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  • 什么要学数据结构

    万次阅读 多人点赞 2019-11-19 09:45:23
    一、前言 在可视化化程序设计的今天,借助于...1) 能够熟练地选择和设计各种数据结构和算法 2) 至少要能够熟练地掌握一门程序设计语言 3) 熟知所涉及的相关应用领域的知识 其中,后两个条件比较容易实现,而第一个...

    一、前言

    在可视化化程序设计的今天,借助于集成开发环境可以很快地生成程序,程序设计不再是计算机专业人员的专利。很多人认为,只要掌握几种开发工具就可以成为编程高手,其实,这是一种误解。要想成为一个专业的开发人员,至少需要以下三个条件:

    1) 能够熟练地选择和设计各种数据结构和算法

    2) 至少要能够熟练地掌握一门程序设计语言

    3) 熟知所涉及的相关应用领域的知识

    其中,后两个条件比较容易实现,而第一个条件则需要花相当的时间和精力才能够达到,它是区分一个程序设计人员水平高低的一个 重要标志,数据结构 贯穿程序设计的始终 ,缺乏数据结构和算法的深厚功底,很难设计出高水平的具有专业水准的应用程序。曾经有一本经典计算机专业书籍叫做《数据结构+算法=程序》,也说明了数据结构和算法的重要性。

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    二、为什么要学数据结构

    • 数据结构是所有计算机专业的同学必学的一门课程
    • 数据结构研究的是数据如何再计算机中进行组织和存储,使得我们可以高效的获取数据或者修改数据

    计算机专业的学生都开设过数据结构课程,它是计算机学科知识结构的核心和技术体系的基石。数据结构作为计算机专业的专业基础课程,是计算机 考研必考 科目之一,如果有打算报考计算机专业的研究生,这门数据结构你是必须要学好它的,同时,工作以后的同学,会有想去报考计算机 软考 、计算机 等级考试 的,数据结构也是必考的内容之一,科学技术在飞速发展,但是作为基石的科学技术没有动摇,由于近年来算法工程师的高薪火爆,使得数据结构的重视程序空前高涨,总而言之,既然我们已经与计算机接轨就必须 掌握 好它。

    三、数据结构无处不在

    不管你是IT开发,还是其他岗位的工作人员,或者是游戏爱好者,只要你用过电脑,那么你就接触过数据结构,下面我们就来讲一讲,数据结构究竟是如何 无处不在 的。

    3.1 数据库

    不管你是从事IT工作的,还是准备从事IT开发的,数据库一定是了解的,我们知道,数据库查询是数据库的最主要功能之一。我们都希望查询数据的速度能尽可能的快,因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化。最基本的查询算法当然是顺序查找(linear search),这种复杂度为 O(n)的算法在数据量很大时显然是糟糕的,好在计算机科学的发展提供了很多更优秀的查找算法,例如 二分查找(binary search)、二叉树查找(binary tree search)等。如果稍微分析一下会发现,每种查找算法都只能应用于特定的数据结构之上,但是数据本身的组织结构不可能完全满足各种数据结构,所以,在数据之外,数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式引用(指向)数据,这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构,就是 索引 ,索引是一种帮助MySQL高效获取数据的 排好序数据结构,其中MySQL使用的数据结构为 B+Tree
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    3.2 操作系统

    相信现在的我们常用的操作系统大家一定都知道吧,例如:比尔盖茨大叔成立的微软的 Windows操作系统,大神乔布斯苹果的 Mac OS,Java开发常用的 Linux系统,由林纳斯·本纳第克特·托瓦兹开发(百度来的),还有redhat、Solaris、SunCobalt等等,都有使用到数据结构中的,系统栈以及优先队列:堆
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    3.3 文件压缩

    比如:RAR压缩软件、PNG图片、MAP3文件等等,都会使用数据结构,对数据进行压缩(很怕打成了亚索,心虚),而使用压缩的算法是一种树结构叫 哈夫曼树

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    3.4 游戏

    1) 数组:需处理的元素个数确定并且需使用下标时可以考虑,不过建议用泛型List
    优点:数组在内存中是连续存储的,索引和修改的速度都非常快
    缺点:插入和删除很慢,长度开辟过长易造成内存浪费,长度开辟过短易造成内存越界

    2) List: List是泛型的,即List,需处理的元素个数可以不确定,不存在装箱与拆箱,建议多用;而ArrayList:ArrayList list1 = new ArrayList(); ArrayList的元素属于 object 类型存在装箱与拆箱,很损耗性能。,List的底层数据结构就是数组。

