Python面向对象编程实战：从混乱脚本到可维护类设计
2026/6/8 16:23:23
1.1.1基本概念和术语
1.数据
数据是信息的载体，此处是指计算机程序加工的原料；
2.数据元素
数据元素是数据的基本单位，如学生的信息记录，每一条都是一个数据元素（其中：姓名、年龄、ID等每个字段都是一个数据项）；
3.数据对象
具有相同性质的数据元素的集合，是数据的一个子集,比如一个包含几百名学生的数据的文件
4.数据类型
数据类型是一个值的集合和定义在此集合上的一组操作的总称。
（1）、原子类型。值不可再分，如：整数（int）、浮点数（float）、布尔型（bool）、字符型（char）、指针类型等
（2）、结构类型。值可再分割为若干成分的数据类型，如：数组、结构体（struct）、共同体（union）、字符串、对象
（3）、抽象数据类型（ADT）,一个数学模型及定义在数学模型上的一系列操作。ADT=数据结构 + 操作，只关心功能(封装数据与操作)，不关心底层怎么实现。如：栈（stack）、队列（Queue）、链表（LinkedList）、树（Tree）、图（Graph）、字典/映射（Map），
抽象数据类型=逻辑结构+存储结构+数据的运算=数据对象+数据关系+基本操作集
5.数据结构
数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合，简单的来说就是把零散的数据按照一定规则摆在一起，如：栈（stack）、队列（Queue）、链表（LinkedList）、树（Tree）、图（Graph）、字典/映射（Map），这些看存储时是数据结构，看操作时是抽象数据类型。
表格
| 名称 | 作为数据结构（看存储） | 作为抽象数据类型（看操作） |
|---|---|---|
| 数组 | 连续内存存放同类型数据 | 一般不算标准 ADT，仅基础存储结构 |
| 链表 | 节点 + 指针串联，空间不连续 | ADT：定义增、删、查节点的操作 |
| 栈 | 可用数组 / 链表实现存储 | ADT：规则先进后出，仅支持入栈、出栈、判空 |
| 队列 | 可用数组 / 链表实现存储 | ADT：规则先进先出，仅支持入队、出队、判空 |
| 树 | 分层分支式存储 | ADT：定义遍历、增删节点、查找等操作 |
| 图 | 顶点 + 边构成网状存储 | ADT：定义遍历、查路径、增删顶点 / 边等操作 |
| 哈希表 | 哈希数组 + 映射存储 | ADT：定义键值对增、删、查 |
1.1.2 数据结构三要素
1.数据的逻辑结构
逻辑结构是数据元素之间的逻辑关系，不关心数据如何存储，只关心元素之间怎么相连。逻辑结构独立于存储结构，从实际问题的角度出发
如：集合（元素之间没有关系，只是凑成一组）、线性结构（元素一对一，排成一条线）、树形结构（元素一对多）、图形结构（元素多对多）
2.数据的存储结构
存储结构是数据结构在计算机中的表示（物理结构），在存储时不止存储数据的值，也存储数据元素之间的关系
（1）、顺序存储。相邻元素存储在物理位置上也相邻的位置
（2）、链式存储。借助元素存储地址的指针来表示元素之间的逻辑关系。
（3）、索引存储。在存储元素同时，建索引表。索引表的每项称索引项。
（4）、散列存储。根据元素关键字（如学号2006110或者姓名张三）直接计算出该元素的存储地址，也叫哈希(Hash)存储。