数据结构概念名词解释大全

数据结构概念名词解释大全数据结构是计算机科学中的一个重要概念，它涉及到如何组织和存储数据，以便能够高效地访问和操作。

在这篇文章中，我将为您提供一份数据结构概念名词解释的大全，帮助您更好地理解和掌握这些重要的概念。

1. 数组（Array）：数组是一种线性数据结构，它由一组相同类型的元素组成，这些元素在内存中是连续存储的。

通过索引可以快速访问数组中的元素。

2. 链表（Linked List）：链表也是一种线性数据结构，它由一系列节点组成，每个节点包含一个数据元素和一个指向下一个节点的指针。

链表可以分为单向链表、双向链表和循环链表。

3. 栈（Stack）：栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，只允许在一端进行插入和删除操作。

插入操作称为入栈，删除操作称为出栈。

4. 队列（Queue）：队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，只允许在一端进行插入操作，在另一端进行删除操作。

插入操作称为入队，删除操作称为出队。

5. 树（Tree）：树是一种非线性数据结构，它由一组节点组成，节点之间通过边连接。

树的一个节点称为根节点，每个节点可以有零个或多个子节点。

6. 二叉树（Binary Tree）：二叉树是一种特殊的树，每个节点最多只有两个子节点，分别称为左子节点和右子节点。

7. 堆（Heap）：堆是一种特殊的树形数据结构，它满足堆属性，即父节点的值总是大于或小于它的子节点的值。

堆常用于实现优先队列。

8. 图（Graph）：图是一种非线性数据结构，它由一组节点和一组边组成，节点之间的连接关系称为边。

图可以分为有向图和无向图。

9. 散列表（Hash Table）：散列表是一种根据关键字直接访问内存位置的数据结构，它通过散列函数将关键字映射到一个固定大小的数组中。

10. 字典（Dictionary）：字典是一种键值对的数据结构，每个键与一个值相关联。

字典也称为映射、哈希表或关联数组。

11. 集合（Set）：集合是一种不包含重复元素的数据结构，它支持基本的集合操作，如并集、交集和差集。

数据结构中的名词解释数据结构中的名词解释数据结构：数据结构是研究数据元素之间抽象化的相互关系和这种关系在计算机中的存储表示（即所谓数据的逻辑结构和物理结构），并对这种结构定义相适应的运算，设计出相应的算法，而且确保经过这些运算后所得到的新结构仍然是原来的结构类型。

数据：数据是人们利用文字符号、数字符号以及其他规定的符号对现实世界的事物及其活动所做的描述。

在计算机科学中，数据的含义非常广泛，我们把一切能够输入到计算机中并被计算机程序处理的信息，包括文字、表格、图象等，都称为数据。

结点：结点也叫数据元素，它是组成数据的基本单位。

逻辑结构：结点和结点之间的逻辑关系称为数据的逻辑结构。

存储结构：数据在计算机中的存储表示称为数据的存储结构。

数据处理：数据处理是指对数据进行查找、插入、删除、合并、排序、统计以及简单计算等的操作过程。

数据类型：数据类型是指程序设计语言中各变量可取的数据种类。

数据类型是高级程序设计语言中的一个基本概念，它和数据结构的概念密切相关。

本章主要介绍了如下一些基本概念：线性表：一个线性表是n≥0个数据元素a0，a1，a2，…，an-1的有限序列。

线性表的顺序存储结构：在计算机中用一组地址连续的存储单元依次存储线性表的各个数据元素，称作线性表的顺序存储结构。

线性表的链式存储结构：线性表的链式存储结构就是用一组任意的存储单元——结点（可以是不连续的`）存储线性表的数据元素。

表中每一个数据元素，都由存放数据元素值的数据域和存放直接前驱或直接后继结点的地址（指针）的指针域组成。

循环链表：循环链表(Circular Linked List)是将单链表的表中最后一个结点指针指向链表的表头结点，整个链表形成一个环，从表中任一结点出发都可找到表中其他的结循环链表：循环链表(Circular Linked List)是将单链表的表中最后一个结点指针指向链表的表头结点，整个链表形成一个环，从表中任一结点出发都可找到表中其他的结点。