    List<string> list = new List<string>();
    //新增数据   
    list.Add(“abc”);   
    //修改数据   
    list[0] = “def”;   
    //移除数据   
    list.RemoveAt(0);  
    //错误操作,因为数据的类型不是string
    list.add(123);
    

    3) 链表:常用来维护、管理那些需要频繁产生、消除的游戏对象,比如:消除类游戏中需要消除的对象。

    4) HashMap:底层是哈希表,是键值对容器,用于处理key/value键值对;底层使用的是数组+链表的结构:Map<String,String> map = new HashMap<>();

    5) 树: 1.场景管理中的四叉树;2.游戏UI里的菜单一般是分级的,一个主页面可以衍生出很多的子页面的时候,使用树来管理这些菜单是很合适的做法。

    6) 图: A*寻路算法、DFS、BFS

    游戏也是采用了大量的算法,都需要以数据结构为基石,就最简单的功能寻路,鼠标从A点到B点,这个角色就需要寻找一条从A点到B点的路,这条路还需要绕过所有的障碍物,甚至还需要找出最短的路径,这就是最经典的 图论算法,在图论算法种就使用了大量的数据结构。

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    四、数据结构类型

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    在计算机领域有一句名言 数据结构+算法=程序,而数据结构本身就是算法的基石,在近乎任何一本算法教材,都花了大量的时间讲解数据结构,学好数据结构和算法可以让我们在计算机这条道路上走的更远。如果数据结构是因为它无处不在,学好数据结构是使我们快速成长的垫脚石。

    在接下面的几篇文章中,我会为大家更新数据结构中:数组、栈、队列、链表、二分搜索树、堆、线段树、Trie、并查集、红黑树以及哈希表等等...的详细讲解,感兴趣的同学记得关注我,我是牧小农,我喂自己带盐。

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  • MVC模型结构什么

    万次阅读 2015-12-23 13:25:55
    通过MVC这种特殊的设计结构,大大提高了Web应用的开发效率。 主要有以下几方面的优点:低耦合性(视图层和业务层分离);  高重用性和可适用性(允许不同式样的视图访问同一个服务器端的代码,比如web的HTTP...

    MVC是模型(model)、视图(view)、控制(controller)这三个单词上的首字母组成。它是一种目前广泛流行的应用模型,它的目的是实现Web系统的职能分工。

    下图所示为MVC模型关系图。其中,模型层实现系统中的业务逻辑,通常可以用JavaBean或EJB来实现;视图层则用于与用户的交互,通常用JSP来实现;控制层则是模型层和视图层之间沟通的桥梁,它可以把用户的请求分派并选择恰当的视图来显示它 们,同时它也可以解释用户的输入并将其映射为模型层能够执行的操作。



    MVC是一个框架模式,它强制性的使应用程序的输入、处理和输出分开。使用MVC应用程序被分成三个核心部件:模型、视图、控制器。它们各自处理自己的任务。最典型的MVC就是JSP + servlet + javabean的模式。




    MVC的处理过程是这样的:对于每一个用户输入的请求,首先被控制器接收,控制器决定用哪个模型来进行处理,然后模型通过业务逻辑层处理用户的请求并返回数据,最后控制器确定用哪个视图模型,用相应的视图格式化模型返回数据,并通过显示页面呈现给用户。

    通过MVC这种特殊的设计结构,大大提高了Web应用的开发效率。

    主要有以下几方面的优点:低耦合性(视图层和业务层分离);

                                            高重用性和可适用性(允许不同式样的视图访问同一个服务器端的代码,比如web的HTTP浏览器和无线浏览器WAP);

                                            较低的生命周期成本(开发和维护用户接口的技术含量降低);

                                            部署快速(不同部件的开发人员专注于自己那个模块);

                                            可维护性(分离视图层和业务逻辑层使Web应用更易于维护和修改);

                                            有利于软件工程化管理(由于采用分层的思想);

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  • 无论在写什么程序,都需要与数据打交道,例如员工工资、股票价格、杂货清单或者电话本。 在不同场景下,数据需要以特定的方式存储,我们有不同的数据结构可以满足我们的需求。常用的数据结构有:数组、栈、队列、...

