《数据结构存储方式的类型全解析》
一、顺序存储结构
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（一）定义与原理
顺序存储结构是将数据元素按照逻辑顺序依次存放在一组地址连续的存储单元里，在这种存储方式中，数据元素之间的逻辑关系通过它们的存储位置来直接体现，在一个数组中，元素在内存中是连续存放的，如果数组是整型数组int arr[10]，每个整型元素通常占用固定的字节数（如4个字节），并且下一个元素紧挨着前一个元素存放。
（二）优点
1、随机访问效率高
- 由于数据元素的存储地址是连续的，并且知道第一个元素的地址和每个元素占用的空间，就可以通过简单的计算直接访问到数组中的任意一个元素，对于数组arr，要访问第i个元素，其地址计算公式为：起始地址+(i * 每个元素占用字节数)，这种随机访问的时间复杂度为O(1)，在需要频繁查找特定元素的场景下非常高效。
2、节省存储空间
- 因为数据元素之间没有额外的指针等辅助结构来表示逻辑关系，只需要存储数据本身，所以在存储密度上比较高，对于一些对存储空间要求较为严格的应用，顺序存储结构是比较好的选择。
（三）缺点
1、插入和删除操作效率低
- 当需要在顺序存储结构（如数组）中插入或删除一个元素时，可能需要移动大量的后续元素，在一个有序数组中插入一个元素，为了保持顺序性，需要将插入位置后面的所有元素向后移动一位（插入操作）或者向前移动一位（删除操作），在最坏情况下，插入或删除操作的时间复杂度为O(n)，其中n是数组中元素的个数。
2、预先分配空间可能造成浪费
- 在创建顺序存储结构时，需要预先确定数组的大小，如果预先分配的空间过大，会造成存储空间的浪费；而如果预先分配的空间过小，当数据量增加时，可能需要重新分配更大的空间并移动所有元素，这是一个比较耗时的操作。
二、链式存储结构
（一）定义与原理
链式存储结构是通过指针将数据元素链接起来，每个数据元素称为一个节点，节点中除了包含数据域外，还包含一个或多个指针域，指针指向该节点的后继节点或者前驱节点（在双向链表中），在单链表中，每个节点包含一个数据域和一个指针域，指针域指向下一个节点。
（二）优点
1、插入和删除操作灵活
- 在链式存储结构中，插入和删除一个节点只需要修改相关节点的指针即可，在单链表中要插入一个新节点，只需要找到插入位置的前驱节点，修改前驱节点的指针使其指向新节点，再让新节点的指针指向原来前驱节点的后继节点即可，插入和删除操作的时间复杂度为O(1)（在已知插入或删除位置的情况下），不需要像顺序存储结构那样移动大量元素。
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2、不需要预先分配固定大小的空间
- 链表可以根据需要动态地分配节点，不需要预先确定整个数据结构的大小，当有新的数据元素加入时，创建新的节点并将其链接到链表中；当不需要某个节点时，可以释放其占用的空间。
（三）缺点
1、随机访问效率低
- 由于链表中的节点在内存中不是连续存储的，要访问链表中的某个节点，必须从链表的头节点开始，沿着指针依次查找，如果要访问第n个节点，在最坏情况下需要遍历n - 1个节点，其时间复杂度为O(n)，与顺序存储结构的随机访问相比效率较低。
2、额外的存储空间开销
- 因为每个节点除了存储数据本身外，还需要存储指针，所以相比于顺序存储结构，链式存储结构在存储空间上有一定的额外开销，特别是当数据元素较小而指针占用空间相对较大时，这种开销更为明显。
三、索引存储结构
（一）定义与原理
索引存储结构是在数据存储的基础上，建立一个索引表，索引表中的每个元素称为索引项，索引项包含关键字和对应的存储地址或者指向主数据存储中数据元素的指针，在数据库中，对于一个数据表，可以根据表中的某个或某些列（如学号）建立索引，当查询数据时，首先在索引表中查找关键字（学号），得到对应的存储地址或者指针，然后再根据这个地址或指针在主数据存储中获取数据。
（二）优点
1、提高查询效率
- 对于大规模的数据存储，通过索引可以快速定位到需要查找的数据，如果没有索引，可能需要遍历整个数据集才能找到目标数据，在一个包含大量记录的文件中，如果按照某种关键字建立了索引，查找特定关键字对应的记录的时间复杂度可以大大降低，从可能的O(n)（n为数据总量）降低到接近O(log n)（取决于索引的结构，如B - 树索引等）。
2、支持多种查询方式
- 可以根据不同的关键字建立多个索引，以满足不同查询需求，在一个学生信息管理系统中，可以根据学号、姓名、班级等不同字段建立索引，这样在进行不同条件的查询时都能快速定位到相关数据。
（三）缺点
1、增加存储空间开销
- 除了存储数据本身外，还需要存储索引表，这会占用额外的存储空间，特别是当索引表比较庞大时，这种存储空间的增加可能比较显著。
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2、索引维护成本高
- 当数据发生插入、删除或修改操作时，不仅要对数据本身进行操作，还要对索引表进行相应的更新操作，在插入一条新记录时，可能需要在索引表中插入一个新的索引项；在删除记录时，要从索引表中删除对应的索引项，这些索引维护操作会增加系统的开销。
四、散列存储结构（哈希存储结构）
（一）定义与原理
散列存储结构是通过一个散列函数将数据元素的关键字映射到一个特定的存储地址，散列函数根据关键字计算出一个地址值，将数据元素存储在该地址对应的存储单元中，对于一个简单的散列函数h(key)=key%m（其中m是散列表的大小），如果有一个关键字为10，m = 5，那么h(10)=10%5 = 0，数据元素就会被存储在散列表的第0个位置。
（二）优点
1、查找速度快
- 在理想情况下，通过散列函数可以直接计算出数据元素的存储地址，查找操作的时间复杂度可以达到O(1)，当需要查找一个数据元素时，只需要计算其关键字对应的散列地址，然后直接在该地址处查找。
2、插入和删除操作效率高
- 与查找操作类似，插入和删除操作在散列存储结构中也比较高效，通过散列函数确定操作的位置，然后进行相应的插入或删除操作，时间复杂度在理想情况下也为O(1)。
（三）缺点
1、可能存在散列冲突
- 由于散列函数的映射是有限的，不同的关键字可能会映射到相同的散列地址，这就是散列冲突，使用上述简单的散列函数h(key)=key%m，如果有两个关键字10和15，m = 5，h(10)=0，h(15)=0，就发生了冲突，解决散列冲突需要额外的处理机制，如开放定址法、链地址法等，这些方法会增加一定的时间和空间开销。
2、散列函数的设计依赖于数据特征
- 一个好的散列函数需要根据数据的特征进行设计，如果散列函数设计不合理，可能会导致大量的散列冲突，从而影响散列存储结构的性能，而且对于不同类型的数据，可能需要不同的散列函数设计，这增加了散列存储结构使用的复杂性。
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