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。
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