《计算机导论-面向人工智能（微课版）（第5版）》全套教学课件

第1章认识计算机第1章认识计算机.pptx第2章简单数据的存储与处理.pptx第3章算法与数据结构.pptx第4章规模数据的有效管理.pptx第5章信息共享与利用.pptx第6章云计算与大数据基础.pptx第7章机器学习与深度学习.pptx第8章大语言模型及应用.pptx全套可编辑PPT课件1.1计算思维计算思维计算设备的应用与发展是人类社会进步的必然产物——计算问题不处不在、而计算机也将与时俱进21世纪，计算机科学界涌现出了一批天才。他们建立了改变人类生活的现代计算机工业，影响了整个世界。阿兰·图灵(AlanTuring)唐纳德(DonaldKnuth)艾兹赫尔·戴克斯特拉(Edsger

Dijkstra)Edsger_Dijkstra我们所使用的工具影响着我们的思维方式和思维习惯，从而也将深刻的影响着我们的思维能力。周以真

Computationalthinkingwillbeafundamentalskillusedbyeveryoneintheworldbythemiddleofthe21stCentury.计算思维是运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计以及人类行为理解等涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动。ComputationalThinking计算思维的概念用四个字来概括：

抽象、算法用八个字来概括：

合理抽象、高效算法导航问题网抽象最优路径算法计算机实现导航系统计算机的出现为计算思维的实现提供了高效的手段理解计算思维概念化，不是程序化。基础的，不是机械的技能。人的，不是计算机的思维。数学和工程思维的互补与融合。面向所有的人，所有地方。是思想，不是人造品。计算思维最根本的内容：抽象（Abstraction）和自动化（Automation）面对一个新问题，运用所有资源将其解决的能力。计算思维能力的核心是问题求解的能力。计算思维能力计算思维能力的概念发现问题寻求解决问题的思路分析比较不同的方案验证方案深入掌握计算机解决问题的思路，更好地用好计算机。把计算机处理问题的方法用于各个领域，推动在各个领域中运用计算思维，更好地与信息技术相结合。求解能力是“教”不会，“学”不会的，只能“练”会。计算思维能力的培养计算机是工具，帮助提升人的能力计算思维是人类思维活动，有助于计算机解决更为复杂的问题。计算机能干什么？存储更多的数据---大数据解决更复杂的问题---人工智能。交流更方便些-------听说。以亿亿次/S的速度,模拟无法实现或耗资巨大的过程等。计算机不能干什么？人机分界在于“思考”二字。计算机所不具备：直觉、综合、机敏、灵感。由人来创造性地研究各种所需的算法、模型、方法。计算机与计算思维的关系1.2计算机的体系结构与分类电子技术与数学的发展1939年，阿塔纳索夫与贝利制造出阿塔纳索夫-贝利计算机（ABC），采用电子与电器的结合，电路系统装有300个电子真空管，使用二进制计数方法，使用电容器进行数值存储，数据输入采用打孔读卡方法。20世纪以来，电子技术与数学充分发展，数学的发展又为设计及研制新型计算机提供了理论依据。1946年，美国宾夕法尼亚大学研制成功埃尼阿克计算机，完全采用电子线路执行算术运算、逻辑运算和信息存储，运算速度比继电器计算机快1000倍。阿塔纳索夫-贝利计算机埃尼阿克计算机现代计算机的产生现代计算机的发展现代计算机具有自动执行、运算速度快、运算精度高、高存储能力和可靠性高等主要特点。现代计算机的特点计算机器件从电子管到晶体管，再从分立元件到集成电路乃至微处理器，促使计算机的发展出现了三次飞跃。现代计算机的发展及特点1945年，冯·诺依曼提出了计算机共同遵守的基本规则，被称为“冯·诺依曼体系结构”。冯·诺依曼1949年EDSAC六十多年来，计算机技术突飞猛进，但计算机系统基本结构没有变○五大基本部件;○采用二进制数表示指令和数据;○存储程序原理冯诺依曼体系结构典型的冯·诺依曼计算机组成---运算器为核心五大构成部件输入设备：程序和数据送至计算机中；运算器：完成各种算术、逻辑运算；存储器：长期记忆程序、数据、结果的能力；输出设备：按照要求将处理结果输出给用户。控制器：根据需要控制程序走向，并能根据指令控制机器的各部件协调操作；现代计算机组成---以存储器为中心（外）存储器（内）存储器中央处理器（CPU）控制器输入设备输出设备数据流地址控制流运算器结果完成二进制编码的算术或逻辑运算的部件。控制整个计算机自动地、连续地和协调地完成一条条指令。程序通过输入设备送入计算机的存储器中二进制存储进制仅是一种计数策略---何种进制都有存在的价值二进制：1111八进制：17十进制：15十六进制：F计算机采用二进制简单：技术实现、运算控制可靠：抗干扰输入R进制4+8转换为二进制100+10001100转换为R进制R进制显示12存储程序原理计算机的工作原理：“存储程序”+“程序控制”问题程序描述求解步骤运行内存CPU取指分析执行回写外存无需干预自动完成程序的执行过程机器指令格式操作码操作数机器执行什么操作执行对象（具体数、存放位置）例如：1011000000000101这是一条2字节指令，第1个字节（即10110000）表示操作码，第2个字节（即00000101）表示操作数。含义：把数5送入累加器A。指令与程序指令是对计算机进行程序控制的最小单位。计算机所识别的指令集合称为计算机的指令系统。指令系统：CISC（20世纪90年代前）、RISC（ARM）。不同的CPU架构，采用不同的指令集。指令系统IntelX86ARMARMv1~ARMv7RISCAMDamd64CISC+3D-Now!指令集CISC完成一项特定任务的一组指令序列。源程序（高级语言书写）处理器A-指令系统A处理器B-指令系统N处理器N-指令系统N……编译程序A编译程序B编译程序……编译程序N程序计算机的分类计算机的分类可以从多个维度进行，最常见的是根据其应用场景、性能、体积、体系结构和数据处理能力来划分。