数据结构是指相互之间存在着一种或多种关系的数据元素的集合和该集合中数据元素之间的关系组成。记为：数据结构Data_Structure=(D,R)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。

数据结构是在整个计算机科学与技术领域上广泛被使用的术语。它用来反映一个数据的内部构成，即一个数据由那些成分数据构成，以什么方式构成，呈什么结构。

数据结构有逻辑上的数据结构和物理上的数据结构之分。逻辑上的数据结构反映成分数据之间的逻辑关系，而物理上的数据结构反映成分数据在计算机内部的存储安排。数据结构是数据存在的形式。

数据结构是信息的一种组织方式，其目的是为了提高算法的效率，它通常与一组算法的集合相对应，通过这组算法集合可以对数据结构中的数据进行某种操作。数据结构主要研究数据的各种逻辑结构和存储结构，以及对数据的各种操作。

因此，主要有三个方面的内容：数据的逻辑结构；数据的物理存储结构；对数据的操作（或算法）。通常，算法的设计取决于数据的逻辑结构，算法的实现取决于数据的物理存储结构。

扩展资料：

一、数据的逻辑结构：指反映数据元素之间的逻辑关系的数据结构，其中的逻辑关系是指数据元素之间的前后件关系，而与他们在计算机中的存储位置无关。

逻辑结构包括：

1、集合：数据结构中的元素之间除了“同属一个集合” 的相互关系外，别无其他关系；

2、线性结构：数据结构中的元素存在一对一的相互关系；

3、树形结构：数据结构中的元素存在一对多的相互关系；

4、图形结构：数据结构中的元素存在多对多的相互关系。

二、数据的物理结构：指数据的逻辑结构在计算机存储空间的存放形式。

数据的物理结构是数据结构在计算机中的表示（又称映像），它包括数据元素的机内表示和关系的机内表示。

由于具体实现的方法有顺序、链接、索引、散列等多种，所以，一种数据结构可表示成一种或多种存储结构。

数据元素的机内表示（映像方法）： 用二进制位（bit）的位串表示数据元素。通常称这种位串为节点（node）。

当数据元素有若干个数据项组成时，位串中与个数据项对应的子位串称为数据域（data field）。因此，节点是数据元素的机内表示（或机内映像）。

关系的机内表示（映像方法）：数据元素之间的关系的机内表示可以分为顺序映像和非顺序映像，常用两种存储结构：顺序存储结构和链式存储结构。

顺序映像借助元素在存储器中的相对位置来表示数据元素之间的逻辑关系。非顺序映像借助指示元素存储位置的指针（pointer）来表示数据元素之间的逻辑关系。

三、结构算法

算法的设计取决于数据（逻辑）结构，而算法的实现依赖于采用的存储结构。数据的存储结构实质上是它的逻辑结构在计算机存储器中的实现，为了全面的反映一个数据的逻辑结构，它在存储器中的映象包括两方面内容，即数据元素之间的信息和数据元素之间的关系。

