1.数据结构
数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。
数据结构包括三方面的内容：逻辑结构、存储结构和数据的运算。
1.数据的逻辑结构
数据的逻辑结构分类图如下：
2.数据的存储结构
存储结构是指数据结构在计算机中的表示（又称映象）。也称物理结构。它包括数据元素的表示和关系的表示。数据的存储结构是逻辑结构用计算机语言的实现，它依赖于计算机语言。数据结构的存储结构主要有：顺序存储、链式存储、索引存储和散列存储。
（1）顺序存储：把逻辑上相邻的元素存储在物理位置上也相邻的存储单元里，元素之间的关系由存储单元的邻接关系来体现。其优点是可以实现随机存取，每个元素占用最少的存储空间；缺点是只能使用相邻的一整块单元，因此可能产生较多的外部碎片。
（2）链式存储：不要求存储上相邻的元素在物理位置上也相邻，借助指示元素存储地址的指针表示元素之间的逻辑关系。其优点是不会产生碎片现象，充分利用所有存储单元；缺点是每个元素因存储指针而占用额外的存储空间，并且只能实现顺序存取。
（3）索引存储：在存储元素信息的同时，还建立附加的索引表。索引表中的每一项称为索引项，索引项的一般形式是：（关键字，地址）。其优点是检索速度快；缺点是增加了附加的索引表，会占用较多的存储空间。另外，在增加和删除数据时要修改索引表，因而会花费较多的时间。
（4）散列存储：根据元素的关键字直接计算出该元素的存储地址，又称为Hash存储。其优点是检索、增加和删除结点的操作都很快；缺点是如果散列函数不好可能出现元素存储单元的冲突，而解决冲突会增加时间和空间开销。
3.数据的运算
施加在数据上的运算包括运算的定义和实现。运算的定义是针对逻辑结构的，指出运算的功能；运算的实现是针对存储结构的，指出运算的具体操作步骤。
2.算法
1.基本概念
算法是对特定问题求解步骤的一种描述，它是指令的有限序列，其中每一条指令表示一个或多个操作。此外，一个算法还具有下列5个重要特性。
（1）有穷性
一个算法必须总是（对任何合法的输入值）在执行有穷步之后结束，且每一步都可在有穷时间内完成。
（2）确定性
算法中每一条指令必须有确切的含义，读者理解时不会产生歧义，即相对相同的输入只能得出相同的输出。
（3）可行性
一个算法是可行的，即算法中描述的操作都是可以通过已经实现的基本运算执行有限次来实现的。
（4）输入
一个算法有零个或多个的输入，这些输入取自于某个特定的对象的集合。
（5）输出
一个算法有一个或多个的输出，这些输出是同输入有这谋者特定关系的量。
通常设计一个“好”算法应该考虑达到以下目标：
- 正确性：算法应该能够正确地解决问题。
- 可读性：算法应当具有良好的可读性，以助于人们理解。
- 健壮性：当输入非法数据时，算法也能适当地作出反应或进行处理，而不会产生莫名其妙的输出结果。。
- 效率与地存储量需求：效率是指算法执行的时间，存储量需求是指算法执行过程中所需要的最大存储空间，这两者都与问题的规模有关。
2.算法效率的度量
算法效率的度量是通过时间复杂度和空间复杂度来描述的。
（1）时间复杂度
一个语句的频道是指该语句在算法中被重复执行的次数，算法中所有语句的频度之和记作T(n)，它是该算法问题规模n的函数，时间复杂度主要分析T(n)的数量级。
（2）空间复杂度
算法的空间复杂度S(n)，定义为该算法所耗费的存储空间，它是问题规模n的函数，算法原地工作是指算法所需辅助空间是常量，即O(1)。