按应用场景与规模分类类别核心目标主要特点典型用户/场景关键指标超级计算机解决最复杂的科学与工程问题极致性能，大规模并行，专有系统国家级实验室，顶尖科研机构FLOPS(算力)大型计算机高可靠、高并发的核心业务处理RAS特性，强大I/O，集中式，虚拟化大型银行，航空公司，政府TPS(事务处理/秒)，可用性服务器为网络提供服务可扩展，稳定，网络中心化任何需要网络服务的企业/组织并发连接数，吞吐量工作站满足专业领域的单用户高性能需求强大图形能力，专业软件，高精度显示工程师，设计师，科学家，分析师图形渲染速度，计算精度个人计算机个人通用计算与娱乐微型化，通用性，软件生态丰富个人，家庭，普通办公性价比，用户体验嵌入式计算机控制特定设备与功能专用，实时，资源受限，高可靠消费电子，工业设备，汽车，IoT功耗，成本，实时响应超级计算机：面向极端算力需求的科学工程计算平台定义高性能系统专为极端复杂科学问题设计，具备PetaFLOPS至ExaFLOPS级算力，代表计算技术顶尖水平。适用领域广泛应用于气候模拟、基因测序、核武器研发等高精尖科研与工程领域，支撑关键技术创新。并行架构优势采用大规模并行处理架构，可将复杂任务拆分为海量子任务同步执行，大幅提升运算效率。任务分解机制通过高效算法分解庞大计算任务，实现资源最优调度，充分发挥并行计算的潜力。运算速度卓越提供超高速计算能力，能在极短时间内完成传统系统无法处理的海量计算任务。高度定制化设计系统根据特定科研需求深度定制，软硬件协同优化以满足极致性能要求。成本投入巨大建造与维护成本极高，需巨额资金支持，限制了其广泛应用和普及。部署主体集中通常由国家或大型科研机构主导建设和运营，服务于战略性科技发展目标。大型计算机：支撑关键业务高可靠运行的企业级核心系统核心定位专为大型机构核心业务设计，提供高吞吐、高可靠的集中式计算服务。关键特性具备RAS特性，支持7x24小时不间断运行，硬件可热插拔，保障业务连续性。典型应用广泛应用于银行交易、航空订票、政府统计等关键事务处理场景。虚拟化能力支持逻辑分区，将单一物理系统划分为多个独立虚拟机，提升资源利用率。服务器：为网络环境提供稳定服务的数据中心基础设施核心定位服务器是专为网络客户端提供数据、应用和资源服务的高性能计算机，是现代IT基础设施的核心。关键特性具备高稳定性、强扩展性与网络中心化设计，支持多CPU、大内存及RAID存储，保障7x24小时可靠运行。服务类型涵盖文件、数据库、Web、应用和邮件等服务器类型，支撑企业级网络服务的多样化需求。工作站：满足专业领域高性能单用户计算需求的专用设备专业计算系统硬件配置高性能CPU，支持复杂运算与多线程任务处理。大容量内存，保障大规模数据实时加载与运行。专业显卡如NVIDIAQuadro，优化图形渲染稳定性。图形处理支持高精度3D建模，适用于工业设计与动画制作。流畅运行Maya等软件，实现复杂场景实时预览。工程应用兼容AutoCAD等工具，满足建筑与机械设计需求。支持仿真分析计算，提升工程验证效率与准确性。显示性能配备高分辨率显示器，呈现图像细节。色彩精准还原，满足影视调色与视觉设计要求。系统优化专为单用户高强度任务设计，资源集中调度。系统稳定性强，减少专业工作中断风险。应用场景广泛用于影视特效制作，支持高帧率渲染输出。适用于科研计算环境，加速算法模拟与数据分析。个人计算机：普及化、通用化的日常计算与娱乐终端定义与定位为个人使用设计的通用微型计算机，覆盖办公、学习、娱乐等日常需求。核心特点基于微处理器，价格亲民，软件生态丰富，具备高度通用性与易用性。主要形式包括台式机、笔记本电脑和一体机，分别满足性能、便携与空间优化需求。操作系统主流系统包括Windows、macOS、ChromeOS和Linux，支持多样化应用环境。嵌入式计算机：深度集成于设备中、执行特定功能的专用系统专用性强专为特定任务设计，软硬件高度定制，集成于设备内部，不作为通用计算平台使用。实时响应需对输入信号即时处理，保障系统时序精确，如汽车ABS或工业控制中的毫秒级响应。资源受限在功耗、体积、成本和性能间严格平衡，适用于长期无人值守或恶劣环境运行。智能手机等设备模糊了个人计算与嵌入式系统的传统边界01融合双重属性智能手机结合个人计算与嵌入式系统特性，兼具通用与专用功能，打破传统设备分类界限。02算力显著提升处理能力超越早期工作站，支持高性能计算任务，为专业应用提供硬件基础。03运行专业应用可承载图像处理、编程等专业软件，拓展使用场景，提升生产力工具属性。04演变为控制中枢借助物联网技术，手机成为智能设备控制核心，实现跨设备协同管理。05连接智能设备广泛接入家居、穿戴等终端，增强交互能力，推动全场景智能化体验。06集成多维功能融合计算、通信与控制功能于一体，形成综合性终端，重塑用户数字生活模式。1.3通用计算机的组成相互依赖协同工作相互促进协同发展硬件：物理实体，决定性能；软件：逻辑实体，决定功能。硬件与软件语言处理程序数据库管理系统网络软件系统服务程序等操作系统硬件结构系统软件各种应用软件软硬件层次关系5大部件输入设备输出设备存储器运算器控制器配件部件与配件总线总线是计算机各种功能部件之间传送信息的公共通信干线。主机的各个部件通过总线相连接，外部设备通过相应的接口电路与总线相连接，形成了计算机硬件系统。系统总线架构图依据传输的信息种类地址总线AB用于传送地址信息：读写位置地址总线数据总线控制总线数据总线DB用于传送数据信息双向：可把CPU的数据传送到存储器或输入输出接口等其它部件，也可将其它部件的数据传送到CPU控制总线主要用来传送控制信号和时序信号读写信号，中断请求、回答与响应信号，工作状态信号以及其他各种功能控制信号。分类单向：只能从CPU传向存储器或I/O端口X86架构CPU总线Intel从8086开始，286、386、486、586、P1、P2、P3、P4都用的同一种CPU架构，统称X86。早期PC，CPU/RAM/IO都是在一条总线上，所有部件必须在同步的模式下工作。CPU内存I/O设备北桥主要控制

