下载文档原格式
第六章面向数据结构的设计方法前面介绍的结构化系统设计,是一种面向数据流的设计方法.本章介绍两种其它的设计方法---Jackson方法与LCP方法.它们都是面向数据结构的独立的系统设计方法.常将它们作为辅助的设计方法,配合SD方法使用.§1 面向数据结构的设计一.面向数据流的设计考虑问题的出发点是:数据流.最终目标:软件的最终SC图.解决问题的焦点:模块的合理划分.最佳适用范围:概要设计中,确定软件的结构.以SD为例,在分析阶段:以数据流图表示软件的逻辑模型;在设计阶段:按照数据流的类型,分别用变换分析或事务分析将它们转换为相应的软件结构.二.面向数据结构的设计基本思想:从问题的数据结构导出它的程序结构.作为独立的系统设计方法主要用于小规模数据处理的开发.考虑问题的出发点是:数据结构.最终目标:得出程序的过程性描述.最佳适用范围:详细设计中,确定部分或全部模块的逻辑过程.三.两种设计方法的共同点1.遵守结构程序设计“由顶向下”逐步细化的原则,并以其为共同的基础;2.均服从“程序结构必须适应问题结构”的基本原则,各自拥有从问题结构(包括数据结构)导出程序结构的一组映射规则.§2 Jackson设计方法一.Jackson图Jackson图是Jackson方法的表达工具.1.Jackson图表达的结构(a)顺序(b)选择(c)重复(a)表示A由B、C两部分顺序组成;(b)表示A可以包含B或C(S代表选择);(c)表示A由B重复任意次(含零次)构成(I代表重复).2.Jackson图的应用(1)表示数据结构(2)表示程序结构例:一教职工名册如下:教职工名册表头表体用Jackson 图表示的数据结构如下用Jackson图表示的程序结构如下(3) Jackson伪代码:为了实现从程序结构到逻辑结构描述的转换,需设计一组相应的伪代码: Jackson伪代码(图解逻辑).下图给出与三种程序结构相对应的Jackson伪代码.其中,带下滑线的字为保留字,cond表示条件.(a)顺序(b)选择(c)重复A seq A select cond1B B A iter condC or cond2 whileend A C Bend A end A二.Jackson设计方法1.Jackson方法设计步骤与SD方法设计步骤图解比较Jackson方法映射数据结构程序结构程序的过程表示(Jackson图(Jackson图) (Jackson伪代码)程序分析程序设计SD方法映射问题结构软件结构各模块的过程描述(DFD图) (SC图) (PDL等工具)概要分析详细设计2．Jackson方法设计步骤(1)分析并确定输入数据和输出数据的逻辑结构,用Jackson图描绘这些数据结构.实质是对求解的问题进行需求分析.用Jackson图表示数据结构时,省略与解题无关的多余信息,仅保留需要用到的数据单元.(2)找出输入数据结构和输出数据结构中有对应关系的数据单元(即有因果关系,在程序中可以同时处理的数据单元) 按照下列映射规则, 导出描绘程序结构的Jackson图.-----为每一对在输入结构和输出结构中有对应关系的单位元画一个处理框;-----为输入数据结构中每一剩余的数据单元画一个处理框;-----为输出数据结构中每一剩余的数据单元画一个处理框;-----所有处理框在程序结构上的位置, 应与由它处理的数据单元在数据结构Jackson图上的位置相对应(程序中具有因果关系).(3)写出程序的过程性表示:列出所有操作和条件，并把它们分配到程序结构图的适当位置 (4)用Jackson 伪代码写出与程序结构图对应的过程性表示. 3.应用举例1输入卡片分析程序.一叠卡片按内容分为K1、K2、K3三类,卡片叠的排列规则是:以K1卡始,以K2卡终.起始卡之前属前置部分,不含K1卡; 起始卡与终了卡之间属分批部分,不含K2卡.