數據結構是演算法的具體實現

Ⅰ 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。

Ⅱ 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.

Ⅲ 數據結構與演算法知識

對於大多數的程序員來說，在學習數據分析等技術的時候需要先了解關於數據結構以及演算法等知識點，下面我們就給大家簡單介紹一下什麼是數據結構?什麼是演算法?

大部分數據結構和演算法教材，在開篇都會給這兩個概嫌唯亂念下一個明確的定義。但是，這些定義都很抽象，對理解這兩個概念並沒有實質山旁性的幫助，反倒會讓你陷入死摳定義的誤區。畢竟，我們現在學習，並不是為了考試，所以，概念背得再牢，不會用也就沒什麼用。

雖然我們說沒必要深挖嚴格的定義，但是這並不等於不需要理解概念。下面我就從廣義和狹義兩個層面，來幫你理解數據結構與演算法這兩個概念。

從廣義上講，數據結構就是指一組數據的芹檔存儲結構。演算法就是操作數據的一組方法。

圖書館儲藏書籍你肯定見過吧?為了方便查找，圖書管理員一般會將書籍分門別類進行「存儲」。按照一定規律編號，就是書籍這種「數據」的存儲結構。

那我們如何來查找一本書呢?有很多種辦法，你當然可以一本一本地找，也可以先根據書籍類別的編號，是人文，還是科學、計算機，來定位書架，然後再依次查找。籠統地說，這些查找方法都是演算法。

從狹義上講，也就是我們專欄要講的，是指某些著名的數據結構和演算法，比如隊列、棧、堆、二分查找、動態規劃等。這些都是前人智慧的結晶，我們可以直接拿來用。我們要講的這些數據結構和演算法，都是前人從很多實際操作場景中抽象出來的，經過非常多的求證和檢驗，可以高效地幫助我們解決很多實際的開發問題。

那數據結構和演算法有什麼關系呢?為什麼大部分書都把這兩個東西放到一塊兒來講呢?

這是因為，數據結構和演算法是相輔相成的。數據結構是為演算法服務的，演算法要作用在特定的數據結構之上。因此，我們無法孤立數據結構來講演算法，也無法孤立演算法來講數據結構。

比如，因為數組具有隨機訪問的特點，常用的二分查找演算法需要用數組來存儲數據。但如果IT培訓選擇鏈表這種數據結構，二分查找演算法就無法工作了，因為鏈表並不支持隨機訪問。

數據結構是靜態的，它只是組織數據的一種方式。如果不在它的基礎上操作、構建演算法，孤立存在的數據結構就是沒用的。

Ⅳ 數據結構有什麼

常用數據結構有哪些
數據元素相互之間的關系稱為結構。有四類基本結構： *** 、線性結構、樹形結構、圖狀結構;

*** 結構:除了同屬於一種類型外，別無其它關系

線性結構:元素之間存在一對一關系常見類型有: 數組,鏈表,隊列,棧,它們之間在操作上有所區別.例如:鏈表可在任意位置插入或刪除元素,而隊列在隊尾插入元素,隊頭刪除元素,棧只能在棧頂進行插

入,刪除操作.

樹形結構:元素之間存在一對多關系,常見類型有:樹(有許多特例:二叉樹、平衡二叉樹、查找樹等)

圖形結構:元素之間存在多對多關系,圖形結構中每個結點的前驅結點數和後續結點多個數可以任意
演算法和數據結構有什麼區別？？
數據結構是演算法實現的基礎，演算法總是要依賴於某種數據結構來實現的。往往是在發展一種演算法的時候，構建了適合鼎這種演算法的數據結構。一種數據結構如果脫離了演算法，那還有什麼用呢？實際上也不存在一本書單純的講數據結構，或者單純的講演算法。當然兩者也是有一定區別的，演算法更加的抽象一些，側重於對問題的建模，而數據結構則是具體實現方面的問題了，兩者是相輔相成的。
什麼是數據結構，數據之間的關系有幾種
數據結構是一門研究非數值計算的程序設計問題中計算機的操作對象以及它們之間的關系和操作等等的學科。

