一、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)概念
1. 數(shù)據(jù)類型
（1）原子類型：其值不可再分的數(shù)據(jù)類型。
（2）結(jié)構(gòu)類型：其值可以再分解成若干成分的數(shù)據(jù)類型。
（3）抽象數(shù)據(jù)類型：一個數(shù)學(xué)模型及定義在該數(shù)據(jù)模型上的一組操作。
2. 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是一組或多組存在特定關(guān)系的數(shù)據(jù)元素的集合。
（1）數(shù)據(jù)的邏輯結(jié)構(gòu)
數(shù)據(jù)的邏輯結(jié)構(gòu)分為線性結(jié)構(gòu)和非線性結(jié)構(gòu)。
集合：結(jié)構(gòu)中的數(shù)據(jù)元素除了同屬一個集合外，沒有任何關(guān)系。
線性結(jié)構(gòu)：結(jié)構(gòu)中的數(shù)據(jù)元素只存在一對一的關(guān)系。
樹形結(jié)構(gòu)：結(jié)構(gòu)中的數(shù)據(jù)元素存在一對多的關(guān)系。
網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)：結(jié)構(gòu)中的數(shù)據(jù)元素存在多對多的關(guān)系。
（2）數(shù)據(jù)的存儲結(jié)構(gòu)
存儲結(jié)構(gòu)是指數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)在計算機(jī)中的表示（映像、物理結(jié)構(gòu)），包括數(shù)據(jù)元素的表示和關(guān)系的表示。
順序存儲：把邏輯上相鄰的元素放在物理位置也相鄰的存儲單元中，元素的關(guān)系可以由存儲單元的鄰接關(guān)系來體現(xiàn)，如數(shù)組。
優(yōu)點(diǎn)：可以通過索引直接訪問任何位置的元素，不需要從頭遍歷，且每個元素占用最少的存儲空間，不會有指針或鏈接信息占用額外空間。
缺點(diǎn)：只能使用相鄰的一整塊空間，會產(chǎn)生外部碎片。
鏈?zhǔn)酱鎯?/strong>：存儲元素時借助指示元素位置的指針來表示元素之間的邏輯關(guān)系，不需要存儲單元物理位置相鄰，如List。
優(yōu)點(diǎn)：充分利用所有存儲單元，不會出現(xiàn)碎片。
缺點(diǎn)：每個元素存儲指針占用額外空間，且必須順序存取。
索引存儲：在存儲元素時附加索引表，索引項形式為 [關(guān)鍵字，地址]，常用于數(shù)據(jù)庫或文件系統(tǒng)。
優(yōu)點(diǎn)：檢索速度快。
缺點(diǎn)：索引表占用額外空間，增刪數(shù)據(jù)需要額外花時間修改索引表。
散列存儲：根據(jù)元素的關(guān)鍵詞找出元素的存儲地址（哈希存儲），如哈希表。
優(yōu)點(diǎn)：增刪查操作快。
缺點(diǎn)：哈希表占用額外的空間，有可能需要花時間處理哈希沖突。
二、算法
1. 算法特征
（1）有窮性：算法總在執(zhí)行有窮步之后結(jié)束，每一步都在有窮時間內(nèi)完成。
（2）確定性：算法每條指令有確切的含義，對于相同的輸入只能得出相同的輸出。
（3）可行性：算法中描述的操作都可以通過已經(jīng)實(shí)現(xiàn)的基本運(yùn)算執(zhí)行有限次實(shí)現(xiàn)。
（4）輸入：算法有零個或多個輸入。
（5）輸出：算法有零個或多個輸出。
2. 算法效率的度量
（1）時間復(fù)雜度：算法中基本運(yùn)算的執(zhí)行次數(shù)的數(shù)量級作為該算法的時間復(fù)雜度。
時間復(fù)雜度表示算法執(zhí)行所需的時間，它描述了算法的運(yùn)行時間與輸入數(shù)據(jù)規(guī)模之間的關(guān)系。時間復(fù)雜度通常用大O表示法（Big O notation）來表示，形式為O(f(n))，其中f(n)是輸入數(shù)據(jù)規(guī)模n的函數(shù)。
常見的時間復(fù)雜度：
O(1)：常數(shù)時間復(fù)雜度，表示算法的執(zhí)行時間與輸入數(shù)據(jù)規(guī)模無關(guān)。
O(n)：線性時間復(fù)雜度，表示算法的執(zhí)行時間與輸入數(shù)據(jù)規(guī)模成正比。
O(n^2)：平方時間復(fù)雜度，表示算法的執(zhí)行時間與輸入數(shù)據(jù)規(guī)模的平方成正比。
O(log n)：對數(shù)時間復(fù)雜度，表示算法的執(zhí)行時間與輸入數(shù)據(jù)規(guī)模的對數(shù)成正比。
O(n log n)：線性對數(shù)時間復(fù)雜度，表示算法的執(zhí)行時間與輸入數(shù)據(jù)規(guī)模乘以其對數(shù)成正比。
（2）空間復(fù)雜度：該算法所需的存儲空間。
空間復(fù)雜度表示算法執(zhí)行所需的內(nèi)存空間，它描述了算法的存儲空間與輸入數(shù)據(jù)規(guī)模之間的關(guān)系。空間復(fù)雜度也通常用大O表示法來表示，形式為O(f(n))，其中f(n)是輸入數(shù)據(jù)規(guī)模n的函數(shù)。
常見的空間復(fù)雜度：
O(1)：常數(shù)空間復(fù)雜度，表示算法的存儲空間與輸入數(shù)據(jù)規(guī)模無關(guān)。
O(n)：線性空間復(fù)雜度，表示算法的存儲空間與輸入數(shù)據(jù)規(guī)模成正比。
O(n^2)：平方空間復(fù)雜度，表示算法的存儲空間與輸入數(shù)據(jù)規(guī)模的平方成正比
