這份北大的課程又火了！
今天來了解一下數(shù)據(jù)結構與算法。
數(shù)據(jù)結構與算法是北京大學于2018年首次在中國大學MOOC開設的慕課課程。
算法與數(shù)據(jù)結構是程序設計中相輔相成的兩個方面，是計算機學科的重要基石。
數(shù)據(jù)結構和算法是程序員的基本功，值得每一個程序員好好學習。數(shù)據(jù)結構表示計算機存儲數(shù)據(jù)的方式，算法是完成某個特定任務的過程。
不管你是學習C語言，還是Java，Python，或者是前端，數(shù)據(jù)結構和算法都是必須要掌握的內(nèi)容。
怎么理解呢？
編程好比是一輛汽車，而數(shù)據(jù)結構和算法是汽車內(nèi)部的變速箱。
一個開車的人不懂變速箱的原理也是能開車的，同理一個不懂數(shù)據(jù)結構和算法的人也能編程。
但是如果一個開車的人懂變速箱的原理，比如降低速度來獲得更大的牽引力，或者通過降低牽引力來獲得更快的行駛速度。那么爬坡時使用1檔，便可以獲得更大的牽引力；下坡時便使用低檔限制車的行駛速度。
回到編程而言，比如將一個班級的學生名字要臨時存儲在內(nèi)存中，你會選擇什么數(shù)據(jù)結構來存儲，數(shù)組還是ArrayList，或者HashSet，或者別的數(shù)據(jù)結構。如果不懂數(shù)據(jù)結構的，可能隨便選擇一個容器來存儲，也能完成所有的功能，但是后期如果隨著學生數(shù)據(jù)量的增多，隨便選擇的數(shù)據(jù)結構肯定會存在性能問題，而一個懂數(shù)據(jù)結構和算法的人，在實際編程中會選擇適當?shù)臄?shù)據(jù)結構來解決相應的問題，會極大地提高程序的性能。
一、數(shù)據(jù)結構
數(shù)據(jù)結構是計算機存儲、組織數(shù)據(jù)的方式，指相互之間存在一種或多種特定關系的數(shù)據(jù)元素的集合。
通常情況下，精心選擇的數(shù)據(jù)結構可以帶來更高的運行或者存儲效率。數(shù)據(jù)結構往往同高效的檢索算法和索引技術有關。
1、數(shù)據(jù)結構的基本功能
插入一條新的數(shù)據(jù)項
尋找某一特定的數(shù)據(jù)項
刪除某一特定的數(shù)據(jù)項
迭代的訪問各個數(shù)據(jù)項，以便進行顯示或其他操作
2、常見的數(shù)據(jù)結構
數(shù)組 Array
棧 Stact
隊列 Queue
鏈表 Linked List
樹 Tree
哈希表 Hash
堆 Heap
圖 Graph
二、算法
算法簡單來說就是解決問題的步驟。
在Java中，算法通常都是由類的方法來實現(xiàn)的。前面的數(shù)據(jù)結構，比如鏈表為啥插入、刪除快，而查找慢，平衡的二叉樹插入、刪除、查找都快，這都是實現(xiàn)這些數(shù)據(jù)結構的算法所造成的。后面我們講的各種排序?qū)崿F(xiàn)也是算法范疇的重要領域。
1、算法的五個特征
①、有窮性：對于任意一組合法輸入值，在執(zhí)行有窮步驟之后一定能結束，即：算法中的每個步驟都能在有限時間內(nèi)完成。
②、確定性：在每種情況下所應執(zhí)行的操作，在算法中都有確切的規(guī)定，使算法的執(zhí)行者或閱讀者都能明確其含義及如何執(zhí)行。并且在任何條件下，算法都只有一條執(zhí)行路徑。
③、可行性：算法中的所有操作都必須足夠基本，都可以通過已經(jīng)實現(xiàn)的基本操作運算有限次實現(xiàn)之。
