『壹』 什麼是數據域，什麼是指針域
數據域是結點中存儲數據元素的部分。指針域是結點中存儲數據元素之間的鏈接信息即下一個結點地址的部分。
鏈表是一種物理存儲單元上非連續、非順序的存儲結構，數據元素的邏輯順序是通過鏈表中的指針鏈接次序實現的。鏈表由一系列結點組成，結點可以在運行時動態生成。每個結點包括兩個部分：一個是存儲數據元素的數據域，另一個是存儲下一個結點地址的指針域。
(1)存儲結點中數據域佔用的存儲量擴展閱讀：
由於的鏈表結點中除包含保存數據元素的自身信息的數據域外，還有表示數據元素之間的鏈接信息的指針域，因此比順序存儲結構的存儲密簡段態度低，存儲燃派空間的利用率也較低。
邏輯上相鄰的數據元素在物理上不一定相鄰，可用於存儲線性表、樹、圖等多種邏輯結構。插入、刪除操作比較靈活，不必移動數據元素，只要改變攔源結點中的指針域的值即可。
『貳』 求下列單鏈表的存儲密度值.......
結點數據本身占的存儲量 是節點的數據存儲量 也就是2
節點脊山整體占的空間2+4=6
所以密度為 2/6=33.33%
剩下的66.67%是指針佔用的空間中野梁
另外，如果是數組存儲的話，也賣運就是順序存儲
密度為100%
『叄』 存儲結構的概念
存儲結構的概念
數據元素之間的關系有兩種不同的表示方法:順序映象和非順序映象，並由此得到兩種不同的存儲結構:順序存儲結構和鏈式存儲結構。
數據的存儲結構是指數據的邏輯結構在計算機中的表示。
數據儲存結構
分類
順序存儲方法它是把邏輯上相鄰的結點存儲在物理位置相鄰的存儲單元里，結點間的邏輯關系由存儲單元的鄰接關系來體現，由此得到的存儲表示稱為順序存儲結構。順序存儲結構是一種最基本的存儲表示方法，通常藉助於程序設計語言中的數組來實現。
鏈接存儲方法它不要求邏輯上相鄰的結點在物理位置上亦相鄰，結點間的邏輯關系是由附加的指針欄位表示的。由此得到的存儲表示稱為鏈式存儲結構，鏈式存儲結構通常藉助於程序設計語言中的指針類型來實現。
存儲和鏈接存儲的基本原理
順序存儲和鏈接存儲是數據的兩種最基本的存儲結構。
在順序存儲中，每個存儲空間含有所存元素本身的信息，元素之間的邏輯關系是通過數組下標位置簡單計算出來的線性表的順序存儲，若一個元素存儲在對應數組中的下標位置為i，則它的前驅元素在對應數組中的下標位置為i-1，它的後繼元素在對應數組中的下標位置為i+1。在鏈式存儲結構中，存儲結點不僅含有所存元素本身的信息，而且含有元素之間邏輯關系的信息。
數據的鏈式存儲結構可用鏈接表來表示
其中data表示值域，用來存儲節點的數值部分。Pl，p2，…，Pill(1n≥1)均為指針域，每個指針域為其對應的後繼元素或前驅元素所在結點(以後簡稱為後繼結點或前驅結點)的存儲位置。通過結點的指針域(又稱為鏈域)可以訪問到對應的後繼結點或前驅結點，若一個結點中的某個指針域不需要指向其他結點，則令它的值為空(NULL)。
在數據的順序存儲中，由於每個元素的存儲位置都可以通過簡單計算得到，所以訪問元素的時間都相同;而在數據的鏈接存儲中，由於每個元素的存儲位置保存在它的前驅或後繼結點中，所以只有當訪問到其前驅結點或後繼結點後才能夠按指針訪問到，訪問任一元素的時間與該元素結點在鏈式存儲結構中的位置有關。
『肆』 為什麼數據流在內存中佔用空間少
