Основные структуры данных

Тема: Основные структуры данных

Раздел: Бесплатные рефераты по информатике

Тип: Курсовая работа | Размер: 431.00K | Скачано: 297 | Добавлен 21.05.11 в 14:07 | Рейтинг: 0 | Еще Курсовые работы

Вуз: ВЗФЭИ

Год и город: Москва 2009

Оглавление

Введение 3

ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ 5

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ 17

Литература 27

 

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;
• 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).

Рис. 2. Пример иерархической структуры данных

Иерархическая структура (рис. 3) строится следующим образом:

• исходное множество элементов составляет 0-й уровень и делится в зависимости от выбранного классификационного признака на классы (группы), которые образуют 1-й уровень;
• каждый класс 1-го уровня в соответствии со своим, характерным для него признаком делится на подклассы, которые образуют 2-й уровень;
• каждый класс 2-го уровня аналогично делится на группы, которые образуют 3-й уровень, и т.д.

Рис. 3. Иерархическая структура

Учитывая достаточно жесткую процедуру построения иерархической структуры, необходимо перед началом работы определить её цель, то есть какими свойствами должны обладать объединяемые в группы объекты. Эти свойства принимаются в дальнейшем за признаки классификации. Каждый объект на любом уровне должен быть отнесен к одной группе, которая характеризуется конкретным значением выбранного признака. Для последующей группировки в каждой новой группе необходимо задать свои признаки и их значения.

Основным недостатком иерархических структур данных является увеличенный размер пути доступа. Часто бывает так, что длина маршрута оказывается больше, чем длина самих данных, к которым он ведет. Поэтому в информатике применяют методы для регуляризации иерархических структур с тем, чтобы сделать путь доступа компактным. Один из методов получил название дихотомии. Его суть понятна из примера, представлена на рис. 4.

Рис. 4. Пример, поясняющий принцип действия метода дихотомии

В иерархической структуре, построенной методом дихотомии, путь доступа к любому элементу можно представить как путь через рациональный лабиринт с поворотами налево (0) или направо (1) и, таким образом, выразить путь доступа в виде компактной двоичной записи. В приведенном примере путь доступа к текстовому процессору Word 2000 выразится следующим двоичным числом: 1010.

Упорядочение структур данных. Списочные и табличные структуры являются простыми. Ими легко пользоваться, поскольку адрес каждого элемента задается числом (для списка), двумя числами (для двумерной таблицы) или несколькими числами для многомерной таблицы. Основным методом упорядочения является сортировка. Данные можно сортировать по любому избранному критерию, например: по алфавиту, по возрастанию порядкового номера или по возрастанию какого-либо параметра.

Несмотря на многочисленные удобства, у простых структур данных есть и недостаток – их трудно обновлять. Если, например, перевести студента из одной группы в другую, изменения надо вносить сразу в два журнала посещаемости; при этом в обоих журналах будет нарушена списочная структура. Если переведенного студента вписать в конец списка группы, нарушится упорядочение по алфавиту, а если его вписать в соответствии с алфавитом, то изменятся порядковые номера всех студентов, которые следуют за ним.

Таким образом, при добавлении произвольного элемента в упорядоченную структуру списка может происходить изменение адресных данных у других элементов. Поэтому в системах, выполняющих автоматическую обработку данных, нужны специальные методы для решения этой проблемы.

Иерархические структуры данных по форме сложнее, чем линейные и табличные, но они не создают проблем с обновлением данных. Их легко развивать путем создания новых уровней.

Недостатком иерархических структур является относительная трудоемкость записи адреса элемента данных и сложность упорядочения. Часто  методы упорядочения в таких структурах основывают на предварительной индексации, которая заключается в том, что каждому элементу данных присваивается свой уникальный индекс, который можно использовать при поиске, сортировке и т.п.

 

Заключение

Большое количество информации об объектах реального мира и отношениях между этими объектами, прежде чем разместить на устройствах памяти необходимо представить с помощью данных и их взаимосвязи на логическом уровне, создав определенную структуру. Таким образом, данные структурируют для удобства операции с ними.

Наиболее широко используются следующие структуры: линейная, табличная и иерархическая. Они различаются методом адресации к данным. Для эффективного использования информации важно определить такие её структуры, которые позволяли бы осуществлять быстрый поиск нужной информации, её извлечения, модификацию.

Структурный подход имеет большое значение при создании баз данных, банков данных и других информационных систем. Такой  подход позволяет на логическом уровне построить эффективную структуру информационной базы, которая затем на физическом уровне  реализуется с помощью конкретных технических средств. Во многом, выбранная структура хранения данных определяет важнейший параметр системы – время доступа к данным, а, следовательно, она непосредственно влияет на выполнение запросов со стороны пользователей.

