数据结构
数据：所有能输入到计算机中并能被计算机程序识别和处理的符合集合
分为两大类：
1.整数、实数等数值数据
2.文字、声音、图形和图像非数值数据
数据元素：是数据的基本单位，在计算机程序中通常作为一个整体进行考虑和处理
数据项：构成数据元素的最小单位称为数据项，通常数据元素具有相同个数和类型的数据项
数据结构：是指相互之间存在一定关系的数据元素的集合
数据的逻辑结构：是指数据元素一级数据元素执行的逻辑关系
线性结构
1.集合：数据元素之间就是“属于同一个集合”，除此之外，没有任何关系
2.表结构：数据元素之间存在着一对一的线性关系
非线性结构
1.树结构：数据元素之间存在一对多的层次关系
2.图结构：数据元素之间存在多对多的任意 关系
抽象数据类型：一个数据模型以及定义在该模型上的一组操作的总称
1.数据类型：一组值的集合以及定义与这个集值的一组操作的总称
2.抽象：抽出问题本质的特征而忽略非本质区别
算法
是对特定问题求解步骤的一种描述，在计算机中表现为指令的有限序列，并且每条指令表示一个或多个操作
算法的基本特性
有穷性：算法在执行有穷步骤之后一定能结束，且每一个步骤都能在有限的时间内完成
确定性:算法中每一条执行必须有确切的含义，不存在二义性（相同的输入要有相同的输出）
可行性:一个算法是可行的，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
输入:一个算法有零个或多个输入，这些输入取自于某个特定的对象集合
输出:一个或多个输出
算法的特性
算法设计的要求
1.正确性： 算法能满足具体问题的需求，即对于任何合法的输入，算法都会得出正确的结果
2.健壮性：算法对非法输入的抵抗能力，即对于错误的输入，算法应能识别并作出处理，而不是产生错误动作或陷入瘫痪
3.可理解性：算法容易理解和实现，算法 首先是为了人的阅读和交流
4.抽象分级：算法一旦创建，必须有人阅读，理解，使用和修改
5.高效性：算法的效率包括时间效率和空间效率
算法的描述
自然语言：
通俗易懂，但不严谨，容易出现歧义
流程图：
直观形象，易于理解，但修改麻烦，不擅长数据的组织结构
高级程序设计语言：
准确，严谨，但需要考虑的细节过多，比较繁琐
伪代码：
介于自然语言和计算机语言之间，采用某种高级语言的基本语句格式，剔除琐碎的语法细节，格式紧凑，易于书写，理解和修改，也便于向程序过度
算法与程序的关系：
程序是算法在计算机系统中的具体实现
算法是对程序中计算过程本质的抽象与描述，是计算方法在抽象计算模型上的一种实现
算法的分析与度量
事后统计：
收集该算法的程序的实际执行时间或实际占用空间的统计资料
事前分析估算：
根据一定的方法，估算该算法的执行时间或空间需求的界限函数
算法采用的方法，策略
问题的规模
书写程序的语言
编译程序所产生的机器代码的质量
机器执行指令的速度
时间复杂度：
算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数f（n），算法的时间度量记作
T（n）=O（f（n））
表示随问题规模n的增大，算法执行时间的增长率和f（n）的增长率相同，称作算法的渐进时间复杂度
空间复杂度：
类似于算法的时间复杂度，以空间复杂度作为算法所虚存储空间的度量
记作：S（n）=O（f（n））
n为问题规模的大小
一个算法在所占用的而存储空间：
算法在本身所占用的存储空间，入指令，常数，变量
输入\输出数据所占用的存储空间
算法运行过程中临时占用的存储空间