關于計算機科學中數據結構算法研究

鄧術平

摘 要 計算機的數據通過數據結構進行整理和整合，在計算機科學中，數據結構的算法與數據結構有著天然的聯系。本文論述了數據結構算法的特征，總結了若干種常用的計算機數據結構算法，介紹了計算機算法的設計原則，并對算法的設計進行了研究，希望能夠為計算機數據結構算法方向的研究提供一定的借鑒。計算機數據結構的算法問題是關系到數據結構的基礎問題，對數據結構進行深入的討論也有助于今后的學習和探討。

關鍵詞 數據結構 算法 復雜性

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A

計算機算法和計算機數據結構是計算機科學的重要研究領域和基礎性研究內容。計算機的科學計算和試驗模擬需要依靠計算機算法和數據結構。對計算機數據結構進行深入研究可以完善數據結構，為計算機數據結構的開發提供理論借鑒和實踐指導。如果積極的進行計算機數據結構和數據復雜程度的討論，可以保證計算機數據結構計算的精度和速度，提升編程的實際操作能力。運用計算機對數據進行處理，讓數據得到規整和計算操作，是計算機算法所研究的對象，在運用計算機處理數據的過程中，會運用到數學符號、邏輯符號和數據信息傳遞符號等處理信息的表示方式，對數據指令進行集中描述會使得計算和處理信息的流程發生改變，運用常用的數據處理方法基本上能夠解決日常問題。盡管指令和數據都是有限的，但是通過算法的處理，將數據按照所編譯的程序進行運算，將會得到合理的結果。

1計算機算法和數據結構概述

1.1數據結構算法的特征和內容

數據結構的算法是指計算機處理數據信息，進行數據計算和相關操作，以及對最終的處理結果進行描述操作的過程。通常涉及到數學計算、信息傳遞、邏輯符號和信息對比四個主要計算操作模式。對數據信息的相關指令進行描述會涉及到算法流程圖。當前，通過不同的符號或文字表述不同的算法結構，不同的符號和文字具有不同的意義，常用的幾種符號形式有C語言程序、常規文字符號、PAD流程圖和NS流程圖等。常規性文字符號和C語言是對數據結構算法進行的最直接表達，PAD流程圖和NS流程圖則涉及到圖形。設計者通過流程圖對算法的編譯工作進行描述，可以清晰的幫助算法的學習者進行領會。

與數據結構算法相關的指令是有限的，算法可以對數據相關的問題進行有效處理，在算法之中，編譯完成的指令可以按照順序計算，得出最終結果。指令的個數必須滿足特定的數量，指令所要表達的思想也必須是明確的，一條指令只能表達一個意思，不能表達多個意思。數據結構算法所表示的含義必須滿足計算機能力的要求，如果指令的數量過多或者后續計算無法完成，則必須重新考慮指令的完整性和合理性。盡管數據算法的數據特征是有限的，但是能夠對計算機數據進行有效計算，得出確切結果，數據指令的個數是有限的，如果想讓指令的意思獲得準確表達，就不能出現一條指令表達多種意思的效果。同時如果數據結構的算法包含了過多的指令，則之后的計算問題無法完成，因此需要保證計算的完整性和合理性。

1.2常用的幾種數據算法結構

計算機算法可以將平時不夠清晰，無邏輯的抽象形態，轉換為數據和圖形的可視結構。但是數據如何計算，結論如何得出，數據結構的思路是什么，則是我們需要詳加討論的。我們經常使用的數據有遞推、迭代、枚舉和遞歸等方法。計算機算法所要展示的是原本無規律的事物，將無規律變為有規律需要進行邏輯分析，進行分析之后所展示的結果就是數據結構，通過觀察算法和數據結構，可以基本總結出數據得出的思路，得知計算機的計算過程和設計步驟。本文所詳細論述的數據結構的具體算法主要包括了遞推和遞歸以及枚舉法和迭代法等，這些方法都是數據結構的常見算法，在實際過程中得到了廣泛應用。

