資料結構是一門研究非數值計算的程式設計問題中的操作物件，以及它們之間的關係和操作等相關問題的學科。程式設計 = 資料結構 + 演算法
簡單來說資料結構就是關係，元素相互之間存在的一種或多種特定關係的集合。
1.1 邏輯結構和物理結構
演算法是解決特定問題求解步驟的描述，在計算機中表現為指令的有限序列，並且每條指令表示乙個或多個操作。
2.1 演算法的特性
演算法具有五個特徵：輸入，輸出，又窮性、確定性和可行性。
（1）演算法要有零個或多個輸入；
（2）演算法至少有乙個或多個輸出；
（3）有窮性指演算法在執行有限步驟之後，自動結束而不會出現無限迴圈，並且每乙個步驟在可接受的時間內完成；
（4）確定性指演算法的每乙個步驟都具有確定的含義，不會出現二定義性；
（5）可行性指演算法的每一步都必須是可行的，也就是說，每一步都能夠通過執行有限次數完成。
2.2 演算法設計的要求
演算法設計的要求有：正確性、可讀性、健壯性、時間效率高和儲存量低。
（1）正確性
演算法的正確性是指演算法至少應該具有輸入、輸出和加工處理無歧義性、能夠正確反映問題的需求、能夠得到問題的正確答案。
大體分為以下四個層次：
a.演算法程式沒有語法錯誤；
b.演算法程式對合法輸入能夠產生滿足要求的輸出；
c.演算法程式對於非法輸入能夠產生滿足規格的說明；
d.演算法程式對於故意刁難的測試輸入都有滿足要求的輸出結果。
（2）可讀性
演算法設計的另一目的是為了便於閱讀、理解和交流，我們寫**的目的不僅僅是為了讓計算機執行，也為了便於他人閱讀和自己日後閱讀修改。
（3）健壯性
當輸入資料不合法時，演算法也能做出相關處理，而不是產生異常、崩潰或莫名其妙的結果。
（4）時間效率高和儲存量低。
乙個好的演算法應該具備時間效率高和儲存量低的特點。
2.3 演算法效率的度量方法
乙個程式的執行時間依賴於演算法的好壞和問題的輸入規模（輸入規模指輸入量的多少）。
（1）時間複雜度
在進行演算法分析時，語句總的執行次數t(n)是關於問題n的函式，進而分析t(n)隨n的變化情況並確定t(n)的數量級。 記做： t(n) = o(f(n))。它表示隨著時間規模n的增大，演算法執行時間的增長率和f(n)的增長率相同，稱作演算法的漸進時間複雜度，簡稱為時間複雜度。其中f(n)是問題規模n的某個函式。
一般情況下，隨著輸入規模n的增大，t(n)增長最慢的演算法為最優演算法。
由於時間 2x= n 得到 x = log(2)n，所以這個迴圈的時間複雜為o(logn)
o(1) < o(logn) < o(n) < o(nlogn) < o(n2) < o(n3) < o(2n) < o(n!) < o(nn)
（2）空間複雜度
在寫**的時候可以用空間來換取時間的。
演算法的空間複雜度通過計算演算法所需要的儲存空間實現，s(n) = o (f(n))，其中，n為問題的規模，f(n)為語句關於n所佔儲存空間的函式。
通常，我們都用「時間複雜度」來指執行時間的需求，用「空間複雜度」來指空間需求。
當直接讓求「複雜度」時，通常指的是時間複雜度。
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