逻辑结构：
1.集合结构：数据元素只是同属于一个集合
2.线性结构：一对一关系
3.树形结构：一对多的关系
4.图形结构：数据元素是多对多的关系
物理结构：
又叫存储结构，是指数据的逻辑结构在计算机中的存储形式
顺序存储结构：数组结构，连续的存储单元，数据的逻辑关系和物理关系一致
链式存储结构：任意的存储单元，数据的逻辑关系和物理关系不一致。
1.算法是解决特定问题求解步骤的描述，在计算机中表现为指令的有限序列，并且每条指令表示一个或多个操作。
2.算法有5个特性：
（1）输入：算法有零个或多个输入
（2）输出：算法至少有一个输出
（3）有穷性
（4）确定性：
（6）可行性
3.算法设计的要求：
正确性：错误说明，没有语法错误，合法输入有合法输出
可读性：便于阅读、理解和交流
健壮性：不容易崩溃
时间效率高和存储量低
算法效率的度量方法：
效率高即是算法的执行时间短
事后统计方法：用计时器对每个算法计时
事前分析估计方法：编写算法前用数学统计方法估计效率
因素：1.算法策略，方案
2.编译产生的代码质量
3.问题的输入规模
4.机器执行指令的速度
算法的复杂度：侧重研究算法随着输入规模扩大增长量的一个抽象
函数的渐进增长：忽略所加常数，最高次项的系数可视为1，应该关注的主项的阶数
算法的时间复杂度：执行次数T（n)随规模n的变化情况，确定T(n)的数量及
T(n) = O(f(n)),执行次数和执行时间成正比
大O记法：T(n)增长最慢的是最优算法
对到方法：抛弃一些常数系数，抛弃低阶项
例如：常数阶O(1);
线性阶：直线增长O(n)
平方阶：O(n^2)嵌套（n*(n+1)/2
对数阶：2^x = n,得到x = log(2)n;所以是O(logn)
立方阶
指数阶
O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n^2) < O(n^3) < O(2^n) << O(n!) < O(n^n)
最坏情况与平均情况
我们所提的执行时间是最坏运行时间
算法的空间复杂度：内存存储大小
可以用空间换取时间