 

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ

Общая характеристика задачи

В бухгалтерии ООО «Снежок» производится расчет отчислений по каждому сотруднику предприятия:

• в федеральный бюджет;
• фонды обязательного медицинского страхования (ФФОМС – федеральный, ТФОМС – территориальный);
• фонд социального страхования (ФСС).

Процентные ставки отчислений приведены на рис. 5. Данные для расчета отчислений в фонды по каждому сотруднику приведены на рис. 6.

1. Построить таблицы по приведенным ниже данным.
2. Выполнить расчет размеров отчислений с заработной платы по каждому сотруднику предприятия, данные расчета занести в таблицу (рис. 6).
3. Организовать межтабличные связи для автоматического формирования ведомости расчета ЕСН (единого социального налога) по предприятию.
4. Сформировать и заполнить ведомость расчета ЕСН (рис. 7).
5. Результаты расчета ЕСН по каждому сотруднику за текущий месяц представить в графическом виде.

СТАВКИ ЕСН
Фонд, в который производится  отчисление	Ставка, %
ТФОМС	2,00
Федеральный бюджет	20,00
ФСС	3,20
ФФОМС	0,80
ИТОГО	26,00

Рис. 5. Процентные ставки отчислений

Табельный номер	ФИО сотрудника	Начислено за месяц, руб.	Федеральный бюджет, руб.	ФСС, руб.	ФФОМС, руб.	ТФОМС, руб.	Итого, руб.
001	Иванов И.И.	15600,00
002	Сидоров А.А.	12300,00
003	Матвеев К.К.	9560,00
004	Сорокин М.М.	4620,00
005	Петров С.С.	7280,00

Рис. 6. Данные для расчета ЕСН за текущий месяц по каждому сотруднику

	ООО "Снежок"
					Расчетный период
					с			по
					__.__.20__			__.__.20__
		ВЕДОМОСТЬ РАСЧЕТА ЕСН
	Табельный номер	ФИО сотрудника		Федеральный бюджет, руб.		ФСС, руб.		ФФОМС, руб.	ТФОМС, руб.	Итого, руб.
	001	Иванов И.И.
	002	Сидоров А.А.
	003	Матвеев К.К.
	004	Сорокин М.М.
	005	Петров С.С.
	ВСЕГО ПО ВЕДОМОСТИ

Рис. 7. Ведомость расчета ЕСН

 

Описание алгоритма решения задачи смотрите в файле

 

Литература

1. АкуловО.А., Медведев Н.В. Информатика: базовый курс. – М.:Омега-Л, 2005.
2. Аладьев В.З. Основы информатики: Учеб. пособие – М.: Филин, 1998.
3. Информатика. Лабораторный практикум для студентов 2 курса всех специальностей. – М.: ВЗФЭИ, 2006.
4. Информатика: Учебник / Под ред. Н.В. Макаровой. – М.: Финансы и статистика, 2005.
5. Острейковский В.А. Информатика: Учебник. – М.: Высшая школа, 2004.
6. Практикум по экономической информатике: Учеб. пособие. Ч.1 / Под ред. Е.Л. Шуремова, Н.А. Тимаковой, Е.А. Мамонтовой. – М.:Перспектива, 2000.
7. Практикум по экономической информатике: Учеб. Пособие. Ч. II / Под ред. В.П. Косарева, Г.А. Титоренко, Е.А. Мамонтовой. – М.: Финансы и статистика; Перспектива, 2002.
8. Практикум по экономической информатике: Учеб. Пособие. Ч. III / Под ред. П.П. Мельникова. – М.: Финансы и статистика; Перспектива, 2002.

---

Понравилось? Нажмите на кнопочку ниже. Вам не сложно, а нам приятно).

---

Чтобы скачать бесплатно Курсовые работы на максимальной скорости, зарегистрируйтесь или авторизуйтесь на сайте.

Важно! Все представленные Курсовые работы для бесплатного скачивания предназначены для составления плана или основы собственных научных трудов.

---

Друзья! У вас есть уникальная возможность помочь таким же студентам как и вы! Если наш сайт помог вам найти нужную работу, то вы, безусловно, понимаете как добавленная вами работа может облегчить труд другим.

Добавить работу

---

Если Курсовая работа, по Вашему мнению, плохого качества, или эту работу Вы уже встречали, сообщите об этом нам.

---

Добавление отзыва к работе

Добавить отзыв могут только зарегистрированные пользователи.

---

Похожие работы

• Основные структуры данных
• Основные структуры данных (характеристика и классификация)
• Линейные и нелинейные структуры данных