在現實世界中，基本所有的問題都可稱為計算問題（這裡主要指自然科學中的問題），不同問題都有各自不同的解決方案，對映到軟體的世界裡，我們可以對問題進行抽象，問題本身所描述的組成部分稱之為資料結構，解決問題的方法稱之為演算法，因此在軟體的世界裡，所有軟體均可定義為：軟體=演算法+資料結構；我們可以用某門語言所提供的語法（資料型別／運算子／語句）編寫出各種不同的軟體，就像我們可以用26個有限的字元組成成千上萬的words一樣，不同的演算法採用不同的資料結構，又為我們的軟體提供了更高的執行方式，因此，了解計算機中常見的資料結構及其常用的演算法是軟體開發者所需要具備的基本功之一，下面將對常見資料結構／常見演算法及評估演算法好壞的標準作分別討論。
常見資料結構（問題本身邏輯結構）：
陣列，鍊錶，棧，佇列，數，圖，雜湊，堆；後續各章節分別討論其特點。
常見演算法：
在計算機世界中，任何資料結構最基本操作主要分為4個（crud）,c:create，可理解為往資料結構中新增資料，r：read可理解為往資料結構中讀取資料，u：update可理解為更新表中的資料，d：delete可理解為刪除表中資料，除了這四種常見的操作外，還有幾個比較經典的演算法，主要為排序演算法，插入演算法及遞迴演算法，該章節主要為總體介紹，讓讀者有初步概念，後續各章節逐一而論之。
時間複雜度：主要用來衡量演算法效能的好壞，主要評估演算法的執行次數，計算方法為，假設y=f(x),對於問題數量n,隨著n的不斷增大，總共f(n)空間複雜度：主要用來衡量演算法所占用空間大小，計算方法與各語言所分配的資料型別的位元組大小有關，不能一概而論之，但計算方法與時間複雜度計算方法類似，主要思想為當n無限增大時，函式f(n)的極限函式是多少，該極限函式稱為演算法的空間複雜度。
資料結構與演算法 演算法 演算法和資料結構
資料結構與演算法 演算法 好吧，在這裡，您被優秀或優秀的軟體開發人員所隔開。在這種情況下，我會告訴您一開始或至少在我的情況下，並且我知道大多數時候，對於我認識的大多數人，您會覺得自己是乙個無能的人或白痴。基本上，我怎麼可能不理解這一點，然後您會感到沮喪。在這種情況下，我會告訴您情況並不像您想的那麼糟...
資料結構 資料結構與演算法01
1 求一組整數中的最大值。演算法 基本操作是 比較兩個數的大小 模型 仔細想想 你並不知道這個整數到底是多大？整數過大你該怎麼去表示？2 足協的資料庫管理的程式 演算法 需要管理的專案？如何管理？使用者介面？模型 3 資料與資料結構 資料 所有能被輸入到計算機中，並被計算機處理的符號的集合計算機操作...
資料結構 資料結構與演算法02
1 演算法設計的原則 設計演算法時，通常應考慮達到以下目標 1,正確性 2,可讀性 3,健壯性 4,高效率與低儲存量需求 1,正確性 規格說明 四個層次 a,程式中不含語法錯誤 b,程式對於幾組輸入資料能夠得出滿足要求的結果 c,程式對精心選擇的 典型 苛刻切帶有刁難性的幾組輸入資料能夠得出滿足要求...