CPU内存显卡等高速设备。南桥芯片负责I/O总线之间的通信。南桥、北桥芯片解决速度不匹配问题。前端总线桥间总线AGP总线内存总线外部总线软件：与计算机系统操作有关的程序和文档。程序-指完成特定功能的指令序列以及所处理的数据；文档-与软件开发、维护和使用有关的文字材料，是软件的必要的组成部分。软件的概念及特点软件软件的基本特点逻辑实体无明显的制造过程对硬件和环境依赖复杂、会更复杂开发成本昂贵牵扯到很多社会因素系统软件指控制和协调计算机及外部设备，支持应用软件开发和运行的系统。操作系统语言处理程序数据库管理系统软件的分类应用软件为满足用户不同领域、不同问题的应用需求而开发的软件。文字处理软件、媒体播放软件、辅助设计软件、信息管理软件、导航系统等。操作系统简称OS，负责管理和控制计算机系统中的全部软、硬件资源，合理地组织计算机的工作流程，为用户应用程序的运行提供一个友好的界面和良好的工作环境。计算机硬件操作系统应用软件人机接口支持管理管理地位：是系统硬件之上的第一层软件，为其他软件提供单向支撑作用。主要设计目标：向用户提供方便、简单的使用环境；提高系统资源的利用。操作系统简介处理机管理的主要任务是对中央处理机的分配和运行实施有效的管理，提高CPU的利用率。处理机管理进程控制进程调度进程同步进程通信程序只有装入主存时才有可能被处理机执行，存储器管理为更多的任务分配所需的存储空间。存储器管理内存分配存储保护存储扩充I/O设备种类繁多，特性和操作方式相差甚大设备管理成为操作系统中最繁杂且与硬件最紧密的部分。设备管理设备是计算机中的重要资源，设备管理的主要任务是控制设备和CPU之间的I/O操作。缓冲区管理设备分配虚拟设备设备处理设备独立性(1)

文件存储空间的管理。(2)

目录管理。(3)

文件保护。(4)文件操作管理。文件管理是操作系统中实现文件统一管理的一组软件、被管理的文件以及为实施文件管理所需要的一些数据结构的总称。从系统角度来看，文件系统是对文件存储器的存储空间进行组织，分配和回收，负责文件的存储，检索，共享和保护。文件管理操作系统提供两种形式的接口供用户使用。命令接口提供一组命令供用户直接或间接控制自己的作业；(2)程序接口提供一组系统调用供用户应用程序和其他系统程序调用操作系统的功能。用户接口手机操作系统安卓操作系统Google发布基于Linux平台的开源移动手机平台。优点：具备触摸屏、高级图形显示和上网功能，界面强大。硬件厂商：摩托罗拉、三星、LG、联想，中兴等。缺点：由于跨平台的优势导致了安卓系统的不兼容性；开放性带来的不安全。常见操作系统IOS操作系统硬件厂商：苹果公司优点：全触摸设计，第三方软件多。特点：系统封闭最初为iPhone设计，后来用到iPodtouch、iPad以及AppleTV等产品上。IOS产品的封闭性，所有的APP都运行在iPhone，iPad等iOS产品当中，有着很高的硬件利用效率。Microsoft开发的用于PocketPC和Smartphone的软件平台。将Windows桌面扩展到了个人设备中。WindowsMobile硬件厂商：HTC、三星电子、LG、山寨厂商。优点：界面和操作都和Windows十分接近，各种保存在电脑或手机里的信息、资料可以轻松实现共享，有大量的应用软件可供用户选择。缺点：占用系统资源高、容易系统崩溃。计算机操作系统主流：Windows系统、Linux系统和MacOS系统。微软公司开发的窗口化操作系统。采用GUI图形化操作模式，使用广泛。Windows系统苹果计算机公司为它的Macintosh计算机设计的操作系统。最早采用GUI图形用户界面、多媒体应用、鼠标等。MacOS操作系统Linux是一种自由和开放源码的操作系统，存在多种不同的Linux版本（都使用Linux内核）。Linux可安装在各种计算机硬件设备中，比如手机、平板电脑、路由器、视频游戏控制台、台式计算机、大型机和超级计算机。Linux世界上运算最快的10台超级计算机运行的都是Linux操作系统。适合普通用户：熟悉，好用，图形图像软件多。用户不知道自己想要什么，也不明白自己在做什么，更不打算为自己的行为负责。WindowsLinuxMacOS适合it工作人员：主要占据服务器领域市场。用户知道自己想要什么，也明白自己在做什么，并且会为自己的行为负责。前端工程师的主流选择：Mac系统只被装在苹果公司的电脑上。选择程序设计语言程序设计语言是用于书写计算机程序的一组记号和一组规则。低级面向过程面向非过程高级语言处理程序机器语言机器语言是计算机系统唯一能识别的、不需要翻译直接供机器使用的程序设计语言。用机器语言编写程序难度大、直观性差、容易出错，修改、调试也不方便，计算机能够直接识别，程序运行速度最快。1+2+……100的部分代码汇编语言机器语言助记表示。和机器语言一样，也是面向机器的程序设计语言，通用性差，使用不方便。机器语言和汇编语言一般都称为低级语言。MOVAX,20

MOVCX,100

ADDAX,CX计算机不识别，需要翻译。高级语言高级语言的书写方式更接近人们的思维习惯，程序更便于阅读和理解，出错时也容易检查和修改。Main(){inti,sum=0;for(i=1;i<=100;i++)sum=sum+i;printf(“d%”,sum);}MOVAL,0

MOVBL,0

LAB:INCAL

ADDBL,AL

CMPAL,100

JNELABC语言汇编语言语言处理程序一般是由汇编程序、编译程序、解释程序和相应的操作程序等组成，其作用是将源程序翻译成计算机能识别的目标程序。语言处理程序使用机器语言书写的程序，无需翻译。汇编语言书写的程序无法独立于机器(特定的CPU体系结构)，要翻译成机器指令才能执行。高级语言独立于机器的特性，靠编译器为不同机器生成不同的目标代码。将高级语言编译到什么程度跟编译的技术有关。解释和编译生成可执行的EXE文件，指令序列，依赖具体的硬件平台。跨平台需要重新编译。通过编译器将java源程序编译成java字节码文件（.class）一种中间格式，和硬件无关。虚拟机由软件实现，将字节码文件转换为具体平台可执行的机器指令，实现了JAVA的跨平台性。JAVA有多种JVM，不同的JVM中有针对不同平台的解释器，可以把相同的字节码文件翻译成相应平台可以识别执行的机器指令码。虚拟机技术1.4AI时代的计算机高性能计算（HPC）大数据处理能力AI时代计算机的特点和趋势分布式计算架构智能硬件和软件自适应和可编程性AI与物联网融合安全性和隐私保护量子计算的探索智能芯片的分类专门为云数据中心设计的高性能、高效率的处理器。目的：用于加速人工智能任务，如机器学习模型的训练和推理。处理大规模数据集和复杂的数学运算，显著提升AI应用的性能和效率。在数据源附近进行数据处理和分析。目标：将AI计算能力直接集成到物联网（IoT）设备、智能摄像头、机器人、自动驾驶汽车等设备中，以实现低延迟、高响应速度和数据隐私保护。

