李云清杨庆红等，《数据结构（C语言版第4版）》，人民邮电出版社，2023年8月

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第 1 章绪论

1. 什么是数据结构？

【答】：数据结构是指按一定的逻辑结构组成的一批数据，使用某种存储结构将这批数据存储于计算机中，并在这些数据上定义了一个运算集合。

1. 数据结构涉及哪几个方面？

【答】：数据结构涉及三个方面的内容，即数据的逻辑结构、数据的存储结构和数据的运算集合。

1. 两个数据结构的逻辑结构和存储结构都相同，但是它们的运算集合中有一个运算的定义不一样，它们是否可以认作是同一个数据结构？为什么？

【答】：不能，运算集合是数据结构的重要组成部分，不同的运算集合所确定的数据结构是不一样的，例如，栈与队列它们的逻辑结构与存储结构可以相同，但由于它们的运算集合不一样，所以它们是两种不同的数据结构。

1. 线性结构的特点是什么？非线性结构的特点是什么？

【答】：线性结构元素之间的关系是一对一的，在线性结构中只有一个开始结点和一个终端结点，其他的每一个结点有且仅有一个前驱和一个后继结点。而非线性结构则没有这个特点，元素之间的关系可以是一对多的或多对多的。

1. 数据结构的存储方式有哪几种？

【答】：数据结构的存储方式有顺序存储、链式存储、散列存储和索引存储等四种方式。

1. 算法有哪些特点？它和程序的主要区别是什么？

【答】：算法具有（1）有穷性（2）确定性（3）0 个或多个输入（4）1 个或多个输出（5）可行性等特征。程序是算法的一种描述方式，通过程序可以在计算机上实现算法。

1. 抽象数据类型的是什么？它有什么特点？

【答】：抽象数据类型是数据类型的进一步抽象，是大家熟知的基本数据类型的延伸和发展。抽象数据类型是与表示无关的数据类型，是一个数据模型及定义在该模型上的一组运算。对一个抽象数据类型进行定义时，必须给出它的名字及各运算的运算符名，即函数名，并且规定这些函数的参数性质。一旦定义了一个抽象数据类型及具体实现，程序设计中就可以像使用基本数据类型那样，十分方便地使用抽象数据类型。抽象数据类型的设计者根据这些描述给出操作的具体实现，抽象数据类型的使用者依据这些描述使用抽象数据类型。

1. 算法的时间复杂度指的是什么？如何表示？

【答】：算法执行时间的度量不是采用算法执行的绝对时间来计算的，因为一个算法在不同的机器上执行所花的时间不一样，在不同时刻也会由于计算机资源占用情况的不同，使得算法在同一台计算机上执行的时间也不一样，另外，算法执行的时间还与输入数据的状态有关，所以对于算法的时间复杂性，采用算法执行过程中其基本操作的执行次数，称为计算量来度量。算法中基本操作的执行次数一般是与问题规模有关的，对于结点个数为 n 的数据处理问题，用 T(n)表示算法基本操作的执行次数。为了评价算法的执行效率，通常采用大写 O 符号表示算法的时间复杂度，大写 O 符号给出了函数 f 的一个上限。其它义如下：

定义：f (n)=O (g (n)) 当且仅当存在正的常数c 和n0，使得对于所有的 n≥n0，有 f (n) ≤c g(n)。上述定义表明，函数 f 顶多是函数g 的c 倍，除非 n 小于n0。因此对于足够大的 n (如n≥n0)，

g 是 f 的一个上限（不考虑常数因子 c）。在为函数 f 提供一个上限函数 g 时，通常使用比较简单的函数形式。比较典型的形式是含有 n 的单个项（带一个常数系数）。表 1-1 列出了一些常用的 g 函数及其名称。对于表 1-1 中的对数函数 logn，没有给出对数基，原因是对于任何大于 1 的常数a 和b 都有logan =logbn/logba,所以logan 和logbn 都有一个相对的乘法系数 1/logba，其中 a 是一个常量。

表 1-1 常用的渐进函数