.1. 数据结构与算法
什么是数据结构：是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。
什么是算法：是解决特定问题求解步骤的描述。
.2. 基本概念与术语
.2.1. 数据
是描述客观事物的符号，是计算机可以操作的对象。
符号必须满足以下两个条件：
- 可以输入到计算机中。
- 能被计算机程序处理。
例：整型，字符串等。
.2.2. 数据元素
是组成数据的，有一定意义的基本单位，在计算机中通常作为整体处理。也称为记录。
例：人，动物，狗，虎等。
.2.3. 数据项
一个数据元素可以由若干个数据项组成。
数据项是数据不可分割的最小单位。
.2.4. 数据对象
是性质相同的数据元素的集合，是数据的子集。
.2.5. 总结
三种之间的关系：数据 > 数据元素 > 数据项
.3. 逻辑结构与物理结构
.3.1. 逻辑结构
是指数据对象中数据元素之间的相互关系。
共分为四种：
- 集合结构：各元素平等关系
- 线性结构：元素之间一对一关系
- 树形结构：元素之间一对多层次关系
- 图形结构：元素之间多对多关系
.3.2. 物理结构
是指数据的逻辑结构在计算机中存储形式。
共分为两种：
- 顺序存储结构：是把数据元素存放在地址连续的存储单元里。
- 链式存储结构：是把数据元素存放在任意单元里，这组存储单元可以是连续的，也可以是不连续的。
.3.3. 总结
.4. 算法
.4.1. 算法的特征
共五个特征：
- 输入：算法具有零个或多个输入。
- 输出：算法至少有一个或多个输出。
- 有穷性：指算法在执行有限的步骤之后，自动结束而不会出现无限循环，并且每一个步骤在可以接受的时间内完成。
- 确定性：算法在每一步骤都具有确定的含义， 不会出现二义性。
- 可行性：每一步都能够通过执行有限的次数完成。
.4.2. 算法设计的要求
- 正确性
- 算法程序没有语法错误。
- 算法程序对于合法的输入数据能够产生满足的输出结果。
- 算法程序对于非法的输入数据能够得出满足规格说明的结果。
- 算法程序对于精心选择的，甚至刁难的测试数据都有满足的要求的输出结果。
- 可读性：算法设计的另一目的是为了便于阅读，理解和交流。
- 健壮性：当输入数据不合法时，算法也能做出相关处理，而不是产生异常或莫名其妙的结果。
- 时间效率高和存储量低
.4.3. 算法时间复杂度
通常使用大O表示法
常见的时间复杂度：
时间复杂度所耗费的时间从小到大，见如下。
- 常数阶 O(1)
- 对数阶 O(logn)
- 线性阶 O(n)
- nlog O(nlogn)
- 平方阶 O(n^2)
- 立方阶 O(n^3)
- 指数阶 O(2^n)
- 阶乘阶 O(n!)
.4.4. 最坏情况与平均情况
最坏情况运行时间是一种保证，那就是运行时间将不会再坏了。
平均运行时间是所有情况中最有意义的，因为它是期望的运行时间。
一般在没有特殊说明的情况下，都是指最坏的时间复杂度。
.4.5. 空间复杂度
同理使用大O表示
空间复杂度是指算法耗费多少存储空间。
.5. 参考
.6. 关于作者
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