名词解释数据结构数据结构是计算机科学中最重要的理论基础之一，它通常被定义为一种抽象的存储和组织数据的方式，以支持有效的数据访问和操作。

数据结构是有助于更好地实现复杂算法和程序的基础，它涉及使用合适的数据存储格式，更有效地操作数据和实现程序，以达到预期的结果。

数据结构的研究可以追溯到1930年代，当时美国的科学家和工程师开始建立一种有效的方法来存储和管理数据。

到目前为止，流行的数据结构和算法包括节点、链表、数组、树、哈希表、图形等。

所有这些数据结构都有不同的特性和应用，它们可以提供不同类型的数据存取和管理。

因此，当涉及到程序设计和开发时，专业的程序员和工程师必须在设计时考虑数据结构，以确保更有效的数据存取和管理。

数据结构的最常用的应用之一是排序。

排序是一种复杂的算法，其中包含比较项和调整项，以使数据按照特定的排序顺序排列。

程序员和工程师可以通过设计不同的数据结构来实现不同类型的排序，这些数据结构之间的差异可能是微妙的，但是它们可以有效地改变程序执行时间和表现。

另一个常用的数据结构是检索。

检索是指从一组数据中搜索特定值的过程。

有效的实现检索需要特定的数据结构，例如二叉搜索树，以确保检索过程的最佳效率。

同样，决策树也是一种检索数据结构，它可以构建一个用于检索数据的树状结构，以及通过访问数据来实现检索的算法。

此外，一些存储和访问大量数据的数据结构也是常用的数据结构。

例如，堆是一种可以处理大量数据的结构，它有助于更有效地提取和更新数据。

另一个类似的数据结构是数组，它提供了存储多个数据元素的数据容器功能，以支持大量数据的有效处理。

总之，数据结构是一种抽象的存储和组织数据的方式，它可以改善数据存储和处理的效率。

几乎所有的数据结构都可以在某种程度上改善复杂的算法和程序，从而更好地实现它们。

在现今的计算机世界中，数据结构至关重要，如果要实现高效而强大的程序和算法，数据结构必不可少。

数据结构是计算机存储、组织数据的方式。

数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。

数据结构反映数据的内部构成，即数据由那部分构成，以什么方式构成，以及数据元素之间呈现的结构。

数据结构就是研究数据的逻辑结构和物理结构以及它们之间相互关系，经过这些运算后所得到的新结构是原来的结构类型。

数据
数据：描述客观事物的符号。

数据元素：组成数据的，有一定意义的基本单位。

数据项：一个数据元素可以有多个数据项。

数据对象：具有相同特性的数据元素的集合
结构
逻辑结构：数据对象中数据元素之间的相互关系
集合结构：集合中的元素除了同属于一个集合之外，没有其他关系
线性结构：线性结构中的数据元素之间是一对一的关系。

