数据存储结构全解析
一、顺序存储结构
1、基本概念
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- 顺序存储结构是把逻辑上相邻的元素存储在物理位置上也相邻的存储单元中,在数组中,元素是按照顺序依次存放在连续的内存空间里,对于一个长度为n的数组,假设第一个元素的存储地址为base_address,每个元素占用size个字节的存储空间,那么第i个元素的存储地址可以通过公式loc(i)=base_address+(i - 1)*size计算得到。
2、优点
随机访问效率高:由于元素的存储地址是连续的,可以直接通过计算得到任何一个元素的存储位置,在一个整型数组中,如果要访问第5个元素,不需要遍历前面的元素,直接根据公式就可以快速定位到该元素在内存中的位置,时间复杂度为O(1)。
存储密度高:顺序存储结构中,数据元素之间的逻辑关系是通过物理存储位置的相邻来体现的,不需要额外的空间来存储元素之间的关系信息,所以存储密度大,空间利用率高。
3、缺点
插入和删除操作效率低:当需要在顺序存储结构中插入或删除一个元素时,往往需要移动大量的元素,在一个有序数组中插入一个元素,为了保持数组的有序性,可能需要将插入位置后面的所有元素依次向后移动一位,时间复杂度为O(n),其中n为数组的长度。
预先分配空间要求高:在创建顺序存储结构时,需要预先估计数据元素的最大数量,然后分配相应的存储空间,如果预先分配的空间过小,当数据元素数量超过分配空间时,可能会导致溢出;而如果预先分配的空间过大,则会造成存储空间的浪费。
二、链式存储结构
1、基本概念
- 链式存储结构是通过指针将数据元素链接起来,每个数据元素包含数据域和指针域,数据域用来存储数据元素的值,指针域用来存储下一个(或上一个)数据元素的地址,常见的链式存储结构有单链表、双链表和循环链表等。
- 以单链表为例,单链表中的每个节点只包含一个指针域,指向它的下一个节点,链表的第一个节点称为头节点,最后一个节点的指针域为空(用NULL表示)。
2、优点
插入和删除操作灵活:在链式存储结构中,插入和删除一个元素只需要修改相关节点的指针,不需要移动大量的元素,在单链表中插入一个节点,只需要修改插入位置前后节点的指针即可,时间复杂度为O(1)(在已知插入位置的情况下)。
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不需要预先分配大量空间:链式存储结构是根据实际需要动态分配内存空间的,不需要预先估计数据元素的最大数量,不会造成存储空间的浪费。
3、缺点
随机访问效率低:由于链式存储结构中的元素是通过指针链接的,要访问某个特定的元素,需要从链表的头节点开始,沿着指针依次查找,时间复杂度为O(n),其中n为链表的长度。
存储开销大:因为每个节点除了存储数据元素本身外,还需要存储指针域,所以相对于顺序存储结构,链式存储结构的存储开销较大。
三、索引存储结构
1、基本概念
- 索引存储结构是在存储数据元素的同时,还建立了附加的索引表,索引表中的每一项称为索引项,索引项一般包含关键字和指向对应数据元素的指针,在数据库中,对于一个数据表,可以根据某个字段(如学号)建立索引,索引表中存储学号和对应的记录在数据表中的存储地址。
2、优点
提高查询效率:当需要根据关键字查找数据元素时,可以先在索引表中进行查找,由于索引表通常是经过特殊组织(如排序)的,查找速度较快,在一个大型的文件系统中,通过文件名称的索引可以快速定位到文件的存储位置,大大提高了文件查找的速度。
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,在图书管理系统中,可以根据书名、作者名、ISBN号等建立不同的索引,方便读者从不同角度查找图书。
3、缺点
增加存储开销:除了存储数据元素本身外,还需要存储索引表,这会占用额外的存储空间。
索引维护成本高:当数据元素发生插入、删除或修改操作时,可能需要同时更新索引表,以保证索引的正确性,这增加了数据操作的复杂性和时间成本。
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四、散列存储结构(哈希存储结构)
1、基本概念
- 散列存储结构是通过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,散列函数的作用是根据关键字计算出对应的存储位置,对于一个存储学生信息的哈希表,可以根据学生的学号作为关键字,通过散列函数计算出该学生信息在哈希表中的存储位置。
2、优点
查找速度快: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位置,查找时间复杂度可以达到O(1),在一个哈希表中查找某个元素时,只要散列函数设计合理,就可以快速定位到该元素的存储位置。
数据插入和删除操作相对较快:与索引存储结构类似,在散列存储结构中,插入和删除操作主要涉及到计算散列值和对相应存储位置的操作,不需要像顺序存储结构那样移动大量元素,时间复杂度较低。
3、缺点
散列冲突问题:由于散列函数的映射可能不是一一对应的,不同的关键字可能会映射到相同的存储位置,这就是散列冲突,解决散列冲突需要额外的处理机制,如链地址法(将冲突的元素用链表链接起来)或开放定址法(通过探测其他空闲位置来解决冲突),这些方法会增加存储结构的复杂性和一定的时间开销。
对散列函数的依赖性强:散列存储结构的性能很大程度上取决于散列函数的质量,如果散列函数设计不合理,可能会导致大量的散列冲突,降低存储结构的性能。
不同的数据存储结构各有优缺点,在实际应用中需要根据具体的需求,如数据的操作频率(查询、插入、删除等)、数据量大小、存储空间限制等因素来选择合适的存储结构。
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