《数据结构存储方式类型全解析：原理、特点与示例》
图片来源于网络，如有侵权联系删除
一、顺序存储结构
1、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，在数组这种最常见的顺序存储结构中，元素在内存中是紧密排列的，对于一个整型数组int arr[5]，如果arr[0]的地址是x，那么arr[1]的地址就是x + sizeof(int)，依此类推。
2、特点
- 优点
- 随机访问效率高，可以通过下标直接访问数组中的任何元素，时间复杂度为O(1)，在一个长度为n的数组中访问第i个元素，不需要遍历前面的元素，直接通过计算内存地址就能获取。
- 存储密度高，因为数据元素是连续存储的，不需要额外的空间来存储元素之间的关系。
- 缺点
- 插入和删除操作效率低，当需要在数组中间插入或删除一个元素时，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，平均需要移动n/2个元素，时间复杂度为O(n)。
- 空间大小固定，一旦数组创建，其大小就不能轻易改变，如果需要存储更多元素，可能需要重新创建一个更大的数组并复制数据。
3、示例（以数组存储整数为例）
- 假设有一个数组int numbers[] = {1, 3, 5, 7, 9}，在内存中，这些整数按照顺序依次存储，假设数组起始地址为0x1000，每个整数占用4个字节，那么1存储在0x1000，3存储在0x1004，5在0x1008，7在0x100C，9在0x1010。
- 当我们想要访问numbers[2]（即元素5）时，计算机会直接计算出其内存地址为0x1008并获取该值，如果要在数组中间插入一个元素，比如在3和5之间插入4，则需要将5、7、9向后移动一个位置，然后再将4放入合适的位置。
二、链式存储结构
1、原理
- 链式存储结构通过节点来存储数据元素，每个节点包含数据域和指针域，数据域用于存储数据元素本身，指针域用于存储下一个节点的地址（对于单链表）或者指向前驱和后继节点的地址（对于双向链表），节点在内存中可以是不连续分布的。
2、特点
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 优点
- 插入和删除操作方便，在链表中插入或删除一个节点，只需要修改相关节点的指针即可，不需要移动大量的数据元素，在单链表中插入一个节点的时间复杂度为O(1)（如果已经知道插入位置的前驱节点）。
- 动态分配空间，链表可以根据需要动态地增加或减少节点，不需要预先确定链表的长度。
- 缺点
- 随机访问效率低，要访问链表中的某个节点，需要从链表的头节点开始遍历，时间复杂度为O(n)。
- 额外的空间开销，由于每个节点都需要一个指针域来存储下一个节点的地址，相比于顺序存储结构，存在一定的空间浪费。
3、示例（以单链表存储字符串为例）
- 假设我们要构建一个单链表来存储字符串"hello"、"world"、"!"，我们创建三个节点，每个节点的数据域分别存储一个字符串，指针域指向下一个节点。
- 第一个节点存储"hello"，其指针域指向第二个节点（存储"world"），第二个节点的指针域指向第三个节点（存储"!"），第三个节点的指针域为NULL，表示链表的末尾，如果要在"hello"和"world"之间插入一个新的字符串"nice"，只需要创建一个新节点存储"nice"，然后修改"hello"节点的指针域指向新节点，新节点的指针域再指向原来的"world"节点即可。
三、索引存储结构
1、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，索引表中的每一项包含一个关键字和一个指向对应数据元素的指针（或地址），在数据库中，对于一个包含大量记录的表，可以根据某个字段（如学号）建立索引。
2、特点
- 优点
- 提高查询效率，当需要查找某个数据元素时，可以先在索引表中查找关键字，然后根据索引表中的指针快速定位到数据元素，大大减少了查找时间，特别是对于大规模数据的查找操作。
- 可以支持多种查询方式，根据不同的关键字建立索引，可以方便地进行不同条件的查询。
- 缺点
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 增加了存储空间的开销，除了存储数据本身，还需要存储索引表，对于大规模数据，索引表可能占用相当大的空间。
- 索引表的维护成本高，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，以保证索引的准确性。
3、示例（以图书管理系统中的图书索引为例）
- 在图书管理系统中，有大量的图书信息，可以根据图书的书名、作者、ISBN号等建立索引，假设我们根据书名建立索引，索引表中的每一项包含书名（关键字）和指向对应图书记录的存储地址，当用户想要查找某本特定书名的图书时，系统首先在索引表中查找该书的书名，然后根据索引表中的地址快速定位到图书的详细信息存储位置，如果有一本新书入库，除了将图书信息存储到合适的位置外，还需要将该书的书名和存储地址添加到索引表中；如果一本书被删除，也需要从索引表中删除对应的索引项。
四、散列存储结构（哈希存储结构）
1、原理
- 散列存储结构是根据数据元素的关键字通过一个散列函数计算出一个散列地址，然后将数据元素存储在该散列地址对应的存储单元中，对于一个存储学生信息的系统，以学生的学号作为关键字，通过散列函数h(key)计算出每个学生信息的存储地址。
2、特点
- 优点
- 查找速度快，理想情况下，通过散列函数计算出地址后，可以直接定位到数据元素，时间复杂度接近O(1)。
- 插入和删除操作也比较快，同样是基于快速定位到元素存储位置的原理。
- 缺点
- 散列冲突，由于散列函数可能将不同的关键字映射到相同的散列地址，这就需要解决冲突，常见的冲突解决方法有开放定址法、链地址法等，但这些方法都会在一定程度上影响性能。
- 散列函数的设计要求高，一个好的散列函数应该尽量均匀地将关键字映射到散列地址空间，否则可能导致大量的冲突。
3、示例（以存储员工工号和信息为例）
- 假设我们有一个公司员工管理系统，以员工的工号作为关键字，设计一个散列函数h(key)= key % m（m为散列表的大小），散列表大小为100，员工工号为123，那么h(123)=123 % 100 = 23，则将该员工的信息存储在地址为23的存储单元中，如果有另一个员工工号为223，h(223)=223 % 100 = 23，这就发生了散列冲突，如果采用链地址法解决冲突，就在地址23对应的存储单元中建立一个链表，将这两个员工的信息节点都链接在这个链表上。
评论列表