数据结构名词解释数据结构名词解释：⒈数组(Array)：是一种线性数据结构，存储相同类型的元素。

通过索引访问元素，具有随机访问的特性。

⒉链表(Linked List)：是一种线性数据结构，由节点组成。

每个节点包含数据和指向下一个节点的引用。

链表分为单向链表和双向链表。

⒊栈(Stack)：是一种后进先出(LIFO)的数据结构，只允许在栈的一端进行插入和删除操作。

⒋队列(Queue)：是一种先进先出(FIFO)的数据结构，允许在队列的一端进行插入操作，在另一端进行删除操作。

⒌树(Tree)：是一种由节点组成的层次结构，每个节点可以有零个或多个子节点。

常见的树结构包括二叉树、二叉搜索树、AVL 树等。

⒍图(Graph)：是一种由节点和边组成的数据结构，在图中节点之间可以有直接或间接的连接。

⒎哈希表(Hash Table)：是一种根据键值(Key-Value)对进行快速访问的数据结构。

通过哈希函数对键值进行映射，将其存储在数组中。

⒏堆(Heap)：是一种完全二叉树的结构，满足特定的堆序性质。

堆可以用来实现优先队列、堆排序等。

⒐图算法(Graph Algorithm)：是在图数据结构上进行的操作和计算，包括深度优先搜索、广度优先搜索、最短路径算法等。

⒑查找算法(Search Algorithm)：是在数据集中查找目标元素的算法，包括线性查找、二分查找、哈希查找等。

1⒈排序算法(Sorting Algorithm)：是将数据集中的元素按照特定顺序排列的算法，包括冒泡排序、插入排序、快速排序等。

1⒉动态规划(Dynamic Programming)：是一种通过将问题划分为子问题，并将子问题的解记录下来以解决整个问题的算法。

1⒊贪心算法(Greedy Algorithm)：是一种通过每一步选择局部最优解来达到全局最优解的算法。

1⒋回溯算法(Backtracking Algorithm)：是一种通过试错的方式，在问题的所有可能解中搜索最优解的算法。

1．数据结构是一门研究什么内容的学科？数据结构是一门研究在非数值计算的程序设计问题中，计算机的操作对象及对象间的关系和施加于对象的操作等的学科。

2．数据元素之间的关系在计算机中有几种表示方法？各有什么特点？四种表示方法（1）顺序存储方式。

数据元素顺序存放，每个存储结点只含一个元素。

存储位置反映数据元素间的逻辑关系。

存储密度大，但有些操作（如插入、删除）效率较差。

（2）链式存储方式。

每个存储结点除包含数据元素信息外还包含一组（至少一个）指针。

指针反映数据元素间的逻辑关系。

这种方式不要求存储空间连续，便于动态操作（如插入、删除等），但存储空间开销大（用于指针），另外不能折半查找等。

（3）索引存储方式。

除数据元素存储在一地址连续的内存空间外，尚需建立一个索引表，索引表中索引指示存储结点的存储位置（下标）或存储区间端点（下标），兼有静态和动态特性。

（4）散列存储方式。

通过散列函数和解决冲突的方法，将关键字散列在连续的有限的地址空间内，并将散列函数的值解释成关键字所在元素的存储地址，这种存储方式称为散列存储。

其特点是存取速度快，只能按关键字随机存取，不能顺序存取，也不能折半存取。

3．数据类型和抽象数据类型是如何定义的。

二者有何相同和不同之处，抽象数据类型的主要特点是什么？使用抽象数据类型的主要好处是什么？数据类型是程序设计语言中的一个概念，它是一个值的集合和操作的集合。

如C语言中的整型、实型、字符型等。

整型值的范围（对具体机器都应有整数范围），其操作有加、减、乘、除、求余等。

实际上数据类型是厂家提供给用户的已实现了的数据结构。

“抽象数据类型（ADT）”指一个数学模型及定义在该模型上的一组操作。

“抽象”的意义在于数据类型的数学抽象特性。

抽象数据类型的定义仅取决于它的逻辑特性，而与其在计算机内部如何表示和实现无关。

无论其内部结构如何变化，只要它的数学特性不变就不影响它的外部使用。

抽象数据类型和数据类型实质上是一个概念。

数据结构基础知识整理*名词解释1、数据：是信息的载体，能够被计算机识别、存储和加工处理。

*2、数据元素：是数据的基本单位，也称为元素、结点、顶点、记录。

一个数据元素可以由若干个数据项组成，数据项是具有独立含义的最小标识单位。

*3、数据结构：指的是数据及数据之间的相互关系，即数据的组织形式，它包括数据的逻辑结构、数据的存储结构和数据的运算三个方面的内容。

*4、数据的逻辑结构：指数据元素之间的逻辑关系，即从逻辑关系上描述数据，它与数据的存储无关，是独立于计算机的。

*5、数据的存储结构：指数据元素及其关系在计算机存储器内的表示。

是数据的逻辑结构用计算机语言的实现，是依赖于计算机语言的。

*6、线性结构：其逻辑特征为，若结构是非空集，则有且仅有一个开始结点和一个终端结点，并且其余每个结点只有一个直接前趋和一个直接后继。

*7、非线性结构：其逻辑特征为一个结点可能有多个直接前趋和直接后继。

*8、算法：是任意一个良定义的计算过程，它以一个或多个值作为输入，并产生一个或多个值作为输出；即一个算法是一系列将输入转换为输出的计算步骤。

*9、算法的时间复杂度T(n)：是该算法的时间耗费，它是该算法所求解问题规模n趋向无穷大时，我们把时间复杂度T(n)的数量级（阶）称为算法的渐近时间复杂度。

*10、最坏和平均时间复杂度：由于算法中语句的频度不仅与问题规模n有关，还与输入实例等因素有关；这时可用最坏情况下时间复杂度作为算法的时间复杂度。

而平均时间复杂度是指所有的输入实例均以等概率出现的情况下，算法的期望运行时间。

*11、数据的运算：指对数据施加的操作。

数据的运算是定义在数据的逻辑结构上的，而实现是要在存储结构上进行。

*12、线性表：由n(n≥0)个结点组成的有限序列。

其逻辑特征反映了结点间一对一的关系（一个结点对应一个直接后继，除终端结点外；或一个结点对应一个直接前趋，除开始结点外），这是一种线性结构。

*13、顺序表：顺序存储的线性表，它是一种随机存取结构。

数据结构名词解释数据结构名词解释1.数组（Array）数组是一种存储相同类型数据元素的线性数据结构，它使用连续的内存空间来存储元素。

数组的特点是随机访问快速，但插入和删除操作较慢。

2.链表（Linked List）链表是一种非连续存储数据结构，它由一系列节点构成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。

链表的特点是插入和删除操作效率高，但随机访问较慢。

3.栈（Stack）栈是一种具有后进先出（Last-In-First-Out，LIFO）特点的线性数据结构。

栈的插入和删除操作都在同一端进行，即栈顶，而访问其他元素需要先把栈顶元素弹出。

4.队列（Queue）队列是一种具有先进先出（First-In-First-Out，FIFO）特点的线性数据结构。

队列的插入操作（入队）在队尾进行，删除操作（出队）在队头进行。

5.树（Tree）树是一种非线性数据结构，它由节点和边组成。

树的节点之间存在一对多的关系，顶部的节点称为根节点，没有子节点的节点称为叶节点。

6.二叉树（Binary Tree）二叉树是一种特殊的树结构，每个节点最多只能有两个子节点。

二叉树的子节点称为左子节点和右子节点。

7.图（Graph）图是一种非线性数据结构，它由顶点和边组成。

图可以用来表示各种现实世界中的关系，如社交网络，地图等。

8.哈希表（Hash Table）哈希表是一种根据关键字直接访问数据的数据结构。

它通过将关键字映射到索引上来实现快速访问。

哈希表的查询和插入操作的平均时间复杂度为O(1)。

9.堆（Heap）堆是一种特殊的树结构，它满足堆性质：对于每个节点X，X的父节点的值大于（或小于）其子节点的值。

堆常用于实现优先队列等数据结构。

10.图算法图算法是解决图相关问题的一类算法，包括最短路径算法（如Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法）、最小树算法（如Prim算法、Kruskal算法）等。

