数据结构之绪论
第一章绪论
第一节基本概念
数据：是信息的载体
数据对象：具有相同性质的数据元素的集合，是数据的一个子集
数据元素：是数据的基本单位，通常作为一个整体进行考虑和处理
数据项：是构成数据元素的不可分割的最小单位
数据结构：是指相互之间存在一种或者多种特定关系的数据元素的集合
数据类型：原子类型（bool，int…）、结构类型（struct Coordinate{ int x; int y;}; ）
抽象数据类型（ADT）：抽象数据组织及与之相关的操作
第二节三要素
1.逻辑结构
集合结构：各个元素同属于一个集合，并无其他关系
线性结构：一对一关系，除第一个元素，所有元素都有唯一前驱；除最后一个元素，所有元素都有唯一后继
树形结构：一对多关系，例：思维导图、文件夹
网状结构：多对多关系，例：道路信息，朋友圈关系
2.数据的运算
——针对某种逻辑结构，结合实际需求，定义基本运算
3.物理结构（存储结构）
——如何用计算机表示数据元素的逻辑关系
顺序存储：把逻辑上相邻的元素存储在物理位置上也相邻的存储单元中，元素之间的关系由存储单元的邻接关系来体现
链式存储：逻辑上相邻的元素在物理位置上可以不相邻，借助指示元素存储地址的指针来表示元素之间的逻辑关系
索引存储：在存储元素信息的同时，还建立附加的索引表。索引表中的每项称为索引项，索引项的一般形式是（关键字，地址）
散列存储：根据元素的关键字直接计算出该元素的存储地址，又称哈希（Hash）存储
小结：
1）若采用顺序存储，则各个数据元素在物理上必须是连续的；若采用非顺序存储，则各个数据元素在物理上可以是离散的
2）数据的存储结构会影响存储空间分配的方便程度
3）数据的存储结构会影响对数据运算的速度，例：在元素之间插入新元素
第三节算法
——是对特定问题求解步骤的一种描述
五个特性：有穷性、确定性、可行性、输入、输出
“好”算法的特性：正确性、可读性、健壮性、高效率和低存储量需求
1.时间复杂度
——时间开销与问题规模n之间的关系
2.空间复杂度
——空间开销（内存开销）与问题规模n之间的关系