如图:...前置部分 起始卡 分批部分 终了卡试用Jackson 方法编一程序,要求依次完成下列分析工作: -----统计起始卡前卡片的张数,存入A; -----打印起始卡的内容;-----统计起始卡后出现的K1卡和K3卡总批数,存入B; -----统计起始卡后出现的K1卡的张数,存入C; -----统计起始卡后出现的K3卡的张数,存入D; -----打印终了卡的内容;-----打印A 、B 、C 、D 四个统计值. 求解步骤:第一步:画数据结构图. 输入卡片文件数据结构图输出文件数据结构图对输入数据与输出数据两图进一步细化：I 2S 3I 4I 5第三步：写出程序的过程性表示：列出所有操作和条件，并把它们分配到程序结构图的适当位置程序结构图中所需的有关操作： 有关条件： ① 打开卡片文件 ⑦ A ：=A+1 I 1：until 出现K1卡。
用面向数据结构的设计方法来分析图书馆系统引言面向数据结构的设计方法是一种将数据结构作为设计的主导原则的方法，它强调通过合理的数据结构选择和组织，来提高系统的性能和可维护性。
在图书馆系统的设计中，采用面向数据结构的设计方法可以有效地管理图书馆的各项业务和数据。
本文将以面向数据结构的设计方法为出发点，对图书馆系统进行分析和设计，以实现更高效、更可靠的图书馆服务。
数据结构的选择和设计在图书馆系统中，有多种数据结构可以用来存储和组织不同类型的数据。
合理地选择和设计数据结构可以提高系统的效率和可扩展性。
1. 图书信息的存储在图书馆系统中，图书信息是核心的数据之一。
我们可以使用一种常见的数据结构——数组来存储图书信息。
每本图书作为一个元素，包含图书的名称、作者、ISBN号等基本信息。
使用数组的优点在于可以快速通过索引访问到特定的图书信息。
此外，为了提高查询效率，还可以使用散列表来存储图书信息。
根据图书的ISBN号作为散列的键值，将图书信息存储在对应的散列槽中。
这样可以快速地通过ISBN号进行图书信息的查找和更新。
2. 用户信息的存储图书馆系统中的用户信息也是重要的数据之一。
对于用户信息的存储，可以使用链表或者树这样的数据结构。
链表可以用来存储用户的基本信息，每个节点包含用户的姓名、学号、借书记录等。
链表的特点是插入和删除操作非常高效，适用于频繁的用户信息更新。
如果希望快速地查找用户信息，可以使用二叉搜索树。
根据用户的学号作为树节点的键值，在树中按照学号进行有序存储。
这样可以通过学号快速地查找到对应的用户信息。
3. 借书记录的管理在图书馆系统中，借书记录的管理是一个关键的业务。
为了高效地管理借书记录，可以使用堆这样的数据结构。
堆是一种完全二叉树，具有特殊的性质：对于任意节点i，其父节点的值大于或者等于它的值。
在图书馆系统中，我们可以使用最小堆来管理借书记录，即借书结束时间最早的记录位于堆的根节点。
通过最小堆，我们可以快速找到最早要归还的图书，提醒借书者归还图书。
数据结构与算法分析与设计数据结构和算法是计算机科学中非常重要的两个领域，它们对于软件开发和系统设计有着至关重要的影响。
本文将探讨数据结构和算法的分析与设计方面的内容。
一、引言在计算机科学中，数据结构是一种组织和存储数据的方式，而算法是通过解决问题的特定步骤来操作这些数据的方法。
数据结构和算法的选择和设计对于软件系统的性能和可扩展性至关重要。
二、常见的数据结构1. 数组数组是最简单和最基本的数据结构之一，可以用来存储一系列相同类型的元素。
它可以通过下标来访问和操作其中的元素。
2. 链表链表是一种动态数据结构，它由节点组成，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。
链表具有插入和删除操作的高效性，但访问元素的效率较低。
