[荐]数据结构报告(通用5篇)。
相信很多朋友都对写报告感到非常苦恼吧？随着社会一步步向前发展，越来越多的事务都会使用到报告。在动手写报告之前，一定先仔细想好内容的框架，经过大量搜集日出网编辑精心整理了“数据结构报告”，这篇文章包含了全面的信息您一定能找到您所需的内容！
数据结构报告 篇1
一、实验报告规范
实习报告的开头应给出题目、班级、姓名、学号和完成日期，并包括以下七个内容：
1.需求分析
以无歧义的陈述说明程序设计的任务，强调的是程序要做什么?明确规定：
(1)输入的形式和输入值的范围;
(2)输出的形式;
(3)程序所能达到的功能;
(4)测试数据：包括正确的输入及其输出结果和含有错误的输入及其输出结果。
2.概要设计
说明本程序中用到的所有抽象数据类型的定义、主程序的流程以及各程序模块之间的层次(调用)关系。
3.详细设计
实现概要设计中定义的所有数据类型，对每个操作只需要写出伪码算法;对主程序和其他模块也都需要写出伪码算法(伪码算法达到的详细程度建议为：按照伪码算法可以在计算机键盘直接输入高级程序设计语言程序);画出函数的调用关系图。
4.调试分析
内容包括：
(1)调试过程中遇到的问题是如何解决的以及对设计与实现的回顾讨论和分析;
(2)算法的时空分析(包括基本操作和其他算法的时间复杂度和空间复杂度的分析)和改进设想;
(3)经验和体会等。
5.用户使用说明
说明如何使用你编写的程序，详细列出每一步的操作步骤。
6.测试结果
列出你的测试结果，包括输入和输出。这里的测试数据应该完整和严格，最好多于需求分析中所列。
7.附录
带注释的源程序。如果提交源程序软盘，可以只列出程序文件名的清单。
值得注意的是，实习报告的各种文档资料，如：上述中的前三部分要在程序开发的过程中逐渐充实形成，而不是最后补写(当然也可以应该最后用实验报告纸誊清或打印)。
数据结构实验报告;实验名称：实验一线性表实现一个多项式;学生姓名：黄锦雨;班级：模板类、异常处理的使用;3.掌握线性表的操作的实现方法;4.学习使用线性表解决实际问题的能力;实验内容：;
数据结构实验报告
实验名称： 实验一线性表实现一个多项式
学生姓名： 黄锦雨
班 级：2011211109
班内序号： 20
学 号： 2011210263
日 期： 2012年10月31日
实验目的：
1.熟悉C++语言的基本编程方法，掌握集成编译环境的调试方法
模板类、异常处理的使用
3.掌握线性表的操作的实现方法
4.学习使用线性表解决实际问题的能力
实验内容：
利用线性表实现一个一元多项式Polynomial
f(x) = a0 + a1x + a2x2 + a3x3 + … + anxn
要求：
1. 能够实现一元多项式的输入和输出
2. 能够进行一元多项式相加
3. 能够进行一元多项式相减
4. 能够计算一元多项式在x处的值
5. 能够计算一元多项式的导数(选作)
6. 能够进行一元多项式相乘(选作) 7. 编写测试main()函数测试线性表的正确性
2. 程序分析
由于多项式是线性结构，故选择线性表来实现，在这个程序中我采用的是单链表结构，每个结点代表一个项，多项式的每一项可以用其系数和指数唯一的表示。如果采用顺序存储，那么对于结点的插入和删除的操作会比较麻烦，而且顺序表的结点个数固定，对于可能发生的情况无法很好的处理，而采用链表就会简单许多，还能自由控制链表的长度。
两个多项式要进行多次的计算，为了保护原始的数据，方便进行以后的计算，故选择把结果存储在一个新建的链表里。
2.1本程序完成的主要功能：
1. 输入和输出：需要输入的.信息有多项式的项数，用来向系统动态申请内存;多项式
各项的系数和指数，用来构造每个结点，形成链表。输出即是将多项式的内容
向屏幕输出。
2. 多项式相加与相减：多项式的加减要指数相同即是同类项才能实现，所以在运算时
要注意判断指数出现的各种不同的情况，分别写出计算方法。将每项运算得到
的结果都插入到新的链表中，形成结果多项式。
3. 多项式的求导运算：多项式的求导根据数学知识，就是将每项的系数乘以指数，将
指数减1即可，将每项得到的结果插入到结果多项式的链表中。
4. 多项式在某点的值：由用户输入x的值，然后求出每项的值相加即可。
