《解析数据物理结构：顺序存储与链式存储》
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数据的物理结构主要包括顺序存储结构和链式存储结构两种情况。
一、顺序存储结构
1、概念与原理
- 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，这种存储方式就像在一排紧密排列的小格子里存放数据一样，对于一个数组，它在内存中的存储就是顺序存储结构，假设我们有一个整型数组int a[5]，在内存中，这5个整数会按照顺序依次存放在连续的内存空间里。
- 它的地址计算非常方便，如果数组的起始地址为base，每个元素占用的字节数为s，那么第i个元素的地址可以通过公式loc(a[i]) = base + i*s来计算，这种地址计算方式使得对顺序存储结构的数据进行随机访问非常高效，在一个存储了1000个元素的顺序存储数组中，如果我们想要访问第500个元素，通过上述公式可以直接定位到该元素的内存地址，而不需要遍历前面的499个元素。
2、优点
- 随机访问效率高，由于元素的存储地址是连续的，并且可以通过简单的计算得到任意元素的地址，所以在访问数组中的元素时，时间复杂度为O(1)，这在需要频繁访问特定元素的应用场景中非常有用，比如在查找数组中的最大值或最小值时，我们可以快速定位到任意元素进行比较。
- 存储密度高，顺序存储结构中，数据元素之间没有额外的存储空间用于存储指针等信息，所有的空间都被用来存储数据元素本身，这使得它在存储相同数量的数据时，相比其他存储结构可能占用更少的空间。
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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，需要移动大量的元素，在一个有序的顺序存储数组中插入一个新元素，为了保持顺序性，可能需要将插入位置之后的所有元素向后移动一位；删除一个元素时，则需要将删除位置之后的元素向前移动一位，在最坏的情况下，插入或删除操作的时间复杂度为O(n)，其中n是数组中元素的数量。
- 预先分配空间大小固定，在创建顺序存储结构时，需要预先确定数组的大小，如果事先分配的空间过小，可能会导致数据溢出；如果分配的空间过大，又会造成存储空间的浪费，在一个学生成绩管理系统中，如果我们预先为一个班级的学生成绩分配了100个存储空间，但实际班级只有50名学生，就会浪费50个存储空间；而如果班级有120名学生，又会出现存储空间不足的情况。
二、链式存储结构
1、概念与原理
- 链式存储结构中，数据元素的存储单元可以是不连续的，每个数据元素除了存储自身的值之外，还需要存储一个或多个指针，用于指向它的后继或前驱元素，在单链表中，每个节点包含一个数据域和一个指针域，指针域指向链表中的下一个节点，这种存储结构就像是用一条链子把各个数据元素串起来一样。
- 以单链表为例，链表的第一个节点称为头节点，通过头节点可以访问到整个链表，如果要遍历链表，就从头节点开始，沿着指针依次访问下一个节点，直到到达链表的末尾（即指针为空的节点）。
2、优点
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- 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即可，不需要移动大量的元素，在一个单链表中插入一个新节点，只需要找到插入位置的前驱节点，修改前驱节点的指针和新节点的指针，时间复杂度为O(1)（如果已经知道插入位置的前驱节点），在删除一个节点时，同样只需要修改相关指针，不需要移动其他元素。
- 动态分配存储空间，链式存储结构不需要预先确定数据元素的个数，可以根据实际需要动态地分配和释放内存空间，这在数据量不确定或者数据结构需要动态扩展的情况下非常有利，比如在一个动态增长的链表中，每次插入一个新元素时，只需要为新元素分配一个节点的存储空间即可。
3、缺点
- 随机访问效率低，由于链式存储结构中的元素存储位置不连续，要访问链表中的某个元素，需要从链表的头节点开始，沿着指针依次查找，在最坏的情况下，需要遍历整个链表才能找到目标元素，时间复杂度为O(n)。
- 存储开销大，每个节点除了存储数据元素本身之外，还需要存储指针信息，对于数据量较大的情况，指针所占用的额外存储空间可能会比较可观，如果数据元素是一个字节的整数，而指针占用四个字节，那么在存储大量这样的整数时，指针所占用的空间可能会超过数据元素本身所占用的空间。
数据的顺序存储结构和链式存储结构各有优劣，在实际的应用中，需要根据具体的需求来选择合适的物理存储结构，在对数据进行频繁的随机访问时，顺序存储结构可能更合适；而在需要频繁进行插入和删除操作，且数据量不确定的情况下，链式存储结构可能是更好的选择。
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