資料結構是電腦科學中的一門綜合性的專業基礎課，它不僅是一般程式設計的基礎，而且是設計和實現編譯程式、作業系統、資料庫系統及其他系統程式和大型應用程式的重要基礎。
資料結構的形式定義：
資料結構的形式定義是乙個二元組：
data-structure=(d,s);
其中d是資料元素的有限集，s是d上關係的有限集。
抽象資料型別（abstract data type, 簡稱adt):是指乙個數學模型以及定義在該模型上的一組操作。
adt的定義僅是一組邏輯特性描述， 與其在計算機內的表示和實現無關。因此，不論adt的內部結構如何變化，只要其數學特性不變，都不影響其外部使用。
adt的形式化定義是三元組：adt=(d，s，p)，其中：d是資料物件，s是d上的關係集，p是對d的基本操作集。
資料元素之間的邏輯結構有四種基本型別：集合、線性結構、樹型結構、圖狀結構或者網狀結構。
資料結構在計算機記憶體中的兩種儲存結構：順序儲存結構和鏈式儲存結構。
資料結構的三個組成部分：
邏輯結構：資料元素之間邏輯關係的描述：d_s=(d,s);
儲存結構：資料元素在計算機中的儲存及其邏輯關係的表現稱為資料的儲存結構或者物理結構。
資料操作：對資料要進行的運算。
演算法：是對特定問題求解方法(步驟)的一種描述，是指令的有限序列，其中每一條指令表示乙個或多個操作。
演算法有以下五個特性：
有窮性： 乙個演算法必須總是在執行有窮步之後結束，且每一步都在有窮時間內完成。
確定性：演算法中每一條指令必須有確切的含義。不存在二義性。且演算法只有乙個入口和乙個出口。
可行性： 乙個演算法是能行的。即演算法描述的操作都可以通過已經實現的基本運算執行有限次來實現。
輸入： 乙個演算法有零個或多個輸入，這些輸入取自於某個特定的物件集合。
輸出： 乙個演算法有乙個或多個輸出，這些輸出是同輸入有著某些特定關係的量。
如何來衡量乙個演算法的效率與儲存量需求呢？我們引入時間複雜度和空間複雜度兩個概念。
演算法中基本操作重複執行的次數是問題規模n的某個函式，其時間量度記作 t(n)=o(f(n))，稱作演算法的漸近時間複雜度(asymptotic time complexity)，簡稱時間複雜度。
以下六種計算演算法時間的多項式是最常用的。其關係為： o(1)空間複雜度(space complexity) ：是指演算法編寫成程式後，在計算機中執行時所需儲存空間大小的度量。記作： s(n)=o(f(n))
資料結構 基礎概念
資料 描述客觀事物的數值，字元以及能輸入到計算機中且能被處理的各種符號集合。資料元素 由乙個或多個資料項 資料的最小單位 組成，是資料集合的個體，在計算機中通常作為乙個整體進行考慮。資料型別 一組性質相同的值集合以及定義在這個值集合上的一組操作的總稱。資料結構 互相之間存在一種或多種特定關係的資料元...
資料結構基礎概念
概念術語 資料 data 是對客觀事物的符號表示，在電腦科學中是指所有能輸入到計算機中並被電腦程式處理的符號的總稱。資料元素 data element 是資料的基本單位，在電腦程式中通常作為乙個整體進行考慮和處理。有時乙個資料元素可由若干個資料項 data item 組成，例如一本書的書目資訊為乙個...
1 3 資料結構基礎概念
資料結構 資料 所有能被輸入到計算機中，且被計算機處理的符號的集合。資料元素 是資料的基本單元，由若干個資料項組成，也成為結點。資料項 是資料不可分割的最小單元，有時也成域 字段 資料物件 是指相同性質資料元素構成的集合。資料結構 是互相之間存在一種或多種關係的資料元素的集合。資料元素之間的關係，稱...