前言

??早期的计算机主要是用于数值计算,现在,计算机主要用于非数值计算,包括处理字符、表格和图像等具有一定结构的数据。这些数据内容存在着某种联系,只有分清楚数据的内在联系,合理地组织数据,才能对它们进行有效的处理,设计出高效的算法。如何合理地组织数据、高效地处理数据,这就是"数据结构"主要研究的问题。接下来和本博主一起走进这算法与数据结构,一起揭开这神秘的面纱,了解有关数据结构的基本概念和算法分析!

基本概念和术语

基本术语

	数据:
		是客观事物的符号表示是所有能输入到计算机中被计算机程序处理的符号的总称
	数据元素:
		是数据的基本单位,在计算机中通常作为一个整体进行考虑和处理
	数据项:
		是组成数据元素、有独立含义的、不可分割的最小单位
	数据对象:
		是性质相同的数据元素的集合,是数据的一个子集

数据结构

??逻辑结构
??A.线性结构

			线性表
				一般线性表
					线性表
				特殊线性表
					栈与队列
					字符串
				线性表的推广
					数组
					广义表

??B.非线性结构

			树结构
				树
				二叉树
			图结构
				有向图
				无向图
			集合结构

??存储结构
??概念:数据对象在计算机中的存储表示为数据的存储结构,也称物理结构
A.顺序存储结构:
??是借助元素在存储器中的相对位置来表示数据元素之间的逻辑关系,通常借助程序设计语言的数组类型来描述
B.链式存储结构:
??无需占用一整快存储空间,需要给每个结点附加指针字段,用来存放后继元素的存储地址

数据运算

	插入
	删除
	修改
	查找
	排序

数据类型

	数据类型:
		是一个值的集合和定义在这个值集上的一组操作的总称
	抽象数据类型:
		一般指由用户定义的、表示应用问题的数学模型,以及定义在这个模型上的一组操作的总称

算法和算法分析

定义和特性

	算法定义:
		一个有穷的指令集，这些指令为解决某一特定任务规定了一个运算序列
 !!!五大特性:
		a.有穷性
			一个算法必须总是在执行有穷步后结束,且每一步都必须在有穷时间内完成
		b.确定性
			对于每种情况下所应执行的操作,在算法中都有确切的规定,不会产生二义性,使算法的执行者或阅读者都能明确其含义及如何执行
		c.可行性
			算法中的所有操作都可以通过已经实现的基本操作运算执行有限次来实现
		d.输入
			一个算法有零个或多个输入
		e.输出
			有一个或多个输出(处理结果)

评价优劣基本标准

	1.正确性
	2.可读性
	3.健壮性
	4.高效性
	5.时间代价和空间代价

算法分析

算法的效率的度量

		算法效率:
			含义:用依据该算法编制的程序在计算机上执行所消耗的时间来度量	
		衡量算法效率方法:
			1)事后统计
				利用计算机内的计时功能，不同算法的程序可以用一组或多组相同的统计数据区分
			2)事前分析估计
				一个高级语言程序在计算机上运行所消耗的时间取决于：
                                1.依据的算法选用何种策略
                                2.问题的规模
                                3.程序语言
                                4.编译程序产生机器代码质量
                                5.机器执行指令速度

???时间复杂度
????含义:执行算法消耗的时间
???空间复杂度
???? 含义:执行算法消耗的空间