一、概念
数据结构就像是一个催化剂，如果没有原料是无用的，单是有了算法就能帮算法更快的实现任务；
数据结构：是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合,简单地说是数据之间的各种关系的集合。
程序设计=数据结构+算法；
解释：如果要写一个程序，需要选择一个良好的数据结构，加上良好的解决问题的算法；
二、名词解释
数据是一个最广泛的概念，数据中可以有多个数据对象，数据对象中可以有多个数据元素，数据元素中可以有多个数据项；
数据：能够输入到计算机并且能够被计算机处理的符号；
数据对象：一个类的事物；
数据元素：一个记录；
数据项：一个记录的属性；
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比如：
class Person{ String name; int age; } 则数据对象为Person，数据元素为Person的实例，比如Person a,Person b，数据项为name、age属性； |
抽象数据类型（ADT）：类比于类，自定义类型；
三、数据结构介绍
数据结构：数据元素之间的相互关系，那上面的例子来说，就是a和b的关系；
数据结构分为：
(1)逻辑结构：数据元素之间的相互关系，比如a和b的关系；
-集合结构：数据元素之间没有关系；
-线性结构：数据元素之间一对一关系，例如链表；
-树结构：数据元素之间一对多关系，比如二叉树；
-图解构：数据元素之间多对多关系，比如无向图、有向图；
(2)物理结构：数据元素在计算机中的存储关系；
-顺序存储：数据元素连续存储，数据存储在连续的内存中；
-链表存储：数据元素用链表连接，存储不连续；
一、算法和数据结构的关系
算法和数据结构是密不可分的，因为如果数据结构是一个静态的东西，如果不去应用它，则只是一个很死的东西，因此我们需要算法；
比如 邻接表，只介绍他可能只是了解他的概念，但是如果我们学了DFS、BFS就知道他的用途；
二、算法概念
算法：算法是解决特定问题求解步骤的描述，指令的有限序列；
解决一个问题可能有多种算法，但是好的算法是唯一的；
空间复杂度和时间复杂度需要权衡；
算法的特性（算法的基本要求）
(1)输入输出：算法需要有输入和输出；
(2)有穷性：执行有限时间后完毕，此处的有限时间指的是你期望的时间；
(3)确定性：在输入相同的前提下，输出要唯一；
(4)可行性：能够运行出结果；
算法的设计要求（算法的理想要求）
(1)正确性：对于合法输入能够得到正确答案，对于非法输入能够得到非法提示；
(2)可读性：便于阅读，别人拿到也能够很容易的看懂；
(3)健壮性：对于非法输入，需要得到足够的提示，而不是异常；
(4)执行速度快、占用存储空间少；
度量算法效率的方法
(1)事后统计法：编写好算法后测试，一般不用，因为外部的环境会极大的影响算法的速度，比如机器的好坏、输入的规模；
(2)事先统计法：编写好算法前先估计；
判断f(n)和g(n)哪个效率高的方法：如果存在N，使得n>N时，f(n)>g(n),则f(n)劣于g(n);
算法中最坏情况是一种底线，一般我们都需要保证最坏情况小于某个时间；
大O表示法
给定运行时间，去除加法常数、只保留最高阶项、去掉最高阶项的常数，就得到大O表示法；
比如4n^2+3n+2 = O(n^2)
高斯求和算法
1+2+3+.....+99+100通过：
sum = 1 + 2 + 3 +.....+99+100
sum = 100+99+98 +.......+2 + 1
2*sum = 101*100
sum = 5050