數據結構相關的讀寫說有哪些

『壹』 數據結構包括哪三方面

數據結構包括邏輯結構、數據的物理結構、數據存儲結構。

1、數據邏輯：指反映數據元素之間的邏輯關系的數據結構，其中的邏輯關系是指數據元素之間的前後間關系，而與他們在計算機中的存儲位置無關。邏輯結構包括： 集合：數據結構中的元素之間除了「同屬一個集合」 的相互關系外，別無其他關系；線性結構：數據結構中的元素存在一對一的相互關系；樹形結構：數據結構中的元素存在一對多的相互關系；圖形結構：數據結構中的元素存在多對多的相互關系。

2、數據物理結構：指數據的邏輯結構在計算機存儲空間的存放形式。數據的物理結構是數據結構在計算機中的表示（又稱映像），它包括數據元素的機內表示和關系的機內表示。由於具體實現的方法有順序、鏈接、索引、散列等多種，所以，一種數據結構可表示成一種或多種存儲結構。數據元素的機內表示（映像方法）： 用二進制位（bit）的位串表示數據元素。通常稱這種位串為節點（node）。當數據元素有若干個數據項組成時，位串中與各個數據項對應的子位串稱為數據域（data field）。因此，節點是數據元素的機內表示（或機內映像）。關系的機內表示（映像方法）：數據元素之間的關系的機內表示可以分為順序映像和非順序映像，常用兩種存儲結構：順序存儲結構和鏈式存儲結構。順序映像藉助元素在存儲器中的相對位置來表示數據元素之間的邏輯關系。非順序映像藉助指示元素存儲位置的指針（pointer）來表示數據元素之間的邏輯關系。

3、數據存儲結構：數據的邏輯結構在計算機存儲空間中的存放形式稱為數據的物理結構(也稱為存儲結構)。一般來說，一種數據結構的邏輯結構根據需要可以表示成多種存儲結構，常用的存儲結構有順序存儲、鏈式存儲、索引存儲和哈希存儲等。數據的順序存儲結構的特點是：藉助元素在存儲器中的相對位置來表示數據元素之間的邏輯關系；非順序存儲的特點是：藉助指示元素存儲地址的指針表示數據元素之間的邏輯關系。

『貳』 c語言常見的數據結構有哪些

1、線性數據結構

元素之間一般存在元素之間存在一對一關系，是最常用的一類數據結構，典型的有：數組、棧、隊列和線性表。

2、樹形結構

結點間具有層次關系，每一層的一個結點能且只能和上一層的一個結點相關，但同時可以和下一層的多個結點相關，稱為“一對多”關系，常見類型有：樹、堆。

3、圖形結構

在圖形結構中，允許多個結點之間相關，稱為“多對多”關系。

(1)線性數據結構：元素之間一般存在元素之間存在一對一關系，是最常用的一類數據結構，典型的有：數組、棧、隊列和線性表

(2)樹形結構：結點間具有層次關系，每一層的一個結點能且只能和上一層的一個結點相關，但同時可以和下一層的多個結點相關，稱為“一對多”關系，常見類型有：樹、堆

(3)圖形結構：在圖形結構中，允許多個結點之間相關，稱為“多對多”關系

『叄』 JAVA數據結構有哪幾種

JAVA數據結構有以下幾種：

1、List：

List是有序的Collection，使用此介面能夠精確的控制每個元素插入的位置。用戶能夠使用索引（元素在List中的位置，類似於數組下 >標）來訪問List中的元素，這類似於Java的數組。

2、Vector：

基於數組（Array）的List，其實就是封裝了數組所不具備的一些功能方便我們使用，所以它難易避免數組的限制，同時性能也不可能超越數組。

另外很重要的一點就是Vector是線程同步的(sychronized)的，這也是Vector和ArrayList 的一個的重要區別。

3、ArrayList：

同Vector一樣是一個基於數組上的鏈表，但是不同的是ArrayList不是同步的。所以在性能上要比Vector好一些，但是當運行到多線程環境中時，可需要自己在管理線程的同步問題。

4、LinkedList：

LinkedList不同於前面兩種List，它不是基於數組的，所以不受數組性能的限制。 它每一個節點（Node）都包含兩方面的內容：節點本身的數據（data），下一個節點的信息（nextNode）。