云端AI芯片边缘AI芯片高分辨率视频游戏和复杂3D场景的渲染.执行大量并行计算，快速生成高质量的图像和动画。人工智能图形及游戏渲染科学研究擅长进行大规模并行计算。适用于科学计算、金融模型、大数据分析等领域，特别是在需要处理大量数据且计算步骤相互独立的场景。视频处理GPU是一种专门用于图像和图形相关运算工作的微处理器，被称为显示核心或视觉处理器。最初用于3D游戏渲染。快速编码和解码视频文件，确保流畅播放和高效编辑。实时视频特效处理，如在直播或视频会议中增加滤镜和虚拟背景。并行计算能够加速神经网络的训练过程，比传统CPU更快地处理海量数据。提升开发和研究的效率。用于模拟和建模，如气候模型,处理大数据集合，并进行复杂的数据分析和可视化。GPU（图形处理器）1342除了推理任务外，在v1的基础上增加了训练功能，并且比上一代产品有更高的性能。TPUv2系列TPUv3系列主要用于深度学习模型的推理阶段，比如图像识别和自然语言处理，它通过脉动阵列设计，高效处理大规模矩阵计算。TPUv4系列最新的TPU产品，不仅适用于训练和推理，还扩展到其他计算密集型任务，如科学模拟和数据分析。广泛应用于机器学习训练和推理，特别适用于复杂模型和大规模数据集。在性能上有了显著提升，支持更多类型的网络层。TPUv1系列TPU（张量处理单元）TPU是一种专门用于机器学习和神经网络任务的高性能芯片，是Google专门针对机器学习任务研发的芯片，TPU基于TensorFlow框架，极大地提高了机器学习模型的训练速度和推理效率。FPGA/ASICFPGAASIC是现场可编程门阵列的简称。FPGA可以通过编程改变内部连接结构和逻辑单元，以实现特定的功能设计。广泛应用于数字信号处理、视频和图像处理、通信系统、工业控制、数据中心加速以及人工智能等。是专用集成电路的简称，是指为特定应用定制的集成电路芯片。这种芯片在设计时已经固定了内部逻辑，专门针对某一特定应用或功能进行优化，从而提供更高的性能和效率。边缘AI芯片边缘AI芯片指的是在网络边缘侧进行的人工智能计算的芯片，用于实现低延迟、高效率且保护隐私的数据处理。此类芯片主要应用在物联网设备、智能家居、自动驾驶、智能安防等领域。

智能家居如智能行车记录和驾驶行为检测类产品，以及安全监控设备的AI加速。工业物联网家庭自动化和智能设备控制，如语音助手和智能家电控制。在工业环境中，用于机器视觉、预测性维护和自动化控制。智能安防车辆中用于辅助驾驶或自动驾驶的AI芯片，需要实时处理大量传感器数据。如智能手机中的AI功能，包括屏幕解锁、人脸识别、图像处理和拍照特效等。自动驾驶消费类电子设备QualcommSnapdragonApple在A系列芯片中集成的NeuralEngine是专为AI计算设计的加速器，特别适用于机器学习任务。它在iPhone、iPad和Mac等设备中提供高性能的神经网络推理能力。IntelMovidiusMyriadXAppleNeuralEngineNVIDIA的Jetson系列模块，如JetsonNano、JetsonXavierNX和JetsonAGXXavier，是专为边缘计算设计的高性能AI计算平台。它们集成了GPU、CPU和专用的深度学习加速器，适用于复杂的人工智能和机器学习应用，如计算机视觉和自然语言处理。GoogleCoral基于Google的Edge

TPU（TensorProcessingUnit）技术，Coral系列模块和开发板为边缘设备提供强大的机器学习加速能力。Edge

TPU是专为运行TensorFlow

Lite模型设计的ASIC（专用集成电路），能够高效地执行神经网络推理任务。Ambarella的CVflow芯片集成了高性能的视频处理和AI计算能力，适用于智能摄像头和无人机等设备。它们能够实时处理高清视频流，执行物体检测、识别和跟踪等任务。Qualcomm的Snapdragon移动平台集成了AI引擎，包括CPU、GPU和HexagonDSP，用于加速AI任务。Snapdragon888和8Gen1等高端芯片特别强化了AI性能，适用于智能手机、智能眼镜和XR（扩展现实）设备。NVIDIAJetson系列MovidiusMyriadX视觉处理单元（VPU）是专为边缘设备设计的低功耗、高性能AI芯片。它包含一个深度学习加速器，可以高效地运行神经网络模型，适用于智能摄像头、无人机和机器人等设备。GoogleCoralAmbarellaCVflow系列常见的边缘计算AI芯片AI算力

算力AI算力算力是指设备进行大量计算任务的能力，包括数据处理、执行计算等。算力是通过对信息数据进行处理，实现目标结果输出的计算能力。AI算力是指用于支持人工智能应用的计算能力，包括执行人工智能算法所需的计算资源和处理能力。FLOPSTFLOPS是每秒万亿次浮点运算的缩写，表示GPU每秒可以执行的浮点操作次数。例如，一个系统的运算速度为1TFLOPS（1万亿次浮点运算每秒），意味着它每秒可以完成1万亿次浮点运算。MIPSTPS是指计算机每秒能够处理的事务数。TPS常用于衡量数据库服务器的处理能力。例如，一个数据库服务器的TPS为1000，意味着它每秒可以处理1000个数据库事务。FLOPS是每秒浮点运算次数的缩写，用以衡量计算机在一秒钟内可以执行的浮点运算次数。FLPOS通常用于衡量高性能计算服务器、GPU和超级计算机的计算能力。IPS是每秒指令数的简称，指计算机处理器每秒能够执行的指令数。IPS主要用于衡量中央处理器（CPU）的性能。TPSTFLOPSMIPS是每秒百万条指令的缩写，用于衡量CPU的处理速度。随着多核技术和并行计算的发展，单纯依赖MIPS已不足以全面反映CPU的性能。IPS核心计算能力指标AI算力衡量指标处理器从内存（如GPU的显存GDDR/HBM）中读取或写入数据的最大速率。通常以GB/s或TB/s表示。AI计算涉及海量参数和中间结果（激活值）的频繁搬运。如果内存带宽不足，强大的计算单元会因为等数据而空闲，成为瓶颈。HBM技术就是为了提供超高带宽而发展起来的。访存能力指标—内存带宽处理器可访问的高速内存大小。通常以GB或TB表示（对于GPU是显存大小）。决定了能处理的最大模型大小或一次能处理的批量数据量。大模型训练对显存容量要求极高（如数十GB甚至上百GB）。容量不足会导致模型无法加载或需要复杂的切分策略。访存能力指标—内存容量访问片上缓存（L1/L2/L3/SRAM）和片外内存的延迟时间。低延迟能更快地为计算单元提供数据，减少等待时间，提升整体效率。缓存设计对AI工作负载的性能至关重要。访存能力指标—内存层次与延迟芯片间（如GPU-GPUviaNVLink）、设备间（如服务器节点间viaInfiniBand/RoCE）或芯片内不同模块间的数据传输速率，通常以GB/s表示。对于分布式训练和大型模型推理，设备间高效、低延迟的数据交换至关重要。高互联带宽能显著减少通信开销，提升多卡或多节点系统的扩展效率。NVLink带宽(e.g.,NVLink4.0:900GB/sbidirectional)；PCIe带宽(e.g.,PCIe5.0x16:~128GB/sbidirectional)InfiniBand带宽(e.g.,NDR400Gbps)。通信与扩展能力指标—互联带宽单位功耗下所能提供的计算性能。常用FLOPSperWatt(FLOPS/W)或TOPSperWatt(TOPS/W)表示。数据中心面临巨大的电力成本和散热挑战，边缘设备（手机、自动驾驶、IoT）则对功耗极其敏感。高能效比是AI芯片设计的核心目标之一，直接关系到运营成本（TCO）和部署可行性。能效比指标—性能/瓦特单位时间内能处理的数据量或完成的任务数。训练指标：样本数/秒，tokens/秒（针对LLM）。推理指标：