11.排序算法排序算法是对一组数据进行排序的算法，常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。

数据结构名词解释和时间复杂度名词解释数据结构：是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合，是计算机存储和数据组织的方式，它分为三个方面，即数据的逻辑结构，数据的物理结构，数据的操作。

数据元素：数据元素构成数据，也是数据的基本单位。

数据项：是数据不可分割的最小单位，用它可以识别一个或一个组数据，一个数据元素可由若干数据项组成。

数据对象：是性质相同的数据元素的集合，是数据的一个子集。

数据：是对客观事物的符号表示，在计算机科学中是指所有能输入到计算机中被计算机程序处理的符号的总称，是计算机化的信息。

数据类型：是一个值的集合以及定义在这个值集上的一组操作，可分为原子类型和结构类型。

抽象数据类型：是基于一类逻辑关系的数据类型以及定义在这个类型之上的一组操作。

逻辑结构：是数据元素之间逻辑关系的描述。

物理结构（存储结构）：是指数据的逻辑结构在计算机中的映像（又称表示），即数据结构在计算机中的存储方法。

算法：是对特定问题求解步骤的一种描述，它是指令的有限序列，其中每一条指令表示一个或多个操作。

时间复杂度：算法执行所需时间的量度。

空间复杂度：算法执行所需存储空间的量度。

存储密度：指结点数据本身所占存储量和整个结构所占存储量之比。

程序设计的一些基本原则：分解、抽象和信息隐蔽。

根据数据元素之间关系的不同特性，有四类基本的数据结构：集合结构，线性结构，树形结构，图形结构（网状结构）。

数据的存储结构有：顺序存储结构、链式（链接）存储结构、索引结构、散列存储结构常用的两种存储结构：顺序存储结构和链式存储结构。

算法的五个特性：确定性、有穷性、可行性、输入和输出。

（可以有零个或多个数据输入，但必须至少有一个输出数据。

算法设计的要求：正确性、可读性、稳健性、高效率低存储量。

（算法分析）衡量算法的两个标准：时间复杂度和空间复杂度。

一个算法的设计取决于所选的逻辑结构。

一个算法的实现取决于所选的存储结构。

结构化程序设计思想的要求：自顶向下、逐步细化、模块化设计、结构化编程。

数据：是对客观事物的符号表示。

数据元素：是数据的基本单位，也称节点（ node ）或记录（ record ）。

数据对象：是性质相同的数据元素的集合，是数据的一个子集。

数据项：有独立含义的数据最小单位，也称域(field) 。

数据结构：是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。

根据数据元素间关系的基本特性，有四种基本数据结构集合：结构中的数据元素之间除了“同属于一个集合”的关系外，别无其他关系。

线性结构：结构中的数据元素之间存在一个对一个的关系。

树形结构：结构中的数据元素之间存在一个对多个的关系。

图状结构或网状结结构：结构中的数据元素之间存在多个对多个的关系。

逻辑结构：抽象反映数据元素之间的逻辑关系。

（算法设计）物理结构（存储结构） ：数据结构在计算机中的表示。

（算法实现）存储结构分为：顺序存储结构：借助元素在存储器中的相对位置来表示数据元素间的逻辑关系。

链式存储结构：借助指示元素存储地址的指针表示数据元素间的逻辑关系。

算法：对特定问题求解步骤的一种描述。

算法的五个重要特性：有穷性，确定性，可行性，输入和输出。

算法设计的原则或要求：正确性，可读性，健壮性，效率与低存储量需求。

衡量算法效率的方法：事后统计法和事前分析估算法 。

算法执行时间的增长率和 f(n) 的增长率相同，则可记作：T (n) = O(f(n)) ，称 T (n) 为算法的 (渐近 )时间复杂度算法运行时间的衡量准则：以基本操作在算法中重复执行的次数。

栈：限定仅在表尾进行插入或删除操作线性表。

入栈：插入元素的操作； 出栈：删除栈顶元素的操作。

队列：只能在队首进行删除、队尾进行插入的线性表。

允许插入的一端叫队尾，删除的一端叫队头。

串：由零个或多个字符组成的有限序列；空串：零个字符的串；长度：串中字符的数目；空串：零个字符的串；子串： ；串中任意个连续的字符组成的子序列；位置：字符在序列中的序号；相等：串的值相等；空格串：由一个或多个空格组成的串，空格串的长度为串中空格字符的个数。

