算法与数据结构（数据结构和算法不一样吗）

本文目录

• 数据结构和算法不一样吗
• 数据结构和算法为什么这么重要
• 数据结构和算法有什么关系数据结构就是算法吗
• 用Java实现一个地铁票价计算程序，希望给出主要算法与数据结构
• 什么是数据结构和算法学算法还需要去了解数据结构吗
• 如何学习数据结构与算法

数据结构和算法不一样吗

这个肯定是不一样，有区别的。数据是一切能输入计算机中的信息的总和，结构是指数据之间的关系。数据结构就是将数据及其之间的关系有效地存储在计算机中并进行基本操作。
算法是对特定问题求解步骤的一种描述，通俗讲就是解决问题的方法和策略。
但是他们又是相辅相成的。只有数据结构没有算法，相当于只把数据存储到计算机中，而没有有效的方法去处理，就像一幢只有框架的烂尾楼；若只有算法，没有数据结构，就像沙漠里的海市蜃楼，只不过是空中楼阁罢了。

数据结构是算法实现的基础，算法总是要依赖于某种数据结构来实现的。数据结构是数据间的有机关系，而算法是对数据的操作步骤；两者不可分开来谈，不能脱离算法来讨论数据结构，也不能脱离数据结构研究算法。
如果你还不太清楚，或者想知道的更多，可以去了解一下小码哥李明杰。

数据结构和算法为什么这么重要

算法都是从生活里得到的，生活里用的很自如，应用到程序里一样会很方便。
比如最简单的，中国有那么多省，每个省有那么多市，每个市有那么多区县之类的，看到一个小地方，怎么才能知道它在哪，很明显，去看它在哪个区，哪个市，哪个省。
这就是树的作用，从子节点通过父节点去确定它的位置。这个同样应用在文件管理，还有特殊的比如要求设计个数据库，能够体现部门，小组的包含关系，很简单，在小组里面加个父节点的字段就可以了。
再比如查字典，给了一个字，怎么才能查到它？通过读音，知道它的首字母，就很容易的去从首字母找到它。如果字典是乱的，就完全无从下手，这就是hash算法的东西，通过能够区分出来的特征，缩小查找范围，加快查找效率。
同样的很多，都是可以用到程序里的，很容易理解

数据结构和算法有什么关系数据结构就是算法吗

数据结构是数据间的有机关系，算法是对数据的操作步骤。这两个概念间的逻辑关系贯穿了整个程序世界，首先二者表现为不可分割的关系。没有数据间的有机关系，程序根本无法设计，例如，设计a+b的程序，你总得找到a和b的值吧，a和b必须是可以互相找到的才能进行程序运算，a和b就必然要联结成一定的关系，或是线性关系，或是树型关系，或者是图型关系，你的程序才能产生，杂乱无章的数据-------就是没有数据结构的数据，是没有算法的，你试试做一个电子运动的时间和坐标对应的算法看看行不行，显然不行。因为有了数据结构，算法才能诞生。反过来，算法又是数据结构得以维持的一个条件，没有算法，数据根本无法有规律的打交道，也就是说数据的间只会是杂乱无章地碰撞，这样数据结构就会消灭。算法是绝对运动的，数据结构是相对静止的，二者是不可分割的关系。数据结构和算法不仅仅是计算机中才有的，计算机是后来诞生的东西，计算机的概念来源于自然界，自然界中例如一棵树的根和树叶之间的信息交流就是一个算法，是建立在根数据和树叶数据之间可以相通的关系上的算法，计算机只是自然界的一个模拟，编程语言不是程序的一个要素，因为自然界是没有语言的，但是有程序，这是唯物主义的观点。
算法是活泼的，数据结构是迟钝的，算法的发展要求数据结构跟着发展，否则就会阻碍算法的发展，算法的发展或迟或早必然冲破数据结构的束缚，二者必然将建立在一个新的起点继续着矛盾运动，
数据结构是相对静止的，算法是绝对运动的，这二者首先表现为不可分割的关系。没有一定组织关系的数据，算法就无法产生，你不可能对一堆杂乱无章的数据编写算法，你要想对数据进行操作，必须能够找到数据，这样就必须将它们按照一定规律组织起来-----这个过程不一定是算法，但是算法可以实现这个过程，数据结构是算法得以诞生的条件-----否则就是数据间的杂乱无章的运动，但是运动并不是算法。反过来算法是数据结构得以维持的条件，没有了算法对数据进行操作，数据就不会有规律地进行交互，数据结构也就随之消灭。客观世界是物质的，物质是运动的，运动是有规律的，有规律的运动就是程序，客观世界是存在程序的，所以不用担心没有算法世界会怎么样，如果没有规律的运动，就不会有人。
算法的革命的、活泼的，数据结构是反动的、迟钝的，算法的发展必然推动数据结构的发展，简单的数据结构不可能适应复杂的算法，只有提供多种复合的数据结构才能为复杂的算法提供新的空间，算法的发展必然会冲破数据结构的束缚-----不过不要忘记了这种物的规律是由人来实现的。