數據流在內存中佔用空間少的原因：數據亂蠢中屬性（維）的取值范圍非常大，取檔歷的值非常多。根據查詢相關公開信息顯示：數據流的范圍廣域，這是指數據屬性（維）的取值范圍非常大，取的值非常多，如地域、手機號碼、人、網路節點等。這才是導致數據流無法在內存或硬碟嘩山中存儲的主要原因。維度小，即使到來的數據量很大，也可以在較小的存儲器中保存。
『伍』 單鏈表的存儲密度是多少
單鏈表的存儲密度小於1。
原因：「存儲密度=單鏈表數據項所佔空間/結點所佔空間」，而「結點所佔空間＝數據項所佔空間＋存放後繼結點地址的鏈域」；所以，存儲密度小於1。
數據結構中單鏈表的存儲密度：鏈表的每個節點除了數據域用來存儲元素外，還要額外的設置指針域，用來存儲用來存儲指示元素之間的邏輯關系的指針。
存儲密度是指數據元素本身所佔的存儲量和整個結點結構所佔的存儲量之比。
假設單鏈表數據元素本身的存儲量為N，指針域所佔的存儲量為M，則存儲密度為：N/（N+M）。而結點所佔空間＝數據項所佔空間＋存放後繼結點地址的鏈域。
在mysql中，每個資料庫最多可創建20億個表，一個表允許定義1024列，每行的最大長度為8092位元組（不包括文本和圖像類型的長度）。當表中定義有varchar、nvarchar或varbinary類型列時，如果向表中插入的數據行超過8092位元組時將導致Transact-SQL語句失敗，並產生錯誤信息。SQL
Server對每個表中行的數量沒有直接限制，但它受資料庫存儲空間的限制。每個資料庫的最大空間1048516TB，所以一個表可用的最大空間為1048516TB減去資料庫類系統表和其它資料庫對象所佔用的空間。
『柒』 鏈式存儲結構的存儲密度小，反而空間利用率卻比順序存儲結構的大為什麼
因為鏈式存儲結構的存儲空間在邏輯上是連續的，但是在物理上是離散的；而順序存儲結構的存儲空間在邏輯上是連續的，在物理上也是連續的。
鏈式存儲可以將一些零碎的小空間鏈接起來組成邏輯上連續的空間，因此空間利用率較高；而順序存儲是佔用磁碟上一片連續的物理空間，小於存儲要求的那些空間不能被使用，因此會跳過那些小存儲空間，往後尋找滿足要求的連續的存儲空間，於是空間利用率就變低了。
但是，順序存儲中所有存儲單元存儲的都是數據信息；而鏈式存儲中每個存儲節點除了存儲數據信息外，還需要使用一個鏈域來指向下一個存儲結點，這樣就可以將物理上離散的空間鏈接成邏輯上連續的，因此存儲同樣大小的內容時，鏈式存儲所用空間比順序存儲所用空間要大，所以存儲密度就小些。
『捌』 鄰接表的網路存儲空間很大嗎
在具體講解鄰接表存儲圖的實現方法之前，先普及一個"鄰接點鏈鉛拿"的概念。在圖中，如果兩個點相互連通，即通過其中一個頂點，可直接找到另一個頂點，則稱它們互為鄰接點。
鄰接指的是圖中頂點之間有邊或者弧的存在。
鄰接表存儲圖的實現方式是，給圖中的各個頂點獨自建立一個鏈表，用節點存儲該頂點，用鏈表中其他節點存儲各自的臨界點。
與此同時，為了便於管理這些鏈表，通常會將所有鏈表的頭節點存儲到數組中（也可以用鏈表存儲）。也正因為各個鏈表的頭節點存儲的是各個頂點，因此各鏈表在存儲臨界點數據時，僅需存儲該鄰接頂點位於數組中的位置下標即可。
例如，存儲圖 1a) 所示的有向圖，其對應的鄰接表如圖 1b) 所示：
鄰接表存儲有向圖
圖 1 鄰接表存儲有向圖
拿頂點 V1 來說，與其相關的鄰接點分別為 V2 和 V3，因此存儲 V1 的鏈表中存儲的是 V2 和 V3 在數組中的位置下標 1 和 2。