——《數據結構》(C語言版)，嚴蔚敏，清華大學出版社。

數據之間的結構有線性的數據結構（計算機處理的對象之間如果存在著一種最簡單的線性關系，則這類數學模型可稱為線性的數據結構）和表、樹和圖之類的數據結構（描述非數值問題的數學模型時不能用數學方程）。
數據結構中*和&的區別是什麼
應該是C++里的吧？沒有在C語言版的數據結構中看見&吧？

在定義時，* 是一個標識符，聲明該變數是一個指針，比如說int *p; 那p就是一個指向int型的指針；

在調用時，*p是指指針p指向的那個變數，比如說之前有int a=5；int *p=a；那麼p的值是a的地址，也就是指針p指向a，*p則等於a的值，即*p=5。

而&，則是引用，比如說有定義int a=5；再定義int b=&a；那麼這里的b則引用a的值，即b=5

，而再給b賦值：b=10，a的值也會變為10。

我想樓主會問*和&的區別，應該是針對函數定義里的參數而言吧，因為這里的這兩者比較相似：

舉幾個簡單例子：

先定義有int x=0；和int *p=x；

1、若定義函數： void fun_1（int a）{ a=5；} ， 則調用：fun_1(x); 之後，x還等於0；因為fun_1函數只改變了形參a的值，a只是fun_1函數里的局部變數，調用fun_1(x)相當於是「a=x;a=5;」，x沒變；

2、若定義函數：void fun_2（int &a）{ a=5；} ， 則調用：fun_2(x); 之後，x等於5；因為這里的a引用了x的值；

3、若定義函數：void fun_3（int *a）{ *a=5；} ， 則調用：fun_3(p); 之後，x也等於5；因為fun_3函數的參數a是一個指針，相當於a=p；*a則與*p指向同一地址，改變*a即改變*p即x
數據結構都有哪些分類呢？
根據數據元素間關系的不同特性，將數據結構常分為下列四類基本的結構：

⑴ *** 結構。該結構的數據元素間的關系是「屬於同一個 *** 」。

⑵線性結構。該結構的數據元素之間存在著一對一的關系。

⑶樹型結構。該結構的數據元素之間存在著一對多的關系。

⑷圖形結構。該結構的數據元素之間存在著多對多的關系，也稱網狀結構。

數據結構是計算機存儲、組織數據的方式。數據結構是指相互之間存在一種或多種特定關系的數據元素的 *** 。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。
數據結構是什麼？
呵呵，看你這樣喜歡去想是什麼的，將來肯定會知道的！但是既然問了，我就說一下我自己的見解！

其實，大家都說，數據結構+演算法=程序！數據結構就是提供一個程序中數據的邏輯視圖！什麼邏輯視圖呢？就是在你看起來你這樣來組織你的數據！比如說一張地圖！有很多城市，每個城市之間有很多路，每條路有距離！讓你來求一下給定的兩個城市的最短路！然後你就可用「無向圖」來組織這張地圖！就是用節點表示城市，邊表示路，邊的權表示路長度！接下來你的程序就可以用演算法在這張圖上（無向圖）上來操作！可能用dijkstra演算法來求兩點之間的最短路！

數組是一種數據結構！雖然簡單，但是她也是一種數據的存儲方式，就是這樣一個挨一個的存儲！數組也有很多很好的性質！

說這么多呢！其實數據結構是數據的組織方式，為你的程序提供更高的效率，不管用

數組，鏈表（單向，雙向，循環等等），堆棧（最大堆，最小堆），隊列（優先順序隊列）樹（二叉樹，紅黑樹，AVL樹，B+樹等等）區間樹，並查集，圖等等都是對於特定的問題，來說你這樣組織數據是你的程序更加高效而已！數據結構和演算法，一個用來存儲數據，一個用來操作數據！
什麼是數據結構
數據結構是計算機存儲、組織數據的方式。數據結構是指相互之間存在一種或多種特定關系的數據元素的 *** 。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。

