Hello，I'm 郭永峰，一名IT从业者，也是一名Java Sharer、Teacher。欢迎添加微信号或者QQ号，一起学习交流，微信与QQ同号(1030103135)。目前在腾讯课堂也出了一些教程，欢迎光临 https://ke.qq.com/teacher/239207790?tuin=24078982
现在很多面试官都喜欢拿数据结构和算法针对面试者进行提问，当然如果你懂数据结构和算法肯定是更加分的，因为现实中的大项目或者一些并发量大的项目，你说你不懂数据结构和算法，那肯定是不行的，所以如果我们不懂数据结构和算法，现在有需要来学习学习，增强自己的内功，在数据结构和算法这块，在此，我们一起学习一起成长。
1、为什么要学习数据结构和算法？
- 数据结构和算法有利于你生产高性能的代码
- 数据结构和算法有利于你排查生产内存溢出在问题
- 数据结构和算法是你从事多年开发的技术沉淀
- 数据结构和算法有利于你面试拿到更高薪水
当我们进行软件设计时，首先要考虑的首要问题就是数据的表示、组织和处理方法，因为这直接关系到软件的工程化程序和软件的运行效率，数据结构和算法是软件系统设计的基础和核心。
在计算机界流传的经典名言“数据结构+算法=程序设计”
2、什么是数据结构
数据(Data)是描述客观事物的数字、字符以及所有能输入到计算机中并能被计算机接受的各种符号(例如图形、图像、音频、视频等多媒体数据)的集合的统称。
数据结构指数据元素之间存在的关系。一个数据结构(Data Structure) 是由n(n>=0)个数据元素组成的有限集合，数据元素之间具有某种特定的关系。
数据结构的概念包含三个方面： 数据的逻辑结构、 数据的存储结构 和 对数据的操作
2.1 数据的逻辑结构
数据的逻辑结构是指元素之间的逻辑关系，用一个数据元素的集合和定义在此集合上的若干关系来表示，常被简称为数据结构
根据不同数据特性，数据结构分为三种：线性结构、树结构和图。其中结和图是非线性结构。
2.1.1 线性结构
线性结构是数据元素之间具有线性关系的数据结构。线性表(a1,a2,...an)是由n>=0个类型相同的数据元素组成的有限序列，若n=0，则为空表，而且除了第一个元素和最后一个元素，中间的元素都有前驱元素和后驱元素，整个数据结构中采用序号(Index)来确定元素在线性结构中的逻辑次数。其实像我们的Java的数组就是这种线性数据结构。
2.1.2 树结构
树结构是数据元素之间具有层次关系的一种非线性结构，树中数据元素通常称为结点。树结构的层次关系是指，根(最顶层)结点没有前驱节点(又称父节点)，除根之外的其他节点有且仅有一个父结点，所有节点可以有零到多个子节点
2.1.3图
图也是非线性结构，每个数据元素可有多个前驱元素和多个后驱元素。例如交通道路图、飞机航班图，边上的数值有特殊意义。如上图每个节点表示一个国家，A点飞到B点需要19个小时。
2.2 数据的存储结构
数据元素及其关系在计算机中存储表示或实现称为数据的存储结构，也称为物理结构
数据存储结构的基本形式有2种：顺序存储结构和链式存储结构
2.2.1 顺序存储结构
顺序存储结构使用一组连续的内存单元依次存放数据元素,数组元素在内在中的物理存储次序与它们的逻辑次序相同，即每个元素a(i)与a(i-1)或者a(i+1)的存储位置相临，我们Java中的数组就是顺序存储结构。
2.2.2链式存储结构
链式存储结构使用若干地址分散的存储单元数据元素，逻辑上相邻的数据元素在物理位置上不一定相邻，数据元素间的关系需要采用附加信息特别指定。通常，采用指针变量记载前驱或后驱元素的存储地址，由数据域和地址域组成一个节点表示一个数据元素，通过地址域将相互直接关联的结构链接起来，结点间的链接关系体现数据元素间的逻辑关系。
2.3 对数据的操作
每种数据结构都需要一组对其数据元素实现特定功能的操作，包含以下一些基本操作：
①初始化
②判断是否空状态
③存取
④统计元素个数
⑤遍历
⑥插入
⑦查找
⑧排序
3、算法
3.1 算法的定义
一个算法是一个有穷规则的集合，其规则确定一个解决某一特定类型问题的操作序列。
算法的规则必须满足以下5个特性
①有穷性
②确定性
③可行性
④有输入
⑤有输出
3.2算法的设计目标
算法设计目标应满足以下5个目标
①正确性：算法应确切地满足应用问题的需求，这是算法设计的基本目标
②健壮性：即使输入数据不合适，算法也能做出适应处理，不会导致不可控结果
③高时间效率：算法的执行时间越短，时间效率越高
④高空间效率：算法执行时占用的存储空间越少，空间效率越高。
⑤可读性：算法表达思路清，简洁明了，易于理解。
如果一个操作有多个算法，显然应该选择执行时间最短和存储空间占用少的算法。但是，执行时间短和存储空间占用少有时是矛盾的，往往不可兼得，此时，算法的时间通常是首要考试因素。
3.3算法与数据结构
算法是建立在数据结构之上，对数据结构的操作需要用算法来描述。例如，线性表和树都有遍历、插入、删除、查找、排序等操作
对线性表而言，当不需要频繁进行插入和删除操作时，可采用顺序存储结构；当插入和删除操作很频繁时，可采用链式存储结构。
3.4 算法分析
算法分析主要包含时间代价和空间代价两个方面
3.4.1时间代价分析
算法的时间代价是指算法执行时所花费的CPU时间量，它是算法中涉及的存、取、转移、加、减等各种基本运算的执行时间之和，与参数运算的数据量有关，很难事先计算得到。
3.4.2空间代价分析
算法的空间代价是指算法执行时所占用的存储空间量。
- 执行一个算法所需要的存储空间包括三个部分：
- 输入数据占用的存储空间
- 程序指令占用的存储空间
- 输入变量占用的存储空间
- 其中输入数据和程序指令所占用的存储空间与算法无关.
- 因此，辅助变量占用的存储空间就成为度量算法空间代码的依据.
