数据的逻辑结构和存储结构

数据结构教我们有效地存储数据，既要存储数据本身，还要存储数据之间的关系。

存储数据本身，也就是将数据存储到内存里。数据在内存中的存储状态，就称为数据的存储结构，也叫物理结构。

数据结构中，将数据之间的关系称为数据的逻辑结构。以下图所示的家谱图为例，数据之间存在很多关系，比如张亮是张平的父辈、是张静的祖辈等，所有这些关系就构成了数据的逻辑结构。

数据的存储结构

在内存中，数据的存储结构无非有以下两种情况：
1) 集中存储：所有数据存储在一整块内存空间中，数据之间紧挨着存放，如下图所示：


2) 分散存储：各个数据随机存储在内存空间中，如下图所示：


两种存储结构各有优势，将数据集中存储，方便后续查找数据；将数据分散存储，方便后续增加或者删除数据。

数据结构中，用顺序存储结构（顺序表）实现数据的集中存储，用链式存储结构（链表）实现数据的分散存储。有关这两种存储结构，我们会在后续章节中做详细讲解。

数据的逻辑结构

数据之间可能存在的关系，有以下 4 种情况：

1) 无关系

所谓“无关系”，即数据之间不存在任何关系。例如上图中，{1,2,3,4} 中各个数据之间就没有任何关系。

2) 一对一

上图的数据集中，每个数据的左侧有且仅有一个数据与其相邻（除 1 外）；同样，每个数据的右侧也只有一个数据与其相邻（除 n 外），所有的数据都是如此，数据之间就是“一对一”的逻辑结构；

3) 一对多

图 1 所示的“家谱图”中，数据之间就是“一对多”的逻辑结构。

以“张平”为例，他的父辈是“张亮”；他有两个孩子，分别是“张晶”和“张磊”。“张平”和其它数据之间就是“一对多”的关系，整个数据集呈现“一对多”的逻辑结构。

4) 多对多

{V1,V2,V3,V4} 数据之间就具有“多对多”的逻辑结构。

例如，从 V1 出发可以到达 V2、V3、V4；同样，从 V2、V3、V4 也可以到达 V1。V1 和其它数据之间就是“多对多”的逻辑关系。

多对多关系和一对多关系的区别在于：一对多关系中不存在环路，而多对多关系中存在环路，比如V1->V3->V2->V1就是一个环路。

针对每一种逻辑结构的数据，数据结构都提供了存储它们的方案：

• 查找表存储结构：专门存储无逻辑结构的数据；
• 线性存储结构：专门存储具有“一对一”逻辑结构的数据；
• 树存储结构：专门存储具有“一对多”逻辑结构的数据；
• 图存储结构：专门用来存储具有“多对多”关系的数据；

以上这些存储结构，后续会一一做详细地讲解。

总结

关于数据结构，与其说它是一门研究存储数据以及数据之间关系的学科，还可以这样概括：它是一门研究数据存储结构和逻辑结构的学科。通过研究数据的物理结构，可以掌握存储数据的方法；通过研究数据的逻辑结构，可以掌握存储数据之间关系的方法。

数据的存储结构有 2 种，分别是集中存储和分散存储。如果想集中存储数据，就选择顺序存储结构；如果想分散存储数据，就择链式存储结构。

数据的逻辑结构有 4 种，分别是“无关系”、“一对一”、“一对多”和“多对多”。无逻辑关系的数据可以选用查找表存储结构；具有“一对一”关系的数据可以选用线性存储结构；具有“一对多”关系的数据可以选用树存储结构；具有“多对多”关系的数据可以选用图存储结构

实际场景中，确定了数据的存储结构和逻辑结构，就可以敲定数据的存储方案。比如，数据呈现“一对多”关系，想分散存储，那么就选用【树的链式存储结构】。