【数据结构】数据结构概述

一、概述

        在计算机中，数据结构是一种组织和存储数据的方式，以便于对数据进行访问和操作。数据结构提供了一种逻辑方式来组织和处理数据，以满足特定的应用需求。数据结构可以看作是一种抽象数据类型，它描述了数据元素之间的关系，并定义了一组在这些数据上操作的规则。

二、数据结构和内存的关系

        内存和数据结构之间存在紧密的关系。内存是程序运行时需要使用的内存（RAM），而数据结构是用于组织和管理数据的逻辑结构。

        在计算机程序中，数据通常被存储在内存中，并通过特定的数据结构来组织和管理。不同的数据结构在内存中的存储方式也不同，这直接影响了程序的性能和效率。

         可以理解为：内存是吃九宫格火锅中的锅，是用来放菜的（存储数据），数据结构就是九宫格，是用来分割菜的（组织和管理数据的逻辑），可以让人更容易找到想吃的菜在什么位置。

        总之，内存和数据结构是紧密相关的，选择合适的数据结构和优化内存使用可以提高程序的性能和效率。

三、数据结构分类

        计算机中的数据结构可以分为线性数据结构和非线性数据结构。线性数据结构是一种数据元素之间存在一对一关系的数据结构，例如数组、链表、栈和队列等。非线性数据结构是一种数据元素之间存在一对多或多对多关系的数据结构，例如树和图等。

        使用适当的数据结构可以提高程序的效率和性能，因为不同的数据结构适用于不同的应用场景，比如某些数据结构在查找操作上很高效，而另一些则更适用于修改和插入操作。因此，在计算机编程中，选择正确的数据结构非常重要，这可以使程序更高效和更容易维护。

1、线性数据结构

        线性数据结构是指数据元素之间存在一对一的关系，也就是说，数据元素之间是按线性次序排列的。线性数据结构中的数据元素只有前驱和后继两个方向，其中最常见的线性数据结构包括数组、链表、栈和队列等。

        线性数据结构中的每个数据元素只能通过前驱和后继这两个方向进行访问和操作。在链表中，每个节点只包含一个指向前驱节点和一个指向后继节点的指针，而且数据元素只能通过遍历节点来访问和操作。

        这种"一对一"的关系和"前驱后继"的方向限制，使得线性数据结构的特点是数据元素的位置是有序的，并且每个数据元素只能访问其相邻的元素。这种有序的结构和相邻的访问方式使得线性数据结构非常适合许多应用场景，例如排序、搜索、缓存、数据存储和计算等方面的算法和程序。

常见的线性数据结构包括：

1.         数组：一组相同数据类型的元素按一定顺序排列组成的数据结构。
   1.         链表：一组节点按一定顺序排列组成的数据结构，每个节点包含数据元素和指向下一个节点的指针。
      1.         栈：一种具有后进先出（LIFO）特性的线性数据结构，只允许在栈顶进行插入和删除操作。
         1.         队列：一种具有先进先出（FIFO）特性的线性数据结构，只允许在队尾进行插入操作，在队首进行删除操作。

        这些数据结构在计算机科学和编程中经常被使用，对于特定的问题和应用场景，不同的线性数据结构都有各自的优缺点和适用性。

1.1、前驱方向，后继方向

前驱和后继是线性数据结构中元素之间的相对位置关系。

        在一个线性数据结构中，每个元素都有一个前驱元素和一个后继元素。前驱是指在元素在数据结构中的位置上，在该元素之前的元素，而后继则是指在该元素之后的元素。例如，在一个数组中，元素A的前驱是A的索引减去1的元素，后继是A的索引加1的元素。在一个链表中，每个节点的前驱是它前面的节点，后继是它后面的节点。

        通过前驱和后继，我们可以在线性数据结构中方便地遍历和访问元素。在数组中，我们可以通过遍历索引的方式依次访问元素。在链表中，我们可以通过遍历每个节点的指针来访问链表中的元素。

        需要注意的是，在某些特殊的线性数据结构中，可能没有明确定义的前驱或后继方向，例如双向链表中的每个节点既是前驱节点也是后继节点。

1.2、一对一的关系

        指的是线性数据结构中的每个数据元素都只有一个直接前驱和一个直接后继元素。例如，在数组中，每个元素只有一个直接前驱和一个直接后继，而且它们是按照一定顺序排列的。

2、非线性数据结构

        非线性数据结构是指数据元素之间不是简单的一对一线性关系，而是存在多对多、一对多、多对一等复杂的关系。常见的非线性数据结构包括树、图和堆等。

        树是一种层级结构，其中每个节点可以拥有多个子节点。树的节点通常被称为父节点、子节点和兄弟节点，具有根节点和叶子节点两个特殊的节点。

        图是由节点和边组成的非线性数据结构，节点之间的连接关系可以是任意的。图可以用于表示各种复杂关系，例如社交网络中的人际关系、计算机网络中的节点之间的连接关系等。

        堆是一种基于树的数据结构，通常被用来维护一个集合中的最大或最小元素。堆通常被实现为一棵完全二叉树，其中每个节点都有一个关联的值。堆可以用来实现堆排序算法和优先队列等。

        非线性数据结构与线性数据结构不同，线性数据结构的元素之间只存在一对一的关系，例如数组和链表等。非线性数据结构可以更好地描述实际问题中存在的复杂关系，因此在实际应用中被广泛使用。