從圖 1 中可以看出，存儲各頂點的節點結構分為兩部分，數據域和指針域。數據域用於存儲頂點數據信息，指針域用於鏈接下一個節點，如圖 2 所示：
鄰接表節點結構
圖 2 鄰接表節點結構
在實際應用中，除了圖 2 這種節點結構外，對於用鏈接表存儲網（邊或弧存在權）結構，還需要節點存儲權的值，因此需使用圖 3 中的節點結構：
鄰接表存儲網結構使用的節點
圖 3 鄰接表存儲網結構使用的節點
圖 1 中的鏈接表結構轉化為對應 C 語言代碼如下：
#define MAX_VERTEX_NUM 20//最大頂點個數
#define VertexType int//頂點數據的類型
#define InfoType int//圖中弧或者邊包含的信息的類型
typedef struct ArcNode{
int adjvex;//鄰接點在數組中的位置下標
struct ArcNode * nextarc;//指向下一個鄰接點的指針
InfoType * info;//信息域
}ArcNode;
typedef struct VNode{
VertexType data;//頂點的數據域
ArcNode * firstarc;//指向鄰接點的指針
}VNode,AdjList[MAX_VERTEX_NUM];//存儲各鏈表頭結點的數組
typedef struct {
AdjList vertices;//圖中頂點的數組
int vexnum,arcnum;//記錄圖中頂點數和邊或弧數
int kind;//記錄圖的種類
}ALGraph;
鄰接表計算頂點的出度和入度
使用鄰接表計算無向圖中頂點的入度和出度會非常簡單，只需從數組中找到該頂點然後統計此鏈表中節點的數量即可。
而使用鄰接表存儲有向圖時，通常各個頂點的鏈表中存儲的都是以該頂點為弧尾的鄰接點，因此通過統計各頂點鏈表中的節點數量，只能計算出該頂點的出度，而無法計算該頂點的入度。
對於利用鄰接表求某頂點的入度，有兩種方式：
遍歷整個鄰接表中的節點，統計數據域與該頂點所在數組位置下標相同的節點數量，即為該頂點的入度；
建立一個逆鄰接表，該表中的各頂點鏈表專門用於存儲以此頂點為弧頭的所有頂點在數組中的位置下標。比如說，建立一張圖 1a) 對應的逆鄰接表：
逆鄰接表示意圖
對於具有 n 個頂點和 e 條邊的無向圖，鄰接表中需要存儲 n 個頭結點和 2e 個表結點。在圖中邊或者弧稀棚搭疏的時候，使用鄰接表要比前一節介紹的鄰接矩陣更加節省空間。
回答於 2022-11-01
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數據結構，求無向圖用鄰接矩陣和鄰接表的存儲空間大小，怎麼算激配？
鄰接表所需的存儲空間為e（邊數），但不適合查詢兩點間是否存在路徑鄰接矩陣所需的存儲空間為你n^2，適合查詢兩點間是否存在路徑對於第二問，鄰接表所需的存儲空間為9900，鄰接矩陣所需的存儲空間為你n^2=10000，差不多，所以選性能更優的鄰接矩陣實際上像（2）這種稠密圖（其實是個滿圖）一般適合鄰接矩陣
司馬刀劍
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圖解：什麼是「圖」？
