1.数据结构
数据的逻辑结构存储结构及操作（数据的运算）
1.1数据
数据：不只是一个单纯的数值，而是类似于一个集合的概念
数据元素：是数据的基本单位，由若干个基本项组成
数据项：是数据的最小单位，描述数据元素的信息
1.2逻辑结构
数据之间的逻辑规律和数据之间的关系
数据之间的关系
1）线性关系 -----》线性结构-------》一对一------》线性表
2）层次关系------》树形结构---------》一对多---------》树
3）网状关系-------》图状结构--------》多对多----------》图
1.3存储结构
数据的逻辑结构在计算机中的具体实现
1）顺序存储结构
数组：在内存当中一段连续的内存空间中保存数据(如c语言中的一维数组)
2）链式存储结构
数据在内存中是不连续的，通过指针进行连接
3) 索引存储结构
提高查找速度
索引表 + 数据文件
4）散列存储结构
数据在存储的时候与关键码之间存在某种对应关系
1.4操作（运算）
增 删 改 查
2.算法
2.1算法与程序
算法：解决问题的思想方法
程序：用计算机语言对算法的具体实现
2.2算法与数据结构
算法+数据结构=程序
算法的设计：取决于选定的逻辑结构
算法的实现：依赖于采用的存储结构（顺序、链式）
2.3算法的特性
1）有穷性：算法的执行步骤是有限的
2）确定性：算法的每一步都是有明确含义的
3）可行性：算法能够在有限的时间内完成
4）输入
5）输出
2.4如何评价一个算法的好坏？
正确性：保证算法可以正确完成功能
易读性：容易被解读
健壮性：容错处理
高效性：执行效率，算法执行快慢容易受到计算机性能的影响，
不可以作为评判算法高效性的标准，这通过可执行语句重复执行
次数来衡量算法是否高效 。(时间复杂度)
低存储性：占用空间小（空间复杂度）
2.5时间复杂度
算法的可执行语句重复执行的次数
通常时间复杂度用一个问题规模函数来表达
T(n) = O(f(n))
T(n) 问题规模的时间函数
n 问题规模
O 时间数量级
f(n) 算法的可执行语句重复执行的次数 用问题规模n的某个函数f(n)来表达
计算大O的方法
- 根据问题规模n写出表达式f(n)
- 只保留最高项，其他项舍去
- 如果最高想系数不为1，除以最高项系数
- 如果有常数项，将其置为1//f(n)=8;O(1)
2.6空间复杂度
算法占用的空间大小。一般将算法的辅助空间作为衡量空间复杂度的标准。
算法占用的存储空间包括：
1）输入输出数据所占空间
2）算法本身所占空间
3）额外需要的辅助空间