MindMap Gallery Data Structure Chapter 1
Introduction to Chapter 1 of Data Structure. The knowledge points include the basic concepts of data structure, the meaning and analysis of algorithms, linear tables, linked storage structures, etc. It is worth collecting and learning!
Edited at 2021-12-05 16:59:55Mappa mentale per l’analisi del controllo della gestione del portata di progetto. Tre sezioni principali: 1. WBS Scope Breakdown – scomposizione gerarchica del lavoro con dettaglio dello Scopo del progetto. 2. Scope Boundary / Exclusions – definizione chiara dei confini del progetto e di ciò che è escluso per evitare scope creep. Strumento ideale per project manager e team di controllo per mantenere allineamento e ridurre rischi.
Questo template, ideato con EdrawMind, è un modello completo per il miglioramento continuo del sistema di gestione della qualità, con una descrizione di circa 500 parole. È strutturato come un diagramma a lisca di pesce, strumento efficace per analizzare le cause principali dei problemi di qualità e definire le leve di controllo necessarie per risolverli. Il processo è organizzato in quattro fasi chiave: la prima è lo standard e la pianificazione, dove si definiscono gli obiettivi di qualità, i criteri di accettazione, i requisiti di prova e le porte di qualità (Quality Gate). La seconda fase analizza i processi e le porte di controllo, per garantire che ogni passaggio del lavoro segua i standard stabiliti. La terza fase riguarda l’esecuzione QA/QC, con la definizione di metodi di prova e ispezione, nonché regole per la gestione dei difetti e delle non conformità. L’ultima fase è il miglioramento e le azioni correttive e preventive (CAPA), insieme a una catena di audit per monitorare l’efficacia delle misure adottate. In basso, una tabella "Quality Gate" permette di tracciare ogni punto di controllo, con criteri specifici, metodi di prova, proprietario e stato di avanzamento. Grazie alla visualizzazione chiara e intuitiva di EdrawMind, questo strumento aiuta il team a identificare le cause root dei problemi di qualità, implementare azioni efficaci e mantenere un ciclo di miglioramento continuo, garantendo la qualità finale del prodotto o servizio.
Questo template, creato con EdrawMind, è un modello di piano di comunicazione ottimizzato, con una descrizione di circa 500 parole. È uno strumento chiave per evitare incomprensioni tra stakeholder, garantire la trasparenza e mantenere il team allineato agli obiettivi del progetto. Il modello è composto da tre elementi fondamentali e interconnessi: la matrice di comunicazione, la cadenza timeline e le regole di comunicazione/SLA. La matrice di comunicazione è una tabella dettagliata dove per ogni pubblico o stakeholder, si definisce il tipo di informazioni da condividere, lo scopo della comunicazione, il canale da utilizzare (email, riunioni, piattaforme di progetto), la frequenza, il proprietario responsabile, il formato e il percorso di escalazione in caso di problemi. La cadenza timeline è una linea temporale che definisce le scadenze delle comunicazioni chiave, garantendo che le informazioni siano condivise in momento opportuno e non si verifichino ritardi o omissioni. Le regole di comunicazione e gli accordi sul livello di servizio (SLA) definiscono le norme formali della comunicazione, come i tempi di risposta, il tono da adottare e le responsabilità di ciascun membro del team. Grazie alla struttura visuale di EdrawMind, questo template permette di pianificare la comunicazione in modo strategico, trasparente e efficiente, riducendo i rischi di cattiva informazione, migliorando la collaborazione e garantendo che tutti gli stakeholder siano informati e coinvolti nel progetto.
Mappa mentale per l’analisi del controllo della gestione del portata di progetto. Tre sezioni principali: 1. WBS Scope Breakdown – scomposizione gerarchica del lavoro con dettaglio dello Scopo del progetto. 2. Scope Boundary / Exclusions – definizione chiara dei confini del progetto e di ciò che è escluso per evitare scope creep. Strumento ideale per project manager e team di controllo per mantenere allineamento e ridurre rischi.
Questo template, ideato con EdrawMind, è un modello completo per il miglioramento continuo del sistema di gestione della qualità, con una descrizione di circa 500 parole. È strutturato come un diagramma a lisca di pesce, strumento efficace per analizzare le cause principali dei problemi di qualità e definire le leve di controllo necessarie per risolverli. Il processo è organizzato in quattro fasi chiave: la prima è lo standard e la pianificazione, dove si definiscono gli obiettivi di qualità, i criteri di accettazione, i requisiti di prova e le porte di qualità (Quality Gate). La seconda fase analizza i processi e le porte di controllo, per garantire che ogni passaggio del lavoro segua i standard stabiliti. La terza fase riguarda l’esecuzione QA/QC, con la definizione di metodi di prova e ispezione, nonché regole per la gestione dei difetti e delle non conformità. L’ultima fase è il miglioramento e le azioni correttive e preventive (CAPA), insieme a una catena di audit per monitorare l’efficacia delle misure adottate. In basso, una tabella "Quality Gate" permette di tracciare ogni punto di controllo, con criteri specifici, metodi di prova, proprietario e stato di avanzamento. Grazie alla visualizzazione chiara e intuitiva di EdrawMind, questo strumento aiuta il team a identificare le cause root dei problemi di qualità, implementare azioni efficaci e mantenere un ciclo di miglioramento continuo, garantendo la qualità finale del prodotto o servizio.