数据结构的名词解释第一点：数据结构的基本概念与类型数据结构是计算机科学中研究数据组织和存储方式的重要分支，它涉及到如何在计算机中有效地存储、访问和处理数据。

数据结构不仅为程序设计提供了算法和程序设计语言的基础，而且是计算机科学中的核心概念之一。

数据结构主要包括两大类：线性结构和非线性结构。

线性结构指的是数据元素之间存在一对一的关系，非线性结构则指的是数据元素之间存在一对多或多对多的关系。

线性结构主要包括：数组、链表、栈、队列、串等。

数组是最基本的数据结构，它将数据元素按照一定的顺序排列在一片连续的存储空间中。

链表是由一系列节点组成的数据结构，每个节点包含数据域和指针域。

栈和队列是特殊的线性表，栈是后进先出（LIFO）的数据结构，而队列是先进先出（FIFO）的数据结构。

串是由零个或多个字符组成的有限序列。

非线性结构主要包括：树、图、哈希表等。

树是一种非常重要的非线性结构，它是由节点组成的数据结构，每个节点包含数据域和指针域，节点之间的关系是一对多的关系。

图是由顶点集合和边集合组成的非线性结构，顶点之间通过边相连。

哈希表是通过哈希函数将关键字映射到表中的位置来访问数据的数据结构，它可以在对数时间复杂度内完成插入、删除和查找操作。

数据结构在计算机科学中的应用非常广泛，它不仅在算法设计、程序开发、系统设计等领域中有着重要的应用，而且在数据库、网络、人工智能等领域中也扮演着重要的角色。

第二点：数据结构的重要性质与算法数据结构的性质是指数据结构在存储、访问和处理数据方面所具有的特点和性质。

数据结构的性质直接影响到算法的设计和效率，因此在研究数据结构时，我们需要关注其重要的性质。

数据结构的重要性质主要包括：连续性、顺序性、随机性、独立性、可扩展性等。

连续性指的是数据元素在物理存储空间上的连续性；顺序性指的是数据元素在逻辑上的有序性；随机性指的是数据元素在逻辑上的无序性；独立性指的是数据元素之间的相互独立性；可扩展性指的是数据结构在元素数量变化时的灵活性。

数据结构名词解释
数据结构一般指在计算机科学中的一种抽象的概念，用以描述和组织数据的方法。

它将数据存储在内存中，以及它们之间如何相互关联以及影响。

数据结构广泛用于开发计算机应用程序，从简单的算法到软件工程，比如游戏或操作系统。

数据结构是作为计算机语言表示的一组数据项中的数据项。

常见的数据结构有数组、链表、堆栈、队列、图、树等。

数组是单一类型的数据项按一定顺序组织起来的模式；链表是一种按照顺序连接数据项的模式，类似于表格；堆栈是一种把一个数据项放在另一个数据项上的模式，队列是先进先出的数据项模式；图是一种由点和连线表示的结构，也就是说，数据可以关联在不同的点上；树是一种数据结构，其中的节点有根节点、孩子节点等，用于表示子节点的上下问结构。

数据结构的使用能够使程序的执行更加有效，其原理就是可以装箱数据、减少空间复杂度，提高查找、排序、筛选等算法的性能，可以在多个表之间创建连接，也可以使用重写函数编写规则来处理数据，所有这些都在于以最简单的计算复杂性满足需求和挖掘隐藏的信息。

数据结构的使用对于数据的管理和抽象建模有很大的作用。

它可以在软件设计过程中帮助开发者分析和定位数据结构的大小，以便根据实际的性能需求进行有效编程。

此外，数据结构可以帮助软件开发者优化复杂的运算，有助于使用更少的内存把大量的数据进行存储、管理和运算。

数据结构：一门研究非数值计算的程序设计问题中计算机的操作对象以及它们之间的关系和操作等的学科。

数据：数据是信息的载体，是描述客观事物属性的数、字符以及所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的集合。

数据元素：数据的基本单位，在计算机程序中通常作为一个整体进行考虑和处理。

数据类型：是一个值的集合和定义在此集合上一组操作的总称。

包括原子类型：其值不可在分的数据类型结构类型：其值可以在分解为若干成分的数据类型抽象数据类型：ADT，指一个数学模型以及定义在该模型上的一组操作。

通常用数据对象、数据关系、基本操作集这样的三元组来表示。

有数据抽象和数据封装两个重要特性。

数据结构：是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。

包括（逻辑结构、存储结构和数据的运算）。

数据的逻辑结构：指数据元素之间的逻辑关系。

包括集合、线性结构、树形结构、图状结构或网状结构。

数据的存储结构：指数据结构在计算机中的表示，也成物理结构。

主要有顺序存储、连接存储、索引存储、散列存储。

数据的运算：施加在数据上的运算包括运算的定义和实现。

定义是针对逻辑结构，指出运算的功能。

实现是针对存储结构的，指出运算的具体操作步骤。

算法：对特定问题求解步骤的一种描述，是指令的有限序列，其中每一条指令表示一个或多个操作。

有5个重要特性（有穷性、确定性、可行性、输入、输出）算法设计的要求：正确性、可读性、健壮性、效率与低存储量需求。

时间复杂度：一般情况下，算法中基本操作的重复次数是问题规模n的某个函数f（n），算法的时间度量记作T（n）=O（f（n）），表示随着问题规模n的增大，算法执行时间增长率和f（n）的增长率相同，称为时间复杂度。

