"计算机专业-数据结构课堂笔记"
数据结构是计算机科学中的一门重要课程，涉及到算法、数据存储和数据操作等多个方面。本笔记主要整理了数据结构的基础知识、算法分析、算法设计、时间和空间复杂度分析等重要概念。
一、基础知识
数据结构可以分为逻辑结构和物理结构两部分。逻辑结构指的是元素之间的逻辑关系，主要包括集合型、线性结构、树型、图型等几种类型。物理结构则是指计算机程序在执行时，如何分配空间和存储数据。
数据结构课程的主要内容可以分为三部分：基本问题问答、算法分析和算法设计。基本问题问答主要涉及到数据结构的定义、逻辑结构和物理结构的概念等。
二、算法分析
算法是解决问题的方法或策略。评价算法的好坏可以从正确、可读、健壮、效率高、空间省几个方面来考虑。算法的时间复杂度是评价算法效率的重要工具，主要是靠推算语句执行次频度而得到的。时间复杂度的分析可以分为两个方面：时间复杂度的定义和时间复杂度的分析。
时间复杂度的定义：时间复杂度是指算法执行时间的数量级，可以用大O符号表示，例如O(n)、O(n^2)等。时间复杂度的分析可以通过推算语句执行次频度来得到。
三、算法设计
算法设计是指编写算法的过程。算法设计规范主要涉及到算法说明、注释与断言、递归算法的说明等几个方面。算法说明是编写算法时的必要步骤，主要包括算法的功能、参数表中各参数的含义、输入输出定义等。注释与断言是编写算法时的重要步骤，主要包括写在过程或函数首部以下的注释内容和断言内容。
四、时间和空间复杂度分析
时间复杂度的分析是评价算法效率的重要工具，主要是靠推算语句执行次频度而得到的。空间复杂度的分析主要是指当系统规模增大时，系统所占用的额外空间是否也在增大，如果没有增大，即额外空间始终是个常数，算法就是原地工作。
本笔记主要整理了数据结构的基础知识、算法分析、算法设计、时间和空间复杂度分析等重要概念，旨在帮助读者更好地理解数据结构的原理和算法设计的方法。
