需要達到 <識記> 層次的基本概念和術語有：數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)元素、數(shù)據(jù)項、數(shù)據(jù)結構。特別是數(shù)據(jù)結構的邏輯結構、存儲結構及數(shù)據(jù)運算的含義及其相互關系。數(shù)據(jù)結構的兩大類邏輯結構和四種常用的存儲表示方法。
需要達到 <領會> 層次的內容有算法、算法的時間復雜度和空間復雜度、最壞的和平均時間復雜度等概念，算法描述和算法分析的方法、對一般的算法要能分析出時間復雜度。
對于基本概念，仔細看書就能夠理解，這里簡單提一下：
數(shù)據(jù)就是指能夠被計算機識別、存儲和加工處理的信息的載體。
數(shù)據(jù)元素是數(shù)據(jù)的基本單位，有時一個數(shù)據(jù)元素可以由若干個數(shù)據(jù)項組成。數(shù)據(jù)項是具有獨立含義的最小標識單位。如整數(shù)這個集合中，10這個數(shù)就可稱是一個數(shù)據(jù)元素.又比如在一個數(shù)據(jù)庫(關系式數(shù)據(jù)庫)中，一個記錄可稱為一個數(shù)據(jù)元素，而這個元素中的某一字段就是一個數(shù)據(jù)項。
數(shù)據(jù)結構的定義雖然沒有標準，但是它包括以下三方面內容： 邏輯結構、存儲結構、和對數(shù)據(jù)的操作 。這一段比較重要，我用自己的語言來說明一下，大家看看是不是這樣。
比如一個 表 ( 數(shù)據(jù)庫 )，我們就稱它為一個數(shù)據(jù)結構，它由很多 記錄 ( 數(shù)據(jù)元素 )組成，每個元素又包括很多 字段 ( 數(shù)據(jù)項 )組成。那么這張表的邏輯結構是怎么樣的呢? 我們分析數(shù)據(jù)結構都是從 結點 (其實也就是元素、記錄、頂點，雖然在各種情況下所用名字不同，但說的是同一個東東)之間的關系來分析的，對于這個表中的任一個記錄(結點)，它只有一個直接前趨 ，只有一個 直接后繼 (前趨后繼就是前相鄰后相鄰的意思)，整個表只有一個 開始結點 和一個終端結點，那我們知道了這些關系就能明白這個表的邏輯結構了。
- 數(shù)據(jù)是指由有限的符號（比如，"0"和"1"，具有其自己的結構、操作、和相應的語義）組成的元素的集合。結構是元素之間的關系的集合。
數(shù)據(jù)結構有邏輯上的數(shù)據(jù)結構和物理上的數(shù)據(jù)結構之分。邏輯上的數(shù)據(jù)結構反映成分數(shù)據(jù)之間的邏輯關系，而物理上的數(shù)據(jù)結構反映成分數(shù)據(jù)在計算機內部的存儲安排。
數(shù)據(jù)的存儲結構，即物理結構是指邏輯結構的存儲鏡像(image)。
邏輯結構有四種基本類型：集合結構、線性結構、樹狀結構和網(wǎng)絡結構。
物理結構有四種基本映射模型：順序（sequential）、鏈接（linked）、索引（indexed）和散列（hashing）映射。
因此，至少可以得到4×4種可能的存儲結構。
這些可能的存儲結構，主要的可分類為順序存儲結構和非順序存儲結構。
本質的區(qū)別就是數(shù)據(jù)的描述方式的不同。
順序存儲結構可借助元素在存儲器中的相對位置來描述數(shù)據(jù)。
非順序存儲結構則需借助公式函數(shù)、鏈表、間接尋址表、模擬指針等方式來描述數(shù)據(jù)。