空间复杂度：S（n）定义为该算法所耗费的村粗空间，是问题规模n的函数。

第二章：线性表线性表：具有相同数据类型的n（n>=0）个数据元素的有限序列。

线性表的顺序存储又称顺序表；链式存储又称单链表。

静态链表：借助数组来描述线性表的链式存储结构，结点也有数据域和指针域。

数据结构名词解释归纳第一章:1.数据结构：是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合2.存储结构:数据结构在计算机中的表示成为数据的物理结构，又称存储结构3.逻辑结构:是用来描述数据元素之间的逻辑关系4.算法：算法是对特定问题求解步骤的一种描述,它是指令的有限序列，其中每一条指令表示一个或者多个操作第三章:1.栈：栈是限定仅在表尾进行插入或删除操作的线性表2.队列：队列是一种先进先出的线性表,它只允许在表的一端进行插入，而在另一端删除元素。

第六章：1.完全二叉树:深度为k的,有ｎ个结点的二叉树,当且仅当其每一个结点都与深度为k的满二叉树中编号从１至n的结点一一对应时，称之为完全二叉树2.满二叉树:一棵深度为k且有２k—1个结点的二叉树称为满二叉树3.哈夫曼树：假设有n个权值{w1,w2，……，w n｝,试构造一棵有ｎ个叶子节点的二叉树,每个叶子结点带权为w i，则其中带权路径长度WPL最小二叉树，称为最优二叉树或哈夫曼树．1.完全图：有(1/２)ｎ（n-１）条边的无向图称为完全图2.路径:路径是顶点的序列V={Vｉ0,V i1,……V iｎ｝,满足(V iｊ－1,Vｉｊ)∈E 或〈V ij-1，Ｖij＞∈Ｅ，（1<j≤n)3.回路:第一个顶点和最后一个顶点相同的路径称为回路或环4.连通图:在无向图中,如果对于图中任意两个顶点v i，vｊ∈V,v i和v j都是连通的，则称该无向图是连通图5.连通分量：连通分量指的是无向图中的极大连通子图。

6.生成树：一个连通图的生成树是一个极小连通子图，它含有图中全部顶点,但只有足以构成一棵树的ｎ-１条边第九章：1.二叉排序树:或者是一棵空树；或者是具有下列性质的二叉树:(1）若左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值;（２）若右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值；(３)左、右子树也分别为二叉排序树；2.平衡二叉树:又被称为AVL树.它或者是一棵空树，或者是具有下列性质的二叉树：它的左子树和右子树都是平衡二叉树,且左子树和右子树的深度之差的绝对值不超过1。