名詞定義

數據結構是指相互之間存在著一種或多種關系的數據元素的 *** 和該 *** 中數據元素之間的關系組成。記為：

Data_Structure=(D,R)

其中D是數據元素的 *** ，R是該 *** 中所有元素之間的關系的有限 *** 。

其它定義

Sartaj Sahni在他的《數據結構、演算法與應用》一書中稱：「數據結構是數據對象，以及存在於該對象的實例和組成實 例的數據元素之間的各種聯系。這些聯系可以通過定義相關的函數來給出。」他將數據對象（data object）定義為「一個數據對象是實例或值的 *** 」。

Clifford A.Shaffer在《數據結構與演算法分析》一書中的定義是：「數據結構是ADT（抽象數據類型Abstract Data Type） 的物理實現。」

Robert L.Kruse在《數據結構與程序設計》一書中，將一個數據結構的設計過程分成抽象層、數據結構層和實現層。其中，抽象層是指抽象數據類型層，它討論數據的邏輯結構及其運算，數據結構層和實現層討論一個數據結構的表示和在計算機內的存儲細節以及運算的實現。

數據結構具體指同一類數據元素中，各元素之間的相互關系，包括三個組成成分，數據的邏輯結構，數據的存儲結構和數據運算結構。

研究對象

一、數據的邏輯結構：指反映數據元素之間的邏輯關系的數據結構，其中的邏輯關系是指數據元素之間的前後件關系，而與他們在計算機中的存儲位置無關。邏輯結構包括：

1. ***

2.線性結構

3.樹形結構

4.圖形結構

二、數據的物理結構：指數據的邏輯結構在計算機存儲空間的存放形式。

三、數據結構的運算
數據結構有幾種結構類型，分別是什麼
如果指的是邏輯結構，分為4種： *** 、線性、樹形、圖形

如果指的是物理結構（也叫做存儲結構），主要也是4種：順序、鏈式、索引、散列

Ⅳ 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。

Ⅵ 數據結構學的到底是什麼,和演算法的關系

1. 所有的演算法，乃至數學在實際運用中都是要根據不同的數據來選擇不同的方法，所以一般學習過演算法和數據結構的人都會越發的認識到，數據才是程序的中心，只有找到了一個組織數據的最佳方式，演算法的運用才會事半功倍。

2. 一般來說我覺得先學演算法比較好，但演算法和數據結構都是相輔相成的，要學好演算法要有一定數據結構的基礎，要學數據結構亦要有演算法基礎。但演算法比數據結構更重要一些，因為沒有演算法只有數據結構是沒用的。

3. 數據結構是在整個計算機科學與技術領域上廣泛被使用的術語。它用來反映一個數據的內部構成，即一個數據由那些成分數據構成，以什麼方式構成，呈什麼結構。

4. 從計算機的角度講，程序是用一種計算機能理解並執行的計算機語言描述解決問題的方法步驟。程序設計：是分析解決問題的方法步驟，並將其記錄下來的過程。演算法：解決問題的方法步驟。
   

Ⅶ 數據結構和演算法不一樣嗎

這個肯定是不一樣，有區別的。數據是一切能輸入計算機中的信息的總和，結構是指數據之間的關系。數據結構就是將數據及其之間的關系有效地存儲在計算機中並進行基本操作。
演算法是對特定問題求解步驟的一種描述，通俗講就是解決問題的方法和策略。
但是他們又是相輔相成的。只有數據結構沒有演算法，相當於只把數據存儲到計算機中，而沒有有效的方法去處理，就像一幢只有框架的爛尾樓；若只有演算法，沒有數據結構，就像沙漠里的海市蜃樓，只不過是空中樓閣罷了。

數據結構是演算法實現的基礎，演算法總是要依賴於某種數據結構來實現的。數據結構是數據間的有機關系，而演算法是對數據的操作步驟；兩者不可分開來談，不能脫離演算法來討論數據結構，也不能脫離數據結構研究演算法。
如果你還不太清楚，或者想知道的更多，可以去了解一下小碼哥李明傑。