数据结构和算法概述

1 数据结构

1.1 什么是数据结构?

  • 数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中的操作对象,以及它们之间的关系和操作等相关问题的学科。
  • 简而言之,数据结构就是把数据元素按照一定的关系组织起来的集合,用来组织和存储数据。

1.2 数据结构的分类

1.2.1 概述

  • 传统上,我们可以把数据结构分为逻辑结构和物理结构两大类。

1.2.2 逻辑结构分类

  • 逻辑结构是从具体问题中抽象出来的模型,是抽象意义上的结构,按照对象中数据元素之间的相互关系分类,也是我们需要关注和讨论的问题。
  • 1️⃣集合结构:集合结构中数据元素除了属于同一个集合外,它们之间没有任何其他的关系。

集合结构

  • 2️⃣线性结构:线性结构中的数据元素之间存在一对一的关系。

线性结构

  • 3️⃣树形结构:树形结构中的数据元素之间存在一对多的关系。

树形结构

  • 4️⃣图形结构:图形结构的数据元素是多对多的关系。

图形结构

1.2.3 物理结构分类

  • 逻辑结构是在计算机中真正的表达方式称为物理结构,也可以叫做存储结构。常见的物理解耦股有顺序存储结构、链式存储结构。

  • 1️⃣顺序存储结构:

    • 把数据元素放到地址连续的存储单元里面,其数据间的逻辑关系和物理关系是一致的,比如我们常用的数组就是顺序存储结构。

    顺序存储结构

    • 顺序存储结构存在一定的弊端,就像生活中排队时,有人插队,也有人有特殊情况突然离开,这时候整个结构就处于变化中,此时就需要使用链式存储结构了。
  • 2️⃣链式存储结构:

    • 把数据元素放在任意的存储单元里面,这组存储单元可以是连续的,也可以是不连续的。此时,数据元素之间并不能反映元素间的逻辑关系,因此在链式存储结构中引进了一个指针存储数据元素的地址,这样通过地址就可以找到相关联数据元素的位置。

    链式存储结构

2 算法

1.1 概述

  • 算法是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法解决问题的策略机制。也就是说,能够对一定规范的输入,在有限的时间内获得所要求的结果。
  • 简而言之,算法就是根据一定的条件,对一些数据进行计算,得到需要的结果。

1.2 算法初体验

  • 在生活中,我们如果遇到某个问题,常常解决方案不是唯一的。

  • 例如,从西安到北京,如何去?会有不同的解决方案,我们可以坐飞机、可以坐火车、可以坐汽车,甚至可以步行,不同的解决方案带来的时间成本和经济成本是不一样的,比如坐飞机用的时间最少,但是费用最高;步行费用最低,但是时间最长。

  • 例如,在北京二环内买一套四合院,如何付款?也会有不同的解决方案,可以一次性现金付清,也可以通过银行做按揭。这两种方案带来的成本也是不一样的,一次性付清,虽然当时给的钱多,压力大,但是没有利息;按揭虽然当时出的钱少,压力比较小,但是会有利息,而且30年的总利息几乎是贷款额度的一倍,需要多付不少钱。

  • 在程序中,我们也可以用不同的算法解决相同的问题,而不同的算法的成本是不相同的。总体上,一个优秀的算法追求以下两个目标:

    • 1️⃣花最少的时间完成需求。
    • 2️⃣占用最少的内存空间完成需求。
  • 下面我们用一些实际的案例体验一些算法。

  • 案例1:计算1到100的和。

package com.sunxiaping;

/**
 * ①定义两个整型变量
 * ②执行100次加法运算
 * ③打印结果到控制台
 *
 * @author 许大仙
 * @version 1.0
 * @since 2020-12-04 11:19
 */
public class Init {
    public static void main(String[] args) {
        int sum = 0;
        int n = 100;
        for (int i = 0; i <= n; i++) {
            sum += i;
        }
        System.out.println("sum = " + sum);
    }
}
package com.sunxiaping;

/**
 * ①定义两个整型变量
 * ②执行一次加法运算,一次乘法运算,一次除法运算,总共3次运算
 * ③打印结果到控制台
 *
 * @author 许大仙
 * @version 1.0
 * @since 2020-12-04 11:19
 */
public class Init {
    public static void main(String[] args) {
        int sum = 0;
        int n = 100;
        sum = (n + 1) * n / 2;
        System.out.println("sum = " + sum);
    }
}

第二种算法完成需求,花费的时间更少一些。

  • 案例2:计算10的阶乘
package com.sunxiaping;

/**
 * 使用递归完成需求,fun方法会执行10次,并且第一次执行未完成,调用第二次执行,依次内推,最多的时候,需要在栈内存开辟10块内存分别执行10个fun方法
 *
 * @author 许大仙
 * @version 1.0
 * @since 2020-12-04 11:19
 */
public class Init {
    public static void main(String[] args) {
        //测试:计算10的阶乘
        long fun = fun(10);
        System.out.println("fun = " + fun);
    }

    /**
     * 计算n的阶乘
     *
     * @param n
     * @return
     */
    public static long fun(long n) {
        if (n == 1) {
            return 1;
        }
        return n * fun(n - 1);
    }
}
package com.sunxiaping;

/**
 * 使用for循环完成需求,fun2方法只会执行一次,最终,只需要在栈内存开辟一块内存执行fun2方法即可
 *
 * @author 许大仙
 * @version 1.0
 * @since 2020-12-04 11:19
 */
public class Init {
    public static void main(String[] args) {
        //测试:计算10的阶乘
        long fun = fun2(10);
        System.out.println("fun = " + fun);
    }

    /**
     * 计算n的阶乘
     *
     * @param n
     * @return
     */
    public static long fun2(long n) {
        long result = 1;
        for (long i = 1; i <= n; i++) {
            result *= i;
        }
        return result;

    }
}

第二种算法完成需求,占用的内存空间更小。

原文地址:https://www.cnblogs.com/xuweiweiwoaini/p/14085253.html