計算機科學中數據結構算法分析

摘 要：隨著互聯網科學的進步，人工智能在人們日常生產生活中的使用率越來越高，而這種先進科學技術的研發主要來源于計算機科學中的數據結構算法。本文簡要概述了計算機科學中的數據結構類型，提出了常見的數據結構算法，并介紹了該算法的主要應用場景，希望為相關研究人員提供參考。

關鍵詞：計算機科學;數據結構算法;應用場景

引言：計算機科學中的數據結構算法指的是利用數學方法，將數據轉換為程序編碼，實現對系統的自動化控制以解決生活中發生的問題，其算法主要應用C語言、PAD流程圖以及N-S流程圖等進行編譯。在計算機科學迅猛發展的時代，數據結構與算法在各行各業得以開發應用，為社會的進步提供了堅實的基礎理論依據。

1計算機科學中的數據結構與形式

1.1線性結構

計算機線性結構的邏輯關系主要強調對各節點數據之間的順連，此類結構常見的形式有棧、隊列、散列表等。

棧（Stack）

棧是線性結構中一種特殊類型的表，運用此結構能夠在所有固定端結構內，實現對數據信息節點的插入或刪除，在數據結構算法上主要有進棧與退棧兩種形式。其中在進棧計算中，需要監視棧的負荷程度并作出實際的狀態分析，當TOP≥n 時，需要編程師統計溢出數據信息，判斷出錯位置和具體內容，從而針對性進行修復處理;當TOP

隊列

隊列與棧的數據結構狀態較為相似，只是在功能作用上只能實現在一端進行插入或刪除的操作，即兩種功能需要在對立的兩個端結構上分別得以實現。通常情況下隊列可以數組的形式進行表示，會在隊列兩端形成兩種不同的指針狀態，其中 head（對頭指針）與tail（對尾指針）是隊列結構的兩個重要部分。其結構算法需要遵循循環計算的原則，對數值進行統計，同時應用隊列結構過程中需要設置特殊節點，并確保此節點上的數據域處于空放狀態，并通過相關運算將指針與表頭的數值元素相互匹配，從而形成計算公式：cq.rear=（cq.front+1）/（max+1），完成相關計算。

散列表

散列表的主要功能是能夠對結構中的關鍵信息數據進行儲存，從而實現數據信息的自動獲取，在算法上能夠通過不同的計算方法，完成自身數據結構的處理與調整。比如在時間、關鍵信息詞條長度、詞條分布條件等，會有一定的范圍取值，從而能夠自動對運算條件作出調整，產生較為合理的計算效果。

1.2非線性結構

計算機非線性結構主要作用是在各數據連接節點間，維持數據之間的對應關系，常見的結構形式有數組、樹。

數組（Array）

數組能夠將數據中相同形式的變量按照一定的邏輯順序進行排列組合，此類數據結構一般多用于編程語言領域，可按數據元素的特征光劃分為如整數、字符等類型。應用此結構進行計算時，需要將特定的參數信息設置在變體數據中，以數組元素閾值列表的形式存在。若在經計算過程中并沒有對相關參數進行處理，極易會在在算法中形成零長度數組。

樹（Tree）

樹結構是數據結構中最為典型的非線性結構，其邏輯結構是包含n個結點的有窮集合K（n>0），并滿足有且僅有一個結點k0∈K的條件。利用樹結構進行分析計算，需要在無前驅節點的狀態下，保證此節點的形態，與此同時，能夠利用這一計算條件，將樹結構各二次分支節點處的根節點數據，統一集中該節點數據上，并將數據節點作為樹結構的前驅節點進行相關計算[1]。

2計算機科學中常見的數據結構算法

2.1遞推法

遞推法是數據結構算法中較為常見的算法之一，需要經過逐級推導過程才能輸出最后的計算結果。計算機科學邏輯性較強，因此需要利用遞推法中的推導公式，將各類數據數值、形式等進行細分，然后推出程序編程的結果項，即通過枝節數據推導出數列的通項，方便對數據的檢驗與判斷。

