什么是线性数据结构？ 解释的数据结构列表

数据结构是以用户有效使用的方式结构化的数据。 由于计算机程序对数据的依赖性很大，而且其性能也需要大量的数据，因此对数据进行整理非常重要。 这种以有组织的结构排列的数据称为数据结构。

将数据存储在数据结构中允许对数据元素进行访问、修改和其他操作。 数据的排列主要在计算机中完成，因此需要适当的算法来对数据结构进行操作。 减少空间和降低不同任务的时间复杂度是数据结构的主要目标。

数据结构中最重要的点是：

• 大量数据通过各种类型的数据结构进行组织。
• 每个数据结构都遵循一个特定的原则。
• 即使对数据结构进行任何操作，也应遵循数据结构的基本原则。

数据结构内的数据排列可以遵循不同的顺序。 因此，数据结构根据数据的排列方式进行分类。 基本上，有两种类型的数据结构。

1. 原始数据结构
2. 非原始数据结构

数据结构的原始类型包括预定义的数据结构，例如 char、float、int 和 double。

非原始数据结构用于存储元素的集合。 这种数据结构可以进一步分类为

1. 线性数据结构
2. 非线性数据结构。

阅读：了解线性和非线性数据结构之间的区别

在本文中，我们将主要讨论线性存储数据的数据结构。

线性数据结构

它是一种数据结构，其中数据的排列遵循线性趋势。 数据元素是线性排列的，因此元素直接链接到它的前一个和下一个元素。 由于元素是线性存储的，因此该结构支持单级数据存储。 因此，仅通过一次运行即可实现数据的遍历。

特征

• 它是一种数据结构，其中数据以线性顺序存储和管理。
• 序列中的数据元素一个接一个地链接。
• 由于数据是按顺序组织的，因此在计算机内存中实现数据的线性结构很容易。
• 数组，队列。 堆栈、链表等就是这种结构的例子。
• 存储在数据结构中的数据元素只有一种关系。
• 由于数据元素存储在单个级别中，因此可以在单次运行中执行数据元素的遍历。
• 如果实现了线性存储数据的结构，则计算机内存的利用率很低。
• 随着数据结构大小的增加，结构的时间复杂度也随之增加。

因此，这些结构可以概括为一种数据结构，其中元素按顺序存储并遵循以下顺序：

• 仅存在一个具有下一个元素的第一个元素。
• 只有一个最后一个元素存在，它具有一个先前的元素。
• 数据结构中的所有其他元素都有一个前一个元素和一个下一个元素

线性数据结构中的数据结构列表

1. 数组

数组是在连续的内存位置存储同类元素的结构类型。 相同类型的对象按顺序存储在数组中。 数组的主要思想是可以将多个相同类型的数据存储在一起。 在将数据存储到数组中之前，必须定义数组的大小。 可以访问或修改数组中的任何元素，并且对存储的元素进行索引以标识它们的位置。

可以通过一个简单的示例来解释数组，该示例存储班级中所有学生的分数。 假设有 20 名学生，那么数组的大小必须提到为 20。然后可以将所有学生的分数存储在创建的数组中，而无需为每个学生创建单独的分数变量。 数组的简单遍历可以导致元素的访问。

2.链表

链表是一种数据结构类型，其中单独的对象按顺序存储。 存储在数据结构中的每个对象都将具有数据和对下一个对象的引用。 链表的最后一个节点具有对 null 的引用。 链表的第一个元素称为链表的头。 链表与其他类型的数据结构之间存在许多差异。 这些是在内存分配、数据结构的内部结构以及链表上进行的操作方面。

与数组相比，获取链表中的元素是一个较慢的过程，因为数组中的索引有助于定位元素。 但是，在链表的情况下，该过程必须从头部开始并遍历整个结构，直到到达所需的元素。 与此相反，使用链表的好处是可以非常快速地在开头添加或删除元素。

链表分为三种类型：

• 单链表：这种结构具有存储在当前节点中的下一个节点的地址或引用。 因此，最后一个节点的地址和引用为 NULL。 示例：A->B->C->D->E->NULL。
• 双链表：顾名思义，每个节点都有两个与之关联的引用。 一个引用指向前一个节点，而第二个引用指向下一个节点。 可以在两个方向上进行遍历，因为参考可用于先前的节点。 此外，删除不需要显式访问。 示例：NULL<-A<->B<->C<->D<->E->NULL。
• 循环链表：循环链表中的节点以形成圆的方式连接。 由于链表是循环的，因此没有结束，因此没有 NULL。 这种类型的链表可以遵循单或双的结构。 没有特定的起始节点，数据中的任何节点都可以作为起始节点。 最后一个节点的引用指向第一个节点。 示例：A->B->C->D->E。

链表的属性是：

• • 访问时间：O(n)
  • 搜索时间：O(n)
  • 添加元素：O(1)
• 删除元素：O(1)

3. 堆栈

堆栈是另一种类型的结构，其中存储在数据结构中的元素遵循 LIFO（后进先出）或 FILO（先进后出）的规则。 两种类型的操作与堆栈相关联，即推送和弹出。 当必须将元素添加到集合中时使用推送，当必须从集合中删除最后一个元素时使用弹出。 只能对最后添加的元素进行提取。

堆栈的属性是：

• 添加元素：O(1)
• 删除元素：O(1)
• 访问时间：O(n) [最坏情况]
• 只有一端允许插入和删除元素。

堆栈的示例包括移除递归。 在必须反转单词的情况下，或者在使用编辑器时将首先删除最后输入的单词（使用撤消操作），使用堆栈。 如果你想尝试有趣的数据结构项目，请点击阅读这篇文章。

4.排队

队列是一种数据结构类型，其中要存储的元素遵循先进先出（FIFO）的规则。 遵循特定顺序以对元素执行所需的操作。 队列与栈的区别在于元素的移除，其中最近添加的对象在栈中首先被移除。 然而，在队列的情况下，首先添加的元素首先被删除。

数据结构的末端都用于数据的插入和删除。 控制队列结构的两个主要操作是入队和出队。 入队是指允许向数据集合插入元素的过程，出队是指允许移除元素的过程，在这种情况下，它是队列中的第一个元素。

队列的属性是：

• 插入一个元素：O(1)
• 删除一个元素：O(1)
• 访问时间：O(n)

队列示例：类似于那些在等待公共汽车或任何地方时产生的队列，数据结构也遵循相同的模式。 我们可以想象一个等公共汽车并站在第一个位置的人是第一个排队的人。 这个人将是第一个上公共汽车的人，即退出队列。 当多个用户共享相同的资源并且必须根据谁先在服务器上为他们提供服务时，就会应用队列。

结论

数据大小的增加需要在计算机程序中有效地使用数据结构。 如果数据没有以结构化的方式组织，那么在元素上执行任务就会变得困难。

对于无忧操作，组织它始终很重要，以便可以通过计算机程序执行简单有效的操作。 如果数据元素按顺序组织，则称为线性数据结构，而如果数据元素以非线性方式排列，则称为非线性结构。

数据结构在机器学习语言、现实生活中的问题等方面得到了广泛的应用。梦想在这个领域工作的人应该能够掌握这些概念。

如果您想了解更多信息，请查看 upGrad Executive PG Program in Data Science，它提供了一个平台，可将您转变为成功的数据科学家。 专为任何中级专业人士设计的数据科学课程将使您了解成功所需的所有理论和实践知识。 那么为什么要等待其他选项，当成功只需点击一下。 如果需要任何帮助，我们将很乐意为您提供帮助。