2.2存储结构
单链表: 其定义的结点包括三部分：系数、指数以及下一个结点的地址
2.3关键算法分析
[内容要求]
关键算法：
1.一元多项式求和算法:
[1]初始化工作指针p和q,以及p节点前驱节点指针p_prior
[2]若p和q都不为空,则循环以下操作:
[2.1]若p->data.expdata.exp,则p_prior=p;p=p->nenx;
[2.2]否则,若p->data.exp>q->data.exp,则:
[2.2.1]将q结点加入到A链表p结点之前
[2.2.2]q指向B链表的下一个结点
[2.3]否则:p->ef=p->ef+q->ef;
[2.3.1]若p->ef为0,则删除结点p
[2.3.2]p指向下一个结点
[2.3.3]删除q结点
[2.3.4]q指向下一个结点
[3]若p为空并且q不为空,则将q结点及其后所有结点追加到A链表的最后端
[4]将B链表 制成空链表
2.一元多项式求导
[1]初始化工作指针p及p_prior
[2]若p不为空,循环以操作
[2.1]若p->data.exp=0;p_prior->next=p->next; p; p=p_prior;
[2.2]否则 p->ef*=p->data.exp; p->data.exp--;
3.一元多项式求在X处的值
[1]初始化工作指针p,定义会参数a
[2]若p不为空,循环以下操作
a+=p->ef*pow(x,p->data.exp);
p=p->next;
4.输出多项式
[1]获取头结点;
[2]循环n-1次(n为多项式的项数)
[2.1]将指针的指向后移;
[2.2]依照多项式的各种情况，设置输出方式
[2.2.1] 系数为1且指数不为1和0，输出x^expn+;
[2.2.2] 系数不为0且指数为0，输出(coef)+;
[2.2.3] 系数不为0且指数为1，输出(coef)x+;
代码详细分析：
求和算法详细分析:
1.若p->data.expdata.exp
(1)q结点不变
(2)p结点向下移
(1)p_prior=p;
(2)p=p->next;
2.若p->data.exp>q->data.exp执行一下主要操作步骤
(1) p_prior->next=q;
(2)p_prior=q;
(3)q=q->next;
(4)p_prior->next=p;
示意图
:
3.若p->data.exp==q->data.exp执行以下操作步骤:
(a)若合并系数为零,则删除p结点,主要步骤:
(1)p_prior->next=p->next;
(2) p;
(3)p=p_prior->next;
(4)Node*temp=q;
(5)q=q->next;
(6) temp;
示意图
:
(b)合并系数不为零,将其从新赋予p结点,主要步骤:
(1)p_prior=p;
(2)p=p_prior->next;
(3)Node*temp=q;
(4)q=q->next;
(5) temp;
示意图:
5. 若p为空且q不为空的情况
p_prior->next=q;
示意图:
3、计算关键算法的时间,空间复杂度
时间复杂度(1)一元多项式的构建(2)求和(3)减法(4)求导 时间复杂度都为O(n)
空间复杂度为:S(1)
2.3 其他
[内容要求]说明:为了防止word版本不一样而可能带来的图形错乱,示意图,流程图都用截图
3. 程序运行结果
测试主函数流程：流程图如图所示
4.总结;[正文格式要求]见1实验要求中的格式要求;1.这次实现一元多项式的运算运用了模版类,单链表;版类的的继承,在掌握模版类及链表的同时又复习了上;2.这次试验另一比较大的工程是一元多项式加法的算;点打出来又截图完成的,真的是一个比较大工程!;3.这次一元多项式实验问题让我的收获很大,对链表;的更加准确,在调试代码,检验的时候,曾遇到很大的;4.通过本次
4. 总结
[正文格式要求] 见1实验要求中的格式要求RcW66.Com
1. 这次实现一元多项式的运算运用了模版类,单链表模版类,一元多项式模版类是单链表模
版类的的继承,在掌握模版类及链表的同时又复习了上学期的相应内容.
