回想当年大学书本上的一句话：程序 = 数据结构 + 算法
数据结构就是将数据按照某种特定的结构来保存，设计良好的数据结构会导致好的算法
算法相当于逻辑，小部分已为人们发掘出来，可看成一种模式

数据结构 -> 存储
算法 -> 逻辑

基础概念

数据结构

1. 数据：所有能被输入到计算机中，且能被计算机处理的符号的集合。是计算机操作的对象的总称
2. 数据元素：数据（集合）中的一个 “个体”，数据及结构中讨论的基本单位
3. 数据项：数据的不可分割的最小单位。一个数据元素可由若干个数据项组成
4. 数据类型：在一种程序设计语言中，变量所具有的数据种类。整型、浮点型、字符型等等

5. 逻辑结构：数据之间的相互关系（可将其分为 线性结构 和 非线性结构）

   1. 集合：结构中的数据元素除了同属于一种类型外，别无其它关系

   2. 线性结构：数据元素之间一对一的关系

      • 线性表
        • 链表（Linked list）
      • 队列（Queue）
      • 栈（Stack）
      • 双队列
      • 数组
      • 串

   3. 树形结构：数据元素之间一对多的关系

      • 二叉树
        • 满二叉树
        • 完全二叉树
      • 二叉查找树（Binary Sort Tree）
      • 平衡二叉树
        • 平衡查找树之 AVL树
        • 平衡二叉树之红黑树
      • B树
        • B+树
   4. 图状结构或网状结构：结构中的数据元素之间存在多对多的关系
6. 物理结构/存储结构：数据在计算机中的表示
   1. 顺序结构
   2. 链式结构
   3. 索引结构
   4. 哈希结构
   5. 。。。

算法

1. 算法五个特性： 有穷性、确定性、可行性、输入、输出
2. 算法设计要求：正确性、可读性、健壮性、高效率与低存储量需求（好的算法）
3. 时间复杂度：算法的执行时间与原操作执行次数之和成正比
   时间复杂度有小到大：O(1)、O(logn)、O(n)、O(nlogn)、O(n^2)、O(n^3)
   幂次时间复杂度有小到大：O(2^n)、O(n!)、O(n^n)
4. 空间复杂度：只需要分析除输入和程序之外的辅助变量所占额外空间
   输入数据所占空间只取决于问题本身，和算法无关