程序 = 数据结构 + 算法
概念
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数据（数值型，非数值型）
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数据元素（或称为元素、结点、顶点）
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数据项（组成数据元素的最小单位，不可分割）
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数据对象（性质相同数据元素的集合）
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数据结构 Data Structure
结构——数据元素相互之间的关系 Data Structure 就是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素集合 数据结构三个方面： 1.逻辑结构：线性、非线性 || 集合、线性、树形、图状或网状 2.物理/存储结构：顺序、链式、索引、散列 3.数据的运算和实现 问：逻辑结构和存储结构的关系 存储结构是逻辑关系的映像，逻辑结构是数据结构的抽象，存储结构是数据结构的实现
数据类型
值的集合+值集合上的一组操作
抽象数据类型 Abstract Data Type，ADT
可用（D，S，P）三元组表示
- D 是数据对象
- S 是 D 上的关系集
- P 是对 D 的基本操作集
定义格式
ADT 抽象数据类型名{
数据对象：<数据对象的定义>
数据关系：<数据关系的定义>
基本操作：<基本操作的定义>
}ADT 抽象数据类型名
数据对象与数据关系用伪代码藐视
基本操作要分为：
1、基本操作名（参数表）
2、初始条件（初始条件描述）
3、操作结果（操作结果描述）
抽象数据类型举例：Circle的定义
ADT Circle {
数据对象: D={r,x,y|r,x,y均为实数}
数据关系: R={<r,x,y>|r是半径，<x,y>是圆心坐标}
基本操作：
Circle(&C,r,x,y)
操作结果：构造一个圆；
double Area(C)
初始条件：圆已存在；
操作结果：计算面积；
double Circumference(C)
初始条件：圆已存在；
操作结果：计算周长；
……
}ADT Circle
算法
定义： 对特定问题求解方法和步骤的描述，是指令的有限序列。
算法特性： 有穷性、确定性、可行性、输入（零个或多个）、输出（一个或多个）
算法设计要求： 正确性、可读性、健壮性、高效性
算法分析
考虑“算法效率”：
1.时间效率：事后统计、事前分析（✔）
仅仅比较不同算法的数量级
称 O(f(n)) 为算法的渐进时间复杂度，简称时间复杂度，通常考虑 最坏/平均时间复杂度
<求时间复杂度，首先要找到基本语句>
2.空间效率
渐进空间复杂度
辅助空间
原地工作：空间效率为常数阶，不需要辅助空间
<注：时间效率与空间效率往往是矛盾的>
