01-数据结构和算法入门
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数据结构和算法入门
什么是数据结构？
数据结构一般泛指数据的逻辑结构和存储结构，独立于具体编程语言。例如，我们在浏览一个网页时，看到的页面布局结构。拿到一本书时，看到的书的目录结构。打开手机上的地图软件，看到的图结构等等都和我们所说的数据结构有关系。
什么是数据算法？
在编程领域中，可以将程序理解为数据结构+算法。算法就是操作特定结构数据的方法或技巧，具备正确性，可行性，有穷性，输入，输出等特征。例如对数据的查找，排序，运算等都会涉及到具体算法的应用。
数据结构和算法是什么关系？
数据结构和算法是相辅相成的，数据结构服务于算法，算法作用于数据结构。
为什么要学习数据结构和算法？
让“计算”更加的高效和低耗。一般越是注重技术的公司（尤其是大型的科技公司），越会注重考察数据结构与算法这类基础知识。因为相比短期能力，他们更看中你的长期潜力。
学习数据结构和算法可以帮助到我们什么？
学习数据结构和算法可以更加有效的帮我们：
- 建立时间复杂度、空间复杂度意识，写出高质量的代码。
- 设计更好基础架构，提升编程技能，训练结构化思维的有效手段。
总之：学习数据结构和算法，可以有效帮助我们，在设计“高效，低耗”的软件系统时，起到很大的指导作用。如同具备九阳神功护体，见招拆招，对各种技术进行灵活应用。
如何学习数据结构和算法？
在学习数据结构和算法的过程中，首先要对这个学科有一个整体的认识，比方说数据结构和算法这门课会涉及到哪些知识点，哪些是重点等，还有就是这些知识点的「来历」、「自身的特点」、「适合解决的问题」以及「实际的应用场景」。其次要基于大纲进行刻意的练习，我们要练习缺陷，练习弱点，练习不舒服，不爽，枯燥的地方。最后学会分享，在分享的过程中及时获取反馈和加强。
什么是数据的逻辑结构？
数据的逻辑结构描述的是数据元素之间的逻辑关系，与数据的存储无关，是独立于计算机的一种结构。数据的逻辑结构可以看作是从具体问题抽象出来的数学模型。具体可分为线性结构（栈，队列），非线性结构（集合,树形结构，图结构）。
什么是数据的存储结构？
数据的存储结构是数据元素以及其关系在计算机存储器内的表示，是逻辑结构用计算机语言的实现。例如顺序存储结构（位置相邻）、链状存储结构（指针关联）。
什么是复杂度分析？
复杂度分析几乎占了数据结构和算法这门课的半壁江山，是数据结构和算法学习的精髓，它告诉我们在设计一个系统时，如何度量资源的消耗，运行的效率。它探讨的是一种心法，只有我们学会了分析问题的方式，才能见招拆招，做到无招胜有招。
如何度量程序的复杂度？
那么我们应该如何去度量程序中算法的优劣呢？主要还是从算法所占用的「时间」和「空间」两个维度去考量。
- 时间维度：是指执行当前算法所消耗的时间，我们通常用「时间复杂度」来描述。
- 空间维度：是指执行当前算法需要占用多少内存空间，我们通常用「空间复杂度」来描述。
因此，评价一个算法的效率主要是看它的时间复杂度和空间复杂度情况。然而，有的时候时间和空间却又是「鱼和熊掌」，不可兼得的，那么我们就需要从中去取一个平衡点。
