⑴ 如何实现线性表不同的存储结构
额，有点麻烦。
1、设计四种线性表：顺序存储结构、单链表、循环链表、双向链表的数据存储结构，用户选择某种后就新建一个相应的线性表。
2、针对这四种线性表：顺序存储结构、单链表、循环链表、双向链表，每种都分别设计以下五个（或更多的函数）：初始化线性表、插入数据、删除数据、查找数据、清空线性表等基本操作。所以至少需要4x5=20个函数！每种结构对应至少5个操作！
3、实际上，可以使用C++的标准模板库来迅速搞定，之前做实验我们偷懒用的STL搞的，STL标准模板库将常用的操作全部封装了起来，使用非常简单，比如一个pop()就可以从容器尾部删除元素，push_back()就是从元素尾部插入元素，更多网络一下就搞懂了。再比如单链表可以用容器vector/list来实现，双向链表可以用容器deque来实现，顺序就数组了，循环链表用容器vector自己配个长度控制变量也可以搞定！
希望以上可以对你有所帮助，望采纳~~
⑵ 数据的储存结构主要有哪两种有什么主要区别
数据的储存结构主要有：顺序存储结构和链式存储结构。
主要区别
一、存储单元的连续性不同
链式存储结在构计算机中用一组任意的存储单元存储线性表的数据元素(这组存储单元可以是连续的,也可以是不连续的)。
顺序存储结构在计算机中用一组地址连续的存储单元依次存储线性表的各个数据元素。
二、优缺点不同
空间上
顺序比链式节约空间。是因为链式结构每一个节点都有一个指针存储域。
存储操作上：
顺序支持随机存取，方便操作
插入和删除上：
链式的要比顺序的方便（因为插入的话顺序表也很方便，问题是顺序表的插入要执行更大的空间复杂度，包括一个从表头索引以及索引后的元素后移，而链表是索引后，插入就完成了）
三、适用方向不同
链式存储适用于在较频繁地插入、删除、更新元素时，而顺序存储结构适用于频繁查询时使用。
⑶ 如何根据数据的逻辑结构设计相应的存储结构
逻辑结构将的是关系,比如集合,线性,非线性,都是元素或者结点之间的关系,而存储结构讲的是数据元素的表示和关系的表示.前一个是抽象的,后一个是具体的,可以实现的.
同一种逻辑结构采用不同的存储方法,可以得到不同的存储结构.比如线性结构采用采用顺序存储方法,就可以得到顺序表,采用链式存储方法就可以得到链表.
⑷ 关于数据结构中图的储存方式的选择
首先你要明白，邻接链表存图的空间复杂度与图中边的数量有关(O(N+E) E表示图中边的数目)，而数组存图空间复杂度与点数有关（O(N^2)N表示点数）
看点的数量，如果点的数量不是很大（比如几百个左右或者更小）那么二者都可以选择。
如果点的数量过大的话，用数组存储稀疏图会造成大量的空间浪费，此时选择使用邻接表更好。
⑸ 数据结构的存储方式有哪几种
数据结构的存储方式有顺序存储方法、链接存储方法、索引存储方法和散列存储方法这四种。
1、顺序存储方式：顺序存储方式就是在一块连续的存储区域一个接着一个的存放数据，把逻辑上相连的结点存储在物理位置上相邻的存储单元里，结点间的逻辑关系由存储单元的邻接挂安息来体现。顺序存储方式也称为顺序存储结构，一般采用数组或者结构数组来描述。
2、链接存储方法：它比较灵活，其不要求逻辑上相邻的结点在物理位置上相邻，结点间的逻辑关系由附加的引用字段表示。一个结点的引用字段往往指导下一个结点的存放位置。链接存储方式也称为链接式存储结构，一般在原数据项中增加应用类型来表示结点之间的位置关系。
3、索引存储方法：除建立存储结点信息外，还建立附加的索引表来标识结点的地址。它细分为两类：稠密索引：每个结点在索引表中都有一个索引项，索引项的地址指示结点所在的的存储位置；稀疏索引：一组结点在索引表中只对应一个索引项，索引项的地址指示一组结点的起始存储位置。
4、散列存储方法：就是根据结点的关键字直接计算出该结点的存储地址。
(5)如何选取数据的存储结构扩展阅读
顺序存储和链接存储的基本原理
