쉽게 말 하면 데이터 구 조 는 어떤 것 이 있 습 니까?저장 방식: 링크 형식, 배열,

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쉽게 말 하면 데이터 구 조 는 어떤 것 이 있 습 니까?저장 방식: 링크 형식, 배열,
 
데이터 구 조 는 각각 논리 구조, 저장 구조 (물리 구조) 이다.
논리 구 조 는 네 가지 기본 구조 로 나 뉜 다.
 
  집합, 선형 구조, 나무 구조, 도형 구조 (그물 구조)
 
             집합, 선형 구조?이 두 가 지 는 어떤 차이 가 있 습 니까? 
 
                 집합: 데이터 요소 간 의 관 계 는? 집합
                 선형 구조: 첫 번 째 와 마지막 요 소 를 제외 하고 모든 요 소 는 하나의 직접 전구 와 하나의 직접 후계 만 있다.
                 트 리 구조: 모든 요소 가 이전 드라이버 가 있 으 면 하나만 있 을 수 있 습 니 다.하지만 여러 개의 후계 원소 가 있 을 수 있다.
                  도형 구조: 모든 요 소 는 여러 개의 직접 전구 와 여러 개의 직접 후계 가 있 을 수 있다.
 
기억 구조 순차 기억 구조 화해시키다 체인 저장 구조, 색인 방식, 해시.
         
 
                   색인 방식, 해시 방식 은 어떤 형식 입 니까?
                 순서:   요 소 는 어떤 순서에 따라 연속 적 인 저장 장치 에 저장 된다.요소 간 의 논리 관 계 는 그들의 저장 위 치 를 통 해 나타난다.
                                     
                                      우세:
                                       1  요소 의 직접적인 논리 관 계 는 그들의 저장 위 치 를 통 해 나타 나 기 때문에 저장 밀도 가 높다.
                                        2. 요소 의 저장 위 치 를 신속하게 확정 하여 요소 에 대한 무 작위, 빠 른 접근 을 실현 할 수 있다.
                                      단점:
                                     1   삭제 작업 을 삽입 하면 대량의 요소 의 이동 을 일 으 켜 효율 이 낮 을 수 있 습 니 다.
                                       2  저장 공간 은 미리 지배 해 야 하 며, 너무 크게 정 하면 공간 낭 비 를 초래 할 수 있다.
 
                  체인 저장: 논리 적 으로 인접 한 요소, 물리 적 위치 가 반드시 인접 하 는 것 이 아니 라 요소 간 의 논리 관 계 는 부가 적 인 지침 역 에 의 해 표 시 됩 니 다.
                             
                                      우세:
                                             1  요소 의 직접적인 관 계 는 포인터 필드 를 통 해 표시 되 기 때문에 삽입 삭제 로 인해 대량의 요소 가 이동 하지 않 습 니 다.효율 이 높다.
                                              2  동적 으로 노드 공간 을 신청 하고 방출 할 수 있 으 며 사용 하 는 저장 공간 크기 는 실제 저 장 된 데이터 요소 와 일치 합 니 다.
    
                색인 방식: 데이터 요 소 를 저장 하 는 동시에 색인 표를 만 듭 니 다. 색인 표 의 모든 줄 을 색인 항목 이 라 고 합 니 다. 일반적인 상황 은 (키워드, 주소) 입 니 다.
 
                                    키워드: 하나의 데이터 요 소 를 유일 하 게 표시 할 수 있 는 하나 이상 의 데이터 항목 입 니 다.
                            
                                      장점: 검색 속도 가 빠르다
                                       단점: 
                                                 1  색인 표를 추가 하면 저장 공간 을 차지 합 니 다. 
                                                  2. 데이터 요 소 를 삽입 하거나 삭제 하려 면 색인 표를 수정 해 야 하기 때문에 시간 이 걸 립 니 다.
 
                  산열 방식:  데이터 요소 의 저장 주 소 는 그의 키워드 로 계 산 된 것 으로 해시 표 라 고도 부 르 며, 혼합 표 라 고도 부른다. 
                                         장점: 검색, 삽입, 삭제 작업 이 빠르다.
                                         단점: 좋 지 않 은 해시 함 수 를 사용 하면 저장 장치 충돌 이 발생 할 수 있 습 니 다. 충돌 을 해결 하기 위해 서 는 추가 시간 과 공간 비용 이 필요 합 니 다.
 
데이터 연산:
상용 데이터 연산 있다  삽입 찾기 삭제 정렬 업데이트.
알고리즘 이란 무엇 입 니까????: 문 제 를 해결 하 는 방법 에 대한 정확 한 설명 으로 특정한 임 무 를 완성 하 는 유한 한 절차 서열 이다.
 
 알고리즘 의 기본 특징:
 
   1:   가난 성 이 있 으 면 하나의 알고리즘 은 반드시 가난 한 걸음 을 한 후에 끝 날 것 이 고 모든 단 계 는 반드시 가난 한 시간 안에 끝내 야 한다.
   2: 확정 성, 알고리즘 중의 모든 명령 은 반드시 정확 한 의 미 를 가지 고 이의 성 이 없어 야 한다.
   3: 타당 성, 알고리즘 에서 설명 한 모든 조작 은 이미 실 현 된 기본 연산 을 유한 하 게 수행 할 수 있 습 니 다.
    4: 입력
  5: 출력 
 
알고리즘 평가:
 
          1  알고리즘 시간 복사 도: 알고리즘 에 따라 작 성 된 프로그램 이 컴퓨터 에서 실 행 될 때 소모 되 는 시간 .
           2 알고리즘 의 공간 복사 도: 알고리즘 에 따라 작 성 된 프로그램 이 컴퓨터 에서 실 행 될 때 필요 한 저장 공간의 크기 입 니 다.
 
 
데이터 구조 에서 논리 적 으로 (논리 적 구조: 데이터 요소 간 의 논리 적 관계) 데이터 구 조 를 선형 구조 와 비 선형 구조 로 나 눌 수 있다.
 
 

   (Array)：                     。              。 

       ，      ，

                       。

                    。

 C   ，           。               ，                     。

            ，          、    、    、         。

  (Stack)：                   。      last in first out   =lifo

                       。                 ，           ，        ，

                 （             ）。

   (Queue）：                         。         first in first out =fifo

          ，         （front）      ，      （rear）      。            ，            。

        ，     。

   (Linked List)：

               、        ，                         。        （            ）  ，            。          ：             ，                 。

  (Tree)

     n（n>0）        K，  K        N，N       ：
  （1）         k0，     N      ， K0      。    （root）。

 （2） K0 ，k      ，    N          。

  （3）K    ，   N     m   （m>=0）。

  (Graph)：

            V     E  。

  ，           ，                  ，         ，            ，              。

  (Heap)：  

         ，             ，         。             ，     。            （   ），              。  ？？

    (Hash)：

            K     ，    f(K)      。  ，              。       f     (Hash function)，             。

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