3. 栈栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，只允许在栈的一端进行插入和删除操作。
栈可以用于许多应用，如表达式求值、函数调用和括号匹配等。
4. 队列队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，允许在一端插入元素，在另一端删除元素。
队列可以用于缓存、任务调度和广度优先搜索等场景。
5. 树树是一种分层结构的数据结构，由节点和边组成。
树的应用广泛，如二叉搜索树、AVL树和红黑树等可以用于高效地存储和查找数据。
6. 图图是由节点和边组成的集合，节点表示实体，边表示节点之间的关系。
图具有很多应用，如社交网络分析、路径规划和图像处理等。
三、常见的算法设计技术1. 递归递归是一种通过将问题划分成更小的子问题来解决复杂问题的技术。
递归算法通常包括一个递归函数和一个或多个基本情况。
2. 迭代迭代是一种通过重复执行一组步骤来解决问题的技术。
迭代算法通常使用循环结构来重复执行某些操作，直到满足终止条件为止。
3. 分治分治是一种将问题划分成更小的子问题并独立求解的技术。
分治算法通常包括问题的划分、子问题的递归求解和结果的合并三个步骤。
4. 动态规划动态规划是一种通过将问题划分成重叠子问题并利用子问题的解来解决问题的技术。
数据结构与算法的设计与分析数据结构和算法是计算机科学中最为基础且重要的概念之一。
在计算机编程和软件开发过程中，合理选择和设计数据结构以及高效的算法能够显著提高程序的性能和效率。
因此，深入了解数据结构与算法的设计与分析对于每个计算机科学从业者都是必不可少的。
一、数据结构的设计与分析1. 数组数组是最简单的数据结构之一，可以存储同一类型的元素，并通过索引访问它们。
对于大部分编程语言来说，数组的访问是常数时间复杂度O(1)，即具有高效的随机访问特性。
但是，数组的大小一旦确定后就不能改变，插入和删除元素的操作可能导致大量的数据搬移和内存重新分配，因此效率较低。
2. 链表链表是另一种常见的数据结构，它由节点组成，每个节点包含一个数据元素和指向下一个节点的引用。
链表可以支持高效的插入和删除操作，因为不需要数据搬移，但访问特定位置的元素的时间复杂度是O(n)。
另外，链表还可以根据需求设计为单向链表、双向链表和循环链表等不同形式。
3. 栈和队列栈（Stack）和队列（Queue）是两种常见的线性数据结构。
栈遵循先进后出（Last In First Out，LIFO）的原则，只允许在末尾插入和删除元素；而队列遵循先进先出（First In First Out，FIFO）的原则，只允许在一端插入，另一端删除元素。
栈和队列可以用数组或链表实现，常用于解决与时间相关的问题。
4. 树和二叉树树是一种非线性的数据结构，由节点和边组成。
树的特点是一个父节点可以有多个子节点，但每个子节点只能有一个父节点。
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。
树结构常用于组织层次关系的数据，比如文件系统、网页导航等。
二、算法的设计与分析1. 排序算法排序算法是算法设计与分析中的重要部分。
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。
不同的排序算法具有不同的时间复杂度和空间复杂度，影响着算法的执行效率。
了解各种排序算法的原理和特性，以及掌握它们的实现方法和优化技巧，有助于提高程序的排序性能。
面向数据结构的设计方法嘿，朋友们！今天咱来聊聊数据结构的设计方法，这可真是个有意思的事儿呢！你想想看，数据结构就像是一个大宝藏，里面藏着各种各样的宝贝，而我们就是那个要去挖掘宝藏的探险家。
