1.1基本概念和常用术语
数据：描述客观事物的数、字符以及能输入计算机中并被计算机处理的符号的集合。
数据元素：数据的基本单位。
数据对象：具有相同性质的数据元素的集合，是数据的一个子集。
1.2数据结构包含的内容
数据结构：带有结构的数据元素的集合，其中结构中的数据元素就是节点。
数据结构一般包括一下三方面：
（1）数据元素之间的逻辑关系，即：数据的逻辑结构。
数据的逻辑结构又分为两种：
1）线性结构：数据元素（节点）之间存在一对一的关系。
2）非线性结构：数据元素之间存在一对多或者多对多的关系。
（2）数据元素及其关系在计算机的存储方式，就是数据的储存结构（物理结构）。
数据结构的储存方法：
1）顺序储存方法：把逻辑相连的节点储存在物理位置上也相邻的连续储存单元里，线性的数据结构。
2）链接存储方法：用一组不一定连续的储存单元储存上逻辑相邻的元素，元素之间逻辑关系是由附加的指针域表示。
3）素银储存方法：在储存元素信息的同时，建立附加的索引表。
4）散列储存方法：根据关键字直接计算出该元素的储存地址
（3）数据的运算，即对数据元素施加的操作
运算方式：检索（）；插入（）；删除（）；更新（）；排序（）
1.3算法的描述与分析
1.3.1算法描述
五个准则：
输入
输出
有穷性
确定性
可行性
1.3.2算法的分析
评价算法的因素：
执行算法所需的时间，即时间复杂性；
执行算法耗费的储存空间，主要是辅助空间，即空间复杂性；
算法应易于理解、易于编程、易于调试等，即可续行和可操作性。
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)，算法的时间量度记为：T(n)=O(f(n))
典型的增长率
| 量度 | 所属函数 |
|---|---|
| O（C） | 常数 |
| O（log(N)） | 对数 |
| O（logC(N)） | 多对数 |
| O（N） | 线性 |
| O（N log(N)） | 线性对数 |
| O（N^2） | 平方 |
| O（N^c） | 多项式 |
| O（C^N） | 指数 |
| O（O(N!)） | 阶乘 |
| O（O(N^N)） | 指数（超几何） |