    数据结构是计算机存储、组织数据的方式。对于特定的数据结构(例如数组),有些操作效率很高(读某个数组元素),有些操作效率很低(删除某个数组元素)。

    程序员的目标是为当前的问题选择最优的数据结构。数据是程序的核心要素,因此数据结构的价值不言而喻。无论在写什么程序,都需要与数据打交道,例如员工工资、股票价格、杂货清单或者电话本。

    在不同场景下,数据需要以特定的方式存储,我们有不同的数据结构可以满足我们的需求。常用的数据结构有:数组、栈、队列、链表、图、树、前缀树、哈希表。

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  • 软件测试人员结构组成分析软件测试软件测试工程师是软件行业中一种即年轻又古老的职业,进入二十一世纪以来,随着中国加入WTO以后,从事这项职业的人也越来越多。一个公司在组建一个测试队伍的时候如何分配人员结构...
  • 什么是数据结构

    万次阅读 2007-03-19 10:30:00
    它用来反映一个数据的内部构成,即一个数据由那些成分数据构成,以什么方式构成,呈什么结构。数据结构有逻辑上的数据结构和物理上的数据结构之分。逻辑上的数据结构反映成分数据之间的逻辑关系,而物理上的数据结构...
      
    
    数据结构是在整个计算机科学与技术领域上广泛被使用的术语。它用来反映一个数据的内部构成,即一个数据由那些成分数据构成,以什么方式构成,呈什么结构。数据结构有逻辑上的数据结构和物理上的数据结构之分。逻辑上的数据结构反映成分数据之间的逻辑关系,而物理上的数据结构反映成分数据在计算机内部的存储安排。数据结构是数据存在的形式。  数据结构是信息的一种组织方式,其目的是为了提高算法的效率,它通常与一组算法的集合相对应,通过这组算法集合可以对数据结构中的数据进行某种操作。

     

    数据结构与算法总论

     (一)何谓数据结构
            数据结构是在整个计算机科学与技术领域上广泛被使用的术语。它用来反映一个数据的内部构成,即一个数据由那些成分数据构成,以什么方式构成,呈什么结构。数据结构有逻辑上的数据结构和物理上的数据结构之分。逻辑上的数据结构反映成分数据之间的逻辑关系,而物理上的数据结构反映成分数据在计算机内部的存储安排。数据结构是数据存在的形式。 数据结构是信息的一种组织方式,其目的是为了提高算法的效率,它通常与一组算法的集合相对应,通过这组算法集合可以对数据结构中的数据进行某种操作。

            数据结构主要研究什么?

            数据结构作为一门学科主要研究数据的各种逻辑结构和存储结构,以及对数据的各种操作。因此,主要有三个方面的内容:数据的逻辑结构;数据的物理存储结构;对数据的操作(或算法)。通常,算法的设计取决于数据的逻辑结构,算法的实现取决于数据的物理存储结构。

            什么是数据结构?什么是逻辑结构和物理结构?

            数据是指由有限的符号(比如,"0"和"1",具有其自己的结构、操作、和相应的语义)组成的元素的集合。结构是元素之间的关系的集合。通常来说,一个数据结构DS 可以表示为一个二元组:

            DS=(D,S), //i.e., data-structure=(data-part,logic-structure-part)

            这里D是数据元素的集合(或者是"结点",可能还含有"数据项"或"数据域"),S是定义在D(或其他集合)上的关系的集合,S = { R | R : D×D×...},称之为元素的逻辑结构。 逻辑结构有四种基本类型:集合结构、线性结构、树状结构和网络结构。表和树是最常用的两种高效数据结构,许多高效的算法可以用这两种数据结构来设计实现。表是线性结构的(全序关系),树(偏序或层次关系)和图(局部有序(weak/local orders))是非线性结构。

            数据结构的物理结构是指逻辑结构的存储镜像(image)。数据结构 DS 的物理结构 P对应于从 DS 的数据元素到存储区M(维护着逻辑结构S)的一个映射:
            P(D,S) -- > M 存储器模型:一个存储器 M 是一系列固定大小的存储单元,每个单元 U 有一个唯一的地址 A(U),该地址被连续地编码。每个单元 U 有一个唯一的后继单元 U'=succ(U)。 P 的四种基本映射模型:顺序(sequential)、链接(linked)、索引(indexed)和散列(hashing)映射。
            因此,我们至少可以得到4×4种可能的物理数据结构:

            sequential (sets)
            linked lists
            indexed trees
            hash graphs

            (并不是所有的可能组合都合理)数据结构DS上的操作:所有的定义在DS上的操作在改变数据元素(节点)或节点的域时必须保持DS的逻辑和物理结构。

            DS上的基本操作:任何其他对DS的高级操作都可以用这些基本操作来实现。最好将DS和他的所有基本操作看作一个整体——称之为模块。我们可以进一步将该模块抽象为数据类型(其中DS的存储结构被表示为私有成员,基本操作被表示为公共方法),称之为ADT。作为ADT,堆栈和队列都是一种特殊的表,他们拥有表的操作的子集。 对于DATs的高级操作可以被设计为(不封装的)算法,利用基本操作对DS进行处理。

