数据结构算法

Ⅰ 算法和数据结构有什么区别

一、指代不同

1、算法：是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令。

2、数据结构：指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。

二、目的不同

1、算法：指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和（可能为空的）初始输入开始，经过一系列有限而清晰定义的状态，最终产生输出并停止于一个终态。

2、数据结构：研究的是数据的逻辑结构和数据的物理结构之间的相互关系，并对这种结构定义相适应的运算，设计出相应的算法，并确保经过这些运算以后所得到的新结构仍保持原来的结构类型。

三、特点不同

1、算法：算法中执行的任何计算步骤都是可以被分解为基本的可执行的操作步骤，即每个计算步骤都可以在有限时间内完成。

2、数据结构：核心技术是分解与抽象。通过分解可以划分出数据的3个层次；再通过抽象，舍弃数据元素的具体内容，就得到逻辑结构。

Ⅱ 什么是数据结构和算法

数据结构，Data_Structure，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。数据结构则是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。

数据结构是计算机专业学生在大学期间都会学习的一门课程，但是由于课程偏理论，缺乏实际操作的学习体验，而让大家产生了一种“数据结构不重要，我只要学习了Java/C语言/Python同样能敲代码”的错觉，但其实它是一门集技术性、理论性和实践性于一体的课程。

算法是某一系列运算步骤，它表达解决某一类计算问题的一般方法，对这类方法的任何一个输入，它可以按步骤一步一步计算，最终产生一个输出。

小码哥的李明杰也说过所有的计算问题，都离不开要计算的对象或者要处理的信息，如何高效的把它们组织起来，就是数据结构关心的问题，所以算法是离不开数据结构的，这就是数据与算法。

Ⅲ 数据结构编写算法

Node * min = list->head; //minmum node
Node * prv = NULL; //prv's link is the minmum node
while p! = NULL // find the mimimum
if min->data>p->data
min = p; //每找到一个比当前minmun更小的节点，则让P指向这个节点。
end if
prv = p; //让prv的始终指向p的前一个节点
p = p->link;
end while
if prv != NULL // prv is changed,reset the links
prv->link = p->link; //下面3行：让p前面的节点指向p后面的节点
//（p就不在链表里了），然后p指向head，并
//把链表的head设为p
p->link = list->head;
list->head = p;
end if
//else head is the minmum node

///注：没有用malloc申请新的节点，只是申请了新的节点的指针。

//稍微完善了一下，修正了几个错误并写了注释，楼主可以看着给分吧，强烈bs那个我东西的人。写软件的最烦的就是你这种人。

Ⅳ 数据结构和算法有什么关系数据结构就是算法吗

首先你要弄清楚数据结构是什么？数据结构呢其实就是一种存储数据之间的逻辑结构：比如我们学过的线性结构：顺序表啦，链表啦；层次结构：树啦。合适的数据结构可以带来更高的运行效率和存储效率，与相应解决实际问题算法的适应性也就越高，这也就是为什么一些算法指定了数据存储必须以某种特定的数据结才行。一般都是根据合适的数据结构来设计算法，而不是根据算法来设计数据结构。

算法和数据结构往往是互不分开的。离开了算法，数据结构就显得毫无意义，而没有了数据结构算法就没有实现的条件。良好的数据结构思想就是一种高效的算法，但是数据结构不等于算法。只有当数据结构用于处理某个特定问题类型的时候，数据结构才会体现为算法。要想细致的了解，就要多看书，因为这东西毕竟发展了那么多年，一两句话是说不清楚的。想知道更多的数据结构与算法知识吗？可以去了解一下小码哥李明杰。

Ⅳ 数据结构和算法

数据结构和算法不是一个概念。
Data structure
and
Algorithm

书名字是两种的话说里面都有，一般的话这两种是分不开的。如果只说数据结构的话书中比名字是两种的少一部分内容，应该可以这样理解。
单纯的算法有动态规划，贪心，枚举之类的，不需要比较麻烦的数据结构。
另外大部分的算法都需要数据结构辅助，比如说搜索（队列，栈或其它），单源最短路算法（需要图的结构，这部分应该属于数据结构与算法），还有些比较麻烦的。

数据结构中一般会存在算法，比如二叉树，平衡二叉树，堆，栈，队列……还有些比较麻烦的，线段树，红黑树…………这之类的，里面的数据结构的操作往往会涉及到一些精心设计的算法来达到高效的目的。

二者不能是包含关系。

Ⅵ 数据结构中有哪些基本算法

数据结构中最基本的算法有：查找、排序、快速排序，堆排序，归并排序，，二分搜索算法
等等。

1、用的最多也是最简单的数据结构是线性表。

2、有前途的又难数据结构是图 。

3、常用的80％算法是排序和查找。

Ⅶ 数据结构算法

#include "stdio.h"
#include "stdlib.h"
typedef struct bitnode
{
char data;
struct bitnode *lchild;
struct bitnode *rchild;
}bitnode,*bitree;

bitree creatbitree();
main()
{
bitree t;
clrscr();
t=creatbitree();
printf("%c",t->lchild->data);
}
bitree creatbitree()
{
bitree t;
char ch;
ch=getchar();
if(ch==' ')
t=NULL;
else
{
if(!(t=(bitree)malloc(sizeof(bitnode)))) exit(-1);
t->data=ch;
t->lchild = creatbitree();
t->rchild = creatbitree();
}
return t;
}
这是先序建立二叉树,把他们的顺序改一下就可以得到不到的顺序遍历

Ⅷ 数据结构有哪些基本算法

数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中的操作对象，以及它们之间的关系和操作等相关问题的学科。

可以理解为：程序设计 = 数据结构 + 算法

数据结构算法具有五个基本特征：输入、输出、有穷性、确定性和可行性。

1、输入：一个算法具有零个或者多个输出。以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输入是指算法本身定出了初始条件。后面一句话翻译过来就是，如果一个算法本身给出了初始条件，那么可以没有输出。比如，打印一句话：NSLog(@"你最牛逼！");

2、输出：算法至少有一个输出。也就是说，算法一定要有输出。输出的形式可以是打印，也可以使返回一个值或者多个值等。也可以是显示某些提示。

3、有穷性：算法的执行步骤是有限的，算法的执行时间也是有限的。

4、确定性：算法的每个步骤都有确定的含义，不会出现二义性。

5、可行性：算法是可用的，也就是能够解决当前问题。

数据结果的基本算法有：

1、图搜索（广度优先、深度优先）深度优先特别重要

2、排序

3、动态规划

4、匹配算法和网络流算法

5、正则表达式和字符串匹配

6、三路划分-快速排序

7、合并排序（更具扩展性，复杂度类似快速排序）

8、DF/BF 搜索 （要知道使用场景）

9、Prim / Kruskal （最小生成树）

10、Dijkstra （最短路径算法）

11、选择算法