数据结构什么是算法

A. 什么是数据结构什么是算法算法与程序有什么关系

在计算机编程领域，数据结构与算法的应用是无处不在。比如图像视频处理、数据压缩、数据库、游戏开发、操作系统、编译器、搜索引擎、AR、VR、人工智能、区块链等领域，都是以数据结构与算法为基石。

数据结构与算法属于开发人员的基本内功，也能训练大脑的思考能力，掌握一次，终生受益。扎实的数据结构与算法功底，能让我们站在更高的角度去思考代码、写出性能更优的程序，能让我们更快速地学习上手各种新技术（比如人工智能、区块链等），也能让我们敲开更高级编程领域的大门。

数据结构与算法更是各大名企面试题中的常客，如果不想被行业抛弃、想进入更大的名企、在IT道路上走得更远，掌握数据结构与算法是非常有必要。

B. 什么是数据结构和算法

数据结构，Data_Structure，其中D是数据元素的集合，R是该集合中所有元素之间的关系的有限集合。数据结构则是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。

数据结构是计算机专业学生在大学期间都会学习的一门课程，但是由于课程偏理论，缺乏实际操作的学习体验，而让大家产生了一种“数据结构不重要，我只要学习了Java/C语言/Python同样能敲代码”的错觉，但其实它是一门集技术性、理论性和实践性于一体的课程。

算法是某一系列运算步骤，它表达解决某一类计算问题的一般方法，对这类方法的任何一个输入，它可以按步骤一步一步计算，最终产生一个输出。

小码哥的李明杰也说过所有的计算问题，都离不开要计算的对象或者要处理的信息，如何高效的把它们组织起来，就是数据结构关心的问题，所以算法是离不开数据结构的，这就是数据与算法。

C. 什么是数据结构和算法分析在编程里起到什么作用

编程是为了解决问题，这些问题并表都是数值计算，其所处理的数据并不都是数值，但计算机所能处理的最终是0和1的二进制串，所以需要把问题中的数据用计算机能处理的方式来表示，这就需要数据结构。

简单的说，数据结构是数据在计算机中的表示方式，有逻辑结构和物理结构之分，如逻辑上同样的队列，物理上可以是顺序存储，也可以是链式存储。

通俗的讲，算法就是解决问题的方法，比如同样的排序，可以用冒泡排序、插入排序等，不同的算法可以达到相同的目标，但是效率可能有所不同。

D. 数据结构和算法有什么关系数据结构就是算法吗

它们可以相互区别也可以相互统一.广义上讲,算法是某一系列运算步 骤,它表达解决某一类计算问题的一般方法,对这类方法的任何一个输入,它可以按步骤一步一步计算,最终产生一个输出.但是对于所有的计算问题,都离不开要 计算的对象或者要处理的信息,而如何高效的把它们组织起来,就是数据结构关心的问题,所以算法是离不开数据结构的.单讲数据结构,它指数据的组织结构,它 有逻辑结构和物理结构,另外还包括一些定义在某种数据结构上的算法,它只限于某一特定数据结构中使用,可以认为它是数据结构的组成部分,比如栈的压栈操 作,这些算法虽小但很重要,可以看成是它们决定了数据结构的外部特性,比如同样是堆,有二叉堆,二项式堆,它们除了内部结构的不同,最大的还是外部操作的 算法性能不同,也决定了它们本质上的不同,如果外部性能一样,那研究将是毫无意义的.总之,不能脱离算法讨论数据结构,也不能脱离数据结构研究算法.

E. 数据结构和算法有什么关系数据结构就是算法吗

首先你要弄清楚数据结构是什么？数据结构呢其实就是一种存储数据之间的逻辑结构：比如我们学过的线性结构：顺序表啦，链表啦；层次结构：树啦。合适的数据结构可以带来更高的运行效率和存储效率，与相应解决实际问题算法的适应性也就越高，这也就是为什么一些算法指定了数据存储必须以某种特定的数据结才行。一般都是根据合适的数据结构来设计算法，而不是根据算法来设计数据结构。

算法和数据结构往往是互不分开的。离开了算法，数据结构就显得毫无意义，而没有了数据结构算法就没有实现的条件。良好的数据结构思想就是一种高效的算法，但是数据结构不等于算法。只有当数据结构用于处理某个特定问题类型的时候，数据结构才会体现为算法。要想细致的了解，就要多看书，因为这东西毕竟发展了那么多年，一两句话是说不清楚的。想知道更多的数据结构与算法知识吗？可以去了解一下小码哥李明杰。

