數據的運算是演算法嗎

Ⅰ 演算法的要素有哪些

演算法包含的要素：

一、數據對象的運算和操作：計算機可以執行的基本操作是以指令的形式描述的。一個計算機系統能執行的所有指令的集合，成為該計算機系統的指令系統。一個計算機的基本運算和操作有如下四類：

1、算術運算：加減乘除等運算。

2、邏輯運算：或、且、非等運算。

3、關系運算：大於、小於、等於、不等於等運算。

4、數據傳輸：輸入、輸出、賦值等運算。

二、演算法的控制結構：一個演算法的功能結構不僅取決於所選用的操作，而且還與各操作之間的執行順序有關。

演算法的五個特性分別是：

有窮性、確切性、輸入項、輸出項、可行性。

1、有窮性

演算法的有窮性是指演算法必須能在執行有限個步驟之後終止。

2、確切性

演算法的每一步驟必須有確切的定義。

3、輸入項

一個演算法有0個或多個輸入，以刻畫運算對象的初始情況，所謂0個輸入是指演算法本身定出了初始條件。

4、輸出項

一個演算法有一個或多個輸出，以反映對輸入數據加工後的結果。沒有輸出的演算法是毫無意義的。

5、可行性

演算法中執行的任何計算步驟都是可以被分解為基本的可執行的操作步驟，即每個計算步驟都可以在有限時間內完成（也稱之為有效性）。

Ⅱ 在數據結構中,數據的邏輯結構,數據的存儲結構及數據的運算之間存在著怎麼樣的關系

這個書上有詳細的解釋哦。
1.瑞士計算機科學家沃思提出：演算法+數據結構=程序。演算法是對數據運算的描述，而數據結構包括邏輯結構和存儲結構。由此可見，程序設計的實質是針對實際問題選擇一種好的數據結構和設計一個好的演算法，而好的演算法在很大程度上取決於描述實際問題的數據結構。
2.數據是信息的載體。數據元素是數據的基本單位。一個數據元素可以由若干個數據項組成，數據項是具有獨立含義的最小標識單位。數據對象是具有相同性質的數據元素的集合。
3.數據結構指的是數據元素之間的相互關系，即數據的組織形式。
數據結構一般包括以下三方面內容：數據的邏輯結構、數據的存儲結構、數據的運算
①數據的邏輯結構是從邏輯關繫上描述數據，與數據元素的存儲結構無關，是獨立於計算機的。
數據的邏輯結構分類: 線性結構和非線性結構。
線性表是一個典型的線性結構。棧、隊列、串等都是線性結構。數組、廣義表、樹和圖等數據結構都是非線性結構。
②數據元素及其關系在計算機內的存儲方式，稱為數據的存儲結構（物理結構）。
數據的存儲結構是邏輯結構用計算機語言的實現，它依賴於計算機語言。
③數據的運算。最常用的檢索、插入、刪除、更新、排序等。

Ⅲ 數據結構演算法的相關知識有哪些

輸入：一個演算法具有零個或者多個輸出。以刻畫運算對象的初始情況，所謂0個輸入是指演算法本身定出了初始條件。後面一句話翻譯過來就是，如果一個演算法本身給出了初始條件，那麼可以沒有輸出。比如，列印一句話：NSLog。輸出：演算法至少有一個輸出。也就是說，演算法一定要有輸出。輸出的形式可以是列印，也可以使返回一個值或者多個值等。也可以是顯示某些提示。有窮性：演算法的執行步驟是有限的，演算法的執行時間也是有限的。確定性：演算法的每個步驟都有確定的含義，不會出現二義性。可行性：演算法是可用的，也就是能夠解決當前問題。演算法的設計取決於數據（邏輯）結構，而演算法的實現依賴於採用的存儲結構。數據的存儲結構實質上是它的邏輯結構在計算機存儲器中的實現，為了全面的反映一個數據的邏輯結構，它在存儲器中的映象包括兩方面內容，即數據元素之間的信息和數據元素之間的關系。不同數據結構有其相應的若干運算。數據的運算是在數據的邏輯結構上定義的操作演算法，如檢索、插入、刪除、更新和排序等。數據的運算是數據結構的一個重要方面，討論任一種數據結構時都離不開對該結構上的數據運算及其實現演算法的討論。數據結構不同於數據類型，也不同於數據對象，它不僅要描述數據類型的數據對象，而且要描述數據對象各元素之間的相互關系。

