データ構造研究の主な3つの内容は何ですか?

データ構造研究の主な内容には、データの論理構造、データの記憶構造、データの操作が含まれます。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。データの論理構造によれば、データは線形構造と非線形構造に分類できます。

#データ構造研究の主な内容は、1. データの論理構造、2. データの記憶構造、3. データの操作です。 。

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定義

データ構造とは、コンピューターがデータを保存および編成する方法です。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。

通常、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。

分類

データ構造にはさまざまな種類がありますが、一般的には、線形構造、非線形構造など、データの論理構造に従って単純に分類されます。構造物。

1. 線形構造

簡単に言えば、線形構造とは、テーブル内の各ノードが線形の関係を持つことを意味します。データ構造の言語で説明する場合、線形構造には次の点が含まれている必要があります:

1. 線形構造は空ではないセットです。

2. 線形構造には、開始ノードと終端ノードが 1 つだけあります。

3. 線形構造内のすべてのノードには、最大 1 つの直接の先行ノードと 1 つの直接の後続ノードがあります。

線形テーブルは典型的な線形構造であり、スタック、キュー、文字列などはすべて線形構造です。

2. 非線形構造

簡単に言えば、非線形構造とは、テーブル内の各ノード間に複数の対応する関係があることを意味します。データ構造の言語で記述する場合、非線形構造には次の点が含まれる必要があります:

1. 非線形構造は空ではない集合です。

2. 非線形構造内のノードには、複数の直接の先行ノードと複数の直接の後続ノードが存在する場合があります。

実際のアプリケーションでは、配列、一般化されたテーブル、ツリー構造、グラフ構造などのデータ構造はすべて非線形構造です。

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