學數據結構好用的參考資料(PPT下載)

ID:439609 · 發表于 2018-12-4 21:57

學數據結構好用的參考教材

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數據結構討論范疇：
那些不能用數學函數、公式、方程等描述的非數值性問題的求解。
舉例：
圖書檢索系統 ---- 線性模型問題
棋類對弈 -------- 樹狀模型問題
地圖染色 -------- 網狀模型問題

算法與數據結構課程的研究內容：
軟件設計中常用的基本技術
下面從采用計算機來解決實際問題的過程中所涉及到的各步驟中的相關技術來對此作一分析：
在用計算機解決實際問題時，
   一般要經過以下幾個步驟：
首先，對具體問題抽象出數學模型，
然后針對數學模型設計出求解算法，
選擇或設計合適的存儲結構存儲相關數據，
最后編出程序上機調試，直至得到最終的解答。
下面簡述各環節的有關內容。

問題求解之一：問題建模：
一般情況下，實際應用問題可能會各式各樣，例如：
   我們所熟悉的工資表的處理問題，學生成績管理問題，
   電話號碼查詢，數據加密、壓縮問題等。
這些問題中，無論是所涉及到的數據，還是其操作要求，
   都可能存在一定的差異。
   盡管如此，許多問題間還是具有一定相似之處的。例如：
雖然工資表和學生成績表的具體信息（欄目）不同，
   但如果將兩個表中的每個人的工資信息和成績信息分別看作一個整體，則這兩個表結構之間就有了某些共性。
從操作方面來看，雖然對這兩種表的操作存在差異，
   但也存在一些相同或相似的基本操作。
   例如，查詢一個人的工資信息和成績信息，修改有關信息等。

正因為許多不同的問題之間存在著的某些共性，
   可以將一個具體問題用這些共性的形式描述出來
   -----問題建模。
問題建模通常包括：
      所描述問題中的數據對象的集合；
      對象間關系及其描述；
      問題求解的要求及方法等。
建立問題模型的好處：
通過建立模型，就可以將一個具體的問題轉換為所熟悉的模型，然后借助于這一模型來實現。
數據結構、離散數學及許多數學課程中就介紹了許多模型。例如：
要描述一個群體中個體之間的關系時，可以采用”數據結構”和”離散數學”中所介紹的圖結構。
要描述一個工程內的關系或進展情況時，我們可以采用”數據結構”中所介紹的AOV網或AOE網等。
即使所建立的模型沒有現成的求解方法，借助于已有的模型的適當組合也相對易于構造求解方法。

問題求解之二：構造求解算法
通過問題建模，將一個具體的問題轉換成一個用模型所描述的抽象的問題。
借助于這一模型以及已有的知識
（例如數據結構中有關圖結構的基本知識），
   可以相對容易地描述出原問題的求解方法，即算法。
   算法設計過程中可能會涉及到多種技術，
      例如：遞歸、分治法等。
   需要更多地實踐。

從某種意義上說，該算法不僅能實現原問題的求解，
   而且還可能實現許多類似的具體問題的求解，
   盡管這些具體問題的背景及其描述形式可能存在較大的差異。

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