データ構造の研究とは何ですか?

データ構造とは、データの論理構造とデータの物理構造、およびそれらの間の関係を研究し、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、これらの操作後に結果が確実に得られることを確認することです。新しい構造では、元の構造タイプが維持されます。

#データ構造とは、データの論理構造、データの物理構造、およびそれらの間の関係を研究し、データの定義に適応させることです。この構造操作を実行し、対応するアルゴリズムを設計し、これらの操作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。

関連紹介:

データ構造は、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。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。

一般に、データはその論理構造によって線形構造と非線形構造に簡単に分類できますので、以下でそれぞれ紹介します:

1. 線形構造

単純につまり、線形構造とは、テーブル内の各ノードが線形の関係にあることを意味します。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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