編程好比是一輛汽車，而數據結構和算法是汽車內部的變速箱。一個開車的人不懂變速箱的原理也是能開車的，同理一個不懂數據結構和算法的人也能編程。但是如果一個開車的人懂變速箱的原理，比如降低速度來獲得更大的牽引力，或者通過降低牽引力來獲得更快的行駛速度。那么爬坡時使用1檔，便可以獲得更大的牽引力；下坡時便使用低檔限制車的行駛速度。

回到編程而言，比如將一個班級的學生名字要臨時存儲在內存中，你會選擇什么數據結構來存儲，數組還是ArrayList，或者HashSet，或者別的數據結構。如果不懂數據結構的，可能隨便選擇一個容器來存儲，也能完成所有的功能，但是后期如果隨著學生數據量的增多，隨便選擇的數據結構肯定會存在性能問題，而一個懂數據結構和算法的人，在實際編程中會選擇適當的數據結構來解決相應的問題，會極大的提高程序的性能。

一、數據結構

　　數據結構是計算機存儲、組織數據的方式，指相互之間存在一種或多種特定關系的數據元素的集合。

　　通常情況下，精心選擇的數據結構可以帶來更高的運行或者存儲效率。數據結構往往同高效的檢索算法和索引技術有關。

1、數據結構的基本功能

插入一條新的數據項

尋找某一特定的數據項

刪除某一特定的數據項

迭代的訪問各個數據項，以便進行顯示或其他操作

2、常見的數據結構

數組 Array

棧 Stact

隊列 Queue

鏈表 Linked List

樹 Tree

哈希表 Hash

堆 Heap

圖 Graph

這幾種結構優缺點如下：

二、算法

算法簡單來說就是解決問題的步驟。

在Java中，算法通常都是由類的方法來實現的。前面的數據結構，比如鏈表為啥插入、刪除快，而查找慢，平衡的二叉樹插入、刪除、查找都快，這都是實現這些數據結構的算法所造成的。后面我們講的各種排序實現也是算法范疇的重要領域。

1、算法的五個特征

①、有窮性：對于任意一組合法輸入值，在執行又窮步驟之后一定能結束，即：算法中的每個步驟都能在有限時間內完成。

②、確定性：在每種情況下所應執行的操作，在算法中都有確切的規定，使算法的執行者或閱讀者都能明確其含義及如何執行。并且在任何條件下，算法都只有一條執行路徑。

③、可行性：算法中的所有操作都必須足夠基本，都可以通過已經實現的基本操作運算有限次實現之。

④、有輸入：作為算法加工對象的量值，通常體現在算法當中的一組變量。有些輸入量需要在算法執行的過程中輸入，而有的算法表面上可以沒有輸入，實際上已被嵌入算法之中。

⑤、有輸出：它是一組與“輸入”有確定關系的量值，是算法進行信息加工后得到的結果，這種確定關系即為算法功能。

2、算法的設計原則

①、正確性：首先，算法應當滿足以特定的“規則說明”方式給出的需求。其次，對算法是否“正確”的理解可以有以下四個層次：

程序語法錯誤。

程序對于幾組輸入數據能夠得出滿足需要的結果。

程序對于精心選擇的、典型、苛刻切帶有刁難性的幾組輸入數據能夠得出滿足要求的結果。

程序對于一切合法的輸入數據都能得到滿足要求的結果。

PS：通常以第 三 層意義的正確性作為衡量一個算法是否合格的標準。

②、可讀性：算法為了人的閱讀與交流，其次才是計算機執行。因此算法應該易于人的理解；另一方面，晦澀難懂的程序易于隱藏較多的錯誤而難以調試。

③、健壯性：當輸入的數據非法時，算法應當恰當的做出反應或進行相應處理，而不是產生莫名其妙的輸出結果。并且，處理出錯的方法不應是中斷程序執行，而是應當返回一個表示錯誤或錯誤性質的值，以便在更高的抽象層次上進行處理。

④、高效率與低存儲量需求：通常算法效率值得是算法執行時間；存儲量是指算法執行過程中所需要的最大存儲空間，兩者都與問題的規模有關。

前面三點 正確性，可讀性和健壯性相信都好理解。對于第四點算法的執行效率和存儲量，我們知道比較算法的時候，可能會說“A算法比B算法快兩倍”之類的話，但實際上這種說法沒有任何意義。

因為當數據項個數發生變化時，A算法和B算法的效率比例也會發生變化，比如數據項增加了50%，可能A算法比B算法快三倍，但是如果數據項減少了50%，可能A算法和B算法速度一樣。所以描述算法的速度必須要和數據項的個數聯系起來。也就是“大O”表示法，它是一種算法復雜度的相對表示方式，這里我簡單介紹一下，后面會根據具體的算法來描述。

相對(relative)：你只能比較相同的事物。你不能把一個做算數乘法的算法和排序整數列表的算法進行比較。但是，比較2個算法所做的算術操作（一個做乘法，一個做加法）將會告訴你一些有意義的東西；

表示(representation)：大O(用它最簡單的形式)把算法間的比較簡化為了一個單一變量。這個變量的選擇基于觀察或假設。例如，排序算法之間的對比通常是基于比較操作(比較2個結點來決定這2個結點的相對順序)。這里面就假設了比較操作的計算開銷很大。但是，如果比較操作的計算開銷不大，而交換操作的計算開銷很大，又會怎么樣呢？這就改變了先前的比較方式；

復雜度(complexity)：如果排序10,000個元素花費了我1秒，那么排序1百萬個元素會花多少時間？在這個例子里，復雜度就是相對其他東西的度量結果。

然后我們在說說算法的存儲量，包括：

• 程序本身所占空間；
• 輸入數據所占空間；
• 輔助變量所占空間；

一個算法的效率越高越好，而存儲量是越低越好。

本篇文章我們簡單的介紹了數據結構和算法的概念，算法是解決問題的步驟，而數據結構的實現離不開算法，可能理解起來比較模糊，不用擔心，我們一起來看下列視頻并跟著老師一起學習。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据结构与算法的重要性的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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