數據類型是一個值的集合和定義在這個值集上的一組操作的總稱。數據類型可分為兩類：原子類型、結構類型。在程序設計語言中，每一個數據都屬於某種數據類型。類型明顯或隱含地規定了數據的取值范圍、存儲方式以及允許進行的運算。可以認為，數據類型是在程序設計中已經實現了的數據結構。在程序設計過程中，當需要引入某種新的數據結構時，總是藉助編程語言所提供的數據類型來描述數據的存儲結構。基帶信號：指的是沒有經過調制（進行頻譜搬移和變換）的原始電信號。基帶通信（又稱基帶傳輸）：指傳輸基帶信號。進行基帶傳輸的系統稱為基帶傳輸系統。傳輸介質的整個信道被一個基帶信號佔用.基帶傳輸不需要數據機，設備化費小，具有速率高和誤碼率低等優點,.適合短距離的數據傳輸，傳輸距離在100米內，在音頻市話、計算機網路通信中被廣泛採用。

Ⅳ 計算機應用基礎知識

2017計算機應用基礎知識

1.1數據結構與演算法

藉助於計算機解決問題，首先需要了解所處理對象的性質和特點即所操作對象的數據結構，然後再設計解決問題的方法和步驟即設計一個合理的演算法，即通常所說的「程序=數據結構+演算法」。

1.1.1演算法的基本概念

「演算法」（Algorithm）一詞最早來自公元9世紀波斯數學家比阿勒·霍瓦里松的一本影響深遠的著作《代數對話錄》。20世紀的英國數學家圖靈提出了著名的圖靈論點，並抽象出了一台機器，這台機器被我們稱之為圖靈機。圖靈的思想對演算法的發展起到了重要的作用。一般來說，演算法是指完成一個任務或解決一個問題所需要的具體步驟和方法的描述。在這里我們說的演算法是指計算機能執行的演算法。

1.演算法分類

計算機演算法可分為兩大類，一類是數值運算演算法，另一類是非數值運算演算法。數值運算演算法主要是求數值解，如求方程的解、求函數的定積分等，非數值運算的范圍則非常廣泛，如人事管理、圖書檢索等。

2.演算法特徵

一個科學的演算法必須具備以下特徵：

(1)有窮性：一個演算法必須保證執行有限步之後結束，而不能是無限的。這是顯而易見的。更進一步說，有窮性是指在合理的范圍內結束運算，如果一個演算法需計算機執行幾百年或更長時間才結束，這顯然是不合理的。

(2)確定性：演算法的每一步驟必須有確切的定義而不能模稜兩可，演算法中不能出現諸如「一個比較大的數」等模糊描述。

(3)有零個或多個輸入

(4)有一個或多個輸出。演算法的目的是為了解決問題,一個沒有輸出的演算法是不能解決任何問題因而它是沒有意義的.

