数据结构英语

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我做到一个题目是：树是结点的集合,它的根结点数目是(C)A.有且只有1 B.1或多于1 C.0或1 D.至少2

在数据结构中，凡是树之外的结构，都可以没有根节点，如：线性结构，图，集合，这些非空的数据结构都是没有根结点的。

在计算机科学中，数据结构（英语：data structure）是计算机中存储、组织数据的方式。

数据结构意味着接口或封装：一个数据结构可被视为两个函数之间的接口，或者是由数据类型联合组成的存储内容的访问方法封装。

大多数数据结构都由数列、记录、可辨识联合、引用等基本类型构成。举例而言，可为空的引用（nullable reference）是引用与可辨识联合的结合体，而最简单的链式结构链表则是由记录与可空引用构成。

数据结构可透过程序语言所提供的数据类型、引用及其他操作加以实现。一个设计良好的数据结构，应该在尽可能使用较少的时间与空间资源的前提下，支持各种程序运行。

漫谈属于什么结构类型： 数据结构是是计算机专业最重要的基础之一，它是大学计算机专业的必修课，也是程序员提高自己的重要知识结构。对于学生而言，它对你以后考研和面试都用很重要的帮助。对于程序员而言，它能拓宽人的学习深度，决定了你日后能到达怎样的高度，更能体现人的学习素养，对日后的工作面试有很大的用途。   本教程主要介绍数据结构的常见用法，为了兼容更多人群，所有以C语言为主要的编程语言。如果您C语言基础不过关，请自行Google。其次，语言只是描述程序的一种形式，万变不离其中，掌握一种也就很容易掌握另外一种。2、什么是数据结构？维基百科给出了定义: 数据结构（英语：data structure）是计算机中存储、组织数据的方式。无论是大数据时代的海量数据的存储，还是简单用户信息或者学生信息的存储，其数据存储的底层都要以某种更方便、更快捷且更省内存空间的方式进行，这种存储方式就是数据结构。如下图，就是一个简单的数据结构，他描述一个基础的学生信息，由id,name,sex,class组成。2.1、基本术语数据   计算机中存储的的最小单位数据元素    也叫元素或记录，及为上表中的一行。数据对象    数据元素的集合3、数据结构的分类3.1、逻辑结构描述元素之间的逻辑关系，与数据的存储位置无关。他包括集合、线性结构，树形结构和图形结构。1、集合    类似于数学中的集合，一个数据存在于集合中，数据之间没有什么关系。2、线性结构    与元素具有一对一的关系，在内存中逐个排列。它分为顺序存储和链式存储，顺序存储相当于高级语言的数组，在内存中排列是连续的。链式存储使用链表维护元素，在内存中排列是不连续的。3、树形结构    使用树来维护元素的多个层次关系（对二叉树不了解请点击链接），除根结点外，一个节点只有一个父结点，可以根据一个节点寻找它的子结点或者父结点。4、图形结构  使用图)来维护元素的多个层次关系（图不了解请点击链接），一个图中的结点可以有多个父结点和子结点。3.2、存储结构1、顺序存储结构  使用顺序表来存储数据，数据存储在是连续的内存单元上。优点：查询效率高，可以使用元素的下标直接找到某一个元素。因为其存储结构是紧密的，所以提高了空间利用率。缺点：插入和删除一个元素的效率低，插入或者删除一个元素，要把这个元素的右边所有元素右移或者左移1个单位，随着数据量的增大，插入和删除的效率也会随之下降。且存储空间大小在定义时已经明确指定，操作元素是会出现“溢出”或者浪费空间的情况。2、链式存储结构  使用链表来存储数据，数据存储在是不连续的内存单元上。优点：插入和删除效率很高，不会造成空间的浪费。缺点：无法随机访问，内存单元一部分用来存储元素之间的逻辑关系，造成空间利用率低。3、索引存储结构  除建立存储结点信息外，还建立附加的索引表来标识结点的地址。索引表由若干索引项组成  特点：索引存储结构是用结点的索引号来确定结点存储地址，其优点是检索速度快，缺点是增加了附加的索引表,会占用较多的存储空间。4、散列存储结构  散列存储，又称hash存储，是一种力图将数据元素的存储位置与关键码之间建立确定对应关系的查找技术。  散列法存储的基本思想是：由节点的关键码值决定节点的存储地址。散列技术除了可以用于查找外，还可以用于存储。  特点：散列是数组存储方式的一种发展，相比数组，散列的数据访问速度要高于数组，因为可以依据存储数据的部分内容找到数据在数组中的存储位置，进而能够快速实现数据的访问，理想的散列访问速度是非常迅速的。

计算机网络: computer network ;计算机组成原理: principles of computer organization;软件工程: software engineering;数据结构: data structure;应用电子学 Applied Electronics;操作系统 Operating System.

