數據結構圖演算法

㈠ 什麼是數據結構什麼是演算法演算法與程序有什麼關系

在計算機編程領域，數據結構與演算法的應用是無處不在。比如圖像視頻處理、數據壓縮、資料庫、游戲開發、操作系統、編譯器、搜索引擎、AR、VR、人工智慧、區塊鏈等領域，都是以數據結構與演算法為基石。

數據結構與演算法屬於開發人員的基本內功，也能訓練大腦的思考能力，掌握一次，終生受益。扎實的數據結構與演算法功底，能讓我們站在更高的角度去思考代碼、寫出性能更優的程序，能讓我們更快速地學習上手各種新技術（比如人工智慧、區塊鏈等），也能讓我們敲開更高級編程領域的大門。

數據結構與演算法更是各大名企面試題中的常客，如果不想被行業拋棄、想進入更大的名企、在IT道路上走得更遠，掌握數據結構與演算法是非常有必要。

㈡ 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。

㈢ 演算法和數據結構有什麼區別

一、指代不同

1、演算法：是指解題方案的准確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令。

2、數據結構：指相互之間存在一種或多種特定關系的數據元素的集合。

二、目的不同

1、演算法：指令描述的是一個計算，當其運行時能從一個初始狀態和（可能為空的）初始輸入開始，經過一系列有限而清晰定義的狀態，最終產生輸出並停止於一個終態。

2、數據結構：研究的是數據的邏輯結構和數據的物理結構之間的相互關系，並對這種結構定義相適應的運算，設計出相應的演算法，並確保經過這些運算以後所得到的新結構仍保持原來的結構類型。

三、特點不同

1、演算法：演算法中執行的任何計算步驟都是可以被分解為基本的可執行的操作步驟，即每個計算步驟都可以在有限時間內完成。

2、數據結構：核心技術是分解與抽象。通過分解可以劃分出數據的3個層次；再通過抽象，舍棄數據元素的具體內容，就得到邏輯結構。

㈣ 數據結構和演算法有什麼關系數據結構就是演算法嗎

首先你要弄清楚數據結構是什麼？數據結構呢其實就是一種存儲數據之間的邏輯結構：比如我們學過的線性結構：順序表啦，鏈表啦；層次結構：樹啦。合適的數據結構可以帶來更高的運行效率和存儲效率，與相應解決實際問題演算法的適應性也就越高，這也就是為什麼一些演算法指定了數據存儲必須以某種特定的數據結才行。一般都是根據合適的數據結構來設計演算法，而不是根據演算法來設計數據結構。

演算法和數據結構往往是互不分開的。離開了演算法，數據結構就顯得毫無意義，而沒有了數據結構演算法就沒有實現的條件。良好的數據結構思想就是一種高效的演算法，但是數據結構不等於演算法。只有當數據結構用於處理某個特定問題類型的時候，數據結構才會體現為演算法。要想細致的了解，就要多看書，因為這東西畢竟發展了那麼多年，一兩句話是說不清楚的。想知道更多的數據結構與演算法知識嗎？可以去了解一下小碼哥李明傑。

㈤ 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）。

㈥ 數據結構與演算法的內容簡介

本書是國家級雙語教學示範課程《數據結構》的配套教材，根據教育部高等學校計算機科學與技術教學指導委員會制定的《高等學校計算機科學與技術專業發展戰略研究報告暨專業規范》編寫。全書每章均以數據的邏輯結構、存儲結構和相應的演算法實現為主線，並對演算法的運算效率進行分析。全書分為8章，涵蓋了各種常見數據結構。第1章主要介紹數據結構和演算法分析的基本概念，第2～6章主要介紹典型的線性結構、樹型結構和圖型結構，第7～8章分別介紹查找和排序操作。另外，每章後面附有習題和上機實驗內容，上機實驗提供了完整的、可運行的程序上機實驗供讀者參考，以加深讀者對所學知識的理解和應用。本書既可作為高等院校計算機及相關專業數據結構課程的教學用書，也可作為從事計算機工程與應用的廣大讀者的參考書。

㈦ 演算法與數據結構的區別

演算法與數據結構根本不具可比性。數據結構主要用於把一些數據按照一定的方式儲存起來，以便更好的進行提取和查詢操作，像int，結構體，隊列，棧，樹，堆都是一種數據結構，演算法指解決某一類問題的通用做法，如動態規劃，貪心，dijkstra，floyd，prim。兩者都對編程至關重要，解決某個問題可能要用到高效的演算法和好的數據結構。

㈧ 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。

㈨ 數據結構和演算法有什麼關系數據結構就是演算法嗎

它們可以相互區別也可以相互統一.廣義上講,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.但是對於所有的計算問題,都離不開要 計算的對象或者要處理的信息,而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.單講數據結構,它指數據的組織結構,它 有邏輯結構和物理結構,另外還包括一些定義在某種數據結構上的演算法,它只限於某一特定數據結構中使用,可以認為它是數據結構的組成部分,比如棧的壓棧操 作,這些演算法雖小但很重要,可以看成是它們決定了數據結構的外部特性,比如同樣是堆,有二叉堆,二項式堆,它們除了內部結構的不同,最大的還是外部操作的 演算法性能不同,也決定了它們本質上的不同,如果外部性能一樣,那研究將是毫無意義的.總之,不能脫離演算法討論數據結構,也不能脫離數據結構研究演算法.