学年论文(数据结构模板)

数据管理技术探讨1404091051软工一班范克强摘要:随着计算机技术的发展，特别是在计算机软件．硬件与网络技术发展的前提下，人们的数据处理要求不断提高，在此情况下，数据管理技术也不断改进。

数据库技术是计算机科学技术中发展最快的领域之一，也是应用最广的技术之一，它成为计算机信息系统与应用系统的核心技术和重要基础。

关键字：人工管理、文件系统、数据库系统。

数据管理的水平是和计算机硬件、软件的发展相适应的，是随着计算机技术的发展人们的数据管理技术经历了三个阶段的发展：人工管理阶段；文件系统阶段；数据库系统阶段。

1.人工管理阶段：20世纪50年代中期以前，计算机主要用于科学计算。

硬件方面，计算机的外存只有磁带、卡片、纸带，没有磁盘等直接存取的存储设备，存储量非常小；软件方面，没有操作系统，没有高级语言，数据处理的方式是批处理，也即机器一次处理一批数据，直到运算完成为止，然后才能进行另外一批数据的处理，中间不能被打断，原因是此时的外存如磁带、卡片等只能顺序输入。

人工管理阶段的数据具有以下的几个特点。

（1）数据不保存。

由于当时计算机主要用于科学计算，数据保存上并不做特别要求，只是在计算某一个课题时将数据输入，用完就退出，对数据不作保存，有时对系统软件也是这样。

（2）数据不具有独立。

数据是作为输入程序的组成部分，即程序和数据是一个不可分隔的整体，数据和程序同时提供给计算机运算使用。

对数据进行管理，就像现在的操作系统可以以目录、文件的形式管理数据。

程序员不仅要知道数据的逻辑结构，也要规定数据的物理结构，程序员对存储结构，存取方法及输入输出的格式有绝对的控制权，要修改数据必须修改程序。

要对100组数据进行同样的运算，就要给计算机输入100个独立的程序，因为数据无法独立存在。

（3）数据不共享。

数据是面向应用的，一组数据对应一个程序。

不同应用的数据之间是相互独立、彼此无关的，即使两个不同应用涉及到相同的数据，也必须各自定义，无法相互利用，互相参照。

数据结构论文【引言】数据结构是计算机科学的基础，它研究如何将数据以及数据之间的关系在计算机中进行组织和存储，以便高效地操作和管理数据。

数据结构的选择对计算机程序的性能和效率有着重要的影响。

本论文将探讨几种常见的数据结构及其应用。

【第一部分：线性数据结构】线性数据结构是最简单且基础的数据结构之一，它的元素之间存在线性的顺序关系。

其中最常见的线性数据结构包括数组、链表和栈。

1. 数组数组是一种能够存储相同类型元素的线性数据结构。

它通过将元素存储在连续的内存位置上来实现快速的随机访问。

数组的插入和删除操作相对较慢，因为需要移动其他元素。

然而，由于其占用连续内存空间的特性，数组在某些应用中具有较高的效率和性能优势。

2. 链表链表是一种使用指针来连接元素的线性数据结构。

与数组不同，链表的元素在内存中可以是离散的。

链表的插入和删除操作相对较快，但随机访问操作相对较慢。

链表的优点在于其动态性，可以根据需求动态添加或删除元素。

3. 栈栈是一种后进先出（LIFO）的线性数据结构。

它只允许在栈顶进行插入和删除操作。

栈的应用广泛，例如计算表达式的后缀表示、递归函数的调用和浏览器的历史记录等。

【第二部分：非线性数据结构】非线性数据结构是数据元素间存在非线性关系的数据结构。

最常见的非线性数据结构包括树和图。

1. 树树是一种由节点和边组成的层次结构，它具有一个根节点和若干个子节点。

每个子节点可以再分为更多子节点，形成多层次的分支结构。

树的应用广泛，例如二叉搜索树用于快速查找和排序，哈夫曼树用于数据压缩。