2. 这次试验另一比较大的工程是一元多项式加法的算法示意图,以上截图全是我自己一点
点打出来又截图完成的,真的是一个比较大工程!
3.这次一元多项式实验问题让我的收获很大,对链表的构建更加熟练,对链表的向前推进把握
的更加准确,在调试代码,检验的时候,曾遇到很大的阻碍,主要是内存问题,通过自己一步步调试,解决了问题,自己也收获了很多。
4.通过本次实验，我发现自己分析问题不是很全面，容易忽略一些细节，以后分析问题时要仔细考虑认真分析，避免细节上的错误。
数据结构报告 篇2
数据结构报告
一、引言
数据结构是计算机科学的核心内容之一，它是计算机算法和程序设计的基础，为我们理解和解决各类复杂问题提供了极为有力的工具。数据结构涉及诸多知识体系和理论模型，如线性表、树、图、堆、散列表等，通过对它们的深入学习和掌握，我们可以高效地解决各种实际问题。本篇报告主要针对数据结构的相关主题进行介绍和阐述，以帮助读者加深对数据结构知识的理解和掌握。
二、数据结构基础
1.常见的数据结构类型
数据结构类型主要包括线性结构和非线性结构两种，其中线性结构中又分为顺序结构和链式结构。常见的数据结构有数组、链表、栈、队列、树、图等。这些数据结构的应用涉及各种领域，如数据搜索、图像处理、人工智能等。
2.常见的数据结构操作
数据结构的基本操作包括增、删、查、改四个方面，以及一些高级操作如排序、查找、遍历、存储等。每种数据结构对应的操作有所不同，例如数组的插入操作需要移动元素，链表的插入操作则需要改变指针指向。
三、线性表
1.线性表的定义
线性表是由n个数据元素组成的有限序列，每个数据元素都有一个线性前驱和后继。线性表的元素可以是数字、字符或者其他任何类型的数据。
2.线性表的基本操作
线性表的基础操作包括插入、删除、查找、排序等。其中插入和删除操作是我们在使用线性表时最常见的操作，它们主要用来在线性表中增加或删除一个元素。线性表的查找操作广泛应用于各种场合，例如在字典中查找某个单词、在数据库中查找某条记录等。
四、树
1.树的定义
树是一种非线性的数据结构，它由n个节点组成，每个节点最多有一个父节点和多个子节点。如果一个节点没有父节点，则该节点是根节点；如果一个节点没有子节点，则该节点是叶子节点。树的每个节点都可以有自己的属性和方法，这使得树在很多领域都有着广泛的应用。
2.树的遍历
树的遍历是指对树中所有节点的访问操作，分为前序遍历、中序遍历和后序遍历三种。前序遍历是先访问根节点，然后按照从左到右的顺序访问子节点；中序遍历是按照从左到右的顺序依次访问树中每个节点；后序遍历是先访问子节点，然后访问根节点。
五、图
1.图的定义与分类
图是一种非线性的数据结构，它包含一组节点和一组边，每个边连接两个节点。图的节点包括顶点和边，顶点表示图的节点，边表示两个顶点间的关系。图可以分为有向图和无向图两种，有向图中的边是有方向的，而无向图中的边是无方向的。
2.图的遍历
图的遍历是指对图中所有节点的访问操作，分为深度优先搜索和广度优先搜索两种。深度优先搜索一般使用递归或栈的数据结构实现，它从一个初始节点开始依次访问每个节点的子节点，直到没有子节点为止。广度优先搜索一般使用队列的数据结构实现，它从一个初始节点开始向外扩展，访问每个节点的邻居节点，直到所有节点都被访问为止。
六、散列表
1.散列表的定义
散列表是一种根据关键字直接访问内存位置的数据结构。它的特点是查询操作的平均时间复杂度为O(1)，这是由于散列表使用哈希函数将关键字映射到内存地址上。散列表主要有两个操作：插入和查找。插入操作将一个新元素插入到散列表中，查找操作根据关键字查找对应的元素。
2.散列表的哈希函数
哈希函数是散列表的关键部分，它将任意长度的输入值映射到固定长度的输出值。常见的哈希函数包括除留余数法、乘法散列法、平方取中法等。选择合适的哈希函数有助于提高散列表的查找效率和容错能力。
七、堆
1.堆的定义
堆是一种基于树形结构的数据结构，它可以被看做一个完全二叉树。堆可以分为最大堆和最小堆两种，最大堆中父节点的值大于等于两个子节点的值，最小堆中父节点的值小于等于两个子节点的值。堆主要用于解决如优先队列、图形算法等方面的问题。
