Основные структуры данных

 

ВСЕРОССИЙСКИЙ ЗАОЧНЫЙ ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ

ИНСТИТУТ

КАФЕДРА АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ОБРАБОТКИ

ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ

 

 

КУРСОВАЯ РАБОТА

по дисциплине « Информатика»

на тему « Основные структуры данных»

 

 

                                                Исполнитель:

специальность           Ф и К,

 № зачетной  книжки         

                                                   Руководитель:

 

 

 

 

Москва – 2012

Оглавление

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Введение

Современное общество живет в период, характеризующийся  небывалым ростом объема информационных потоков. К известным видам ресурсов:  материальным, трудовым, энергетическим, финансовым, прибавился новый, ранее  не учитываемый – информационный. Только на основе своевременного пополнения, накопления, переработки информационного ресурса, то есть владения достоверной информацией, возможно рациональное управление любой сферой человеческой деятельности, правильное принятие решений. Особенно актуально это для сферы экономики.

Информация становится важнейшим  стратегическим ресурсом общества и  занимает ключевое место в экономике, образовании и культуре. Неизбежность информатизации общества обусловлена резким возрастанием роли и значением информации. Информационное общество характеризуется высокоразвитой информационной сферой, которая включает деятельность человека по созданию, переработке, хранению, передаче и накоплению информации. Научным фундаментом процесса информатизации общества является информатика.

Для автоматизации  работы с большим количеством  данных, их структурируют. В целом  структурный подход к рассмотрению особенностей данных нацелен на проблемы организации их хранения, реорганизации, извлечения и представления. Актуальность этих вопросов возросла в связи с расширением парка компьютеров, позволивших хранить и использовать огромные объемы информации. При этом важно для эффективного использования данных определить такие их структуры, которые позволяли бы осуществлять быстрый поиск нужной информации, ее извлечение, модификацию.

Для раскрытия темы работы рассмотрены вопросы целесообразности представления данных в структурированном виде; признаки, на основе которых формируются структуры данных; особенности основных структур данных.

В практической части курсовой работы выполнен расчет отчислений ЕСН на предприятии по исходным данным, сформированы необходимые для этого таблицы и итоговая ведомость. Результаты расчета ЕСН по каждому сотруднику за текущий месяц представлены в графическом виде.

Для выполнения курсовой работы был использован  интегрированный пакет прикладных программ общего назначения MICROSOFT OFFICE. При оформлении работы использован текстовый редактор Word 2007. Задача  практической части выполнена в электронной таблице MS Excel 2007, которая обеспечивает вычисления над данными, их анализ, построение диаграмм, а также обладает другими аналитическими функциями.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ

Тема курсовой работы содержит понятие «данные», поэтому необходимо определить, что  включает в себя понятия информация и данные.

В широком смысле информация – это сведения об объектах и явлениях окружающей среды, их параметрах, свойствах и состоянии, которые  уменьшают имеющуюся о них  степень неопределенности, неполноты  знаний.

Наряду с  информацией широко используют понятие данные. В общем смысле данные могут рассматриваться как зафиксированные значения признаков объекта, которые в текущий момент не используются, а хранятся. В случае их использования для уменьшения степени неопределенности о чем-либо, данные фактически приобретают статус информации. Таким образом, справедливо утверждение, что информация – это используемые данные.

Важным понятием при работе с информацией является классификация объектов. Под объектом понимается любой предмет, процесс, явление материального или нематериального свойства. Классификация объектов – это процедура группировки на качественном уровне, направленная на выделение однородных свойств. Применительно к информации как к объекту классификации выделенные классы называют информационными объектами. Свойства информационного объекта определяются информационными параметрами, называемыми реквизитами. Реквизиты представляются либо числовыми данными, например вес, стоимость, год, либо признаками, например цвет, марка машины, фамилия.

Например, информация о каждом студенте в отделе кадров  университета систематизирована и  представлена посредством одинаковых реквизитов:

• фамилия, имя, отчество;
• пол;
• год рождения;
• место рождения;
• адрес проживания;
• факультет, где проходит обучение студент, и т.д.

Все перечисленные  реквизиты характеризуют свойства информационного объекта «Студент».

Любой реквизит может использоваться в качестве признака при выполнении операций над  данными.

Кроме выявления  общих свойств информационного  объекта классификация нужна для разработки правил (алгоритмов) и процедур обработки информации, представленной совокупностью реквизитов.

Работа с  информацией может иметь огромную трудоемкость и её надо автоматизировать. Работа с большими наборами данных автоматизируется проще, когда данные упорядочены, то есть образуют заданную структуру.

 

 

 

 

 

 

Основные  структуры данных

Существует  три основных типа структур данных: линейная, иерархическая и табличная. Их можно рассмотреть на примере  обычной книги. Если разобрать книгу на отдельные листы и перемешать их, книга потеряет свое значение. Она по-прежнему будет составлять набор данных, но подобрать адекватный метод для получения из нее информации весьма непросто.

Если же собрать  все листы книги в правильной последовательности, получим простейшую структуру данных – линейную. Такую книгу можно читать, хотя для поиска нужных данных её придется прочитать подряд, начиная с самого начала, что не всегда удобно.

Для быстрого поиска данных существует иерархическая структура. Так, например, книги разбивают на части, разделы, главы, параграфы. Элементы структуры более низкого уровня входят в элементы структуры более высокого уровня: разделы состоят из глав, главы из параграфов и т.д.