查询数/秒，帧数/秒，样本数/秒。衡量系统处理大量请求或数据的能力。对于在线推理服务、训练集群尤其关键。实际应用性能指标—吞吐量处理单个输入（如一张图片、一个查询）所需的时间，从输入提交到得到输出结果的时间间隔。指标：毫秒。对于实时性要求高的场景至关重要，如自动驾驶、实时翻译、在线推荐、交互式应用。低延迟是良好用户体验的基础。实际应用性能指标—延迟计算单元、内存带宽等硬件资源在实际运行中被有效利用的程度（百分比）。反映了软件栈（编译器、算子库、框架）对硬件的优化水平。利用率低意味着硬件潜力未被充分挖掘，浪费了算力投资。高利用率是高效能计算的关键。

实际应用性能指标—硬件利用率硬件是否原生支持对稀疏矩阵（包含大量零值的矩阵）的高效计算。许多AI模型（尤其是经过剪枝的模型）的权重或激活具有稀疏性。原生支持稀疏计算可以跳过零值运算，显著提升实际性能和能效。实际应用性能指标—支持稀疏计算的能力没有单一衡量指标评估AI算力必须综合考虑计算能力、访存能力、通信能力、能效和实际应用性能。需要关注场景训练大型模型：重点关注

高FP16/BF16/FP32FLOPS、超大显存容量和带宽、高互联带宽、高吞吐量。数据中心推理：关注

高INT8/FP16TOPS/FLOPS、高吞吐量、良好的能效比。边缘/端侧推理：关注INT8/INT4TOPS、极低功耗和能效比、低延迟、较小的模型尺寸支持。算力衡量指标总结峰值vs实测：

理论峰值（FLOPS,TOPS,Bandwidth）是上限，实际性能（吞吐量、延迟）和硬件利用率更能反映真实表现。基准测试是获得实测性能的重要手段。软件栈至关重要：

再强大的硬件也需要优秀的编译器、算子库和框架支持才能发挥出最佳性能。软件优化水平直接影响硬件利用率。在衡量和比较AI算力时，务必明确应用场景（训练/推理、模型类型、精度要求、延迟要求、），然后结合理论硬件指标、实测性能指标（通过标准或行业相关基准测试如MLPerf）以及软件生态成熟度进行综合判断。可扩展性评估平台的易用性、API友好度及与现有系统或工具的集成能力，以便快速上手并降低迁移成本。性能与成本考虑平台的服务质量、故障率及恢复能力，确保计算资源的高可用性和稳定性。评估平台是否支持弹性伸缩，以便根据实际需求灵活调整计算资源。了解平台提供的技术支持水平、响应速度及社区活跃度，以便在遇到问题时获得及时帮助。安全性与合规性易用性与集成性技术支持与社区评估不同平台提供的GPU型号、性能及价格，确保在满足计算需求的同时，保持合理的成本效益。可用性与稳定性考虑平台在数据安全、隐私保护及合规性方面的政策和措施，确保用户数据和计算过程的安全性。算力租赁算力购买平台的选择03010204GPU加速型实例在并行计算方面具有优势，适合3D动画渲染、CAD设计等任务。高性能计算云计算提供的算力能够处理大规模数据集，进行复杂的数据分析和挖掘，助力数据科学家快速得出结果。云计算提供的GPU算力可以显著提高深度学习模型的训练速度，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。数据科学与大数据分析AI深度学习适用于科学计算、工程仿真等领域，通过强大的浮点计算能力应对高实时、高并发的计算场景。图形渲染与视频编解码算力购买的应用场景阿里云提供多种GPU实例，包括NVIDIATeslaV100、T4等，适用于深度学习、图形渲染、视频处理等多种场景。腾讯云在游戏和视频处理方面有特别的优势，能够为用户提供高性能的计算服务。基于NVIDIAGPU提供了高性能的云服务器，适用于AI开发和研究。华为云在硬件和网络方面有较强的自主研发能力，能够为用户提供稳定、高效、安全的计算服务。智星云提供了丰富的GPU云服务器实例，包括NVIDIATeslaV100、A100等多种高性能GPU型号。阿里云GPU云服务器适用于深度学习、科学计算、图形渲染等多种场景，能够满足不同用户的计算需求。华为云腾讯云是一个专注于GPU租用服务的平台，提供高性价比、高稳定性、快速部署的GPU租用服务。该平台适用于AI大模型训练、微调、推理、开发及应用等多种场景。国内主流算力租赁平台第2章简单数据的存储与处理2.1数字的存储数制2进制8进制10进制16进制用一组固定的数字和一套统一的规则来表示数目的方法。0、1，逢2进10……7，逢8进10……9，逢10进10……9、A……F，逢16进1基数位权RRN2进制：2，2n-1,2n-2,……21,20,2-1,2-2,……8进制：8，8n-1,8n-2,……81,80,8-1,8-2,……10进制：10，10n-1,10n-2,……101,100,10-1,10-2,……16进制：16，16n-1,16n-2,……161,160,16-1,16-2,……总结R进制：R，Rn-1,Rn-2,……R1,R0,R-1,R-2,……不同进制，计数功能等价，可以相互转换。数制转换2进制------10机制：人类习惯2进制------8机制：程序设计，处理方便性2进制------16机制：程序设计，处理方便性(1001.1)2=1╳23+0╳22+0╳21+1╳20+1╳2-1