2.堆的操作
堆的基本操作包括插入、删除和调整。插入操作将一个元素插入到堆中，删除操作将堆顶元素弹出，调整操作是将一个不满足堆的性质的堆变成满足堆性质的堆。其中调整操作通常使用堆排序算法实现。
八、数据结构的应用
数据结构广泛应用于各个领域，如软件开发、金融、生命科学、大数据等。在软件开发方面，数据结构的应用包括算法设计、数据管理、信息检索等。在金融方面，数据结构的应用包括股票市场预测、投资决策、模型优化等。在生命科学方面，数据结构的应用包括基因组学研究、蛋白质结构预测、药物发现等。在大数据方面，数据结构的应用包括海量数据处理、数据挖掘和机器学习等。
九、总结
本篇报告主要对数据结构的相关知识进行了介绍和阐述，包括线性表、树、图、散列表、堆等主题。这些数据结构在计算机科学中有着广泛的应用，可以帮助我们处理各种复杂问题，提高效率和准确性。希望本篇报告能够帮助读者更好地理解和掌握数据结构知识，并在实际应用中取得更好的效果。
数据结构报告 篇3
数据结构报告
引言
数据结构是计算机科学中的一个重要概念，它是指数据元素之间的关系以及这些关系在计算机中的存储方式。数据结构的选择和设计直接影响到程序的运行效率和空间利用率。本报告将详细介绍数据结构的相关知识、应用及优化方法。
一、数据结构的概念和分类
数据结构是对计算机中数据的组织、存储和管理的方法的研究。它按照数据元素之间的关系可分为线性结构、非线性结构和文件结构。线性结构中的数据元素是一对一的关系，如数组、链表；非线性结构中的数据元素是一对多的关系，如树、图；文件结构是对数据进行存储和访问的方法，如顺序文件、索引文件。
二、常见数据结构的应用
1. 数组(Array)：数组是一种线性结构，它可以存储多个相同类型的元素。在计算机科学中，数组被广泛应用于存储和访问数据，如矩阵运算、图像处理等。
2. 链表(Linked List)：链表是一种线性结构，它通过指针将数据元素连接在一起。链表可以动态地调整大小，因此在需要频繁插入和删除元素的情况下，链表是一种常用的数据结构。
3. 栈(Stack)：栈是一种具有特定操作限制的线性结构，它遵循先进后出（LIFO）的原则。栈常用于程序的内存分配、表达式求值等场景。
4. 队列(Queue)：队列是一种具有特定操作限制的线性结构，它遵循先进先出（FIFO）的原则。队列常用于实现任务调度、消息传递等场景。
5. 树(Tree)：树是一种非线性结构，它由节点和边组成。树状结构的应用非常广泛，如文件系统、数据库索引等。
6. 图(Graph)：图是一种非线性结构，它由节点和边组成。图的应用涉及到网络、社交关系分析等领域。
三、数据结构的优化方法
1. 算法优化：选择合适的算法可以明显提高程序的执行效率。比如，在查找一个有序数组中的元素时，使用二分查找算法可以将时间复杂度降低为O(logN)，而不是简单的线性查找算法的O(N)。
2. 空间优化：合理利用存储空间是数据结构优化的一个重要方面。比如，对于稀疏矩阵，可以采用压缩存储的方式，只保存非零元素，从而减少内存消耗。
3. 缓存优化：利用计算机中的缓存机制可以提高程序的访问速度。比如，将最常用的数据放在缓存中，减少从内存读取数据的时间。
4. 并行优化：利用并行计算的特性可以加快程序的执行速度。比如，将大规模的计算任务分解为多个子任务，分配给多个处理器同时执行。
结论
数据结构是计算机科学中非常重要的一门学科，它对程序的性能和空间利用率有着直接影响。在实际的软件开发中，根据具体的需求选择合适的数据结构和优化方法可以提高程序的效率和用户体验。因此，深入理解数据结构的概念和分类，并学会应用优化方法，对于开发高效的软件应用至关重要。
数据结构报告 篇4
一.实验内容：
实现哈夫曼编码的生成算法。
二.实验目的：
1、使学生熟练掌握哈夫曼树的生成算法。
2、熟练掌握哈夫曼编码的方法。
三.问题描述：
已知n个字符在原文中出现的频率，求它们的哈夫曼编码。
1、读入n个字符，以及字符的权值，试建立一棵Huffman树。
