前言

什么是数据结构

数据结构的定义

• “数据结构是数据对象，以及存在于该对象的实例和组成实例的数据元素之间的各种联系。这些联系可以通过定义相关的函数来给出。” --- 《数据结构、算法与应用》
• “数据结构是 ADT（抽象数据类型 Abstract Data Type）的物理实现。” --- 《数据结构与算法分析》
• “数据结构（data structure）是计算机中存储、组织数据的方式。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来最优效率的算法。” ---中文维基百科
• 从自己角度认识，数据结构就是在计算机中，存储和组织数据的方式。

数据结构在生活中应用

我们知道，计算机中数据量非常庞大，如何以高效的方式组织和存储呢？

例如：一个庞大的图书馆中存放了大量的书籍，我们不仅仅要把书放进入，还应该在合适的时候能够取出来。

图书摆放要使得两个相关操作方便实现：

• 操作 1：新书怎么插入？
• 操作 2：怎么找到某本指定的书？

图书各种摆放方式：

• 方法 1：随便放

  • 操作 1：哪里有空位放哪里。
  • 操作 2：盲目找，大海捞针。

• 方法 2：按照书名的拼音字母顺序排放

  • 操作 1：新进一本《阿 Q 正传》，按照字母顺序找到位置，插入。
  • 操作 2：二分查找法。

• 方法 3：把书架划分成几块区域，按照类别存放，类别中按照字母顺序。

  • 操作 1：先定类别，二分查找确定位置，移出空位。
  • 操作 2：先定类别，再二分查找。

结论：

• 解决问题方法的效率，根据数据的组织方式有关。
• 计算机中存储的数据量相对于图书馆的书籍来说数据量更大，更多。

以什么样的方式来存储和组织我们的数据，才能在使用数据时更加方便呢？这就是数据结构需要考虑的问题。

常见的数据结构

• 数组（Array）
• 栈（Stack）
• 堆（Heap）
• 链表（Linked List）
• 图（Graph）
• 散列表（Hash）
• 队列（Queue）
• 树（Tree）

数据结构与算法与语言无关，常见的编程语言都有直接或间接的使用上述常见的数据结构。

什么是算法

算法（Algorithm）的定义

• 一个有限指令集，每条指令的描述不依赖于语言。
• 接收一些输入（有些情况下不需要输入）。
• 产生输出。
• 一定在有限步骤之后终止。

算法通俗理解

• Algorithm 这个单词本意就是解决问题的办法/步骤逻辑。
• 数据结构的实现，离不开算法。

算法案例

假如上海和杭州之间有一条高架线，高架线长度是 1,000,000 米，有一天高架线中有其中一米出现了故障，请你想出一种算法，可以快速定位到处问题的地方。

• 线性查找

  • 从上海的起点开始一米一米的排查，最终一定能找到出问题的线段。
  • 但是如果线段在另一头，我们需要排查 1,000,000 次，这是最坏的情况，平均需要 500,000 次。

• 二分查找

  • 从中间位置开始排查，看一下问题出在上海到中间位置，还是中间到杭州的位置。
  • 查找对应的问题后，再从中间位置分开，重新锁定一般的路程。
  • 最坏的情况，需要多少次可以排查完呢？最坏的情况是 20 次就可以找到出问题的地方。
  • 怎么计算出来的呢？log(1000000, 2)，以 2 位底，1000000 的对数 ≈ 20。

结论： 你会发现，解决问题的办法有很多，但是好的算法对比于差的算法，效率天壤之别。

学习数据结构与算法的好处

• 解决问题的能力：可以教会你如何系统地思考和解决复杂问题。例如：学会如何将一个大问题分解成更小、更可管理的问题，然后逐步解决这些问题。

• 掌握基础知识：许多高级的编程概念和技术（如数据库系统、操作系统、编译器等）都基于基础的数据结构和算法知识，掌握这些基础知识，可以更容易理解和学习这些高级技术。

• 理解计算机科学的核心：数据结构和算法是计算机科学的核心内容。通过学习它们，可以更深入地理解计算机的工作原理和计算理论。

• 提高编程能力：可以帮助你编写更高效的代码。能够选择合适的数据结构和算法，可以显著提升程序的性能和效率。

• 编写可维护的代码：选择合适的数据结构不仅能提高代码的效率，还能提高代码的可读性和可维护性。良好的数据结构设计能够使代码更清晰、更易于理解和修改。

• 提高代码效率：优秀的算法和数据结构设计能够显著减少程序的运行时间和内存消耗，这在处理大数据或实时系统中尤为重要。

• 增强面试表现：许多大公司的面试（如 Google、微软、字节跳动、腾讯等）都会考察应聘者对数据结构和算法的掌握情况。

• 支持技术进步：在科研和开发前沿技术时，数据结构和算法的创新和优化是必不可少的。无论是人工智能、机器学习，还是大数据处理，都离不开高效的算法设计。