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一、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的分類

從上圖可以看到，整個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法研究的知識體系也就這么多。還記得剛剛提到的時間效率與空間效率嘛？邏輯結(jié)構(gòu)與存儲結(jié)構(gòu)都是為其服務(wù)的。而數(shù)據(jù)的運(yùn)算是時間效率和空間效率的表現(xiàn)形式。

二、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的分析

數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)系稱之為邏輯結(jié)構(gòu)。比如集合、線性結(jié)構(gòu)（一對一）、樹形結(jié)構(gòu)（一對多）、圖形結(jié)構(gòu)（多對多）。

數(shù)據(jù)在計算機(jī)中的存儲形式稱之為存儲結(jié)構(gòu)。

1. 順序存儲：他是用數(shù)據(jù)元素在存儲器中的相對位置來表示數(shù)據(jù)元素之間的邏輯關(guān)系

2. 鏈?zhǔn)酱鎯Γ涸诿恳粋€數(shù)據(jù)元素中增加一個存放地址的指針，用指針表示元素之間的邏輯關(guān)系。

三、時間復(fù)雜度與空間復(fù)雜度

在文章一開始就描述了時間效率和空間效率，那么他們兩個該怎么使用數(shù)據(jù)去量化呢？或者說是我們該怎么去衡量時間效率和空間效率呢？這就用到了時間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度。

1、首先看時間復(fù)雜度：

想要了解時間復(fù)雜度，就需要先了解時間頻度。一個算法花費(fèi)的時間與算法中語句的執(zhí)行次數(shù)成正比例，哪個算法中語句執(zhí)行次數(shù)多，它花費(fèi)時間就多。一個算法中的語句執(zhí)行次數(shù)稱為語句頻度或時間頻度。記為T(n)。

接下來就引入了時間復(fù)雜度的概念?？匆幌卤容^官方的定義吧：一般情況下，算法中基本操作重復(fù)執(zhí)行的次數(shù)是問題規(guī)模n的某個函數(shù)，用T(n)表示，若有某個輔助函數(shù)f(n),使得當(dāng)n趨近于無窮大時，T(n)/f(n)的極限值為不等于零的常數(shù)，則稱f(n)是T(n)的同數(shù)量級函數(shù)。記作T(n)=O(f(n)),稱O(f(n)) 為算法的漸進(jìn)時間復(fù)雜度，簡稱時間復(fù)雜度。是不是比較難以理解，說白了時間復(fù)雜度就是描述時間的規(guī)模，比如說時間頻度是T(n),時間復(fù)雜度就是O(n)。時間頻度是T(n+n)的時候,時間復(fù)雜度還是O(n)。也就是他的時間規(guī)模就是n這個層次了。

常見的算法的時間 復(fù)雜度之間的關(guān)系為：

O(1)

舉個例子吧：

  a=0；                             //（1）
    for(i=1;i<=n;i++)       //（2）
       for(j=1;j<=n;j++)    //（3）
        a++；                     //（4）

語句（1）執(zhí)行1次，

語句（2）執(zhí)行n次

語句（3）執(zhí)行n2次

語句（4）執(zhí)行n2次

T(n) = 1+n+2n2= O(n2)

2、空間復(fù)雜度

空間復(fù)雜度就比較容易理解了，空間復(fù)雜度是對一個算法在運(yùn)行過程中臨時占用存儲空間大小的一個量度，同樣反映的是一個空間規(guī)模，我們用 S(n) 來定義。

空間復(fù)雜度比較常用的有：O(1)、O(n)、O(n2)，

到此，關(guān)于“數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的基本概念是什么”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識，請繼續(xù)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編會繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬嵱玫奈恼拢?/p>
本文名稱：數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的基本概念是什么
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