數據結構和基礎演算法

『壹』 數據結構有哪些基本演算法

數據結構是一門研究非數值計算的程序設計問題中的操作對象，以及它們之間的關系和操作等相關問題的學科。

可以理解為：程序設計 = 數據結構 + 演算法

數據結構演算法具有五個基本特徵：輸入、輸出、有窮性、確定性和可行性。

1、輸入：一個演算法具有零個或者多個輸出。以刻畫運算對象的初始情況，所謂0個輸入是指演算法本身定出了初始條件。後面一句話翻譯過來就是，如果一個演算法本身給出了初始條件，那麼可以沒有輸出。比如，列印一句話：NSLog(@"你最牛逼！");

2、輸出：演算法至少有一個輸出。也就是說，演算法一定要有輸出。輸出的形式可以是列印，也可以使返回一個值或者多個值等。也可以是顯示某些提示。

3、有窮性：演算法的執行步驟是有限的，演算法的執行時間也是有限的。

4、確定性：演算法的每個步驟都有確定的含義，不會出現二義性。

5、可行性：演算法是可用的，也就是能夠解決當前問題。

數據結果的基本演算法有：

1、圖搜索（廣度優先、深度優先）深度優先特別重要

2、排序

3、動態規劃

4、匹配演算法和網路流演算法

5、正則表達式和字元串匹配

6、三路劃分-快速排序

7、合並排序（更具擴展性，復雜度類似快速排序）

8、DF/BF 搜索 （要知道使用場景）

9、Prim / Kruskal （最小生成樹）

10、Dijkstra （最短路徑演算法）

11、選擇演算法

『貳』 數據結構中有哪些基本演算法

數據結構中最基本的演算法有：查找、排序、快速排序，堆排序，歸並排序，，二分搜索演算法
等等。

1、用的最多也是最簡單的數據結構是線性表。

2、有前途的又難數據結構是圖 。

3、常用的80％演算法是排序和查找。

『叄』 什麼是數據結構和演算法

本人乃一個數據痴迷者,在計算機的道路上,也是一個數據結構的痴迷者,現在大學裡面和同學搞開發也痴迷於資料庫,我就我個人的理解給你談一談:
首先,數據結構是一門計算機語言學的基礎學科，它不屬於任何一門語言，其體現的是幾乎所有標准語言的演算法的思想。
上面的概念有一些模糊，我們現在來具體說一說，相信你門的數據結構使用的是一門具體的語言比如C/C++語言來說明，那是為了輔助的學習數據結構，而數據結構本身不屬於任何語言（相信你把書上的程序敲到電腦裡面是不能通過的吧，其只是描述了過程，要調試程序，還需要修改和增加一些東西）。你們的書上開始應該在講究數據的物理存儲結構/邏輯存儲結構等概念，說明數據結構首先就是「數據的結構」，在內存上的存儲方式，就是物理的存儲結構，在程序使用人員的思想上它是邏輯的，比如：
你們在C/C++中學習到鏈表，那麼鏈表是什麼一個概念，你們使用指針制向下一個結點的首地址，讓他們串聯起來，形成一個接一個的結點，就像顯示生活中的火車一樣。而這只是對於程序員的概念，但是在內存中存儲的方式是怎樣的那？對於你程序員來說這是「透明」的，其內部分配空間在那裡，都是隨機的，而內存中也沒有一個又一根的線將他們串聯起來，所以，這是一個物理與邏輯的概念，對於我們程序員只需要知道這些就可以了，而我們主要要研究的是「邏輯結構」。
我可以給你一個我自己總結的一個概念：所有的演算法必須基於數據結構生存。也就是說，我們對於任何演算法的編寫，必須依賴一個已經存在的數據結構來對它進行操作，數據結構成為演算法的操作對象，這也是為什麼演算法和數據結構兩門分類不分家的概念，演算法在沒有數據結構的情況下，沒有任何存在的意義；而數據結構沒有演算法就等於是一個屍體而沒有靈魂。估計這個對於演算法的初學者可能有點暈，我們在具體的說一些東西吧：
我們在數據結構中最簡單的是什麼：我個人把書籍中線性表更加細化一層（這里是為了便於理解在這樣說的）：單個元素，比如：int i;這個i就是一個數據結構，它是一個什麼樣的數據結構，就是一個類型為int的變數，我們可以對它進行加法/減法/乘法/除法/自加等等一系列操作，當然對於單個元素我們對它的數據結構和演算法的研究沒有什麼意義，因為它本來就是原子的，某些具體運算上可能演算法存在比較小的差異；而提升一個層次：就是我們的線性表（一般包含有：順序表/鏈表）那麼我們研究這樣兩種數據結構主要就是要研究它的什麼東西那？一般我們主要研究他們以結構為單位（就是結點）的增加/刪除/修改/檢索（查詢）四個操作（為什麼有這樣的操作，我在下面說到），我們一般把「增加/刪除/修改」都把它稱為更新，對於一個結點，若要進行更新一類的操作比如：刪除，對於順序表來說是使用下標訪問方式，那麼我們在刪除了一個元素後需要將這個元素後的所有元素後的所有元素全部向前移動，這個時間是對於越長的順序表，時間越長的，而對於鏈表，沒有順序的概念，其刪除元素只需要將前一個結點的指針指向被刪除點的下一個結點，將空間使用free()函數進行釋放，還原給操作系統。當執行檢索操作的時候，由於順序表直接使用下標進行隨機訪問，而鏈表需要從頭開始訪問一一匹配才可以得到使用的元素，這個時間也是和鏈表的結點個數成正比的。所以我們每一種數據結構對於不同的演算法會產生不同的效果，各自沒有絕對的好，也沒有絕對的不好，他們都有自己的應用價值和方式；這樣我們就可以在實際的項目開發中，對於內部的演算法時間和空間以及項目所能提供的硬體能力進行綜合評估，以讓自己的演算法能夠更加好。
（在這里只提到了基於數據結構的一個方面就是：速度，其實演算法的要素還應該包括：穩定性、健壯性、正確性、有窮性、可理解性、有輸入和輸出等等）
為什麼要以結點方式進行這些亂七八糟的操作那？首先明確一個概念就是：對於過程化程序設計語言所提供的都是一些基礎第一信息，比如一些關鍵字/保留字/運算符/分界符。而我們需要用程序解決現實生活中的問題，比如我們要程序記錄某公司人員的情況變化，那麼人員這個數據類型，在程序設計語言中是沒有的，那麼我們需要對人員的內部信息定義（不可能完全，只是我們需要那些就定義那些），比如：年齡/性別/姓名/出生日期/民族/工作單位/職稱/職務/工資狀態等，那麼就可以用一些C/C++語言描述了，如年齡我們就可以進行如下定義:
int age;/*age變數，表示人員公司人員的年齡*/
同理進行其他的定義，我們用結構體或類把他們封裝成自定義數據類型或類的形式，這樣用他們定義的就是一個人的對象的了，它內部包含了很多的模板數據了。
我就我個人的經歷估計的代碼量應該10000以內的（我個人的經理：只是建議，從你的第一行代碼開始算，不論程序正確與否，不論那一門語言，作為一個標准程序員需要十萬行的代碼的功底（這個是我在大學二年級感覺有一定時候的大致數據，不一定適合其他人），而十萬行代碼功底一般需要四門基礎遠支撐，若老師沒有教，可以自學一些語言）。

