우리의 데이터 구조에서 가장 간단한 것은 무엇인가: 나는 개인적으로 책 속의 선형 시계를 좀 더 상세하게 만들었다. (이것은 이해하기 쉽도록 하기 위해서이다.): int I； 와 같은 개별 요소 이 I 는 데이터 구조, 즉 int 유형의 변수인 데이터 구조입니다. 더하기/빼기/곱하기/나누기/자체 추가와 같은 일련의 연산을 수행할 수 있습니다. 물론, 개별 요소에 대해 우리가 그 데이터 구조와 알고리즘을 연구하는 것은 의미가 없다. 왜냐하면 그것은 본질적으로 원자성이기 때문에, 어떤 구체적인 조작에서는 약간의 차이가 있을 수 있기 때문이다. 그리고 더 높은 수준으로 업그레이드: 우리의 선형 테이블 (일반적으로 순차 테이블/체인 테이블 포함), 그럼 우리가 이 두 데이터 구조를 연구하는 주요 목적은 무엇입니까? 일반적으로 구조 (노드) 를 기반으로 한 추가/삭제/수정/검색 (질의) 의 네 가지 작업 (왜 이런 작업이 있는지, 아래에서 설명함) 을 주로 연구하는데, 이를 일반적으로 "추가/삭제/수정" 이라고 합니다. 노드의 경우 삭제와 같은 작업을 업데이트하려면 순서 테이블의 아래 첨자 액세스 방법을 사용합니다. 그런 다음 요소를 삭제한 후 이 요소 뒤의 모든 요소를 앞으로 이동해야 합니다. 이 시간은 긴 시퀀스 테이블에 대해서는 비교적 길지만 연결된 테이블에는 시퀀스의 개념이 없습니다. 요소를 삭제하려면 이전 노드의 포인터를 삭제된 지점의 다음 노드로 가리키고 free () 함수를 사용하여 공간을 확보하고 운영 체제로 되돌리기만 하면 됩니다. 검색 작업을 수행할 때 시퀀스 테이블은 아래 첨자를 사용하여 임의로 액세스하는 반면, 연결된 테이블은 사용된 요소를 얻기 위해 일치하는 요소에 처음부터 액세스해야 합니다. 이 시간도 연결된 테이블의 노드 수에 비례합니다. 그래서 우리의 각 데이터 구조는 알고리즘마다 다른 효과를 냅니다. 각 알고리즘은 절대적으로 좋지도, 절대적으로 나쁘지도 않습니다. 각각 적용 가치와 방법이 있습니다. 이렇게 하면 실제 프로젝트 개발에서 내부 알고리즘의 시공간과 프로젝트가 제공할 수 있는 하드웨어 기능을 종합적으로 평가하여 알고리즘을 개선할 수 있습니다.