一、数据结构的基本概念和算法
1. 数据结构的基本概念
1）数据
定义:
所有能输入到计算机中描述客观事物的符号，包括文本、声音、图像、符号等
示例: 微信发送的文字、声音、二维码都属于数据
特点:
必须能被计算机识别和处理
2）数据项
定义:
具有独立含义的数据最小单位，也称域
特点:
不可分割的最小单位
示例: 学生信息表中的学号、姓名、班级、成绩都是独立的数据项
3）数据元素
定义:
数据的基本单位，也称节点或记录
组成: 由若干个数据项构成
示例: 学生信息表中的一行记录（学号+姓名+班级+成绩）构成一个数据元素
区别: 数据项是最小单位，数据元素是基本单位
4）数据类型
定义:
数据的不可分割的基本单位
特点:
是数据类型的本质特征
记忆点: 数据类型与数据项的区别在于前者是不可分割的单位，后者是有独立含义的最小单位
5）逻辑结构和存储结构
逻辑结构
定义:
数据元素间抽象化的相互关系，与存储无关，独立于计算机
特点:
从具体问题中抽象出来的数学模型
分类:
集合：元素间无特定关系
线性结构：一对一关系（如顺序表、链表）
树形结构：一对多关系（如二叉树）
图形结构：多对多关系（如网状结构）
存储结构
定义:
数据元素及其关系在计算机中的存储方式
分类:
顺序存储：连续空间存储（如数组）
链式存储：通过指针连接（如链表）
散列存储：通过哈希函数定位
索引存储：建立索引表
常见组合: 顺序存储和链式存储是最常用的两种
2. 算法
1）概念
定义:
对特定问题求解步骤的描述
评价标准: 执行时间（时间复杂度）和占用空间（空间复杂度）
五个特性：
有穷性：有限步骤内完成
确定性：无歧义
可行性：可执行
输入：零个或多个输入
输出：至少一个输出
2）好算法的标准
正确性: 满足问题需求，结果准确
易读性: 命名规范，注释恰当
健壮性: 处理非法输入（如年龄为负值）
高效性: 执行时间短
低存储性: 占用空间少
3）时间复杂度
定义: 算法基本运算的执行次数作为度量标准
计算原则: 忽略低阶项和常数项