本文将列出计算机学当中，数据结构与算法相关的部分常用的英语词汇，欢迎大家前来更正补充 数据抽象： data abstraction 数据元素： data element 数据对象： data object 数据项： data item 数据类型： data type 抽象数据类型： abstract data type 逻辑结构： logical structure 物理结构： phyical structure 线性结构： linear structure 非线性结构： nonlinear structure 基本数据类型： atomic data type 固定聚合数据类型： fixd-aggregate data type 可变聚合数据类型： variable-aggregate data type 线性表： linear list 栈： stack 队列： queue 串： string 数组： array 树： tree 图： gragh 查找，线索： searching 更新： updating 排序： sorting 插入： insertion 删除： deletion 前趋： predecessor 后继： successor 直接前趋： immediate predecessor 直接后继：immediate successor` 双端列表： deque (double-ended queue) 循环队列： cirular queue 指针： pointer 先进先出表（队列）： first-in first-out list 后进先出表（队列）： last-in first out list 栈底： bottom 栈顶： top 压入： push 弹出： pop 队头： front 队尾： rear 上溢： overflow 下溢： underflow 数组： array 矩阵： matrix 多维数组： multi-dimentional array 以行为主的顺序分配： row major order 以列为主的顺序分配： column major order 三角矩阵： truangular matrix 对称矩阵： symmetric matrix 稀疏矩阵： sparse matrix 转置矩阵： transposed matrix 链表： linked list 线性链表： linear linked list 单链表： single linked list 多重链表： multilinked list 循环链表： circular linked list 双向链表： doubly linked list 十字链表： orthogonal list 广义表： generalized list 链： link 指针域： pointer field 链域： link field 头结点： head node 头指针： head pointer 尾指针： tail pointer 串： string 空白（空格）串： blank string 空串（零串）： null string 子串： substring 树： tree 子树： subtree 森林： forest 根： root 叶子： leaf 节点： node 深度： depth 层次： level 双亲： parents 孩子： children 兄弟： brother 祖先： ancestor 子孙： descentdant 二叉树： binary tree 平衡二叉树： balanced binary tree 满二叉树： full binary tree 完全二叉树：complete binary tree` 遍历二叉树： tracersing binary tree 二叉排序树： binary sort tree 二叉查找树： binary search tree 线索二叉树： threaded binary tree 哈夫曼树： Huffman tree 有序树： ordered tree 无序树： unordered tree 判定树： decision tree 双链树： doubly linked tree 数字查找树： digital search tree 树的遍历： traversal of tree 先序遍历： preorder traversal 中序遍历： inorder travelsal 后序遍历： postorder travelsal 图： graph 子图： subgraph 有向图： digraph (directed graph) 无向图： undigraph (undirected graph) 完全图： complete graph 连通图： connected graph 非连通图： unconnected graph 强连通图： strongly connected graph 弱连通图： weakly connected graph 加权图： weighted graph 有向无环图： directed acyclic graph 稀疏图： spares graph 稠密图： dense graph 重连通图： biconnected graph 二部图： bipartite graph 边： edge 顶点： vertex 弧： arc 路径： path 回路（环）： cycle 弧头： head 弧尾： tail 源点： source 终点： destination 汇点： sink 权： weight 连接点： articulation point 初始节点： initial node 终端节点： terminal node 相邻边： adjacent edge 相邻顶点： adjacent vertex 关联边： incident edge 入度： indegree 出度： outdegree 最短路径： shortest path 有序对： ordered pair 无序对： unordered pair 简单路径： simple path 连通分量： connected component 邻接矩阵： adjacency matrix 邻接表： adjacency list 邻接多重表： adjacency multilist 遍历图： traversing graph 生成树： spanning tree 最小（代价）生成树： minimum(cost) spanning tree 生成森林： spanning forest 拓扑排序： topological sort 偏序： partical order 拓扑有序： topological order AOV网： activity on vertex network AOE网： activity on edge network 关键路径： critical path 匹配： matching 最大匹配： maximum matching 增广路径： augmenting matching 增广路径图： augmenting path graph 查找： searching 线性查找（顺序查找）： linear search (sequentail search) 二分查找： binary search 分块查找： block search 散列查找： hash search 平均查找长度： average search length 散列表： hash table 散列函数： hash funticion 直接定址法： immediately allocating method 数字分析法： digital analysis method 平方取中法： mid-square method 折叠法： folding method 除法： division method 随机数法： random number method 排序： sort 内部排序： internal sort 外部排序： external sort 插入排序： insertion sort 随小增量排序： diminishing increment sort 选择排序： selection sort 堆排序： heap sort 快速排序： quick sort 归并排序： merge sort 基数排序： redix sort 平衡归并排序： balance merging sort 二路平衡归并排序： balance two-way merging sort 多步归并排序： ployphase merging sort 置换选择排序： replacement selection sort 文件： file 主文件： master file 顺序文件： sequential file 索引文件： indexed file 索引顺序文件： indexed sequential file 索引非顺序文件： indexed non-sequential file 直接存取文件： direct access file 多重链表文件： multilist file 倒排文件： inverted file 目录结构： directory structure 树形索引： tree index