- 需要達到 <識記> 層次的基本概念和術語有：數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)元素、數(shù)據(jù)項、數(shù)據(jù)結構。特別是數(shù)據(jù)結構的邏輯結構、存儲結構及數(shù)據(jù)運算的含義及其相互關系。數(shù)據(jù)結構的兩大類邏輯結構和四種常用的存儲表示方法。
需要達到 <領會> 層次的內容有算法、算法的時間復雜度和空間復雜度、最壞的和平均時間復雜度等概念，算法描述和算法分析的方法、對一般的算法要能分析出時間復雜度。
對于基本概念，仔細看書就能夠理解，這里簡單提一下：
數(shù)據(jù)就是指能夠被計算機識別、存儲和加工處理的信息的載體。
數(shù)據(jù)元素是數(shù)據(jù)的基本單位，有時一個數(shù)據(jù)元素可以由若干個數(shù)據(jù)項組成。數(shù)據(jù)項是具有獨立含義的最小標識單位。如整數(shù)這個集合中，10這個數(shù)就可稱是一個數(shù)據(jù)元素.又比如在一個數(shù)據(jù)庫(關系式數(shù)據(jù)庫)中，一個記錄可稱為一個數(shù)據(jù)元素，而這個元素中的某一字段就是一個數(shù)據(jù)項。
數(shù)據(jù)結構的定義雖然沒有標準，但是它包括以下三方面內容： 邏輯結構、存儲結構、和對數(shù)據(jù)的操作 。這一段比較重要，我用自己的語言來說明一下，大家看看是不是這樣。
比如一個 表 ( 數(shù)據(jù)庫 )，我們就稱它為一個數(shù)據(jù)結構，它由很多 記錄 ( 數(shù)據(jù)元素 )組成，每個元素又包括很多 字段 ( 數(shù)據(jù)項 )組成。那么這張表的邏輯結構是怎么樣的呢? 我們分析數(shù)據(jù)結構都是從 結點 (其實也就是元素、記錄、頂點，雖然在各種情況下所用名字不同，但說的是同一個東東)之間的關系來分析的，對于這個表中的任一個記錄(結點)，它只有一個直接前趨 ，只有一個 直接后繼 (前趨后繼就是前相鄰后相鄰的意思)，整個表只有一個 開始結點 和一個 終端結點，那我們知道了這些關系就能明白這個表的邏輯結構了。
而 存儲結構 則是指用 計算機語言如何表示結點之間的這種關系。如上面的表，在計算機語言中描述為連續(xù)存放在一片內存單元中，還是隨機的存放在內存中再用指針把它們鏈接在一起，這兩種表示法就成為兩種不同的存儲結構。( 注意，在本課程里，我們只在高級語言的層次上討論存儲結構。 )
第三個概念就是對 數(shù)據(jù)的運算 ，比如一張表格，我們需要進行查找，增加，修改，刪除記錄等工作，而怎么樣才能進行這樣的操作呢? 這也就是數(shù)據(jù)的運算，它不僅僅是加減乘除這些算術運算了，在數(shù)據(jù)結構中，這些運算常常涉及算法問題。
弄清了以上三個問題，就可以弄清數(shù)據(jù)結構這個概念。
通常我們就將數(shù)據(jù)的 邏輯結構 簡稱為 數(shù)據(jù)結構 ，數(shù)據(jù)的邏輯結構分兩大類： 線性結構 和 非線性結構 (這兩個很容易理解)
數(shù)據(jù)的存儲方法有四種： 順序存儲方法 、 鏈接存儲方法 、 索引存儲方法和散列存儲方法 。
下一個是 難點 問題，就是算法的描述和分析，主要是 算法復雜度 的分析方法及其運用。
首先了解一下幾個概念。一個是 時間復雜度 ，一個是 漸近時間復雜度 。前者是某個算法的時間耗費，它是該算法所求解問題 規(guī)模 n的函數(shù)，而后者是指當問題規(guī)模趨向無窮大時，該算法 時間復雜度的數(shù)量級。
當我們評價一個算法的時間性能時，主要標準就是 算法的漸近時間復雜度 ，因此， 在算法分析時，往往對兩者不予區(qū)分，經常是將漸近時間復雜度T(n)=O(f(n)簡稱為時間復雜度，其中的f(n)一般是算法中頻度最大的語句頻度 。
