【数据结构】1.概论

【什么是数据结构】
@计算机处理问题的大概步骤是：首先将具体问题抽象成数学模型，然后设计求解算法，最后编写程序直至解决问题。
@寻求数学模型的实质是分析问题，从中提取操作的对象，并找到这些对象之间含有的关系。
@这些操作对象以及它们之间的关系集就是数据结构。

【基本术语和概念】
@数据：数据是对客观事物的符号表示，在计算机科学中是指能够被输入并被计算机程序处理的符号的总称。
@数据元素：数据的基本单位，在计算机程序中作为一个整体来考虑和处理。
每一个数据元素有一个或多个数据项，数据项是数据的不可分割的最小单位
@数据对象：有相同性质的数据元素的集合。
@数据结构：相互之间存在一种或者多种特定关系的数据元素的集合。
@数据元素之间的叫做结构，通常有以下基本结构：
● 集合：数据元素出同属一个集合，无其他关系
● 线性结构：数据元素之间有一对一关系
● 树状结构：数据元素之间有一对多关系
● 图状结构或网状结构：多对多关系
@数据元素之间的关系成为逻辑结构。数据结构在计算机中的表示（又叫映射）成为物理结构，也叫存储结构。
@数据元素的逻辑关系在计算机中有2中表示方式：顺序映射和非顺序映射，并由此对应了2中存储结构：顺序存储结构和链式存储结构。
● 顺序存储是借助数据元素在存储器中的存储位置来表示它们之间的逻辑关系。
● 链式存储是借助数据元素存储地址的指针来指示它们之间的逻辑关系

【算法】 @算法：算法是对特定问题求解的有穷序列的指令的描述。每个指令可能包含多个操作。 @算法有以下5个重要特性： ● 有输入 ● 有输出 ● 有穷行：在有穷步骤有穷的时间内完成 ● 确定性：算法的含义确切，没有二义性。在任何条件下，只有唯一的执行路径，对于相同的输入，输出相同 ● 可行性：对于算法中的指令，能够通过已实现的基本操作执行有穷次来实现。 @算法的要求 ● 正确性：能满足具体问题的需求 ● 可读性：便于阅读和交流。 ● 健壮性：对于非法输入数据有相关处理 ● 效率和低存储：算法执行所需时间越小效率越高。算法执行所需最大存储空间越低越好。效率和低存储需求都与问题规模度有关。 @算法复杂度 算法由控制结构和原操作共同构成，算法的时间取决于两者综合的效果。为了比较同一问题的不同算法，通常做法是，从算法中选取一种对于特定问题来说是基本操作的原操作，以该操作重复执行的次数作为该算法的时间量度。