在很久很久以前，有一位敲着代码的少年，他正像往日一样，像贝多芬演奏一般敲击着那“咔咔”作响的键盘。。。紧接着！少年眉头一皱，大事不妙！程序闪退了！这背后究竟是道德的沦丧，还是人性的泯灭？小黑带你来深入这件离奇的事情！

要说到这数据结构和算法啊，从开始学习编程开始，就有所耳闻，但是一直觉得是编程界一门比较高深的技术，我这种小白就别去参和了~直到我的程序运行卡顿、闪退的时候，我才意识到，我需要对我的代码进行优化，可是怎么优化呢？从何下手呢？跟着这个问题我就慢慢开始接触并且开始学习数据结构和算法！

数据结构（Data Structure）

数据结构可以说是算法的基石了，算法可以说是在数据结构的基础上去进行一系列的运行，根据不同数据结构的特性，去进行一些列的算法，对数据结构的数据运算进行优化！

如下图，数据结构有逻辑结构和物理结构，而逻辑结构又分为线性结构和非线性结构两大块，在由两大块分为多种具有独特特性的类型：

逻辑结构

线性结构：

线性结构可以说是最简单的数据结构了，其包括栈、队（队列）、串、线性表（Hash）、数组。

非线性结构：

树结构：树结构相对于线性结构就较为复杂一些，像二叉树、二叉堆等等；

图结构：图结构又是更为复杂的数据结构，相对于树结构而言，树结构只会有一对一、一对多等关系，而图结构会有多对多的复杂关系。

其他：

上面几种都属于基本数据结构，其实还有很多由这些基本数据结构而演变出来的奇奇怪怪的结构，这里就不过多赘述。

物理结构

物理结构可以说是逻辑结构的组成元素了，比如二叉树，它就可以依靠数组或者链表来实现！等等，就不讲那么细了~

算法（algorithm）

算法是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。 ——来自百度百科

可以从上面那段话的最后那句看到，一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。那么什么是空间复杂度与时间复杂度呢？

时间复杂度

时间复杂度指的是一个算法运行的时间长短，比如两个同样功能的程序，实现一个查找功能，查找东西的时候一个用了 1S ，一个用了 2S ，那么很明显，用时短的程序会让用户体验感更佳！

空间复杂度

空间复杂度是指一个算法运行时占用的空间大小，一个程序，同样的功能，运行某个功能时占用空间越小，用户体验就越好呀！就好比你一个俄罗斯方块玩的时候需要占用别人2G内存，你说别人要是手机差一点玩个俄罗斯方块都卡，还能好好玩游戏嘛？

时间和空间的取舍

对于时间复杂度和空间复杂度，有些时候可能必须做一个取舍，那么可以想一想，到底是舍弃时间，还是空间？

答案是：舍弃空间

因为更多时候，我们更愿意程序运行速度快，宁愿多占用一些空间，也要让程序速度快，这样用户体验才会更好！