数据结构和算法

前言

2016年又是一个全新的开始，每到一年的这个时候，老是很有感慨。想对过去的一年作一些总结，但又以为经历和精力老是不够。

俗话说，一年之计在于春，固然，新的一年，也老是计划着N多事情，想作什么事情？作到什么程度？哪些必定要作好？哪些必定要完成？每年都会列出来，到最后却发现，在这走过的一年里，有时候彻底没有按照原定的路线执行。因此，针对于此，我便再也不对本身进行规划，固然并不表明没有目标。我把时间分的更加粗颗粒化，再也不细化到没有余地，由于生活原本就充满了变化。人不能作到按照原定的计划一步一步的执行，我必须认可这一点。不是有句话吗，计划赶不上变化。

在这里，我要说的是，在这一年里，我会尝试着回顾一些基础的知识，好比数据结构，好比算法设计与分析。由于，自从大学毕业到如今也有2年了，数据结构和算法里面的N多概念已经忘记的快没有印象了。但我又不得不说的是，这些最基础的，对于一个程序员的提高也是最必要的。这大概就是程序员和工程师的区别吧。

我要声明的是，我在从此的日子里，会连续不断的更新一些关于数据结构和算法的知识。但时间会存在不肯定性，可能会每隔两天就出一篇文章，多是一个星期，固然也多是一个月，这些东西是我不能控制的。因此，还请广大博友理解！

废话少说，时间不等人，直入主题！

数据结构这门课程不太好学，在大学的时候老师讲的都听明白了，可是如今依旧忘记了不少。若是你想让本身的编程能力有质的飞跃，再也不停留于调用现成的东西而是追求更完美的实现，那么这是你大学毕业后的必修课！

什么是数据结构

概念

官方定义：

数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中的操做对象，以及它们之间的关系和操做等相关问题的学科。

个人理解：

程序设计 = 数据结构 + 算法

数据结构，顾名思义，就是数据之间的结构关系，或者理解成数据元素相互之间存在的一种或多种特定关系的集合。固然这些概念都是大学喜欢考的，咱们不必纠结于这个概念，有本身恰当的、而且能够为他人所接受的解释就能够。

数据结构中结构的概念

数据结构中的结构，也就是咱们研究的主体对象。数据结构中咱们不多研究数据，由于数据在内存中的表现形式对于咱们都是同样的，也就是二进制。传统上，咱们把数据结构分为逻辑结构和物理结构。

逻辑结构

指反映数据元素之间的逻辑关系的数据结构，其中的逻辑关系是指数据元素之间的先后关系，而与他们在计算机中的存储位置无关。逻辑结构分为如下四类：

1.集合结构

集合结构中的数据元素同属于一个集合，他们之间是并列的关系，除此以外没有其余关系。以下图，能够很好的表示集合结构中的元素之间的关系：

2.线性结构

线性结构中的元素存在一对一的相互关系。以下图，能够很好的表示线性结构中的元素之间的关系：

3.树形结构

树形结构中的元素存在一对多的相互关系。以下图，能够很好的表示树形结构中的元素之间的关系：

4.图形结构

图形结构中的元素存在多对多的相互关系。以下图，能够很好的表示图形结构中的元素之间的关系：

物理结构

物理结构又叫存储结构，指数据的逻辑结构在计算机存储空间的存放形式。通俗的讲，物理结构研究的是数据在存储器中存放的形式。 存储器主要针对于内存而言，像硬盘、软盘、光盘等外部存储器的数据组织一般用文件结构来描述。

数据在内存中的存储结构，也就是物理结构，分为两种：顺序存储结构和链式存储结构。

顺序存储结构

顺序存储结构：是把数据元素存放在地址连续的存储单元里，其数据间的逻辑关系和物理关系是一致的。数组就是顺序存储结构的典型表明。其在内存中的存储形式相似于下图：

链式存储结构

链式存储结构：是把数据元素存放在内存中的任意存储单元里，也就是能够把数据存放在内存的各个位置。这些数据在内存中的地址能够是连续的，也能够是不连续的。

和顺序存储结构不一样的是，链式存储结构的数据元素之间是经过指针来链接的，咱们能够通使用指针来找到某个数据元素的位置，而后对这个数据元素进行一些操做。以下图，能够帮助咱们理解链式存储结构：

