算法学习（一）—— 如何看待数据结构与算法

绪言

最近在通过阅读K神的《Hello 算法》学习数据结构与算法的知识，同时做一些博客笔记记录，方便日后的查找和复习

算法

数据结构与算法统称算法

认识算法

算法更多的是一种逻辑，例如：

• 查阅字典的原理与二分查找算法相一致。二分查找体现了分而治之的重要算法思想。
• 整理扑克的过程与插入排序算法非常类似。插入排序适合排序小型数据集。
• 货币找零的步骤本质上是贪心算法，每一步都采取当前看来的最好选择。

算法定义

算法是在有限时间内解决待定问题的一组指令或操作步骤。

算法特性

• 问题是明确的，包含清晰的输入和输出定义
• 具有可行性，能够在有限步骤、时间和内存空间下完成
• 各步骤都有明确的含义，相同的输入和运行条件下，输出始终相同

认识数据结构

数据结构定义

「数据结构 Data Structure」是计算机中组织和存储数据的方式。为了提高数据存储和操作性能

数据结构的设计目标

• 空间占用尽量减少，节省计算机内存。
• 数据操作尽可能快速，涵盖数据访问、添加、删除、更新等。
• 提供简洁的数据表示和逻辑信息，以便使得算法高效运行。

总结

数据结构设计是一个充满权衡的过程，这意味着要在某方面取得优势，往往需要在另一方面作出妥协。例如，链表相较于数组，在数据添加和删除操作上更加便捷，但牺牲了数据访问速度；图相较于链表，提供了更丰富的逻辑信息，但需要占用更大的内存空间。

数据结构与算法的关系

算法是一组指令或操作步骤，数据结构是计算机组织和存储的方式

将数据结构与算法类比搭积木
将输入数据看作零散的积木，将输出数据看作搭好的积木模型。那么数据结构就是积木的搭建形式（包括形状、大小、连接方式等）；算法就是将积木搭成目标模型的一系列操作过程

「数据结构」与「算法」高度相关且紧密结合，具体表现在：

• 数据结构是算法的基石。数据结构为算法提供了结构化存储的数据，以及用于操作数据的方法。
• 算法是数据结构发挥的舞台。数据结构本身仅存储数据信息，通过结合算法才能解决特定问题。
• 特定算法通常有对应最优的数据结构。算法通常可以基于不同的数据结构进行实现，但最终执行效率可能相差很大。