數據結構什麼是演算法

A. 什麼是數據結構什麼是演算法演算法與程序有什麼關系

在計算機編程領域，數據結構與演算法的應用是無處不在。比如圖像視頻處理、數據壓縮、資料庫、游戲開發、操作系統、編譯器、搜索引擎、AR、VR、人工智慧、區塊鏈等領域，都是以數據結構與演算法為基石。

數據結構與演算法屬於開發人員的基本內功，也能訓練大腦的思考能力，掌握一次，終生受益。扎實的數據結構與演算法功底，能讓我們站在更高的角度去思考代碼、寫出性能更優的程序，能讓我們更快速地學習上手各種新技術（比如人工智慧、區塊鏈等），也能讓我們敲開更高級編程領域的大門。

數據結構與演算法更是各大名企面試題中的常客，如果不想被行業拋棄、想進入更大的名企、在IT道路上走得更遠，掌握數據結構與演算法是非常有必要。

B. 什麼是數據結構和演算法

數據結構，Data_Structure，其中D是數據元素的集合，R是該集合中所有元素之間的關系的有限集合。數據結構則是指相互之間存在一種或多種特定關系的數據元素的集合。通常情況下，精心選擇的數據結構可以帶來更高的運行或者存儲效率。數據結構往往同高效的檢索演算法和索引技術有關。

數據結構是計算機專業學生在大學期間都會學習的一門課程，但是由於課程偏理論，缺乏實際操作的學習體驗，而讓大家產生了一種「數據結構不重要，我只要學習了Java/C語言/Python同樣能敲代碼」的錯覺，但其實它是一門集技術性、理論性和實踐性於一體的課程。

演算法是某一系列運算步驟，它表達解決某一類計算問題的一般方法，對這類方法的任何一個輸入，它可以按步驟一步一步計算，最終產生一個輸出。

小碼哥的李明傑也說過所有的計算問題，都離不開要計算的對象或者要處理的信息，如何高效的把它們組織起來，就是數據結構關心的問題，所以演算法是離不開數據結構的，這就是數據與演算法。

C. 什麼是數據結構和演算法分析在編程里起到什麼作用

編程是為了解決問題，這些問題並表都是數值計算，其所處理的數據並不都是數值，但計算機所能處理的最終是0和1的二進制串，所以需要把問題中的數據用計算機能處理的方式來表示，這就需要數據結構。

簡單的說，數據結構是數據在計算機中的表示方式，有邏輯結構和物理結構之分，如邏輯上同樣的隊列，物理上可以是順序存儲，也可以是鏈式存儲。

通俗的講，演算法就是解決問題的方法，比如同樣的排序，可以用冒泡排序、插入排序等，不同的演算法可以達到相同的目標，但是效率可能有所不同。

D. 數據結構和演算法有什麼關系數據結構就是演算法嗎

它們可以相互區別也可以相互統一.廣義上講,演算法是某一系列運算步 驟,它表達解決某一類計算問題的一般方法,對這類方法的任何一個輸入,它可以按步驟一步一步計算,最終產生一個輸出.但是對於所有的計算問題,都離不開要 計算的對象或者要處理的信息,而如何高效的把它們組織起來,就是數據結構關心的問題,所以演算法是離不開數據結構的.單講數據結構,它指數據的組織結構,它 有邏輯結構和物理結構,另外還包括一些定義在某種數據結構上的演算法,它只限於某一特定數據結構中使用,可以認為它是數據結構的組成部分,比如棧的壓棧操 作,這些演算法雖小但很重要,可以看成是它們決定了數據結構的外部特性,比如同樣是堆,有二叉堆,二項式堆,它們除了內部結構的不同,最大的還是外部操作的 演算法性能不同,也決定了它們本質上的不同,如果外部性能一樣,那研究將是毫無意義的.總之,不能脫離演算法討論數據結構,也不能脫離數據結構研究演算法.

E. 數據結構和演算法有什麼關系數據結構就是演算法嗎

首先你要弄清楚數據結構是什麼？數據結構呢其實就是一種存儲數據之間的邏輯結構：比如我們學過的線性結構：順序表啦，鏈表啦；層次結構：樹啦。合適的數據結構可以帶來更高的運行效率和存儲效率，與相應解決實際問題演算法的適應性也就越高，這也就是為什麼一些演算法指定了數據存儲必須以某種特定的數據結才行。一般都是根據合適的數據結構來設計演算法，而不是根據演算法來設計數據結構。

演算法和數據結構往往是互不分開的。離開了演算法，數據結構就顯得毫無意義，而沒有了數據結構演算法就沒有實現的條件。良好的數據結構思想就是一種高效的演算法，但是數據結構不等於演算法。只有當數據結構用於處理某個特定問題類型的時候，數據結構才會體現為演算法。要想細致的了解，就要多看書，因為這東西畢竟發展了那麼多年，一兩句話是說不清楚的。想知道更多的數據結構與演算法知識嗎？可以去了解一下小碼哥李明傑。

