데이터 구조 - 개술

도표
개념 소개
실전 연습
총화
    독학 고사 에 응시 하기 때문에 데이터 구조 에 대해 전문 적 인 복습 을 했 는데 그 중에서 지식 을 얻 었 을 뿐만 아니 라 이론 지식 을 실제 응용 으로 전환 시 켜 우리 가 직면 한 여러 가지 문 제 를 해결 했다.데이터 구조 (Data Structure) 는 데 이 터 를 조직 적 으로 이용 하 는 알고리즘 을 실현 하고 컴퓨터 에 저장 하 는 방식 인 데 왜 그렇게 말 합 니까?그럼 우리 그림 부터 보 자.
지도
이 그림 은 전체 데이터 구조 에 대한 요약 그림 이다.다음 학습 과정 은 소절 마다 따로 소개 된다.
개념 소개
1. 데이터: 컴퓨터 에 저장 되 고 처 리 된 모든 대상.예 를 들 어 수치, 문자열, 표, 이미지, 소리 등 이다.
2. 데이터 요소: 데이터 의 기본 단 위 는 요소 라 고 약칭 한다.
3. 데이터 항목: 데이터 요 소 를 구성 하고 필드 나 필드 라 고도 부른다.데이터 의 분할 할 수 없 는 최소 표지 단위 입 니 다.
4. 논리 구조: 데이터 요소 간 의 논리 적 관계.네 가지 기본 논리 구 조 는 집합, 선형 구조, 나무 구조, 그림 구 조 를 포함한다.
5. 저장 구조: 논리 구조 가 컴퓨터 에서 의 저장 실현.저장 방식 은 주로 순서 저장 방식, 체인 저장 방식, 색인 저장 방식 과 해시 저장 방식 이 있다.
6. 연산: 논리 구조 에 대한 가공.기본 연산 은 구축, 찾기, 읽 기, 삽입, 삭 제 를 포함한다.
7. 알고리즘 분석: ① 정확성;② 가 독성;③ 건장 성;④ 시공 성 (시간 복잡 도와 공간 복잡 도).
실전 연습

 int num1, num2;
 for(int i=0; i<n; i++){ 
     num1 += 1;
     for(int j=1; j<=n; j*=2){ 
         num2 += num1;
     }
 } 

이상 코드 의 시간 복잡 도 를 계산 해 볼 까요?
먼저, 시간 이 복잡 한 분석 절 차 를 살 펴 보 자. 1. 기본 작업 의 집행 횟수 T (n) * 8195 ° 기본 작업 즉 알고리즘 중의 모든 문장 (분점 으로 분할) 을 계산 하고 문장의 집행 횟수 도 문장의 빈도 라 고 한다.알고리즘 분석 을 할 때 일반적으로 최 악의 상황 을 고려 하 는 것 이 기본 이다.2. T (n) 의 수량 급 을 계산 하여 T (n) 의 수량 급 을 구하 고 T (n) 를 다음 과 같은 조작 을 하면 상수, 저 차 멱 과 최고 차 멱 의 계수 령 f (n) = T (n) 의 수량 급 을 무시 합 니 다.3. 시간 복잡 도 를 큰 O 로 표시 합 니 다. n 이 무한대 에 가 까 워 졌 을 때 lim (T (n)/f (n) 의 값 이 0 과 같 지 않 은 상수 라면 f (n) 는 T (n) 의 동 수량 급 함수 라 고 합 니 다.T (n) = O (f (n) 로 기록 하 다.
1. 어구 int num 1, num 2;의 빈 도 는 1 이다.* 8195 ° 구문 i = 0;의 빈 도 는 1 이다.  어구 i < n;i++; num1+=1; j=1; 의 빈 도 는 n 이다.* 8195 구문 j < = n;j* =2; num2+=num1;의 빈 도 는 n * log2n 입 니 다.T (n) = 2 + 4n + 3n * log2n 2. T (n) 의 상수, 저 차 멱 과 최고 차 멱의 계수 인 8195f (n) = n * log2n 3. 램 (T (n)/f (n)/(2 + 4n + 3n * log2n * log2n) = (2 + 4n + 3 n * log2n)/(n * log2n) * * (1/n) * * (1/log2n) * * (1/log2n) + 4 * (1/log2n) + 4 * (1/log2n) + 3 * 8195n n n n 이 무한대, 1/n 이 0 대, 1/n 이 0 대, 1/n 이 0 대, 1/n 이 0 대, 1/n 이 0 대, 0 대, 1/n 이 1/log2n 은 0 * 8195 ℃ 에 가 까 워 서 한 계 는 3 이다. T(n) = O(n*log2n)
총결산
    개술 부분 은 여기까지 쓰 고 먼저 모두 가 이 부분 에 대해 전체적인 인식 을 가지 게 한다. 전체 에서 국부 로, 그리고 부분 에서 전체 로, 지식의 학습 과정 은 끊임없이 반복 되 고 순환 되 는 과정 이 고 끊임없이 총 결 된다.