前言 本文主要讲解 数据结构中特殊的线性表结构：栈 & 队列 内容包括其特点、结构等，希望你们会喜欢。 目录 1. 栈 1.1 简介 1.2 存储结构介绍 1.2.1 顺序存储结构 结构特点 存储线性表的数据元素的方式 = 一段地址连续的存储单元 也称：顺序栈 示意图（栈状态说明） 栈操作（入栈、出栈、共享） 具体请看下图 1.2.2 链式存储结构 结构特点 存储线性表的数据元素的方式 = 一段地址不连续、任意的存储单元 存储空间 = 离线、单独的，通过指针联系 也称：链栈 结构
前言 本文主要讲解 数据结构中特殊的线性表结构：栈 & 队列 内容包括其特点、结构等，希望你们会喜欢。 目录 1. 栈 1.1 简介 1.2 存储结构介绍 1.2.1 顺序存储结构 结构特点 存储线
逻辑结构是针对具体问题的,是为了解决某个问题,在对问题理解的基础上,选择一个合适的数据结构表示数据元素之间的逻辑关系.
链式存储结构: 是把数据元素存放在任意的存储单元里, 这组存储单元可以是连续的,也可以不连续的
数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中的操作对象，以及他们之间的关系和操作等相关问题的学科。
2016年又是一个全新的开始，每到一年的这个时候，总是颇有感慨。想对过去的一年做一些总结，但又觉得经历和精力总是不够。 俗话说，一年之计在于春，当然，新的一年，也总是计划着N多事情，想做什么事情？做到什么程度？哪些一定要做好？哪些一定要完成？每一年都会列出来，到最后却发现，在这走过的一年里，有时候完全没有按照原定的路线执行。所以，针对于此，我便不再对自己进行规划，当然并不代表没有目标。我把时间分的更加粗颗粒化，不再细化到没有余地，因为生活本来就充满了变化。人不能做到按照原定的计划一步一步的执行，我必须承认这一点。不是有句话吗，计划赶不上变化。 在这里，我要说的是，在这一年里，我会尝试着回顾一些基础的知识，比如数据结构，比如算法设计与分析。因为，自从大学毕业到现在也有2年了，数据结构和算法里面的N多概念已经忘记的快没有印象了。但我又不得不说的是，这些最基础的，对于一个程序员的提升也是最必要的。这大概就是程序员和工程师的区别吧。 我要声明的是，我在今后的日子里，会接二连三的更新一些关于数据结构和算法的知识。但时间会存在不确定性，可能会每隔两天就出一篇文章，可能是一个星期，当然也可能是一个月，这些东西是我不能控制的。所以，还请广大博友理解！ 废话少说，时间不等人，直入主题！ 数据结构这门课程不太好学，在大学的时候老师讲的都听明白了，但是现在依旧忘记了很多。如果你想让自己的编程能力有质的飞跃，不再停留于调用现成的东西而是追求更完美的实现，那么这是你大学毕业后的必修课！
比如 1,2,3,“a”,“b”,“c” 这种数据数据，我们利用变量或者数组存储即可 。
数据结构，直白地理解，就是研究数据的存储方式。我们知道，数据存储只有一个目的，即为了方便后期对数据的再利用，就如同我们使用数组存储 {1,2,3,4,5} 是为了后期取得它们的加和值，无缘由的数据存储行为是对存储空间的不负责任。因此，数据在计算机存储空间的存放，决不是胡乱的，这就要求我们选择一种好的方式来存储数据，而这也是数据结构的核心内容。
1、算法：是指一组有穷的指令集，是解题方案的准确而完整的描述。算法不等于程序，也不等于计算方法。
关于上次讲的顺序存储结构，我们都知道它是有缺点的，最大的缺点便是在插入和删除数据时需要移动大量元素，显然在运行时需要耗费大量的时间。
2016年又是一个全新的开始，每到一年的这个时候，总是颇有感慨。想对过去的一年做一些总结，但又觉得经历和精力总是不够。
二叉树的顺序存储结构就是用一维数组存储二叉树中的结点，并且结点的存储位置，也就是数组的下标，要能体现结点之间的逻辑关系，如双亲与孩子的关系，左右兄弟的关系等。
对于数据结构与算法的学习，我相信不管是新手还是老手，都会对“逻辑结构、存储结构”产生很多的疑问。你可能觉得不就是两个简单的概念嘛，早就了然于胸了。
我们知道，数据存储只有一个目的，即为了方便后期对数据的再利用，就如同我们使用数组存储 {1,2,3,4,5} 是为了后期取得它们的值，因此，数据在计算机存储空间的存放，决不是胡乱的，这就要求我们选择一种好的方式来存储数据，而这也是数据结构的核心内容例如，要存储这样一组数据：{张三，张四，张五，张六，张七}，数据之间具有这样的关系：张三是张四、张五的父亲，同时张四还是张六和张七的父亲，数据之间的关系如图所示：
前言：前面已经介绍过数据结构和算法的基本概念，下面就开始总结一下数据结构中逻辑结构下的分支——线性结构线性表
其实这个问题的完整描述是：Java 中的 PriorityQueue 实现，其数据的逻辑结构是线性结构吗？其数据的物理结构又是什么？