F. 什麼是數據結構什麼是演算法數據結構就是為了節省內存空間嗎

數據結構，通俗講就是為了解決問題，根據數據關系考慮如何存儲，在此基礎上實現基本的操作，即演算法

G. 數據結構和演算法是什麼意思

數據結構指數據在計算機中存儲存在的方式,比如
文件在硬碟中,有二進制,文本等形式存放, 程序中的一組數字可能放在數組裡面,也可能在棧裡面,也肯能在鏈表裡面
演算法就是計算機處理解決問題的計算機能理解的方法,比如算一個階乘 , 計算機的演算法就是寫一個循環,從高到底, 一直乘下去,直到 1 為止, 復雜的演算法比如一個強連通帶權網路,求兩點間的最短路徑,這個很有用啊....比如採用廣度優先演算法,或深度優先演算法
演算法是比較難理解的,演算法往往是和數據結構聯系在一起,他們互相輔助,比如求一個二叉樹的遍歷演算法,你用鏈表寫的話就很好理解, 如果你不用鏈表用數組,也能實現,可是,理解不好理解,空間上也浪費...., 又比如寫一個後進先出得東西,用棧這個數據結構就很好辦

H. 數據結構有哪些基本演算法

數據結構是一門研究非數值計算的程序設計問題中的操作對象，以及它們之間的關系和操作等相關問題的學科。

可以理解為：程序設計 = 數據結構 + 演算法

數據結構演算法具有五個基本特徵：輸入、輸出、有窮性、確定性和可行性。

1、輸入：一個演算法具有零個或者多個輸出。以刻畫運算對象的初始情況，所謂0個輸入是指演算法本身定出了初始條件。後面一句話翻譯過來就是，如果一個演算法本身給出了初始條件，那麼可以沒有輸出。比如，列印一句話：NSLog(@"你最牛逼！");

2、輸出：演算法至少有一個輸出。也就是說，演算法一定要有輸出。輸出的形式可以是列印，也可以使返回一個值或者多個值等。也可以是顯示某些提示。

3、有窮性：演算法的執行步驟是有限的，演算法的執行時間也是有限的。

4、確定性：演算法的每個步驟都有確定的含義，不會出現二義性。

5、可行性：演算法是可用的，也就是能夠解決當前問題。

數據結果的基本演算法有：

1、圖搜索（廣度優先、深度優先）深度優先特別重要

2、排序

3、動態規劃

4、匹配演算法和網路流演算法

5、正則表達式和字元串匹配

6、三路劃分-快速排序

7、合並排序（更具擴展性，復雜度類似快速排序）

8、DF/BF 搜索 （要知道使用場景）

9、Prim / Kruskal （最小生成樹）

10、Dijkstra （最短路徑演算法）

11、選擇演算法

I. 演算法和數據結構有什麼區別

一、指代不同

1、演算法：是指解題方案的准確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令。

2、數據結構：指相互之間存在一種或多種特定關系的數據元素的集合。

二、目的不同

1、演算法：指令描述的是一個計算，當其運行時能從一個初始狀態和（可能為空的）初始輸入開始，經過一系列有限而清晰定義的狀態，最終產生輸出並停止於一個終態。

2、數據結構：研究的是數據的邏輯結構和數據的物理結構之間的相互關系，並對這種結構定義相適應的運算，設計出相應的演算法，並確保經過這些運算以後所得到的新結構仍保持原來的結構類型。

三、特點不同

1、演算法：演算法中執行的任何計算步驟都是可以被分解為基本的可執行的操作步驟，即每個計算步驟都可以在有限時間內完成。

2、數據結構：核心技術是分解與抽象。通過分解可以劃分出數據的3個層次；再通過抽象，舍棄數據元素的具體內容，就得到邏輯結構。

J. 01 - 數據結構和演算法的認識

了解數據結構和演算法的一些基本概念，主要掌握時間復雜度的計算

數據結構是指所有數據元素以及數據元素之間的關系，可以看做是相互之間存在著某種特定關系的數據元素的集合，即可以把數據結構看成是 帶結構的數據元素的集合 。

數據的邏輯結構是從邏輯關繫上描述數據的，常常將數據的邏輯結構簡稱為數據結構。

集合：

樹形結構：

圖形結構：

邏輯結構在計算機中的存儲方式。依賴於計算機語言

順序存儲結構：

鏈式存儲結構：

索引存儲結構：

散列（哈希）存儲結構：

數據類型是一組性質相同的值的集合和定義在此集合上的一組操作的總稱，數據類型是數據結構在計算機的具體體現。

注意：

演算法是對特定問題求解步驟的一種描述

特性： 有窮性、確定性、可行性、有輸入、有輸出

演算法設計好後，還需要分析演算法的優劣，從兩方面考慮

一個演算法由控制結構和原操作構成，演算法的運算時間取決於兩者的綜合效果，演算法執行時間大致為基本運算時所需時間與運行次數的乘積。因此一個演算法的執行效率可以由其最基本的運算的執行次數來衡量。

計算公式： T(n)=O(f(n))

說明：

注意： O 的作用在於只求出T(n)的最高階項，忽略低階項和常數

O(1)
沒有進行循環的演算法中，基本運算次數與問題規模無關，所以是常數

對數階 O(log2n)
次數為x，而2的x次方等於n，那麼就是對數階

線性階 O(n)
只有一層循環

平方階 O(n^2)

立方階 O(n^3)
三層循環，肯定就是n^3了

排序：
O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n^2) < O(n^3) <O(2^n) < O(n!) < O(n^n)

也叫加權平均時間復雜度，將執行的概率也加入計算。

是一種特殊的加權平均時間復雜度，把耗時多的操作分攤到耗時低的操作。

這個時間復雜度 其實是O(1),而不是O(n)

演算法空間復雜度是指計算演算法所需的存儲空間， 其計算公式為S(n) = n(f(n))
所以在考察演算法的空間復雜度，主要考慮演算法執行所需要的臨時佔用的存儲空間大小的量度。

數組逆序,將一維v1.43數組a中的n個數逆序存放在原數組中.

復雜度計算:

說明：