京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据结构、数据类型和抽象数据类型概念区别
数据结构、数据类型和抽象数据类型,这三个术语在字面上既不同又相近,反映出它们在含义上既有区别又有联系。
数据结构是在整个计算机科学与技术领域上广泛被使用的术语。它用来反映一个数据的内部构成,即一个数据由哪些成分数据构成,以什么方式构成,呈什么结构。数据结构有逻辑上的数据结构和物理上的数据结构之分。逻辑上的数据结构反映成分数据之间的逻辑关系,物理上的数据结构反映成分数据在计算机内的存储安排。数据结构是数据存在的形式。
v数据是按照数据结构分类的,具有相同数据结构的数据属同一类。同一类数据的全体称为一个数据类型。在程序设计高级语言中,数据类型用来说明一个数据在数据分类中的归属。它是数据的一种属性。这个属性限定了该数据的变化范围。为了解题的需要,根据数据结构的种类,高级语言定义了一系列的数据类型。不同的高级语言所定义的数据类型不尽相同。Pascal语言所定义的数据类型的种类如图1-8所示。
其中,简单数据类型对应于简单的数据结构;构造数据类型对应于复杂的数据结构;在复杂的数据结构里,允许成分数据本身具有复杂的数据结构,因而,构造数据类型允许复合嵌套;指针类型对应于数据结构中成分数据之间的关系,表面上属简单数据类型,实际上都指向复杂的成分数据即构造数据类型中的数据,因此这里没有把它划入简单数据类型,也没有划入构造数据类型,而单独划出一类
。 数据结构反映数据内部的构成方式,它常常用一个结构图来描述:数据中的每一项成分数据被看作一个结点,并用方框或圆圈表示,成分数据之间的关系用相应的结点之间带箭号的连线表示。如果成分数据本身又有它自身的结构,则结构出现嵌套。这里嵌套还允许是递归的嵌套。
由于指针数据的引入,使构造各种复杂的数据结构成为可能。按数据结构中的成分数据之间的关系,数据结构有线性与非线性之分。在非线性数据结构中又有层次与网状之分。 由于数据类型是按照数据结构划分的,因此,一类数据结构对应着一种数据类型。数据类型按照该类型中的数据所呈现的结构也有线性与非线性之分,层次与网状之分。一个数据变量,在高级语言中的类型说明必须是读变量所具有的数据结构所对应的数据类型。
最常用的数据结构是数组结构和记录结构。数组结构的特点是:
成分数据的个数固定,它们之间的逻辑关系由成分数据的序号(或叫数组的下标)来体现。这些成分数据按照序号的先后顺序一个挨一个地排列起来。 每一个成分数据具有相同的结构(可以是简单结构,也可以是复杂结构),因而属于同一个数据类型(相应地是简单数据类型或构造数据类型)。这种同一的数据类型称为基类型。 所有的成分数据被依序安排在一片连续的存储单元中。 概括起来,数组结构是一个线性的、均匀的、其成分数据可随机访问的结构。由于这种结构有这些良好的特性,所以最常被人们所采用。在高级语言中,与数组结构相对应的数据类型是数组类型,即数组结构的数据变量必须说明为array [i] of T0 ,其中i是数组结构的下标类型,而T0是数组结构的基类型。
记录结构是另一种常用的数据结构。它的特点是: 与数组结构一样,成分数据的个数固定。但成分数据之间没有自然序,它们处于平等地位。每一个成分数据被称为一个域并赋予域名。不同的域有不同的域名。 不同的域允许有不同的结构,因而允许属于不同的数据类型。 与数组结构一样,它们可以随机访问,但访问的途径靠的是域名。 在高级语言中记录结构对应的数据类型是记录类型。记录结构的数据的变量必须说明为记录类型。
抽象数据类型的含义在上一段已作了专门叙述。它可理解为数据类型的进一步抽象。即把数据类型和数据类型上的运算捆在一起,进行封装。引入抽象数据类型的目的是把数据类型的表示和数据类型上运算的实现与这些数据类型和运算在程序中的引用隔开,使它们相互独立。对于抽象数据类型的描述,除了必须描述它的数据结构外,还必须描述定义在它上面的运算(过程或函数)。抽象数据类型上定义的过程和函数以该抽象数据类型的数据所应具有的数据结构为基础。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12