作為圖的開始，我們先來看一個經典的問題，它被認為是圖論的起源。 歐拉在1735年提出，並沒有方法能圓滿解決這個問題，他更在第二年發表在論文《柯尼斯堡的七橋》中，證明符合條件的走法並不存在 歐拉把實際的抽象問題簡化為平面上的點與線組合，每一座橋視為一條線，橋所連接的地區視為點。這樣若從某點出發後最後再回到這點，則這一點的線數必須是偶數，這樣的點稱為偶頂點。相對的，連有奇數條線的點稱為奇頂點。由於柯尼斯堡七橋問題中存在4個奇頂點，它無法實現符合題意的遍歷。 之後，不少數學家都嘗試去解析這類事例。而這些解析，最後發展成為了數學中的圖論233。 圖是一種非線性表數據結構，圖中的元素我們叫做頂點，圖中建立的連接關系我們叫做邊。，圖主要分為四種：無向圖、有向圖、加權圖、加權有向圖。 我們把有邊有方向的圖叫做「有向圖」，把邊沒有方向的圖叫做「無向圖」，把邊帶有權重的圖叫做「加權圖」，這些概念其實都比較容易理解，你可以參考下面的幾幅圖對比一下。我們可以分別類比生活中的：知乎關注（有向）、微信交友（無向）和QQ好友親密度（帶權值）。 在圖的表示中，我們定義 度 的概念。對於無向圖而言，一個頂點的 度 是指跟該頂點相連接的邊的條數；對於有向圖而言，我們分別定義 入度 和 出度 ，頂點的入度表示有多少條邊指向這個節點，頂點的出度表示有多少條邊以這個節點為起點指向其他節點。 圖的存儲方法主要有兩種：鄰接表（Adjacency List）和鄰接矩陣（Adjacency Matrix）。我們首先來介紹一下這兩種存儲方法。 鄰接矩陣，顧名思義，就是利用矩陣去描述圖，它的底層依賴於一個二維數組。對於無向圖而言，如果 頂點i 與 頂點j 之間有邊，那麼我們就把 A[i][j] 和 A[j][i] 標記為1，它們之間沒有邊就標記為0；對於有向圖而言，如果 頂點 i 到 頂點 j 之間，有一條箭頭從 頂點 i 指向 頂點 j 的邊，那我們就將 A[i][j] 標記為 1。同理，如果有一條箭頭從 頂點j 指向 頂點 i 的邊，我們就將 A[j][i] 標記為 1。對於帶權圖，數組中就存儲相應的權重。 我們使用鄰接矩陣來表示圖，雖然的確很直觀明了，但是卻比較浪費空間。 其一，對於無向圖來說， A[i][j] 永遠等於 A[j][i] ，我們只需要使用一半矩陣就可以成功地表示，那另一半空間就被浪費掉了； 其二、如果我們存儲的是稀疏圖，也就是頂點很多，但每個頂點的邊並不很多，此時鄰接矩陣的存儲方法就更加浪費空間了。好比微信有好幾億的用戶，對應到圖上就是好幾億的頂點。但是每個用戶的好友並不會很多，一般也就幾百個而已。如果我們用鄰接矩陣來存儲，那絕大部分的存儲空間都被浪費了。 總結一下，當圖為稀疏圖、頂點較多，即圖結構比較大時，更適宜選擇鄰接表作為存儲結構。當圖為稠密圖、頂點較少時，使用鄰接矩陣作為存儲結構較為合適。 我們使用一個以頂點為索引的列表數組，其中數組中的每個元素都指向一個單獨的鏈表，該鏈表存儲了與數組中頂點相鄰的所有頂點。有點繞口，不過我為你准備了一張圖，我相信結合圖片你肯定可以更好地理解。 相比於鄰接矩陣， 鄰接表比較節省存儲空間，但是使用起來卻比較耗費時間 。不過， 它的形式更為自由和靈活 ，比如，在鏈表過長的情況下，我們可以把鏈表用平衡二叉查找樹（紅黑樹）替代，這樣的話就比較高效了。 好了，關於圖的內容就到這里了，我希望通過這篇文章你對於圖有了一個初步的認識！下一次，我們會介紹深度優先搜索和廣度優先搜索，小超與你不見不散！