(5)有效性。演算法中的每一個步驟都都應當能有效地執行，並得到確定的結果。例如，若n=0則執行m/n是無法有效執行的。

3.演算法表示

一個計算機演算法可以用自然語言、流程圖、N-S圖等來表示。

4.演算法分析

演算法分析的任務是對設計出的每一個具體的演算法，利用數學工具，討論各種復雜度，以探討某種具體演算法適用於哪類問題，或某類問題宜採用哪種演算法。

演算法的復雜度分時間復雜度和空間復雜度。

．時間復雜度：在運行演算法時所耗費的時間為f(n)(即 n的函數)。

．空間復雜度：實現演算法所佔用的空間為g(n)（也為n的函數）。

稱O(f(n))和O(g(n))為該演算法的復雜度。

1.1.2 數據結構的定義

數據結構是計算機科學與技術領域上廣泛被使用的術語。盡管它至今還未有一個被一致公認的定義，但其內容是大家一致公認的。它用來反映一個數據的內部構成，即一個數據由那些成分數據構成，以什麼方式構成，呈什麼結構。數據結構有邏輯上的數據結構和物理上的數據結構之分。邏輯上的數據結構反映成分數據之間的邏輯關系，而物理上的'數據結構反映成分數據在計算機內部的存儲安排。數據結構是數據存在的形式。

數據結構是信息的一種組織方式，其目的是為了提高演算法的效率，它通常與一組演算法的集合相對應，通過這組演算法集合可以對數據結構中的數據進行某種操作。

一般數據結構可採用下面兩類主要的存儲方式，大多數數據結構的存儲表示都採用其中的一類方式，或兩類方式的結合。

1. 順序存儲結構

這種存儲方式的主要用於線性數據結構，它把邏輯上相鄰的數據元素存儲在物理上相鄰的存儲單元內，結點之間的關系由存儲單元的鄰接關系來實現。

順序存儲結構的主要特點是：（1）結點中只有自身信息域，沒有連接信息域，因此存儲密度大，存儲空間利用率高；（2）可以通過計算直接確定數據結構中第i個結點的存儲地址Li，計算公式為Li=L0+(i-1)*m，其中L0為第一個結點的存儲地址，m為每個結點所佔用的存儲單元個數；（3）插入、刪除運算不便，會引起大量結點的移動。

2. 鏈式存儲結構

鏈式存儲結構就是在每個結點中至少包括一個指針域，用指針來體現數據元素之間邏輯上的聯系。這種存儲結構可把邏輯上相鄰的兩個元素存放在物理上不相鄰的存儲單元中；還可以在線性編址的計算機存儲器中表示結點之間的非線性聯系。

鏈式存儲結構的主要特點是：（1）結點中除自身外，還有表示連接信息的指針域，因此比順序結構的存儲密度小，存儲空間利用率低；（2）邏輯上相鄰的結點物理上不必鄰接，可用於線性表、樹、圖等多種邏輯結構的存儲表示；（3）插入、刪除操作靈活方便，不必移動結點，只要改變結點中的指針即可。

除上述兩種主要存儲方式外，散列法也是在線性表和集合的存儲表示中常用的一種存儲方式。

1.1.3 線性表結構

1.線性表的定義

線性表（Linear List）是最常用並且最簡單的一種數據結構。它是由n（n≥0）個數據元素（結點）a1，a2，…，an組成的有限序列。

① 數據元素的個數n定義為表的長度（n=0時稱為空表）。

② 將非空的線性表（n＞0）記作：（a1，a2，…，an）

③ 數據元素ai（1≤i≤n）只是個抽象符號，其具體含義在不同情況下可以不同。

在一些比較復雜的線性表中，一個數據元素可以由若干個數據項組成。在這種情況下，一般把數據元素稱為記錄，含有大量記錄的線性表也稱為文件。

例1英文字母表（A，B，…，Z）是線性表，表中每個字母是一個數據元素（結點） 例2一副撲克牌的點數（2，3，…，10，J，Q，K，A）也是一個線性表，其中數據元素是每張牌的點數

2.線性表的存儲

線性表可採用順序方式存儲和鏈式方式存儲。在各種高級語言中的一維數組就是用順序方式存儲的線性表，因此也常用一維數組來稱呼順序表。下面主要討論的線性表對象是指順序表。

