データ構造はデータの論理構造と物理構造のみを研究しますが、これは正しいですか?

この見方は完全に正しいわけではありません。データ構造は主に、非数値応用問題におけるデータとデータベースの操作の間の論理関係を研究するものだと思います。 how to 論理的な関係を持つデータは、特定の保存方法でコンピュータに保存されます。データ間の論理関係を分析し、コンピューター内のデータのストレージ構造を決定する (推奨学習: Web フロントエンド ビデオ チュートリアル)

データ構造とは、コンピューターがデータを保存する方法です。データを整理します。データ構造とは、相互に 1 つ以上の特定の関係を持つデータ要素のコレクションを指します。多くの場合、データ構造を慎重に選択すると、操作効率やストレージ効率が向上します。データ構造は、多くの場合、効率的な検索アルゴリズムやインデックス付け技術に関連しています。

研究対象

データの論理構造

データ要素間の論理関係を反映したデータ構造を指します。ここで、論理関係とは、コンピューター内の記憶場所に関係なく、データ要素間のコンテキスト関係を指します。論理構造には次のものが含まれます:

1. セット: データ構造内の要素間には、「同じセットに属している」ということ以外に他の関係はありません;

2. 線形構造: データ構造データ構造内の要素間には 1 対 1 の関係があります;

3. ツリー構造: データ構造内の要素間には 1 対多の関係があります;

4. グラフィック構造: データ構造では、要素間に多対多の関係があります。

データの物理構造

は、コンピュータの記憶領域におけるデータの論理構造の記憶形式を指します。

データの物理構造は、コンピューター内のデータ構造の表現 (イメージとも呼ばれます) であり、データ要素のマシン内表現と関係のマシン内表現が含まれます。具体的な実装方法にはシーケンス、リンク、インデックス付け、ハッシュ化などが含まれるため、データ構造は 1 つ以上のストレージ構造として表現できます。

データ要素のマシン内表現 (マッピング方法): データ要素は、バイナリ ビット (ビット) のビット列で表現されます。このビット列は通常ノードと呼ばれます。データ要素が複数のデータ項目で構成される場合、ビット列内の各データ項目に対応するサブビット列をデータ フィールドと呼びます。したがって、ノードはデータ要素のマシン内表現 (またはマシン内イメージ) です。

リレーションシップのマシン内表現 (マッピング方法): データ要素間のリレーションシップのマシン内表現は、シーケンシャル イメージと非シーケンシャル イメージに分けることができます。一般的に使用される 2 つのストレージ構造があります: シーケンシャル ストレージ構造そしてチェーンストレージ構造。

シーケンシャル マッピングは、メモリ内の要素の相対位置を使用して、データ要素間の論理関係を表します。非順次イメージは、要素の格納場所を示すポインターを使用して、データ要素間の論理関係を表します。

データの記憶構造

コンピュータの記憶空間におけるデータの論理構造の記憶形式をデータの物理構造(記憶構造ともいう)といいます。 。一般に、データ構造の論理構造は、必要に応じてさまざまなストレージ構造として表現でき、一般的に使用されるストレージ構造には、シーケンシャルストレージ、チェーンストレージ、インデックスストレージ、ハッシュストレージなどが含まれます。

データ ストレージ構造の特徴は次のとおりです: メモリ内の要素の相対位置を使用してデータ要素間の論理関係を表現します。非シーケンシャル ストレージの特徴は次のとおりです:データ要素間の関係、それらの間の論理関係を表す要素の格納アドレス。

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