前言

　　由于自己已经大四，开始决定写这个博客，记录下自己每一天一点一滴的进步，希望自己的收获能与大家一同分享。数据结构这门课是我在大二上学期所学的，由于之前学习C语言的时候已经接触了常用的一些数据结构，加之自己以前也看过不少数据结构方面的书，因此学习起来比较轻松。马上要参加2012年的研究生入学考试，数据结构作为专业课的一门，就要重新开始复习了。因此通过记录这个博客，来每天更新自己的复习成果。这是一个系列，希望自己能够坚持下去。所用的教材是清华大学出版的《数据结构（C语言版）》。

基本概念

　　数据（data）：客观事物的符号表示。【CS】指所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的总称。【注】一般来说，现实中的数据输入到计算机后，都会被转化为计算机的数据表示。

　　数据元素（data element）：数据的基本单位，在计算机程序中通常作为一个整体进行考虑和处理。【注】比如C语言中的结构体，C++中的类等等。

　　数据项（data item）：数据元素的组成单位。【注】比如结构体中的成员等等。

　　数据对象（data object）：性质相同的数据元素的集合，是数据的一个子集。【注】比如，在C语言中，一个数组的元素的全体就是一个数据对象。按照概念来讲，这个数组并不属于数据对象，因为它只是存储数据对象一种数据结构的组织形式（下面会讲到数据结构的概念）。

　　数据结构（data structure）：相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。存在以下四种基本结构（structure）：（1）集合；（2）线性结构；（3）树形结构；（4）图状结构或网状结构。结构有逻辑结构和物理结构之分。逻辑结构是抽象角度来讲数据之间的关系，而物理结构又称为存储结构，是指数据结构在计算机中的实际表示。存在逻辑相关的数据不一定存在物理相关，十分明显的一个例子是链表。

　　数据类型（data type）：一个值的集合和定义在这个值即上的一组操作的总称。【注】看到它是不是很容易想起来类（class）的定义？

算法和算法分析

　　算法（algorithm）：对特定问题求解步骤的一种描述，它是指令的有限序列，其中每一条指令表示一个或多个操作。它具有以下5个重要特性：

　　　　（1）有穷性。【注】必须能够结束。

　　　　（2）确定性。【注】相同输入必须得到相同输出。

　　　　（3）可行性。【注】算法操作必须通过已经实现的基本运算执行有限次来实现。

　　　　（4）输入。【注】可以没有输入。

　　　　（5）输出。【注】必须有输出。

　　算法设计应该考虑的目标有：

　　　　（1）正确性。

　　　　（2）可读性。

　　　　（3）健壮性。

　　　　（4）效率与低存储量需求。【注】也许大家现在不注意存储量，对内存随意分配，有时候甚至对内存只申请而没有释放，这都是一种不好的习惯。

　　在此小节中，比较重要的一个概念就是时间复杂度与空间复杂度，他们是衡量算法效率高低的重要指标。具体的不再介绍，如果对它们不了解，可以再次阅读课本上相关内容。需要提一点的是，在通常的计算机科学中，时间资源与空间资源往往“鱼与熊掌不可得兼”，所以当追求时间效率时，往往会牺牲大量的空间资源，但对于当前情况来说是可取的，因为硬件大大丰富的今天，人们不必为没有空间而感到捉襟见肘。当然，也可以通过牺牲时间来降低空间复杂度，但大多数情况下，这样的事情不会发生。毕竟时间的重要性要大于空间的重要性。