·4.1栅格数据结构 ·4.2矢量数据结构 ·4.3两种数据结构的比较 ·4.4矢栅一体化数据结构 ·4.5镶嵌数据结构 ·4.6三维数据结构

1.1数据结构的基本概念 1.2数据结构类型 1.3抽象数据类型 1.4数据与数据结构 1.5算法 1.6算法分析

学习数据结构的基本概念和必要的基础知识。 理解逻辑结构、存储结构和运算的关系。 学会分析研究计算机加工的数据结构的特性，掌握常用的数据结构的特点并能正确地选择数据结构。 为应用涉及的数据选择适当的逻辑结构和存储结构，并能设计出较高质量的算法

1.1 为什么要学习数据结构 1.2 什么是数据结构 1.3 抽象数据类型 1.4 算法的特性及分类 1.5 算法的效率度量 1.6 数据结构的选择和评价

数据结构即指数据组织的形式，是适合于计算机存储、管理和处理的数据逻辑结构。对 空间数据则是地理实体的空间排列方式和相互关系的抽象描述。它是对数据的一种理解和解 释，不说明数据结构的数据是毫无用处的，不仅用户无法理解，计算机程序也不能正确的处 理，对同样一组数据，按不同的数据结构去处理，得到的可能是截然不同的内容。空间数据 结构是地理信息系统沟通信息的桥梁，只有充分理解地理信息系统所采用的特定数据结构， 才能正确有效地使用系统

第一节 数据结构及相关概念 第二节 简单矢量数据结构 第三节 拓扑数据结构 第四节 栅格数据结构 第五节 栅格模型和矢量模型的比较与转换

第1章数据结构基础概论 本章主要介绍以下内容 一、数据结构研究的主要内容 二、数据结构中涉及的基本概念 三、算法的概念、描述方法以及评价标准

本书是清华大学出版社出版的“清华大学计算机系列教材”《数据结构（用面向对象方法与C++语言描述)》和“教育部人才培养模式和开放教育试点教材”《数据结构》的配套教材，提供了学习“数据结构”的一些指导性建议和考试的样例。它给出主教材中绝大多数习题的参考答案和分析，还针对基本概念补充了一些知识性的练习，对于复习和准备考试的学生有一定参考价值。但对于正在学习“数据结构”课程的学生，应以掌握知识和培养能力为主，不应过多地依赖现成的习题解答

第一节数据结构讨论的范畴 一、算法+数据结构=程序设计 二、很多数值计算问题的数学模型通常可用一组线性 或非线性的代数方程组或微分方程组来描述,而 大量非数值计算问题的数学模型正是本门课程要 讨论的数据结构

第一节数据结构讨论的范畴 一、算法+数据结构=程序设计 很多数值计算问题的数学模型通常可用一组线性或非线性的代数方程组或微分方程组来描述,而大量非数值计算问题的数学模型正是本门课程要讨论的数据结构