数据结构定义：与算法有关，与数据规模有关。从找书入手，如何在书架上摆放图书。不是随便放的话，二分查找。但是如何插入新书呢，这样移动大部分的书也很麻烦。再来看书店如何放书，每块区域内放某种类别的图书。一开始给书架呢，给多了，给小了，都不太好，然后类别是分的多细好呢。说明的是，解决问题方法的效率是和数据组织方式直接相关的。
关于空间使用：输出1~N的全部正整数，循环实现或者递归实现，观察效率。循环实现N=10，1000，10000都可以，100000有点慢，而递归实现，100000很多时候递归的代码简洁，但是对空间的占用可能会很恐怖的。
计算多项式的值：循环做是会被鄙视的，秦九韶算法，谁快谁慢可以测一下，clock（）函数从程序开始到被调用的时间，单位是clock tick，时钟打点。CLK_TCK常数，clock_t为clock的返回值。运行时间太快了，可能不到一个tick，让被测函数重复运行足够多次。同样一个程序跑出来具体数字可以不一样，相对大小应该差一个数量级。效率与算法的巧妙程度也有关系。
什么是数据结构呢？组织方式，数据对象与操作有关，操作称为算法。线性结构，一个一个对应，另外一对多的叫做树。多对多的为图。逻辑结构和物理存储结构，逻辑结构为前面讲的，物理存储结构，数组呢，还是链表呢。ADT抽象数据结构：数据类型，数据对象集，数据集合相关联的操作表。抽象不依赖于具体实现。矩阵的抽象数据类型定义。
算法的定义：algorithm，一个有限指令集，接受一些输入，产生输入。在一定有限步骤之后要终止，每一条指令要有充分明确，可行，不依赖于具体语言来实现。选择排序，选择最小的贴有序部分后面，swap可以用宏。
什么是好的算法：空间复杂度，时间复杂度两个因素。与数据规模有关。在分析效率的时候，机器运算加减比乘除快很多，可忽略加减。算法复杂度略。算法复杂度是n*n,要想到改为n*logn.复杂度分析小窍门，相加最大，相乘即可原值。if条件，else两部分，总共三部分取最大。
应用实例：子列连续和最大。分而治之：把一个比较复杂的问题分成几块儿，在线处理算法。效率高，一般有副作用，正确性不是那么理解。一旦发现和为负，就抛弃。及时处理数据，在线处理。
NA 是not available。跑不动了。
线性表的实现：一元多项式运算。顺序存储结构直接表示，用数组来表示，操作方便。顺序结构表示非0项：有没有可能只表示非零项，可结构数组表示，空间节省，运算呢？按指数大小有序存储，如何运算？还可以用链表结构存储非0项，
线性表及顺序存储：同一个问题可以有不同的表示方法，有一类共性问题，有序线性序列组织和管理。略一波~
https://www.cnblogs.com/COLIN-LIGHTNING/p/8436624.html前缀和的浅谈
https://www.cnblogs.com/COLIN-LIGHTNING/p/8436624.html差分数组
模版https://blog.youkuaiyun.com/usher_ou/article/details/57403403
大数模拟https://blog.youkuaiyun.com/charles1e/article/details/62891228
substr 用法https://baike.baidu.com/item/substr/2171
数位dp https://blog.youkuaiyun.com/zhangxian___/article/details/75304335
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待续
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