数据结构：

在考虑什么是数据结构时，首先我们先来看这么一个需求：

假如现在要使用python的数据类型来保存《三国演义》里面人物的信息，保存之后该如何最以快方式获取每个人物的相关信息了？

实际上，我们在考虑这个问题时，就已经涉及到了数据结构相关的知识了。

在python中，我们常用列表与字典来存储数据，现在我们就分析一下，如果我们分别使用这两种数据结构的时候，他们的算法效率那个会更好一点：

用列表保存数据：

要获取列表里面每个任务的信息时，我们就要去遍历列表，他的时间复杂度为：O(N)

用字典保存数据：

在使用字典保存人物信息时，我们可将人物的姓名作为字典的键，人物信息作为字典的值。进而查询人物信息时，我们可以不用再去遍历直接通过键就可 以快速找到人物对应的信息。 时间复杂度为O(1)

我们为了解决问题，需要将数据保存下来，然后根据数据的存储方式来设计算法，实现对数据的处理。一般数据的存储方式不同就会导致需要不同的算法进处 理。我们希望算法解决问题的效率越快越好，于是我们就会考虑数据究竟如何保存的问题，这就是数据结构。

上面的问题中，我们选择python中的列表或者字典来存储人物的信息。列表与字典就是python内建帮我们封装好的两种数据结构。

概念：

数据是一个抽象的概念，将其进行分类后得到程序设计语言中的基本类型（python中基本数据类型：int，float，char等）。数据元素之间不是独立的，存在特定的关系，这些关系便是结构。数据结构指数据对象中数据元素之间的关系。

Python给我们提供了很多现成的数据结构类型，这些系统自己定义好的，不需要我们自己去定义的数据结构叫Python的内置数据结构，比如列表、元组、字典。

有些数据组织方式，Python系统里面没有直接定义，需要我们自己去定义实现这些数据的组织方式，这些数据组织方式称之为Python的扩展数据结构，比如栈，队列等。

什么是数据结构

当然就有存储结构和逻辑结构两种，分别研究数据的实际物理存储和理论上的结构形式。 比如在计算机中，数组在物理的存储介质上（存储器）是连续存储的（比如你家柜子上几层的抽屉，每个抽屉都放些东西，东西就是数据），而在逻辑结构，就说它是数组形式了。其他还有链表，队列，栈等。物理的存储形式和逻辑结构都不同。所以说数据结构是数据存储的方式。

什么是算法

通俗的说就是处理数据的方法。但是数据又用不同的数据结构来存储，所以对于不同的数据结构，算法是不同的（比如怎样取出，按什么条件方式取出，怎样存储，按什么条件方式存储，还有在不同的数据结构中的排序，插入数据等等各种操作）。但算法为什么如此之重要呢？因为不同的算法，它的执行效率是不同的，这在实际的工作中式很重要的，还是以数组举例：对数组中的数据排序，我们开始就学过，冒泡法，选择法，擂台法。。。这些算法都是前人总结的方法，但是效率也是有差别的。衡量一个算法的优劣的标准就是它的“时间复杂度（执行完需要的时间）”和“空间复杂度（执行中占用的物理存储空间）”

数据结构与算法之间的区别：

两者区别：数据结构，就是一组数据的存储结构。算法，就是操作数据的一组方法。数据结构是为算法服务的，算法要作用在特定的数据结构之上。

通过前边算法的介绍，与上边数据结构的介绍，想必都对什么是数据结构与算法有了清晰的认识，现在我们来看一下算法与数据结构究竟有什么不同：

数据结构只是静态的描述了数据元素之间的关系。

高效的程序需要在数据结构的基础上设计和选择算法。

程序 = 数据结构 + 算法

总结：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。往往是在发展一种算法的时候，构建了适合于这种算法的数据结构。一种数据结构如果脱离了算法，那还有什么用呢？实际上也不存在一本书单纯的讲数据结构，或者单纯的讲算法。当然两者也是有一定区别的，算法更加的抽象一些，侧重于对问题的建模，而数据结构则是具体实现方面的问题了，两者是相辅相成的。