数据结构
数据结构主要研究非数值计算问题，数据结构是一门研究非数值计算程序设计中的操作对象，以及这些对象之间关系和操作的学科。
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。
数据结构包括逻辑结构和存储结构两个层次。
逻辑结构的四种基本关系：
- 集合结构
- 线性结构
- 树结构
- 图结构
线性结构：线性表，栈和队列，字符串，数组，广义表。
非线性结构：树，二叉树，有向图，无向图。
存储结构：顺序存储结构（数组）和链式存储结构（指针）。
数据类型和抽象数据类型
数据类型：是一个值的集合和定义在这个值集上的一组操作的总称。
抽象数据类型：一般指由用户定义的，表示应用问题的数学模型，以及定义在这个模型上的一组操作的总称，具体包括三部分：数据对象，数据对象上关系的集合以及数据对象的基本操作的集合。
算法和算法分析
算法具有五个特性：有穷性，确定性，可行性，输入和输出。
一个算法的优劣应该从以下四个方面来评价：正确性，可读性，健壮性和高效性。
衡量算法效率的方法：事后统计法和事前估计法。
影响算法时间代价的主要因素有：问题规模，待处理数据的状态。
语句频度(Frequency Count)：一条语句重复执行的次数。
基本语句：算法中重复执行次数和算法的执行时间成正比的语句。
如果算法的执行时间不随问题规模n的增加而增长，算法中语句频度就是某个常数，即使这个常数再大，算法的时间复杂度都是O(1)。
时间复杂度递增排序：常量阶，对数阶，线性阶，线性对数阶，平方阶，立方阶，k次方阶，指数阶。