数据结构名词解释在计算机科学中，数据结构是一个重要的概念，它对于有效地组织和管理数据起着关键作用。

简单来说，数据结构就是数据的组织方式，就像我们整理物品的方式一样，不同的数据结构适用于不同的场景和任务。

首先，让我们来谈谈数组。

数组是一种线性的数据结构，它将相同类型的元素按照一定的顺序依次存储在连续的内存空间中。

想象一下一排整齐排列的盒子，每个盒子里都放着相同类型的东西，这就是数组。

数组的优点是可以通过索引快速访问元素，比如要获取数组中的第 5 个元素，直接通过索引 4 就能很快找到。

但它也有缺点，那就是插入和删除元素比较麻烦，因为可能需要移动大量的元素来腾出或填补位置。

链表则是另一种常见的数据结构。

与数组不同，链表中的元素在内存中不一定是连续存储的，每个元素都包含了数据部分和指向下一个元素的指针。

就好像是一串珠子，每个珠子通过线与下一个珠子相连。

链表的优点是插入和删除元素相对容易，只需要修改指针即可。

但查找元素就比较麻烦，需要从头开始逐个遍历。

栈是一种特殊的线性表，它遵循着“后进先出”的原则。

可以把栈想象成一个只有一端开口的桶，你往桶里放东西，最后放进去的会在最上面，而要取出东西时，也只能从最上面开始取。

在计算机程序中，栈常用于函数调用、表达式求值等场景。

队列则是遵循“先进先出”原则的线性表。

就像在排队买票，先来的人先买到票离开。

队列在很多地方都有应用，比如操作系统中的任务调度、网络中的数据包传输等。

接下来是树。

树是一种非线性的数据结构，它由节点和边组成。

最上面的节点称为根节点，每个节点可以有多个子节点。

二叉树是树的一种特殊形式，每个节点最多有两个子节点，分别称为左子节点和右子节点。

二叉搜索树是一种特殊的二叉树，它的左子树中的节点值都小于根节点值，右子树中的节点值都大于根节点值。

这使得在二叉搜索树中查找、插入和删除元素的效率较高。

图是一种更为复杂的数据结构，它由顶点和边组成。

顶点表示对象，边表示顶点之间的关系。

数据结构----名词解释数据结构----名词解释1. 数据结构的概念数据结构是计算机科学中一种用来组织和存储数据的方式。

它涉及到数据的组织方式、存储方式以及对数据的操作和访问方式。

不同的数据结构适用于不同的应用场景，能够提供高效的数据存储和访问。

2. 数组（Array）数组是一种线性数据结构，它由一系列相同类型的元素组成，这些元素在内存中是连续存储的。

数组可以通过下标快速访问和修改其中的元素，时间复杂度为O(1)。

但是数组的大小固定，插入和删除元素时需要移动其他元素，时间复杂度为O(n)。

3. 链表（Linked List）链表是一种线性数据结构，它由一系列节点组成，每个节点包括数据和指向下一个节点的指针。

链表中的元素在内存中可以是不连续存储的，因此插入和删除元素时不需要移动其他元素，时间复杂度为O(1)。

但是访问链表中的任意位置元素需要从头节点开始遍历，时间复杂度为O(n)。

4. 栈（Stack）栈是一种具有后进先出（Last In First Out，LIFO）特性的数据结构。

栈有两个基本操作：push（入栈）和pop（出栈）。

入栈将元素放入栈顶，出栈将栈顶元素删除并返回。

栈可以用于实现递归算法、表达式求值和函数调用等。

5. 队列（Queue）队列是一种具有先进先出（First In First Out，FIFO）特性的数据结构。

队列有两个基本操作：enqueue（入队）和dequeue （出队）。

入队将元素放入队尾，出队将队首元素删除并返回。

队列可以用于实现BFS广度优先搜索、任务调度和消息传递等。

6. 树（Tree）树是一种非线性的数据结构，它由一系列节点组成。

每个节点有一个父节点和零个或多个子节点。

树的一个节点称为根节点，没有父节点的节点称为叶节点。

树的常见应用包括二叉搜索树、AVL 树、红黑树等。

7. 图（Graph）图是一种非线性的数据结构，它由一组节点和一组边组成。

节点表示实体，边表示节点之间的关系。

散列表：存放记录的数组拓扑排序： 将一个 DAG 中所有顶点在不违反前置依赖条件规定的基础上排成线性序列的过程称为拓扑排序(44)最差情况：从一个 n 元一维数组中找出一个给定的 K ，如 果数组的最后一个元素是 K ，运行时间会相当长，因为要检查所有 n 个元素，这是算法的最差情况(15)先进先出：队列元素只能从队尾插入，从队首删除(20) (P82)增长率： 算法的增长率是指当输入的值增长时， 算法代价 的增长速率(14)优先队列：一些按照重要性或者优先级来组织的对象成 为优先队列(26)外排序： 考虑到有一组记录因数量太大而无法存放到主存中的问题， 由于记录必须驻留在外存中， 因此这些排序方法称为 外排序(32)连通分量：无向图的最大连通子图称为连通分量(40)栈：是限定仅在一端进行插入或者删除操作的线性表(19)优先队列：一些按照重要性或者优先级来组织的对象为优先队列(26)广度优先搜索：在进一步深入访问其他顶点之前，检查起点的所有相邻顶点(42) 和两个关键码值 k1 和 k2 ，如果k 1) = β k 2)，其中β 是表中的一个槽，那末就说 k 1 和 k 2对于 β在散列函数下有冲(35)类型：是指一组值的集合数据类型：一个类型和定义在这个类型上的一组操作(ADT)抽象数据类型：指数据结构作为一个软件构件的实现 数据结构：是 ADT 的实现问题：一个需要完成的任务，即对应一组输入，就有一组相应的输出函数：是输入和输出之间的一种映射关系算法：是指解决问题的一种方法或者一个过程它必须把每一次输入转化为正确的输出；一个算法应该由一系列具体步骤组成，下一步应执行 的步骤必须明确；一个算法必须由有限步组成；算法必须可以终 止。

