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1.2   算法是什么

1.2.1   算法定义

「算法 Algorithm」是在有限时间内解决特定问题的一组指令或操作步骤。它具有以下特性：

• 问题是明确的，包含清晰的输入和输出定义。
• 具有可行性，能够在有限步骤、时间和内存空间下完成。
• 各步骤都有确定的含义，相同的输入和运行条件下，输出始终相同。

1.2.2   数据结构定义

「数据结构 Data Structure」是计算机中组织和存储数据的方式。它的设计目标包括：

• 空间占用尽量减少，节省计算机内存。
• 数据操作尽可能快速，涵盖数据访问、添加、删除、更新等。
• 提供简洁的数据表示和逻辑信息，以便使得算法高效运行。

数据结构设计是一个充满权衡的过程。如果想要在某方面取得提升，往往需要在另一方面作出妥协，例如：

• 链表相较于数组，在数据添加和删除操作上更加便捷，但牺牲了数据访问速度。
• 图相较于链表，提供了更丰富的逻辑信息，但需要占用更大的内存空间。

1.2.3   数据结构与算法的关系

数据结构与算法高度相关、紧密结合，具体表现在：

• 数据结构是算法的基石。数据结构为算法提供了结构化存储的数据，以及用于操作数据的方法。
• 算法是数据结构发挥的舞台。数据结构本身仅存储数据信息，通过结合算法才能解决特定问题。
• 特定算法通常有对应最优的数据结构。算法通常可以基于不同的数据结构进行实现，但最终执行效率可能相差很大。

图：数据结构与算法的关系

数据结构与算法犹如拼装积木。一套积木，除了包含许多零件之外，还附有详细的组装说明书。我们按照说明书一步步操作，就能组装出精美的积木模型。

图：拼装积木

两者的详细对应关系如下表所示。

表：将数据结构与算法类比为积木

数据结构与算法	积木
输入数据	未拼装的积木
数据结构	积木组织形式，包括形状、大小、连接方式等
算法	把积木拼成目标形态的一系列操作步骤
输出数据	积木模型

值得说明的是，数据结构与算法是独立于编程语言的。正因如此，本书得以提供多种编程语言的实现。

!!! tip "约定俗成的简称"

在实际讨论时，我们通常会将「数据结构与算法」简称为「算法」。比如众所周知的 LeetCode 算法题目，实际上同时考察了数据结构和算法两方面的知识。