2. 图图是一种由节点和边组成的网络结构，节点可以表示实体，边表示节点间的连接关系。

图的类型包括有向图和无向图，它们广泛应用于社交网络分析、路由算法和图像处理等领域。

【第三部分：高级数据结构】除了基础的线性和非线性数据结构，还存在一些高级数据结构，用于解决特定的问题。

其中包括散列表、堆和图的扩展结构。

1. 散列表散列表（哈希表）是一种以键值对形式存储数据的数据结构。

第一章——绪论前言（为什么会有数据结构这门课）计算机主要应用在两个方面：一个是数值计算，另一个是非数值计算。

早期的计算机只能处理数值计算（也就是数学上的运算，特点是计算过程复杂，数据类型相对简单，数据量较少），这时候人们主要通过程序设计的思想来处理处理问题。

随着计算机渗入生活，人们开始要求计算机参与处理非数值计算（特点是计算过程相对简单，数据结构相对复杂，数据的组织排列结构从某种意义上决定着非数据计算应用的有效性，数据的组织排列结构成为处理和解决数据处理问题的核心），这时候原来的程序设计以程序为中心的设计过程已经无法满足大量的非数值计算。

急需一门以复杂数据为中心，研究数据的合理组织形式，并设计出基于合理数据组织结构下的高效程序的科学来指导计算机的发展。

数据结构就是在这种环境下诞生的。

每种数据结构类型都分四个描述层次——概念层、逻辑层、存储层、运算实现层。

而数据结构往往在逻辑层上为程序抽象出算法，并对算法进行优化。

最终推出较优的指导性算法，方便后续的具体程序设计。

什么是数据结构数据结构是随着计算机科学的发展而建立起来的围绕非数值计算问题的一门科学。

准确来说，数据结构就是研究大量数据在计算机中存储的组织形式，并定义且实现对数据相应的高效运算，以提高计算机的数据处理能力的一门科学。

这里的运算主要指的是非公式化的运算，如数据存取、插入、删除、查找、排序和遍历等运算。

也就是说，数据结构是管信息管理和存储的，研究怎么存比较好，怎么管理相对比较优化。

而这里就涉及到一个问题：信息应该怎么表示，根据程序设计中介绍的思路，要在电脑中写入一个数据，应该包括它的属性和它的位置。

只要有他的位置和属性都确定了，那这个数据就完整地被存储到计算机中了。

所以，信息是由信息元素的值及信息元素之间的相互关系（逻辑顺序）和信息元素在计算机中的存储方式（物理顺序）共同组成。

逻辑结构就是代表了信息本身的属性，他是与计算机本身无关的“逻辑组织结构”它的构成是由数据的值、数据与数据之间的关联方式两个部分组成。

数据结构——数据结构在生活中的应用专业：学号：姓名：数据结构在生活中的应用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。

通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。

数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。

数据结构是指同一数据元素类中各数据元素之间存在的关系。

数据结构分别为逻辑结构、存储结构（物理结构）和数据的运算。

数据结构包括的主要内容有数组(Array) 栈(Stack) 队列(Queue) 链表(Linked List)树(Tree) 图(Graph) 堆(Heap) 散列表(Hash)等。

数据结构在生活中的很多地方又有应用，在我们的日常生活中，应用到数据结构的地方有很多地方，实例到处都是，比如说，做搜索引擎，对字符串的各种查找、索引的算法就有很高要求；做人工智能，对模式识别、搜索的要求就很高；做数据库设计，对字典、内外排序、搜索与索引以及数据的连接方式都有很高要求；做通讯密码，对数论、Fourier分析有要求；等等。