2、根据生成的Huffman树，求每个字符的Huffman编码。并对给定的待编码字符序列进行编码，并输出。
四.问题的实现
(1)郝夫曼树的存储表示
typedef struct{
unsigned int weight;
unsigned int parent,lchild,rchild;
}HTNode,*HuffmanTree; //动态分配数组存储郝夫曼树
郝夫曼编码的存储表示
typedef char* *HuffmanCode;//动态分配数组存储郝夫曼编码
(2)主要的实现思路：
a.首先定义郝夫曼树的存储形式，这里使用了数组
b.用select()遍历n个字符，找出权值最小的两个
c.构造郝夫曼树HT，并求出n个字符的郝夫曼编码HC
总结
1.基本上没有什么太大的问题，在调用select()这个函数时，想把权值最小的两个结点的'序号带回HuffmanCoding()，所以把那2个序号设置成了引用。
2.在编程过程中，在什么时候分配内存，什么时候初始化花的时间比较长
3.最后基本上实现后，发现结果仍然存在问题，经过分步调试，发现了特别低级的输入错误。把HT[i].weight=HT[s1].weight+HT[s2].weight;中的s2写成了i
附：
//动态分配数组存储郝夫曼树
typedef struct{
int weight; //字符的权值
int parent,lchild,rchild;
}HTNode,*HuffmanTree;
//动态分配数组存储郝夫曼编码
typedef char* *HuffmanCode;
//选择n个(这里是k=n)节点中权值最小的两个结点
void Select(HuffmanTree &HT,int k,int &s1,int &s2)
{ int i;
i=1;
while(i
//下面选出权值最小的结点，用s1指向其序号
s1=i;
for(i=1;i
{
if(HT[i].parent==0&&HT[i].weight
}
//下面选出权值次小的结点，用s2指向其序号
for(i=1;i
{
if(HT[i].parent==0&&i!=s1)break;
}
s2=i;
for(i=1;i
{
if(HT[i].parent==0&&i!=s1&&HT[i].weight
}
}
//构造Huffman树，求出n个字符的编码
void HuffmanCoding(HuffmanTree &HT,HuffmanCode &HC,int *w,int n)
{
int m,c,f,s1,s2,i,start;
char *cd;
if(n
m=2*n-1; //n个叶子n-1个结点
HT=(HuffmanTree)malloc((m+1)*sizeof(HTNode)); //0号单元未用，预分配m+1个单元
HuffmanTree p=HT+1;
w++; //w的号单元也没有值，所以从号单元开始
for(i=1;i
{
p->weight=*w;
p->parent=p->rchild=p->lchild=0;
}
for(;i
{
p->weight=p->parent=p->rchild=p->lchild=0;
}
for(i=n+1;i
{
Select(HT,i-1,s1,s2); //选出当前权值最小的
HT[s1].parent=i;
HT[s2].parent=i;
HT[i].lchild=s1;
HT[i].rchild=s2;
HT[i].weight=HT[s1].weight+HT[s2].weight;
}
//从叶子到根逆向求每个字符的郝夫曼编码
HC=(HuffmanCode)malloc((n+1)*sizeof(char*)); //分配n个字符编码的头指针变量
cd=(char*)malloc(n*sizeof(char)); //分配求编码的工作空间
cd[n-1]='';//编码结束符
for(i=1;i
{
start=n-1; //编码结束符位置
