1、數(shù)據（Data）

---- 是對信息的一種符號表示。在計算機科學中是指所有能輸入到計算機中并被計算機程序處理的符號的總稱。

2、數(shù)據元素（Data Element）

---- 是數(shù)據的基本單位，在計算機程序中通常作為一個整體進行考慮和處理。一個數(shù)據元素可由若干個數(shù)據項組成。

? ? ? 數(shù)據項是數(shù)據的不可分割的最小單位。

3、數(shù)據對象（Data Object）

---- 是性質相同的數(shù)據元素的集合，是數(shù)據的一個子集。

4、數(shù)據結構（Data Structure）

---- 是相互之間存在一種或多種特定關系的數(shù)據元素的集合。數(shù)據結構主要指邏輯結構和物理結構。

? ? ? 數(shù)據之間的相互關系稱為邏輯結構。通常分為四類基本結構：

-- 1）集合：結構中的數(shù)據元素除了同屬于一個集合（一種類型）外，別無其它關系。各個數(shù)據元素是“平等”的。

-- 2）線性結構：結構中的數(shù)據元素之間存在一對一的關系。

-- 3）樹型結構：結構中的數(shù)據元素之間存在一對多的關系。

-- 4）圖形結構（網狀結構）：結構中的數(shù)據元素之間存在多對多的關系。

數(shù)據結構在計算機中的表示稱為數(shù)據的物理結構，又稱為存儲結構。（數(shù)據結構在計算機中的存儲映像稱為數(shù)據的存儲結構。）

數(shù)據元素的存儲結構形式有四種：順序存儲結構、鏈式存儲結構、索引存儲結構、散列存儲結構。

順序存儲結構：是把數(shù)據元素存放在地址連續(xù)的存儲單元里，其數(shù)據間的邏輯關系和物理關系是一致的。

鏈式存儲結構：是把數(shù)據元素存放在任意的存儲單元里，這組存儲單元可以是連續(xù)的，也可以是不連續(xù)的。

5、算法：是對特定問題求解步驟的一種描述。

---- 算法是指令的有限序列，其中每一條指令表示一個或多個操作。

算法具有以下五個特性：

-- 1）有窮性：一個算法必須總是在執(zhí)行有窮步之后結束，且每一步都在有窮時間內完成。

-- 2）確定性：算法中每一條指令必須有確切的含義。不存在二義性。且算法只有一個入口和一個出口。

-- 3）可行性：一個算法是可行的。即算法描述的操作都是可以通過已經實現(xiàn)的基本運算執(zhí)行有限次來實現(xiàn)的。

-- 4）輸入：一個算法有0個或多個輸入，這些輸入取自于某個特定的對象集合。

-- 5）輸出：一個算法有一個或多個輸出，這些輸出是同輸入有著某些特定關系的量。

---- 算法設計的要求：評價一個好的算法有以下幾個標準：

-- 1）正確性（Correctness）算法應滿足具體問題的需求。

-- 2）可讀性（Readability）算法應該好讀，以有利于閱讀者對程序的理解。

-- 3）健壯性（Robustness）算法應具有容錯處理功能。當輸入非法數(shù)據時，算法應對其作出反應，而不是產生莫名其妙的輸出結果。

-- 4）時間效率高和存儲量低。時間效率指的是算法的執(zhí)行時間，執(zhí)行時間長的效率低。

存儲量需求指的是算法在執(zhí)行過程中需要的最大存儲空間，主要指算法運行程序時所占用的內存或外部硬盤存儲空間。

---- 算法效率的度量方法：事后統(tǒng)計方法和事前分析估算方法

-- 事后統(tǒng)計方法：這種方法主要是通過設計好的測試程序和數(shù)據，利用計算機計時器對不同算法編制的程序的運行時間進行比較，從而

確定算法效率的高低。（依賴計算機硬件和軟件等環(huán)境因素）

-- 事前分析估算方法：在計算機程序編制前，依據統(tǒng)計方法對算法進行估算。

---- 函數(shù)的漸近增長：給定兩個函數(shù)f(n)和g(n)，如果存在一個整數(shù)N，使得對于所有的n>N,f(n)總是比g(n)大，那么，我們說f(n)的增長

漸近快于g(n)。

---- 算法時間復雜度：在進行算法分析時，語句總的執(zhí)行次數(shù)T（n）是關于問題規(guī)模n的函數(shù)，進而分析T（n）隨n的變化情況并確定T(n)

的數(shù)量級。算法的時間復雜度，也就是算法的時間量度，記作：T（n）= O（f（n））。它表示隨問題規(guī)模n的增大，算法執(zhí)行時間的增長

率和f(n)的增長率相同，稱作算法的漸近時間復雜度，簡稱為時間復雜度。其中f(n)是問題規(guī)模n的某個函數(shù)。

用大寫O()來體現(xiàn)算法時間復雜度的記法，稱之為大O記法。一般情況下，隨著n的增大，T(n)增長最慢的算法為最優(yōu)算法。

---- 推導大O階方法：

-- 1）用常數(shù)1取代運行時間中的所有加法常數(shù)。

-- 2）在修改后的運行次數(shù)函數(shù)中，只保留最高階項。

-- 3）如果最高階項存在且不是1，則去除與這個項相乘的常數(shù)。得到的結果就是大O階。

---- 常用的時間復雜度所耗費的時間從小到大依次是：O(1)<O(logn)<O(n)<O(nlogn)<O(n^2)<O(n^3)<O(2^n)<O(n!)<O(n^n)

O(1): 常數(shù)階，O(logn): 對數(shù)階，O(n): 線性階，O(n^2): 平方階等。

6、描述頭指針、頭結點、首元結點（第一個元素結點）的區(qū)別？

答：頭指針是指向鏈表中第一個結點的指針。

首元結點是指鏈表中存儲第一個數(shù)據元素的結點。頭結點是在首元結點之前附設的一個結點，該結點不存儲數(shù)據元素，其指針域指向首元

結點，其作用主要是為了方便對鏈表的操作。它可以對空表、非空表以及首元結點的操作進行統(tǒng)一處理。