# 数据结构和算法的重要性🎄
- 算法是程序的灵魂，优秀的程序可以在海量数据计算时，依然保持高速计算
- 一般来讲，程序会使用了内存计算框架 (比如 Spark) 和缓存技术 (比如 Redis 等) 来优化程序，再深入的思考一下，这些计算框架和缓存技术，它的核心功能是哪个部分呢？
- 拿实际工作经历来说，在 Unix 下开发服务器程序，功能是要支持上千万人同时在线，在上线前，做内测，一切 OK 后，可上线后，服务器就支撑不住了，公司的 CTO 对代码进行优化，再次上线，坚如磐石，你就能感受到程序是有灵魂的，就是算法。
- 目前程序员面试的门槛越来越高，很多一线 IT 公司 (大厂)，都会有数据结构和算法面试题 (负责的告诉你，肯定有的)
- <font style="color:red"> 如果你不想永远都是代码工人，那就花时间来研究下数据结构和算法 </font>。
# 数据结构和算法的概述
数据结构和算法的关系。
- 数据 (Data) 结构 (Structure) 是一门研究组织数据方式的学科，有了编程语言也就有了数据结构，学好数据结构可以编写出更加漂亮，更加有效率的代码。
- 要学好数据结构就要多多考虑如何将生活中遇到的问题，用程序去实现解决。
- 程序 = 数据结构 + 算法
- 数据结构是算法的基础，换言之，想要学好算法，需要把数据结构学到位。
- 思维概括：学数据结构和算法只是打个基础，并不是学会了就能写出好的程序，比方说你会数组那么就会归并算法了吗？并不会所以什么东西都是需要学的不会的就学。在学会一个算法的基础上去营造一个新的算法就是进步
数据结构和算法的联系：
- 简单的一些问题就用数据结构
- 比较复杂的问题就实用数据结构 + 算法
- 修路问题 => 最小生成树 (加权值)[数据结构] + 普利姆算法
- 最短路径问题 => 图 + 费罗伊德算法
- 汉若塔 => 分支算法
- 八皇后问题 => 回溯法
# 线性结构和非线性结构
# 线性结构
- 线性结构作为最常用的数据结构，其特点是数据元素之间存在一对一的线性关系。
- 线性结构有两种不同的存储结构，即顺序存储结构 (数组) 和链式存储结构 (链表)。顺序存储的线性表称为顺序表，顺序表中的存储元素 (地址) 是连续的。
- 链式存储的线性表称为链表，链表中的存储元素不一定是连续的，元素节点中存放数据元素以及相邻元素的地址信息
- 线性结构常见的有：数组，队列，链表和栈。
# 非线性结构
非线性结构，数学用语，其逻辑特征是一个结点元素可能有多个直接前驱和多个直接后继。
非线性结构包括：二维数组，多维数组，广义表，树结构，图结构
