学习数据结构和算法的意义
数据结构：
一门研究非数值计算的程序设计问题中的操作对象，以及它们之间的关系和操作等相关问题的学科。
简单来说，程序设计 = 数据结构 + 算法。数据结构就是数据元素之间存在的一种或者多种特定关系的集合。
数据结构的分类
分为逻辑结构 和物理结构
逻辑结构：数据对象中数据元素之间的相互关系。谈论和关注的重点。
物理结构：数据的逻辑结构在计算机中存在的存储形式。
逻辑结构
下面介绍四大逻辑结构
1、 集合结构，除了同属于一个集合之外没关系；
2、 线性结构，数据元素是一对一的关系；
3、 树形结构，一对多的层次关系；
4、 图形结构，多对多的关系；
物理结构
1、 顺序存储结构，数据元素存放在地址连续的存储单元里，例如数组结构；
2、 链式存储结构，可能没那么大的地方或者特殊情况，数据元素存放在任意的存放单元里，可连续可不连续，需要一个指针存放数据元素的地址例如链表结构；
算法
算法是解决特定问题求解步骤的描述，在计算机中表现为指定的有限序列，并且每条指令表示一个或多个操作。
算法的五个基本特征 ：输入，输出，有穷，确定性和可行性。
输入
算法需要零个（打印一句话）或者多个输入。
输出
算法至少需要一个或者多个输出。（没输出就没用了）
有穷性
算法在有限的步骤后会自动结束而不是无限循环。
确定性
算法每个步骤应该有确定性；在一定条件下只能有一条执行路径，相同输入只有唯一的输出结果；每个步骤都应该精确定义。
可行性
算法每一步都必须可行，能通过有限次数完成。
算法设计的要求
算法是变幻无穷的，但需要掌握好的算法有效解决一些问题。
正确性
至少具备输入、输出、加工处理没有歧义、正确反映需求、得到问题的正确答案。
四个层次：
1、 没有语法错误；
2、 对于合法输入能产生满足要求的输入；
3、 对于非法输入能够产生满足规格的说明；
4、 对于故意刁难的测试输入都有满足要求的输出结果；
可读性
便于阅读、理解和交流。
健壮性
输入数据不合法，算法和做出合理的处理。
时间效率高和存储量低
设计时应当考虑这个问题。