数据结构与算法-第1章相关概念解析

数据结构第七章概念图解析

数据结构 数据结构阐述数据元素间的逻辑关系以及数据在计算机中的存储方式，并定义了针对每种数据结构的基本操作。 逻辑结构 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 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 插入、删除、查找、更新、遍历 时间复杂度和空间复杂度分析 算法 算法是将解决问题的步骤转化为计算机可执行指令的序列。 算法设计 将解决问题的步骤形式化 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：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 时间复杂度 空间复杂度 总结 学习算法与数据结构有助于理解程序内部工作机制，并帮助开发者构建高效、稳定、易维护的软件系统。

数据结构 数据结构描述数据元素之间的关系以及数据在计算机中的存储方式。* 逻辑结构: 描述数据元素之间的逻辑关系，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）以及集合和队列等。* 存储结构(物理结构): 描述数据在计算机中如何具体存储。例如，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等。 算法 算法是将解决问题的步骤形式化为一系列指令，使得计算机可以执行以求解问题。* 算法设计: 研究如何将解决问题的步骤形式化为一系列指令。* 算法特性: 包括输入、输出、有穷性、确定性和可行性。一个有效的算法必须能在有限步骤内结束，并且对于给定的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，分支限界法等。* 算法分析: 通过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）来评估其效率。 数据结构与算法的意义 学习算法与数据结构有助于理解程序的内部工作原理，并能帮助开发人员编写出高效、稳定和易于维护的软件系统。

前言 Elasticsearch+技术解析与实战本书帮助读者深入了解 Elasticsearch 的核心技术，理论与实战结合，为后续章节的学习打下坚实基础。 第1章 Elasticsearch入门 1.1　Elasticsearch是什么 1.1.1　Elasticsearch的历史 Elasticsearch 是由 Shay Banon 创建的搜索引擎，基于 Lucene 构建，提供分布式、可扩展的全文搜索引擎。 1.1.2 相关产品 Kibana：Elasticsearch 的数据可视化工具。Logstash：用于数据处理和传输的工具。 1.2　全文搜索 1.2.1　Lucene介绍 Lucene 是 Apache 软件基金会维护的开源项目，为全文搜索引擎提供了核心功能。 1.2.2　Lucene倒排索引 倒排索引是实现全文搜索的核心机制，它将文档中的词语与其所在的位置关联起来，提升搜索效率。 1.3 基础知识 1.3.1 Elasticsearch术语及概念 索引：Elasticsearch 数据存储的基本单元。 文档：索引中的数据条目。 节点：Elasticsearch 集群中的一个服务器实例。 1.3.2 JSON介绍 Elasticsearch 中的数据交互基于 JSON 格式，它是轻量级的数据交换格式，易于解析和生成。 1.4 安装配置 1.4.1 安装Java Elasticsearch 依赖于 Java 运行环境，需要安装适合的 JDK 版本。 1.4.2 安装Elasticsearch 下载并解压 Elasticsearch，进行必要的环境配置。 1.4.3 配置 修改 elasticsearch.yml 文件，设置集群名称、节点名称、数据目录等配置。 1.4.4 运行 启动 Elasticsearch 服务，检查日志是否启动成功。 1.4.5 停止 使用命令关闭 Elasticsearch 服务。 1.4.6 作为服务 将 Elasticsearch 配置为系统服务，确保其开机自启动。 1.4.7 版本升级 注意版本兼容性，进行升级操作前备份数据。 1.5 对外接口 Elasticsearch 提供了 RESTful 接口，用户可以通过 HTTP 请求与集群交互，进行数据查询、插入等操作。

数据结构 逻辑结构: 刻画数据元素间的关联，涵盖线性结构（数组、链表等）、树形结构（二叉树、堆、B树等）、图结构（有向图、无向图等）以及集合、队列等抽象数据类型。 存储结构（物理结构）: 揭示数据在计算机中的实际存储方式，例如数组的连续存储、链表的动态节点分配、树和图的邻接矩阵或邻接表表示等。 基本操作: 每种数据结构都定义了一系列基本操作，包括插入、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: 将解决问题的步骤转化为计算机可执行的指令序列。 算法特性: 包括输入、输出、有穷性、确定性和可行性。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: 涵盖排序算法（冒泡排序、快速排序、归并排序等）、查找算法（顺序查找、二分查找、哈希查找等）、图论算法（Dijkstra最短路径算法、Floyd-Warshall算法、Prim最小生成树算法等）、动态规划、贪心算法、回溯法、分支限界法等。 算法分析: 运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），评估算法效率。 深入学习算法与数据结构，有助于理解程序内部机制，更能帮助开发者构建高效、稳定、易于维护的软件系统。

数据结构 逻辑结构: 揭示数据元素间的关联, 涵盖线性结构 (数组、链表)、树形结构 (二叉树、堆、B树)、图结构 (有向图、无向图) 以及集合、队列等抽象数据类型。 存储结构(物理结构): 阐述数据在计算机中的具体存储方式, 例如数组的连续存储、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: 每种数据结构都定义了一系列基本操作, 包括插入、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: 将解决问题的步骤转化为计算机可执行的指令序列。 算法特性: 包括输入、输出、有穷性、确定性和可行性, 一个有效的算法必须在有限步骤内结束, 对给定输入产生唯一的确定输出。 算法分类: 涵盖排序算法 (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) 以及动态规划、贪心算法、回溯法、分支限界法等。 算法分析: 运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。 掌握算法与数据结构不仅有助于理解程序内部机制, 更能帮助开发者构建高效、稳定、易于维护的软件系统。

数据结构第二章核心概念 线性结构: 元素之间存在一对一的线性关系 顺序表: 元素在内存中顺序存储 链表: 元素存储位置分散，通过指针连接 非线性结构: 元素之间存在一对多或多对多的关系 树: 具有层次关系的数据结构 图: 由节点和边组成的复杂结构 算法复杂度分析: 时间复杂度: 衡量算法执行时间随数据规模增长的趋势 空间复杂度: 衡量算法执行所需内存空间随数据规模增长的趋势

线性结构A , B , C , ···· ，X ,Y , Z学生成绩表线性表——结点间是以线性关系联结86胡孝臣9861103 95刘忠赏9861107 100张卓9861109成绩姓名学号*第二章数据结构与算法2．1概述计算机加工处理的对象是数据，而数据之间有一定的内在联系，即数据具有一定的结构。因此我们要了解数据的逻辑关系、数据在计算机内的存储表示形式以及对数据施加的运算，才能在程序中对数据进行有效的处理。数据结构是一门研究数据组织、存储和运算的一般方法的学科。 2．1．1数据结构的基本概念数据结构是描述一组数据元素及元素间的逻辑上的关系的。可以用集合论的方法给出数据结构的定义数据结构可描述为Group=（D，R）下面用例子来解释数据结构的定义

数据结构第五章概念图