数据结构——一、什么是数据结构和算法

一、什么是数据结构

数据：数据是人们利用符号文字、数字符号以及其他规定的符号对现实世界的事务及其活动所做的抽象描述
数据元素：数据元素简称元素，是一个数据整体中相对独立的单位
数据记录：数据记录简称记录，是数据处理领域组织数据的基本单位
数据项：一个数据记录由一个或多个数据项所组成，每个数据项可以是简单数据项（只含有一个数据：一个数值、一个字母等），也可以是组合数据项（含有多个数据：数组、数据记录等）
关键项：在数据项中，若每个元素都不相同即每个元素都能唯一的标识一个记录的时候，则可称这个数据项为关键数据项，简称关键项
关键字：关键项中的每一个值称为该值所在记录的关键字
数据结构：指数据及其相互之间的联系，这种相互联系被确切的称为数据的逻辑结构，即抽象的数据联系表示，如图、树，数组，线性表等
物理结构：又称存储结构，是数据在计算机储存器中的储存表示，是数据逻辑结构的存储映像，即数据在硬件中的储存方式，如顺序结构、链接结构、索引结构、散列结构等
一种数据结构（即逻辑结构）可以根据数据处理的需要选用任何一种对应的存储结构被存储到计算机中。数据的逻辑结构是在现实层面中反映出的数据结构，数据的存储结构是这种计算机层面中反映的数据结构，都被简称为数据结构，应注意区别
数据类型：可分为简单类型和组合类型两种。简单类型中的每个数据即为简单数据，组合类型有简单类型按照一定的规则构造而成，并且组合类型可以包含组合类型，记录类型也是一种由简单类型组成的组合类型
抽象数据类型：由一组数据和在该组数据上的操作（运算）集组成
数据对象：简称对象，属于一种数据类型中的具体实例，如“int a”，定义a为含有一个数据的整型数据对象，“int a[10]”,定义a为一个含有10个整型数的数组对象，“struct student Data”，定义Data为一个具有struct student结构（记录）类型的对象

二、算法

算法就是解决特定问题的方法和步骤
算法的特性：
有穷性：一个算法必须在执行有限步后结束
确定性：算法中的每一步都必须有明确的含义，无二义性
可行性：算法的每一步都必须可行，即能够实现
输入：一个算法可以有0个，1个或多个输入量
输出：一个算法结束后至少要有一个输出量
算法描述方法：
文字法
流程图法
编程语言法
算法的评价
正确性：是设计和评价算法的首要条件
健壮性：指一个算法对于不合理数据输入的反应和处理能力
可读性：指一个给人们阅读的简易程度
时间复杂度：又称计算复杂度，是算法有效性的度量之一，是一个算法运行时间的相对度量。由于算法中每一个操作的执行时间由计算机本身软硬件性能决定，因此在讲时间复杂度时，只考虑算法进行简单操作次数的多少，不考虑具体运行时间。
空间复杂度：是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的度量，是衡量算法有效性的一个重要指标。这个存储空间的大小由：算法本身占用大小、输入输出数据占用的大小和算法在运行过程中占用的存储空间大小决定