此外，算法中語句的頻度 不僅與問題規(guī)模有關，還與輸入實例中各元素的取值相關 。但是我們總是考慮在最壞的情況下的時間復雜度。以保證算法的運行時間不會比它更長。
常見的時間復雜度，按數(shù)量級遞增排列依次為： 常數(shù)階O(1) 、 對數(shù)階O(log2n) 、 線性階O(n) 、 線性對數(shù)階O(nlog2n) 、 平方階O(n^2)、立方階O(n^3) 、 k次方階O(n^k) 、 指數(shù)階O(2^n) 。
時間復雜度的分析計算請看書本上的例子，然后我們通過做練習加以領會和鞏固。
數(shù) 據(jù) 結 構 習 題 一
1.1 簡述下列概念：數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)元素、數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)結構、邏輯結構、存儲結構、線性結構、非線性結構。
◆ 數(shù)據(jù) ：指能夠被計算機識別、存儲和加工處理的信息載體。
◆ 數(shù)據(jù)元素 ：就是數(shù)據(jù)的基本單位，在某些情況下，數(shù)據(jù)元素也稱為元素、結點、頂點、記錄。數(shù)據(jù)元素有時可以由若干 數(shù)據(jù)項 組成。
◆ 數(shù)據(jù)類型 ：是一個值的集合以及在這些值上定義的一組操作的總稱。
◆ 數(shù)據(jù)結構 ：指的是數(shù)據(jù)之間的相互關系，即數(shù)據(jù)的組織形式。一般包括三個方面的內容:數(shù)據(jù)的 邏輯結構 、 存儲結構 和 數(shù)據(jù)的運算 。
◆ 邏輯結構 ：指各數(shù)據(jù)元素之間的邏輯關系。
◆ 存儲結構 ：就是數(shù)據(jù)的邏輯結構用計算機語言的實現(xiàn)。
◆ 線性結構 ：數(shù)據(jù)邏輯結構中的一類，它的特征是若結構為非空集，則該結構有且只有一個 開始結點 和一個 終端結點 ，并且所有結點都最多只有一個 直接前趨 和一個 直接后繼 。線性表就是一個典型的線性結構。
◆ 非線性結構 ：數(shù)據(jù)邏輯結構中的另一大類，它的邏輯特征是一個結點可能有多個直接前趨和直接后繼。
1.2 試舉一個數(shù)據(jù)結構的例子、敘述其邏輯結構、存儲結構、運算三個方面的內容。
◆ 例如有一張學生成績表，記錄了一個班的學生各門課的成績。按學生的姓名為一行記成的表。這個表就是一個數(shù)據(jù)結構。每個記錄(有姓名，學號，成績等字段)就是一個結點，對于整個表來說，只有一個開始結點(它的前面無記錄)和一個終端結點(它的后面無記錄)，其他的結點則各有一個也只有一個直接前趨和直接后繼 (它的前面和后面均有且只有一個記錄)。這幾個關系就確定了這個表的邏輯結構。
那么我們怎樣把這個表中的數(shù)據(jù)存儲到計算機里呢? 用高級語言如何表示各結點之間的關系呢? 是用一片連續(xù)的內存單元來存放這些記錄(如用數(shù)組表示)還是隨機存放各結點數(shù)據(jù)再用指針進行鏈接呢? 這就是存儲結構的問題，我們都是從高級語言的層次來討論這個問題的。(所以各位趕快學C語言吧)。
最后，我們有了這個表(數(shù)據(jù)結構)，肯定要用它，那么就是要對這張表中的記錄進行查詢，修改，刪除等操作，對這個表可以進行哪些操作以及如何實現(xiàn)這些操作就是數(shù)據(jù)的運算問題了。
1.3 常用的存儲表示方法有哪幾種?
