数据结构与操作

数据结构操作指南 本指南记录了数据结构相关的学习笔记和操作实践。

在计算机科学中，数据结构是高效算法设计的核心，实验四的主题是栈实验。栈是一种LIFO原则的特殊数据结构，本实验使用C语言实现栈的基本操作：初始化、入栈和出栈。栈通过指针链式存储元素，每个节点包含数据和指向下一节点的指针。初始化操作创建空栈，入栈在栈顶添加元素，出栈移除栈顶元素。实验的第二部分利用栈判断括号序列的合法性，通过栈操作处理开闭括号，检查匹配情况。实验需要在集成开发环境如DEV C++或Visual C++中编译和调试C语言代码，测试并记录问题和解决方案。通过本实验，提升栈数据结构的理解和C语言编程能力。

.set 数据结构常用 API 操作： .set 数据结构常用于存储唯一值，以下是一些常用的 API 操作： 添加元素: SADD key member1 member2 ... 获取元素个数: SCARD key 判断元素是否存在: SISMEMBER key member 移除元素: SREM key member1 member2 ... 随机返回并移除元素: SPOP key 随机返回元素: SRANDMEMBER key 获取所有元素: SMEMBERS key 集合运算: SUNION, SINTER, SDIFF 等

逻辑结构描述数据元素的逻辑关系，如线性、树形、图结构等。存储结构描述数据在计算机中的存储方式。基本操作包括插入、删除、查找等，并分析时间和空间复杂度。 算法设计研究如何将问题步骤形式化为指令，形成算法。算法特性包括输入、输出、有限性、确定性和可行性。 算法分类包括排序、查找、图论、动态规划、贪心、回溯、分支限界等。算法分析通过数学方法评估算法的效率，包括时间和空间复杂度。

数据结构：逻辑结构（如线性、树形、图等），存储结构（如连续存储、动态分配等），基本操作（如插入、删除、查找等）。算法：算法设计，算法特性（输入、输出、有穷性、确定性、可行性），算法分类（排序、查找、图论等），算法分析（时间复杂度、空间复杂度）。学习数据结构与算法有助于理解程序运行机制，并编写高效稳定的软件。

数据结构与算法的内容涵盖多种抽象数据类型和物理存储结构，包括线性结构（如数组、链表）、树形结构（如二叉树、堆、B树）、图结构（有向图、无向图）以及基本操作如插入、删除、查找等。此外，还涉及算法设计（如排序、查找、图论算法）、分析（时间复杂度、空间复杂度）以及对程序效率和稳定性的影响。

实验任务一：构建单链表并查找最大节点 任务描述：创建一个包含互不相等整数的单链表，找出其中值最大的节点。 实现步骤：1. 定义节点结构体 LNode：包含数据域 data 和指向下一个节点的指针 next。2. 创建链表函数 CreateLink：接受链表头指针 head、整型数组 a 和数组长度 n 作为参数，通过遍历数组生成链表节点。3. 输出函数 output：输出链表中所有节点的数据。4. 查找最大值节点函数 MaxNode：遍历链表，比较节点数据，输出最大值节点的序号。5. 主函数 main：从用户处获取数据，调用 CreateLink 构建链表，再调用 output 和 MaxNode 输出链表内容及最大值节点序号。 实验任务二：建立学生成绩链表与不及格统计 任务描述：基于输入的学生人数和成绩构建单链表，统计不及格人数。 实现步骤：1. 定义结构体 StudNode：包括成绩 ElemType。2. 创建函数 create：接收头指针 sl，用户输入学生人数及每个学生成绩，生成链表。3. 输出成绩函数 output：遍历并输出链表中的学生成绩。4. 不及格统计函数 count：遍历链表统计成绩小于60分的学生数量。5. 主函数：构建链表，输出成绩，并计算并输出不及格人数。 这两个任务分别展示了单链表的创建、遍历、查找与计数等基础操作，体现了链表的灵活性与查找功能。

本实验专注于数据结构中表的实现及常用操作，通过编程实践加深对表结构的理解。 实验内容: 定义表: 选择合适的编程语言，定义表结构，包括节点的数据域和指针域。 判断表是否为空: 编写函数判断表是否为空，并返回布尔值。 获取第i个节点的内容: 编写函数，根据输入的节点序号i，返回该节点的数据内容。 删除节点: 编写函数，根据输入的节点序号或节点内容，删除指定节点。 插入节点: 编写函数，根据输入的节点序号和节点内容，在指定位置插入新节点。 通过本次实验，你将掌握表的基本操作，为后续学习更复杂的数据结构打下基础。

逻辑结构：描述数据元素之间的关系，如线性结构（数组、链表）、树形结构（二叉树、堆、B树）、图结构（有向图、无向图）和抽象数据类型（集合、队列）。 存储结构：描述数据在计算机中的具体存储方式，如数组的连续存储、链表的动态分配节点、树和图的邻接矩阵或邻接表表示。 基本操作：定义针对每种数据结构的基本操作，包括但不限于插入、删除、查找、更新、遍历，并分析其时间复杂度和空间复杂度。 算法：- 算法设计：将解决问题的步骤形式化为指令，使得计算机可以执行。- 算法特性：输入、输出、有穷性、确定性、可行性。- 算法分类：排序算法、查找算法、图论算法、动态规划、贪心算法、回溯法、分支限界法等。- 算法分析：评估算法的效率，包括时间复杂度和空间复杂度。 学习算法与数据结构有助于理解程序工作原理，并编写高效、稳定、易维护的软件系统。