计算机程序：被认为是使用某种程序设计语言对一个算法的具体实现程序：是算法在计算机程序设计语言中的实现或者元素构成的一个整体递归：如果一个算法调用自己来完成它的部份工作，就称这个算法是递归的渐进分析：可以估算出当问题规模变大时，一种算法及实现它的程序的效率和开消增长率：算法的增长率是指当输入的值增长时，算法代价的增长速率P39)(p43)上限：该算法可能有的最高增长率下限：一种算法消耗某种资源的最大值(p44)线性表：是由称为元素的数据项组成的一种有限且有序的序列栈：是限定仅在一端进行插入或者删除操作的线性表队列：也是一种受限制的线性表，队列元素只能从队尾插入，从队首删除二叉检索树：是满足下面所给出条件的二叉树，该条件即二叉检索树性质：对于二叉检索树的任何一个结点，设其值为K，则该结点左子树中任意一个结点的值都小于K；该结点右子树中任意一个结点的值都大于或者等于K深度：结点M 的深度就是从根节点到M 的路径长度高度：树的高度等于最深结点的深度加1满二叉树：的每一个结点或者是一个分支结点，并恰好有两个非空子结点；或者是叶结点彻底二叉树：有严格的形状要求：从根结点起每一层从左到右填充优先队列：一些按照重要性或者优先级来组织的对象成为优先队列堆：堆由两条性质来定义。

数据结构名词解释（可能出选择或填空）1、绪论✧数据是对客观事物的符号表示，在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的总称。

✧数据元素是数据的基本单位，在计算机程序中通常作为一个整体进行考虑和处理。

✧一个数据元素可由若干个数据项组成，数据项是数据的不可分割的最小单位。

✧数据结构是互相之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。

✧数据元素相互之间的关系称为结构：（1）集合、（2）线性结构、（3）树形结构、（4）图状结构或网状结构。

✧数据结构在计算机中的表示（又称映像）称为数据的物理结构，又称存储结构。

✧当数据元素由若干数据项组成时，位串中对应于各个数据项的子位串称为数据域。

✧元素或结点可看成是数据元素在计算机中的映像。

✧数据元素之间的关系在计算机中有两种不同的表示方法：顺序映像和非顺序映像，并由此得到两种不同的存储结构：顺序存储结构和链式存储结构。

✧非顺序映像的特点是借助指示元素存储地址的指针表示数据元素之间的逻辑关系。

✧抽象数据类型（ADT）是指一个数学模型以及定义在该模型上的一组操作。

✧算法是对特定问题求解步骤的一种描述，它是指令的有限序列。

✧算法的五个特性：（1）有穷性、（2）确定性、（3）可行性、（4）零个或多个输入、（5）一个或多个输出。

✧算法设计要求：（1）正确性、（2）可读性、（3）健壮性、（4）效率与低存储量需求。

✧语句的频度指的是该语句重复执行的次数。

✧数据结构中评价算法的两个重要指标是时间复杂度和空间复杂度。

2、线性表✧线性表是最常用且最简单的一种数据结构。

✧一个数据元素可由若干个数据项组成。

常把数据元素称为记录，含有大量记录的线性表又称文件。

✧存储数据元素信息的域称为数据域；存储直接后继存储位置的域称为指针域。

✧指针域中存储的信息称作指针或域。

✧链表的每个结点中只包含一个指针域，称作线性链表或单链表。

✧在单链表的第一个结点之前附设一个结点，称之为头结点。

✧用数组描述的链表为静态链表。

数据结构名词解释数据结构名词解释1.数据结构概述数据结构是计算机科学中研究数据组织、管理和存储的一门学科。

它涉及到数据的表示方式、存储方式和操作方式，是算法设计和程序开发的基础。

2.线性数据结构2.1 数组数组是一种线性数据结构，它由相同类型的元素组成，通过索引来访问和操作元素。

数组有固定的大小，在内存中分配连续的存储空间。

2.2 链表链表是一种动态数据结构，由节点组成，每个节点保存元素和指向下一个节点的指针。

链表可以实现高效的插入和删除操作，但访问元素的效率较低。

2.3 栈栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，可以通过push（入栈）和pop（出栈）操作实现元素的添加和删除。

栈通常用于实现函数调用、表达式求值等场景。

2.4 队列队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，可以通过enqueue （入队）和dequeue（出队）操作实现元素的添加和删除。

队列通常用于处理排队、任务调度等场景。

3.树形数据结构3.1 二叉树二叉树是一种每个节点最多只有两个子节点的树形数据结构。

它具有左子树和右子树的分支。

二叉树可以用于实现排序、搜索等算法。

3.2 二叉搜索树二叉搜索树是一种二叉树，其中左子树中的所有节点都小于根节点，右子树中的所有节点都大于根节点。

二叉搜索树可以实现快速的插入、删除和搜索操作。

3.3 堆堆是一种特殊的树形数据结构，它满足父节点的值总是大于等于（或小于等于）它的子节点的值。

堆通常用于实现优先队列、堆排序等算法。

3.4 平衡树平衡树是一种高度平衡的二叉搜索树，它的左右子树的高度差不超过一个固定的常数。

常见的平衡树有AVL树、红黑树等。

4.图形数据结构4.1 图图是由顶点和边组成的非线性数据结构。

顶点表示实体，边表示实体之间的关系。

图可以用于模拟网络、社交关系等。

4.2 有向图有向图是一种图，其中边是有方向的。

每条边有一个起点和一个终点。

有向图可以用于建模依赖关系、工作流程等。

4.3 无向图无向图是一种图，其中边是无方向的。