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# 算法是什么
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## 算法定义
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「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。算法具有以下特性：
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- 问题是明确的，包含清晰的输入和输出定义。
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- 具有可行性，能够在有限步骤、时间和内存空间下完成。
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- 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。
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## 数据结构定义
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「数据结构 Data Structure」是计算机中组织和存储数据的方式。为了提高数据存储和操作性能，数据结构的设计目标包括：
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- 空间占用尽量减少，节省计算机内存。
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- 数据操作尽可能快速，涵盖数据访问、添加、删除、更新等。
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- 提供简洁的数据表示和逻辑信息，以便使得算法高效运行。
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数据结构设计是一个充满权衡的过程，这意味着要在某方面取得优势，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。
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## 数据结构与算法的关系
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「数据结构」与「算法」高度相关且紧密结合，具体表现在：
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- 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。
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- 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。
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- 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。
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类比「LEGO 乐高」和「数据结构与算法」，则对应关系如下表所示。
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<div class="center-table" markdown>
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| 数据结构与算法 | LEGO 乐高 |
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| 输入数据 | 未拼装的积木 |
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| 数据结构 | 积木组织形式，包括形状、大小、连接方式等 |
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| 算法 | 把积木拼成目标形态的一系列操作步骤 |
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| 输出数据 | 积木模型 |
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</div>
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值得注意的是，数据结构与算法独立于编程语言。正因如此，本书得以提供多种编程语言的实现。
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!!! tip "约定俗成的简称"
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在实际讨论时，我们通常会将「数据结构与算法」简称为「算法」。例如，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。
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