hello-algo/zh-Hant/docs/chapter_data_structure/classification_of_data_structure.md

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2024-04-06 03:02:20 +08:00
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# 3.1   資料結構分類
常見的資料結構包括陣列、鏈結串列、堆疊、佇列、雜湊表、樹、堆積、圖,它們可以從“邏輯結構”和“物理結構”兩個維度進行分類。
## 3.1.1   邏輯結構:線性與非線性
**邏輯結構揭示了資料元素之間的邏輯關係**。在陣列和鏈結串列中,資料按照一定順序排列,體現了資料之間的線性關係;而在樹中,資料從頂部向下按層次排列,表現出“祖先”與“後代”之間的派生關係;圖則由節點和邊構成,反映了複雜的網路關係。
如圖 3-1 所示,邏輯結構可分為“線性”和“非線性”兩大類。線性結構比較直觀,指資料在邏輯關係上呈線性排列;非線性結構則相反,呈非線性排列。
- **線性資料結構**:陣列、鏈結串列、堆疊、佇列、雜湊表,元素之間是一對一的順序關係。
- **非線性資料結構**:樹、堆積、圖、雜湊表。
非線性資料結構可以進一步劃分為樹形結構和網狀結構。
- **樹形結構**:樹、堆積、雜湊表,元素之間是一對多的關係。
- **網狀結構**:圖,元素之間是多對多的關係。
![線性資料結構與非線性資料結構](classification_of_data_structure.assets/classification_logic_structure.png){ class="animation-figure" }
<p align="center"> 圖 3-1 &nbsp; 線性資料結構與非線性資料結構 </p>
## 3.1.2 &nbsp; 物理結構:連續與分散
**當演算法程式執行時,正在處理的資料主要儲存在記憶體中**。圖 3-2 展示了一個計算機記憶體條,其中每個黑色方塊都包含一塊記憶體空間。我們可以將記憶體想象成一個巨大的 Excel 表格,其中每個單元格都可以儲存一定大小的資料。
**系統透過記憶體位址來訪問目標位置的資料**。如圖 3-2 所示,計算機根據特定規則為表格中的每個單元格分配編號,確保每個記憶體空間都有唯一的記憶體位址。有了這些位址,程式便可以訪問記憶體中的資料。
![記憶體條、記憶體空間、記憶體位址](classification_of_data_structure.assets/computer_memory_location.png){ class="animation-figure" }
<p align="center"> 圖 3-2 &nbsp; 記憶體條、記憶體空間、記憶體位址 </p>
!!! tip
值得說明的是,將記憶體比作 Excel 表格是一個簡化的類比,實際記憶體的工作機制比較複雜,涉及位址空間、記憶體管理、快取機制、虛擬記憶體和物理記憶體等概念。
記憶體是所有程式的共享資源,當某塊記憶體被某個程式佔用時,則無法被其他程式同時使用了。**因此在資料結構與演算法的設計中,記憶體資源是一個重要的考慮因素**。比如,演算法所佔用的記憶體峰值不應超過系統剩餘空閒記憶體;如果缺少連續大塊的記憶體空間,那麼所選用的資料結構必須能夠儲存在分散的記憶體空間內。
如圖 3-3 所示,**物理結構反映了資料在計算機記憶體中的儲存方式**,可分為連續空間儲存(陣列)和分散空間儲存(鏈結串列)。物理結構從底層決定了資料的訪問、更新、增刪等操作方法,兩種物理結構在時間效率和空間效率方面呈現出互補的特點。
![連續空間儲存與分散空間儲存](classification_of_data_structure.assets/classification_phisical_structure.png){ class="animation-figure" }
<p align="center"> 圖 3-3 &nbsp; 連續空間儲存與分散空間儲存 </p>
值得說明的是,**所有資料結構都是基於陣列、鏈結串列或二者的組合實現的**。例如,堆疊和佇列既可以使用陣列實現,也可以使用鏈結串列實現;而雜湊表的實現可能同時包含陣列和鏈結串列。
- **基於陣列可實現**:堆疊、佇列、雜湊表、樹、堆積、圖、矩陣、張量(維度 $\geq 3$ 的陣列)等。
- **基於鏈結串列可實現**:堆疊、佇列、雜湊表、樹、堆積、圖等。
鏈結串列在初始化後,仍可以在程式執行過程中對其長度進行調整,因此也稱“動態資料結構”。陣列在初始化後長度不可變,因此也稱“靜態資料結構”。值得注意的是,陣列可透過重新分配記憶體實現長度變化,從而具備一定的“動態性”。
!!! tip
如果你感覺物理結構理解起來有困難,建議先閱讀下一章,然後再回顧本節內容。