Questo template, creato con EdrawMind, è un modello di piano di comunicazione ottimizzato, con una descrizione di circa 500 parole. È uno strumento chiave per evitare incomprensioni tra stakeholder, garantire la trasparenza e mantenere il team allineato agli obiettivi del progetto. Il modello è composto da tre elementi fondamentali e interconnessi: la matrice di comunicazione, la cadenza timeline e le regole di comunicazione/SLA. La matrice di comunicazione è una tabella dettagliata dove per ogni pubblico o stakeholder, si definisce il tipo di informazioni da condividere, lo scopo della comunicazione, il canale da utilizzare (email, riunioni, piattaforme di progetto), la frequenza, il proprietario responsabile, il formato e il percorso di escalazione in caso di problemi. La cadenza timeline è una linea temporale che definisce le scadenze delle comunicazioni chiave, garantendo che le informazioni siano condivise in momento opportuno e non si verifichino ritardi o omissioni. Le regole di comunicazione e gli accordi sul livello di servizio (SLA) definiscono le norme formali della comunicazione, come i tempi di risposta, il tono da adottare e le responsabilità di ciascun membro del team. Grazie alla struttura visuale di EdrawMind, questo template permette di pianificare la comunicazione in modo strategico, trasparente e efficiente, riducendo i rischi di cattiva informazione, migliorando la collaborazione e garantendo che tutti gli stakeholder siano informati e coinvolti nel progetto.
data structure
Chapter 01 Introduction
1.1 Basic concepts of data structure
1.1.2 Why learn data structures
1. Software design is the core of all fields of computer science. The primary issue to consider when designing software is the representation, organization, and processing of data. Data structure design and algorithm design are the core of software system design.
2. "Data structure algorithm = programming"
1.1.2 Concept: refers to the relationship between data elements.
Data structure includes three aspects: 1. Logical structure of data 2. Data storage structure 3.Data operations
1. Logical structure of data:
Linear structure: The data element has only one predecessor data element and one successor data element.
Tree structure: Each data element has only one predecessor data element and can have zero or several successor data elements.
Graph structure: Each data element can have zero or several predecessor data elements and zero or several successor data elements.
2. Data storage structure:
sequential storage structure
chain storage structure
3.Data operations:
initialization.
Determine whether it is empty.
Access refers to getting and setting the value of a specified element.
The number of statistical data elements.
Traversal refers to accessing all elements in a data structure in a certain order, and each data element is accessed only once. Traversing a data structure will result in a linear sequence of all data elements. Insert and remove the specified element.
Search refers to finding data elements that meet given conditions in the data structure.
Sorting refers to rearranging data elements in increasing (or decreasing) order according to the size of the specified keyword value.
1. Data type: refers to a type and a set of operations defined on this type.
2. Abstract Data Type (ADT): refers to a logical concept type and a set of operations on this type.
Abstract data types of a data structure include:
logical structure of data
Data operations
3. Implement a collection of different features
Linear table: represents a repeatable unordered set, with predecessor and successor order relationships between elements; the keywords of different elements can be repeated, and the serial number can be used to identify data elements with repeated keywords.
Sorted linear list: Represents a repeatable sorted set, with elements sorted in key size order.
Hash table: represents a non-repeatable unordered set, the element keys do not repeat, there is no order between elements, and there is no sorting.
Binary sorting tree: represents a non-repeatable sorted set, the element keywords are not repeated, and the elements are sorted in ascending/descending order by the keywords.
1.2 Algorithm
1.2.1 What is an algorithm?
1. Concept: An algorithm (Algorithm) is a set of finite rules, whose rules determine a sequence of operations to solve a specific type of problem.
Characteristics of the algorithm:
Finiteness
enter
output
feasibility
Algorithm design goals:
correctness
readability
Robustness
High time efficiency
High space efficiency
1.2.2 Algorithm analysis
Measuring the time efficiency of an algorithm
The time efficiency of an algorithm refers to the tendency that the execution time of the algorithm increases with the increase of the problem size. Time complexity is usually used to measure the time efficiency of the algorithm. T(n)=O(f(n))
Measuring the space efficiency of an algorithm
Space complexity refers to the additional memory space required to solve the problem when the algorithm is executed, excluding the storage space occupied by input data. S(n)=O(f(n))
Comparison of time complexity changes with n
Full chapter examples:
Linear tables, trees, graphs:
Chained storage structure, sequential storage structure:
Algorithms and data structures: