数据结构和算法

一 . 概念

1. 数据结构

　　概念：

　　　　这是一门专门处理数据的学科，数据元素之间的关联称为结构，描述的是存储和组织数据的方式。

2. 数据

　　对客观事物的符号表示，指所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的总称。

3. 数据项

　　数据项是数据的不可分割的最小单位。（譬如每个表中字段都是一个数据项）

4. 数据元素

　　数据的基本单位，在计算机中作为一个整体进行考虑和处理。一个数据元素由多个数据项组成。（数据库表中的每一条数据就表示一个数据元素）

5. 数据对象

　　性质相同的数据元素的集合，是数据的一个子集。

　　这里记住集合这个概念，所有的用户组合在一起是数据对象，所有的女性用户也是一组数据对象。

　　

二 . 数据结构和数据类型

　　通常数据结构有四种结构：

　　1、集合

　　2、线性结构

　　3、树形结构

　　4、图（网）状结构

　　

　　上面说的都是数据的逻辑关系，数据结构中的物理结构（存储结构）有两种：

　　1、顺序存储结构

　　2、链式存储结构

　　下面在介绍一个概念

　　　　数据类型： 一个值的集合和定义在这个值集上的一组操作的总称。

　　　　注意： 这个概念中说的，不只包含值的集合，还包涵对值集的操作。

　　　　数据类型又分为两类：

　　　　　　1、 原子类型：

　　　　　　　　　　值不可再分。比如java中的int 、 char、 String等。

　　　　　　2、 结构类型：

　　　　　　　　　　由若干成分按某种结构组成，可以被分解。比如一个整型数组，可以循环分割成多个整型元素。

　

三 、算法和算法分析

　　　算法是对特定问题求解步骤的一种描述，说白了就是我们通过解决问题的程序代码，就可以说是算法。

　　算法有以下5个特征：

　　　　1、 有穷性： 算法必须在执行有限个步骤之后终止。

　　　　2、确定性： 算法的每一步骤必须有确切的定义，相同的输入只能得出相同的输出。

　　　　3、可行性： 或者叫有效性，每个计算步骤都可以在有限时间内完成。 

　　　　4、输入： 一个算法有零个或者多个输入。

　　　　5、输出： 一个算法有一个或者多个输出。

　　

　　好的算法的评判标准：

　　　　1、正确性：满足祖逖问题的需求。

　　　　2、可读性：容易被人理解。

　　　　3、健壮性：对输入的非法数据，能偶适当的进行处理。

　　　　4、效率与低存储量需求：尽量使算法的执行时间越短，运行时占用的空间更小。

　　算法效率的度量：

　　　　1、事后统计的方法：对运行结果进行统计分析，得出执行效率。

　　　　2、事前分析估算：估算算法的时间复杂度。

　　　　　　　　算法时间复杂度是一个函数，它定性描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的字符串的长度的算法。

　　　　　　一般我们最常用的办法是讨论算法在最坏情况下的时间复杂度。