④、可輸入：作為算法加工對象的量值，通常體現(xiàn)在算法當中的一組變量。有些輸入量需要在算法執(zhí)行的過程中輸入，而有的算法表面上可以沒有輸入，實際上已被嵌入算法之中。
⑤、可輸出：它是一組與“輸入”有確定關系的量值，是算法進行信息加工后得到的結果，這種確定關系即為算法功能。
2、算法的設計原則
①、正確性：首先，算法應當滿足以特定的“規(guī)則說明”方式給出的需求。其次，對算法是否“正確”的理解可以有以下四個層次：
程序語法錯誤。
程序?qū)τ趲捉M輸入數(shù)據(jù)能夠得出滿足需要的結果。
程序?qū)τ诰倪x擇的、典型、苛刻且?guī)в械箅y性的幾組輸入數(shù)據(jù)能夠得出滿足要求的結果。
程序?qū)τ谝磺泻戏ǖ妮斎霐?shù)據(jù)都能得到滿足要求的結果。
PS：通常以第 三 層意義的正確性作為衡量一個算法是否合格的標準。
②、可讀性：算法為了人的閱讀與交流，其次才是計算機執(zhí)行。因此算法應該易于人的理解；另一方面，晦澀難懂的程序易于隱藏較多的錯誤而難以調(diào)試。
③、健壯性：當輸入的數(shù)據(jù)非法時，算法應當恰當?shù)刈龀龇磻蜻M行相應處理，而不是產(chǎn)生莫名其妙的輸出結果。并且，處理出錯的方法不應是中斷程序執(zhí)行，而是應當返回一個表示錯誤或錯誤性質(zhì)的值，以便在更高的抽象層次上進行處理。
④、高效率與低存儲量需求：通常算法效率指的是算法執(zhí)行時間；存儲量是指算法執(zhí)行過程中所需要的最大存儲空間，兩者都與問題的規(guī)模有關。
前面三點 正確性，可讀性和健壯性相信都好理解。對于第四點算法的執(zhí)行效率和存儲量，我們知道比較算法的時候，可能會說“A算法比B算法快兩倍”之類的話，但實際上這種說法沒有任何意義。
因為當數(shù)據(jù)項個數(shù)發(fā)生變化時，A算法和B算法的效率比例也會發(fā)生變化，比如數(shù)據(jù)項增加了50%，可能A算法比B算法快三倍，但是如果數(shù)據(jù)項減少了50%，可能A算法和B算法速度一樣。所以描述算法的速度必須要和數(shù)據(jù)項的個數(shù)聯(lián)系起來。也就是“大O”表示法，它是一種算法復雜度的相對表示方式，這里我簡單介紹一下，后面會根據(jù)具體的算法來描述。
相對(relative)：你只能比較相同的事物。你不能把一個做算數(shù)乘法的算法和排序整數(shù)列表的算法進行比較。但是，比較2個算法所做的算術操作（一個做乘法，一個做加法）將會告訴你一些有意義的東西；
表示(representation)：大O(用它最簡單的形式)把算法間的比較簡化為了一個單一變量。這個變量的選擇基于觀察或假設。例如，排序算法之間的對比通常是基于比較操作(比較2個結點來決定這2個結點的相對順序)。這里面就假設了比較操作的計算開銷很大。但是，如果比較操作的計算開銷不大，而交換操作的計算開銷很大，又會怎么樣呢？這就改變了先前的比較方式；
復雜度(complexity)：如果排序10,000個元素花費了我1秒，那么排序1百萬個元素會花多少時間？在這個例子里，復雜度就是相對其他東西的度量結果。
然后我們再說說算法的存儲量，包括：
程序本身所占空間；
輸入數(shù)據(jù)所占空間；
輔助變量所占空間；
一個算法的效率越高越好，而存儲量是越低越好。
本篇文章我們簡單的介紹了數(shù)據(jù)結構和算法的概念，算法是解決問題的步驟，而數(shù)據(jù)結構的實現(xiàn)離不開算法，可能理解起來比較模糊，不用擔心，我們一起來看下列視頻并跟著老師一起學習。
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