(1)数据:所有能被计算机识别、存储和处理的符号的集合(包括数字、字符、声音、图像等信息 )。
(2)数据元素:是数据的基本单位,具有完整确定的实际意义。在计算机程序中通常作为一个整体进行考虑和处理。一个数据元素可由若干个数据项组成。
(3)数据项:构成数据元素的项目。它是数据不可分割的最小单位。
(4)数据类型:指一个类型和定义在这个类型上的操作集合。例:C语言(基本类型:整型、浮点型、字符型等构造类型:数组、结构、联合、指针、枚举等)
(5)抽象数据元素:抽象定义的、没有实际含义的数据元素。
(6)抽象数据类型:用户自己定义的数据类型。
(7)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。或按照一定逻辑关系组织,并按一定存储方法存储的数据的集合,且需要定义一系列运算。逻辑结构、存储结构和运算合称为三要素。表示为:
Data_Structure=(D, S)
其中:D—元素有限集,S—关系有限集
数据类型:是一个值的集合和定义在该值上的一组操作的总称。
抽象数据类型(ADT):由用户定义,用以表示应用问题的数据模型。它由基本的数据类型构成,并包括一组相关的服务(或称操作)
抽象数据类型可以用以下的三元组来表示:
ADT = (D,S,P)
D:数据对象
S:D上的关系集
P:D上的操作集
抽象数据类型可以通过固有的数据类型(如整型、实型、字符型等)来表示和实现。即利用处理器中已存在的数据类型来说明新的结构,用已经实现的操作来组合新的操作。
算法的基本特性:有穷性、确定性、可行性、必有输出
算法评价指标:正确性、可读性、健壮性、高效率与低存储量需求
数据结构课程—— 数据结构+算法=程序,涉及数学、计算机硬件和软件。
数据结构定义——指互相有关联的数据元素的集合,可用data_Structure=(D,S)表示。
数据结构内容——数据的逻辑结构、存储结构和基本运算 。
数据结构描述工具——抽象数据类型和类C语言。
算法效率——时间效率和空间效率 。
选择题
判断题
填空题
2022.5.12 修改,明天更新下一章节
行人检测 概述: 行人检测有两种方向,传统算法和基于深度学习算法。传统算法的典型代表有Haar特征+Adaboost算法,Hog特征+Svm算法,DPM算法。而基于深度学习的行人检测典型代表有RCNN系列,YOLO系列和SSD系列。其中RCNN系列...
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