在学习数据结构之前先要学习几个相关的概念及术语
1、数据（Data）：数据是外部世界信息的载体，它能被计算机识别、存储和加工处理，是计算机程序加工的原料。
2、数据元素（Data Element）和数据项：数据元素是数据的基本单位，有时也被称为元素、结点、顶点、记录等。一个数据元素可由若干个数据项组成；数据项是不可分割的、含有独立意义的最小数据单位，数据项有时也称为字段(Field)或域(Domain).之间关系为数据项组成数据元素，数据元素组成数据（，数据组成文件）。使用数据库模型来举例说明：
3、数据对象（Data Object）：性质相同的数据元素的集合，是数据的一个子集，例如字母表对象{a,b,c,…x,y,z}
4、数据类型（Data Type）：数据的取值范围和对数据进行操作的总和。数据类型规定了程序中对象的特性；程序中每个变量、常量或表达式的结果都应该属于某种确定的数据类型。数据类型可分可两类：一类是非结构的原子类型，如C#的基本类型；另一类是结构类型，其成分由多个结构类型组成，可以分解；如C#的数组类型
。5、数据结构（Data Struct）：相互之间存在一种或多种关系 的数据元素的集合。通常有4类基本数据结构：
1）集合（Set）
2）线性结构（Linear Structure）
3）树形结构（True Structure）
4）图状结构（Graphic Structure）
数据结构（Data Structrue）简记为DS，是一个二元组，DS=(D,S)，其中D为数据元素的有限集合，R是数据元素之间关系的有限集合。
6、算法(Algorithm)：是对某一特定类型的问题的求解步骤的一种描述，是指令的有限序列。它具有有穷性（Finity）、确定性（Unambiguousness）、输入（Input）、输出（Output）和有效性（Realizability）。针对算法优劣的评价标准包括正确性（Correctness）、可读性（Readability）、健壮性（Robustness鲁棒性）、运行时间（Running Time）和占用空间（Storage Space）。
7、算法的时间复杂度(Time Complexity)：指算法的运行时间与问题规模的对应关系。通常把算法中基本操作重复执行的次数作为算法的时间复杂度。它是与问题规模n相关的函数。记作T(n)=O(f(n))，例如T(n)=n(n+1)。
常见时间复杂度举例：
1）、O(n)
x=n; y=0; while(y<x){ y=y+1; }
2）、O(n2)
for(int i=1;i<n;++i){
for(int j=0;j<n;++j){ A[i][j]=i*j; } }
3）、O()
x=n; y=0; while(x>=(y+1)*(y+1)){//即x=y2+1 y=y+1; }
关于算法复杂度，推荐一篇好文http://www.matrix67.com/blog/archives/529
8、高等数学相关基础知识
计量单位（Unit）：字节为B，位缩写为b，兆字节为MB，千字节缩写为KB
阶乘函数（Factorial Function）：5!=5*4*3*2*1=120，特别地，0!=1
取下整和取上整（Floor and Ceiling）：⌊3.4⌋=3（下整） ，⌈3.4⌉=4（上整）
取模操作符（Modulus）：n=q*m+r ⇒m=n/q
对数（Logarithm）：若ab=N，那么数b叫做以a为底N的对数，记作logaN=b，其中a叫做对数的底数，N叫做真数。
递归（Recursive）：算法调用自己或间接调用自己。
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C#数据结构系列文章：
1、基础知识
4、双向链表Double Linked List
5、循环链表Circular Linked List
6、栈Stack
7、队列Queue
8、串
9、数组Array
10、树Tree
...
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