深度学习
1、顺序存储方法
把逻辑上相邻的结点存储在物理位置上相邻的存储单元里,结点间的逻辑关系由存储单元的邻接关系来体现。由此得到的存储表示称为顺序存储结构(Sequential Storage Structure)。
2、链接存储方法
不要求逻辑上相邻的结点在物理位置上亦相邻,结点间的逻辑关系由附加的指针字段表示。由此得到的存储表示称为链式存储结构(Linked Storage Structure)。
3、索引存储方法
通常在储存结点信息的同时,还建立附加的索引表。索引表由若干索引项组成。若每个结点在索引表中都有一个索引项,则该索引表称之为稠密索引(Dense Index)。
4、原子类型
其值不可分解。通常是由语言直接提供。
5、结构类型
其值可分解为若干个成分(或称为分量)。
6、抽象数据类型(Abstract Data Type)
指抽象数据的组织和与之相关的操作。可以看作是数据的逻辑结构及其在逻辑结构上定义的操作。
7、时间复杂度
度量算法执行的时间长短。
一般情况下,算法的基本操作重复执行的次数是模块n的某一个函数f(n),因此,算法的时间复杂度记做:T(n)=O(f(n))
分析:随着模块n的增大,算法执行的时间的增长率和f(n)的增长率成正比,所以f(n)越小,算法的时间复杂度越低,算法的效率越高。
8、空间复杂度:
度量算法所需存储空间的大小。是程序运行所以需要的额外消耗存储空间,也用o()来表示。比如插入排序的时间复杂度是o(n2),空间复杂度是o(1)。
9、数据
指所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号集合。
10、数据元素
数据的基本单位。
11、数据项
具有独立含义的最小标识单位。
12、逻辑结构
数据之间的逻辑关系的描述。
13、算法定义
算法是有限指令的集合,遵循着它可以完成一项特定的任务。
14、频度
算法执行一次,某一语句实际被执行的次数,叫该语句在此算法中的频度。
15、大O定义(形式化的描述时间复杂度)
当且仅当两个常数c和n0对所有n≧n0,使得T(n)≦cf(n)时,则 T(n)=O(f(n))。
16、数据结构
指的是数据之间的相互关系,即数据的组织形式。一般包括三个方面的内容:数据的逻辑结构、存储结构和数据的运算。
17、输入
一个算法必须有0个或多个输入。它们是算法开始运算前给予算法的量。这些输入取自于特定的对象的集合。它们可以使用输入语句由外部提供,也可以使用赋值语句在算法内给定。
18、输出
一个算法应有一个或多个输出,输出的量是算法计算的结果。
19、确定性
算法的每一步都应确切地、无歧义地定义。对于每一种情况,需要执行的动作都应严格地、清晰地规定。
20、有穷性
一个算法无论在什么情况下都应在执行有穷步后结束。
21、可行性
算法中有待实现的运算都是相当基本的,每种运算原则上都能精确地由人用纸和笔用有限的运算即可完成。
22、逻辑结构
指数据元素之间的逻辑关系。
23、存储结构
数据元素及其关系在计算机存储器内的表示,称为数据的存储结构。
24、线性结构
数据逻辑结构中的一类。它的特征是若结构为非空集,则该结构有且只有一个开始结点和一个终端结点,并且所有结点都有且只有一个直接前趋和一个直接后继。线性表就是一个典型的线性结构。栈、队列、串等都是线性结构。
25、非线性结构
数据逻辑结构中的另一大类,它的逻辑特征是一个结点可能有多个直接前趋和直接后继。数组、广义表、树和图等数据结构都是非线性结构。
26、物理结构
逻辑结构在计算机存储器里的实现。
27、数据类型
是一个值的集合以及在这些值上定义的一组操作的集合的总称。
28、抽象数据类型
由一组数据结构和在该组数据结构上的一组操作所组成。
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