=（8+0+1+0.5）10=（9.5）10例：(2019.8)10=2╳103+0╳102+1╳101+9╳100+8╳10-1“权”二进制数转换为十进制数规则：按“权”展开求和10N2N(6B.8)2=6╳161+11╳160+8╳16-1=（96+11+0.5）10=（107.5）108N二进制和十进制的转换十进制转换为二进制整数整数部分：除以2取余，直到商为0，从下往上读数。例：将十进制数87转化为二进制

2|87……1 2|43……12|21……1 2|10……02|5……1 2|2……02|1……10所以,(87)10=(1010111)2小数部分：乘二取整，直到小数部分为零或给定的精度为止，从前向后读数。0.81252X1.6250……1整数0.62521.250……10.2520.5……00.521.0……1XXX所以,(0.8125)10=(0.1101)2(0.65)10=(0.10100110011)210---R进制整数部分：除以R取余小数部分：乘以R取整2进制到8进制：3位归并8进制到2进制：1位分3位例如：将（10101101.10111）2转换成8进制数。（10101101.10111）2=（010

101

101.101

110）2

=（255.56）8

例如：将（255.56）8转换成2进制数。（255.56）8=（255.56）8

=（010

101

101.101

110）2二进制和八进制的转换2进制到16进制：4位归并16进制到2进制：1位分4位例如：将（10101101.10111）2转换成16进制数。（10101101.10111）2=（1010

1101.1011

1000）2

=（AD.B8）16

例如：将（AD.B8）8转换成2进制数。（AD.B8）8=（AD.B8）16

=（1010

1101.1011

1000）2二进制和十六进制的转换以8位整数存储为例数字的存储易实现、易运算原则+90-90符号位：0表示+，1表示-+37：00100101原码反码补码-38：10100110+37：00100101-38：11011001+37：00100101-38：11011010整数数值部分按位取反反码+1整数在计算机中以补码形式存储计算:37-38111111111111111010000001编码设计真的很重要补码反码原码2.2文字的存储三种编码文字需三种编码键盘上的按键组合存储的二进制编码决定文字形状的二进制编码123存储码字形码输入码英文：字母拼写顺序computer汉字：

从音：wang拼音

从形：gggg五笔借助已有键盘按键，为文字所构建的可区分的编码。重码率低，编码短，易记忆。输入码英文：ASCII码汉字：GB2312，GB18030存储时，为文字所构建的可区分的二进制编码。存储码A10000017b存储

010000018b基于x86的系统基本都支持使用ASCII码DOS，VC编译器ASCII码国家标准总局发布，1981年5月1日实施。收录简化汉字及符号、字母、日文假名等共7445个图形字符，其中汉字占6763个。图形字符采用两个字节表示，每个字节采用七位编码表示。GB2312GBK-1995GB180301995年实施。GBK向下与GB2312完全兼容，向上支持ISO10646国际标准，共收入21886个汉字和图形符号。图形字符采用双字节表示。最新版本GB18030-2022收录汉字87887个。还支持中国国内少数民族的文字，如藏、蒙古、傣、彝、朝鲜、维吾尔文等，以及日韩汉字。采用多字节编码：1个、2个或4个字节。解决传统的字符编码方案的局限。为每种语言中的每个字符设定唯一的二进制编码。满足跨语言、跨平台进行文本转换、处理的要求。UNICODE码特性UTF-8UTF-16UTF-32编码方式可变长度（1-4字节）可变长度（2或4字节）固定长度（4字节）ASCII兼容性完全兼容不兼容不兼容空间效率高（特别是ASCII文本）中等低处理复杂性较高（需解析可变长度）中等（需处理代理对）低（固定长度）适用场景网络传输、文件存储内存操作、编程语言内部随机访问、特定应用点阵字形码矢量字形码输出码所有文字字形码形成字库输出码又称字形码，用于描述文字输出形状的编码。点阵字形码把汉字按图形符号设计成点阵图，就得到了相应的点阵代码（字形码）放大变形、锯齿边界保存每一个文字的描述信息，笔划的起始、终止坐标，半径、弧度等。通常使用贝塞尔曲线，绘图指令和数学公式进行绘制。理论上可以被无限地放大，笔划轮廓仍然能保持圆滑。矢量字形码英文的输入汉字的输入2.3多媒体数据的存储采样量化编码图像的数字化数字化图像的优势数学运算：基本运算，特征提取，检索等。128灰度级64灰度级32灰度级16灰度级8灰度级4灰度级2灰度级256灰度级采样列采样行在一幅图像的每个像素位置上测量颜色值。图像传感元件完成。将像素处的亮度转换成与其成正比的电压值/电流值。采样数字图像仅仅是真实场景的一个近似。将把取样后所得的用连续量表示的像素值离散化为整数值的过程叫量化。量化256级灰度图象子图（16x16）

子图对应的量化数据图像编码与压缩的本质对将要处理的图像源数据按照一定的规则进行变换和组合，可以用尽可能少的符号来表示尽可能多的信息。图像编码与压缩的依据源图像中冗余，诸如空间冗余、时间冗余、信息熵冗余、结构冗余、知识冗余等。指在满足一定质量（信噪比的要求或主观评价得分）的条件下，以较少比特数表示图像或图像中所包含信息的技术。编码文件类型与压缩编码图像原始格式数据量大，1200万像素24位图，文件大小为36MB。压缩存储文件类型文件类型决定文件封装格式，一般由文件后缀名体现。压缩编码数据部分采用何种方式编码，是文件内容的一部分。不压缩，两种存储格式：左下角开始，从左向右，从下向上依次记录。左上角开始，从左向右，从上向下依次存储。bmp图像块可重复：多幅图像----动画采用串表压缩算法来存储图像数据支持256色gifJPG文件使用的数据存储方式有多种。最常用的是JPEG文件交换格式（JPEGFileInterchangeFormat，JFIF）。文件由一个个数据段组成：标记码(Tag)、数据长度、数据。