常用的存儲表示方法有四種:
◆ 順序存儲方法 ：它是把邏輯上相鄰的結點存儲在物理位置相鄰的存儲單元里，結點間的邏輯關系由存儲單元的鄰接關系來體現(xiàn)。由此得到的存儲表示稱為 順序存儲結構 。
◆ 鏈接存儲方法 ：它不要求邏輯上相鄰的結點在物理位置上亦相鄰，結點間的邏輯關系是由附加的指針字段表示的。由此得到的存儲表示稱為 鏈式存儲結構 。
◆ 索引存儲方法 ：除建立存儲結點信息外，還建立附加的索引表來標識結點的地址。
◆ 散列存儲方法 ：就是根據(jù)結點的關鍵字直接計算出該結點的存儲地址。
1.4 設三個函數(shù)f,g,h分別為 f(n)=100n^3+n^2+1000 , g(n)=25n^3+5000n^2 , h(n)=n^1.5+5000nlgn 請判斷下列關系是否成立：
(1) f(n)=O(g(n))
(2) g(n)=O(f(n))
(3) h(n)=O(n^1.5)
(4) h(n)=O(nlgn)
◆ (1)成立。
◇ 這里我們復習一下漸近時間復雜度的表示法 T(n)=O(f(n)) ，這里的"O"是數(shù)學符號，它的嚴格定義是" 若T(n)和f(n)是定義在正整數(shù)集合上的兩個函數(shù)，則T(n)=O(f(n))表示存在正的常數(shù)C和 n 0 ,使得當n≥ n 0 時都滿足0≤T(n)≤C·f(n)。 "用容易理解的話說就是 這兩個函數(shù)當整型自變量n趨向于無窮大時，兩者的比值是一個不等于0的常數(shù)。這么一來，就好計算了吧。第(1)題中兩個函數(shù)的最高次項都是n^3,因此當n→∞時，兩個函數(shù)的比值是一個常數(shù)，所以這個關系式是成立的。
- 需要達到 <識記> 層次的基本概念和術語有：數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)元素、數(shù)據(jù)項、數(shù)據(jù)結構。特別是數(shù)據(jù)結構的邏輯結構、存儲結構及數(shù)據(jù)運算的含義及其相互關系。數(shù)據(jù)結構的兩大類邏輯結構和四種常用的存儲表示方法。
需要達到 <領會> 層次的內容有算法、算法的時間復雜度和空間復雜度、最壞的和平均時間復雜度等概念，算法描述和算法分析的方法、對一般的算法要能分析出時間復雜度。
對于基本概念，仔細看書就能夠理解，這里簡單提一下：
數(shù)據(jù)就是指能夠被計算機識別、存儲和加工處理的信息的載體。
數(shù)據(jù)元素是數(shù)據(jù)的基本單位，有時一個數(shù)據(jù)元素可以由若干個數(shù)據(jù)項組成。數(shù)據(jù)項是具有獨立含義的最小標識單位。如整數(shù)這個集合中，10這個數(shù)就可稱是一個數(shù)據(jù)元素.又比如在一個數(shù)據(jù)庫(關系式數(shù)據(jù)庫)中，一個記錄可稱為一個數(shù)據(jù)元素，而這個元素中的某一字段就是一個數(shù)據(jù)項。
數(shù)據(jù)結構的定義雖然沒有標準，但是它包括以下三方面內容： 邏輯結構、存儲結構、和對數(shù)據(jù)的操作 。這一段比較重要，我用自己的語言來說明一下，大家看看是不是這樣。
比如一個 表 ( 數(shù)據(jù)庫 )，我們就稱它為一個數(shù)據(jù)結構，它由很多 記錄 ( 數(shù)據(jù)元素 )組成，每個元素又包括很多 字段 ( 數(shù)據(jù)項 )組成。那么這張表的邏輯結構是怎么樣的呢? 我們分析數(shù)據(jù)結構都是從 結點 (其實也就是元素、記錄、頂點，雖然在各種情況下所用名字不同，但說的是同一個東東)之間的關系來分析的，對于這個表中的任一個記錄(結點)，它只有一個直接前趨 ，只有一個 直接后繼 (前趨后繼就是前相鄰后相鄰的意思)，整個表只有一個 開始結點 和一個 終端結點，那我們知道了這些關系就能明白這個表的邏輯結構了。
而 存儲結構 則是指用 計算機語言如何表示結點之間的這種關系。如上面的表，在計算機語言中描述為連續(xù)存放在一片內存單元中，還是隨機的存放在內存中再用指針把它們鏈接在一起，這兩種表示法就成為兩種不同的存儲結構。( 注意，在本課程里，我們只在高級語言的層次上討論存儲結構。 )
第三個概念就是對 數(shù)據(jù)的運算 ，比如一張表格，我們需要進行查找，增加，修改，刪除記錄等工作，而怎么樣才能進行這樣的操作呢? 這也就是數(shù)據(jù)的運算，它不僅僅是加減乘除這些算術運算了，在數(shù)據(jù)結構中，這些運算常常涉及算法問題。