在顺序存储中，每个存储空间含有所存元素本身的信息，元素之间的逻辑关系是通过数组下标位置简单计算出来的线性表的顺序存储，若一个元素存储在对应数组中的下标位置为i，则它的前驱元素在对应数组中的下标位置为i-1，它的后继元素在对应数组中的下标位置为i+1。
在链式存储结构中，存储结点不仅含有所存元素本身的信息，还含有元素之间逻辑关系的信息。数据的链式存储结构可用链接表来表示。其中data表示值域，用来存储节点的数值部分。Pl，p2，…，Pill(1n≥1)均为指针域，每个指针域为其对应的后继元素或前驱元素所在结点的存储位置。
在数据的顺序存储中，由于每个元素的存储位置都可以通过简单计算得到，所以访问元素的时间都相同；而在数据的链接存储中，由于每个元素的存储位置保存在它的前驱或后继结点中，所以只有当访问到其前驱结点或后继结点后才能够按指针访问到，访问任一元素的时间与该元素结点在链式存储结构中的位置有关。
⑹ 如何根据一个数据的逻辑结构设计存储结构
数据的逻辑结构是指数据元素之间的逻辑关系，即从逻辑关系上描述数据。它与数据的存储无关，是独立于计算机的。数据的逻辑结构分为线性结构和非线性结构，线性表是典型的线性结构；集合、树和图是典型的非线性结构。
集合结构中的数据元素之间除了 “同属于一个集合”的关系外，别无其他关系。
线性结构结构中的数据元素之间只存在一对一的关系。
树形结构结构中的数据元素之间存在一对多的关系。
图状结构或网状结构结构中的数据元素之间存在多对多的关系。
扎实的数据结构与算法功底，能让我们站在更高的角度去思考代码、写出性能更优的程序，能让我们更快速地学习上手各种新技术（比如人工智能、区块链等），也能让我们敲开更高级编程领域的大门。数据结构与算法更是各大名企面试题中的常客，如果不想被行业抛弃、想进入更大的名企、在IT道路上走得更远，掌握数据结构与算法是非常有必要。
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⑺ 当为解决某一问题而选择数据结构时，应从哪些方面考虑
主要考虑两点：时间和空间 。
所谓“时间”就是一个算法从开始到执行完毕所需要的用时。如果某个问题对于时间要求很高（需要尽快完成）。那么“时间”是要优先考虑的。
“空间”是指执行完一个算法所需要消耗的内存大小。
数据结构不同于数据类型，也不同于数据对象，它不仅要描述数据类型的数据对象，而且要描述数据对象各元素之间的相互关系。
拓展资料：
数据结构是计算机存储、组织数据的方式。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。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。
在计算机科学中，数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中计算机的操作对象（数据元素）以及它们之间的关系和运算等的学科，而且确保经过这些运算后所得到的新结构仍然是原来的结构类型。
⑻ 如何才能选择一个好的数据结构进行程序设计
数据的逻辑结构、存储结构和操作（特别是基本操作）的实现这三者是密切相关的。一般地，在选择（或设计）数据结构时应该完成以下三步：
⑴ 确定表示问题所需的数据及其特性；
⑵ 确定必须支持的基本操作，并度量每种操作所受的时、空资源限制；
⑶ 选择（或设计）最接近这些开销的数据结构。
⑼ 数据的存储结构
存储结构就是物理结构，这没有错
存储结构是逻辑结构的存放方式，这没有错
逻辑结构是看不见摸不着的，但是计算机又要对数据进行逻辑结构的操作，那这就很尴尬了，咋办。
这时候存储结构（也就是数据的物理结构）挺身而出，“哥来给你表示你的位置”
存储结构的位置可以用数组或指针具体表示的
这时候就可以根据物理结构的存储位置来对数据的逻辑结构进行操作
那么二者肯定是要有联系的
联系：
逻辑结果是存储结构（物理结构）的映射
存储结构（物理结构）是逻辑结构的映像
就好比风是逻辑机构，缥缈见不着
那要把控它的位置，进行风向预测
那么气象台就根据某些手段进行控制，把风的具体位置给彰显出来了。