遞推法最為常見的特點是能夠達到將數據由簡單到復雜層層推理的目的，利用此方法得到數列，即可將相關數據帶入到數列中，從而對其推理的正確與否進行驗算。在計算機科學中應用這一方法，能夠將大量且復雜的數據信息分類整理，使計算過程簡單化，此種方法在解決生活中實際問題的編程中比較常見。

2.2迭代法

迭代法一般多被應用于解決較為繁瑣且結構枝節較多的實際問題。此種方法的計算原理是將較為復雜的結構算法與結構簡單的算法進行等價處理，從而將復雜的問題簡單化，來求解最終的結果。由此我們可以看出迭代法的計算過程比較模糊，因此其結果的輸出缺乏一定的精準性，不適合應用于結果較為精確的數值型數據的計算，而更適用于解決理論或文字較為復雜的問題。

2.3枚舉法

枚舉法多用于解決判斷類問題如“此方案是否可行”、“綜合比較來看”、“此種做法是否正確”等具有分析判斷過程的情形。應用此類算法的思路是，第一，分析問題結構，劃定問題范疇;第二，判斷采用哪一種列舉法對問題進行列舉;第三，根據列舉類型檢驗問題計算的可行性;第四，正式算出計算的結果。此種方法最大的優勢在于其計算步驟較為清晰，當編程人員編碼時，不會造成邏輯混亂，使結果誤差加大。

3數據結構算法的應用場景

3.1追蹤被盜物品

公安系統可利用計算機數據結構算法，對特定情形的疑犯追蹤、失物尋找等創造先進的破案工具。當前蘋果手機與我國的華為均支持定位追蹤功能，若丟失物件中有這兩種手機，即可為案件破解提供較大的希望。比如某計算機教授在國外度假時，即利用計算機數據結構算法與當地警察迅速找回了被盜車輛。事情發生時，失主將帶有追蹤功能的華為手機遺落在車上，然后通過登錄Mazda Mobile Start （MMS）APP系統，實現了對丟失車輛進行GPS定位跟蹤，幫助其找到了丟失車輛的停車地點，與當地警察合力尋回了丟失車輛，這一現實中切實發生的案例，為我國公安系統辦案提供了新的途徑。

3.2美顏功能

手機與計算機上的圖像處理功能如PS或美顏相機等，就是在計算機數據結構算法的基礎上，所開發的視頻圖像處理技術。隨著計算機網絡的進一步優化與升級，當前人們在使用各類美顏軟件時，系統就會經過編程信息實現對人臉、身體的智能識別，然后可實現對圖片進行瘦臉、瘦身、化妝等操作，同時經過算法的不斷優化，能夠達到美顏程度進行調節的目的，大幅提升了軟件的適用性。

3.3大數據云計算

大數據時代下，云計算已經成為了各行各業必不可少的信息化應用技術，能夠對數據進行自動化儲存與運算;數據結構算法在網絡技術的加持下，可促使運算效率與質量更加穩定可靠，同時也能夠拓寬數據儲存的能力，以此來滿足不同用戶對數據的差異化需求。

結論：綜上所述，計算機科學中的數據結構與算法是支撐其不斷創新進步的基礎知識之一，能夠對數據進行整合，相關知識對計算機技術的完善與發展起著積極的促進作用。相關人員在今后的學習與研究過程中，應充分理解并掌握關于數據結構算法的基礎常識，為探尋算法的復雜度與深奧性奠定基礎，并基于數據結構算法的相關特征，切實發揮自身創新精神，為算法學習的應用創造新的思路。

參考文獻：

[1]李丹，蘇天路.計算機算法設計及數據結構離散性研究[J].現代信息科技，2019，3（22）：89-91.

[2]柳倩倩.現代計算機常用數據結構和算法分析[J].花炮科技與市場，2019（04）：10-11.

作者簡介：

楊世豪，男，漢，1997.12.23，籍貫：河南省禹州市，河南大學，計算機與信息工程學院，專業：軟件工程，學歷：本科，職稱：學生，單位所在省市：河南省 開封市，單位郵編：475000。