遞歸法和遞推法是我們經常使用的方法，通過逐級推倒得出最終結果。在結果的得出過程之中，可以利用數學公式進行推倒，問題的細分也是通過數學公式。將問題細分之后，通過枝節的分析得出具有普遍特性的特征，既是得出通項。將復雜的內容簡單化是遞推法最重要的特點，數列的建立是得出遞推法的關鍵，將數據帶入數列之中，檢驗數據的真實性，遞推法的總體思路就是一種實驗的方法。在工程當中，經常運用到遞推數列的方法進行求解，運用直接或間接的遞推法都可以將復雜的問題簡單化。將復雜的問題簡單化是遞推法的出發點。運用遞推法可以逐步得到想要的結果，運用推倒公式將復雜的問題簡單化，逐步細分問題，可以得出所要討論問題的公共屬性，得到問題的普遍解決辦法。將簡單到復雜的過程運用到遞推和遞歸的過程中去，是該方法通常的思路。數列的得出是一種總結性的突破，找到問題的關鍵之后，將數據帶入到數列之中，可以檢驗數據的正確性。遞推法的總思路就是一種實驗的方法，問題解決在于回歸到問題的出發點，復雜問題簡單化的思路就是從問題的出發點去解決，找到問題的根源。

迭代法主要運用在復雜的問題之中，如果問題比較繁瑣或枝節較多，多采用移花接木的方法，將復雜的問題劃分成不同的算法進行求解，將繁瑣的問題劃分成數個稍簡單的問題。雖然迭代法的計算精度和計算難度不如遞推法，計算的時間也比遞歸法要短，但是應對理論復雜但計算精度要求不高的項目，依然非常有效。如果問題比較復雜，則通常選用迭代法是合適的。迭代法采用的辦法是將繁瑣的問題拆解成幾個簡單的問題，迭代法犧牲了計算的精確度，為了獲得較短時間的效果，計算的準確性不如遞推法高，但是應對理論不復雜的問題，適用迭代法卻非常有效果。

枚舉法所要解決的問題是，是否可行和問題結論是否正確，多個問題的組合中也可以運用枚舉法。運用枚舉法的思路為，先分析所要解決的項目的結構，將所有涉及到該項目的屬性列舉出范圍，通過問題所屬項目的范圍分析決定采用何種枚舉方法，可以選擇按順序枚舉、逐一枚舉和按照類型枚舉的方法。確認枚舉的類型之后，就可以檢測數據的真實性和可理解性。當計算出正確的方案之后，為了方便工作人員的理解，防止出現計算誤區，還需要再次檢測。但是，算法的缺陷也是不可彌補的，由于枚舉法本身所具有的不足，在使用枚舉法已經選取了之前的兩種方案之后還仍舊沒有結論的情形下，才會使用枚舉法。因此盡管采用了枚舉法，也還是有可能得不到最終想要的結果。枚舉法的精度問題一直是枚舉法的弱點。

2計算機數據結構的算法設計原則

計算機數據結構的算法計算需要滿足一定的條件，符合一定的原則，要求才可能得到正確處理。在通常情形下，計算機算法設計當中，需要考慮多方面的問題，數據結構算法的計算工作也分不同步驟進行。計算機數據結構的算法知識當中的原則性知識的學習，有助于更加深入的理解計算機結構的運行情況，適當開展課題對數據結構的理論原則問題進行探討，有助于優化數據結構，降低數據結構的復雜性，從而提升數據運轉的效率。

2.1算法需要滿足正確性原則

算法是編程的核心問題，只有算法正確程序才能正常運轉，因此算法必須保證正確性，解決了正確性問題，在編程的過程中才能結合實際需要，運用合理的算法，進行科學計算。如果算法的選擇不是唯一的，則要盡可能的確認一種正確的算法，因為算法帶有唯一的屬性。算法問題關系到編程的效果是否良好，只有算法能達到正確的要求，才能保證程序的運行不出差錯，在實際程序設計的過程中，算法的設計在滿足正確性的前提下，需要根據實際需要設置合理的算法，保證算法設計的科學性和合理性。

2.2算法必須具備可讀性原則

合適的算法選取之后，還需要滿足程序中算法的可讀性原則，一個算法不能僅保證正確性，還需要具備可理解性，具備可讀性的算法才能夠被理解，從而便于計算，給程序的使用者帶來方便。算法的使用者在應用算法的時候如果走入誤區，則不能更快更好的進行程序的計算，也就無法達到預計的后果。滿足程序的可讀性是在選擇了正確的算法之后需要考慮的事項，好的算法所要滿足的不單單是合理性和正確性，還需要保證理解的可行性，只有便于理解的問題才是適合解決的問題，使用者在面對不可讀的數據之時容易陷入誤區，一個設計不具備可讀性的程序往往無法達到預期，因此為了保證良好的運行效果，需要保證程序的可讀性。

