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所有的算法，乃至數學在實際運用中都是要根據不同的數據來選擇不同的方法，所以一般學習過算法和數據結構的人都會越發的認識到，數據才是程序的中心，只有找到了一個組織數據的最佳方式，算法的運用才會事半功倍。
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Q：很多時候的研究內容是算法改進，請問算法改進常見的切入點是什么呢？怎么著手進行算法改進呢？如何判斷算法改進是否成功？
A：算法改進最重要的是要找到原算法的瓶頸所在，然后做針對性的改進。計算機科學家安德魯艾派爾改進優化程序性能的例子屬于是程序性能調優上的經典案例，可以發現其中數據結構和算法的調整起到了至關重要的作用。改進（算法采用的）數據結構本身也是改進算法的一種形式。最終，可以用新算法同原算法做對比試驗來證明新方法更厲害。安德魯的試驗中，他把原來需要計算1年的程序改到了只用1天！1年VS1天，效果是顯而易見的。
Q：假設遇到一個現實問題，怎樣選擇合適的數據結構和算法？是不是現實世界的所有問題的解決方法都已經存在相應的數據結構和算法了？
A：因為算法和數據結構是相輔相成的關系，二者無法相互脫離而單獨存在。所以所謂面對一個現實問題如何選擇數據結構，就可以變成，面對一個現實問題如何設計一個算法。當針對問題解決而設計出算法之后，數據結構就自然而然的蘊含在算法之中了（因為相應的結構將是你算法所必須的）。此外，現實世界的所有問題的解決方法都已經存在相應的數據結構和算法了，答案是否定的。仍然還是有很多問題，可能也有相應的結構來支持算法，但是人們仍然在尋求更高效的結構，而且這個過程從未停止。一個典型的例子就是多維數據訪問（Multi-dimensional?data?access）問題中的高級數據結構問題。
Q：算法與數據結構有什么關系？
A：計算機是一門研究用計算機進行信息表示和處理的科學。這里面涉及到兩個問題：信息的表示，信息的處理。而信息的表示和組織又直接關系到處理信息的程序的效率。隨著計算機的普及，信息量的增加，信息范圍的拓寬，使許多系統程序和應用程序的規模很大，結構又相當復雜。因此，為了編寫出一個“好”的程序，必須分析待處理的對象的特征及各對象之間存在的關系，這就是數據結構這門課所要研究的問題。眾所周知，計算機的程序是對信息進行加工處理。在大多數情況下，這些信息并不是沒有組織，信息（數據）之間往往具有重要的結構關系，這就是數據結構的內容。數據的結構，直接影響算法的選擇和效率。計算機解決一個具體問題時，大致需要經過下列幾個步驟：首先要從具體問題中抽象出一個適當的數學模型，然后設計一個解此數學模型的算法（Algorithm），最后編出程序、進行測試、調整直至得到最終解答。尋求數學模型的實質是分析問題，從中提取操作的對象，并找出這些操作對象之間含有的關系，然后用數學的語言加以描述。計算機算法與數據的結構密切相關，算法無不依附于具體的數據結構，數據結構直接關系到算法的選擇和效率。運算是由計算機來完成，這就要設計相應的插入、刪除和修改的算法?。也就是說，數據結構還需要給出每種結構類型所定義的各種運算的算法。
Q：為什么要有數據結構？
A：因為要將現實世界或者抽象理論中的各種數據保存在計算機外存（光盤、硬盤、U盤……）或內存（ROM、RAM、SRAM……）里面的二進制字節數組中。然后讓CPU這個只會執行預先保存好的加減乘除移位條件轉移等機器指令的家伙按照人的意志去處理這些數據。至于具體如何處理就是所謂算法。
Q：如何學好算法和數據結構？
A：想象一下你有一條非常非常長的紙條。這張紙條只能寫一行字。現在要你把一些描述現實世界的東西寫在這張紙條上。然后把這張紙條給別人。別人通過這張紙條重構你所描述的世界，或者在里面查找、推演出自己所需要的信息。
1.這張紙條就是信息的載體，包括硬盤、內存、磁盤、甚至磁帶...說白了他們都是一張轉著圈或者拐著彎的紙條。
2.給別人的過程就是讀寫硬盤過程、網絡傳輸過程等等......
3.數據結構所解決的問題就是，怎么用一行字啰里八嗦的把這些東西描述出來，別人怎么讀懂這些啰里吧嗦的東西
4.編程，就是怎么解決3，怎么解決3之后解決重構出來的世界的一些具體問題...
簡單的說，只要把你的世界觀從三維轉到一維，你就能學懂數據結構了，結構是人為的規則，書里講的數據結構，是數據組織最基本的規則。還有各種各樣的數據標準，文件格式，只不過是更高級別的數據組織規則。
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的有问有答 | 算法和数据结构精华问答的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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