Java數據結構和算法（一）：簡介

　　本系列博客咱們將學習數據結構和算法，爲何要學習數據結構和算法，這裏我舉個簡單的例子。

　　編程比如是一輛汽車，而數據結構和算法是汽車內部的變速箱。一個開車的人不懂變速箱的原理也是能開車的，同理一個不懂數據結構和算法的人也能編程。可是若是一個開車的人懂變速箱的原理，好比下降速度來得到更大的牽引力，或者經過下降牽引力來得到更快的行駛速度。那麼爬坡時使用1檔，即可以得到更大的牽引力；下坡時便使用低檔限制車的行駛速度。回到編程而言，好比將一個班級的學生名字要臨時存儲在內存中，你會選擇什麼數據結構來存儲，數組仍是ArrayList，或者HashSet，或者別的數據結構。若是不懂數據結構的，可能隨便選擇一個容器來存儲，也能完成全部的功能，可是後期若是隨着學生數據量的增多，隨便選擇的數據結構確定會存在性能問題，而一個懂數據結構和算法的人，在實際編程中會選擇適當的數據結構來解決相應的問題，會極大的提升程序的性能。

一、數據結構

　　數據結構是計算機存儲、組織數據的方式，指相互之間存在一種或多種特定關係的數據元素的集合。

　　一般狀況下，精心選擇的數據結構能夠帶來更高的運行或者存儲效率。數據結構每每同高效的檢索算法和索引技術有關。

　　1、數據結構的基本功能

　　①、如何插入一條新的數據項

　　②、如何尋找某一特定的數據項

　　③、如何刪除某一特定的數據項

　　④、如何迭代的訪問各個數據項，以便進行顯示或其餘操做

　　2、經常使用的數據結構

 　　

 

　　這幾種結構優缺點以下：先有個大概印象，後面會詳細講解！！！

　　

二、算法

　　算法簡單來講就是解決問題的步驟。

　　在Java中，算法一般都是由類的方法來實現的。前面的數據結構，好比鏈表爲啥插入、刪除快，而查找慢，平衡的二叉樹插入、刪除、查找都快，這都是實現這些數據結構的算法所形成的。後面咱們講的各類排序實現也是算法範疇的重要領域。

　　一、算法的五個特徵

　　①、有窮性：對於任意一組合法輸入值，在執行又窮步驟以後必定能結束，即：算法中的每一個步驟都能在有限時間內完成。

　　②、肯定性：在每種狀況下所應執行的操做，在算法中都有確切的規定，使算法的執行者或閱讀者都能明確其含義及如何執行。而且在任何條件下，算法都只有一條執行路徑。

　　③、可行性：算法中的全部操做都必須足夠基本，均可以經過已經實現的基本操做運算有限次實現之。

　　④、有輸入：做爲算法加工對象的量值，一般體如今算法當中的一組變量。有些輸入量須要在算法執行的過程當中輸入，而有的算法表面上能夠沒有輸入，實際上已被嵌入算法之中。

　　⑤、有輸出：它是一組與「輸入」有肯定關係的量值，是算法進行信息加工後獲得的結果，這種肯定關係即爲算法功能。

　　2、算法的設計原則

　　①、正確性：首先，算法應當知足以特定的「規則說明」方式給出的需求。其次，對算法是否「正確」的理解能夠有如下四個層次：

　　　　　　　　1、程序語法錯誤。

　　　　　　　　2、程序對於幾組輸入數據可以得出知足須要的結果。

　　　　　　　　3、程序對於精心選擇的、典型、苛刻切帶有刁難性的幾組輸入數據可以得出知足要求的結果。

　　　　　　　　4、程序對於一切合法的輸入數據都能獲得知足要求的結果。

　　　　　　　　PS：一般以第 三 層意義的正確性做爲衡量一個算法是否合格的標準。

　　②、可讀性：算法爲了人的閱讀與交流，其次纔是計算機執行。所以算法應該易於人的理解；另外一方面，晦澀難懂的程序易於隱藏較多的錯誤而難以調試。

　　③、健壯性：當輸入的數據非法時，算法應當恰當的作出反應或進行相應處理，而不是產生莫名其妙的輸出結果。而且，處理出錯的方法不該是中斷程序執行，而是應當返回一個表示錯誤或錯誤性質的值，以便在更高的抽象層次上進行處理。

　　④、高效率與低存儲量需求：一般算法效率值得是算法執行時間；存儲量是指算法執行過程當中所須要的最大存儲空間，二者都與問題的規模有關。

　　前面三點 正確性，可讀性和健壯性相信都好理解。對於第四點算法的執行效率和存儲量，咱們知道比較算法的時候，可能會說「A算法比B算法快兩倍」之類的話，但實際上這種說法沒有任何意義。由於當數據項個數發生變化時，A算法和B算法的效率比例也會發生變化，好比數據項增長了50%，可能A算法比B算法快三倍，可是若是數據項減小了50%，可能A算法和B算法速度同樣。因此描述算法的速度必需要和數據項的個數聯繫起來。也就是「大O」表示法，它是一種算法複雜度的相對錶示方式，這裏我簡單介紹一下，後面會根據具體的算法來描述。

　　相對(relative)：你只能比較相同的事物。你不能把一個作算數乘法的算法和排序整數列表的算法進行比較。可是，比較2個算法所作的算術操做（一個作乘法，一個作加法）將會告訴你一些有意義的東西；

　　表示(representation)：大O(用它最簡單的形式)把算法間的比較簡化爲了一個單一變量。這個變量的選擇基於觀察或假設。例如，排序算法之間的對比一般是基於比較操做(比較2個結點來決定這2個結點的相對順序)。這裏面就假設了比較操做的計算開銷很大。可是，若是比較操做的計算開銷不大，而交換操做的計算開銷很大，又會怎麼樣呢？這就改變了先前的比較方式；

　　複雜度(complexity)：若是排序10,000個元素花費了我1秒，那麼排序1百萬個元素會花多少時間？在這個例子裏，複雜度就是相對其餘東西的度量結果。

　　而後咱們在說說算法的存儲量，包括：

　　程序自己所佔空間；

　　輸入數據所佔空間；


　　輔助變量所佔空間；

　　一個算法的效率越高越好，而存儲量是越低越好。

三、總結

　　本篇文章咱們簡單的介紹了數據結構和算法的概念，算法是解決問題的步驟，而數據結構的實現離不開算法，可能理解起來比較模糊，不用擔憂，後面咱們會在具體的數據結構和算法實現過程當中詳細講解。