数据结构课程设计报告（浅析大学课程—数据结构）

数据结构课程设计报告(大学课程分析-数据结构)

对于计算机行业来说，说到数据处理，就不得不提到数据结构，这也是软件开发和考研非常非常重要的课程。

那么数据结构是什么呢？在这个问题之前，我们先研究另一个问题:计算机的功能是什么？

可以简单概括为:计算机的功能是通过各种程序处理各种形式的数据。

这里有两个关键词，一个是数据，一个是处理。

所以我们可以进一步思考:我们想要处理的数据的具体形式是什么？用某种形式的数据可以做什么？

假设我们想开发一个图书馆图书管理系统。我们在联想提到的关键词是数据和处理。显然，我们需要面对的数据是图书馆的各种图书信息，这些图书的信息可以归纳成一个表格。

当我们得到这样一种形式时，我们可以用书籍的海量信息做什么呢？

对于一个图书管理系统，我们期望的数据处理主要包括:输入、输出、查询、排序…

具体到某个操作，比如顺序搜索、半搜索、索引搜索等。，这些过程如何实现？或者:这些运算的算法是什么？

考虑要处理的数据，如何实现运算，结合语言基础，把中文表达式翻译成C语言，其实就是写程序的过程。

从某种角度来说，程序就是算法加数据结构。

比如开发一个学生信息管理系统。处理后的数据成为学生的相应信息，但对这些数据要进行的操作无非是添加、删除和检查。本质上，这个制度和图书馆管理其实是一回事。

从这两个简单的例子可以明显看出，我们首先要做的实际上是将实际问题抽象成数据模型。

但是这个数学模型不是方程组，不是微分方程，而是一个充满了我们关心的数据指标的表格，或者一个图形，元素之间有某种指向，所以我们可以研究指向的规律。

根据研究发现，如果按照数据之间的邻接关系进行划分，在外观上具有不同形式的数据可以归类为四种结构之一:

(1)线性结构这是一组数据，它们之间存在这样的相邻关系。第一个数据没有领导，最后一个数据没有后继，中间的元素都满足一个领导一个后继的条件。

(2)树形结构用图形表示为家谱树。圆圈可以表示数据，连接线表示数据之间的邻接关系。根据层次的不同，将数据分为前后。对于树形结构，有一个明显的特点，最高层只有一个节点，称为树的根；对于中级，它只有一个领导者，但可以有多个继任者；对于最后一级，它也只有一个领袖，但没有继任者，也形象地称为叶。

(3)图形结构(网状结构)更像是用图形表示的地图。最明显的特征是，对于每个节点，可能有多个领导者和多个继任者。

(4)集合结构对于每一段数据，两对之间没有邻接关系。所有的数据都分散在表中，每一条数据既没有领导者，也没有继承者。

学习数据结构的第一步是把复杂的实际问题抽象成可管理的数据，数据之间的关系属于这四种类型之一:一引一继，一引多继，多引多继，不引不继。

所以，最后希望你学习专业知识，培养一种理论联系实际的联想，有敏锐的直觉，通过事件快速定位所学。

感谢阅读，学习使人强大！

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