不同数据结构有其相应的若干运算。数据的运算是在数据的逻辑结构上定义的操作算法，如检索、插入、删除、更新和排序等。

   ---数据结构

1，集合：集合中的每一个数据元素都是相互独立的，这跟数学里的集合是一致的。（还记得数学里集合的三要素呢，无序性，互异性，确定性）

2，线性结构：数据之间是一对一的关系，我感觉就像是有一条线把数据元素穿了起来。不知道这样子理解对不对·····

3，树形结构：数据之间存在一对多的关系。是不是像一个大家庭，我们都有一个祖宗，然后生啊生啊，就有了很多下一代，下一代又生啊生，就又有很多下下一代······

4，图状结构或者网状结构：数据元素间是多对多的关系。

计算机基础最全自学指南如下：

1、数据结构与算法

程序=数据结构+算法。

数据结构经常与算法放在一起，在有些高校，会存在“数据结构”和“算法设计与分析”这样两门课。

这就造成很多同学懵圈，数据结构与算法有什么区别？甚至有些同学认为这就是一种。

其实吧：

数据结构主要讲解数据的组织形式。就是我们要怎样把这些数据存储起来，所以有数组、链表、栈、队列、树、图，这是数据结构的重点。

算法，则注重的是思想。比如数组里的元素怎么排序、怎么找到最大的数和最小的数等等。说白了就是解决现实中问题的思想。所以才会有贪心、动态规划等这些算法。

数据结构与算法，不管你怎么想，一定要认真学！不管面试还是考研都是必考！

下面总结一些重要的知识点吧，这样才能有针对的学。

复杂度分析

时间复杂度

空间复杂度

学习数据结构与算法的第一课，我永远都选复杂度分析，在我看来，这是数据结构与算法中最重要的知识点，且不接受任何反驳。

文章推荐：

保姆级教学！彻底学会时间复杂度和空间复杂度

数据结构

数组（Array）：数组是一种聚合数据类型，它是将具有相同类型的若干变量有序地组织在一起的集合。

链表（Linked List）：链表是一种数据元素按照链式存储结构进行存储的数据结构，这种存储结构具有在物理上存在非连续的特点。

栈（Stack）：栈是一种特殊的线性表，它只能在一个表的一个固定端进行数据结点的插入和删除操作。

队列（Queue）：队列和栈类似，也是一种特殊的线性表。和栈不同的是，队列只允许在表的一端进行插入操作，而在另一端进行删除操作。

散列表（Hash table）：散列表源自于散列函数（Hash function），其思想是如果在结构中存在关键字和T相等的记录，那么必定在F（T）的存储位置可以找到该记录，这样就可以不用进行比较操作而直接取得所查记录。

堆（Heap）：堆是一种特殊的树形数据结构，一般讨论的堆都是二叉堆。

树（Tree）：树是典型的非线性结构，它是包括，2个结点的有穷集合K。

图（Graph）：图是另一种非线性数据结构。在图结构中，数据结点一般称为顶点，而边是顶点的有序偶对。

操作数据结构

查找：数据结构里查找满足一定条件的节点。一般是给定一个某字段的值，找具有该字段值的节点。

插入：往数据结构中增加新的节点。

删除：把指定的结点从数据结构中去掉。

修改：改变指定节点的一个或多个字段的值。

排序：把节点按某种指定的顺序重新排列。例如递增或递减。

数据结构书籍推荐

《大话数据结构》、《数据结构与算法分析》

《大话数据结构》这本书与市场上的同类数据结构图书相比，内容更加趣味易读，算法讲解细致深刻。

是一本非常适合自学的读物。

这本书通篇以一种趣味方式来叙述，大量引用了各种各样的生活知识来类比，并充分运用图形语言来体现抽象内容，对数据结构所涉及到的一些经典算法做到逐行分析、多算法比较。

如果你还是看不懂，可以看我写的图解，不过有点慢，但是绝对通俗易懂：

数组：蛋蛋惨遭数组滑铁卢，面试官建议回村养猪。

链表：链表，画几下就整明白了！

栈和队列：呔！“栈”住，队列！

字符串：关于字符串，你知道这些么？

算法

学习算法的套路很简单，多看、多写、多上机。

回溯算法

分治算法

枚举算法

贪心算法

动态规划

查找算法

二分查找

散列表查找

树结构查找

字符串匹配

暴力匹配

KMP算法

10大排序算法

冒泡排序

选择排序

插入排序

希尔排序

归并排序

堆排序

快速排序

计数排序

基数排序

桶排序

算法书籍推荐

《算法图解》

示例丰富，图文并茂，这是一本像小说一样的算法入门书。

无论你是专业程序员，还是编程爱好者，亦或是需要重温算法的计算机专业学生，这本书都是你不二的选择。

书中的前三章将帮助你打下基础，带你学习二分查找、大O表示法、两种基本的数据结构以及递归等。

余下的篇幅将主要介绍应用广泛的算法，具体内容包括：面对具体问题时的解决技巧，比如，何时采用贪婪算法或动态规划；散列表的应用；图算法；Kzui近邻算法。

《算法（第4版）》

算法领域的经典参考书，包含了经过几十年演化而成的算法核心知识体系。

书中讲解了多种算法和数据结构，让你能够在各种计算机环境下实现、调试并应用它们。

作为算法领域经典的参考书，全面介绍了关于算法和数据结构的必备知识，并特别针对排序、搜索、图处理和字符串处理进行了论述

第4版具体给出了每位程序员应知应会的50个算法，提供了实际代码。

视频教程推荐

《数据结构》，浙大陈越和何钦铭教授联合授课，课程非常棒体系完整，上课体验不错，同时难度系数在线，质量也很好。能够学到很多的思维方法和技巧，想学好数据结构的同学们千万不要错过。