F. 什么是数据结构什么是算法数据结构就是为了节省内存空间吗

数据结构，通俗讲就是为了解决问题，根据数据关系考虑如何存储，在此基础上实现基本的操作，即算法

G. 数据结构和算法是什么意思

数据结构指数据在计算机中存储存在的方式,比如
文件在硬盘中,有二进制,文本等形式存放, 程序中的一组数字可能放在数组里面,也可能在栈里面,也肯能在链表里面
算法就是计算机处理解决问题的计算机能理解的方法,比如算一个阶乘 , 计算机的算法就是写一个循环,从高到底, 一直乘下去,直到 1 为止, 复杂的算法比如一个强连通带权网络,求两点间的最短路径,这个很有用啊....比如采用广度优先算法,或深度优先算法
算法是比较难理解的,算法往往是和数据结构联系在一起,他们互相辅助,比如求一个二叉树的遍历算法,你用链表写的话就很好理解, 如果你不用链表用数组,也能实现,可是,理解不好理解,空间上也浪费...., 又比如写一个后进先出得东西,用栈这个数据结构就很好办

H. 数据结构有哪些基本算法

数据结构是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。

可以理解为：程序设计 = 数据结构 + 算法

数据结构算法具有五个基本特征：输入、输出、有穷性、确定性和可行性。

1、输入：一个算法具有零个或者多个输出。以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输入是指算法本身定出了初始条件。后面一句话翻译过来就是，如果一个算法本身给出了初始条件，那么可以没有输出。比如，打印一句话：NSLog(@"你最牛逼！");

2、输出：算法至少有一个输出。也就是说，算法一定要有输出。输出的形式可以是打印，也可以使返回一个值或者多个值等。也可以是显示某些提示。

3、有穷性：算法的执行步骤是有限的，算法的执行时间也是有限的。

4、确定性：算法的每个步骤都有确定的含义，不会出现二义性。

5、可行性：算法是可用的，也就是能够解决当前问题。

数据结果的基本算法有：

1、图搜索（广度优先、深度优先）深度优先特别重要

2、排序

3、动态规划

4、匹配算法和网络流算法

5、正则表达式和字符串匹配

6、三路划分-快速排序

7、合并排序（更具扩展性，复杂度类似快速排序）

8、DF/BF 搜索 （要知道使用场景）

9、Prim / Kruskal （最小生成树）

10、Dijkstra （最短路径算法）

11、选择算法

I. 算法和数据结构有什么区别

一、指代不同

1、算法：是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令。

2、数据结构：指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。

二、目的不同

1、算法：指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和（可能为空的）初始输入开始，经过一系列有限而清晰定义的状态，最终产生输出并停止于一个终态。

2、数据结构：研究的是数据的逻辑结构和数据的物理结构之间的相互关系，并对这种结构定义相适应的运算，设计出相应的算法，并确保经过这些运算以后所得到的新结构仍保持原来的结构类型。

三、特点不同

1、算法：算法中执行的任何计算步骤都是可以被分解为基本的可执行的操作步骤，即每个计算步骤都可以在有限时间内完成。

2、数据结构：核心技术是分解与抽象。通过分解可以划分出数据的3个层次；再通过抽象，舍弃数据元素的具体内容，就得到逻辑结构。

J. 01 - 数据结构和算法的认识

了解数据结构和算法的一些基本概念，主要掌握时间复杂度的计算

数据结构是指所有数据元素以及数据元素之间的关系，可以看做是相互之间存在着某种特定关系的数据元素的集合，即可以把数据结构看成是 带结构的数据元素的集合 。

数据的逻辑结构是从逻辑关系上描述数据的，常常将数据的逻辑结构简称为数据结构。

集合：

树形结构：

图形结构：

逻辑结构在计算机中的存储方式。依赖于计算机语言

顺序存储结构：

链式存储结构：

索引存储结构：

散列（哈希）存储结构：

数据类型是一组性质相同的值的集合和定义在此集合上的一组操作的总称，数据类型是数据结构在计算机的具体体现。

注意：

算法是对特定问题求解步骤的一种描述

特性： 有穷性、确定性、可行性、有输入、有输出

算法设计好后，还需要分析算法的优劣，从两方面考虑

一个算法由控制结构和原操作构成，算法的运算时间取决于两者的综合效果，算法执行时间大致为基本运算时所需时间与运行次数的乘积。因此一个算法的执行效率可以由其最基本的运算的执行次数来衡量。

计算公式： T(n)=O(f(n))

说明：

注意： O 的作用在于只求出T(n)的最高阶项，忽略低阶项和常数

O(1)
没有进行循环的算法中，基本运算次数与问题规模无关，所以是常数

对数阶 O(log2n)
次数为x，而2的x次方等于n，那么就是对数阶

线性阶 O(n)
只有一层循环

平方阶 O(n^2)

立方阶 O(n^3)
三层循环，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)

也叫加权平均时间复杂度，将执行的概率也加入计算。

是一种特殊的加权平均时间复杂度，把耗时多的操作分摊到耗时低的操作。

这个时间复杂度 其实是O(1),而不是O(n)

算法空间复杂度是指计算算法所需的存储空间， 其计算公式为S(n) = n(f(n))
所以在考察算法的空间复杂度，主要考虑算法执行所需要的临时占用的存储空间大小的量度。

数组逆序,将一维v1.43数组a中的n个数逆序存放在原数组中.

复杂度计算:

说明：