数据结构与算法概述

xiaohai 2021-06-01 09:26:23 2800人围观 标签: 算法 
简介数据结构是一门研究非数值计算的程序设计中的操作对象,以及他们之间的关系和操作等相关问题的学科。

1.1、什么是数据结构

  • 定义:数据结构是一门研究非数值计算的程序设计中的操作对象,以及他们之间的关系和操作等相关问题的学科。
  • 理解:数据结构就是把数据元素按照一定的关系组织起来的集合,用来组织和存储数据

1.2、数据结构分类

传统上,可以把数据结构分未逻辑结构和物理结构

1.2.1、逻辑结构

逻辑结构是从具体问题中抽象出来的模型,是抽象意义上的结构,按照对象中的元素之间的相互关系分类

  • 集合机构:集合结构中数据袁术除了属于同一个集合外,他们之间没有任何其他关系
  • 线性结构:线性结构中的数据元素之间存在一对一的关系
  • 树形结构:树形结构中的数据元素之间存在一对多的关系
  • 图形结构:图形结构中的数据元素之间存在多对多的关系

1.2.2、物理结构

逻辑结构在计算机中的真正表示方式称为物理结构,也可以叫做存储结构。常见的物理结构有顺序存储结构和链式存储结构。

  • 顺序存储结构:把数据元素放在地址连续的的存储单元里面,数据的逻辑关系和物理关系是一致的,比如我们常用的数组就是顺序存储结构。顺序存储结构存在一定的弊端,就想生活中的排队,有时候有人插队,有时候有人离开,这时候整个结构就处于变化中,此时就需要链式存储结构;
  • 链式存储结构:把数据元素存放在任意的存储单元中,这组存储单元可以是连续的,也可以不是连续的。此时,数据元素之间并不能反映元素间的逻辑关系,因此链式存储结构中就需要引入一个指针存储数据元素的地址,这样通过地址就可以找到相关数据元素的位置

这两种结构没有好坏之分,只有在合适的场景使用对应的数据结构存储即可。

1.3、什么是算法

  • 定义:算法指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法解决问题的策略机制,也就是说,能对一定的规范输入,在有限的时间内获得所要求的输出
  • 理解:就是根据一定的条件,对一些数据进行计算,得到需要的结果

1.4、算法初体验

在生活中,我们如果遇到某个问题,常常解决方案不是唯一的。

例如:
从成都到北京,如何去?或有不同的解决方案。我们可以做飞机,可以做火车,可以坐汽车,可以步行。不同的解决方案带来的时间成本和金钱成本不一样。如果坐飞机,时间最少,但是费用高。如果步行,费用低,但是时间长。

在程序中,我们也可以用不同的算法解决相同的问题,而不同的算法成本也就不相同。总体来说,一个优秀的算法追求如下两个目标:

  • 花最少的时间
  • 占用最少的内存空间

1.4.1、案例一

计算1到100的和:

第一种解法:就是把1到100的每个数进行相加。

public static void main(String[] args){
    int sum = 0;
    int n = 100;
    for(int i = 1; i <= n; i++){
        sum+=i;
    }
    System.out.println("sum=" + sum);
}

第二种解法:就是使用等差数列公式计算

public static void main(String[] args){
    int sum = 0;
    int n = 100;
    sum = (1+n)*n/2;
    System.out.println("sum=" + sum);
}

第一种解法完成需求所需要的步骤:

  • 定义两个整形变量
  • 执行100次加法运算
  • 打印到控制台

第二种解法完成需求所需要的步骤:

  • 定义两个整形变量
  • 执行1次加法计算,1次乘法计算,1次除法计算,总共3次
  • 打印到控制台

1.4.2、案例二

计算10的阶乘

第一种解法:

public static void main(String[] args){
    long result = func(10);
    System.out.println(result);
}

public static long func(long n){
    if (n == 1){
        return 1;
    }
    return n * func(n - 1);
}

第二种解法:

public static void main(String[] args){
    long result = func(10);
    System.out.println(result);
}

public static long func(long n){
    long result = 1;
    for(long i = 1; i <= n;i++){
        result *= i;
    }
    return result;
}

第一种解法使用递归方式完成需求,func方法会执行10次,并且第一次执行未完毕,调用第二次,第二次未完毕调用第三次…,最终最多的时候,需要在栈内存钟开辟10块内存分别执行10个func方法;

第二种解法常规方式,func只需要执行一次,最终只需要在栈内存中开辟一块内存执行func方法即可。

所以,第二种算法完成需求占用内存空间更小。有时候大家觉得递归的方法看起来很好,其实也要根据实际场景来取舍。