在数据结构中,从逻辑上可以把数据结构分成什么
在数据结构中,从逻辑上可以把数据结构分成线性结构和非线性结构。逻辑结构即数据元素之间的逻辑关系,是从逻辑关系上描述数据,与数据的存储无关;因此根据数据元素之间的关系,逻辑结构被分为两大类:线性结构和非线性结构。
本教程操作环境:windows7系统、Dell G3电脑。
数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下,精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。
数据的逻辑结构指反映数据元素之间的逻辑关系的数据结构,其中的逻辑关系是指数据元素之间的前后间关系,而与他们在计算机中的存储位置无关。
数据结构有很多种,一般来说,按照数据的逻辑结构对其进行简单的分类,包括线性结构和非线性结构两类。
线性结构
简单地说,线性结构就是表中各个结点具有线性关系。如果从数据结构的语言来描述,线性结构应该包括如下几点:
1、线性结构是非空集。
2、线性结构有且仅有一个开始结点和一个终端结点。
3、线性结构所有结点都最多只有一个直接前趋结点和一个直接后继结点。
线性表就是典型的线性结构,还有栈、队列和串等都属于线性结构。
非线性结构
简单地说,非线性结构就是表中各个结点之间具有多个对应关系。如果从数据结构的语言来描述,非线性结构应该包括如下几点:
1、非线性结构是非空集。
2、非线性结构的一个结点可能有多个直接前趋结点和多个直接后继结点。
在实际应用中,数组、广义表、树结构和图结构等数据结构都属于非线性结构。
更多计算机编程相关知识,请访问:编程入门!!
Atas ialah kandungan terperinci 在数据结构中,从逻辑上可以把数据结构分成什么. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Apabila menggunakan struktur data kompleks dalam Java, Comparator digunakan untuk menyediakan mekanisme perbandingan yang fleksibel. Langkah-langkah khusus termasuk: mentakrifkan kelas pembanding, menulis semula kaedah bandingkan untuk menentukan logik perbandingan. Buat contoh pembanding. Gunakan kaedah Collections.sort, menghantar contoh koleksi dan pembanding.

Struktur data dan algoritma ialah asas pembangunan Java Artikel ini meneroka secara mendalam struktur data utama (seperti tatasusunan, senarai terpaut, pepohon, dll.) dan algoritma (seperti pengisihan, carian, algoritma graf, dll.) dalam Java. Struktur ini diilustrasikan dengan contoh praktikal, termasuk menggunakan tatasusunan untuk menyimpan skor, senarai terpaut untuk mengurus senarai beli-belah, tindanan untuk melaksanakan rekursi, baris gilir untuk menyegerakkan benang, dan pepohon dan jadual cincang untuk carian dan pengesahan pantas. Memahami konsep ini membolehkan anda menulis kod Java yang cekap dan boleh diselenggara.

Pokok AVL ialah pokok carian binari seimbang yang memastikan operasi data yang pantas dan cekap. Untuk mencapai keseimbangan, ia melakukan operasi belok kiri dan kanan, melaraskan subpokok yang melanggar keseimbangan. Pokok AVL menggunakan pengimbangan ketinggian untuk memastikan ketinggian pokok sentiasa kecil berbanding bilangan nod, dengan itu mencapai kerumitan masa logaritma (O(logn)) operasi carian dan mengekalkan kecekapan struktur data walaupun pada set data yang besar.

Jenis rujukan ialah jenis data khas dalam bahasa Go Nilai mereka tidak menyimpan data itu sendiri secara langsung, tetapi alamat data yang disimpan. Dalam bahasa Go, jenis rujukan termasuk kepingan, peta, saluran dan penunjuk. Pemahaman mendalam tentang jenis rujukan adalah penting untuk memahami pengurusan memori dan kaedah pemindahan data bahasa Go. Artikel ini akan menggabungkan contoh kod khusus untuk memperkenalkan ciri dan penggunaan jenis rujukan dalam bahasa Go. 1. Slices Slices ialah salah satu jenis rujukan yang paling biasa digunakan dalam bahasa Go.

Gambaran Keseluruhan Rangka Kerja Koleksi Java Rangka kerja pengumpulan Java ialah bahagian penting dalam bahasa pengaturcaraan Java Ia menyediakan satu siri perpustakaan kelas kontena yang boleh menyimpan dan mengurus data. Pustaka kelas kontena ini mempunyai struktur data yang berbeza untuk memenuhi keperluan penyimpanan dan pemprosesan data dalam senario yang berbeza. Kelebihan rangka kerja koleksi ialah ia menyediakan antara muka bersatu, membolehkan pembangun mengendalikan perpustakaan kelas kontena yang berbeza dengan cara yang sama, dengan itu mengurangkan kesukaran pembangunan. Struktur data rangka kerja pengumpulan Java Rangka kerja pengumpulan Java mengandungi pelbagai struktur data, setiap satunya mempunyai ciri unik dan senario yang boleh digunakan. Berikut adalah beberapa struktur data rangka kerja pengumpulan Java yang biasa: 1. Senarai: Senarai ialah koleksi tersusun yang membolehkan elemen diulang. Li

Gambaran Keseluruhan Perpustakaan Struktur Data PHPSPL Pustaka struktur data PHPSPL (Perpustakaan Standard PHP) mengandungi satu set kelas dan antara muka untuk menyimpan dan memanipulasi pelbagai struktur data. Struktur data ini termasuk tatasusunan, senarai terpaut, tindanan, baris gilir dan set, setiap satunya menyediakan set kaedah dan sifat khusus untuk memanipulasi data. Tatasusunan Dalam PHP, tatasusunan ialah koleksi tertib yang menyimpan jujukan elemen. Kelas tatasusunan SPL menyediakan fungsi yang dipertingkatkan untuk tatasusunan PHP asli, termasuk pengisihan, penapisan dan pemetaan. Berikut ialah contoh menggunakan kelas tatasusunan SPL: useSplArrayObject;$array=newArrayObject(["foo","bar","baz"]);$array

Kajian mendalam tentang misteri struktur data bahasa Go memerlukan contoh kod khusus Sebagai bahasa pengaturcaraan yang ringkas dan cekap, bahasa Go juga menunjukkan daya tarikannya yang unik dalam memproses struktur data. Struktur data adalah konsep asas dalam sains komputer, yang bertujuan untuk mengatur dan mengurus data supaya ia boleh diakses dan dimanipulasi dengan lebih cekap. Dengan mempelajari secara mendalam tentang misteri struktur data bahasa Go, kami dapat memahami dengan lebih baik cara data disimpan dan dikendalikan, seterusnya meningkatkan kecekapan pengaturcaraan dan kualiti kod. 1. Array Array ialah salah satu struktur data yang paling mudah

Jadual cincang boleh digunakan untuk mengoptimumkan persilangan tatasusunan PHP dan pengiraan kesatuan, mengurangkan kerumitan masa daripada O(n*m) kepada O(n+m) Langkah-langkah khusus adalah seperti berikut: Gunakan jadual cincang untuk memetakan elemen tatasusunan pertama kepada nilai Boolean untuk mencari dengan cepat sama ada unsur dalam tatasusunan kedua wujud dan meningkatkan kecekapan pengiraan persilangan. Gunakan jadual cincang untuk menandakan elemen tatasusunan pertama sebagai sedia ada, dan kemudian tambahkan elemen tatasusunan kedua satu demi satu, mengabaikan elemen sedia ada untuk meningkatkan kecekapan pengiraan kesatuan.