一、資料結構概述
資料結構的主要任務是通過分析資料物件的結構特徵，包括邏輯結構及資料物件之間的關係，然後把邏輯結構表示成計算機課實現的物理結構，從而便於計算機處理。
概念術語：
二、資料的邏輯結構與物理結構：
邏輯結構（logical structure）是指在資料物件中資料元素之間的相互關係。資料元素之間存在不同的邏輯關係構成了以下四種結構型別：
1）集合型別：集合結構中的資料元素除了同屬於乙個集合外，它們之間沒有其他的關係。各個資料元素是「平等的」，它們的共同屬性是「同屬於乙個集合」，資料結構中的集合就類似於數學中的集合；
2）線性結構：線性結構中的資料元素之間是一對一的關係，並且是一種先後的次序；
3）樹形結構：樹形結構中的資料元素之間存在一種一對多的層次關係；
4）圖形結構：圖形結構的資料元素關係是多對多的關係；
儲存結構（storage structure）也稱為物理結構（physical structure），指的是資料的邏輯結構在計算機中的儲存形式，資料的儲存結構一般可以反映資料元素之間的邏輯關係，分為順序儲存結構和鏈式儲存結構：
1）順序儲存結構：是把資料元素存放在位址連續的儲存單元裡，其資料間的邏輯關係和物理關係是一致的；
2）鏈式儲存結構：是把資料元素存放在任意的儲存單元裡，這組儲存單元可以是連續的，也可以是不連續的。資料元素的儲存關係並不能反映其邏輯關係，因此需要用乙個指標存放資料元素的位址，這樣通過位址就可以找到相關聯資料元素的位置；
三、演算法
演算法效率的度量方法：
1）演算法採用的策略、方案；
2）編譯產生的**質量；
3）問題的輸入規模；
4）機器執行指令的速度；
四、時間複雜度
在進行演算法分析時，語句總的執行次數t（n）是關於問題規模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；演算法的時間複雜度，也就是演算法的時間度量，記作：t（n）=o（f（n））。它表示隨問題規模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，這樣用大寫o來體現演算法時間複雜度的記法，我們稱之為大o記法。
階非正式術語
o(1)
常數階o(n)
線性階o(n^2)
平方階o(logn)
對數階o(nlogn)
nlogn階
o(n^3)
立方階o(2^n)
指數階常用的時間複雜度所耗費的時間從小到大依次是：
五、空間複雜度
演算法的空間複雜度通過計算演算法所需的儲存空間實現，演算法空間複雜度的計算公式記作：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；
一般情況下，乙個程式在機器上執行時，除了需要儲存的程式本身指令、常數、變數和輸入資料外，還需要儲存對資料操作的儲存單元。若輸入資料所佔空間只取決於問題本身，和演算法無關，這樣只需要分析該演算法在實現時所需的輔助單元即可。若演算法執行時所需的輔助空間相對於輸入資料量而言是個常數，則稱此演算法為原地工作，空間複雜度為o(1)。
資料結構與演算法基礎
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資料結構與演算法 演算法基礎一
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