无论在哪个领域，最终都需要我们找到解决问题的具体方案、具体步骤，大到修建一栋大厦，小到做一次美味的晚餐。其实这里的具体步骤就是算法，计算机行业也不例外。

　　然而现实中的很多问题比较抽象、复杂，难以直接找到具体的实施步骤。但不同领域、不同问题也有许多共通之处，是吧？ 所以，计算机程序设计中为了找到所谓的“算法”，我们从很多问题中总结并抽象出了“数据结构”这一事物，来帮助我们找到“算法”。数据结构即数学上构建出来的数学模型。

　　计算机中从逻辑结构和物理结构上看

      　　逻辑结构：强调数据对象中的元素之间什么样的关系。如：集合关系的集合结构，线性关系的线性结构，树形关系的树形结构，图形关系的图形结构。

　　　　物理结构：强调逻辑结构在计算机中的存储方式，顺序存储，链式存储。

算法是针对特定问题的求解步骤。

    我们来看一个问题：求解1+2+3 …… +100的和。

为了解决问题，我们辅之以数据结构：将1,2……100以数组存放。这里的数组，逻辑上就是线性关系；物理上来说就是顺序存储。当然也可以建立链式存储，目前只以顺序存储为例。

/*
        数据结构建模
*/
    array[100]; // 声明数组

// 逻辑 线性结构，物理 顺序存储
for(i = 0; i < 100; i++)
    {
        array[i]=i + 1;
    }

好了，现在我们采取不同的算法来求解：

算法2：累加

// 算法一 
    int sum=0;
    for(i = 0; i < 100; i++)
    {
        sum=sum + array[i];
    }
    输出结果;

算法2：高斯算法

// 算法二
    int sum = 0, n = 100;
    sum = (1 + n) * n / 2 ;
    输出结果;

　　很明显，对同一建模的数据结构，采用不同的算法，效率是不一样的。