数据结构和算法的总结

              数据结构和算法的总结

为了使学生更快地编写出更高效率的程序，从而形成和发展起来了数据结构和算法这门技术知识。建立合适的数据结构，设计较好的算法就可以适当的提高程序执行的效率。
即使是在今天，想要成为一个专业的程序开发人员，也必须要满足三个条件：
1.能够熟练地选择和设计各种业务逻辑的数据结构和算法。
2.至少能够熟练地掌握一门程序设计语言。
3.熟知所涉及的相关应用邻域知识。
相对大部分程序开发人员来说，后两个条件是比较容易做到的，而第一个条件却对他们来说是比较困难的，它需要花费特别多的时间和精力才能够达到。而花费的时间长久也是看程序开发员的领悟能力强不强。所以这个条件也就形成了区分程序设计人员水平高低的一个重要标志。数据结构贯穿程序设计人员的始终，缺乏数据结构和算法的功底很难设计出高水准的应用程序。想要成为高水准的程序开发员就必须多花费时间去对数据结构和算法方面的理解和参透。
数据结构的研究有4点：
1逻辑结构
逻辑结构又分为3种结构，分别是：
1.线性结构。结构中的数据元素之间存在着一对一的线性关系。
除第一个和最后一个数据元素外，每个数据元素只有一个前驱和一个后继数据元素
2.树结构。结构中的数据元素之间存在着一对多的层次关系。
除根结点外，每个数据元素只有一个前驱数据元素，可有0个或若干个后继数据元素
3.图结构。结构中的数据元素之间存在着多对多的任意关系。
每个数据元素可有零个或若干个前驱数据元素和0个或若干个后继数据元素。
图示：

2逻辑结构的延伸及基本算法
3物理结构
物理结构阐述的是：数据与数据之间的逻辑结构如何存储在物理存储器中，通常我们的存储方式有两种：
1.数组与顺序表的存储结构
2.链表的存储结构
4运算集合（基本操作）
算法的概念和特性：
算法是对特定问题求解步骤的一种描述，它是指令的有限序列。
一个算法具有五个重要特征：
1.有穷性：一个算法应包含有限个操作步骤。即一个算法在执行若干个步骤之后应该能够结束，而且每一个都在有限的时间内完成。
2.确定性：算法的每一步都必须是确切的含义，不能产生二义性。
3.可行性：算法的每一个步骤都应该是能有效地执行，并且得到确定地结果。
4.输入：所谓输入，是指在算法执行时，从外界取得必要的数据。计算机运行程序的目的是为了进行数据处理，在大多数情况下，这些数据需要通过输入得到。有些情况下，数据已经包含在算法中，算法执行时不需要任何数据，所以一个算法可以有零个或多个输入。
5.输出：一个算法有一个或多个输出，这是算法进行数据处理后的结果。没有输出的算法是毫无意义的。
6.算法设计的要求
1.正确性;
正确性的含义是算法对于一切合法的输入数据都能够得出满足要求的结果，事实上要验证算法的正确性是极为困难的，因为通常情况下合法的输入数据量太大，用穷举法逐一验证是不现实的。所谓的算法正确性是指算法达到了测试要求。
2.可读性
算法的可读性是指人对算法阅读理解的难易程度，可读性高的算法便于交流，有利于算法的调试和修改。通常增加算法的可读性是在书写算法时采用按缩进格式书写、分模块书写等方法可增加算法的可读性。
3. 健壮性
对于非法的输入数据，算法能给出相应的响应，而不是产生不可预料的后果。
4. 效率与低存储量需求
效率指的是算法的执行时间。对于解决同一问题的多个算法，执行时间短的算法效率高。存储量需求指算法执行过程中所需要的最大存储空间。存储量需求越小的算法效率越高。