《数据结构与算法》，这门课程的最大特点是理论和实践的结合，你将学习到解决各种计算问题的算法技巧，并实现大约100个算法编码问题。

网站推荐

如果还是觉得学起来很吃力，可以借助下面这个网站来学习。

VisuAlgo，数据结构和算法动态可视化网站。

刷题

数据结构与算法的学习，往往要伴随着“刷题”，如果没特殊情况，我建议大家刷LeetCode就好。

针对LeetCode，题的解法有很多，我们往往追求的是最优解，这里有一份清华学长整理的LeetCode最优解，强烈推荐：

两者配合起来应该非常舒爽。

2、计算机组成原理

计算机组成原理，即“计算机”“组成”的“原理”。

我觉得它是所有计算机基础课程中最难学的一门课，整个课程的核心就是使用数字逻辑电路和触发器搭建一个可以运行汇编指令的机器。

书籍推荐

《计算机是怎样跑起来的》、《程序是怎样跑起来的》。

正是因为计算机组成原理难学，所以对于初学者来说，比起其他几门，这门课的入门书籍选择就更得友好。

《计算机是怎么样跑起来》和《程序是怎么跑起来的》，这是两本很薄，作者用大白话的方式来阐述知识，图文并茂，对初学者来说相当nice。

相比学习的心态，更多是带着好奇心的心态去读。

《计算机是怎样跑起来的》

本书倡导在计算机迅速发展、技术不断革新的今天，回归到计算机的基础知识上。通过探究计算机的本质，提升工程师对计算机的兴趣，在面对复杂的最新技术时，能够迅速掌握其要点并灵活运用。

《程序是怎么跑起来的》

本书从计算机的内部结构开始讲起，以图配文的形式详细讲解了二进制、内存、数据压缩、源文件和可执行文件、操作系统和应用程序的关系、汇编语言、硬件控制方法等内容，目的是让读者了解从用户双击程序图标到程序开始运行之间到底发生了什么。

