| 数据分为两类：数值型数据、非数值型数据 |
| 数据结构研究：非数值问题的数据组织和处理。 |
| 知识点2 | 数据元素：是数据的基本单位。在计算机程序中通常作为一个整体进行考虑和处理。 |
| 数据项：构成数据元素的最小单位。 |
| 在研究数据结构时涉及到的最小单位是数据元素。 |
| 知识点3 | 数据结构：是指相互之间存在一定关系的数据元素的集合。 视角不同数据结构可以分为逻辑结构和存储结构。 |
| 狭义的数据结构是指数据结构的逻辑结构。 广义的数据结构（完整的数据结构）是指：逻辑结构、存储结构和基本操作。 |
| 知识点4 | 逻辑结构分为：集合、线性结构、树结构、图结构四种。 (宏观上)逻辑结构可分为：线性结构、非线性结构两种。 逻辑结构表示：Data_Structure=（D,R）其中D是数据元素的有限集合；R是D上关系的集合。 已知D,R,能够画该数据结构,并判定属于何种数据结构. |
| 知识点5 | 存储结构（映像）分为：顺序存储结构、链接存储结构、散列存储、索引存储。 存储结构主要分为：顺序存储结构(连续的存储单元依次存储)、链接存储结构（任意的存储单位）。 顺序存储结构存储位置体现逻辑关系。链接存储结构指针体现逻辑关系。 在存储时要存储两方面的内容：数据元素、数据元素之间的关系。 |
| 补充 | 数据对象:类型相同的数据元素的集合. |
| 数据表示数据处理抽象逻辑结构操作实现存储结构算法评价时间空间复杂度狭义的数据结构:逻辑结构广义的数据结构:逻辑结构、存储结构、操作 |
| 知识点6 | 算法：是对特定问题求解步骤的一种描述，是指令的有限序列。 |
| 知识点7 | 算法必须满足的特性：有穷性、确定性、可行性、（输入、输出）。 注意区分算法和程序。 |
| 知识点8 | 好算法具备特性：正确性、健壮性、可理解性（简单性）、抽象分级、高效性。 |
| 知识点9 | 算法的描述方法：自然语言、流程图、程序设计语言、伪代码伪代码又被称为算法语言、第一语言 |
| 知识点10 | 算法分析的方法：事后统计、事前分析估算。 |
| 知识点11 | 问题规模：输入量的多少。 基本语句：执行次数与整个算法的执行次数成正比的语句。 |
| 知识点12 | 算法的时间复杂度：算法中基本语句的执行次数在渐进意义下的阶，称作算法的渐进的时间复杂度，用大O标记表示。分析程序段，并用大O标记表示其执行时间的数量级。最好、最坏、平均情况。 算法的比较级：O(1)<O(log2n)<O(n)<O(n*log2n)<O(n2)<O(n3) |
| 知识点13 | 算法的空间复杂度：是指算法在执行过程中需要的辅助空间数量，也就是除了算法本身和输入输出数据所占用的空间外，算法临时开辟的存储空间。 原地工作：如果算法所需要的辅助空间相对于问题规模来说是一个常数，我们称此算法为原地（就地）工作。 |
| 知识点14 | 给出程序段，计算时间复杂度。 |