数据结构学什么？

0X00数据结构

1.定义

数据结构是一门讨论“描述现实世界实体的数据模型（通常为非数值计算）及其之上的运算在计算机中如何表示和实现”的学科。

2.几个概念

• 数据：描述客观事物的数和字符的集合；
• 数据元素：即一条记录，是数据的基本单位；
• 数据项：即字段或域，具有独立含义的最小数据单位；
• 数据对象：性质相同的数据元素的集合，数据的子集；
• 数据结构：所有数据元素以及数据元素之间的关系。

我的理解：

3.研究范围

• 数据的逻辑结构：数据元素间的逻辑关系 
  
  • 集合
  • 线性结构
  • 树形结构
  • 图形结构
• 数据的存储结构：数据元素及其关系在计算机中的存储方式 
  
  • 顺序存储结构
  • 链式存储结构
  • 索引存储结构
  • 散列（哈希）存储结构
• 数据的运算

4.描述：二元组

B=（D，R） 
其中，B是一种数据结构，由数据元素的集合D和D上的二元关系的集合R组成。

0X01算法

1.算法是什么？

算法是在具体的存储结构上实现某个抽象运算，由控制结构（顺序、分支和循环）和原操作（对固有数据类型的操作，视为算法基本运算）构成。

算法的5个特性：

1. 有穷性
2. 确定性
3. 可行性
4. 有输入
5. 有输出

2.算法的描述

1. 语言方式
2. 图形方式
3. 表格方式

3.算法分析

1. 算法设计的目标

   • 正确性
   • 可使用性
   • 可读性
   • 健壮性
   • 高效率与低存储量需求

2. 算法的效率分析

   • 事后统计法
   • 事前分析估算法

时间复杂度：一个语句的频度是指该语句在算法中被重复执行的次数。算法中所有语句的频度之和记作T(n)，它是该算法问题规模n的函数，时间复杂度主要分析T(n)的数量级。算法中的基本运算（最深层循环内的语句）的频度与T(n)同数量级，所以通常釆用算法中基本运算的频度 f(n)来分析算法的时间复杂度。因此，算法的时间复杂度也记为： 
T(n)=O(f(n))

1. 算法存储空间分析

空间复杂度：对一个算法在运行过程中（辅助变量）临时占用的存储空间大小的量度，一般作为问题规模n的函数——S(n)=O(g(n))。

0X02数据结构学什么？

1. 逻辑结构 
   
   • 线性结构（线性表、栈、队列、串、数组、广义表）
   • 树形结构（树、二叉树）
   • 图形结构（图）
2. 算法（递归、查找、内排序、外排序）
3. 存储结构（文件）

0X03如何学习数据结构？

• 多思考
• 多上机