数据元素(Data Element) 是数据的基本单位，有时数据元素也称为元素、节点、顶点、记录。
为什么要学习数据结构与算法，如果你学会了做安卓，javaweb，前端等，都是你的武功秘籍，但是如果你的内功不够好，再厉害的功夫也是白费。
数据结构是互相之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合，此解释来自于《大话数据结构》。小白表示这都什么玩意啊。
数据结构是组织数据的方式，例如树，但是要注意数据结构有两种形式：逻辑结构和存储结构，这两种结构在表示一种数据结构的时候不一定完全相同的，逻辑结构是我们分析数据结构和算法的主要形式，而存储结构则是数据结构在内存中的存储形式。
存储结构（物理结构）根据对数据元素的映射不同，分为顺序存储和非顺序存储两种形式：顺序映射，非顺序映射
近期准备重新学习一下常用数据结构和基本算法，并计划将这些内容的只是做一个整理和归类，准备慢慢写一个常用数据结构与基本算法的系列博文，博文列表参见：常用数据结构与基本算法博文系列，目前内容还比较少，后续慢慢补充。本文主要内容是介绍 数据结构--线性表和链表的基础知识。
原因：2018年4月7日 星期六 说明：毕业近2年，系统的整理一下相关数据结构之所学，有基础，有拓展。
TinyLog表引擎适合处理大量小型日志数据，例如日志文件、事件日志等。这些数据一般按照时间顺序进行写入和查询，而且很少需要进行复杂的查询操作。
今天复习数据结构中最常用和最简单的一种结构，线性表。 线性表，从名字上你就能感觉到，是具有像线一样的性质的表。在广场上,有很多人分散在各处，当中有些是小朋友，可也有很多大人，甚至还有不少宠物，这些小朋友的数据对于整个广场人群来说，不能算是线性表的结构。但像刚才提到的那样，一个班级的小朋友，一个跟着一个排着队，有一个打头，有一个收尾，当中的小朋友每一个都知道他前面一个是谁，他后面一个是谁，这样如同有一根线把他们串联起来了。就可以称之为线性表。
数据的存储结构指数据结构在计算机中的表示，也称物理结构，包括关系的表示和数据元素的表示。分为顺序存储、链式存储、索引存储、散列存储（哈希存储）。
ADT Tree{ 数据对象： D={1=<i<=n, n>=0, a(i)属于 ElemType类型} 数据关系： R={<a(i), a(j)> | a(i), a(j)属于 D, 1=<i<=n, 1=<j<=n, 其中每个元素只有一个前驱，可以有零个或多个后继，有且仅有一个元素没有前驱} 基本运算： InitTree(&t)：初始化树：构造一棵空树 t。 ClearTree(&t)：销毁树：释放树 t所占胡空间。 Parent(t)：求元素 t的前驱。 Sons(t)：求元素 t的所有后继。 }
1、数据：数据的基本单位是数据元素。数据元素可由一个或多个数据项组成。数据项是数据的不可分割的最小单位
1、线性表的定义 线性表（List）：零个或多个数据元素的有限序列 第一个元素无前驱，最后一个元素无后继，其他元素都有且只有一个前驱和后继。然后，线性表强调是有限的， 线性表元素的个数n(n≥
顺序存储结构：把数据元素存放在地址连续的存储单元里，其数据间的逻辑关系和物理关系是一致的
1.数据结构包括数据的逻辑结构和物理结构。数据的逻辑结构就是从具体问题抽象出来的数学模型，是为了讨论问题的方便，与数据在计算机中的具体存储没有关系。讨论数据结构的目的是为了在计算机中实现对它的操作，因此还需要研究在计算机中如何表示和存储数据结构，即数据的物理结构。数据的物理结构又称为存储结构，是数据在计算机中的表示（又叫影像）和存储，包括数据元素的表示和村塾以及数据元素之间的关系的表示和存储。
数据结构与算法 数据结构 什么是数据结构？ 逻辑、存储、运算 数据（data） 数据（data）是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。数据是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。 数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据；也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。 在计算机科学中，数据是指所有能输入计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是用于输入电子计算机进行处理，具有一定
很久没写过文章了，今天就分享一下大数据中的图数据库Janusgraph的存储模型。希望对想做大数据图存储的粉丝有一定的帮助吧。由于没时间画图，所以图片来源于网络和Janusgraph官网，感谢各位作者的贡献。
最直观的就是数据库中的表：一张表就是一个数据对象，一条数据则是数据元素，数据项则是字段。
