サルタージ・サーニは、著書『データ構造、アルゴリズム、およびアプリケーション』の中で次のように述べています。「データ構造とは、データ オブジェクトであり、オブジェクトのインスタンスと結合してインスタンスを形成するデータ要素の間に存在するさまざまな関係です。 . . これらの接続は、関連する関数を定義することによって提供できます。」 彼はデータ オブジェクトを「データ オブジェクトはインスタンスまたは値のコレクションである」と定義しました。
Clifford A. Shaffer の著書「データ構造とアルゴリズム分析」での定義は次のとおりです:「データ構造は ADT (抽象データ型) の物理的な実装です。」
データ構造の重要な言葉:データ構造は、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です。
おばあちゃん: データ構造には、データ オブジェクトのセットと、それらがコンピューター内でどのように編成されるか、つまり論理構造と物理ストレージ構造が含まれます。また、データ セットに関連する一連の操作も含まれます。オブジェクト、およびこれらの操作を実装するメソッド。最も効率的なアルゴリズム。
個人: 図書館の書籍を文字データに変換してコンピュータに保存し、これらのデータ オブジェクト セットを操作することです。本を探す、本を置くなど。
もう一度、図書館の例で説明しますが、本を 1 冊ずつ調べるのが面倒な場合は、最初にどのカテゴリを探せばよいのかを示すインデックスがあれば、ずっと早く検索できるでしょう。見つけ方は実際にはアルゴリズムです。
アルゴリズムとは、問題を解決するための限られた手順のセットであり、通常は特定のコンピューター言語の擬似コードで記述されます。時間計算量と空間計算量は通常、アルゴリズムの品質を測定するために使用されます。
アルゴリズムの 5 つの特性: 入力、出力、有限性、確実性、実行可能性。
入力: 0 個以上の入力。
出力: 1 つ以上の出力。
有限性: 有限ステップ後の許容時間内に完了します。
確実性: 各ステップには曖昧さのない明確な意味があります。
実現可能性: すべてのステップは実現可能です。
アルゴリズム設計の要件: 正確性、可読性、堅牢性、高い時間効率、および少ないストレージ。
正しさ: 入力と出力があり、曖昧さはなく、正しい答えがあります。
読みやすさ: 読みやすい。
堅牢性: 不正な入力も処理可能
高い時間効率と少ないストレージ: 時間と空間の複雑さは低いほど優れています
以上がデータ構造におけるアルゴリズムとは何ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。