            好的和坏的DS:如果一个DS可以通过某种"线性规则"被转化为线性的DS(例如线性表),则称它为好的DS。好的DS通常对应于好的(高效的)算法。这是由计算机的计算能力决定的,因为计算机本质上只能存取逻辑连续的内存单元,因此如何没有线性化的结构逻辑上是不可计算的。比如对一个图进行操作,要访问图的所有结点,则必须按照某种顺序来依次访问所有节点(要形成一个偏序),必须通过某种方式将图固有的非线性结构转化为线性结构才能对图进行操作。

            树是好的DS——它有非常简单而高效的线性化规则,因此可以利用树设计出许多非常高效的算法。树的实现和使用都很简单,但可以解决大量特殊的复杂问题,因此树是实际编程中最重要和最有用的一种数据结构。树的结构本质上有递归的性质——每一个叶节点可以被一棵子树所替代,反之亦然。实际上,每一种递归的结构都可以被转化为(或等价于)树形结构。

            从机器语言到高级语言的抽象

            我们知道,算法被定义为一个运算序列。这个运算序列中的所有运算定义在一类特定的数据模型上,并以解决一类特定问题为目标。这个运算序列应该具备下列四个特征。 有限性,即序列的项数有限,且每一运算项都可在有限的时间内完成;确定性,即序列的每一项运算都有明确的定义,无二义性;可以没有输入运算项,但一定要有输出运算项;可行性,即对于任意给定的合法的输入都能得到相应的正确的输出。这些特征可以用来判别一个确定的运算序列是否称得上是一个算法。 但是,我们现在的问题不是要判别一个确定的运算序列是否称得上是一个算法,而是要对一个己经称得上是算法的运算序列,回顾我们曾经如何用程序设计语言去表达它。

            算法的程序表达,归根到底是算法要素的程序表达,因为一旦算法的每一项要素都用程序清楚地表达,整个算法的程序表达也就不成问题。

            作为运算序列的算法,有三个要素。 作为运算序列中各种运算的运算对象和运算结果的数据;运算序列中的各种运算;运算序列中的控制转移。这三种要素依序分别简称为数据、运算和控制。 由于算法层出不穷,变化万千,其中的运算所作用的对象数据和所得到的结果数据名目繁多,不胜枚举。最简单最基本的有布尔值数据、字符数据、整数和实数数据等;稍复杂的有向量、矩阵、记录等数据;更复杂的有集合、树和图,还有声音、图形、图像等数据。 同样由于算法层出不穷,变化万千,其中运算的种类五花八门、多姿多彩。最基本最初等的有赋值运算、算术运算、逻辑运算和关系运算等;稍复杂的有算术表达式和逻辑表达式等;更复杂的有函数值计算、向量运算、矩阵运算、集合运算,以及表、栈、队列、树和图上的运算等:此外,还可能有以上列举的运算的复合和嵌套。 关于控制转移,相对单纯。在串行计算中,它只有顺序、分支、循环、递归和无条件转移等几种。