Для больших  массивов поиск данных в иерархической  структуре намного проще, чем в линейной, однако и здесь необходима «навигация», связанная с необходимостью просмотра. На практике задачу упрощают тем, что в большинстве есть вспомогательная перекрестная таблица, связывающая элементы иерархической структуры с элементами линейной структуры, то есть связывающая разделы, главы и параграфы с номерами страниц. В книгах с простой иерархической структурой, рассчитанных на последовательное чтение, эту таблицу принято называть оглавлением, а в книгах со сложной структурой, допускающей выборочное чтение, её называют содержанием.

 

 

Линейные  структуры (списки данных, векторы данных)

Линейные структуры  представляют собой список. Список – это простейшая структура данных, отличающаяся тем, что каждый элемент  данных однозначно определяется своим номером в массиве. В примере про книгу, проставляя номера на отдельных страницах, мы создаем структуру списка. В качестве примера также можно привести обычный журнал посещаемости занятий, так как он имеет структуру списка, поскольку все студенты группы зарегистрированы в нем под своими уникальными номерами. Номера являются уникальными потому, что в одной группе не могут быть зарегистрированы два студента с одним и тем же номером.

При создании любой  структуры данных надо решить два  вопроса: как разделять элементы данных между собой и как разыскивать нужные элементы. Например, в журнале посещаемости это решается так: каждый новый элемент списка заносится с новой строки, то есть разделителем является конец строки. Тогда нужный элемент можно разыскать по номеру строки. Например:

№ п/п	Фамилия, Имя, Отчество
1	Аистов Александр  Алексеевич
2	Бобров Борис  Борисович
3	Воробьёва Валентина  Владиславовна
…	……………………………
27	Сорокин Сергей Семенович

 

Разделителем  может быть и какой-нибудь специальный символ. В рассмотренном классном журнале в качестве разделителя можно использовать любой символ, который не встречается в самих данных, например символ «*». Тогда список выглядел бы так:

Аистов Александр  Алексеевич * Бобров Борис Борисович * Воробьёва Валентина Владиславовна * … * Сорокин Сергей Семенович

В этом случае для  розыска элемента с номером п надо просмотреть список начиная с самого начала и пересчитать встретившиеся разделители. Когда будет отсчитано п-1 разделителей, начнется нужный элемент.

В случае если все элементы списка имеют равную длину, то разделители в списке вообще не нужны. Для розыска элемента с номером п надо просмотреть список с самого начала и отсчитать а(п-1) символ, где а – длина одного элемента. Со следующего символа начнется нужный элемент. Такие упрощенные списки, состоящие из элементов равной длины, называют векторами данных.

Таким образом, линейные структуры данных (списки) – это упорядоченные структуры, в которых адрес элемента однозначно определяется его номером.

Табличные структуры (таблицы данных, матрицы данных)

В качестве примера  таблицы данных можно привести таблицу  умножения. Табличные структуры  отличаются от списочных тем, что  элементы данных определяются адресом  ячейки, который состоит не из одного параметра, как в списках, а из нескольких. Например, для таблицы умножения адрес ячейки определяется номерами строки и столбца. Нужная ячейка находится на их пересечении, а элемент выбирается из ячейки.

При хранении табличных  данных количество разделителей должно быть больше, чем для данных, имеющую структуру списка. Например, когда таблицы печатают в книгах, строки и столбцы разделяют графическими элементами – линиями вертикальной и горизонтальной разметки (рис. 1).

Планета	Расстояние  до Солнца, а.е.	Относительная масса	Количество  спутников
Меркурий	0,39	0,056	0
Венера	0,67	0,88	0
Земля	1,0	1,0	1
Марс	1,51	0,1	2
Юпитер	5,2	318	16

 

Рис. 1. Пример таблицы  данных

Если се элементы таблицы имеют равную длину, то такие  таблицы называют матрицами. В данном случае разделители не нужны, поскольку все элементы имеют равную длину и количество их известно. Для розыска элемента с адресом (т, п) в матрице, имеющей М строк и N столбцов, надо просмотреть её с самого начала и отсчитать а[N(т-1)+(п-1)] символ, где а – длина одного элемента. Со следующего символа начнется нужный элемент.

Таким образом, табличные структуры данных (матрицы) – это упорядоченные структуры, в которых адрес элемента определяется номером строки и номером столбца, на пересечении которых находится  ячейка, содержащая искомый элемент.

Выше был  приведен пример таблицы, имеющей два  измерения (строка и столбец), но на практике нередко приходится иметь  дело с многомерными таблицами, у  которых количество измерений больше. Например, таблица, с помощью которой  может быть организован учет учащихся:

 

Номер факультета:	3
Номер курса (на факультете):	2
Номер специальности (на курсе):	2
Номер группы в  потоке одной специальности:	1
Номер учащегося  в группе:	19

Размерность такой  таблицы равна пяти, и для однозначного отыскания данных об учащемся в подобной структуре надо знать все пять параметров (координат).

Иерархические структуры данных

Данные, которые  трудно представить в виде списка или таблицы, часто представляют в виде иерархических структур. Например, подобную структуру имеет система почтовых адресов, также их широко применяют в научных систематизациях и всевозможных классификациях (рис. 2).