1、数据结构与算法分析 A Practical Introduction to Data Structures and Algorithm Analysis 陈 星,第1章 数据结构和算法 课程学习目的,介绍常用的数据结构，为高效数据处理提供工具。 增强“权衡”（Tradeoff）概念，讨论每类数据结构的代价和效益。 数据结构或算法有效性的评估方法。最终目的：有效地组织数据，获得高效的数据处理。,第1章 数据结构和算法 1.1.1 学习数据结构的必要性,数据结构：一类数据的表示及相关操作。 用数据结构组织数据 更有效的算法. 更强大的计算机 更复杂的应用. 更复杂的应用 更多和更复杂的计算. 复杂
2、的计算 算法偏离日常生活经验更远 不同的数据结构 不同的计算效率,算法的效率,一种算法能在所要求的资源限制（Resource constraint）内将问题解决好，则称算法是有效率的. 空间（内存空间限制或外存空间限制） 时间算法的代价是指算法消耗的资源量。,选择数据结构的步骤,选择数据结构的步骤：分析问题，以确定任何算法均会遇到的资源限制。确定必须支持的基本操作，并度量每种操作所受到的资源限制。选择最接近这些开销的数据结构。,1.1.2 代价与效益,每一种数据结构都有代价和效益。几乎没有一种数据结构在任何情况下都比其它数据结构好。每一种数据结构都需要： 数据存储空间 基本操作计算时间 编写程
3、序代码,1.2 抽象数据类型和数据结构,类型（Type）：一组值的集合。 数据类型（Data Type）：一种类型和定义在该类型上的一组操作。 抽象数据类型（Abstract Data Type，ADT）: 数据结构作为一个软件组件的实现. 每一个ADT操作由它的输入和输出定义. 封装（Encapsulation）:隐藏数据类型的实现细节. ADT的封装举例：汽车 采用ADT的目的：将复杂问题抽象化，从而重视主要问题而忽略不必要的细节。,数据结构,数据结构是ADT的实现。数据结构通常指存储在计算机内存中的数据。文件结构指外存储器中数据的组织。数据项有逻辑形式和物理形式两个方面。由ADT给出的数据项的定义是它的逻辑形式。 例：数学意义上的整数。数据结构中对数据项的实现是它的物理形式。例：16位（32位）整数。,数据类型,ADT: 类型 操作,数据项: 逻辑形式,数据项:物理形式,数据结构: 存储空间 子程序,1.3 问题、算法和程序,问题：需要完成的任务一组输入就有一组相应的输出。问题的定义应该包含对任何可行方案所需资源的 限制。问题 数学函数算法：解决问题的一种方法或者一个过程。问题看作函数，算法就是将输入转换为输出。一个问题可以用多种算法来解决。算法的性质：正确性、具体步骤、确定性、有限性、可终止性。程序：使用某种程序设计语言对一种算法的具体实现,