用Java实现一个地铁票价计算程序，希望给出主要算法与数据结构

根据某市地铁线路图写一个地铁票价计算程序

需求描述：
1.计费规则：最低2元，超过5站以上每站加收0.5元，换乘重新起算，例如L1先坐4站，换乘L2再坐6站，结果就是2+2.5=5.5元

2.程序启动以后读取输入文件（in.txt），内容格式如：

L2-8,L2-2

X3,L3-8

....

每行表示一次行程，起点站和终点站之间用逗号分隔，行数不限

4.系统按最短路径方案（尽量少换乘且站数少，假设乘 客换乘一次用的时间相当于坐4个站）规划路线，计算票价，并把路线和票价输出到文件(out.txt)，内容格式如：

L2-8,L2-2=2.5:L2-8,L2-7,L2-6,L2-5,L2-4,L2-3,L2-2

X3,L3-8=4:X3,X4,L3-8

....

等号后面的表示票价和路径
地铁线路图如下：共有5条线路，X开头的站点表示 换乘车站

什么是数据结构和算法学算法还需要去了解数据结构吗

1. 你这理解不完全正确。

      因为数据结构不只是内存中数据的排列，它是对数据的一种组织方式，就像图书馆要排书一样，是为了便于操作，同时它本身也集成了对通用操作：比如查找、比较等的支持。数组不是一种数据结构，而是一种数据类型。一个完整的数据结构包括逻辑结构和存储结构。通常选择了数据结构，算法也随之确定，是数据而不是算法是系统构造的关键因素。

     因此在语言实现上，数据结构通常也会包含与之相对应的算法集合，这些算法是指基本算法：查找、索引、比较等。

      数据结构的逻辑结构和硬件是没有关系的，而其存储结构受到计算机硬件系统工作方式的影响，通常这点影响在于数据时顺序存储还是离散存储。算法的基础是数据结构。只有指定明确的数据结构，算法才能设计完成，脱离数据结构，算法是无法，也不可能成立的。因为不需要数据的算法就不是一个有效的计算机算法，算法中任何对数据的组织形式都可以被称之为数据结构。

2.数据结构在编程中的地位是极其重要的，是一个程序实现的基础中的基础，在此基础上才能构建算法。通常而言，你不了解什么高深的算法，一样能完成工作，但是如果你不了解基本的数据结构，那么可以说，你根本就不能完成一个任何有实质性内容的程序。Donald Ervin Knuth教授在其《计算机程序设计艺术》的第一卷《基本算法》中花费的绝大部分的篇幅去论述数据结构。由此可见数据结构对算法的重要性。

如何学习数据结构与算法

1、记住数据结构，记住算法思想(是什么)

记住数据结构最直观的东西;记忆该数据结构的定义、性质、特点等。很多东西的理解和创新都是以记忆为前提的。

2、进行大量相关编程练习，用编程语言去实现某一数据结构上的算法(怎么办)

很多时候，理解一个算法很容易，很容易在纸上去模拟一个算法的实现过程。但具体实现，则是另一回事。一定得先自己思考，然后再去看书中给的编程语言实现。

3、“记住”特定情景下，利用某一特定的数据结构，去解决问题 (为什么+怎么办)

每介绍一种数据结构，浙大数据结构与算法的MOOC课程都会有一个实际问题来作为“引子”，回答了“这种数据结构为什么会出现”。有的是为了实现特定的操作，有的是为了时间和空间上(大部分考虑的是时间复杂性)效率的更高(所以，没事的时候，分析一下算法的时间复杂性)。这些东西，我们也须理解记忆。每一数据结构都有其特性，去解决某一类问题，我们需要去记忆，去感悟。

4、形成一个属于自己的知识体系

如何去“记住”(记好笔记，多多复习);在学习过程中，遇到挫折，产生挫败感该如何处理(这个是必然会发生的，总有难以理解不会的地方);如何进行心态方面的调整(欲速则不达,不过也有”敏捷学习“的概念)。