数据结构是存储的基石

算法是一切高性能程序的灵魂，而数据结构就是这个数据的装载容器

但是数据格式不一，容器也不一样

一、数据结构初识

1.数据结构：

Date  Structure---->数据的结构

就是存储数据的不同方式：

简单来说，卖鸡蛋，用袋子不规则的装起来，或者用专门的蛋板子去装；

2.数据结构的分类：

一般的就是数据结构：

数组

链表：

算法： Algorithm

解决同一问题的不同解决方法--->对于特定的数据结构；

算法的优劣：

时间维度：

时间差，幅度不够，循环来凑；

空间维度：

Big  o:

时间-问题（数据）规模：

时间复杂度：随着数据规模的变化，这个时间所呈现的规律；

空间复杂度：随着数据规模的变化，这个空间所呈现的规律；

场景一：

访问数组中的特定位置的数据

解析：  比如数组的长度为 10 ，只需要算偏移量，跳转就可以

随着数据的规模扩大，变成 10000， 也是计算偏移量，跳转

一般在算法中表示复杂度： 大写的 O 来判定：

O(1)------>作为本场景数据获取特定位置的数据；

但是场景转换成链表之后呢，我们可以成为一个简单的数据；

数据规模为 n，找出特定位置（特定位置相对于时间复杂度来说，比较差的情况），那我们就规定为是，找出最后一个数据的时间；

这里的时间复杂度 为  O(5)

经过数据规模扩大到 N

O(n)作为访问随机数据的时间复杂度；

场景二：求数组的平均数

经过数据规模的扩大，数组增加然后平均的步骤也增加

因为时间复杂度是 O(n)

场景三： 找出数组最大值得时间复杂度：

数组的最大值，

解析

三个数据的话，需要对比两次，

四个数据的话，需要对比三次

时间复杂度为:O(n-1)

2.1 线性数据结构  ：

分为链式数据结构（链表）和顺序数据结构（数组）

队列，数组、链表、栈

非线性的数据结构：

对于多种排序的复杂度，是个图标：