数据结构是计算机科学中至关重要的一门学科，它研究的是数据的逻辑组织和物理存储方式，以及与这些结构相关的操作。在《清华大学严蔚敏数据结构》这份课件中，作者详细介绍了数据结构的基本概念和术语，以及它们在实际问题解决中的应用。
数据结构的核心在于理解数据的组织方式。在第一章的绪论中，作者指出，计算机科学不仅关注信息的表示，更关注信息的处理，而数据结构正是处理信息的关键。例如，电话号码查询系统、图书馆的书目检索系统、教师资料档案管理系统和多叉路口交通灯的管理问题，这些实际场景都涉及到特定的数据结构设计，如数组、表结构或向量，以优化算法的效率和实现特定功能。
数据结构包括逻辑结构和物理结构两方面。逻辑结构是指数据元素之间的抽象关系，包括集合、线性结构、树型结构和图状结构。集合结构中的元素没有特定关系，线性结构如链表或数组中元素一对一关联，树型结构如二叉树或树形目录中元素是一对多关系，而图状结构则体现多对多的关系。物理结构则是数据在计算机内存或磁盘上的实际存储方式，如顺序存储、链式存储等。
在描述数据结构时，有几个关键术语需要了解。数据（Data）是信息的符号表示，数据元素（Data Element）是数据的基本单位，可以由一个或多个数据项（Data Item）组成。数据对象（Data Object）是相同类型数据元素的集合。数据结构（Data Structure）是数据元素的集合，这些元素之间存在特定关系，并定义了针对这些结构的操作。
严蔚敏教授的课件还强调了算法的重要性。算法是解决问题的步骤描述，设计时需考虑效率和存储需求。算法效率的度量通常使用时间复杂性和空间复杂性来评估，前者关注执行时间，后者关注所需存储空间。
数据结构是编程和软件工程的基础，它影响着程序的性能和可维护性。理解和掌握各种数据结构及其操作，对于开发高效、灵活的软件至关重要。在学习严蔚敏教授的这份课件时，读者将深入理解数据结构的本质，学会如何根据具体问题选择合适的数据结构，设计和实现高效的算法。