所以當對LinkedList做添加，刪除動作的時候就不用像基於數組的ArrayList一樣，必須進行大量的數據移動。只要更改nextNode的相關信息就可以實現了，這是LinkedList的優勢。

5、HashSet：

雖然Set同List都實現了Collection介面，但是他們的實現方式卻大不一樣。List基本上都是以Array為基礎。

但是Set則是在 HashMap的基礎上來實現的，這就是Set和List的根本區別。HashSet的存儲方式是把HashMap中的Key作為Set的對應存儲項。

6、HashMap：

基於哈希表的 Map 介面的實現。此實現提供所有可選的映射操作，並允許使用 null 值和 null 鍵。(除了不同步和允許使用 null 之外，HashMap 類與 Hashtable 大致相同。)此類不保證映射的順序，特別是它不保證該順序恆久不變。

7、HashTable：

Hashtable 是一個散列表，它存儲的內容是鍵值對(key-value)映射。Hashtable 繼承於Dictionary，實現了Map、Cloneable、java.io.Serializable介面。

Hashtable 的函數都是同步的，這意味著它是線程安全的。它的key、value都不可以為nul

『肆』 常用數據結構有哪些

數據結構分為8類有：數組、棧、隊列、鏈表、樹、散列表、堆、圖。數據結構是指相互之間存在著一種或多種關系的數據元素的集合和該集合中數據元素之間的關系組成 。

1、數組

數組是可以再內存中連續存儲多個元素的結構，在內存中的分配也是連續的，數組中的元素通過數組下標進行訪問，數組下標從0開始。例如下面這段代碼就是將數組的第一個元素賦值為 1。

2、棧

棧是一種特殊的線性表，僅能在線性表的一端操作，棧頂允許操作，棧底不允許操作。 棧的特點是：先進後出，或者說是後進先出，從棧頂放入元素的操作叫入棧，取出元素叫出棧。

3、隊列

隊列與棧一樣，也是一種線性表，不同的是，隊列可以在一端添加元素，在另一端取出元素，也就是：先進先出。從一端放入元素的操作稱為入隊，取出元素為出隊。

4、鏈表

鏈表是物理存儲單元上非連續的、非順序的存儲結構，數據元素的邏輯順序是通過鏈表的指針地址實現，每個元素包含兩個結點，一個是存儲元素的數據域 (內存空間)，另一個是指向下一個結點地址的指針域。根據指針的指向，鏈表能形成不同的結構，例如單鏈表，雙向鏈表，循環鏈表等。

5、樹

樹是一種數據結構，它是由n（n>=1）個有限節點組成一個具有層次關系的集合。把它叫做 「樹」 是因為它看起來像一棵倒掛的樹，也就是說它是根朝上，而葉朝下的。

6、散列表

散列表，也叫哈希表，是根據關鍵碼和值 (key和value) 直接進行訪問的數據結構，通過key和value來映射到集合中的一個位置，這樣就可以很快找到集合中的對應元素。

7、堆

堆是一種比較特殊的數據結構，可以被看做一棵樹的數組對象，具有以下的性質：堆中某個節點的值總是不大於或不小於其父節點的值；堆總是一棵完全二叉樹。將根節點最大的堆叫做最大堆或大根堆，根節點最小的堆叫做最小堆或小根堆。常見的堆有二叉堆、斐波那契堆等。

8、圖

圖是由結點的有窮集合V和邊的集合E組成。其中，為了與樹形結構加以區別，在圖結構中常常將結點稱為頂點，邊是頂點的有序偶對，若兩個頂點之間存在一條邊，就表示這兩個頂點具有相鄰關系。

『伍』 數據分析師必須掌握的數據結構有哪些

【導讀】對於數據分析工程師來說，數據結構是必知必會的，是數據分析師基礎學習的部分，在進行數據結構學習的時候，是繞不過的一個基礎，那麼數據分析師必須掌握的數據結構有哪些?今天我們要推薦的就是一份能夠幫助大家學好數據結構的書單，趕緊學起來吧!

