数据结构（C语言版）概念、数据类型、线性表

数据结构（C语言）基本概念

数据的基本单位

数据的基本单位是位（bit）和字节（byte）。位是最小的存储单位，它可以表示一个二进制的0或1。字节由8个位组成，用于表示一个字符或数字。在计算机中，常用的数据单位还有千字节（KB）、兆字节（MB）、吉字节（GB）等，它们分别是1024字节、1024千字节和1024兆字节。

数据相关定义 

数据（data）：所有能输入到计算机中的符号，包含 数值型数据与非数值数据(文本，字符，文件等)
数据元素（data element）： 数据的基本单位，也称节点（node）或记录（record）
数据项（data item）： 有独立含义的数据最小单位，也称为域 （feild）
数据对象（data object）：相同特性的数据元素的集合
数据结构（data structure）： 相互之间存在一种或者多种关系的数据元素的集合
 

数据的逻辑结构 

数据的逻辑结构指的是数据元素之间的关系，它描述了数据元素之间的逻辑关联和组织方式。常见的数据逻辑结构有以下几种：

1. 线性结构：数据元素之间存在一对一的关系，即每个数据元素只有一个直接前驱和一个直接后继，形成线性序列。常见的线性结构有线性表、栈、队列等。

2. 非线性结构：数据元素之间存在一对多或多对多的关系，即一个数据元素可能有多个直接前驱或直接后继。常见的非线性结构有树、图等。

3. 集合结构：数据元素之间没有任何特定的顺序关系，每个元素都是平等的，且各个元素之间相互独立。常见的集合结构有集合、哈希表等。

4. 顺序结构：数据元素之间存在一种顺序关系，即数据元素的排列顺序是固定的。常见的顺序结构有数组、链表等。

5. 嵌套结构：数据元素可以包含其他数据元素，形成层次关系或者复杂的结构。常见的嵌套结构有树、图等。

四种基本结构：

（1）集合：结构中的数据元素之间除了“同属一个集合”的关系之外，别无其他关系；
（2）线性结构：结构中的数据元素之间存在一个对一个的关系；
（3）树形结构：结构中的数据元素之间存在一个对多个的关系；
（4）图状结构或网状结构：结构中的数据元素之间存在多个对多个的关系。

这些逻辑结构在实际应用中可以灵活组合和应用，以满足不同的数据处理需求。

数据的存储结构 

数据的存储结构是指在计算机系统中，用于存储和组织数据的方式。常见的数据存储结构有以下几种：

1. 数组（Array）：是一种线性结构，将相同类型的数据按顺序存储在连续的内存空间中。可以通过索引值快速访问数组中的元素。

2. 链表（Linked List）：也是一种线性结构，但元素不一定连续存储。每个元素包含数据和指向下一个元素的指针，通过指针可以进行遍历和访问。

3. 栈（Stack）：是一种特殊的线性结构，采用后进先出（LIFO）的原则。只能在栈顶进行插入和删除操作，类似于一摞盘子。

4. 队列（Queue）：也是一种线性结构，采用先进先出（FIFO）的原则。只能在队尾插入元素，在队首删除元素，类似于排队等候。

5. 树（Tree）：是一种非线性结构，由节点和边组成。每个节点可以有多个子节点，形成层次关系。常见的树结构包括二叉树、二叉搜索树等。

6. 图（Graph）：也是一种非线性结构，由节点和边组成。节点之间的关系可以是任意的，常用于表示网络、社交关系等复杂结构。

7. 散列表（Hash Table）：使用散列函数将数据映射到固定大小的数组中，可以快速进行插入、查找和删除操作。适用于需要快速查找的场景。

以上仅是常见的数据存储结构，实际应用中还可能会使用其他更复杂的数据结构来满足特定需求。

按值的不同特性，高级语言中数据类型 

高级语言中的数据类型可以根据其特性分为几个不同的类型，包括：

1. 基本数据类型：这些类型包括整数、浮点数、字符和布尔值。基本数据类型在内存中占用固定的空间，并具有特定的取值范围和操作规则。

2. 组合数据类型：这些类型包括数组、结构体和枚举。数组是一组相同类型的元素的集合，结构体是一组不同类型的数据成员的集合，而枚举是一组离散的命名常量。

3. 引用数据类型：这些类型包括指针和引用。指针是存储内存地址的变量，可以用于间接访问其他变量或数据结构。引用是一个已存在变量的别名，通过引用可以直接访问原始变量。

4. 抽象数据类型：这些类型包括类、接口和模块。类是一种封装了数据和相关操作的用户定义类型，接口定义了一组行为规范，而模块是一组相关功能的集合。

每种数据类型在编程中都有其特定的用途和限制，开发人员可以根据实际需求选择合适的数据类型来存储和操作数据。

算法与算法分析 

算法的特性：

• 输入： 0个或多个输入
• 输出： 有一个或者多个输出
• 确定性： 每步都是确定的，无歧义
• 有穷性： 算法应该在有穷步后结束
• 可行性：每一条运算都是能够执行的

设计算法的要求：

1. 正确性
2. 可读性
3. 健壮性
4. 高效性（时间代价与空间代价）