データ構造研究の主な内容は何ですか?

#データ構造研究の主な内容は何ですか?

データ構造研究には主に 3 つの側面があります。 : データの論理構造、データの記憶構造、データ上で定義されたデータの操作。

データ構造の概要:

データ構造は、コンピューターがデータを保存および整理する方法です。データ構造とは、相互に 1 つ以上の特定の関係を持つデータ要素のコレクションを指します。多くの場合、データ構造を慎重に選択すると、操作効率やストレージ効率が向上します。データ構造は、多くの場合、効率的な検索アルゴリズムやインデックス付け技術に関連しています。

定義

データ構造 (データ構造) は、構造的特徴を持つデータ要素の集合であり、データの論理構造とデータの物理構造を研究します。これらの間で、この構造に適切な操作を定義し、対応するアルゴリズムを設計し、これらの操作の後に得られる新しい構造が元の構造タイプを維持していることを確認します。つまり、データ構造とは、相互に 1 つ以上の特定の関係を持つデータ要素の集合、つまり「構造」を持つデータ要素の集合です。 「構造」とはデータ要素間の関係を指し、論理構造と記憶構造に分けられます。

データの論理構造と物理構造は、データ構造の 2 つの密接に関連した側面であり、同じ論理構造が異なるストレージ構造に対応することがあります。アルゴリズムの設計はデータの論理構造に依存し、アルゴリズムの実装は指定されたストレージ構造に依存します。

データ構造の研究内容は、複雑なソフトウェアシステムを構築するための基礎となるものであり、その中核となる技術は分解と抽象化です。分解によりデータを 3 つのレベルに分割でき、抽象化によりデータ要素の特定の内容が破棄され、論理構造が取得されます。同様に、操作は、処理要件を関数に分解し、抽象化によって実装の詳細を破棄することによって定義されます。

上記の 2 つの側面を組み合わせると、問題をデータ構造に変換できます。これは、具体 (つまり、具体的な問題) から抽象 (つまり、データ構造) へのプロセスです。次に、実装の詳細を考慮して、ストレージ構造と実装操作をさらに取得し、設計タスクを完了します。これは、抽象 (つまり、データ構造) から具体 (つまり、特定の実装) へのプロセスです。

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