数据结构

数据结构是计算机存储、组织数据的方式，指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。

通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。

一、数据结构的基本功能

　　①、如何插入一条新的数据项
　　②、如何寻找某一特定的数据项
　　③、如何删除某一特定的数据项
　　④、如何迭代的访问各个数据项，以便进行显示或其他操作

二、常用的数据结构

数据结构	优点	缺点
数组	插入快	查找慢，删除慢，大小固定，只能存储单一元素
有序数组	比无序数组查询快	查找慢，删除慢，大小固定，只能存储单一元素
栈	提供后进先出的存取方式	存取其他项很慢
队列	提供先进先出的存取方式	存取其他项很慢
链表	插入快，删除快	查找慢
二叉树	如果树都是平衡的，则查找、插入、删除都快	删除算法复杂
红黑树	查找、插入、删除都快，树总是平衡的	算法复杂
2-3-4树	查找、插入、删除都快，树总是平衡的	算法复杂
哈希表	如果关键字已知则存取极快	删除慢，如果不知道关键字存取慢，对存储空间使用不充分
堆	插入、删除快，对最大数据项存取快	对其他数据项存取慢
图	对现实世界建模	有些算法慢且复杂
#算法

算法简单来说就是解决问题的步骤。

在Java中，算法通常都是由类的方法来实现的。前面的数据结构，比如链表为啥插入、删除快，而查找慢，平衡的二叉树插入、删除、查找都快，这都是实现这些数据结构的算法所造成的。

一、算法的五个特征

　　①、有穷性：对于任意一组合法输入值，在执行又穷步骤之后一定能结束，即：算法中的每个步骤都能在有限时间内完成。
　　②、确定性：在每种情况下所应执行的操作，在算法中都有确切的规定，使算法的执行者或阅读者都能明确其含义及如何执行。并且在任何条件下，算法都只有一条执行路径。
　　③、可行性：算法中的所有操作都必须足够基本，都可以通过已经实现的基本操作运算有限次实现之。
　　④、有输入：作为算法加工对象的量值，通常体现在算法当中的一组变量。有些输入量需要在算法执行的过程中输入，而有的算法表面上可以没有输入，实际上已被嵌入算法之中。
　　⑤、有输出：它是一组与“输入”有确定关系的量值，是算法进行信息加工后得到的结果，这种确定关系即为算法功能。

二、算法的设计原则

　　①、正确性：首先，算法应当满足以特定的“规则说明”方式给出的需求。其次，对算法是否“正确”的理解可以有以下四个层次：
　　　　　　　　一、程序语法错误。
　　　　　　　　二、程序对于几组输入数据能够得出满足需要的结果。
　　　　　　　　三、程序对于精心选择的、典型、苛刻切带有刁难性的几组输入数据能够得出满足要求的结果。
　　　　　　　　四、程序对于一切合法的输入数据都能得到满足要求的结果。
　　　　　　　　PS：通常以第三层意义的正确性作为衡量一个算法是否合格的标准。
　　②、可读性：算法为了人的阅读与交流，其次才是计算机执行。因此算法应该易于人的理解；另一方面，晦涩难懂的程序易于隐藏较多的错误而难以调试。
　　③、健壮性：当输入的数据非法时，算法应当恰当的做出反应或进行相应处理，而不是产生莫名其妙的输出结果。并且，处理出错的方法不应是中断程序执行，而是应当返回一个表示错误或错误性质的值，以便在更高的抽象层次上进行处理。
　　④、高效率与低存储量需求：通常算法效率值得是算法执行时间；存储量是指算法执行过程中所需要的最大存储空间，两者都与问题的规模有关。