数据结构：导论

目录

什么是“第一性原理”？

什么是“数据结构”？

数据结构解决的根本问题是什么？

数据结构的两大分类

数据结构的基本操作

数据结构与算法的关系

学习数据结构的底层目标

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什么是“第一性原理”？

在正式进入数据结构之前，我们先要厘清一个核心学习方法 —— 第一性原理（First Principles Thinking）。

第一性原理是指：将问题分解到最基本、最不可再简化的真理，再从这些基础出发，逐步构建出复杂系统。

在学习数据结构时，我们不是去“记住”链表或栈的定义，而是要问：

• 信息为什么需要结构化？

• 什么是“数据”？

• 为什么某些结构比其他结构更高效？

这些追问，就是从底层理解“数据结构”的真正方式。

什么是“数据结构”？

数据结构是一种组织、管理和存储数据的方法，使得我们能够高效地访问（access）和修改（modify）数据。

用类比来说：

• 数据是信息的原材料；

• 数据结构是存储这些信息的“容器”或“建筑架构”；

• 算法（Algorithm）是使用这些数据的“操作方法”或“工具”。

举个生活中的例子：

假设你有很多图书，如果你用一个盒子乱装（未使用数据结构），查找某本书要花很长时间。如果你按作者排序放进书架（使用结构化的存储），查找速度就快得多。

数据结构的本质作用就是为信息组织提供一种有序、高效的框架，帮助我们实现以下三大目标：

1. 更快地访问数据（Access）

2. 更节省地存储数据（Storage）

3. 更灵活地修改数据（Modify）

Harsha 在课程中强调：算法和数据结构是两翼，缺一不可。算法提供策略，结构决定效率。

数据结构解决的根本问题是什么？

用第一性原理回溯，我们可以这样问：我们为什么需要数据结构？

我们要解决的问题主要包括：

1. 存储（Storage）：如何有效存储大量数据？

2. 访问（Access）：如何快速地找到我需要的数据？

3. 修改（Modification）：如何快速更新或删除数据？

4. 扩展性（Scalability）：当数据量变得很大时，系统是否还能正常运行？

数据结构的三大核心指标：

中文术语	英文术语	说明
时间复杂度	Time Complexity	处理数据需要多长时间（O(n)、O(log n) 等）
空间复杂度	Space Complexity	占用多少内存或存储资源
可扩展性	Scalability	随着数据量增长性能是否可控

他强调：“设计数据结构就是在不同指标之间做权衡（Trade-off）。”

简而言之：

 数据结构存在的根本目的是：用更少的时间和空间，完成更多的数据处理任务。

数据结构的两大分类

（Two Major Categories of Data Structures）

1. 线性结构（Linear Data Structures）

数据元素按线性顺序排列，每个元素最多只有一个前驱和一个后继。

名称（中文）	名称（英文）	示例
数组	Array	[1, 2, 3, 4]
链表	Linked List	1 -> 2 -> 3
栈	Stack	后进先出 LIFO
队列	Queue	先进先出 FIFO

这些结构适合处理“有顺序”的数据。

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2. 非线性结构（Non-Linear Data Structures）

数据之间的关系不是线性的，一个元素可能连接多个元素。

名称（中文）	名称（英文）	示例
树	Tree	文件目录结构
图	Graph	社交网络，地图
堆	Heap	优先队列
哈希表	Hash Table	键值存储（key-value）

这些结构用于表达复杂关系，比如父子关系、网络结构等。

数据结构的基本操作

无论哪种数据结构，都要支持以下基本操作（Basic Operations）：

• 插入（Insertion）：添加新元素

• 删除（Deletion）：移除已有元素

• 查找（Searching）：定位某个特定元素

• 遍历（Traversal）：访问所有元素

• 排序（Sorting）：按特定顺序组织数据

每种操作的效率依赖于你选择的数据结构。

数据结构与算法的关系

数据结构是用来存储数据的，算法是处理数据的。

它们之间的关系如下：

数据结构	算法
是房子	是住在房子里的人
是刀鞘	是刀
是存储器	是处理器

比如：使用哈希表（Hash Table），你可以在O(1) 时间内查找数据。这就是结构与操作的完美结合。

学习数据结构的底层目标

学习数据结构不是为了背公式，而是为了掌握一种解决问题的思维框架（problem-solving mindset）：

• 如何选择最合适的结构？（Trade-offs：时间 vs 空间）

• 如何让代码变得更快、更稳定、更易维护？

• 如何通过“结构”的设计，获得“算法”的力量？