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Android高效加载大图、多图解决方案,有效避免程序OOM

时间:2014-04-09 19:05:58      阅读:571      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

          由于 5月份要软考,于是乎便开始了我的软考复习之路。到现在为止开始复习也有两周了。还有一个半月

的时间,其中还要考一门考试。时间也是非常紧的了。

 

         从软考的复习看来,为什么要把数据结构放在第一位复习呢?原来数据结构不仅是一般程序设计的基础,而

且是设计和实现编译程序、操作系统、数据库系统以及其他系统程序的重要基础。并且计算机本来就是对信息的

加工处理的,数据只有在执行之后才有意义,所以先了解了数据的存储结构,然后再步步深入进而更深入学习进

程等知识。本篇文章简单介绍了数据结构的基本知识,大概框图,整理思路。

 

         数据结构是计算机存储、处理数据。其中根据数据结构的内容也能理解数据结构是数据的存储,组织数据的

方式。其中数据通过不同的方式存放在计算机中,进而数据的结构直接影响算法的选择和效率。了解了这些之后

就来看看数据结构的内容吧。

 

 

数据结构的分类

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    逻辑结构是数据元素之间的逻辑关系,即数据元素之间的关联方式或邻接关系。

    存储结构是逻辑结构在计算机中的实现。


结构

特点

存储方法

基本操作

线性表

线性表是最简单、最基本、也是最常用的一种线性结构

顺序存储和链式存储

插入、删除和检索等

树

对具有层次结构的数据需要用树形结构来描述,树形结构可以表示更复杂的数据

顺序存储和链式存储

查找、插入、删除

图

结点之间的邻接关系可以是任意的。可以描述多种复杂的数据对象,应用较为广泛

邻接矩阵、邻接表(顺序存储和链式存储的结合)

搜索

Hash表

十分实用的查找技术,具有极高的查找效率

散列存储

查找

 


 

算法

   算法的设计取决于逻辑结构,而实现依赖于采用的存储结构。

 

查找算法

算法

特点

优点

缺点

平均查找长度

适用范围

顺序查找

顺序比对当前结点与关键字是否相等

实现起来简单方便,逐个查询

效率不高

(n+1)/2

 

二分查找

每次查找中我们都把表的长度减半

更节省时间和空间

二分查找要求表元素是排好序的

lg(n+1)-1

只是用于顺序存储结构

分块查找

由一个索引表和一个顺序表组成

有索引表,查找速度快

数据元素的排序和索引顺序表的分块是要额外花时间的

(分块查找索引表)平均查找长度=Log2(n/s+1)+s/2

 

(顺序查找索引表)平均查找长度=(S2+2S+n)/(2S)

介于顺序查找和二分查找之间


排序算法

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    排序算法的分类如上所示,学习这几个算法,首先要了解每个算法的特点、优缺点、性能(时间复杂度和空

间复杂度)、稳定性等特点就能很好掌握,区分。

 

 

总结

    由上面的内容可以看出计算机算法与数据的结构密切相关,如上图,每种算法都有适用的数据结构,也就

是算法无不依附于具体的数据结构,数据结构直接关系到算法的选择和效率。


    通过写这篇文章,发现了虽然是自考学过,但是还是不能大意,还需要计划,做好总结,编织知识网,一点

点去积累。这只是一个开始。


 

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原文:http://blog.csdn.net/anjon520/article/details/23265243

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