数据结构与算法笔记
什么是数据结构？什么是算法？
从广义上讲，数据结构就是指一组数据的存储结构。算法就是操作数据的一组方法。
图书馆里面的书，摆放的位置和方式是存储结构；而我们找书的方法是算法；比如我们按照编号，按照类别，
从狭义上讲，是指某些著名的数据结构和算法，比如队列、栈、堆、二分查找、动态规划等。这些都是前人智慧的结晶，我们可以直接拿来用。我们要讲的这些经典数据结构和算法，都是前人从很多实际操作场景中抽象出来的，经过非常多的求证和检验，可以高效地帮助我们解决很多实际的开发问题。
数据结构和算法什么关系？
据结构和算法是相辅相成的。数据结构是为算法服务的，算法要作用在特定的数据结构之上。 因此，我们无法孤立数据结构来讲算法，也无法孤立算法来讲数据结构。
同一问题可用不同算法解决，而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率。算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法。一个算法的评价主要从时间复杂度和空间复杂度来分析
什么是复杂度分析？
数据结构与算法中最重要的概念——复杂度分析
数据结构和算法解决的是如何更省、更快地存储和处理数据的问题，因此，我们就需要一个考量效率和资源消耗的方法，这就是复杂度分析方法。如果没有学会复杂度分析，那就相当于只知道操作口诀，而没掌握心法。
一、事后统计的方法
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一是要想对设计的算法的运行性能进行评测，必须先依据算法编制相应的程序并实际运行
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时间的统计量依赖于计算机的硬件、软件等环境因素，有时容易掩盖算法本身的优势。
二、事前分析估算的方法 （一般采用这种）
在编写程序前，依据统计方法对算法进行估算。一个用高级语言编写的程序在计算机上运行时所消耗的时间取决于下列因素：
(1). 算法采用的策略、方法；(2). 编译产生的代码质量；(3). 问题的输入规模；(4). 机器执行指令的速度。
一个算法是由控制结构（顺序、分支和循环3种）和原操作（指固有数据类型的操作）构成的，则算法时间取决于两者的综合效果。为了便于比较同一个问题的不同算法，通常的做法是，从算法中选取一种对于所研究的问题（或算法类型）来说是基本操作的原操作，以该基本操作的重复执行的次数作为算法的时间量度。
数据结构和算法本身解决的快和省的问题； 如何衡量的代码的执行效率；时间、空间复杂度分析。
明天继续码：时间、空间复杂度分析