1、大話數據結構

《大話數據結構》為超級暢銷書《大話設計模式》作者程傑潛心三年推出的扛鼎之作!以一個計算機教師教學為場景，講解數據結構和相關演算法的知識。

通篇以一種趣味方式來敘述，大量引用了各種各樣的生活知識來類比，並充分運用圖形語言來體現抽象內容，對數據結構所涉及到的一些經典演算法做到逐行分析、多演算法比較。與市場上的同類數據結構圖書相比，本書內容趣味易讀，演算法講解細致深刻，是一本非常適合自學的讀物。

2、趣學數據結構

本書基於C++語言編寫，從趣味故事引入演算法復雜性計算及數據結構基礎內容，涵蓋線性結構、樹形結構和圖形結構，包括鏈表、棧和隊列、樹和圖的應用等。本書內容還涉及數據結構的基本應用(包括各種查找、排序等)和高級應用(包括優先隊列、並查集、B-樹、B+樹和紅黑樹等)。

通過大量圖解將抽象數據模型簡單通俗化，語言表述淺顯易懂，並結合有趣的實例幫助讀者輕松掌握數據結構。

3、Python數據結構與演算法分析

了解數據結構與演算法是透徹理解計算機科學的前提。隨著Python日益廣泛的應用，Python程序員需要實現與傳統的面向對象編程語言相似的數據結構與演算法。

本書是用Python描述數據結構與演算法的開山之作，匯聚了作者多年的實戰經驗，向讀者透徹講解在Python環境下，如何通過一系列存儲機制高效地實現各類演算法。通過本書，讀者將深刻理解Python數據結構、遞歸、搜索、排序、樹與圖的應用，等等。

4、圖解數據結構：使用 C++(其他語言版本也有)

這是一本以C++程序語言實戰來解說數據結構概念的教材。全書內容淺顯易懂，利用大量且豐富的圖示與範例，詳解復雜的抽象理論，從最基本的數據結構概念開始說明，再以C++工具加以詮釋陣列結構、堆棧、鏈表、隊列、排序、查找等重要的概念，引領讀者抓住重點輕松進入數據結構的學習領域。

《圖解數據結構：使用C++》內容架構完整，邏輯清楚，採用豐富的圖例來闡述基本概念及應用，有效提升可讀性。以C++程序語言實現數據結構中的重要理論，以范常式序說明數據結構的內涵。強調邊做邊學，結合下載文件，給予最完整的支援。

在進行數據結構學習的時候，以上分享的數據結構的書單，大家可以有效利用起來，希望對大家有所幫助，另外，數據分析師是近幾年針對大學生的新興職業，所以對於大學生就業是很有幫助的，如果大家想要在這方面有所發展，不妨去努力學習一下，了解一下數據分析師的日常工作，考一個相關的證書。

『陸』 數據結構有哪些方面的應用，試舉例說明。

這個應用就很多了，最多的地方是用在寫底層的系統軟體中，如編寫一個操作系統、資料庫管理系統、編譯系統等，會用到大量的數據結構知識，如鏈表、樹、圖等；在應用軟體中，也會使用到很多，例如對數組排序，從數組中查找數據，查找地圖中兩個地點之間的最短路徑等，這些應用在大多數語言和API介面中已經提供了相應方法，但是如果要自己做一個類似的應用系統（如自己做一個類似於網路地圖的東東），就需要大量數據結構知識了。