『肆』 什麼是數據結構和演算法

數據結構，Data_Structure，其中D是數據元素的集合，R是該集合中所有元素之間的關系的有限集合。數據結構則是指相互之間存在一種或多種特定關系的數據元素的集合。通常情況下，精心選擇的數據結構可以帶來更高的運行或者存儲效率。數據結構往往同高效的檢索演算法和索引技術有關。

數據結構是計算機專業學生在大學期間都會學習的一門課程，但是由於課程偏理論，缺乏實際操作的學習體驗，而讓大家產生了一種「數據結構不重要，我只要學習了Java/C語言/Python同樣能敲代碼」的錯覺，但其實它是一門集技術性、理論性和實踐性於一體的課程。

演算法是某一系列運算步驟，它表達解決某一類計算問題的一般方法，對這類方法的任何一個輸入，它可以按步驟一步一步計算，最終產生一個輸出。

小碼哥的李明傑也說過所有的計算問題，都離不開要計算的對象或者要處理的信息，如何高效的把它們組織起來，就是數據結構關心的問題，所以演算法是離不開數據結構的，這就是數據與演算法。

『伍』 什麼是數據結構和演算法學演算法還需要去了解數據結構嗎

1. 你這理解不完全正確。

因為數據結構不只是內存中數據的排列，它是對數據的一種組織方式，就像圖書館要排書一樣，是為了便於操作，同時它本身也集成了對通用操作：比如查找、比較等的支持。數組不是一種數據結構，而是一種數據類型。一個完整的數據結構包括邏輯結構和存儲結構。通常選擇了數據結構，演算法也隨之確定，是數據而不是演算法是系統構造的關鍵因素。

因此在語言實現上，數據結構通常也會包含與之相對應的演算法集合，這些演算法是指基本演算法：查找、索引、比較等。

數據結構的邏輯結構和硬體是沒有關系的，而其存儲結構受到計算機硬體系統工作方式的影響，通常這點影響在於數據時順序存儲還是離散存儲。演算法的基礎是數據結構。只有指定明確的數據結構，演算法才能設計完成，脫離數據結構，演算法是無法，也不可能成立的。因為不需要數據的演算法就不是一個有效的計算機演算法，演算法中任何對數據的組織形式都可以被稱之為數據結構。

2.數據結構在編程中的地位是極其重要的，是一個程序實現的基礎中的基礎，在此基礎上才能構建演算法。通常而言，你不了解什麼高深的演算法，一樣能完成工作，但是如果你不了解基本的數據結構，那麼可以說，你根本就不能完成一個任何有實質性內容的程序。Donald Ervin Knuth教授在其《計算機程序設計藝術》的第一卷《基本演算法》中花費的絕大部分的篇幅去論述數據結構。由此可見數據結構對演算法的重要性。

