈式儲存結構
  • 索引儲存結構
  • 散列（雜湊）儲存結構
• 資料的運算

4.描述：二元組

B=（D，R） 
其中，B是一種資料結構，由資料元素的集合D和D上的二元關係的集合R組成。

0X01演算法1.演算法是什嗎？

演算法是在具體的儲存結構上實現某個抽象運算，由控制結構（順序、分支和迴圈）和原操作（對固有資料類型的操作，視為演算法基本運算）構成。

演算法的5個特性：

1. 有窮性
2. 確定性
3. 可行性
4. 有輸入
5. 有輸出

2.演算法的描述

1. 語言方式
2. 圖形方式
3. 表格方式

3.演算法分析

1. 演算法設計的目標

   • 正確性
   • 可使用性
   • 可讀性
   • 健壯性
   • 高效率與低儲存量需求

2. 演算法的效率分析

   • 事後統計法
   • 事前分析估演算法

時間複雜度：一個語句的頻度是指該語句在演算法中被重複執行的次數。演算法中所有語句的頻度之和記作T(n)，它是該演算法問題規模n的函數，時間複雜度主要分析T(n)的數量級。演算法中的基本運算（最深層迴圈內的語句）的頻度與T(n)同數量級，所以通常釆用演算法中基本運算的頻度 f(n)來分析演算法的時間複雜度。因此，演算法的時間複雜度也記為： 
T(n)=O(f(n))

1. 演算法儲存空間分析

空間複雜度：對一個演算法在運行過程中（輔助變數）臨時佔用的儲存空間大小的量度，一般作為問題規模n的函數——S(n)=O(g(n))。

0X02資料結構學什嗎？

1. 邏輯結構 
   
   • 線性結構（線性表、棧、隊列、串、數組、廣義表）
   • 樹形結構（樹、二叉樹）
   • 圖形結構（圖）
2. 演算法（遞迴、尋找、內排序、外排序）
3. 儲存結構（檔案）

0X03如何學習資料結構？

• 多思考
• 多上機

資料結構學什嗎？