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一、绪论

1.1 基本概念

数据是信息的载体，是描述客观事物属性的数、字符及所有能输入到计算机中并被计算机程序识别和处理的符号的集合。数据是计算机程序加工的原料。
数据元素、数据项：
数据元素是数据的基本单位，通常作为一个整体进行考虑和处理。一个数据元素可由若干数据项组成，数据项是构成数据元素的不可分割的最小单位。

数据结构的三要素：

数据的逻辑结构：

数据的存储结构：

1.2 算法

1.2.1算法的基本概念

算法(Algorithm)是对特定问题求解步骤的一种描述，它是指令的有限序列，其中的每条指令表示一个或多个操作。

算法的特性：
有穷性：一个算法必须总在执行有穷步之后结束，且每一步都可在有穷时间内完成。
确定性：算法中每条指令必须有确定的含义，对于相同的输入只能得到相同的输出。
可行性：算法中描述的操作都可以通过已经实现的基本运算执行有限次来实现。
输入：一个算法有零个或多个输入，这些输入取自于某个特定的对象的集合。
输出：一个算法有一个多个输出，这些输出是与输入有着某种特定关系的量。

什么算是好的算法：
正确性：算法应能够正确的求解问题。
可读性：算法应具有良好的可读性，以帮助人们理解。
健壮性：输入非法数据时，算法能适当地做出反应或进行处理，而不会产生莫名奇妙地输出结果。
效率与低存储量需求：花的时间少即：时间复杂度低。不费内存即：空间复杂度低。

1.2.1算法的时间复杂度

时间复杂度：一个语句的频度是指该语句在算法中被重复执行的次数。算法中所有语句的频度之和记为T(n)，它是该算法问题规模n的函数，时间复杂度主要分析T(n)的数量级。
1.先找一个基本操作（最底层循环）
2.该基本操作的执行次数的数量级即该算法的时间复杂度
3.如果有多层嵌套循环只需关注最深层循环循环了几次。
预估算法时间开销T(n)与问题规模 n 的关系

T(n)=O(f(n))

常见的渐进时间复杂度：“常对幂指阶” 

 O(1) < O(\log_2 n) < O(n) < O(n \log_2 n) < O(n^2) < O(n^3) < O(2^...