线性与非线性数据结构的区别

2025年4月28日 | 阅读 6 分钟

什么是数据结构?

数据结构是一种存储和组织数据的方法,以便能够有效地利用这些数据。在计算机科学中,数据结构的设计是为了能够与各种算法协同工作。数据结构分为两类:

  • 线性数据结构
  • 非线性数据结构

现在让我们简要地了解一下这两种数据结构。

什么是线性数据结构?

线性数据结构是一种元素按顺序存储,并且元素连接到前一个和后一个元素的结构。由于元素是按顺序存储的,因此可以通过一次运行来遍历或访问它们。线性数据结构的实现比较容易,因为元素在内存中是按顺序组织的。数组中的数据元素是逐个遍历的,一次只能访问一个元素。

线性数据结构的类型包括数组、队列、栈和链表。

让我们详细讨论每种线性数据结构。

  • 数组 (Array):数组由相同数据类型的数据元素组成。例如,如果我们想存储 10 名学生的学号,那么与其创建 10 个整数类型的变量,不如创建一个大小为 10 的数组。因此,我们可以说数组可以节省大量内存并缩短代码长度。
  • 栈 (Stack):它是一种线性数据结构,遵循 LIFO(后进先出)规则,即最后添加的数据将首先被删除。在栈中添加数据元素称为推(push)操作,从列表中删除数据元素称为弹出(pop)操作。
  • 队列 (Queue):它是一种使用 FIFO 规则(先进先出)的数据结构。在此规则下,最先添加的元素将最先被移除。队列中有两个术语:**队头 (front)** 和 **队尾 (rear)**。在队尾执行的插入操作称为入队(enqueue),在队头执行的删除操作称为出队(dequeue)。
  • 链表 (Linked list):它是由节点组成的集合,每个节点包含两部分:数据元素和指向序列中下一个节点的引用。

什么是链式数据结构?

非线性数据结构是另一种类型的数据结构,其中数据元素不是以连续的方式排列的。由于排列是非顺序的,因此无法通过一次运行来遍历或访问数据元素。在线性数据结构中,元素连接到两个元素(前一个和后一个元素),而在非线性数据结构中,一个元素可以连接到两个以上的元素。

树 (Trees) 和 **图 (Graphs)** 是非线性数据结构的类型。

让我们详细讨论这两种数据结构。

  • Tree

它是一种非线性数据结构,由各种链接的节点组成。它具有层次树结构,形成父子关系。树形数据结构的图示如下。

Linear vs Non-Linear data structure

例如,员工的职位以树形数据结构排列,如经理、主管、职员。在上图中,**A** 代表经理,**B** 和 **C** 代表主管,其他节点代表职员。

  • Graph

图是一种非线性数据结构,具有有限数量的顶点和边,这些边用于连接顶点。顶点用于存储数据元素,而边表示顶点之间的关系。图用于各种现实世界的问题,如电话网络、电路网络、社交网络(如 LinkedIn、Facebook)。在 Facebook 的情况下,单个用户可以被视为一个节点,用户与其他人的连接称为边。

Linear vs Non-Linear data structure

线性数据结构与非线性数据结构的区别。

Linear vs Non-Linear data structure
 线性数据结构非线性数据结构
基本功能在此结构中,元素按顺序或线性方式排列并相互连接。在此结构中,元素以分层或非线性方式排列。
类型数组、链表、栈、队列是线性数据结构的类型。树和图是非线性数据结构的类型。
实现由于线性组织,它们易于实现。由于非线性组织,它们难以实现。
遍历由于线性数据结构是单级别的,因此需要一次运行来遍历每个数据项。非线性数据结构中的数据项无法在一次运行中访问。需要多次运行才能遍历。
组织每个数据项都连接到前一个和后一个项。每个项都连接到许多其他项。
级别此数据结构不包含任何层次结构,所有数据元素都组织在单一级别。在此,数据元素按多个级别排列。
内存利用在此,内存利用率不高。在此,内存得到非常高效的利用。
时间复杂度随着输入规模的增加,线性数据结构的时间复杂度会增加。随着输入规模的增加,非线性数据结构的时间复杂度通常保持不变。
应用线性数据结构主要用于软件开发。非线性数据结构用于图像处理人工智能
插入和删除复杂度在线性数据结构中,如果我们想插入或删除任何元素,则需要移动或重新组织后续元素,从而导致更高的时间复杂度。在非线性数据结构中,插入和删除算法本质上是分层的。因此,与非线性数据结构相比,它们的性能更好。
搜索效率线性数据结构在根据其索引或位置访问元素方面更有效。在非线性数据结构中,根据索引或位置搜索元素非常困难。因此,它们有一些复杂的算法,如深度优先搜索或广度优先搜索,具体取决于数据结构,这会影响搜索效率。
内存开销所有线性数据结构都需要一些额外的内存来维护元素之间的指针或引用,尤其是在链表中。所有非线性数据结构可能需要一些额外的内存来存储附加的结构信息,例如树中的父子关系或图中的邻接表。
并行性和并发性所有线性数据结构有时在获得最佳并行性方面会遇到一些困难,尤其是在数据访问模式是顺序的或依赖于先前操作的情况下。所有非线性数据结构由于其分层或互连的性质,有时在并行处理或并发操作方面效率更高,能够实现高效的并行遍历或计算。
可扩展性在某些情况下,所有线性数据结构在可伸缩性方面的限制较少,例如,当数据组织需要超出简单顺序排列时。在某些情况下,所有非线性数据结构具有更好的可伸缩性,例如,在处理复杂关系或大型数据集时,因为它们可以更自然地表示复杂的连接。
遍历模式所有线性数据结构都提供遍历模式,例如数组、栈和队列中的顺序或 LIFO/FIFO 遍历。所有非线性数据结构根据具体结构具有不同的遍历模式,需要不同的算法来进行深度优先、广度优先或其他遍历策略。
层级关系线性数据结构缺乏元素之间的明确层级关系,使其不太适合表示嵌套或层级数据。非线性数据结构在表示层级关系方面表现出色,能够有效地管理父子关系和层级查询。