1、資料結構本質上是討論資料的儲存方式，討論資料的儲存方式只有乙個目的，那就是方便以後對資料的利用，以及對儲存空間負責。
2、資料結構包括以下幾種
（1）線性表結構：順序表、鍊錶、棧、佇列
（2）樹結構：普通樹、二叉樹、線索二叉樹
（3）圖結構
4、線性表結構
（1）順序表：類似陣列，把資料按照順序儲存到一塊連續的儲存空間內。
（3）棧：棧就是著名的後進先出
（4）佇列：佇列和棧相反，遵循先進先出。
5、樹結構：適合儲存一對多的資料型別。比如乙個家族，父親有兒子，兒子有兒子，父親和兒子就可能是一對多的關係。具體每一種樹的特點，以後再補充。
6、圖儲存結構：適合多對多的資料型別，比如地圖。
7、演算法的時間複雜度和空間複雜度
（1）時間複雜度，顧名思義就是指該演算法程式執行花費的時間，時間越長演算法越差，所以時間複雜度越小，演算法效能越優。
時間複雜度的計算是按照程式中迴圈的次數來計算的，以下計算方法非常的清晰，引用自
時間複雜度的計算
計算乙個演算法的時間複雜度，不可能把所有的演算法都編寫出實際的程式出來讓計算機跑，這樣會做很多無用功，效率太低。實際採用的方法是估算演算法的時間複雜度。
在學習c語言的時候講過，程式由三種結構構成：順序結構、分支結構和迴圈結構。順序結構和分支結構中的每段**只執行一次；迴圈結構中的**的執行時間要看迴圈的次數。
由於是估算演算法的時間複雜度，相比而言，迴圈結構對演算法的執行時間影響更大。所以，演算法的時間複雜度，主要看演算法中使用到的迴圈結構中**迴圈的次數（稱為「頻度」）。次數越少，演算法的時間複雜度越低。
例如：a) ++x; s=0;
b) for (int i=1; i<=n; i++)
c) for (int i=1; i<=n; i++) }
上邊這個例子中，a **的執行了 1 次，b **的執行了 n 次，c **執行了 n*n 次。
時間複雜度的表示
演算法的時間複雜度的表示方式為：
o(頻度)
這種表示方式稱為大「o」記法。
注意，是大寫的字母o，不是數字0。
對於上邊的例子而言，a 的時間複雜度為o(1)，b 的時間複雜度為o(n)，c 的時間複雜度為為o(n2)。
如果a、b、c組成一段程式，那麼演算法的時間複雜度為o(n2+n+1)。但這麼表示是不對的，還需要對n2+n+1進行簡化。
簡化的過程總結為3步：
去掉執行時間中的所有加法常數。（例如 n2+n+1，直接變為 n2+n）
只保留最高項。（n2+n 變成 n2）
如果最高項存在但是係數不是1，去掉係數。（n2 係數為 1）
所以，最終a、b和c合併而成的**的時間複雜度為o(n2)。
列舉了幾種常見的演算法時間複雜度的比較（又小到大）：
o(1)常數階 < o(logn)對數階 < o(n)線性階 < o(n2)平方階 < o(n3)(立方階) < o(2n) (指數階)
資料結構（一 資料結構基礎
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