弄清了以上三個問題，就可以弄清數(shù)據(jù)結構這個概念。
通常我們就將數(shù)據(jù)的 邏輯結構 簡稱為 數(shù)據(jù)結構 ，數(shù)據(jù)的邏輯結構分兩大類： 線性結構 和 非線性結構 (這兩個很容易理解)
數(shù)據(jù)的存儲方法有四種： 順序存儲方法 、 鏈接存儲方法 、 索引存儲方法和散列存儲方法 。
下一個是 難點 問題，就是算法的描述和分析，主要是 算法復雜度 的分析方法及其運用。
首先了解一下幾個概念。一個是 時間復雜度 ，一個是 漸近時間復雜度 。前者是某個算法的時間耗費，它是該算法所求解問題 規(guī)模 n的函數(shù)，而后者是指當問題規(guī)模趨向無窮大時，該算法 時間復雜度的數(shù)量級。
當我們評價一個算法的時間性能時，主要標準就是 算法的漸近時間復雜度 ，因此， 在算法分析時，往往對兩者不予區(qū)分，經常是將漸近時間復雜度T(n)=O(f(n)簡稱為時間復雜度，其中的f(n)一般是算法中頻度最大的語句頻度 。
此外，算法中語句的頻度 不僅與問題規(guī)模有關，還與輸入實例中各元素的取值相關 。但是我們總是考慮在最壞的情況下的時間復雜度。以保證算法的運行時間不會比它更長。
常見的時間復雜度，按數(shù)量級遞增排列依次為： 常數(shù)階O(1) 、 對數(shù)階O(log2n) 、 線性階O(n) 、 線性對數(shù)階O(nlog2n) 、 平方階O(n^2)、立方階O(n^3) 、 k次方階O(n^k) 、 指數(shù)階O(2^n) 。
時間復雜度的分析計算請看書本上的例子，然后我們通過做練習加以領會和鞏固。
數(shù) 據(jù) 結 構 習 題 一
1.1 簡述下列概念：數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)元素、數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)結構、邏輯結構、存儲結構、線性結構、非線性結構。
◆ 數(shù)據(jù) ：指能夠被計算機識別、存儲和加工處理的信息載體。
◆ 數(shù)據(jù)元素 ：就是數(shù)據(jù)的基本單位，在某些情況下，數(shù)據(jù)元素也稱為元素、結點、頂點、記錄。數(shù)據(jù)元素有時可以由若干 數(shù)據(jù)項 組成。
◆ 數(shù)據(jù)類型 ：是一個值的集合以及在這些值上定義的一組操作的總稱。
◆ 數(shù)據(jù)結構 ：指的是數(shù)據(jù)之間的相互關系，即數(shù)據(jù)的組織形式。一般包括三個方面的內容:數(shù)據(jù)的 邏輯結構 、 存儲結構 和 數(shù)據(jù)的運算 。
◆ 邏輯結構 ：指各數(shù)據(jù)元素之間的邏輯關系。
◆ 存儲結構 ：就是數(shù)據(jù)的邏輯結構用計算機語言的實現(xiàn)。
◆ 線性結構 ：數(shù)據(jù)邏輯結構中的一類，它的特征是若結構為非空集，則該結構有且只有一個 開始結點 和一個 終端結點 ，并且所有結點都最多只有一個 直接前趨 和一個 直接后繼 。線性表就是一個典型的線性結構。
◆ 非線性結構 ：數(shù)據(jù)邏輯結構中的另一大類，它的邏輯特征是一個結點可能有多個直接前趨和直接后繼。
1.2 試舉一個數(shù)據(jù)結構的例子、敘述其邏輯結構、存儲結構、運算三個方面的內容。
◆ 例如有一張學生成績表，記錄了一個班的學生各門課的成績。按學生的姓名為一行記成的表。這個表就是一個數(shù)據(jù)結構。每個記錄(有姓名，學號，成績等字段)就是一個結點，對于整個表來說，只有一個開始結點(它的前面無記錄)和一個終端結點(它的后面無記錄)，其他的結點則各有一個也只有一個直接前趨和直接后繼 (它的前面和后面均有且只有一個記錄)。這幾個關系就確定了這個表的邏輯結構。
那么我們怎樣把這個表中的數(shù)據(jù)存儲到計算機里呢? 用高級語言如何表示各結點之間的關系呢? 是用一片連續(xù)的內存單元來存放這些記錄(如用數(shù)組表示)還是隨機存放各結點數(shù)據(jù)再用指針進行鏈接呢? 這就是存儲結構的問題，我們都是從高級語言的層次來討論這個問題的。(所以各位趕快學C語言吧)。
最后，我們有了這個表(數(shù)據(jù)結構)，肯定要用它，那么就是要對這張表中的記錄進行查詢，修改，刪除等操作，對這個表可以進行哪些操作以及如何實現(xiàn)這些操作就是數(shù)據(jù)的運算問題了。
1.3 常用的存儲表示方法有哪幾種?
常用的存儲表示方法有四種:
◆ 順序存儲方法 ：它是把邏輯上相鄰的結點存儲在物理位置相鄰的存儲單元里，結點間的邏輯關系由存儲單元的鄰接關系來體現(xiàn)。由此得到的存儲表示稱為 順序存儲結構 。
◆ 鏈接存儲方法 ：它不要求邏輯上相鄰的結點在物理位置上亦相鄰，結點間的邏輯關系是由附加的指針字段表示的。由此得到的存儲表示稱為 鏈式存儲結構 。
◆ 索引存儲方法 ：除建立存儲結點信息外，還建立附加的索引表來標識結點的地址。
◆ 散列存儲方法 ：就是根據(jù)結點的關鍵字直接計算出該結點的存儲地址。
1.4 設三個函數(shù)f,g,h分別為 f(n)=100n^3+n^2+1000 , g(n)=25n^3+5000n^2 , h(n)=n^1.5+5000nlgn 請判斷下列關系是否成立：
(1) f(n)=O(g(n))
(2) g(n)=O(f(n))
(3) h(n)=O(n^1.5)
(4) h(n)=O(nlgn)
◆ (1)成立。
◇ 這里我們復習一下漸近時間復雜度的表示法 T(n)=O(f(n)) ，這里的"O"是數(shù)學符號，它的嚴格定義是" 若T(n)和f(n)是定義在正整數(shù)集合上的兩個函數(shù)，則T(n)=O(f(n))表示存在正的常數(shù)C和 n 0 ,使得當n≥ n 0 時都滿足0≤T(n)≤C·f(n)。 "用容易理解的話說就是 這兩個函數(shù)當整型自變量n趨向于無窮大時，兩者的比值是一個不等于0的常數(shù)。這么一來，就好計算了吧。第(1)題中兩個函數(shù)的最高次項都是n^3,因此當n→∞時，兩個函數(shù)的比值是一個常數(shù)，所以這個關系式是成立的。
- 需要達到 <識記> 層次的基本概念和術語有：數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)元素、數(shù)據(jù)項、數(shù)據(jù)結構。特別是數(shù)據(jù)結構的邏輯結構、存儲結構及數(shù)據(jù)運算的含義及其相互關系。數(shù)據(jù)結構的兩大類邏輯結構和四種常用的存儲表示方法。
需要達到 <領會> 層次的內容有算法、算法的時間復雜度和空間復雜度、最壞的和平均時間復雜度等概念，算法描述和算法分析的方法、對一般的算法要能分析出時間復雜度。
對于基本概念，仔細看書就能夠理解，這里簡單提一下：
數(shù)據(jù)就是指能夠被計算機識別、存儲和加工處理的信息的載體。
數(shù)據(jù)元素是數(shù)據(jù)的基本單位，有時一個數(shù)據(jù)元素可以由若干個數(shù)據(jù)項組成。數(shù)據(jù)項是具有獨立含義的最小標識單位。如整數(shù)這個集合中，10這個數(shù)就可稱是一個數(shù)據(jù)元素.又比如在一個數(shù)據(jù)庫(關系式數(shù)據(jù)庫)中，一個記錄可稱為一個數(shù)據(jù)元素，而這個元素中的某一字段就是一個數(shù)據(jù)項。
數(shù)據(jù)結構的定義雖然沒有標準，但是它包括以下三方面內容： 邏輯結構、存儲結構、和對數(shù)據(jù)的操作 。這一段比較重要，我用自己的語言來說明一下，大家看看是不是這樣。
比如一個 表 ( 數(shù)據(jù)庫 )，我們就稱它為一個數(shù)據(jù)結構，它由很多 記錄 ( 數(shù)據(jù)元素 )組成，每個元素又包括很多 字段 ( 數(shù)據(jù)項 )組成。那么這張表的邏輯結構是怎么樣的呢? 我們分析數(shù)據(jù)結構都是從 結點 (其實也就是元素、記錄、頂點，雖然在各種情況下所用名字不同，但說的是同一個東東)之間的關系來分析的，對于這個表中的任一個記錄(結點)，它只有一個直接前趨 ，只有一個 直接后繼 (前趨后繼就是前相鄰后相鄰的意思)，整個表只有一個 開始結點 和一個終端結點，那我們知道了這些關系就能明白這個表的邏輯結構了。 |
