数据结构基础

陈锐等编著的《零基础数据结构》，适合没有任何数据结构基础的读者，通过循序渐进的方式，深入浅出地讲解数据结构的原理和应用。

数据结构与算法概述 数据结构 关注数据元素之间的关系（逻辑结构）以及数据在计算机中的存储方式（存储结构）。 常见的逻辑结构包括线性结构（数组、链表）、树形结构（二叉树、堆）、图结构以及集合和队列等。存储结构则涉及数组的连续存储、链表的动态分配节点等。每种数据结构都定义了一系列基本操作，例如插入、删除、查找、更新、遍历等，并分析其时间复杂度和空间复杂度。 算法 将解决问题的步骤形式化为计算机可执行的指令序列。有效的算法必须满足输入、输出、有穷性、确定性和可行性等特性。算法分类包括排序算法（冒泡排序、快速排序、归并排序）、查找算法（顺序查找、二分查找、哈希查找）、图论算法（Dijkstra最短路

数据结构是计算机科学的基础课程，是软件的核心部件。在学习数据结构时，我们主要研究和分析算法，提升程序的效率和性能。数据结构和算法相辅相成，它们构成了软件开发的核心基础，为解决复杂问题提供了有效的工具和方法。

本书涵盖数据结构与算法的理论与实践，包括： 数据结构：逻辑结构、存储结构、基本操作 算法：算法设计、算法特性、算法分类 算法分析：时间复杂度、空间复杂度 掌握这些知识，你将提升编程能力，编写高效、稳定、易于维护的软件。

逻辑结构描述了数据元素之间的逻辑关系，包括线性结构（如数组、链表）、树形结构（如二叉树、堆、B树）、图结构（有向图、无向图）以及抽象数据类型如集合和队列。存储结构解释了数据在计算机中的具体存储方式，如数组的连续存储、链表的动态节点分配，以及树和图的邻接矩阵或邻接表表示。基本操作包括插入、删除、查找、更新、遍历等，每种数据结构都有其时间复杂度和空间复杂度分析。算法设计研究如何将问题解决步骤形式化为计算机指令序列，以实现问题求解。算法特性包括输入、输出、有穷性、确定性和可行性。算法分类包括排序算法（如冒泡排序、快速排序、归并排序）、查找算法（如顺序查找、二分查找、哈希查找）、图论算法（如Dijks

数据结构是计算机科学中的核心概念，涉及如何有效地组织和管理内存中的数据以实现高效操作。本资源提供了全面的学习资料，包括线性数据结构如数组、链表、栈和队列，非线性数据结构如树形结构和图论，以及各种排序算法的深度讨论。每个主题都以清晰的解释和Java语言实现示例为特色，帮助学习者理解和应用数据结构的底层原理。

数据结构的概念和应用 不同数据结构的优缺点 各种数据结构的实现方法 数据结构在实际项目中的应用

数据结构操作指南 本指南记录了数据结构相关的学习笔记和操作实践。

数据的静态与动态 数据结构刻画系统的静态特征，它是由数据库的构成要素——对象类型组成的集合。 数据操作描述系统的动态特征，它定义了在数据库实例上允许执行的操作集合和规则。 数据约束 数据的约束性体现为一组完整性规则。这些规则限定了数据库中的数据及其关系所应遵循的约束和存储规则，确保数据的正确性、有效性和相容性，保证数据库状态和变化符合数据模型。

这是对b站王卓老师的数据结构课程进行的详细整理，笔记内容包括ppt图片和教材概念，文本部分可以灵活修改，达到了80%的修改率。此外，还参考了《大话数据结构》中的一些表达。