具体内容的应用也有很多，例如：抽象数据类型可以使我们更容易描述现实世界。

例：用线性表描述学生成绩表，用树或图描述遗传关系等;。

栈是数据结构中重要的线性结构，是一种特殊的线性表，只允许在表的一端进行插入或删除操作的线性表。

表中允许进行插入、删除操作的一端称为栈顶，另一端称为栈底。

栈项的当前位置是动态的，对栈顶当前位置的标记称为栈项指针。

当栈中没有数据元素时，称为空栈。

栈的插入操作称为进栈或入栈，栈的删除操作称为退栈或出栈。

栈的应用非常广泛，在日常生活中，有许多类似栈的例子，如刷洗盘子时，依次把每个洗净的盘子放到洗好的盘子上。

相当于进栈；取用盘子时，从一摞盘子上一个接一个地向下拿，相当于出栈。

在计算机中进行算术表达式的计算是通过栈来实现的。

除此之外，栈还在游戏中应用到，例如迷宫问题。

队列（Queue）是运算受到限制的一种线性表。

数据结构应用论文在当今数字化的时代，数据结构作为计算机科学中的重要基石，其应用广泛且深远。

数据结构不仅是软件开发的基础，更是解决各种实际问题的有力工具。

从简单的日常应用到复杂的科学计算，数据结构都发挥着关键作用。

数据结构的定义可以理解为是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。

常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树和图等。

每种数据结构都有其独特的特点和适用场景。

数组是最简单的数据结构之一，它在内存中连续存储元素，具有随机访问的优势，适用于需要频繁查找和修改特定位置元素的情况。

例如，在一个学生成绩管理系统中，可以使用数组来存储学生的各科成绩，通过索引快速获取和修改某个学生的某科成绩。

链表则与数组不同，它的元素在内存中不一定连续存储，通过指针将各个元素链接起来。

链表适用于频繁插入和删除元素的操作。

比如，在一个任务管理系统中，任务的添加和删除较为频繁，使用链表可以更高效地进行这些操作。

栈是一种具有“后进先出”特点的数据结构，常用于函数调用、表达式求值等场景。

想象一下一个自助餐厅的餐盘回收处，新放入的餐盘总是在最上面，先取出的也是最上面的餐盘，这就类似于栈的操作。

队列则是“先进先出”的代表，常用于排队系统、消息队列等。

比如银行的叫号系统，先排队的客户先得到服务。

树是一种分层的数据结构，常见的有二叉树、二叉搜索树等。

二叉搜索树在查找、插入和删除操作上具有较高的效率，常用于实现数据库的索引结构。

图则用于表示多对多的关系，在网络路由、社交网络分析等领域有着广泛的应用。

在实际应用中，数据结构的选择往往取决于具体的问题需求和性能要求。

以电商网站的商品推荐系统为例，为了快速找到与用户兴趣相关的商品，可能会使用图结构来表示用户和商品之间的复杂关系。

通过分析用户的浏览历史和购买行为，构建用户与商品的关系图，从而实现精准的推荐。

在操作系统中，进程调度也离不开数据结构。

例如，使用队列来存储等待执行的进程，根据一定的调度算法进行进程的切换和执行。

数据结构论文数据结构学科是计算机科学中一门重要的基础课程。

它研究数据的组织、存储、管理和操作的方法，对于解决实际问题具有重要意义。

在本文中，我将介绍数据结构的基本概念和常见的数据结构类型，并探讨它们在算法设计和软件开发中的应用。

一、概述数据结构是计算机科学的基础块之一，它是指一组数据对象及在这些对象上的一组操作。

数据结构的设计和选择对于算法的执行效率和软件的性能至关重要。

一个好的数据结构可以提高算法的效率，同时也能简化程序代码的编写和维护。

二、数据结构的基本概念1. 线性结构线性结构是最基本的数据结构之一，它的特点是数据元素之间存在一对一的关系。

常见的线性结构有数组、链表、堆栈和队列。

数组是一种连续存储的线性结构，它的元素在内存中占据连续的地址空间。

链表则是一种离散存储的线性结构，它的元素在内存中可以分散存储。

堆栈和队列是基于线性结构的特殊形式，它们分别采用"后进先出"和"先进先出"的操作方式。

2. 树形结构树形结构是一种非线性的数据结构，它的特点是数据元素之间存在一对多的关系。

树形结构通常分为二叉树、平衡二叉树、红黑树等类型。

二叉树是最简单的树形结构，每个节点最多有两个子节点。

平衡二叉树是一种自平衡的二叉树，可以提高查找和插入操作的效率。

红黑树是一种平衡二叉树的特殊类型，它通过颜色标记节点，具有较好的平衡性和插入、删除操作的高效性。

3. 图形结构图形结构是一种非线性的数据结构，它的特点是数据元素之间存在多对多的关系。

图形结构通常用于描述网络、社交关系等复杂的实际问题。

图形结构包括有向图和无向图，以及它们的衍生类型如带权图、有向无环图等。

三、数据结构的应用数据结构在算法设计和软件开发中具有广泛的应用。

以下是其中一些常见的应用领域：1. 算法设计数据结构为算法的设计和实现提供了基础。

选择合适的数据结构可以增加算法的效率，降低时间和空间复杂度。

比如，对于大规模的数据排序问题，快速排序和归并排序是常用的算法，它们通过合理选择数据结构来提高排序效率。

一、需求分析概要说明本组设计的各种排序算法，用菜单实现选择某种排序算法。

用程序实现直接插入排序算法、折半插入排序算法、谢尔排序算法、选择排序算法、堆排序算法、2-路归并排序算法、冒泡排序算法。

输入的数据形式为任何一个正整数（大小不限），输出数字大小逐个递增的数列。

程序的控制设计，不论是多简单的程序，都应该有良好的用户界面，只要程序一运行，就能从显示内容上看出这个是干什么的程序，能根据提示进行输入输出。

可以设置多级菜单，用于各级功能模块的入口，并控制好如何返回，虽然实现的功能跟顺序执行的一样，但增加了不少灵活性，一个程序就应该尽最大努力来适应用户而不是让用户来适应程序。