            我们来回顾一下,自从计算机问世以来,算法的上述三要素的程序表达,经历过一个怎样的过程。 最早的程序设计语言是机器语言,即具体的计算机上的一个指令集。当时,要在计算机上运行的所有算法都必须直接用机器语言来表达,计算机才能接受。算法的运算序列包括运算对象和运算结果都必须转换为指令序列。其中的每一条指令都以编码(指令码和地址码)的形式出现。与算法语言表达的算法,相差十万八千里。对于没受过程序设计专门训练的人来说,一份程序恰似一份"天书",让人看了不知所云,可读性极差。 用机器语言表达算法的运算、数据和控制十分繁杂琐碎,因为机器语言所提供的指令太初等、原始。机器语言只接受算术运算、按位逻辑运算和数的大小比较运算等。对于稍复杂的运算,都必须一一分解,直到到达最初等的运算才能用相应的指令替代之。机器语言能直接表达的数据只有最原始的位、字节、和字三种。算法中即使是最简单的数据如布尔值、字符、整数、和实数,也必须一一地映射到位、字节和字中,还得一一分配它们的存储单元。对于算法中有结构的数据的表达则要麻烦得多。机器语言所提供的控制转移指令也只有无条件转移、条件转移、进入子程序和从子程序返回等最基本的几种。用它们来构造循环、形成分支、调用函数和过程得事先做许多的准备,还得靠许多的技巧。 直接用机器语言表达算法有许多缺点。
            大量繁杂琐碎的细节牵制着程序员,使他们不可能有更多的时间和精力去从事创造性的劳动,执行对他们来说更为重要的任务。如确保程序的正确性、高效性。程序员既要驾驭程序设计的全局又要深入每一个局部直到实现的细节,即使智力超群的程序员也常常会顾此失彼,屡出差错,因而所编出的程序可靠性差,且开发周期长。 由于用机器语言进行程序设计的思维和表达方式与人们的习惯大相径庭,只有经过较长时间职业训练的程序员才能胜任,使得程序设计曲高和寡。因为它的书面形式全是"密"码,所以可读性差,不便于交流与合作。因为它严重地依赖于具体的计算机,所以可移植性差,重用性差。这些弊端造成当时的计算机应用未能迅速得到推广。 克服上述缺点的出路在于程序设计语言的抽象,让它尽可能地接近于算法语言。 为此,人们首先注意到的是可读性和可移植性,因为它们相对地容易通过抽象而得到改善。于是,很快就出现汇编语言。这种语言对机器语言的抽象,首先表现在将机器语言的每一条指令符号化:指令码代之以记忆符号,地址码代之以符号地址,使得其含义显现在符号上而不再隐藏在编码中,可让人望"文"生义。其次表现在这种语言摆脱了具体计算机的限制,可在不同指令集的计算机上运行,只要该计算机配上汇编语言的一个汇编程序。这无疑是机器语言朝算法语言靠拢迈出的一步。但是,它离算法语言还太远,以致程序员还不能从分解算法的数据、运算和控制到汇编才能直接表达的指令等繁杂琐碎的事务中解脱出来。 到了50年代中期,出现程序设计的高级语言如Fortran,Algol60,以及后来的PL/l, Pascal等,算法的程序表达才产生一次大的飞跃。
            诚然,算法最终要表达为具体计算机上的机器语言才能在该计算机上运行,得到所需要的结果。但汇编语言的实践启发人们,表达成机器语言不必一步到位,可以分两步走或者可以筑桥过河。即先表达成一种中介语言,然后转成机器语言。汇编语言作为一种中介语言,并没有获得很大成功,原因是它离算法语言还太远。这便指引人们去设计一种尽量接近算法语言的规范语言,即所谓的高级语言,让程序员可以用它方便地表达算法,然后借助于规范的高级语言到规范的机器语言的"翻译",最终将算法表达为机器语言。而且,由于高级语言和机器语言都具有规范性,这里的"翻译"完全可以机械化地由计算机来完成,就像汇编语言被翻译成机器语言一样,只要计算机配上一个编译程序。 上述两步,前一步由程序员去完成,后一步可以由编译程序去完成。在规定清楚它们各自该做什么之后,这两步是完全独立的。它们各自该如何做互不相干。前一步要做的只是用高级语言正确地表达给定的算法,产生一个高级语言程序;后一步要做的只是将第一步得到的高级语言程序翻译成机器语言程序。至于程序员如何用高级语言表达算法和编译程序如何将高级语言表达的算法翻译成机器语言表达的算法,显然毫不相干。