3.線性表的基本操作

線性表是一種相當靈活的數據結構，不僅對它的數據元素可以查找訪問，它的長度也可以根據需要增大或縮小，即可對線性表進行插入和刪除數據元素運算。

常見的線性表的基本運算

(1) InitList（L）

構造一個空的線性表L，即表的初始化。

(2) ListLength（L）

求線性表L中的結點個數，即求表長。

(3) GetNode（L，i）

取線性表L中的第i個結點，這里要求1≤i≤ListLength（L）

(4) LocateNode（L，x）

在L中查找值為x 的結點，並返回該結點在L中的位置。若L中有多個結點的值和x 相同，則返回首次找到的結點位置；若L中沒有結點的值為x ，則返回一個特殊值表示查找失敗。

(5) InsertList（L，x，i）

在線性表L的第i個位置上插入一個值為x 的新結點，使得原編號為i，i+1，…，n的結點變為編號為i+1，i+2，…，n+1的結點。這里1≤i≤n+1，而n是原表L的長度。插入後，表L的長度加1。

(6) DeleteList（L，i）

刪除線性表L的第i個結點，使得原編號為i+1，i+2，…，n的結點變成編號為i，i+1，…，n-1的結點。這里1≤i≤n，而n是原表L的長度。刪除後表L的長度減1。具體程序實現可參考本書C語言相關章節。

1.1.4棧與隊列結構

1.棧與隊列的定義

棧是一種限定僅在表的一端進行插入與刪除操作的線性表。允許進行插入與刪除操作的這一端稱為棧頂，而另一端稱為棧底，不含元素的空表稱為空棧，插入與刪除分別稱進棧與出棧。 由於插入與刪除只能在同一端進行，所以較先進入棧的元素，在進行出棧操作時，要比較後才能出棧。特別是，最先進棧者，最後才能出棧，而最晚進棧者，必最先出棧。因此，棧也稱作後進先出（Last In First Out）的線性表，簡稱LIFO表。

Ⅳ 數據結構三要素

數據結構的三要素包括數據的邏輯結構（邏輯關系）、數據的存儲結構（物理結構）、數據的操作（演算法）。

1、數據的邏輯結構（邏輯關系）：數據的邏輯結構是指數據之間的關系或組織方式。常見的邏輯結構包括線性結構、樹形結構、圖形結構等。線性結構中的數據元素之間存在一對一的關系，如數組、鏈表；樹形結構中的數據元素之間存在一對多的關系，如二叉樹、堆；圖形結構中的數據元素之間存在多對多的關系，如圖等。

重要性

1、提高演算法效率：數據結構可以影響演算法的執行效率。選擇合適的數據結構能夠降低演算法的時間復雜度和空間復雜度，提高演算法的執行速度和性能。通過合理的數據結構設計，能夠優化演算法的執行過程，減少不必要的計算或存儲開銷。

2、管理大規模數據：在大規模數據處理的場景下，良好的數據結構可以幫助組織和管理數據，提高數據的檢索和操作效率。例如，使用哈希表來存儲和搜索大量的鍵值對數據，能夠在常數時間內完成查找操作，極大地提高了數據處理的效率。

3、解決實際問題：數據結構為解決具體實際問題提供了基礎和工具。不同的問題可能需要不同的數據結構來表示和處理數據，例如棧、隊列、樹等。掌握不同數據結構及其操作，可以更好地解決實際問題，如圖演算法用於社交網路分析、樹演算法用於文件系統的組織等。

4、代碼復用與維護：使用合適的數據結構可以提高代碼的復用性和可維護性。良好設計的數據結構可以使代碼結構清晰，功能模塊化，方便維護和修改。當數據結構被多個程序模塊共享時，能夠減少代碼冗餘，提高代碼的可讀性和可維護性。

5、學術和職業發展：掌握數據結構是計算機科學和軟體工程領域的基礎知識之一。良好的數據結構基礎能夠幫助理解和應用更高級的演算法和數據處理技術，對於學術研究、編程開發以及在職業發展中具有重要意義。