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计算机科学、数据科学、数据结构、算法——编码和构建 Web 应用程序的术语可能很复杂且令人困惑！虽然有些术语特定于您想要构建的内容，有些术语与程序的结构而不是驱动它们的实际机制有关，但了解这些主要概念是成为有效且值得信赖的计算机科学专家的一部分。

计算机科学爱好者需要了解的两个最重要的术语是数据结构和算法，它们通常被认为是计算机科学的基石。这两个基本要素都需要解决常见的 CS 问题并提供有效和清晰的解决方案。考虑它们的最简单方法可能是一种提供解决问题的方法，而另一种涉及您如何组织和管理用于解决问题的数据。

那么什么是数据结构和算法呢？当您继续参加编码课程或在当地学校注册数据科学课程时，您应该了解哪些基础知识？本指南将介绍每个要素的基本要素、它们之间的差异和误解，以及继续了解更多有关这些基本重要概念的后续步骤。

什么是数据结构？

数据结构的基本定义是一种专门用于组织、管理和存储数据的格式，以使其更容易和更有效地访问或修改。它由可应用于数据本身的数据值、函数或操作的集合以及数据值之间的关系组成。 

更简单地说，许多计算机科学问题都是基于数据本身的元素。这意味着试图解决 CS 问题不仅需要数据，还需要组织和访问该数据的方法。一旦数据结构更好，便于操作，开发人员可以构建操作来添加、修改、删除或更改数据。

许多数据结构在内存级别具有标准的数据组织，但它们提供了不同的功能和操作，以满足 CS 专家的需求。为了让这一点更清楚一点，首先让我们探索一些最常见和广泛使用的数据结构：

• 线性数据结构：链表、栈、队列、数组。
• 分层数据结构：树、堆、特里。
• 其他数据结构：HashMap、Graph、Matrix。

不仅有数据结构的“层”，而且还有不同的选项，在每一层内提供不同的数据组织和操作的功能和方法。虽然 CS 初学者不会马上知道这些之间的区别，但经验丰富的 CS 专业人员依赖于特定的数据结构来满足特定需求，具体取决于他们试图解决的问题。

当专家选择将数据结构用于他们的目的时，还有其他考虑因素。内存分配可能是最大的考虑因素——例如，执行特定操作需要多少空间和复杂性。另一个重要的问题是自定义结构的能力，以帮助解决问题并避免在低效的数据结构上浪费时间。

对于熟悉面向对象编程概念的中级计算机科学家，您还可以将数据结构视为类似于“类”——用于在特定位置收集相似数据集的工具。然而，除了简单地收集或组织数据之外，数据结构还提供了处理数据的技术。

什么是算法？

算法是定义明确的计算机可实现指令的有限序列。它们可以执行计算，也可以设计用于解决特定类别的问题。算法是用于执行计算以及启用数据处理、自动推理和其他任务的清晰、直接的规范。

再次用外行的话来说，算法是一系列步骤，这些步骤由计算机明确定义和理解，以解决特定问题或问题类别。与数据结构类似，也有专门为独特目的设计的不同类别的算法。下面是一些常用的例子：

• 排序算法：合并排序、快速排序、添排序等。
• 搜索算法：线性搜索、二分搜索。
• 最短路径算法：Dijkstra 算法、Bellman-Ford 算法。

经验丰富的 CS 专业人员经常将算法解释为特定程序背后的逻辑，而不仅仅是程序的完整代码或核心。了解哪些算法最适合执行不同的任务不仅对于让程序实际运行至关重要，而且对于简化用户体验并避免延迟、错误和耗时的功能（当更简单和优雅的解决方案可用时）。

但是你怎么知道一个算法是有效的还是有效的呢？衡量算法有效性的主要方法有两种：

空间复杂度

空间复杂度是指算法在执行时所需的内存空间量。空间复杂性对于多用户系统以及可用内存有限的情况至关重要。除了在缓慢工作时带来麻烦之外，为了访问至关重要的数据，过于复杂的算法还可以假装决策制定的速度，从而将专业人士吸引到数据科学中。

你怎么知道一个算法需要多少空间？简而言之，算法通常需要以下组件的空间：

• 指令空间：这个固定空间，可以根据特定程序中的代码行数而变化，是存储程序的可执行版本所需的空间。
• 数据空间：这是存储所有常量和变量所需的空间
• 环境空间：存储恢复暂停功能所需的环境信息所需的空间。

时间复杂度

时间复杂度的表面解释很简单——时间复杂度是指程序运行到完成所需的时间量。出于显而易见的原因，总是首选能够在尽可能短的时间内完成其功能的算法，这既是为了减少内存的负载，又是为了更快地访问函数的结果。 

时间复杂度通常通过计算任何算法完成执行所执行的基本步骤的数量来估计。作为现实主义者，计算机科学家经常计算算法的最差可能时间复杂度（因为不同类型的数据输入可能会不同地影响算法性能），以通过算法可能需要的最长持续时间来衡量它。

为什么我应该了解更多关于数据结构和算法的知识？ 

那么为什么这两个概念对你来说如此重要，即使你的兴趣在计算机科学或数据科学的其他领域？简单的答案是，它们是密不可分的——一个为计算机科学工作提供原材料，而另一个提供“收获”这些原材料的工具。此外，开发健壮的 Python 或 Ruby 应用程序的计划很大程度上取决于找到最有效的逻辑和数据结构来支持应用程序的后端。

需要更多理由吗？以下是一些最好的：

• 改善前端的用户体验：除了让应用程序或程序看起来很酷之外，干净和无缝的用户体验对于积极的口碑和品牌采用至关重要。了解访问数据的最佳方法并在前端为用户返回该数据是让他们回访的关键。

• 简化研究和基于查询的数据科学：对于时间或预算截止日期严格的研究环境尤其如此，找到最快的方法来处理原始数据并创建知情和准确的报告以呈现给您的客户或上级对于该领域的工作成功至关重要.

• 您将有更好的机会并找到工作：许多大公司现在都在寻找不仅了解代码，而且精通构建数据和算法的最佳方法的开发人员和程序员，以充分利用代码代码（简单来说，保持代码干净）。这就引出了下一点……

• 您将在下一份工作中赚更多的钱：由于具有重要数据结构和算法知识的开发人员可以处理更复杂的项目（或管理这些项目中经验较少的开发人员），因此经验丰富的 CS 专业人员的平均起薪高于通常初级开发人员的工资。

• 您可以通过有效地处理数据来做出更好的业务和运营决策：分析、预测技术和趋势研究正在成为各种经济领域企业的重要工具。您越了解可用于从数据中学习以更好地指导决策的技巧和工具，您自己的业务或 Web 应用程序就可以更好地运行！

如果我想了解更多关于数据结构和算法的知识怎么办？ 

您可以通过多种选择了解更多关于这两个计算机科学基本工具背后的复杂性和基础知识。许多大学的数据科学和计算机科学课程提供对这些工具的深入探索，通常与其他以流行编程语言为中心的课程结合使用。报名参加这样的计划可以为您提供全面的教育，让您获得两种工具的实际动手经验。

幸运的是，还有一些很棒的在线编码课程也提供了强大的、对学习者友好的课程，可以在家中自学算法和数据结构的基础知识。同样，在线编码社区可以提供宝贵的资源，让您在完成在线编码课程的过程中获得答案并填补您的知识空白。