     处理从算法语言最终表达成机器语言这一复杂过程的上述思想方法就是一种抽象。汇编语言和高级语言的出现都是这种抽象的范例。 与汇编语言相比,高级语言的巨大成功在于它在数据、运算和控制三方面的表达中引入许多接近算法语言的概念和工具,大大地提高抽象地表达算法的能力。 在运算方面,高级语言如Pascal,除允许原封不动地运用算法语言的四则运算、逻辑运算、关系运算、算术表达式、逻辑表达式外,还引入强有力的函数与过程的工具,并让用户自定义。这一工具的重要性不仅在于它精简了重复的程序文本段,而且在于它反映出程序的两级抽象。在函数与过程调用级,人们只关心它能做什么,不必关心它如何做。只是到函数与过程的定义时,人们才给出如何做的细节。用过高级语言的读者都知道,一旦函数与过程的名称、参数和功能被规定清楚,那么,在程序中调用它们便与在程序的头部说明它们完全分开。你可以修改甚至更换函数体与过程体,而不影响它们的被调用。如果把函数与过程名看成是运算名,把参数看成是运算的对象或运算的结果,那么,函数与过程的调用和初等运算的引用没有两样。利用函数和过程以及它们的复合或嵌套可以很自然地表达算法语言中任何复杂的运算。 在数据方面,高级语言如Pascal引人了数据类型的概念,即把所有的数据加以分类。每一个数据(包括表达式)或每一个数据变量都属于其中确定的一类。称这一类数据为一个数据类型。 因此,数据类型是数据或数据变量类属的说明,它指示该数据或数据变量可能取的值的全体。对于无结构的数据,高级语言如Pascal,除提供标准的基本数据类型--布尔型、字符型、整型和实型外,还提供用户可自定义的枚举类型、子界类型和指针类型。这些类型(除指针外),其使用方式都顺应人们在算法语言中使用的习惯。对于有结构的数据,高级语言如Pascal,提供了数组、记录、有限制的集合和文件等四种标准的结构数据类型。其中,数组是科学计算中的向量、矩阵的抽象;记录是商业和管理中的记录的抽象;有限制的集合是数学中足够小的集合的势集的抽象;文件是诸如磁盘等外存储数据的抽象。人们可以利用所提供的基本数据类型(包括标准的和自定义的),按数组、记录、有限制的集合和文件的构造规则构造有结构的数据。 此外,还允许用户利用标准的结构数据类型,通过复合或嵌套构造更复杂更高层的结构数据。这使得高级语言中的数据类型呈明显的分层。 高级语言中数据类型的分层是没有穷尽的,因而用它们可以表达算法语言中任何复杂层次的数据。 在控制方面,高级语言如Pascal,提供了表达算法控制转移的六种方式。
            (1)缺省的顺序控制";"。
            (2)条件(分支)控制:"if表达式(为真)then S1 else S2;" 。
            (3)选择(情况)控制:
            "Case 表达式 of
            值1: S1
            值2: S2
            ...
            值n: Sn
            end"
            (4)循环控制:
            "while 表达式(为真) do S;" 或
            "repeat S until 表达式(为真);" 或
            "for变量名:=初值 to/downto 终值do S;"
            (5)函数和过程的调用,包括递归函数和递归过程的调用。
            (6)无条件转移goto。
             
            这六种表达方式不仅覆盖了算法语言中所有控制表达的要求,而且不再像机器语言或汇编语言那样原始、那样繁琐、那样隐晦,而是如上面所看到的,与自然语言的表达相差无几。 程序设计语言从机器语言到高级语言的抽象,带来的主要好处是: 高级语言接近算法语言,易学、易掌握,一般工程技术人员只要几周时间的培训就可以胜任程序员的工作;高级语言为程序员提供了结构化程序设计的环境和工具,使得设计出来的程序可读性好,可维护性强,可靠性高;高级语言远离机器语言,与具体的计算机硬件关系不大,因而所写出来的程序可移植性好,重用率高; 由于把繁杂琐碎的事务交给了编译程序去做,所以自动化程度高,开发周期短,且程、序员得到解脱,可以集中时间和精力去从事对于他们来说更为重要的创造性劳动,以提高、程序的质量。

            数据结构、数据类型和抽象数据类型

            数据结构、数据类型和抽象数据类型,这三个术语在字面上既不同又相近,反映出它们在含义上既有区别又有联系。

            数据结构是在整个计算机科学与技术领域上广泛被使用的术语。它用来反映一个数据的内部构成,即一个数据由哪些成分数据构成,以什么方式构成,呈什么结构。数据结构有逻辑上的数据结构和物理上的数据结构之分。逻辑上的数据结构反映成分数据之间的逻辑关系,物理上的数据结构反映成分数据在计算机内的存储安排。数据结构是数据存在的形式。

            数据是按照数据结构分类的,具有相同数据结构的数据属同一类。同一类数据的全体称为一个数据类型。在程序设计高级语言中,数据类型用来说明一个数据在数据分类中的归属。它是数据的一种属性。这个属性限定了该数据的变化范围。为了解题的需要,根据数据结构的种类,高级语言定义了一系列的数据类型。不同的高级语言所定义的数据类型不尽相同。Pascal语言所定义的数据类型的种类。

            其中,简单数据类型对应于简单的数据结构;构造数据类型对应于复杂的数据结构;在复杂的数据结构里,允许成分数据本身具有复杂的数据结构,因而,构造数据类型允许复合嵌套;指针类型对应于数据结构中成分数据之间的关系,表面上属简单数据类型,实际上都指向复杂的成分数据即构造数据类型中的数据,因此这里没有把它划入简单数据类型,也没有划入构造数据类型,而单独划出一类。
            数据结构反映数据内部的构成方式,它常常用一个结构图来描述:数据中的每一项成分数据被看作一个结点,并用方框或圆圈表示,成分数据之间的关系用相应的结点之间带箭号的连线表示。如果成分数据本身又有它自身的结构,则结构出现嵌套。这里嵌套还允许是递归的嵌套。