顺序存储结构和链式存储结构的区别

打个比方说一下顺序存储结构和链式存储结构的区别：

好比去银行取钱，顺序存储结构就至关于，全部的客户按照先来后到的顺序有序的的坐在大厅的椅子上（注意：是有顺序的坐着哦）。

而链式存储结构至关于，全部的客户只要一到银行，大堂经理就给他们每人一个号码，而后他们能够随便坐在哪一个椅子上（随便坐，不须要按照什么顺序坐），只须要等待工做人员广播叫号便可。

而每一个客户手里的号码就至关于指针，当前的指针指向下一个存储空间，这样，全部不连续的空间就能够被有顺序的按照线性链接在一块儿了。

算法

说到数据结构，必需要一并带上算法，在笔者看来，不谈算法的数据结构只是你理解了概念，只可以出去装X而已。即谈数据结构又谈算法才可以真正装爷。只惋惜，以我如今脑海里残留的一点概念，我出去只可以装X。废话少说，直接行干货！

算法的概念

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，算法表明着用系统的方法描述解决问题的策略机制。

以上是我在百度百科找到的解释，在我看来，算法就是求解一个问题所须要的步骤所造成的解决方法，每一步包括一个或者多个操做。不管是现实生活中仍是计算机中，解决同一个问题的方法可能有不少种，在这N多种算法中，确定存在一个执行效率最快的方法，那么这个方法就是最优算法。

算法的特性

算法具备五个基本特征：输入、输出、有穷性、肯定性和可行性。

输入

一个算法具备零个或者多个输出。以刻画运算对象的初始状况，所谓0个输入是指算法自己定出了初始条件。后面一句话翻译过来就是，若是一个算法自己给出了初始条件，那么能够没有输出。好比，打印一句话：NSLog(@"你最牛逼！");

输出

算法至少有一个输出。也就是说，算法必定要有输出。输出的形式能够是打印，也可使返回一个值或者多个值等。也能够是显示某些提示。

 

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。

 

肯定性

算法的每一个步骤都有肯定的含义，不会出现二义性。

可行性

算法是可用的，也就是可以解决当前问题。

固然，回过头来一看，这五个特性都是废话，而且依稀记得大学老师都教过。因此，咱们不用浪费脑力在这些没必要要的概念上，由于大学早已离我远去，考试什么的跟我也没有一毛钱关系，只要知道这么回事就好。

算法的设计要求

要设计一个好的算法，须要考虑如下4个特性（其实多半是废话）。

正确性

废话，谁会设计一个不可以解决问题的方法。

可读性

指算法不管是从设计思路上，仍是从注释方面，都要可以保证算法是可读的，也就是能够被其余人员可以读懂的。其实也是废话，这是一个优秀的程序员必备的。

健壮性

通俗的讲，一个好的算法应该具备捕获异常/处理异常的能力。另外，对于测试人员的压力测试、边界值测试等刁难的测试手段，算法应该可以轻松的扛过去。

时间效率高和存储量低

这实际上是两个概念，时间效率就是指的时间复杂度，存储量就是指的空间复杂度。翻译过来就是一个好的算法应该考虑时间复杂度和空间复杂度。而每每时间复杂度和空间复杂度是相互弥补的。也就是从某些角度，咱们能够了经过牺牲算法运算时间的方式来减小对内存的占用，反之亦然。对于时间复杂度和空间复杂度这两个概念，你们不用泰国迷惑，我会拿出来一篇文章专门讲解，请你们稍安勿躁，持续关注。

PS:本篇文章是一个简单的开始，里面涉及了一些概念你们没必要太过计较，之后的文章中会逐步的对这些概念进行展开讲解。请你们不要急躁，不要气馁！

 

图片来源参考自:鱼C工做室。感谢鱼C工做室贡献出了这么好的图片。

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