怎么把这些宝贝整理得井井有条，让我们能快速找到想要的那个，这可太重要啦！比如说数组吧，它就像一个整齐排列的书架，每本书都有自己固定的位置，你想找哪本一目了然。
但它也有局限性呀，要是书架满了，想再塞一本书进去可就麻烦啦！这时候链表就出现啦，它就像一条可以无限延长的绳子，想加个节点随时都能加，多灵活呀！栈呢，就像是一个只能从上面拿东西的箱子，后进先出，可有意思啦！就像你叠罗汉，最后上去的得先下来。
队列又不一样啦，它是先进先出，就像排队买东西，先来的先买到，多公平呀！二叉树呢，那可是个神奇的存在。
它就像一棵大树，有根有枝桠，每个节点都能分出两个方向。
找东西的时候就顺着树枝找，可高效啦！还有图，那简直是个复杂的大迷宫，里面的节点和边交织在一起，要想在里面找到正确的路可得动点脑筋呢！那怎么设计这些数据结构呢？这可得根据具体需求来呀！就像你要去旅行，得根据目的地、天气、时间等来准备行李一样。
如果你的数据经常要插入删除，那链表可能就更合适；要是你需要快速随机访问，那数组就是不二之选。
设计数据结构的时候，还得考虑空间和时间效率呢！不能只图方便，结果占用了大量的空间或者运行起来慢得像蜗牛。
这就好比你去上班，不能只想着走得舒服，还得考虑时间呀，不然迟到了可就不好啦！而且哦，在实际编程中，经常要结合多种数据结构来达到最好的效果。
就像做饭，不能只放一种调料，得各种搭配起来，味道才好呀！咱再想想，要是没有好的数据结构设计，那程序会变成啥样？肯定是乱七八糟，找个数据都得半天，那多闹心呀！所以说呀，数据结构的设计方法真的太重要啦，就像盖房子的根基一样，根基不稳，房子能盖好吗？总之呢，数据结构的设计方法是编程中非常关键的一部分，咱可得好好琢磨，好好运用，让我们的程序跑得又快又好！怎么样，是不是觉得很有意思呀？赶紧去试试吧！。
大学计算机科学教案：数据结构与算法的分析与设计引言大学计算机科学教学中，数据结构与算法是非常重要的一门课程。
数据结构与算法的分析与设计是计算机科学领域中的核心内容，掌握了这门课程的知识，对于学生在编程、软件设计以及解决复杂计算问题时具有重要的指导意义。
本文将介绍大学计算机科学教案中数据结构与算法的分析与设计的重要性以及具体内容，并通过分析实例和解决问题的方式来帮助读者更好地理解。
重要性数据结构与算法的分析与设计在计算机科学中具有重要的地位。
首先，良好的数据结构和高效的算法可以显著提高程序的性能和效率。
例如，在处理大规模数据时，合理选择数据结构和算法可以极大地缩短处理时间。
此外，数据结构和算法还可以优化程序的内存使用，减少不必要的资源浪费。
其次，数据结构与算法的分析与设计是计算机科学思维的重要组成部分。
通过学习数据结构与算法，学生能够培养抽象思维、逻辑推理和问题解决的能力。
这些能力对于学生在实际工作中分析、设计和实现复杂的计算系统至关重要。
最后，数据结构与算法的分析与设计是学习其他计算机科学领域的基础。
无论是数据库系统、人工智能还是网络安全等领域，都离不开数据结构与算法的支持。
掌握了数据结构与算法，学生在学习其他课程时会事半功倍。
数据结构数据结构是指数据元素之间的关系以及在计算机中组织和存储这些数据元素的方式。
常见的数据结构包括线性表、树、图等。
在数据结构的学习中，我们需要了解每种数据结构的基本概念、特点、操作和存储方式。
线性表线性表是最简单的数据结构之一，它包括线性存储结构和链式存储结构。
在线性表中，数据元素之间存在一对一的前后关系，例如数组和链表。
学习线性表时，我们需要掌握插入、删除、查找等基本操作，并分析其时间复杂度和空间复杂度。
树树是一种具有层次关系的数据结构，它由节点和边组成。
在树的学习中，我们需要了解树的基本概念、遍历方式、常见应用以及各种树结构（二叉树、平衡树、B树等）的特点和操作。