『玖』 什麼是數據結構
要想知道什麼是數據結構？首先得知道數據是什麼？數據是對客觀事務的符號表示，在計算機科學中是指所有能輸入到計算機中並被計算機程序處理的符號總稱。那為何加上XX「結構」XX兩字？
數據元素是數據的基本單位，而茄磨冊任何問題中，數據元素都不是獨立存在的，它們之間總是存在著某種關系，這種數據元素之間的關系我們稱之為結構。
因此，我們有了以下定義：
數據結構是計算機存儲、組織數據的方式。數據結構是指相互之間存在一種或多種特定關系的數據元素的集合。通常情況下，精心選擇的數據結構可以帶來更高顫宏的運行或者存儲效率。數據結構往往同高效的檢索演算法和索引技術有關。
簡單講，數據結構就是組織，管理以及存儲數據的方式。雖然理論上所有的數據都可以混雜，或者糅合，或者飢不擇食，隨便存儲，但是計算機是追求高效的，如果我們能了解數據結構，找到較為適合當前問題場景的數據結構，將數據之間的關系表現在存儲上，計算的時候可以較為高效的利用適配的演算法，游腔那麼程序的運行效率肯定也會有所提高。
常用的4種數據結構有：
集合：只有同屬於一個集合的關系，沒有其他關系。
線性結構：結構中的數據元素之間存在一個對一個的關系
樹形結構：結構中的數據元素之間存在一個對多個的關系
圖狀結構或者網狀結構：圖狀結構或者網狀結構。
數據存儲結構指的是邏輯結構在計算機存儲空間中的存放形式(也稱為物理結構)。一般來說，一種數據結構的邏輯結構根據需要可以表示成多種存儲結構，常用的存儲結構有順序存儲、鏈式存儲、索引存儲和哈希存儲等。順序存儲：用一組地址連續的存儲單元依次存儲集合的各個數據元素，可隨機存取，但增刪需要大批移動。鏈式存儲：不要求連續，每個節點都由數據域和指針域組成，占據額外空間，增刪快，查找慢需要遍歷。索引存儲：除建立存儲結點信息外，還建立附加的索引表來標識結點的地址。檢索快，空間佔用大。哈希存儲：將數據元素的存儲位置與關鍵碼之間建立確定對應關系，檢索快，存在映射函數碰撞問題。
『拾』 鏈表中每個節點所佔用的儲存空間是連續的，但節點之間在空間上可以連續也可以不連續 對這句話不是很明白
一個鏈表有很多個節點，各個節點之間通過指針連接起來，所以各個結點之間的位置可以不連續，也就是可以放在不同的位置，所以在空間上可以是不連續的；但對於一個節點，因為節點內部是一個整體，所以就要佔用連續的存儲空間。
隊列是先進先出的棧是先進後出的都是線性表線性表是最基礎、最常用的數據結構，線性表中數據元素都是一對一的對應關系。可以不連續，它的存儲空間分兩段，一段存放數據，另一段存放著地址，鏈表是通過地址將數據串聯起來的數組必須是連續的存儲空間。
(10)存儲結點中數據域佔用的存儲量擴展閱讀：
一個鏈表或者多個鏈表使用獨立的存儲空間，一般用數組或者類似結構實現，優點是可以自動獲得一個附加數據：唯一的編號，並且方便調試；缺點是不能動態的分配內存。當然，另外的在上面加一層塊狀鏈表用來分配內存也是可以的，這樣就解決了這個問題。
這種方法有時候被叫做數組模擬鏈表，但是事實上只是用表示在數組中的位置的下標索引代替了指向內存地址的指針，這種下標索引其實也是邏輯上的指針，整個結構還是鏈表，並不算是被模擬的（但是可以說成是用數組實現的鏈表）。