标记码（Tag）

2Bytes

数据长度（大端序）2Bytes数据n-2Bytes……下一个数据段离散余弦变换小波变换有损压缩视觉敏感视觉不敏感jpgpng文件：无损压缩，采用LZ77算法的派生算法进行压缩，高压缩比。灰度图像深度可到16位，彩色图像深度可到48位。浏览器上采用流式浏览：完全下载之前提供一个基本的图像内容，然后逐渐清晰。最主要是：IHDR（图像描述信息，如宽度，高度，是否真彩色..）IDAT（图像数据）IEND（文件尾终止符）文件头（89504E470D0A1A0A）数据块Chunk数据块Chunk……数据块Chunkpng幅值t一个周期－+空气压强0决定音调决定音强声音的数字化CD-DA数字音乐、FM广播、AM广播和电话的带宽1020502003.4K7K15K22Kf(Hz)电话AM广播CD－DAFM广播1020502003.4K7K15K22Kf(Hz)电话AM广播CD－DAFM广播奈奎斯特定理：采样频率高于声音信号最高频率两倍时，就可把数字信号表示的声音还原为原来的声音。衡量数字音频的主要指标包括：采样频率 量化位数通道(声道)个数

常见音频文件音频压缩数据的某种格式封装。两大类音乐指令文件（如MIDI）：一般由音乐创作软件制作而成，它实质上是一种音乐演奏的命令，不包括具体的声音数据，故文件很小；声音文件：通过录音设备录制的原始声音，其实质上是一种二进制的采样数据，故文件较大。声音文件还可以分为“音频流”和“非音频流”两种。音频流：够一边下载一边收听，比如“.WMA”、“.RA”、“.MOV”等。非音频流：需要等整个压缩文件全部下载到自己机器后才可以观看。WAVE文件：WAV几乎是和CD相当的，直接存储采样后的数据。MP3文件：MP3就是一种音频压缩技术，这种压缩方式的全称叫MPEGAudioLayer3，所以人们把它简称为MP3。有损数据压缩，可以按照不同的位速进行压缩，提供了在数据大小和声音质量之间进行权衡的一个范围。WMA文件：是微软公司推出一种音频格式，在压缩比和音质方面都超过了MP3，在较低的采样频率下也能产生较好的音质。APE文件：APE是一种无损压缩音频技术，APE的文件大小大概为WAV的一半左右。通过网络传输音频CD，APE可以节约大量的资源。FLAC：无损压缩格式，可以还原音乐光盘音质。已被很多软件及硬件音频产品所支持。采样量化编码视频的数字化xy平面(a,b)先在时间轴上采样，再按静止图像处理。两次采样完成。采样及量化视频分辨率分辨率是衡量清晰度的重要指标之一，但视频实际观感还受码率、编码格式、屏幕尺寸与观看距离等因素影响。分辨率名称分辨率值宽高比主要特点与应用场景标准清晰度(SD)720×480(NTSC)或720×576(PAL)4:3或16:9早期DVD、标清电视、老式监控录像；画面细节较少，适用于低带宽或要求不高的场景。720p(HD)1280×72016:9高清入门标准，细节比SD更丰富，文件大小适中；常见于网络视频、高清电视广播、体育直播、入门级视频制作等。1080p(FullHD)1920×108016:9主流高清标准，清晰度高且平衡文件大小；广泛用于蓝光光盘、流媒体平台、电视广播、电影、专业视频制作及消费级显示设备。分辨率名称分辨率值宽高比主要特点与应用场景1440p(QHD/2K)2560×144016:9介于1080p和4K之间，清晰度显著高于1080p；常见于高性能显示器、高端手机屏幕、游戏直播及部分高质量网络视频选项。2160p(4KUHD)3840×216016:9高端主流分辨率，像素为1080p的4倍，画面极其细腻；应用于高端电视、专业显示器、4K流媒体、专业影视制作、高端手机拍摄等。4KDCI(Cinema)4096×2160~1.9:1专业电影放映标准，略宽于4KUHD；主要用于数字电影拍摄、后期制作及影院放映。4320p(8KUHD)7680×432016:9顶级消费级分辨率，像素为4KUHD的4倍，对设备要求极高；目前仅用于高端电视、专业影视母版制作及少数试播内容，尚未普及。通过特定的压缩技术，将某个视频格式的文件转换成另一种视频格式文件的方式。常见编解码标准国际电联的H.264；ISO的MPEG系列标准；Real-Networks的RealVideo；微软公司的WMV；Apple公司的QuickTime；google力推的WebM格式。编码两大类影像文件：VCD。流式视频文件：构架在流式视频技术之上的，采用“边传边播”技术，即先从服务器上下载一部分视频文件，形成视频流缓冲区后实时播放，同时继续下载，为接下来的播放做好准备。常见视频文件视频压缩数据的某种格式封装。AVI格式音频视频交错格式，将视频和音频交织在一起进行同步播放。图像质量好，跨多个平台使用。文件扩展名.aviDVD-AVI格式索尼、JVC、松下等多家厂商联合提出的一种家用数字视频格式。数码摄像机使用该格式记录视频数据。习惯称为DV-AVI格式。文件扩展名.avi。MOV格式

Apple公司开发的一种视频格式，跨平台性，即不仅能支持MacOS，同样也能支持Windows系列。文件扩展名.mov。

采用MPEG压缩标准的文件采用有损压缩方法减少运动图像中的冗余信息。MPEG-1、MPEG-2和MPEG-4MPEG-1：文件扩展名.mpg、.mlv、.mpe、.mpeg及VCD光盘中的.dat文件等。

MPEG-2：文件扩展名.mpg、.mpe、.mpeg、.m2v及DVD光盘上的.vob文件等。

MPEG-4：文件扩展名.asf、.mov和DivX、AVI等。

WMV格式、RM格式、RMVB格式

、ASF格式……

第3章算法与数据结构3.1算法与数据结构的概念算法概念算法是程序设计的核心算法是在有限步骤内求解某一问题所使用的一组定义明确的规则。算法是解题的过程。形成解题思路(推理实现的算法)，编写程序(操作实现的算法)，都是在实施某种算法。算法以存储结构为基础算法特征保证执行有限步之后结束有穷性每一步骤必须有确切的定义确定性有0个或多个输入，0输入是指算法本身设定了初始条件有输入有一个或多个输出，没有输出的算法毫无意义有输出能够在有限时间、有限空间内完成可行性算法设计的要求能够正确的解决问题。正确性①不含语法错误；②对于几组输入数据，结果正确；③对于精心选择的几组数据，结果正确；④对一切合法的输入数据，结果正确。应容易供人阅读和交流。可读性好的算法有助于对算法的理解和修改。可读性应具有容错处理。当输入非法或错误数据时，算法应能适当地作出反应或进行处理健壮性应具有一般性。即算法的处理结果对于一般的数据集合都成立。通用性算法的表示需要使用一些语言形式。传统描述-------图形法:“流程图”和N-S图。常用描述-------使用伪码描述算法。算法描述INPUTrS=3.14*r*rPTINTS开始输入RS=3.14*