            由于指针数据的引入,使构造各种复杂的数据结构成为可能。按数据结构中的成分数据之间的关系,数据结构有线性与非线性之分。在非线性数据结构中又有层次与网状之分。 由于数据类型是按照数据结构划分的,因此,一类数据结构对应着一种数据类型。数据类型按照该类型中的数据所呈现的结构也有线性与非线性之分,层次与网状之分。一个数据变量,在高级语言中的类型说明必须是读变量所具有的数据结构所对应的数据类型。最常用的数据结构是数组结构和记录结构。数组结构的特点是:

            成分数据的个数固定,它们之间的逻辑关系由成分数据的序号(或叫数组的下标)来体现。这些成分数据按照序号的先后顺序一个挨一个地排列起来。每一个成分数据具有相同的结构(可以是简单结构,也可以是复杂结构),因而属于同一个数据类型(相应地是简单数据类型或构造数据类型)。这种同一的数据类型称为基类型。所有的成分数据被依序安排在一片连续的存储单元中。 概括起来,数组结构是一个线性的、均匀的、其成分数据可随机访问的结构。由于这、种结构有这些良好的特性,所以最常被人们所采用。在高级语言中,与数组结构相对应的、数据类型是数组类型,即数组结构的数据变量必须说明为array [i] of T0 ,其中i是数组、结构的下标类型,而T0是数组结构的基类型。 记录结构是另一种常用的数据结构。它的特点是:与数组结构一样,成分数据的个数固定。但成分数据之间没有自然序,它们处于平等地位。每一个成分数据被称为一个域并赋予域名。不同的域有不同的域名。不同的域允许有不同的结构,因而允许属于不同的数据类型。与数组结构一样,它们可以随机访问,但访问的途径靠的是域名。在高级语言中记录结构对应的数据类型是记录类型。记录结构的数据的变量必须说明为记录类型。

            抽象数据类型的含义在上一段已作了专门叙述。它可理解为数据类型的进一步抽象。即把数据类型和数据类型上的运算捆在一起,进行封装。引入抽象数据类型的目的是把数据类型的表示和数据类型上运算的实现与这些数据类型和运算在程序中的引用隔开,使它们相互独立。对于抽象数据类型的描述,除了必须描述它的数据结构外,还必须描述定义在它上面的运算(过程或函数)。抽象数据类型上定义的过程和函数以该抽象数据类型的数据所应具有的数据结构为基础。

    (二)泛型设计和数据结构与算法
            下面我想再说说关于泛型程序设计模型对于数据结构和算法方面的最新推动,泛型思想已经把数据结构和算法方面的基本思想抽象到了一个前所未有的高度,现在有多种程序设计语言支持泛型设计,比如ADA,C++,而且据说在JAVA的下一版本和C#中也将对泛型设计进行全面的支持。

            先说说泛型设计的基本思想:泛型编程(generic programming,以下直接以GP称呼)是一种全新的程序设计思想,和OO,OB,PO这些为人所熟知的程序设计想法不同的是GP抽象度更高,基于GP设计的组件之间偶合度底,没有继承关系,所以其组件间的互交性和扩展性都非常高。我们都知道,任何算法都是作用在一种特定的数据结构上的,最简单的例子就是快速排序算法最根本的实现条件就是所排序的对象是存贮在数组里面,因为快速排序就是因为要用到数组的随机存储特性,即可以在单位时间内交换远距离的对象,而不只是相临的两个对象,而如果用联表去存储对象,由于在联表中取得对象的时间是线性的既O[n],这样将使快速排序失去其快速的特点。也就是说,我们在设计一种算法的时候,我们总是先要考虑其应用的数据结构,比如数组查找,联表查找,树查找,图查找其核心都是查找,但因为作用的数据结构不同将有多种不同的表现形式。数据结构和算法之间这样密切的关系一直是我们以前的认识。泛型设计的根本思想就是想把算法和其作用的数据结构分离,也就是说,我们设计算法的时候并不去考虑我们设计的算法将作用于何种数据结构之上。泛型设计的理想状态是一个查找算法将可以作用于数组,联表,树,图等各种数据结构之上,变成一个通用的,泛型的算法。这样的理想是不是很诱惑人?

