理解数据结构
最近在学习各种数据结构，于是就在想，为什么我们需要数据结构呢？ 为什么要设计这么多数据结构？数据结构到底解决了我们什么样的问题？
我们提到 数据结构 时，一般是指计算机科学中的一个概念， 但是从本质上讲，数据结构应该是指对数据的一种组织方式。既然如此，我们没必要非在计算机科学领域中讨论 概念本身，把它放在其它领域中，可能更能加强我们的理解。
就说图书管吧，假如你是一名很久很久以前的图书馆管理员，那时候根本没什么计算机。数据结构？那是什么？
你的任务就是看着图书馆里的一堆书。于是，有一天，图书馆来了一堆书，你把他们堆成一堆，放在馆里。 这时候，有人来借书了，他只能在那一堆书里乱翻，翻来翻去也找不到自己想要的书，因为那是一堆书， 有的书他检查了很多次，有的一次也没检查。
这时候这堆书是一个集合，不方便遍历。
时间长了，抱怨的人很多。
作为一个怕麻烦的管理员，你忍受不了别人的抱怨，于是，你把那 一堆书 变成了 一排书。
这下好了，来找书的人，只要从书架左边走到右边，按顺序找就好了。只要书在图书馆里，慢慢找总是可以找到。 但是，随着图书馆的书越来越多，这样找实在是太慢了，因为每次都要从第一本书找到最后一本书。
这时候这堆书是一个列表，方便遍历，但是不方便查找。
时间长了，抱怨的人很多。
作为一个怕麻烦的管理员，你忍受不了别人的抱怨，于是，你把那 一排书 变成了 很多类书。
那么，按什么分类呢？按书的大小么？颜色么？退一步讲，分类的依据是什么？
分类是为了加快读者查找书的速度，那么读者查找书的时候，是按什么查找呢？是按书名。所以，我们对书名分类。 按书名分类也有许多种，按书名读音么？按书名笔画吗？按书名字数么？我们很容易想到，按读音分类给读者的压力最小， 也就是查找前的开销最小。否则每次找书之前还要数一下笔画，读者一定又会抱怨。
这时候，我们按读音把书分类，书名第一个字是A的在A书架，是B的在B书架。这下读者查找书的速度大大加快了， 因为一下子就能排除那么多类书，而代价仅仅是想一下书名第一个字的读音。不过，我们马上又发现，有的书架上书实在太多了， 那有什么关系？这个问题我们解决过啊，只要再分类就好了，书名第一个字我们用过了，现在用第二个字。
读者终于大致可以满意了。
这时候这些书架构成了一个查找树，方便查找。
另外，我们注意到，其实对于管理员来说，他的负担是增加了的，比如新来了一本书，如果图书馆是一堆书， 只要把新书扔在那一堆里就好了，如果是一排书，要把新书放在这排书的最后，而如果是分好类的书架， 管理员就要先找到这本书的位置，再把新书放在那儿，而不能随便放。好在分类后，我们找新书位置不会花多久， 假如分好类后，读者查找书方便了，但是管理员要把新书放在合适的位置，需要花一年时间， 那这个分类的方法肯定不是一个好方法。
这告诉我们
维护数据结构很重要。
这时候，我们在不知不觉间居然
这时候，我们回到开始时的问题，为什么我们需要数据结构？对应上面的故事， 为什么我们要把一堆书变成多类书？简单地说，这样可以使找书的过程变快。 这正印证了维基百科词条中的那句话。
数据结构是计算机中存储、组织数据的方式。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来最优效率的算法。
回头想想，从一堆书变成多类书的过程，其实就是数据的组织方式发生了变化。我们来抽象一下整个过程。
- 我们有一堆数据D。
- 数据上最常用的操作是O。
- 我们的目标是让O很快。
- 我们设计一个数据结构S来组织数据D。
- 数据结构S需要额外的信息EI来组织数据D。
- 数据结构S有性质P，性质P可以使操作O很快。
- 数据结构除了支持操作O外，还要支持两个最基本的操作，Add:添加数据，Del:删除数据。
- 数据结构要保持性质P，所以Add,Del需要额外操作EO来保持P。
那么，关键的地方就在于:
根据操作O，找到性质P，设计数据结构S，使S有性质P，同时使额外信息EI，额外操作EO尽量小。
所以，无论是设计数据结构还是学习数据结构，都要弄清楚，
- 数据结构的关键性质是什么
- 为什么关键性质可以加快操作
- 额外信息与额外操作大小如何
故事，有些讲不下去了，感觉还是理解的不够，就到这里吧。今后又了新的感受，再补充。