学习数据结构必须知道的基础概念

前言

我们身处于一个充满着各种各样信息、问题的世界，今天我们要学习的数据结构的实际作用就是把现实世界的问题信息化，用计算机高效处理这些信息从而创造价值。

在正式认识数据结构之前，我们先来介绍以下这几个概念

1.数据：信息的载体，是描述客观事物属性的数、字符及所以能输入计算机并被计算机程序识别和处理的符号的集合(加工原料) 2.数据元素：数据的基本单位，通常作为整体进行考虑和处理(描述一个个体 3.数据项：构成数据元素的不可分割的最小单位 4.数据对象：具有相同性质的数据元素的集合，是数据的一个子集

下图可以帮助我们更好的理解他们之间的关系

​个人信息就是一个数据元素，而个人信息中的姓名、性别、年龄都是数据元素里面的数据项。

​数据结构概念：

数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合，是计算机存储和组织数据的方式。 简单来说，数据结构是研究数据元素之间的关系的。

数据结构存在三要素：

1.逻辑结构

指数据元素之间的逻辑关系，也就是从逻辑关系上描述数据。与数据的具体存储形式无关，是独立于计算机的。通常分为线性结构和非线性结构。

2.物理结构

是数据结构在计算机中的表示。包括数据元素的表示和关系的表示，依赖于计算机语言，是用计算机语言实现的逻辑结构。

3.数据的运算

它定义了对数据结构进行的操作，包括插入、删除、查找、排序等。这些操作的具体实现方式取决于数据的逻辑结构和存储结构。

在数据结构中，这三个要素是相互关联、相互影响的。合理的逻辑结构和存储结构可以提高数据运算的效率，而高效的运算又可以更好地利用和管理数据。

数据结构的主要应用

数据结构的应用确实非常广泛，它们为计算机科学领域的许多问题提供了有效的解决方案。以下是数据结构在不同领域的一些主要应用：

1.计算机操作系统： 文件系统：利用树形结构组织文件和目录，使用户能够方便地查找和管理文件。 进程调度和内存管理：使用栈、队列和链表等数据结构来维护系统状态和执行任务。 2.数据库管理系统： 数据存储和检索：使用索引、哈希表等数据结构来高效地存储和检索数据。 数据模型：如关系数据库中的关系模型，使用集合、线性结构（如数组和链表）和树形结构（如B树和B+树）来表示数据之间的关系。 3.计算机图形学： 图形数据存储：使用各种数据结构来存储和操作图形数据，如三角形、四边形和多边形等。 场景图和渲染树：在复杂的图形场景中，使用树形结构来组织和管理图形对象，以提高渲染效率。 4.人工智能和机器学习： 知识表示：使用决策树、贝叶斯网络、神经网络等数据结构来表示知识和信息。 算法优化：在机器学习算法中，如聚类、分类和回归等，使用数据结构来优化算法的性能和准确性。 5.编程语言编译器和解释器： 代码分析和优化：使用语法树、符号表等数据结构来分析、优化和执行程序代码。 内存管理：使用堆、栈等数据结构来管理程序运行时的内存空间。 6.网络通信： 信息传输和交换：使用IP地址、TCP端口、HTTP请求等数据结构来传输和交换信息。 路由和寻址：在计算机网络中，使用路由表和转发信息等数据结构来实现数据的路由和寻址。 7.化学工程： 催化剂设计与优化：通过收集和分析大量的催化剂实验数据，利用数据结构来建立催化剂的结构与性能之间的关联模型，从而优化催化剂设计。 过程优化与控制：利用数据结构来分析工艺过程中的各种参数，找出关键变量和优化方向，提高产品质量和产量。 8.生物信息学： 序列比对和分析：使用字符串、数组、链表等数据结构来存储和处理DNA、RNA或蛋白质序列数据。 基因调控网络分析：利用图数据结构来表示和分析基因调控网络、代谢通路等复杂关系。 9.社会公益数据分析： 社交网络分析：使用图论算法来分析社交网络数据，发现社群结构、影响力节点等重要信息。 救援行动规划：利用最短路径算法来规划救援行动的最佳路线，确保救援的及时性。

总而言之，数据结构在计算机科学中的应用无处不在，它们为各种复杂问题的解决提供了强有力的支持。不同的数据结构具有不同的特点和适用场景，在各个领域中都发挥着重要的作用。