for(c=i,f=HT[i].parent;f!=0;c=f,f=HT[f].parent) //从叶子到根逆向求编码
{
if(HT[f].lchild==c)cd[--start]='0';
else
cd[--start]='1';
}
HC[i]=(char*)malloc((n-start)*sizeof(char)); //为第i个字符编码分配空间
strcpy(HC[i],&cd[start]);//从cd复制编码到HC
}
free(cd); //释放工作空间
}
void main()
{ int n,i;
int* w; //记录权值
char* ch; //记录字符
HuffmanTree HT;
HuffmanCode HC;
cout
cin>>n;
w=(int*)malloc((n+1)*sizeof(int)); //记录权值，号单元未用
ch=(char*)malloc((n+1)*sizeof(char));//记录字符，号单元未用
cout
for(i=1;i
{
cout
数据结构报告 篇5
数据结构报告
一、引言
数据结构是计算机科学中一门重要的基础学科，研究的是数据元素之间的关系以及数据元素的存储和操作方式。在计算机科学领域中应用广泛，如算法设计与分析、数据库系统、编译器、操作系统等都离不开数据结构。本报告旨在介绍数据结构的概念、特点和应用领域，以及在数据结构设计中常用的数据结构类型。
二、数据结构概述
数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。它不仅仅关注数据的存储方式，更关注数据的逻辑结构和操作方式。常见的数据结构有数组、链表、栈、队列、树和图等。数据结构的特点包括抽象性、逻辑性、物理性和动态性。数据结构的设计需要根据具体问题的特点选择合适的数据结构类型，以达到提高算法效率的目的。
三、数据结构的应用领域
1. 算法设计与分析：数据结构是算法的基础。合理选择数据结构类型，可以提高算法的效率和可读性。常用的数据结构类型有栈、队列、树和图等。
2. 数据库系统：数据结构在数据库系统中起着重要的作用。例如，关系型数据库使用B树和哈希表来组织和索引数据，提高数据的访问效率。
3. 编译器：编译器在代码的分析、优化和生成过程中需要使用数据结构来表示中间代码和符号表等。例如，语法分析阶段使用树状结构来表示源代码的语法结构。
4. 操作系统：操作系统中需要使用数据结构来管理进程、文件和内存等资源。例如，操作系统使用链表来管理进程的调度顺序。
五、常用的数据结构类型
1. 数组：数组是一种线性表数据结构，它的特点是连续存储的固定大小的元素。数组的元素可以通过下标来访问，具有随机访问的优势。但数组的插入和删除操作效率较低。
2. 链表：链表是一种通过指针将一组零散的内存块串联起来的数据结构。链表的元素可以动态增删，具有插入和删除的优势。但链表的访问时间复杂度较高。
3. 栈和队列：栈和队列是两种特殊的线性表数据结构。栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，只允许在栈顶进行插入和删除操作；队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，允许在队尾进行插入操作，在队头进行删除操作。
4. 树：树是一种非线性表数据结构，由节点和边组成。树的特点是层次性、唯一性和无环性。常见的树结构有二叉树、平衡二叉树和哈夫曼树等。
5. 图：图是一种非线性表数据结构，由节点和边组成。图的特点是多对多的关系。常见的图结构有有向图和无向图等。
六、结论
数据结构是计算机科学中一门重要的学科，研究的是数据元素之间的关系以及数据元素的存储和操作方式。数据结构的应用广泛，如算法设计与分析、数据库系统、编译器、操作系统等。合理选择数据结构类型，可以提高算法效率和系统性能。常见的数据结构类型有数组、链表、栈、队列、树和图等。在实际应用中，根据具体问题的特点选择合适的数据结构类型是关键。