数据结构基础

数据结构是一种专门用于组织和存储数据，以便用户能够轻松访问和处理数据的格式，从而高效地运行程序。计算机内存中的数据可以按逻辑或数学方式进行组织，这个过程称为数据结构。通常，选择一种特定的数据格式取决于两个因素。数据必须足够丰富，能够满足现实世界中数据的实际关系。另一方面，数据结构应该足够简单，以便在使用数据时可以轻松处理。

数据结构的特点

数据结构的特点如下：

1. 线性：线性描述了数据项是否以顺序形式排列，例如数组。
2. 非线性：非线性数据结构描述了数据项不以顺序形式排列的特点，例如树、图。
3. 静态：它是一种静态数据结构，描述了数据项集合的大小和结构在编译时与内存位置相关联，是固定的。示例 - 数组。
4. 同质：这是数据结构的一个特性，表示所有元素的数据类型是否相同。示例 - 数组。
5. 非同质：这是数据结构的一个特性，表示数据类型的元素是否可以相同。
6. 动态：它是一种动态数据结构，定义了数据项在运行时或程序执行时收缩和扩展。它还与内存位置的使用有关，内存位置可以在程序运行时更改。示例：链表。
7. 它有一些规则，定义了数据项之间的关系。
8. 它定义了一些规则来显示数据项之间的关系以及它们如何相互交互。
9. 它有一些用于对数据项执行的操作，如插入、搜索、删除等。
10. 它有助于减少内存资源的使用。
11. 时间复杂度：数据结构中程序的执行时间应尽可能短。
12. 空间复杂度：数据结构中所有数据项的内存使用应尽可能少。

数据结构的基本操作

所有类型的数据结构都选择了一些基本函数。

1. 遍历：用于访问每个变量一次。也称为访问数据结构中的元素。
2. 搜索：用于查找数据结构中给定元素的位置。例如，数组。
3. 插入：用于在数据元素的指定位置插入一个元素。
4. 删除：删除操作用于从指定位置删除一个元素。
5. 排序：用于按升序或降序排列数据元素。但是，数据项按某种逻辑顺序排列，例如姓名、账号等。
6. 合并：合并操作用于将两个或多个已排序的数据元素合并到一个数据结构中。

数据结构的需求

数据是用于计算或操作的基本事实或实体信息。数据结构中使用两种类型的数据：数值数据和字母数字数据。这些数据结构指定了正在接受某些函数的数据项的性质。整数和浮点数是数值数据类型。数据可以是单个值，也可以是一组以特定方式组织的值。数据组织导致内存创建数据项之间的逻辑关系，并有必要使用数据结构。

数据结构的优点

数据结构有一些优点：

1. 效率：程序的效率和组织取决于正确的数据结构的选is。如果我们想从一组数据记录中搜索特定项。在这种情况下，我们的数据应该以线性方式组织，例如数组，这有助于执行顺序搜索，例如逐个元素。然而，这很有效但更耗时，因为我们需要安排所有元素然后搜索每个元素。因此，我们选择数据结构中的一个更好的选项，使搜索过程更有效，例如二叉搜索树、选择或哈希表。
2. 可重用性：在数据结构中，许多操作使得程序可重用。例如，当我们编写程序或实现特定的数据结构时，我们可以从任何源位置或地方使用它来获得相同的结果。
3. 抽象：数据结构由 ADT 维护，它提供了不同级别的抽象。客户端只能通过接口与数据结构交互。
4. 数据结构有助于简化通过软件系统收集数据的过程。
5. 它用于保存计算机上的收集数据存储，可供各种程序使用。

数据结构的缺点

1. 对数据结构功能有深入了解的用户可以对其进行修改。
2. 如果数据结构中存在错误，专家可以检测到 bug；原始用户无法自行解决问题并修复它。

以下是数据结构及其用途：

数组：数组数据结构是相同数据类型的元素集合，用于在连续的内存位置存储数据。它具有固定大小的数据元素集合，在程序运行时无法更改。它主要用于计算机程序中，以组织数据，以便在系统中轻松搜索或排序相关项或值。

链表：它是由称为节点的多个数据链接组成的集合，其中每个节点包含数据值和下一个链接的地址。链表的所有元素不存储在相邻的内存位置。简单来说，它是由链接连接的一系列数据节点。每个链表节点由两部分组成：链表在数据结构中的基本用途是，结构内的每个节点都包含一个存储值的数据部分，以及一个指向下一个节点位置的指针。链表的起始点表示列表的head，而终点表示节点的tail。

栈：它是一种线性数据结构，允许从一端插入和删除元素，称为栈顶（TOS）。栈数据结构遵循后进先出 (LIFO) 操作来插入和删除栈列表中的元素。它是一种抽象数据类型，有两个可能的操作用于在栈中插入和删除元素：push 和 pop。push 操作用于在列表顶部插入元素，隐藏列表中已存在的元素，或在栈为空时初始化栈。pop 操作用于栈数据结构，从列表顶部删除数据项。

队列：它是一种线性数据结构，允许在列表的一端（称为队尾）进行插入，并在列表的另一端（称为队头）进行删除。它是一种基于先进先出（FIFO）数据结构的顺序数据元素集合，这意味着先插入队列的元素将先从队列列表中移除。

队列操作如下所述：

1. Enqueue()：这是一个队列操作，用于将元素插入列表。
2. Dequeue()：这是一个队列操作，用于从列表中删除项。
3. Peek()：用于在不移除队列列表中的第一个元素的情况下获取它。
4. IsFull()：这是一个 IsFull 操作，指示列表是否已满。
5. IsEmpty()：这是一个 IsEmpty 操作，指示列表是否为空。

图：图是一种非线性数据结构，由有限的顶点（节点）和边组成，用于创建一组对象的图形表示。这些边和节点连接图中的任意两个节点。连接的节点可以表示为有向图或无向图。在有向图中，每个节点都只在一个方向上由边直接连接。在无向图中，每个节点在所有方向上都由边连接。因此，它也称为双向节点。

树：它是一种表示层次结构数据的非线性数据结构。它是一组有限的元素，其中一个节点或元素称为根节点，数据结构中的其余元素由称为子树的值组成。树的每个节点都维护父子关系，只有一个父节点，而树中的其余节点是子节点。一个节点可以有多个子节点，但只有一个父节点。有几种类型的树，例如二叉树、二叉搜索树、表达式树、AVL 树和B 树。

堆：堆数据结构是一种特殊的完全二叉树，它满足堆属性并按特定顺序排列元素。最大堆和最小堆是堆数据结构的类型。在最大堆中，根节点的值始终高于或等于堆树中所有现有子节点的值。而在最小堆中，根节点/元素的值始终小于堆节点中存在的元素。最小堆中的每个子节点的值等于或大于父节点的值。

哈希表：它是一种非线性数据结构，以键值对的形式存储和组织数据，以便访问特定的键/数据元素。键是一个空值，映射或链接到一个元素。哈希使我们的数据结构在执行各种数据元素的插入和搜索操作时更加简单和快速，无论数据的大小如何。

字典：字典是一种数据结构，它以对象组的形式存储数据元素，类似于哈希表，不同之处在于它是有序或无序的键值对数据元素集合。每个键都与一个值相关联。当我们检索一个键时，字典将返回与该键关联的值。

例如，students = {'James' = 25, 'Jasmine' = '17', 'Rosy = '19', 'Margret' = '24', 'Price' = '28'}