数据结构与算法是计算机科学与技术专业的基础课程，它们是研究如何高效地存储与处理数据的科学，是编写高效程序的基石。本文将对数据结构与算法课程的绪论部分进行概念总结，借助思维导图的方式，帮助理解和记忆数据结构与算法中的关键概念和它们之间的关系。
数据结构可以分为逻辑结构和存储结构两个方面。逻辑结构是指数据元素之间的逻辑关系，而存储结构则是这些逻辑关系在计算机内部的物理表示。
数据结构的逻辑结构主要分为四类基本结构：
1. 线性结构：包括线性表、栈、队列、字符串、数组和广义表等，它们之间的共同特点是元素之间存在一对一的线性关系。
2. 树形结构：它是一种层次结构，每个元素有一个或多个后继，但只有一个前驱（除了根元素）。
3. 图形结构：图形由若干个顶点（节点）的有穷非空集合以及一个顶点偶对的有限集合所组成，可以用来表示复杂的关系网络。
4. 集合结构：它强调的是不同元素之间的不同关系，属于元素的无序集合，其特点是“同属”关系，例如数学中的集合概念。
存储结构则指的是逻辑结构在计算机内存中的物理表示，主要分为顺序存储结构和非顺序存储结构：
1. 顺序映像：在这种存储方式中，数据元素在内存中是连续存放的，例如数组。
2. 非顺序映像：数据元素在内存中是非连续存放的，通过指针或者引用等来表示元素间的逻辑关系，例如链表、树和图的存储。
数据结构的操作通常包括增、删、改、查等基本操作。根据数据结构的特性，可以设计出不同的算法来完成这些操作。
算法是解决特定问题求解步骤的描述，在计算机中为一系列有限的指令。一个良好的算法设计应当满足以下要求：
1. 正确性：算法应能正确解决问题，得到正确的结果。
2. 可读性：算法应易于理解，便于阅读和维护。
3. 健壮性：算法应具备处理异常情况的能力，以避免崩溃。
4. 高效率：算法应尽可能少地占用计算资源，包括时间和空间。
5. 低存储量：算法应尽量少地占用存储资源。
算法性能的评估通常默认讨论在最坏情况下的时间复杂度，即算法执行时间随问题规模增长的变化趋势。算法的时间复杂度可以用语句频度来表示，即在算法中重复执行的语句的次数。当问题规模为n时，如果执行时间与函数f(n)同阶，则称f(n)为算法的渐近时间复杂度。
空间复杂度则是算法在运行过程中临时占用存储空间大小的数量级。空间复杂度的分析可以帮助我们了解算法对于存储资源的需求。
数据类型是数据的抽象表示，包括数据元素、数据项和数据对象。数据元素是数据的基本单位，而数据项是数据的最小组成单位。数据对象则是具有相同性质的数据元素的集合。数据类型可以进一步分为两类：
1. 第一类数据类型：只包含基本数据类型，如整型、实型等。
2. 第二类数据类型：除了基本数据类型外，还包括构造数据类型，如结构体、数组等。
在数据结构与算法的学习中，我们还需要了解抽象数据类型（ADT）。ADT是提供了一组操作的定义的数学模型，描述了数据的逻辑特性以及与数据有关的操作，而不关心数据的具体表示和实现细节。
通过上述概念的总结，我们可以形成一个关于数据结构与算法的基础知识框架，为深入学习和掌握这门课程奠定了基础。借助思维导图，我们能更加直观地理解各个概念之间的关系，从而在学习过程中能够更加高效地记忆和应用这些知识点。
