1.基本概念
1.1数据
数据是信息的载体，是任何能够输入计算机并能够被计算机识别和处理的符号集合。
1.2数据元素
数据元素是数据的基本单位，通过作为一个整体进行考虑和处理，比如在线性表中的元素就是数据元素。数据元素可由若干数据项组成，数据项是组成数据元素的不可分割的最小单位。
学号
姓名
性别
xxxx
王xx
男
xxxx
……
……
在这个学生表中，第一条学生记录就是一个数据元素，它由学号、姓名、性别三个数据项组成。
1.3数据对象
数据对象是具有相同性质的数据元素的集合，是数据的一个子集。例如整数数据对象是集合N，上表的学生表也是一个数据对象。
1.4数据类型
数据类型是一个值的集合和定义在此集合上的一组操作的总称。有原子类型，结构类型，抽象数据类型。
1.5数据结构
数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。在任何问题中，数据元素都不是孤立存在的，它们之间存在某种关系，这种数据元素之间的关系称为结构。
2.数据结构三要素
2.1逻辑结构
逻辑结构是指数据元素之间的逻辑关系，即从逻辑关系上描述数据。它与数据在计算机中的实际存储结构无关，是独立于计算机的。逻辑结构分为线性结构和非线性结构。
2.1.1线性结构
线性结构包括：1.一般线性表；2.受限线性表：栈和队列，以及串；3.线性表推广：数组。
2.1.2非线性结构
非线性结构包括：1.集合；2.树形结构：一般树，二叉树；3.图状结构：有向图和无向图。
2.1.3数据元素之间的关系
集合：集合中的元素除了同属于一个集合外，别无其它关系；
线性结构：结构中的元素只存在一对一的关系；
树形结构：结构中的元素只存在一对多的关系；
图状结构：结构中的元素只存在多对多的关系。
2.2存储结构
2.2.1顺序存储
在逻辑上相邻的元素在物理位置上也相邻。优点是可以实现随机存取，缺点是只能使用相邻的一整块存储单元，可能产生外部碎片。
2.2.2链式存储
不要求在逻辑上相邻的元素在物理位置上也相邻，而是通过元素存储地址的指针来表示元素之间的逻辑关系。优点是不会出现碎片现象，能充分利用存储单元，缺点是每个元素都需要额外的指针空间，且只能实现顺序存储。
2.2.3索引存储
在存储元素的同时，还建立附加的索引表。索引表中的每项称为索引项，索引项一般形式是（关键字，地址）。优点是检索速度快，缺点是附加的索引表额外占用存储空间，同时对索引表增删操作也需要额外的时间开销。
2.2.4散列存储
根据元素的关键字直接计算出该元素的存储地址，又称哈希存储。优点是检索、增加和删除节点的操作都很快，缺点是若散列函数不好，则可能出现存储单元冲突。
2.3数据运算
数据运算包括运算的定义和实现。运算的定义是针对逻辑结构的，指出运算的功能；运算的实现是针对存储结构的，指出运算的具体操作步骤。
3.算法
3.1算法的基本概念
算法是对特定问题求解步骤的描述，它是指令的有限序列，其中的每条指令表示一个或多个操作。
3.2算法的5个重要特性（必要性）
有穷性、确定性、可行性、输入和输出。
3.3算法效率的度量
算法效率的度量是通过时间复杂度和空间复杂读来描述的。
1.时间复杂度
算法中所有语句的频度之和记为T(n)，它是算法问题规模n的函数，而时间复杂度主要分析T(n)的数量级，因此通常采用算法中基本运算的频度f(n)来分析算法的时间复杂度，因此T(n)=O(f(n))，O表示数量级，且满足正常数C和n1，使得当n>=n1时，都满足0<=T(n)<=Cf(n)。
2.空间复杂度
算法的空间复杂度S(n)定义为该算法所耗费的存储空间，它是问题规模n的函数，记为S(n)=O(g(n))。算法原地工作是指算法所需的辅助空间为常量，即O(1)。关于时间复杂度和空间复杂度的理解，建议找一些例题一起消化。