一、数据结构的概念
数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。它不仅仅是存储数据的方式，更强调数据之间的逻辑关系和操作方法。
数据结构主要从以下几个角度来理解：
1. 数据之间的关系
逻辑结构：
集合结构：元素之间没有明显关系。
线性结构：一对一关系（如线性表、栈、队列）。
树形结构：一对多关系（如二叉树、B 树）。
图结构：多对多关系（如社交网络图）。
物理结构：
顺序存储：数据存放在连续的存储空间中（如数组）。
链式存储：数据存放在不连续的存储空间中，通过指针建立关系（如链表）。
2. 算法的概念
算法是对特定问题求解步骤的描述，通常以函数形式实现。它具有以下特性：
输入输出特性：有明确的输入和输出。
可行性：每一步都可实现。
有穷性：在有限步骤后终止。
确定性：同样输入得到唯一输出。
3. 衡量算法优劣的标准
时间复杂度：衡量算法执行所需时间。
常用 大 O 记法：
空间复杂度：衡量算法运行所需的额外存储空间。
二、查找表的存储方式
查找表是一种用于查找、插入、删除数据元素的数据结构。常见的存储方式有：
1. 顺序表
定义：查找表采用顺序存储结构，即数据存储在一片连续的存储空间中。
特征：
支持 随机访问，访问第 i 个元素的时间复杂度为 O(1)。
插入、删除操作需要整体移动，时间复杂度为 O(n)。
不具有动态存储功能，空间固定。
2. 链表
定义：采用链式存储结构，数据元素存储位置不连续，通过指针建立逻辑关系。
特征：
插入、删除操作高效，时间复杂度为 O(1)（前提是已知指针位置）。
查找效率低，不支持随机访问，时间复杂度为 O(n)。
动态存储分配，空间利用率高。
三、顺序表与链表的对比
| 特征 | 顺序表 | 链表 |
|---|---|---|
| 存储方式 | 连续存储 | 不连续存储 |
| 访问效率 | O(1)（随机访问） | O(n)（顺序查找） |
| 插入删除 | O(n)（整体移动） | O(1)（指针操作） |
| 空间特性 | 固定，可能浪费或溢出 | 动态分配，灵活 |
四、总结与拓展
查找表作为数据结构的核心应用，主要操作包括 查找、插入、删除。
顺序表适用于 查找频繁、插入删除较少的场景，例如字典、静态查找表。
链表适用于 插入删除频繁的动态数据集合，例如任务队列、动态缓存。
在工程实践中，还会发展出 更高效的查找结构：
哈希表（Hash Table）：查找平均时间复杂度 O(1)。
平衡树（如 AVL 树、红黑树）：查找、插入、删除均为 O(logn)。
跳表（Skip List）：结合链表与二分查找思想，支持高效查找。
#ifndef _FINDWORD_H_ // 如果没有定义过_FINDWORD_H_这个宏
#define _FINDWORD_H_ // 则定义它，并编译后续代码
// 头文件内容...
#endif // 结束条件编译
. 核心作用
防止头文件被多次包含导致的重复定义问题。例如：
当多个源文件
#include "findword.h"时或头文件之间互相嵌套包含时
没有包含保护会导致：
重复的类型定义（编译错误）
重复的函数声明
重复的宏定义