什么是数据结构和算法

从远古的汇编语言到现代编程语言，计算机编程已经变得更加强大、高效和先进。然而，计算机编程中的数据结构和算法的核心概念和使用并没有改变。从一开始，DSA就一直是计算机编程的核心。

备注: 下文统一使用DSA表示数据结构和算法。

你可能听说过DSA主要在计算机科学领域使用。然而，DSA的使用并不限于计算机领域。我们可以发现DSA的概念在日常生活中也被使用。在本文，我们将讨论日常生活中使用的DSA常见场景。但在此之前，让我们先了解一下数据结构和算法的基本知识。

什么是数据结构和算法（DSA）？

数据结构和算法是计算机科学的一个分支，涉及到机器的效率和优化计算机程序。术语数据结构指的是数据的存储和组织，而算法指的是解决问题的步骤。通过结合 "数据结构"和 “算法”，我们在软件工程中优化代码的占用空间及执行效率。

软件开发中的DSA

数据结构和算法（DSA）被应用于软件开发的所有学科。DSA是软件开发过程的组成部分。它并不局限于单一的编程语言。尽管编程语言随着时间的推移而发展或沉寂，但DSA被纳入所有这些语言中。

软件开发的效率取决于选择一个合适的数据结构和算法。

可能会有这样的情况，即为你提供了最有效的数据结构来与一个强大的算法合作。但是，如果两者不能相互兼容，代码就不会产生预期的结果。因此，为一个算法选择一个合适的数据结构是软件开发的一个重要部分。

软件开发中使用DSA的另一个关键方面是时间和空间限制。这些约束条件检查算法的时间和空间的可用性。一个优化的算法根据资源的可用性来解决这两个约束。如果内存对硬件来说不是一个问题，那么DSA更注重优化算法的运行时间。同样地，如果硬件有这两个约束，那么DSA必须解决这两个约束。你可以在渐近分析上了解更多关于这些复杂性的表述。

DSA与日常生活如何联系？

让我们深入了解一些使用DSA的例子。

数据结构

堆栈数据结构反转字符串

一个栈是一个线性数据结构，"线性"意味着元素是一个接一个地放置。一个元素只有在访问了前面的元素之后才能被访问。

我们可以把栈想象成一堆放在彼此上面的盘子。在最上面的盘子下面的每个盘子都不能直接访问，直到上面的盘子被移除。盘子只能从顶部添加和移除。

每个盘子都是一个元素，堆在一起组成一个栈。在编程方面，盘子是一个变量，而栈是一个数据结构。

为什么需要一个栈？

你可能会想，为什么一个程序员需要学习如何把盘子放在一个栈上，并把盘子从栈里拿出来。让我们来找出答案。假设你需要将一个字符串反转顺序，你会怎么做呢？

开始从字符串中选择一个字符，然后一个一个地复制到新的位置，过程如下：

现在，让我们把这些字符从顶部复制到原来的位置：

很好，我们已经成功地使用栈（新内存）的属性反转了一个字符串。插入和删除只允许从顶部开始。这就是栈在编程中的使用方法。

登车时的队列数据结构

队列也是一种线性数据结构，其中的元素是根据先进先出（FIFO）规则来排列的。它就像站在队列中的乘客要登上一辆公共汽车。第一个进入队列的人就是第一个上车的人。新乘客可以从后面加入队列，而乘客则从前面上车。

为什么需要一个队列表？

你可能会问，计算机上的队列是在哪里使用的？假设你在办公室里，有一个由五台计算机组成的网络。你将所有这些计算机连接到一台打印机上。假设一个员工想打印他的文件，并通过他的电脑向打印机发送了一个命令。打印机收到命令并开始打印文件。同时，另一个员工也向打印机发送了命令。打印机将第二条命令放到队列中。第二条命令只有在第一条命令执行后才会被执行。这遵循了先进先出的规则。

社交和地图中的图数据结构

图是一个由相互连接的顶点组成的网络。每个顶点被称为一个节点，它们之间的连接被称为边。

你可能使用社交媒体，如微博、朋友圈、快手等。社交媒体是使用图的一个很好的例子。社交媒体使用图来存储每个用户的信息。在这里，每个用户都是一个节点，就像在图中一样。而且，如果一个用户，我们叫他小王，与另一个用户小红成为朋友，那么小王和小红之间就存在一条边（连接）。同样，我们与人的联系越多，图的节点和边就会不断增加。

同样地，地图是另一个使用图数据结构的例子。在谷歌地图中，每个地点都被视为节点，而地点之间的道路被视为边。而且，当一个人要从一个地方移动到另一个地方时，谷歌地图使用各种基于图的算法来寻找最短路径。我们将在本文后面讨论这个问题。

算法

排列书架上书籍的排序算法

简单地说，排序是一个系统地安排类似物品的过程。例如，假设你正在根据书的高度安排书架上的书。在这种情况下，我们可以把较高的书放在左边，然后是较矮的书，或者反过来也可以这样做。

这个概念也是在排序算法中实现的。在DSA中存在不同的排序算法。尽管每一种算法的目的都是一样的，但每一种算法都根据不同的标准以不同的方式工作。

在上面的例子中，如果我们想尽可能快地对书籍进行排序，那么有几点需要考虑。

书籍是否可以在书架上轻松交换？如果书很重，我们可能会花更多时间。同样，也可能有其他限制。( 可访问性 )
书的数量是多少？( 数据大小 )
我们能以多快的速度访问它们？(硬件的能力)

算法的建立要考虑到所有这些限制，以产生一个最佳的解决方案。根据不同的排序特点，有以下常见的排序算法：

泡沫排序
选择排序
合并排序
快速排序

书架上找书的搜索算法

搜索，顾名思义，寻找一个项目。

假设你想在书架上搜索一本特定的书。自身的书没有以特定的方式排列。如果你需要在最短的时间内找到这本书，你会怎么做？DSA提供了这方面的解决方案。

你可能会想：“我将从头开始寻找这本书并将其定位”。在这种情况下，你将从书架的起点到终点逐一搜索书籍。这个概念在线性搜索中也有实现。

但是，如果这本书在书架的另一端呢？上述过程可能需要很长的时间，而且不会提供一个可行的解决方案。

现在，让我们尝试另一个程序。首先，按字母升序对书籍进行排序，然后搜索中间的书。我们正在搜索一本以J开头的书。

因为我们总是在看中间位置，所以A和Z之间的中间位置是M，而不是J。

现在，将J与M进行比较，我们知道J位于M之前。因此，我们开始在A和M的中间位置寻找J。

由于J位于G和M之间，让我们找到它们之间的中间元素。是的，我们已经找到了J，恭喜你！！！。

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