1.数据结构中的基本概念
数据：信息的载体，能被输入到计算机中并被计算机程序识别和处理的符号的集合
数据元素：数据的基本单位，由若干个数据项组成，可以把数据元素比作数据库的某张表中的一行，如某一条学生记录
数据对象：具有相同性质的数据元素的集合，可以比作数据库中的一张表
数据类型： 一个值的集合和定义在改集合上的一组操作的总称
原子类型：值不可再分的数据类型
结构类型：值可以分为若干其他的数据类型
抽象数据类型：指一个数学模型以及定义在此数学模型上的一组操作。它通常是对数据的某种抽象，定义了数据的取值范围及其结构形式，以及对数据操作的集合。
数据结构：相互之间存在特定关系的数据元素的集合，包含
逻辑结构
存储结构
数据的运算
算法的设计取决于所选定的逻辑结构，而算法的实现依赖存储结构
2.数据结构的三要素
逻辑结构：数据元素之间的逻辑关系
线性结构
线性表：数组、链表、广义表
操作受限的线性表：栈、队列
非线性结构
集合
树形结构
图
存储结构：表示的是数据如何在计算机中被表示出来
顺序存储：逻辑上相邻的元素存在一段物理位置相邻的存储单元中
链式存储：逻辑上相邻的元素在物理上不相邻，用指针把相邻元素联系起来
索引存储：当数据元素比较大时，可以采用索引存储，索引是指用指针来指示数据元素，而指针中只保留数据元素的关键信息和位置，这样使得检索速率大大提高
散列存储（Hash存储）：一种用存储空间换取查找效率的存储方式，基本思想史通过一个函数，计算所给定的关键值得到数据的物理位置
数据的运算：
定义在数据集上的一组操作的定义和实现，定义是针对逻辑结构而言的，即数据集支持哪些操作，而实现是针对存储结构而言的，即应该怎么实现这些操作
3.算法和算法评价
算法的特性：
有穷性：一个算法总是在执行有限步骤之后结束
确定性：无二义性
可行性：可以被实现
输入：一个算法可以有0个或多个输入
输出：一个算法只要有一个输出
时间复杂度：执行算法所需时间的量级同数据规模之间的关系
空间复杂度：执行算法所需的空间的量级同数据规模之间的关系
*算法原地工作：指的是算法工作所需要的存储空间同问题规模没有关系，是一个常数