【0】抽象数据类型与数据结构的分类 -JavaScript学习数据结构

进华
537 阅读7分钟

理解一个复杂概念的最好方法就是把它拆分成小块，并且在完全明白某一 块以后才去着手其他部分。一开始可以某个术语时说得比较模糊，不必去较真它的完整、科学的定义。即便把最权威的解释写下来，但那也仅仅是把它摘抄下来而已，因为我们还没有到达真正理解它的高度。最为一开始的学习，我们不可能就非常严谨、准确，实际上也完全没必要把过多时间浪费在钻牛角尖上，可以让自己理解的不全面，但要保证不犯本质的错误，同时学习的过程不犯错几乎是不可能的。

抽象数据类型

学习数据结构首先可能是要知道有哪些（常用）数据结构。而数据结构的分类本身又是一个非常复杂的事情，由于刚学习，我的理解是按照抽象数据类型的理解来分类，即每个数据类型的使命是什么，即基本操作是什么。

认识ADT

维基百科：抽象数据类型（Abstract Data Type，ADT）是计算机科学中具有类似行为的特定类别的数据结构的数学模型；或者具有类似语义的一种或多种程序设计语言的数据类型。抽象数据类型是间接定义的，通过其上的可执行的操作以及这些操作的效果的数学约束（与可能的代价）。

抽象数据类型包括：（1）数据对象；（2）数据关系；（3）基本操作

//ADT定义：
ADT 抽象数据类型名 {
   Data
       数据对象的定义
       数据元素之间逻辑关系的定义
   Operation
       操作1（包括操作条件、操作结果描述）
       操作2（包括操作条件、操作结果描述）
       ……
}

//ADT实现
可以通过不同语言实现：
- 用语言已有的数据类型（如String、Number、Boolean）来描述ADT的存储结构
- 用函数定义ADT的操作
 
//ADT目的
在程序中使用

个人理解

Abstract Data type (ADT) is a type (or class) for objects whose behaviour is defined by a set of value and a set of operations.

抽象数据类型 = 数据 + 对数据的操作

抽象数据类型只关心可以执行什么操作（What），而不关系怎么去执行（How），即不关系这些数据在内存总怎么组织、不关心采用什么算法。

ADT就像一个黑箱，我们只管它能为我们（编程）提供什么操作（Interface），至于这个ADT里面是如何实现的不关心

数据类型与抽象数据结构（date type and ADT）

  • date type，原始的数据类型（Number（又可以分成int、float等）、String、Boolean…），仅仅告诉我们这些type能够干嘛。如Number类型可以用来存储数字，age = 20,String类型可以用来存储我们的姓名myName = "Jack"。但仅仅如此， only with the knowledge that these data type can operate and be performed on without any idea of how they are implemented.
  • ADT，抽象数据类型，就把数据抽象封装起来，就像一个黑箱，hides the inner structure and design of the data type. 只管它能够提供什么操作。 Now we’ll define three ADTs namely List ADT, Stack ADT, Queue ADT.（也就是一般说的8种类数据结构）

常见数据结构类型

  1. 数组 Array
  2. 栈 Stack
  3. 队列 Queue
  4. 散列表（哈希表） Hash Table
  5. 链表 Linked List
  6. 树 Tree
  7. 堆 Heap
  8. 图 Graph

存储结构

在分别分析每种数据结构之前，有必要说明一些存储结构，但目前理解得很浅，仅从在内存中是否连续来理解。

数据是存在内存中的，这点毫无疑问。内存可以理解成很多个内存格子，每个格子上有对应的连续的内存地址（相当于街道号，如大街12号对应的谁家）。内存格子里有东西就表示里面存了数据，空则未存东西。

内个内存格子对应一个内存地址，并且地址号是连续的

存储一个数据肯定是需要很多个格子的，一个格子放不下。如数组arr = [1, 2, 3, 4, 5]需要5个格子来存储，那么为了存放变量arr，我们必须在内存中给5个格子给它，所谓的连续存储就是说这5个格子必须是连续的。同样的占用5个格子的不同数据类型，有的要求这5个格子必须连续，有的则不要求连续。这就是所谓的连续存储方式与非连续（链式）。这里只是粗略分，非连续不等于链式，有很多种。

连续存储要求5个格子连续，非连续存储可以分散在不同格子

那为什么要这样分呢，都连续或者随便分不行嘛，见缝插针不是更利用空间吗？这是因为计算机本身就有跳到任一索引位置（内存地址）的能力，就行你熟悉整条街道一样，不出门就知道12号在哪。于是，如果是连续的，那计算机只需要知道开头的一个地址，根据索引就可以知道与之连着的数据。非连续的则不行，需要跳来跳去，这里以链式存储说明非连续的工作方式。

每个节点需要2个格子，第一个存储数据，第二个链向一下个节点格子（最后一个结点的链是 null，因为它是终点）

每种存储方式存在自有其应用场景，各有各的优势和劣势。主要从操作（如访问、查找、插入、删除）的性能（时间复杂度、空间复杂度）上来考虑。连续存储要求不能有空，这既是优势：能够一步访问任意索引，同时也是劣势：插入和删除操作必须左移补充空位；非连续访问必须从头到尾（单向或者双向），但是其在内存中可以不必连续，插入和删除不用左移补充空位（但需要先访问到）。这里分析的得很笼统，最优情况、最坏情况、平均情况没有考虑、即使同样存储方式的不同类型数据结构也是非常不同的。这是只是说明一点：没有孰优孰劣，各有所长、各有所短而已。概念总结

概念总结

学习每种数据结构之前有必要对之前的概念有一定了解，基本概念包括：

  • 数据结构与算法的关系
  • 数据结构=逻辑结构+存储结构+运算
  • 抽象数据类型=数据对象+数据关系+基本操作
  • 存储结构：顺序存储（连续）、链式存储（非连续）
  • 常见数据类型：数组、栈、队列、散列表、链表、树、堆、图

数据结构与算法的研究内容

数据结构概念总结

有了基本概念，算是对有什么是数据结构？为什么有这么多种数据结构？有了点认识，至此，可以对常见的几种，其实就是对数据结构A加以一定限制，就成了数据结构B，但是如果B和A都经常用，并且应用场景有区别，那B和A就可以分成两种了（常见的网上多说8种，那自然是有其道理的）

参考资料

avatar
文章
阅读
粉丝