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李升伟 整理

数据结构与算法是计算机科学中两个紧密相关的核心概念，它们共同决定了程序的效率和性能。

数据结构

数据结构是组织和存储数据的方式，目的是便于高效访问和修改。常见的数据结构包括：

• 数组：连续存储，支持随机访问。
• 链表：通过指针连接，支持动态插入和删除。
• 栈：后进先出（LIFO），适用于递归、表达式求值等。
• 队列：先进先出（FIFO），适用于任务调度、缓冲等。
• 树：层次结构，适用于搜索、排序等。
• 图：表示实体间关系，适用于网络、路径规划等。
• 哈希表：通过哈希函数快速查找，适用于字典、缓存等。

算法

算法是解决问题的步骤，涉及输入、输出和有限步骤。常见的算法包括：

• 排序算法：如快速排序、归并排序等。
• 搜索算法：如二分查找、深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）等。
• 动态规划：用于优化问题，如背包问题、最短路径等。
• 贪心算法：每一步选择局部最优解，适用于最小生成树、任务调度等。
• 分治算法：将问题分解为子问题，如归并排序、快速排序等。

关系

• 相互依赖：数据结构是算法的基础，算法依赖数据结构进行高效操作。
• 效率影响：选择合适的数据结构能提升算法效率，如哈希表适合快速查找。
• 问题解决：不同问题需要不同的数据结构和算法组合，如图的最短路径常用图和BFS或Dijkstra算法。

示例

• 查找问题：在有序数组中，二分查找比线性查找更高效。
• 排序问题：快速排序和归并排序的效率依赖于数组的随机访问特性。

总结

数据结构与算法相辅相成，理解它们的关系有助于设计高效的程序。掌握常见的数据结构和算法是编程和解决复杂问题的关键。

（来自deepseek问答。）