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基本概念
数据（data）
- 是信息的载体，是描述客观事物的数、字符、以及所有能输入到计算机中，被计算机程序识别和处理的符号的集合。
- 分为：数值性数据（整数、定点数、浮点数）
非数值性数据（文字数据）
数据元素（data element）
- 数据的基本单位，又称为元素、结点、记录。
- 一个数据元素可以由若干数据项(Data Item)组成。
数据项（data item）
- 是具有独立含义的最小标识单位。
数据对象（data object）
- 具有相同性质的数据元素的集合。
- 分为：整数数据对象
字母字符数据对象
数据结构（data structure）
- 某一数据对象的所有数据成员之间的关系。
- Data_Structure = {D, S}
- 其中，D 是数据对象， S 是对象中所有数据成员之间的关系的有限集合。
- 四个基本结构：集合、线性结构、树形结构、网状结构
数据的逻辑结构（logical structure）
分类：线性结构：线性表
非线性结构：树、图（或网络）
数据的存储结构（物理结构）（physical structure）
- 从逻辑关系上描述数据
- 从具体问题抽象出来的数据模型
- 数据结构在计算机中的表示，依赖于计算机语言。
- 分类：顺序存储表示、链接存储表示、索引存储表示、散列存储表示
数据处理（data process）
- 将收集到的数据加以系统的处理，归纳出有价值的信息。
- 包括：编辑、排序、归并、分配、建档、更新、计算、链表、查找、查询、分类、摘要、变换
数据类型（data type）
- 一个值的集合和定义在这个值集上的一组操作的总称
- 分类：整型 int 、字符型 char 、浮点型 float 、双精度型 double 、无值 void
抽象数据类型（Abstract Data Type）
- 一个数学模型以及定义在此数学模型上的一组操作
- 抽象数据类型 = 数据结构 + 定义在此数据结构上的一组操作
- 表示：三元组（D，S，P），D是数据对象，S是D上的关系集，P是对D的基本操作集
- 实现：抽象数据类型：类 class
数据对象：数据成员
基本操作：成员函数(方法) - 类的三种访问级别
- Private 私有成分（只允许类的成员函数进行访问）
- protected 保护成分（只允许类的成员函数及其子孙类进行访问）
- public 公有成分（允许类的成员函数、类的实例及其子孙类、子孙类的实例进行访问）
程序产生的五个阶段
- 需求（输入输出）
- 设计（编写算法）
- 分析（选择最优的算法）
- 细化与编码（编写程序）
- 验证（程序验证、测试、调试）
算法（algorithm）
- 为了解决某类问题而规定的一个有限长的操作序列 。
- 特性：
- 有穷性：算法在执行有穷步后能结束
- 确定性：每步定义都是确切、无歧义
- 可行性：每一条运算应足够基本
- 输入：有0个或多个输入
- 输出：有一个或多个输出
算法的性能标准（performance）
- 正确性：不含语法错误、对所有数据运行正确
- 可读性
- 效率：高效、低存储
- 健壮性：当输入非法数据时，也能作出适当反应
空间复杂度度量（space complexity）
- 对算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度
- 包括：存储空间的固定部分、可变部分
时间复杂度度量（time complexity）
- 算法中语句重复执行次数的数量级就是时间复杂度。
- 表示方法：T(n)=O(f(n))，f(n)表示基本操作重复执行的次数，是n的某个函数，随问题规模n的增大，算法执行时间的增长率和f(n)的增长率属于同一数量级
- 运行时间 = 算法中每条语句执行时间之和。
- 每条语句执行时间 = 该语句的执行次数（频度）* 语句执行一次所需时间。
- 优劣次序：O(1) < O(log2n) < O(n) < O(nlog2n) < O(n2) < O(n3) < O(2n)