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2021-06-30 数据结构和算法概述

2021-06-30 数据结构和算法概述

作者: Denholm | 来源:发表于2021-11-09 19:44 被阅读0次

1.1什么是数据结构?

官方解释:

数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中的操作对象,以及他们之间的关系和操作等相关问题的学科。

大白话:

数据结构就是把数据元素按照一定的关系组织起来的集合,用来组织和存储数据。

1.2数据结构分类

传统上,我们可以把数据结构分为逻辑结构物理结构两大类。

逻辑结构分类:

逻辑结构是从具体问题中抽象出来的模型,是抽象意义上的结构,按照对象中数据元素之间的相互关系分类,也是
我们后面课题中需要关注和讨论的问题。
a.集合结构:集合结构中数据元素除了属于同一个集合外,他们之间没有任何其他的关系。


集合结构.png

b.线性结构:线性结构中的数据元素之间存在一对一的关系。


线性结构.png
c.树形结构:树形结构中的数据元素之间存在一对多的层次关系。
树形结构.png
d.图形结构:图形结构的数据元素是多对多的关系。
图形结构.png

物理结构分类:

逻辑结构在计算机中真正的表示方式(又称为映像)称为物理结构,也可以叫做存储结构。常见的物理结构有顺序存储结构链式存储结构
1.顺序存储结构:
把数据元素放到地址连续的存储单元里面,其数据间的逻辑关系和物理关系是一致的 ,比如我们常用的数组就是顺序存储结构。

顺序存储结构.png
顺序存储结构存在一定的弊端,就像生活中排时也会有人插队也可能有人有特殊情况突然离开,这时候整个结构都处于变化中,此时就需要链式存储结构。
2.链式存储结构:
是把数据元素存放在任意的存储单元里面,这组存储单元可以是连续的也可以是不连续的。此时,数据元素之间并不能反映元素间的逻辑关系,因此在链式存储结构中引进了一个指针存放数据元素的地址,这样通过地址就可以找到相关联数据元素的位置。
链式存储结构.png

1.3什么是算法?

官方解释:

算法是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法解决问题的策略机制。也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。

大白话:

根据一定的条件,对一些数据进行计算,得到需要的结果。

1.4算法初体验

在生活中,我们如果遇到某个问题,常常解决方案不是唯一的。

例如从西安到北京,如何去?会有不同的解决方案,我们可以坐飞机,可以坐火车,可以坐汽车,甚至可以步行,不同的解决方案带来的时间成本和金钱成本是不一样的,比如坐飞机用的时间最少,但是费用最高,步行费用最低,但时间最长。

再例如在北京二环内买一套四合院,如何付款?也会有不同的解决方案,可以一次性现金付清,也可以通过银行做按揭。这两种解决方案带来的成本也不一样,一次性付清,虽然当时出的钱多,压力大,但是没有利息,按揭虽然当时出的钱少,压力比较小,但是会有利息,而且30年的总利息几乎是贷款额度的一倍,需要多付钱。

在程序中,我们也可以用不同的算法解决相同的问题,而不同的算法的成本也是不相同的。总体上,一个优秀的算法追求以下两个目标:
1.花最少的时间完成需求;
2.占用最少的内存空间完成需求;

下面我们用一些实际案例体验一些算法。

需求1:

计算1到100的和。
第一种解法:

public static void main(String[] args) {
        int sum = 0;
        int n = 100;
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            sum += i;
        }
        System.out.println("sum = " + sum);
    }

第二种解法:

public static void main(String[] args) {
        int sum = 0;
        int n = 100;
        sum = (n + 1) * n / 2;
        System.out.println("sum = " + sum);
    }

第一种解法要完成需求,要完成以下几个动作:
1.定义两个整型变量;
2.执行100次加法运算;
3.打印结果到控制台;
第二种解法要完成需求,要完成以下几个动作:
1.定义两个整型变量;
2.执行1次加法运算,1次乘法运算,一次除法运算,总共3次运算;
3.打印结果到控制台;
很明显,第二种算法完成需求,花费的时间更少一些。

需求2:

计算10的阶乘。
第一种解法:

public static long fun1(long n) {
        if (n == 1) {
            return 1;
        }
        return n * fun1(n - 1);
    }

第二种解法:

public static long fun2(long n) {
        int result = 1;
        for (long i = 1; i <= n; i++) {
            result *= i;
        }
        return result;
    }

第一种解法,使用递归完成需求,fun1方法会执行10次,并且第一次执行未完毕,调用第二次执行,第二次执行未完毕,调用第三次执行...最终,最多的时候,需要在栈内存同时开辟10块内存分别执行10个fun1方法。
第二种解法,使用for循环完成需求,fun2方法只会执行一次,最终,只需要在栈内存开辟一块内存执行fun2方法即可。
很明显,第二种算法完成需求,占用的内存空间更小。

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