2.3算法必須符合穩定性原則

在計算機程序的運算過程中，輸出的結果的好壞與算法是否穩定運行相關，數據的波動性和程序運行的波動性決定了算法得出的結論是否穩定。在以往的項目實踐過程中，如果遇到計算機輸出的結果波動異常的情況，則一般屬于反常情況，如果計算機輸出的結果沒有規律，則預示實際情況不相符。在改進算法之后，數據穩定性可獲得提升，結果也將是預想到的結果。因此，對計算機的數據結構進行運行穩定性分析后，可以實現盡快得到合適結果的目的。要想盡快得到合適的、有效的結論，算法的穩定性也非常關鍵。

2.4算法設計的高效能低消耗原則

現代社會提倡高效低耗節能環保，需要計算機程序也滿足上述原則。計算機程序法的運行要盡量縮短計算的時間，現階段高效已經是計算機設計的原則之一，開發者都在向著節能高效的方面努力。計算機算法的高效性決定了計算機系統是否節能，運行速度快和能耗低的計算機數據結構是程序設計者追求的最終目標。

3計算機數據結構的復雜度研究

計算機程序運行時間的長短也取決于算法的復雜或簡單程度，一般而言復雜的程序運行的時間較長。在現實問題的解決過程中，我們所應對的問題一般都是簡單的問題，對現實當中的問題所設計出來的算法一般而言也是較為簡單的算法，因為算法設計的比較簡單，因此運算的實踐一般而言較短。但是與工程相關的問題算法一般都比較復雜，需要花費的時間也比較多，下文針對計算機程序花費的時間和計算機的內部存儲兩個角度進行詳細討論。算法的復雜程度一般會影響到計算的時間，計算機內部存儲性能的好壞也會影響到程序的運行。

程序的運行的時間和計算機的實際內存是影響到程序運行速度的關鍵因素。一般而言，如果計算機程序可以調用的空間比較大，一般程序的運行速度會比較快，因此擴大內存是提升程序運行速度的一種方法。同時其他環境因素也有可能影響到計算機程序的運行速度，但是其他環境因素的影響都是次要的方面，與內存相比影響不夠明顯。衡量計算機程序運行的快慢和相對信息計算時間長短的問題，所用到的衡量方法一般都是客觀的方法，除了需要選擇一臺性能高的計算機之外，還需要注意的問題就是增加計算機的內存，加大內存之后可以保證在運算相同程序的時候，所耗用的計算機內存只占了整體內存當中一個較小的部分，這樣才能保證計算機運行的速度。在解決實際問題的時候，想要得到相同的計算結果，除了可以選擇較為簡單的計算方法之外，選擇一個性能高的計算機并增大內存也是可行的方法。只有占用內存比例比較小的程序才能保證運行的時間較短，也是優先可以選擇的方法。

4結論

計算機數據結構的算法問題是關系到數據結構的關鍵和基礎，學習計算機數據結構的基礎知識必須要保證數據結構知識。如果需要深入的理解計算機的運行程序，也需要打好扎實的數據結構知識的基礎。在學習計算機程序設計的過程中，需要積極的學習數據算法的問題，掌握數據算法結構，學習數據結構的優化方法，掌握降低數據算法復雜度的方法，對于計算機數據處理當中具有重要價值和實際意義的算法問題，也需要進行更加深入的研究。

參考文獻

[1] 甄鵬華，于振梅.計算機科學中的算法設計與數據結構的離散性[J].微型機與應用，2016，35（22）：18-21.

[2] 崔彩霞，菅小艷，龐天杰.地方高校計算機類專業“算法與數據結構”實踐教學改革[J].計算機教育，2016（07）：52-54.

[3] 張乃孝.“數據結構”教學與教材研究[J].中國大學教學，2013（02）：86-90.

[4] 張麗萍，劉東升，王春暉.計算機應用型人才培養與數據結構課程改革[J].計算機教育，2010（05）：21-23.

[5] 李汪根，丁永生.DNA計算機中隊列數據結構的設計及實現[J].計算機學報，2007（06）：993-998.