说明：
本博客是本人在学习数据结构的过程中，对知识点的一种梳理和记录，综合了各方面的资料，外加上个人的见解！主要参考资料如下：
书籍：《Java数据结构和算法-第二版》、《数据结构与算法分析-第三版》
博客： https://www.cnblogs.com/smyhvae/category/722932.html
提出问题
数据结构这个名词，我们经常会遇见，特别是在编程过程中，这是一个绕不开的话题。那么它到底是什么呢？有什么作用呢？越是熟悉的东西，当你仔细观摩的时候却发现它是如此的生疏。在学习数据结构与算法之前，我们有必要弄清楚下面的几个问题：
- 什么是数据结构？它分别都有哪些分类、特点
- 什么是算法？它又有哪些特点呢
- 什么是数据类型，什么是抽象数据类型（ADT）?
下面我们就来开始学习数据结构和算法，are you ready?
一. 数据结构概述
1.定义
数据结构是指相互之间存在着一种或多种关系的数据元素的集合和该集合中数据元素之间的关系组成。记为：
Data_Structure=(D,R)
其中D是数据元素的集合，R是该集合中所有元素之间的关系的有限集合。数据结构包括数组、链表、栈、二叉树、哈希表等等。
2.分类
3.常见数据结构及其特性
二. 算法概述
1.定义
Algorithm,是对特定问题求解步骤的一种描述，它是指令的有限序列，其中每一条指令表示一个或者多个操作。
２.算法的特性
- 有穷性：指令序列是有限的
- 确定性：每条语句的含义明确，无二义性
- 可行性：每条语句都应在有限的时间内完成
- 输入：零个或者多个输入
- 输出：一个或者多个输出
3.算法的评定
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考虑。
时间复杂度：
算法的时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量。一般来说，计算机算法是问题规模n 的函数f(n)，算法的时间复杂度也因此记做。
T(n)=Ο(f(n))
因此，问题的规模n 越大，算法执行的时间的增长率与f(n) 的增长率正相关，称作渐进时间复杂度。
空间复杂度：
算法的空间复杂度是指算法需要消耗的内存空间。其计算和表示方法与时间[复杂度]类似，一般都用复杂度的渐近性来表示。同时间复杂度相比，空间复杂度的分析要简单得多。
正确性：
算法的正确性是评价一个算法优劣的最重要的标准。
可读性：
算法的可读性是指一个算法可供人们阅读的容易程度。
健壮性：
健壮性是指一个算法对不合理数据输入的反应能力和处理能力，也称为容错性。
4.算法与程序的区别
程序：
（program）程序是软件开发人员根据用户需求开发的、用程序设计语言描述的适合计算机执行的指令（语句）序列。
程序包含的四个要素：
- 数据结构
- 算法
- 程序设计方法
- 编程语言
程序与算法不同。程序是算法用某种程序设计语言的具体实现。程序可以不满足算法的有穷性，比如操作系统也是一种程序，如果你愿意，你的电脑可以一直开着，保持操作系统的运行。
三. 数据类型
1.数据类型
是指一种值的集合和定义在集合上的操作集合。例如：java的整数类型(Integer),就不仅仅表示整数数值的集合，还包括对整数类型进行的操作集合，加、减、乘、除、模等操作。
我们通常所指的数据类型是某种高级语言支持的基本数据类型。 比如java的基本数据类型：int、double、float、char等等。
Java中的数据类型：
2.抽象数据类型
一个数学模型以及定义在这个模型上的一组操作（由用户定义，用以表示应用问题的数据模型）。
看起来抽象数据类型和数据类型的定义基本相同。不同点在于：数据类型通常是指某种高级语言的，而抽象数据类型用户重新设计，一种概念。这里的"抽象"的含义在于数学抽象。
- 原子类型：比如整型
- 固定聚合类型：比如复数，两个实数确定的次序构成
- 可变聚合类型：比如汽车类型，构成的成分是不确定的。(因为小轿车、大卡车的构成是不同的)
抽象数据类型抽象的层次越高，那么可复用性也越高。比如：java中的Object是对所有对象的抽象，那么就可以作为所有类的父类。
表示：C语言中由结构体、Java中用类
以上是我对数据结构一个简单的描述和总结，目的在于帮助自己和大家理清一些关于数据结构相关的概念，为后面的学习打下基础。