视频推荐

视频首推卡内基梅隆大学的《深入理解计算机系统》系列课程，英语不好？没关系，有中英文字幕，看完这套视频，知识＋六级顺利拿到手。

看这个视频的配套教材是《深入理解计算机系统》。

3、操作系统

无论你学习什么语言，都避免不了和操作系统打交道。所有语言的最后执行，都是靠操作系统。比如你学习Java，用到多线程技术，实际上操作系统才是负责管理进程和线程的。

不懂操作系统，你在未来学习编程语言的高级特性，涉及到线程进程调度，内存分配，或者是学习Linux相关的知识时，都会一头雾水。

只有学会了操作系统，才能够更好地学习其他语言和技术。所以，操作系统是程序员进阶必会的知识。

书籍推荐

入门推荐：《操作系统导论》、《现代操作系统》。

深入系列：《深入理解计算机系统》，以程序员的视角理解计算机系统。

这是一本入门级别的书，这本书其实并不“深入”，它谈论的内容还是相对比较浅的。

“覆盖面广”，其实就是这本书的最大优点。它告诉我们计算机是如何设计和工作的，操作系统有哪些重点，它们的作用又是什么。

看看这本书后，我们就可以对计算机系统各组件的工作方式有了理性的认识。在一定程度上，其实它是在锻炼思维方式——计算思维。

视频推荐

操作系统，说实话，在刚开始学的时候不建议直接闷头看书。因为书看起来是真没意思。

这里推荐清华大学的操作系统课程，分上下。看视频的时候可以结合着上面的书籍推荐。

看（上）的时候可以搭配《操作系统导论》，看（下）的时候可以搭配《现代操作系统》。

4、计算机网络

计算机网络的相关知识在工作时使用的频率较多的。

学习计算机网络，你需要懂得Socket编程，知道TCP/IP网络模型，了解OSI七层网络架构，知道一个数据包是如何层层包装，再层层拆包，从客户端发送到服务端。

但是计算机网络好学的多，因为计算机网络不抽象，在现实生活中，都能找的到例子。

书籍推荐

《图解HTTP》

图文并茂，简单易懂，很适合入门。把一本书写薄还好读并且覆盖主要的知识范围并不是一件容易的事情。这本书做到的，而且从对HTTP知识的覆盖程度到易读性都做得相当好。

本书的特色为在讲解的同时，辅以大量生动形象的通信图例，更好地帮助读者深刻理解HTTP通信过程中客户端与服务器之间的交互情况。

《计算机网络》

绝大部分都在用谢希仁的这本《计算机网络》，讲的很好，浅显易懂，同样也是考研408的常用教材。

视频推荐

首先必须强推湖大教书匠的计算机网络微课堂，一个动图做的最好的计算机网络视频课程，老师讲课逻辑清晰而且特别容易懂。

5、数据库

数据库就是存储数据的地方，但也不只是这么简单。

学习数据库，不仅要懂得SQL语句，表设计结构这些基础部分，还要懂索引、慢查询优化，配置参数调优。

再深入点儿还要学习SQL优化、备份与恢复、架构优化等等进阶内容。

书籍推荐

入门系列：《SQL基础教程》、《SQL学习指南》、《数据库系统概论》。

这本书介绍的节奏的更加平缓，并且用图示和关键字加粗更加生动地介绍知识，适合零基础的学生。

对于零基础的朋友来说Mick的《sql基础教程》更容易看懂学会，非常适合入门者学习。

深入系列：《MySQL技术内幕——InnoDB存储引擎》、《Redis设计与实现》。

3,1,7,5,6,2,4

首先访问了右子树3,然后访问了树根1,然后访问1的左子树，一直右子树直到 访问到 7，然后 是7的父结点5，5的左子树6,然后访问5的父结点2，2的左子树4，所以是RNL,先访问右边然后中间最后左边

常用结构有

数组 （Array）

在程序设计中，为了处理方便， 把具有相同类型的若干变量按有序的形式组织起来。这些按序排列的同类数据元素的集合称为数组。在C语言中， 数组属于构造数据类型。一个数组可以分解为多个数组元素，这些数组元素可以是基本数据类型或是构造类型。因此按数组元素的类型不同，数组又可分为数值数组、字符数组、指针数组、结构数组等各种类别。

栈 （Stack）

是只能在某一端插入和删除的特殊线性表。它按照先进后出的原则存储数据，先进入的数据被压入栈底，最后的数据在栈顶，需要读数据的时候从栈顶开始弹出数据（最后一个数据被第一个读出来）。

队列 （Queue）

一种特殊的线性表，它只允许在表的前端（front）进行删除操作，而在表的后端（rear）进行插入操作。进行插入操作的端称为队尾，进行删除操作的端称为队头。队列是按照“先进先出”或“后进后出”的原则组织数据的。队列中没有元素时，称为空队列。

链表 （Linked List）

是一种物理存储单元上非连续、非顺序的存储结构，它既可以表示线性结构，也可以用于表示非线性结构，数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序实现的。链表由一系列结点（链表中每一个元素称为结点）组成，结点可以在运行时动态生成。每个结点包括两个部分：一个是存储数据元素的数据域，另一个是存储下一个结点地址的指针域。

树 （Tree）

是包含n(n>0)个结点的有穷集合K，且在K中定义了一个关系N,N满足 以下条件：

(1)有且仅有一个结点 K0，他对于关系N来说没有前驱，称K0为树的根结点。简称为根（root）。 (2)除K0外，K中的每个结点，对于关系N来说有且仅有一个前驱。

(3)K中各结点，对关系N来说可以有m个后继（m>=0）。

图 （Graph）

图是由结点的有穷集合V和边的集合E组成。其中，为了与树形结构加以区别，在图结构中常常将结点称为顶点，边是顶点的有序偶对，若两个顶点之间存在一条边，就表示这两个顶点具有相邻关系。

堆 （Heap）

在计算机科学中，堆是一种特殊的树形数据结构，每个结点都有一个值。通常我们所说的堆的数据结构，是指二叉堆。堆的特点是根结点的值最小（或最大），且根结点的两个子树也是一个堆。

散列表 （Hash）

若结构中存在关键字和K相等的记录，则必定在f(K)的存储位置上。由此，不需比较便可直接取得所查记录。称这个对应关系f为散列函数（Hash function），按这个思想建立的表为散列表。

主要要掌握的除了图以外都得清楚的知道哦~