绪论0.5

大数据如何组织？如何处理？

• 基本数据组织和数据处理方法？
• 各种数据的逻辑结构描述？
• 各种数据的存储结构表示？
• 各种数据结构的运算定义？
• 设计实现运算的算法？
• 分析算法效率？

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　　数据结构在C/C++进阶中的地位：

　　数据结构在计算机课程中的地位：

　　

　　数据结构类比课程：

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知识树进阶

1. 掌握数据结构的“基本概念、基本原理、基本方法”，求解问题。
2. 掌握算法基本的时间复杂度与空间复杂度的分析方法，能够设计出求解问题的高效算法。同一求解问题同长有多中实现短发，通过时间复杂度与空间复杂度的分析，找出最好的实现算法。例如，求1+2+...+n

int fun1(int n){
  int i,  s=0;
  for (i=1; i<=n; i++){
    s+=1;
  } 
   return s;   
}

int fun2(int n){
   return (n+1)*n/2;   
}

　　算法2好于算法1。

　　3. 理解各种数据结构的逻辑特性和存储结构设计。

 　　

　　4. 只有掌握了数据的存储结构，才能在此之上设计算法。

　　5. 利用各种数据结构来求解实际问题。（数据如何表示（选择合适的数据结构）？数据运算如何实现？数据运算如何高效实现？）

　　

　　从用户的角度看数据，什么类型的逻辑结构，怎样运算描述【需要解决的任务：统计每个班的人数？统计每个专业的人数？统计学院的总人数？】。弄清求解的问题是什么：逻辑层面。实现求解问题：物理层面（或实现层面）。存储表示或映射哪种存储结构，

　　6. 演绎和归纳相结合。数据结构→演绎学习【鱼（内容）：基本概念、基本原理和基本方法】→训练【练习（作业和编程）】→归纳总结【渔（方法）：求解问题的能力】。培根曾说：The methods are old, the problems are new（方法是旧的，问题是新的）。

　　7. 数据结构与算法设计密不可分的。可以参考，ACM CS-2013：计算机科学分支的核心知识领域。知识领域之一：AL-Algorithm and Complexity。

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项目进阶

　　建议：到开源社区找一些有趣的与数据结构与算法分析相关的项目练手。

　　【1】 gitbook，看书。

　　【2】 经典编程书籍。

　　【3】 软件工程、算法与架构。