理解数据结构
理解数据结构
最近在学习各种数据结构,于是就在想,为什么我们需要数据结构呢? 为什么要设计这么多数据结构?数据结构到底解决了我们什么样的问题?
我们提到 数据结构 时,一般是指计算机科学中的一个概念, 但是从本质上讲,数据结构应该是指对数据的一种组织方式。既然如此,我们没必要非在计算机科学领域中讨论 概念本身,把它放在其它领域中,可能更能加强我们的理解。
就说图书管吧,假如你是一名很久很久以前的图书馆管理员,那时候根本没什么计算机。数据结构?那是什么?
你的任务就是看着图书馆里的一堆书。于是,有一天,图书馆来了一堆书,你把他们堆成一堆,放在馆里。 这时候,有人来借书了,他只能在那一堆书里乱翻,翻来翻去也找不到自己想要的书,因为那是一堆书, 有的书他检查了很多次,有的一次也没检查。
这时候这堆书是一个集合,不方便遍历。
时间长了,抱怨的人很多。
作为一个怕麻烦的管理员,你忍受不了别人的抱怨,于是,你把那 一堆书 变成了 一排书。
这下好了,来找书的人,只要从书架左边走到右边,按顺序找就好了。只要书在图书馆里,慢慢找总是可以找到。 但是,随着图书馆的书越来越多,这样找实在是太慢了,因为每次都要从第一本书找到最后一本书。
这时候这堆书是一个列表,方便遍历,但是不方便查找。
时间长了,抱怨的人很多。
作为一个怕麻烦的管理员,你忍受不了别人的抱怨,于是,你把那 一排书 变成了 很多类书。
那么,按什么分类呢?按书的大小么?颜色么?退一步讲,分类的依据是什么?
分类是为了加快读者查找书的速度,那么读者查找书的时候,是按什么查找呢?是按书名。所以,我们对书名分类。 按书名分类也有许多种,按书名读音么?按书名笔画吗?按书名字数么?我们很容易想到,按读音分类给读者的压力最小, 也就是查找前的开销最小。否则每次找书之前还要数一下笔画,读者一定又会抱怨。
这时候,我们按读音把书分类,书名第一个字是A的在A书架,是B的在B书架。这下读者查找书的速度大大加快了, 因为一下子就能排除那么多类书,而代价仅仅是想一下书名第一个字的读音。不过,我们马上又发现,有的书架上书实在太多了, 那有什么关系?这个问题我们解决过啊,只要再分类就好了,书名第一个字我们用过了,现在用第二个字。
读者终于大致可以满意了。
这时候这些书架构成了一个查找树,方便查找。
另外,我们注意到,其实对于管理员来说,他的负担是增加了的,比如新来了一本书,如果图书馆是一堆书, 只要把新书扔在那一堆里就好了,如果是一排书,要把新书放在这排书的最后,而如果是分好类的书架, 管理员就要先找到这本书的位置,再把新书放在那儿,而不能随便放。好在分类后,我们找新书位置不会花多久, 假如分好类后,读者查找书方便了,但是管理员要把新书放在合适的位置,需要花一年时间, 那这个分类的方法肯定不是一个好方法。
这告诉我们
维护数据结构很重要。
这时候,我们在不知不觉间居然
这时候,我们回到开始时的问题,为什么我们需要数据结构?对应上面的故事, 为什么我们要把一堆书变成多类书?简单地说,这样可以使找书的过程变快。 这正印证了维基百科词条中的那句话。
数据结构是计算机中存储、组织数据的方式。通常情况下,精心选择的数据结构可以带来最优效率的算法。
回头想想,从一堆书变成多类书的过程,其实就是数据的组织方式发生了变化。我们来抽象一下整个过程。
- 我们有一堆数据D。
- 数据上最常用的操作是O。
- 我们的目标是让O很快。
- 我们设计一个数据结构S来组织数据D。
- 数据结构S需要额外的信息EI来组织数据D。
- 数据结构S有性质P,性质P可以使操作O很快。
- 数据结构除了支持操作O外,还要支持两个最基本的操作,Add:添加数据,Del:删除数据。
- 数据结构要保持性质P,所以Add,Del需要额外操作EO来保持P。
那么,关键的地方就在于:
根据操作O,找到性质P,设计数据结构S,使S有性质P,同时使额外信息EI,额外操作EO尽量小。
所以,无论是设计数据结构还是学习数据结构,都要弄清楚,
- 数据结构的关键性质是什么
- 为什么关键性质可以加快操作
- 额外信息与额外操作大小如何
故事,有些讲不下去了,感觉还是理解的不够,就到这里吧。今后又了新的感受,再补充。
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