数据结构是计算机科学中的一个重要分支，它主要研究如何有效地存储和管理数据，以及如何对存储的数据进行高效的操作和处理。本章节主要介绍了数据结构的基础概念，包括数据结构的定义、基本概念、算法以及算法的衡量方法。
数据结构的定义是"描述现实世界实体的数学模型（非数值计算）及其上的操作在计算机中的表示和实现"。这里提到的实体可以理解为现实世界中的各种对象，比如学生、商品等，数学模型就是用来模拟这些对象的数据结构，如数组、链表等。
数据结构中讨论的基本单位是数据元素，它是数据中的一个“个体”。例如，一个学生的信息记录可以视为一个数据元素。数据项则是构成数据元素的最小单位，比如学生的姓名、年龄、成绩等，它们是数据元素的组成部分。
在数据结构中，算法被定义为为了解决某类问题而规定的有限长的操作序列。算法设计必须满足五个重要特征，即有穷性、确定性、可行性、有输入和有输出。其中，有穷性表明算法必须在有限步骤之后能够结束；确定性要求算法的每一步都是确定的；可行性强调算法中的操作都必须足够基础，能够通过基本操作运算实现；有输入指的是算法加工对象的量值，可以是一组变量；有输出则是算法加工后得到的结果。
算法效率的衡量方法主要有两种：事后统计法和事前分析估计法。事后统计法依赖于实际执行程序的统计结果，但可能会受到其他因素的影响，掩盖算法本质。事前分析估计法则是一种理论分析，它不依赖于程序的实际执行，可以预测算法执行时间与输入规模的关系。算法效率的衡量标准通常用时间复杂度和空间复杂度表示。时间复杂度是指算法执行时间随着输入规模增长的增长率，通常用最坏情况下的时间复杂度来衡量。空间复杂度则描述算法运行所需存储空间随问题规模的增长情况。
数据结构的逻辑结构可以归结为四种类型：线性结构、树形结构、图形结构和集合结构。其中，线性结构强调元素之间是一对一的关系，树形结构是元素之间一对多的关系，图形结构是元素之间多对多的关系，而集合结构表面上看没有关系，但可以理解为一种特殊的关系。数据的存储结构是指逻辑结构在存储器中的映像，常见的映像方法有顺序映像和链式映像。顺序映像通常是通过存储位置的相邻关系来表示后续关系，而链式映像是通过附加信息（如指针）来表示后续关系。
在本章节中还提到了抽样数据类型ADT（Abstract Data Type，抽象数据类型），它包括两个重要特征：数据抽象和数据封装。数据抽象是指对数据进行抽象，只保留对算法操作有用的信息，隐藏不相关的细节；数据封装则是指将数据与数据操作绑定在一起，形成独立的数据结构单元。
算法设计的原则包括正确性、可读性、健壮性、高效率和低存储量需求。正确性要求算法能够满足特定的需求规范，可读性要求算法易于理解和阅读，健壮性要求算法能够合理处理非法输入，高效率和低存储量需求则涉及算法的执行时间和所需空间。
通过本章节的学习，我们可以了解到数据结构的重要性和基本概念，理解算法设计的原则和衡量方法，为后续深入学习各种具体数据结构打下坚实的基础。
