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。算法具有以下特性：
- 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。为了提高数据存储和操作性能，数据结构的设计目标包括：
- 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，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。
1.2.3. 数据结构与算法的关系¶
「数据结构」与「算法」高度相关且紧密结合，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。
Fig. 数据结构与算法的关系
类比「LEGO 乐高」和「数据结构与算法」，则对应关系如下表所示。
| 数据结构与算法 | LEGO 乐高 |
|---|---|
| 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。
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」。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。