在具体函数的实现上也要好好斟酌算法，用以节省CPU和内存资源。

在系统软件和应用软件的开发设计过程中，都会不可能避免地遇到这样排序问题。

在数据库和知识库管理系统中，排序应用更为广泛。

在现今的高级计算机体系结构中，花费在排序上的时间占系统cpu时间的比重很大，据统计，在一些商用计算机系统中，花费在排序操作上的时间占cpu的时间可高达15%-75%。

可见，排序是值得深入研究和认真剖析的有趣课题。

二概要设计1·简要说明本组设计的功能利用不同的算法尽量缩短时间复杂度，提高查找时间效率，能够将一个案值无序的数据元素序列转换成一个案值有序的数据元素序列。

本设计由7个被调用函数和一个主函数组成。

先通过主函数mian（）登录界面，显示菜单（不同的排序方法），申请一个动态空间（*c）即数组长度（排序的个数），然后输入数字排序的个数；再输入相应排序个数的数字即任何一个正整数（大小不限）。

然后输入排序算法的序号，是通过switch函数选择排序的算法（调用算法函数），由用户自己选择。

最后通过for循环语句将按数字大小逐个递增的数列输出。

程序的主要子函数声明如下：冒泡排序算法：void BubbleSort(int*k,int Count)；折半排序算法：void bin_insertsort(int*k,int n)；谢尔排序算法：void shellsort(int*k,int n)；插入排序算法：void insertsort(int*k,int n)；选择排序算法：void selectsort(int*k,int n)；堆积排序算法：void adjust(int*k,int i,int n)；二路归并排序算法：void MergeSort(RecType R[],int low,int high)【通过void Merge(RecType *R,int low,int m,int high)】实现这种算法；通过这些不同的算法实现数字大小的排序。

标题：xxx（根据论文具体内容自行命名）
摘要：
本论文主要研究xxx（论文研究的问题、目的和方法等）。

通过对相
关文献的综述和实证研究的分析，得出了以下结论：1）xxx；2）xxx；3）xxx。

本研究对于解决xxx问题有一定的理论和实践价值。

关键词：xxx、xxx、xxx（根据论文具体内容自行设置关键词）
引言：
（1）背景介绍：对论文研究的问题或主题进行简要介绍，说明其理
论和实践意义。

（2）研究目的和意义：明确研究目的和意义，解释为何进行该研究。

文献综述：
（1）相关理论：对该领域相关理论进行综述，介绍前人的研究成果
和理论基础。

（2）研究现状：概括目前国内外关于该领域相关研究的主要研究方
法和结果。

方法：
（1）研究设计：阐述研究方法和研究设计，包括研究对象、数据源、研究工具等。

（2）数据分析：介绍研究数据的收集和分析方法。

结果与讨论：
（1）结果呈现：根据数据分析结果，简明扼要地描述实证研究的结果。

（2）讨论分析：对结果进行详细讨论，并与前人研究进行比较、分析。

结论：
总结研究所得出的结果，提出对该领域的启示和建议，以及进一步研究的展望。

列举本文中所引用的相关文献，格式要符合学术规范。

附录：
（例：问卷调查原始数据、图片、图表等）
以上为一个学年论文模板的框架，具体内容可根据论文的实际主题和要求进行调整和补充。

希望对你的学年论文写作有所帮助！。

数据结构论文目录一、题目：实验题7.6 (2)二、实验原理： (2)2.1赫夫曼树的构造: (2)2.1.1哈夫曼树的算法 (3)2.2哈夫曼编码: (3)2.2.1哈夫曼编码的算法 (4)三、设计思想 (5)3.1概述 (5)3.2思路 (6)3.3程序流程图 (7)四、实现算法如下： (9)4.1定义存储结构和类型 (9)4.2哈夫曼树生成函数 (9)4.3哈夫曼编码函数 (10)4.4哈夫曼译码函数 (10)4.5主函数 (11)4.6仿真过程及结果 (11)五、实验总结 (12)一、题目：实验题7.6设计一个程序exp7-6.cpp，构造一棵哈夫曼树，输出对应的哈夫曼编码和平均长度。

