存储结构的4种存储方法

1、顺序存储方法

定义与原理：顺序存储方法是把逻辑上相邻的节点存储在物理位置上相邻的存储单元里，节点间的逻辑关系由存储单元的邻接关系来体现，通常借助程序语言的数组来描述，主要应用于线性的数据结构，非线性的数据结构也可通过某种线性化的方法实现顺序存储。

优点

随机存取效率高：可以通过计算地址直接访问任何数据元素，能快速获取表中任意位置的元素。

存储密度大：由于数据元素依次存放，不需要额外的指针等空间开销，节省存储空间。

缺点

插入和删除操作复杂：插入或删除数据元素时，需要移动大量元素以保持顺序，当数据量较大时，操作的时间复杂度较高。

存储空间需预先分配：需要预先分配一块连续的存储空间，可能会造成空间浪费，若预先分配的空间不够，还会出现溢出等问题。

应用场景：适用于对随机存取要求高、数据元素个数相对固定且较少进行插入和删除操作的情况，如静态查找表、顺序栈、顺序队列等。

2、链接存储方法

定义与原理：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，不要求逻辑上相邻的元素在物理位置上也相邻，节点间的逻辑关系由附加的指针字段表示。

优点

插入和删除操作方便灵活：只需改变节点中的指针指向，无需移动其他元素，即可完成插入和删除操作，时间复杂度相对较低。

存储空间利用率高：不需要连续的存储空间，可利用零散的空闲存储单元，避免了顺序存储中因预留连续空间而造成的空间浪费。

缺点

存储密度小：每个节点都由数据域和指针域组成，相比顺序存储，相同空间内存储的数据元素相对较少。

随机存取性能差：要访问某个节点，需要从表头开始沿着指针依次遍历，无法像顺序存储那样直接通过计算地址访问。

实现算法复杂：由于指针的存在，使得一些算法的实现相对复杂，如查找、排序等操作需要考虑指针的操作。

应用场景：适用于数据元素的个数经常变化、需要进行频繁插入和删除操作的情况，如链表、链式栈、链式队列等。

3、索引存储方法

定义与原理：除建立存储节点信息外，还建立附加的索引表来标识节点的地址，索引表由若干索引项组成，每个索引项包含关键字和对应的记录存储地址。

优点

检索速度快：通过索引表可以快速定位到所需数据的存储位置，大大提高了数据检索的效率，尤其适用于大数据量的查找操作。

数据有序性好：索引表通常是按照关键字的顺序排列的，便于进行范围查询和有序输出等操作。

缺点

增加额外的存储空间：需要为索引表分配额外的存储空间，增加了存储成本。

索引维护复杂：当数据发生插入、删除或修改时，需要同时维护索引表的一致性，否则会导致索引失效，影响数据检索的准确性。

应用场景：常用于数据库系统、文件系统等需要快速查找数据的场景，如B树索引、哈希索引等。

4、散列存储方法

定义与原理：根据节点的关键码值计算出该节点的存储地址，将数据元素存储到相应的散列地址对应的存储单元中，散列函数的设计是关键，它决定了关键码到存储地址的映射方式。

优点

数据访问速度快：理想情况下，通过散列函数可以直接计算出数据元素的存储位置，实现快速访问，时间复杂度接近O(1)。

存储空间利用率较高：可以根据数据量的大小动态调整散列表的大小，避免了顺序存储中预留空间过多或过少的问题。

缺点

存在冲突问题：由于不同的关键码可能计算出相同的散列地址，导致冲突的发生，需要采取合适的冲突解决方法，如开放定址法、链地址法等，增加了算法的复杂性。

散列函数设计困难：设计一个好的散列函数需要考虑数据的分布情况、关键字的特点等因素，以确保散列地址的均匀性和减少冲突的发生。

应用场景：适用于需要快速查找、插入和删除操作的场景，如哈希表、散列表等数据结构。

存储方法	优点	缺点	适用场景
顺序存储	随机存取效率高；存储密度大	插入和删除操作复杂；存储空间需预先分配	静态查找表、顺序栈、顺序队列等
链接存储	插入和删除操作方便灵活；存储空间利用率高	存储密度小；随机存取性能差；实现算法复杂	链表、链式栈、链式队列等
索引存储	检索速度快；数据有序性好	增加额外的存储空间；索引维护复杂	数据库系统、文件系统等
散列存储	数据访问速度快；存储空间利用率较高	存在冲突问题；散列函数设计困难	哈希表、散列表等

四种存储方法各有优缺点，在不同的应用场景中发挥着重要作用，在实际应用中，需要根据具体的数据特点、操作需求以及系统环境等因素综合考虑选择合适的存储方法。