Quelle est la structure des données ?

Quelle est la structure des données ?

La structure des données est la façon dont les ordinateurs stockent et organisent les données. Une structure de données fait référence à un ensemble d'éléments de données qui entretiennent une ou plusieurs relations spécifiques les uns avec les autres. Souvent, des structures de données soigneusement sélectionnées peuvent conduire à une plus grande efficacité de fonctionnement ou de stockage. Les structures de données sont souvent liées à des algorithmes de récupération et à des techniques d'indexation efficaces.

Il existe de nombreux types de structures de données. De manière générale, les données sont simplement classées selon leur structure logique, y compris les structures linéaires et les structures non linéaires.

En termes simples, une structure linéaire signifie que chaque nœud du tableau a une relation linéaire. Si décrite dans le langage de la structure de données,

Structure linéaire :

1. La structure linéaire est un ensemble non vide.

2. La structure linéaire comporte un et un seul nœud de départ et un nœud terminal.

3. Tous les nœuds d'une structure linéaire ont au plus un nœud prédécesseur direct et un nœud successeur direct.

Les tableaux linéaires sont des structures linéaires typiques, et les piles, files d'attente, chaînes, etc. sont toutes des structures linéaires.

Structure non linéaire

En termes simples, une structure non linéaire signifie qu'il existe plusieurs correspondances entre chaque nœud du tableau. Si elle est décrite dans le langage de structure de données, la structure non linéaire doit inclure les points suivants :

1. La structure non linéaire est un ensemble non vide.

2. Un nœud dans une structure non linéaire peut avoir plusieurs nœuds prédécesseurs directs et plusieurs nœuds successeurs directs.

Dans les applications pratiques, les structures de données telles que les tableaux, les tableaux généralisés, les structures arborescentes et les structures graphiques sont toutes des structures non linéaires.

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