嵌入式开发学习---（部分）数据结构（无代码）

数据结构

为什么学习数据结构？
1）c语言告诉如何写程序，数据结构是如何简洁高效的写程序
2）遇到一个实际问题，需要写程序去实现相应功能，需要解决那两个方面的问题？
如何表达数据之间的逻辑规律以及如何将数据存放到计算机中
数据结构：数据的逻辑结构存储结构及操作（数据的运算）
数据：不只是一个单纯的数值，而是类似于一个集合的概念
结构：数据之间的关系
采用什么方法解决问题
算法
数据结构加算法就是程序

数据结构是什么
数据的逻辑结构存储结构及操作（数据的运算）

数据

数据：不只是一个单纯的数值，而是类似于一个集合的概念
数据元素：是数据的基本单位，由若干个基本项组成
数据项：是数据的最小单位，描述数据元素的信息
节点：数据元素

逻辑结构

数据之间的逻辑规律和数据之间的关系

数据之间的关系
1）线性关系 ----->线性结构 ------->一对一------->线性表
2）层次关系------>树形结构--------->一对多--------->树
3）网状关系------->图状结构-------->多对多---------->图

存储结构

数据的逻辑结构在计算机中的具体实现

1）顺序存储结构
数组：在内存当中一段连续的内存空间中保存数据(如c语言中的一维数组)
2）链式存储结构

特点：数据在内存中是不连续的，通过指针进行连接
链表：

struct    node_t
{int  date;//数据域struct   node_t  * next;//指针域，指向自身结构体类型
}；

3)索引存储结构
提高查找速度
索引表 + 数据文件

4）散列存储结构

数据在存储的时候与关键码之间存在某种对应关系
存的时候按照对应关系存
取的时候按照对应关系取

操作（运算）

增删改查

算法

解决问题的思想方法

程序

用计算机语言对算法的具体实现

算法与数据结构

• 算法 + 数据结构 = 程序
  算法的设计：取决于选定的逻辑结构
  算法的实现：依赖于采用的存储结构（顺序、链式）

算法的特性

1）有穷性：算法的执行步骤是有限的
2）确定性：算法的每一步都是有明确含义的
3）可行性：算法能够在有限的时间内完成
4）输入
5）输出

如何评价一个算法的好坏？

正确性：保证算法可以正确完成功能
易读性：容易被解读
健壮性：容错处理
高效性：执行效率，算法执行快慢容易受到计算机性能的影响，不可以作为评判算法高效性的标准，这通过可执行语句重复执行次数来衡量算法是否高效 。(时间复杂度)
低存储性：占用空间小（空间复杂度）

时间复杂度

算法的可执行语句重复执行的次数

通常时间复杂度用一个问题规模函数来表达	
T(n) = O(f(n))
T(n)	//问题规模的时间函数
n		问题规模   
O		//时间数量级
f(n)	//算法的可执行语句重复执行的次数  用问题规模n的某个函数f(n)来表达

计算大O的方法

1)根据问题规模n写出表达式f(n)
2)只保留最高项，其他项舍去
3)如果最高想系数不为1，除以最高项系数
4)如果有常数项，将其置为1  // f(n)=8; O(1)

空间复杂度

算法占用的空间大小。一般将算法的辅助空间作为衡量空间复杂度的标准。
算法占用的存储空间包括：

1）输入输出数据所占空间
2）算法本身所占空间
3）额外需要的辅助空间