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数据结构的基本概念
在学习某个知识之前，我们是否都有问过自己我们到底在学习的目的是什么？学习数据结构也一样，我们学习数据结构主要是为了用程序把现实世界的问题信息化；用计算机高效地处理这些信息从而创造价值。ok，接下来就正式学习数据结构这门课程：
数据：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合的集合。数据是计算机程序加工的原料。
数据元素：数据的基本单位，通常作为一个整体进行考虑和处理。
数据项：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。
数据对象：具有相同性质的数据元素的集合，是数据的一个子集。
它们之间的关系如下图所示：
数据结构：是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。 数据结构这门课着重关注的是数据元素之间的关系，和对这些数据元素的操作，而不关心具体的数据项内容。
数据结构的三要素
数据结构三要素主要分为逻辑结构、数据的运算、物理结构(存储结构)，以及每个结构对应的知识，接下来来将对这三要素进行简单的介绍一下：
逻辑结构分为好几种情况，接下来将逐一讲解，以下是数据元素之间常见的逻辑关系：
集合结构：各个元素同属于一个集合，别无其它关系。
线性结构：数据元素之间是一对一的关系，除了第一个元素，所有元素都有唯一前驱；除了最后一个元素，所有元素都有唯一后继。
树形结构：数据元素之间是一对多关系。
图状结构：数据元素之间是多对多关系。
数据的运算：针对于某种逻辑结构，结合实际需求，定义基本运算。
物理结构是为了用计算机表示数据元素的逻辑关系，以下是物理结构创建的存储方式：
顺序存储：把逻辑上相邻的元素存储在物理位置上也相邻的存储单元中，元素之间的关系由存储单元的邻接关系来体现。
链式存储：逻辑上相邻的元素在物理位置上可以不相邻，借助指示元素存储地址的指针来表示元素之间的逻辑关系。
索引存储：在存储元素信息的同时，还建立附加的索引表。索引表中的每项称为索引项，索引项的一般形式是(关键字，地址)。
散列存储：根据元素的关键字直接计算出该元素的存储地址，又称哈希存储。
若采用顺序存储，则各个数据元素在物理上必须是连续的；若采用非顺序存储，则各个数据元素在物理上可以是离散的。数据的存储结构会影响存储空间分配的方便程度；对数据运算的速度。
算法的基本概念
算法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。
算法具有如下特性：
有穷性：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。算法必须是有穷的，而程序可以是无穷的。
确定性：算法中的每条指令必须有确切的含义，对于相同的输入只能得出相同的输出。
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：一个算法有一个或多个输出，这些输出是与输入有着某种特定关系的量。
一个好的算法应该具备如下特质：
正确性：算法应能够正确地解决求解问题。
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，而不会产生莫名其妙的输出结果。
高效性与低存储量需求：花的时间少(时间复杂度低)和不费内存(空间复杂度低)。
总结图片如下：
关于时间复杂度和空间复杂度的讲解操作，我在之前的文件就已经讲解过了，不知道的朋友推荐看一下我之前的文章：时间复杂度和空间复杂度(我不信看完这篇文章你还不懂) ，当然也可以看一下下面整理的知识梳理文档：
这篇文章主要讲解了数据结构相关的基本概念，下篇文章将着重讲解数据结构的相关知识。