并用下表所示的数据进行验证。

表7.8 单词及出现的频度单词The of a to and in that 出现频度1192 677 541 518 462 450 242 he is at on for His are be 195 190 181 174 157 138 124 123任务：首先要构造一个哈夫曼树，然后进行哈夫曼编码要求：可以建立函数输入二叉树，实现赫夫曼树的编码和译码系统，重复地显示并处理编码/解码功能，直到选择退出为止。

二、实验原理：2.1赫夫曼树的构造:假设有n个权值，则构造出的赫夫曼树有n个叶子结点。

n个权值分别为w1,w2,………wn,则赫夫曼树构造规则为：<1>将w1,w2,…….wn,看成有n棵树的森林。

<2>在森林中选出两个根结点最小的树合并，作为一棵新树的左右子书，且新树根结点权值为左右子树根结点权值之和。

<3>从森林中删除选取的两棵树，并将新树加入森林。

<4>重复2和3步骤，直到森林中只剩一棵树为止。

现举例如下：7 5 2 4 18116 7 117 5 7 5 6 52 4 2 4 2 42.1.1哈夫曼树的算法void CreateHT(HTNode ht[],int n) //调用输入的数组ht[],和节点数n{int i,k,lnode,rnode;int min1,min2;for (i=0;i<2*n-1;i++)ht[i].parent=ht[i].lchild=ht[i].rchild=-1; //所有结点的相关域置初值-1 for (i=n;i<2*n-1;i++) //构造哈夫曼树{min1=min2=32767; //int的范围是-32768—32767lnode=rnode=-1; //lnode和rnode记录最小权值的两个结点位置for (k=0;k<=i-1;k++){if (ht[k].parent==-1) //只在尚未构造二叉树的结点中查找{if (ht[k].weight<min1) //若权值小于最小的左节点的权值{min2=min1;rnode=lnode;min1=ht[k].weight;lnode=k;}else if (ht[k].weight<min2){min2=ht[k].weight;rnode=k;}}}ht[lnode].parent=i;ht[rnode].parent=i; //两个最小节点的父节点是iht[i].weight=ht[lnode].weight+ht[rnode].weight; //两个最小节点的父节点权值为两个最小节点权值之和ht[i].lchild=lnode;ht[i].rchild=rnode; //父节点的左节点和右节点}}2.2哈夫曼编码:构造方法如下：设需要编码的字符集合为{d1，d2,.....，dn}各个字符在电文中出现的次数集合为{w1，w2，.......，wn}，以d1，d2，.........，dn作为叶子节点，以w1，w2，........，wn作为各个叶子节点的权值构造一颗哈夫曼树，规定哈夫曼树中的左分支为0，右分支为1，则从根节点到每个叶子节点所经过的分支对应的0和1组成的序列便为该节点对应字符的编码，即哈夫曼编码。

数据结构数据结构课程设计（论文）题目魔方阵作者杨政冬院系信息工程学院专业信息管理与信息系统学号 1314210140 指导老师安强强答辩时间摘要我的实验题目是利用数据结构相关算法来设计——魔方阵，主要的功能是实现每一行，每一列以及对角线的相加结果相同，而且每一个数字均不相等。

本次实验能够充分的考核我们对数据结构相关算法以及C语言的学习程度、动手操作能力有极大的帮助，所以本次课程设计是十分有必要的。

我的设计内容就是利用幻方算法（劳伯法、斯特拉兹法、罗伯法、海尔法）循环语句，以及判断条件等函数的合理使用，通过不断的运行，调试，输出，对本程序进行合理的解决，对魔方阵进一步的了解掌握。

关键字：算法、C语言魔方阵程序设计AbstractMy experiment topic is the use of data structure algorithms to design - the magic square, the main function is to implement each row, every column, and diagonal together in the same result, and each number are not equal.This experiment can fully conducted by our algorithms for data structure and the degree of learning C language is of great help, hands-on ability, so the curriculum design is very necessary.My design content is to use magic square algorithm (rob, stern raz, rob, haier) loop, and the judgment function, such as the condition of reasonable use, through continuous running, debugging, output, the reasonable solution to the program, the magic square to further grasp.Key words: magic square algorithm, C language program design1 绪论计算机是随着社会的发展应运而生，它贯穿了人们生活的方方面面。