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== 研究数据结构的核心 ==
研究数据结构的目标是设计高效的算法。核心内容包括：

* '''逻辑结构'''：描述数据之间的逻辑关系。
* '''存储结构'''：在计算机中实现逻辑结构的方式。
* '''基本操作'''：在数据结构上的操作，如插入、删除、查找等。

== 逻辑结构 ==

=== '''线性结构''' ===
元素之间有一对一的线性关系。

例子：

* 线性表：数据按顺序排列（如数组、链表）。
* 
* 栈：后进先出（LIFO）。
* 
* 队列：先进先出（FIFO）。
* 
* 串：字符序列（字符串）。
* 
* 数组：固定大小的连续存储单元。
* 
* 广义表：允许元素为另一个线性表的特殊结构。

=== '''非线性结构''' ===
元素之间关系复杂，可能有层次或网络关系。

例子：

* '''树'''：节点间有一对多的层次关系。
* '''图'''：节点间有任意多对多的关系。

== 数据存储结构 ==

=== '''顺序存储结构''' ===
用连续的内存单元存储数据。

特点：

* '''易于通过索引访问。'''
* 插入和删除操作相对复杂，需要移动大量元素。

=== '''链式存储结构''' ===
用指针将不连续的内存单元链接在一起。

特点：

* '''灵活，支持动态扩展。'''
* 插入和删除效率高，但随机访问速度慢。

== 算法的定义与五个特性 ==

=== 算法定义 ===
解决特定问题的一系列明确的指令。

=== '''五个特性''' ===

* '''有穷性'''：算法必须在有限步骤内完成。
* '''确定性'''：每一步有明确的含义。
* '''可行性'''：每一步都能在有限时间内完成。
* '''输入'''：算法接受零个或多个输入。
* '''输出'''：算法产生一个或多个输出。

== 数据结构中的关系 ==

=== '''线性结构''' ===
元素之间一对一的关系，形成直线结构。

例子：链表、数组。

=== '''树形结构''' ===
元素之间一对多的关系，形成分支结构。

例子：二叉树、B树。

=== '''图形结构''' ===
元素之间多对多的关系，形成网络结构。

例子：社交网络中的好友关系图。

== 抽象数据类型(ADT) ==
定义了数据和操作，但与具体实现无关。

如栈，ADT定义了push和pop操作，而不涉及具体实现。

{{Template:数据结构与算法}}
{{Template:数据结构与算法(基础概念)}}