R*R输出S结束问题：输入园的半径，计算圆的面积。算法性能分析执行过程中所需基本运算的执行次数来度量。时间复杂度执行过程中临时占用的存储空间来度量。空间复杂度基本语句执行次数，而非时间。计算最坏情况。常数阶O(1)

对数阶O(log2n)

线性阶O(n)

线性对数阶O(nlog2n)

k次方阶O(nK)

指数阶O(2n)

时间复杂度随着问题规模n的不断增大，时间复杂度不断增大。intx=1,s=0;while(x<10){s+=x;x++;}执行10次，时间复杂度表示是O(1)。

inti,j,s=1;for(i=0;i<n;i++)

{

for(j=0;j<n;j++)

{s=s+i*j}}时间复杂度是O（n2）运行过程中临时占用存储空间大小的量度。

计算方法：

①忽略常数，用O(1)表示

②递归算法的空间复杂度=递归深度N*每次递归所要的辅助空间

空间复杂度intfun(intn){intk=10;if（n==k)

returnn;else

returnfun(++n);}

递归实现，调用fun函数每次都创建1个变量k。调用n次，空间复杂度O（n*1）=O(n)。二分查找的时间复杂度及空间复杂度以查找68为例：二分查找的时间复杂度及空间复杂度非递归：每次都对原查找内容进行二分，所以时间复杂度为O（log2n）。

变量值创建一次，所以空间复杂度为O（1）。递归：时间复杂度为O（log2n）。

每进行一次递归都会创建变量，所以空间复杂度为O（log2n）。算法：是一组逻辑步骤。程序：用计算机语言描述的算法。开始输入RS=3.14*

R*R输出S结束main(){floatr,s;scanf(“%f”,&r);if(r<0)printf(“err,r<0”);else{s=r*r*3.14;printf(“s=%f”,s);}算法和程序的区别计算机解决问题的一般步骤问题数学模型设计算法编写程序数据结构的概念数据结构主要研究数据的组织、存储和运算。能被计算机程序处理的符号的集合。数据数据元素以及元素之间的关系。组织元素及其关系在计算机中的表示。存储对数据元素进行的操作处理(插入、删除、修改、查找、排序)。运算数据结构计算机科学的核心内容之一。介于数学、计算机硬件和计算机软件三者之间。不仅是一般程序设计的基础，而且是设计和实现编译程序、操作系统、数据库系统及其他系统程序的重要基础。数据结构的地位问题的抽象：基本构成（元素），以及它们之间的关系。逻辑结构在计算机中的存储：存储元素以及元素之间的关系。如何解决问题，满足管理需求。研究三个问题

逻辑结构

存储结构

运算数据结构的研究内容数据的逻辑结构是指反映数据元素之间逻辑关系的数据结构。数据的逻辑结构包含：（1）表示数据元素的信息；（2）表示各数据元素之间的关系。逻辑结构逻辑结构的概念数据元素是数据的基本单位，即数据集合中的个体。有时一个数据元数可由若干数据项(DataItem)组成。数据项是数据的最小单位。数据元素亦称结点或记录。数据元素数据项数据结构可描述为：Group=（D，R）逻辑数据结构的描述有限个数据元素的集合。数据元素之间关系的集合。

D

R例：1.一年四季的数据结构

B=(D,R)D={春，夏，秋，冬}R={(春，夏),(夏，秋),(秋，冬)}2.家庭成员的数据结构

B=(D,R)D={父亲，儿子，女儿}R={(父亲，儿子),(父亲，女儿)}春夏秋冬数据结构的图形表示父亲儿子女儿（1）线性结构A,B,C,·······，X,Y,Z学生成绩表86胡敏201816110395刘雨涵201816110787张卓2018161109成绩姓名学号结点间是线性关系。常见的逻辑结构（2）树形结构全校学生档案管理的组织方式ABCDEFGH树形结构——

结点间具有分层关系HBCDEFGA1423D={1,2,3,4}R={(1,2),(1,3),(1,4),(2,3),(2,4),(3,4)}213D={1,2,3}R={(1,2),(2,3),(3,2),(1,3)}

（3）图形结构存储结构存储结构指逻辑结构在计算机存储空间中的具体实现。存储所有元素；存储元素之间的关系一种逻辑结构可以有多种存储结构。存储结构的概念顺序存储散列存储索引存储常见存储结构链式存储常见的存储结构一种逻辑结构：可以表示成一种或多种存储结构。采用连续存储空间存储数据元素；元素之间的关系通过存储位置的关系来表示。元素n……..元素i……..元素2元素1LoLo+mLo+(i-1)*mLo+（n-1)*m存储地址存储内容顺序存储有关键字序列：327570634894253618a[0]a[1]a[2]a[3]a[4]a[5]a[6]a[7]a[8]a[9]32757063489425361832186382590i2i2i+150a[0]a[1]a[2]a[3]a[4]a[5]a[6]a[7]a[8]a[9]73218638255090父节点左孩子右孩子不足之处：作插入或删除操作时，需移动大量元素。长度变化较大时，需按最大空间分配。容量难以扩充。Loc(a)=Lo+（i-1)*m每个元素所占用的存储单元个数优点：易于定位每个结点都由两部分组成：数据域和指针域。数据域存放元素本身的数据，指针域存放下一个结点的地址。数据元素之间逻辑上的联系由指针来体现。链式存储1536851400100134673∧351345h逻辑上相邻的节点物理上不必相邻。插入、删除灵活(不必移动节点，只要改变结点中的指针)。不能直接定位，必须从头向后遍历。链接存储结构特点：存储结点信息的同时，建立附加的索引表。索引表中的每一项称为一个索引项，索引项的一般形式：关键字：能唯一标识一个结点的那些数据项。地址：同值关键字结点的起始位置。稠密索引：每个结点在索引表中都有一个索引项。稀疏索引：一组结点在索引表中只对应一个索引项关键字地址索引方式分配连续存储空间，元素的存储位置由元素的关键字计算得到。有关键字序列：327570634894253618存储空间大小：11地址计算规则：L=KMOD11冲突解决机制：L+1散列方式K327570634894253618L1094846337A10948?A012345678910K70637532计算存储位置：K327570634894253618L1094846337A109485A012345678910K7048637532K327570634894253618L1094846337A10948563?A012345678910K25704894637532K327570634894253618L1094846337A109485637A012345678910K2570489436637532K327570634894253618L1094846337A109485637?A012345678910K2570489436637532K327570634894253618L1094846337A1094856370A012345678910K182570489436637532K327570634894253618L1094846337A1094856370N11112