在很久很久以前，有一位敲着代碼的少年，他正像往日一樣，像貝多芬演奏一般敲擊着那“咔咔”作響的鍵盤。。。緊接着！少年眉頭一皺，大事不妙！程序閃退了！這背後究竟是道德的淪喪，還是人性的泯滅？小黑帶你來深入這件離奇的事情！
要說到這數據結構和算法啊，從開始學習編程開始，就有所耳聞，但是一直覺得是編程界一門比較高深的技術，我這種小白就別去參和了~直到我的程序運行卡頓、閃退的時候，我才意識到，我需要對我的代碼進行優化，可是怎麼優化呢？從何下手呢？跟着這個問題我就慢慢開始接觸並且開始學習數據結構和算法！
數據結構（Data Structure）
數據結構可以說是算法的基石了，算法可以說是在數據結構的基礎上去進行一系列的運行，根據不同數據結構的特性，去進行一些列的算法，對數據結構的數據運算進行優化！
如下圖，數據結構有邏輯結構和物理結構，而邏輯結構又分爲線性結構和非線性結構兩大塊，在由兩大塊分爲多種具有獨特特性的類型：
邏輯結構
線性結構：
線性結構可以說是最簡單的數據結構了，其包括棧、隊（隊列）、串、線性表（Hash）、數組。
非線性結構：
樹結構：樹結構相對於線性結構就較爲複雜一些，像二叉樹、二叉堆等等；
圖結構：圖結構又是更爲複雜的數據結構，相對於樹結構而言，樹結構只會有一對一、一對多等關係，而圖結構會有多對多的複雜關係。
其他：
上面幾種都屬於基本數據結構，其實還有很多由這些基本數據結構而演變出來的奇奇怪怪的結構，這裏就不過多贅述。
物理結構
物理結構可以說是邏輯結構的組成元素了，比如二叉樹，它就可以依靠數組或者鏈表來實現！等等，就不講那麼細了~
算法（algorithm）
算法是指解題方案的準確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，算法代表着用系統的方法描述解決問題的策略機制。也就是說，能夠對一定規範的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個算法有缺陷，或不適合於某個問題，執行這個算法將不會解決這個問題。不同的算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個算法的優劣可以用空間複雜度與時間複雜度來衡量。 ——來自百度百科
可以從上面那段話的最後那句看到，一個算法的優劣可以用空間複雜度與時間複雜度來衡量。那麼什麼是空間複雜度與時間複雜度呢？
時間複雜度
時間複雜度指的是一個算法運行的時間長短，比如兩個同樣功能的程序，實現一個查找功能，查找東西的時候一個用了 1S ，一個用了 2S ，那麼很明顯，用時短的程序會讓用戶體驗感更佳！
空間複雜度
空間複雜度是指一個算法運行時佔用的空間大小，一個程序，同樣的功能，運行某個功能時佔用空間越小，用戶體驗就越好呀！就好比你一個俄羅斯方塊玩的時候需要佔用別人2G內存，你說別人要是手機差一點玩個俄羅斯方塊都卡，還能好好玩遊戲嘛？
時間和空間的取捨
對於時間複雜度和空間複雜度，有些時候可能必須做一個取捨，那麼可以想一想，到底是捨棄時間，還是空間？
答案是：捨棄空間
因爲更多時候，我們更願意程序運行速度快，寧願多佔用一些空間，也要讓程序速度快，這樣用戶體驗纔會更好！