数据结构ppt的重点与难点

在给定的二叉排序树T中，使用递归方法查找关键字等于key的数据元素。若查找成功，返回指针p指向该结点并返回TRUE；否则返回指针p指向最后访问的结点，返回FALSE。指针f指向当前访问结点的双亲，初始为NULL。

本讲内容涵盖数据库系统概论中的重点和难点，包括数据模型、数据库新技术，重点讨论实体和联系的概念模型，以及层次型、网状型和关系型三种数据模型的比较，同时探讨概念模型与逻辑模型的区别与联系。

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。

数据的静态与动态 数据结构刻画系统的静态特征，它是由数据库的构成要素——对象类型组成的集合。 数据操作描述系统的动态特征，它定义了在数据库实例上允许执行的操作集合和规则。 数据约束 数据的约束性体现为一组完整性规则。这些规则限定了数据库中的数据及其关系所应遵循的约束和存储规则，确保数据的正确性、有效性和相容性，保证数据库状态和变化符合数据模型。

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。

数据结构图论是计算机科学中研究图的数据结构和算法的重要领域。图由顶点和边组成，是计算机科学、信息科学、物理科学等领域广泛应用的数学结构。图的定义为G=(V,E)，其中V是顶点的集合，E是连接顶点的边的集合。图可以分为无向图和有向图两种，每种图都有其特定的应用场景和存储结构。图论的遍历算法包括深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），分别用于不同的应用需求。图论的发展前景广阔，将在大数据和人工智能的背景下发挥重要作用。

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。

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。

逻辑结构 数据元素间关系的抽象描述，例如:- 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- 抽象数据类型：集合、队列 存储结构（物理结构） 数据在计算机中的具体存储方式，例如：- 数组：连续存储- 链表：动态分配节点- 树和图：邻接矩阵或邻接表 基本操作 每种数据结构定义的操作，例如插入、删除、查找、更新、遍历等，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计算机可执行的指令序列。 算法特性 输入 输出 有穷性 确定性 可行性 一个有效的算法必须在有限步骤内结束，并对给定输入产生唯一的确定输出。 算法分类 排序算法：冒泡排序、快速排序、归并排序 查找算法：顺序查找、二分查找、哈希查找 图论算法：Dijkstra最短路径算法、Floyd-Warshall算法、Prim最小生成树算法 动态规划 贪心算法 回溯法 分支限界法 算法分析 利用数学方法分析算法的时间复杂度（运行时间随数据规模增长的速度）和空间复杂度（所需内存大小）以评估其效率。 学习算法与数据结构有助于理解程序内部工作原理，并帮助开发者编写高效、稳定和易于维护的软件系统。