『陸』 數據結構和演算法

其實兩者是相輔相成的，沒有嚴格的要求先學哪個。
數據結構是演算法實現的基礎，演算法總是要依賴於某種數據結構來實現的。往往是在發展一種演算法的時候，構建了適合於這種演算法的數據結構。一種數據結構如果脫離了演算法，那還有什麼用呢？實際上也不存在一本書單純的講數據結構，或者單純的講演算法！當然兩者也是有一定區別的，個人覺得演算法更加的抽象一些，側重於對問題的建模，而數據結構則是具體實現方面的問題了。
個人建議是一起學，雖然現在中國很多大學都是先學的數據結構，但是其不合理性是很明顯的，這個也是我們學校一個比較爭論的話題。在學的時候一定要自己有個認識，兩者是同等重要的，不存在先學後學的問題。而且在學的過程中，更重要的是學習方法。

『柒』 數據結構和演算法不一樣嗎

這個肯定是不一樣，有區別的。數據是一切能輸入計算機中的信息的總和，結構是指數據之間的關系。數據結構就是將數據及其之間的關系有效地存儲在計算機中並進行基本操作。
演算法是對特定問題求解步驟的一種描述，通俗講就是解決問題的方法和策略。
但是他們又是相輔相成的。只有數據結構沒有演算法，相當於只把數據存儲到計算機中，而沒有有效的方法去處理，就像一幢只有框架的爛尾樓；若只有演算法，沒有數據結構，就像沙漠里的海市蜃樓，只不過是空中樓閣罷了。

數據結構是演算法實現的基礎，演算法總是要依賴於某種數據結構來實現的。數據結構是數據間的有機關系，而演算法是對數據的操作步驟；兩者不可分開來談，不能脫離演算法來討論數據結構，也不能脫離數據結構研究演算法。
如果你還不太清楚，或者想知道的更多，可以去了解一下小碼哥李明傑。

『捌』 演算法和數據結構有什麼區別

其實兩者可以說關聯不大。
演算法就是一個處理的方法，比如大學里基礎的排序演算法，就是為了完成對一組數據排序。查找演算法，就是為了在一個集合中查找需要的項。除此之外，還有很多演算法，比方說，加密、壓縮、圖像處理。
而數據結構就是數據的結構。比方說隊列、堆、棧、鏈表、樹等等。
大學里的《演算法與數據結構》這門課是個入門的演算法課和數據結構課程。教授針對不同的數據結構進行的排序、查找、遍歷的不同演算法。僅是演算法基礎，就象大學里都是以C語言作為入門語言一樣的。

『玖』 數據結構學的到底是什麼和演算法有什麼關系

首先,數據結構是一門計算機語言學的基礎學科，它不屬於任何一門語言，其體現的是幾乎所有標准語言的演算法的思想。

上面的概念有一些模糊，我們現在來具體說一說，相信你門的數據結構使用的是一門具體的語言比如C/C++語言來說明，那是為了輔助的學習數據結構，而數據結構本身不屬於任何語言（相信你把書上的程序敲到電腦裡面是不能通過的吧，其只是描述了過程，要調試程序，還需要修改和增加一些東西）。你們的書上開始應該在講究數據的物理存儲結構/邏輯存儲結構等概念，說明數據結構首先就是「數據的結構」，在內存上的存儲方式，就是物理的存儲結構，在程序使用人員的思想上它是邏輯的。比如：

你們在C/C++中學習到鏈表，那麼鏈表是什麼一個概念，你們使用指針制向下一個結點的首地址，讓他們串聯起來，形成一個接一個的結點，就像顯示生活中的火車一樣。而這只是對於程序員的概念，但是在內存中存儲的方式是怎樣的那？對於你程序員來說這是「透明」的，其內部分配空間在那裡，都是隨機的，而內存中也沒有一個又一根的線將他們串聯起來，所以，這是一個物理與邏輯的概念，對於我們程序員只需要知道這些就可以了，而我們主要要研究的是「邏輯結構」。

我可以給你一個我自己總結的一個概念：所有的演算法必須基於數據結構生存。也就是說，我們對於任何演算法的編寫，必須依賴一個已經存在的數據結構來對它進行操作，數據結構成為演算法的操作對象，這也是為什麼演算法和數據結構兩門分類不分家的概念，演算法在沒有數據結構的情況下，沒有任何存在的意義；而數據結構沒有演算法就等於是一個屍體而沒有靈魂。

『拾』 演算法和數據結構有什麼區別

數據結構是演算法實現的基礎，演算法總是要依賴於某種數據結構來實現的。往往是在發展一種演算法的時候，構建了適合於這種演算法的數據結構。一種數據結構如果脫離了演算法，那還有什麼用呢？實際上也不存在一本書單純的講數據結構，或者單純的講演算法。當然兩者也是有一定區別的，演算法更加的抽象一些，側重於對問題的建模，而數據結構則是具體實現方面的問題了，兩者是相輔相成的。