什么是数据结构？
数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中的操作对象，以及它们之间的关系和操作等相关问题的学科。
程序设计=数据结构+算法（简单说就是关系，数据元素相互之间存在的一种或多种特定关系的集合）
数据结构分为逻辑结构和物理结构
逻辑结构（集合结构、线性结构、树形结构、图形结构）
数据对象中的数据元素之间的相互关系
集合机构
集合结构中的元素除了同属于一个集合外，他们之间没有其它关系
线性结构
线性结构中的数据元素之间是一对一的关系
树形结构
树形结构中的数据元素之间存在一种一对多的层次关系
图形结构
数据元素是多对多的关系
物理结构(顺序存储、)
数据的逻辑结构在计算机中的存储形式
顺序存储
是把数据元素存放在地址连续的存储单元中，数据间的逻辑关系和物理关系是一致的
链式存储（灵活）
是把数据元素存放在任意的存储单元里，这组存储单元可以是连续的，也可以是不连续的
算法
先看一道小学的题“算出1加到100的和，结果5050”
分析：这道题用手指算肯定不行了，看规律：1+100=101,2+99=101.....看出规律了没？
50*101就得出最后的结果
那么我们把这个题用程序语言输出呢？
int sum =0,n =100;
for（int i=1;i<=n;i++）
{
sum =sum+i;
}
cout<<sum<<endl;//要循环100次
高斯算法
int i,sum=0,n=100;
sum = (1+n)*n/2;
cout<<sum<<endl;//只执行一次
什么是算法呢？
解决特定问题求解步骤的描述，在计算机中表现为指令的有限序列，并且每条指令表示一个或多个操作
五个基本特征
输入、输出、有穷性、确定性和可行性
输入
算法局域零个或多个输入
void test()
{
cout<<"hello"<<endl
}//不需要参数
输出
算法至少有一个或多个输出，可以是打印输出，也可以是返回一个值或多个值等
有穷性
指算法在执行有限的步骤之后，自动结束而不会出现无限循环，并且每一个步骤在可接受的时间内完成
确定性
算法的每一个步骤都具有确定的含义，不会出现二义性
算法一定条件下，只有一条执行路径，想通过的输入只能有唯一的输出结果
算法的每一个步骤都应该被精确定义
可行性
算法的每一步都必须是可行的
算法设计要求
正确性：算法至少应该具有输入、输出和加工处理、能够正确反映问题的需求、能够得到问题的正确答案。
可读性：便于阅读、理解和交流
时间效率高和存储量低（如刚刚的高斯算法）