『柒』 學習數據結構，有哪些值得推薦的好書

作者：向小剛
鏈接：https://www.hu.com/question/19987046/answer/13945644
來源：知乎
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1. CLRS 演算法導論
演算法網路全書，只做了前面十幾章的習題，便感覺受益無窮。
2. Algorithms 演算法概論
短小精悍，別據一格，准經典之作。一個壞消息: 同演算法導論，該書沒有習題答案。好消息：習題很經典，難度也適中，只需花點點時間自己也都能做出來。不好也不壞的消息：我正在寫習題的答案，已完成前三章，還剩九章約二百道題，順利的話二個月之後發布。另有中文版名《演算法概論》，我沒看過，不知道翻譯得怎麼樣。如果有心的話，還是盡量看原版吧，其實看原版與看中文版花費時間不會相差很大，因為大部分時間其實都花費在做習題上了。
dr. dobb's essential books on Algorithm and daba structure
3. Algorithm Design 演算法設計
很經典的一本書，很久之前看的，遺憾的是現在除了就記得它很經典之外其它都忘光了。
4. SICP 計算機程序的構造和解釋
六星之書無需多言，雖然這不是一本講演算法的書，但看完此書有助於你更深入的理解什麼是遞歸。我一直很強調習題，看完此書後你至少應該做完前四章的太部分習題。否則那是你的遺憾，也是作者的遺憾。
5. Concrete Mathematics 具體數學
有人說看TAOCP之前應該先弄清楚這本書的內容，要真是如此的話那我恐怕是看不到TAOCP了。零零碎碎的看了一大半，很多東西都沒有時間來好好消化。如果你是剛進大學不久的本科生，有著大把的可自由支配時間，那你幸運又幸福了，花上幾個月時間好好的讀一下此書吧，收獲絕對大於你的期望值。
6. Introction to The Design and Analysis of Algorithms 演算法設計與分析基礎
很有趣的一本演算法書，有許多在別的書上找不到的趣題，看完此書絕對能讓你大開眼界，實在是一本居家旅行，面試裝逼的必備佳作。
7. 編程之美--微軟技術面試心得
雖說是一本面試書，但如果把前面十幾頁扯掉的話，我更願意把它看作是一本講解題思維的演算法小品。在書中，作者通常是給出一個平常解法，然後再一次又一次的優化改進，你可以很清楚的看到基本的演算法設計思想是如何得到運用以解決實際問題的。如果你已經有了一些演算法的基礎，看完本書應該能使你的演算法應用能力得到一定的提高。另外，本書生動有趣，也同樣適合於初學者。
8. Fundamentals of Algorithmics 演算法基礎
也是很久之前在學校圖書館借來看的，內容記不太清楚了，只隱約記得此書的動態規劃章節猶為出彩。應該是很經典的一本書，個人以為足以和演算法導論等所謂當世經典平分秋色，但是怎麼好像被人提到的不多，或許是我孤陋寡聞了。
9. How to solve it 怎樣解題
二十世紀最偉大的數學思想家之一波利亞的力作，講一般性的解題方法：怎麼認識問題，怎麼轉換問題，怎麼解決問題，如何在問題中得到啟發，如何找到一個通往答案的方向。
10. Programming interviews exposed 程序員面試攻略
一本消遣之作。個人以為要比國內的某「XXX面試寶典」純粹一些，至少也有一些啟發性的內容，而不單單是面試題解庫。
11. Programming Pearls 編程珠璣
學習演算法不僅需要像Alogrithms，演算法導論這樣的重量級的內功心法，像《編程之美》、《編程珠璣》這樣的輕量級的輕功身法也必不可少。前些年網上不是很流行像「給你10億個數，找到最大的n個」或者「給你10億個數，找出現次數最多的那個數」之類的網路面試題嗎？看了此書你就知道怎麼解決了。相比於《編程之美》來說，本書中的示例技巧性略低一些，但是也更有實際應用價值一些。
12. 演算法藝術與信息學競賽
如果演算法導論是九陽神功，那這本無疑就是九陰真經。本書是專為參加一些諸如ACM之類程序設計比賽的同學而寫的，江湖人稱「黑書」。裡面講的都是一些在編程比賽中常用的演算法、數據結構，以及一些數論和計算幾何等。我雖然並不搞競賽，但也從此書中受益頗多。
13. An Introction to Probability Theory and Its Applications
准備看的，現在才發現概率論有多麼重要，可惜本科的時候沒有好好學。前不久一個同學問我個問題，我半天弄了一個程序給他，他說：這里就不是相關系數么，Excel一下就完事！我暈，我還真不知道那就是相關系數。
14. Numerical Analysis
這本的作者是Richard L. Burden,J. Douglas Faires
數值分析，討論各種數值演算法，比如插值、擬合、積分、微分方程的求解、線性和非線性方程組求解等。准備詳細看。
15. TAOCP 計算機程序設計藝術
傳說中的TAOCP，說的人多，看的人少。TAOCP四卷堪稱是演算法藏經閣中的易筋經或者是少林七十二絕技。天下武學，盡出少林，天下演算法，盡出TAOCP也。

『捌』 數據結構有哪些基本演算法

數據結構中最基本的演算法有：查找、排序、快速排序，堆排序，歸並排序，，二分搜索演算法
等等。

1、用的最多也是最簡單的數據結構是線性表。

2、有前途的又難數據結構是圖 。

3、常用的80％演算法是排序和查找。