            泛型编程带来的是前所未有的弹性以及不会损失效率的抽象性,GP和OO不同,它不要求你通过额外的间接层来调用函数:它让你撰写完全一般化并可重复使用的算法,其效率与针对特定数据结构而设计的算法旗鼓相当。我们大家都知道数据结构在C++中可以用用户定义类型来表示,而C++中的模板技术就是以类型作为参数,那么我可以想象利用模板技术可以实现我们开始的GP思想,即一个模板函数可以对于各种传递进来的类型起作用,而这些类型就可以是我们定义的各种数据结构。泛型算法抽离于特定类型和特定数据结构之外,使得其适应与尽可能的一般化类型,算法本身只是为了实现算法其需要表达的逻辑本质而不去被为各种数据结构的实现细节所干扰。这意味着一个泛型算法实际具有两部分。1,用来描叙算法本质逻辑的实际指令;2,正确指定其参数类型必须满足的性质的一组需求条件。到此,相信有不少人已经开始糊涂了,呵呵,不要紧。毕竟GP是一种抽象度非常高的程序设计思想,里面的核心就是抽象条件成为成为程序设计过程中的核心,从而取代了类型这在OO里面的核心地位,正是因为类型不在是我们考虑的重点,类型成为了抽象条件的外衣,所以我们称这样的程序思想为泛型思想------把类型泛化。

    (三)个人学习心得
            至于如何学习数据结构,我个人认为合适的方法是,首先从根本上就要认识到数据结构的本质,数据结构和算法之间的密切关系,以及数据结构的应用方法。不然我们很可能陷入各种数据结构的复杂特性中却还根本不知道到底什么才是数据结构的本质,学了很多很久却其实什么都没有弄明白,在这里我说点我个人的一点关于数据结构本质的东西:

            学好数据结构最重要的是对程序设计方式和程序语言概念和实现的理解int i;
            int i[];
            struct i{};
            ADT i{};
            到底有什么区别,这就是程序设计语言实现的问题了。
            定义了一种数据类型就是定义了一类操作
            int i,j;i=j+1;
            这样的操作在语言本身中实现了,也就是说你不需要关心这样的操作程序语言是如何完成的,所以int就是基本数据类型

            抽象了基本数据类型的就是数据结构。
            当你定义了
            ADT P{};
            的时候,比如如果P是链表,这就要你去实现它各种的操作。而且P能够完成的所有操作都必须由你去实现,而你实现得基础就是这些char int float *p...基本数据类型。这就是抽象数据类型。
            当你把类型定义完成后,剩下的就是算法去完成程序流程的控制。

            所以:数据结构+算法=程序

            还想说点的是,设计思想,程序设计语言,和数据结构,始终是促进计算机软件科学发展的最大动力。一般来说都是思想先与语言,然后出现支持这种思想和包含这样思想的数据类型的语言实现。

            具体说:
            面向机器编程 机器语言,汇编语言
            面向过程编程 C。。。。语言
            面向对象编程 JAVA C++
            当然思想毕竟只是思想,你可以用不同的语言实现。但必须说明的是只能用一个层面上的语言实现。 比如,机器语言,由于其语言本身抽象层很低,低到了就像给一个对象赋值的操作也要程序员进行位操作。为在语言实现这个层面上,它不支持。 为什么说C也可以进面向对象的编程呢?关键就在C很好的支持ADT了。他可以用复杂了ADT去代替C++中已经变成基本数据类型的CLASS,但是正是因为要用C完成OO,必须程序员来实现(定义ADT)。所以说,C不适合开发OO软件。而C++却恰恰把CLASS定义成了一个基本类型,这样就完成了OO这一个层次的抽象。当然由于C++是C的超集,他同样是完全支持面向过程的。

            说了这么多,就是想说说 数据结构和程序语言和设计思想的关系。当我们能把数据结构的学习和程序设计语言,程序设计想法相联系起来的时候,我想我们对数据结构本身的认识已经更加深刻了,我们学习到每一种的新的数据结构的时候我们不再恐慌,因为我们知道了任何一种数据结构都有其共同的共性和特殊的特性,每一种数据结构都是为了一个领域所现实的,从这一方面来说,数据结构本身就具有继承特性,我们可以用一个继承树来表示一个完整的数据结构体系,而每一种数据结构都是继承体系中的一个子节点。

            最后在这里我推荐几本我觉得比较出色的数据结构方面的教材:


            《数据结构与算法------面向对象的C++设计模式》 电子工业出版社出版。在amazon上是五星评价,个人认为其对数据结构的整体描叙和对各种应用算法十分出色。

            《Algorithm in c++ I-V》是RS的著作《Algorithm in c》的C++版本,完整的描叙了各种算法,amazon上五星评价,高等教育出版社有其影印版。

            《data structrus in C++ with STL》 使用C++标准模板库来描叙数据结构,是使用泛型设计的方法描叙数据结构的一本全面教材。清华出版了中文版,但有其影印版。


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