データ構造において、データ構造は論理的に何に分割できるでしょうか?

データ構造では、データ構造は論理的に線形構造と非線形構造に分類できます。論理構造はデータ要素間の論理的関係です。論理的関係からデータを記述し、データの保存とは何の関係もありません。したがって、データ要素間の関係に従って、論理構造は線形構造と非線形構造の 2 つのカテゴリに分類されます。 -直線的な構造。

このチュートリアルの動作環境: Windows 7 システム、Dell G3 コンピューター。

データ構造は、コンピューターがデータを保存および整理する方法です。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。

データの論理構造とは、データ要素間の論理的関係を反映するデータ構造を指します。論理的関係とは、コンピュータ内の記憶場所に関係なく、データ要素間の前後の関係を指します。

データ構造にはさまざまな種類がありますが、一般にデータは線形構造、非線形構造などの論理構造に応じて簡単に分類されます。

線形構造

簡単に言うと、線形構造とは、テーブル内の各ノードが線形の関係にあることを意味します。データ構造の言語で説明する場合、線形構造には次の点が含まれている必要があります:

1. 線形構造は空ではないセットです。

2. 線形構造には、開始ノードと終端ノードが 1 つだけあります。

3. 線形構造内のすべてのノードには、最大 1 つの直接の先行ノードと 1 つの直接の後続ノードがあります。

線形テーブルは典型的な線形構造であり、スタック、キュー、文字列などはすべて線形構造です。

非線形構造

簡単に言えば、非線形構造とは、テーブル内の各ノード間に複数の対応関係があることを意味します。データ構造の言語で記述する場合、非線形構造には次の点が含まれる必要があります:

1. 非線形構造は空ではない集合です。

2. 非線形構造内のノードには、複数の直接の先行ノードと複数の直接の後続ノードが存在する場合があります。

実際のアプリケーションでは、配列、一般化されたテーブル、ツリー構造、グラフ構造などのデータ構造はすべて非線形構造です。

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