数据结构想必大家都不会陌生，对于一个成熟的程序员而言，熟悉和掌握数据结构和算法也是基本功之一。数据结构本身其实不过是数据按照特点关系进行存储或者组织的集合，特殊的结构在不同的应用场景中往往会带来不一样的处理效率。
简 数据结构包含：线性结构和非线性结构。 线性结构： 线性结构是十分常用的数据结构，其特点是数据元素之间存在一对一的线性关系。如：arry[6] = 6 线性结构有两种不同的存储结构，分为：顺序存储结构和链式存储结构。 顺序存储结构：它称为顺序表，存储元素是连续的。 链式存储结构：称为链表，链表中的存储元素不一定是连续的，元素节点中存放数据元素以及相邻元素的地址信息。 线性结构常见的如：数组、队列、链表、栈… 非线性结构： 非线性结构它以及不是一对一的关系了。 非线性结构常见： 二维数组 多维数组 广义表
前言：数据结构与算法作为计算机经典的基础理论课程，同时作为计算机类专业考研课程，并且在校招面试时常被提及，其重要性可见一斑。除此之外，学习这门课程有助于我们用编程去解决、思考问题，设计出更简洁、效率更高的代码。
线性表的链式存储结构的特点是用一组任意的存储单元存储线性表的数据元素，这组存储单元可以是连续的，也可以是不连续的。这就意味着，这些数据元素可以存在内存未被占用的任意位置。
记得大一的时候有个物理老师给我们带大学物理,第一节课刚去的时候,大家都零零散散的坐着,有的想好好听讲的就坐在前三排,有些想摸鱼划水的就坐在后两排,没抢到前面三排也没抢到后面两排的同学就只好委屈坐在了中间几排.
前言 上一篇《数据结构和算法之时间复杂度和空间复杂度》中介绍了时间复杂度的概念和常见的时间复杂度，并分别举例子进行了一一说明。这一篇主要介绍线性表。 线性表属于数据结构中逻辑结构中的线性结构。回忆一下，数据结构分为物理结构和逻辑结构，逻辑结构分为线性结构、几何结构、树形结构和图形结构四大结构。其中，线性表就属于线性结构。剩余的三大逻辑结构今后会一一介绍。 线性表 基本概念 线性表（List）：由零个或多个数据元素组成的有限序列。 注意： 1.线性表是一个序列。 2.0个元素构成的线性表是空表。 3
（一）什么是数据结构 数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。 （二）为什么要了解数据结构 程序的性能瓶颈往往都跟算法和数据结构有关系，简单的说，可以让你程序跑的更快 （三）数据结构的逻辑结构 逻辑结构是指数据对象中数据元素之间的相互关系，分为以下四种： （1）集合结构 集合结构的里面的元素关系是孤立的 （2）线性结构 线性结构里面的元素关系：一
开始学习编程的时候，目的在于如何实现功能。在我们熟悉编程之后，发现实现的方法是多种多样的。我们操作一个班级，可以选择数组、List、Set甚至于Map。但是具体实行起来，会发现情况复杂多变。而这个时候，实现方法的多样性也让我们束手无策。这个时候就需要数据结构登场了，学习数据结构我们就可以根据不同的情况选取最优的实现方法。当然了，还有一部分工作要结合软件工程和设计模式来实现。
——老子
1、数据结构中最基本的一个结构就是线性结构，而线性结构又分为连续存储结构和离散存储结构。所谓的连续存储结构其实就是数组。
1.基础概念： *数据（（数据对象（数据元素（数据项）））------包含关系。 *数据结构是互相之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。 *逻辑结构：集合机构，线性结构，树形结构，图形结构。 *物理结构：顺序储存结果、链接储存结构。 2.算法效率问题： *判断一个算法的效率时，函数中的常熟和其他次要项常常可以忽略，而更应该关注主项（最高次项）的阶数。 最高次项的指数大的，函数随着n的增长，结果也会变得增长特别快。 *常数项：不管这个常数是多少，我们都计作O(1)。
所谓数组，就是相同数据类型的元素按一定顺序排列的集合；数组的存储区间是连续的，占用内存比较大，故空间复杂的很大。但数组的二分查找时间复杂度小，都是O(1)；数组的特点是：查询简单，增加和删除困难；
还记得我们小学时放学之前要做什么吗--排队。我记得我总是排在第二位置，前面是那个男孩，后面是另外一个男孩，每次都是他们，为什么要这么做？因为当我看不见他们的时候，老师可以迅速找出谁不在，迅速清点人数。这种排好队的组织方式，就是我们即将学习的数据结构：线性表。
愿你慢慢长大，愿你有好运，如果没有，希望你在不幸中学会慈悲；愿你被很多人爱，如果没有，希望你在寂寞中学会宽容。——刘瑜《愿你慢慢长大》
存储结构（Storage Structure）分为物理存储结构和逻辑存储结构两种，分别描述了在操作系统中和数据库系统内部数据的组织与管理方式。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
腾讯会议
