數據結構可以引起什麼進步思想

A. 學習數據結構有什麼用

學了順序表和鏈表，你就知道，在查詢操作更多的程序中，你應該用順序表；而修改操作更多的程序中，你要使用鏈表；而單向鏈表不方便怎麼辦，每次都從頭到尾好麻煩啊，怎麼辦？你這時就會想到雙向鏈表or循環鏈表。學了棧之後，你就知道，很多涉及後入先出的問題，例如函數遞歸就是個棧模型、Android的屏幕跳轉就用到棧，很多類似的東西，你就會第一時間想到：我會用這東西來去寫演算法實現這個功能。學了隊列之後，你就知道，對於先入先出要排隊的問題，你就要用到隊列，例如多個網路下載任務，我該怎麼去調度它們去獲得網路資源呢？再例如操作系統的進程（or線程）調度，我該怎麼去分配資源（像CPU）給多個任務呢？肯定不能全部一起擁有的，資源只有一個，那就要排隊！那麼怎麼排隊呢？用普通的隊列？但是對於那些優先順序高的線程怎麼辦？那也太共產主義了吧，這時，你就會想到了優先隊列，優先隊列怎麼實現？用堆，然後你就有疑問了，堆是啥玩意？自己查吧，敲累了。總之好好學數據結構就對了。我覺得數據結構就相當於：我塞牙了，那麼就要用到牙簽這「數據結構」，當然你用指甲也行，只不過「性能」沒那麼好；我要擰螺母，肯定用扳手這個「數據結構」，當然你用鉗子也行，只不過也沒那麼好用。學習數據結構，就是為了了解以後在IT行業里搬磚需要用到什麼工具，這些工具有什麼利弊，應用於什麼場景。以後用的過程中，你會發現這些基礎的「工具」也存在著一些缺陷，你不滿足於此工具，此時，你就開始自己在這些數據結構的基礎上加以改造，這就叫做自定義數據結構。而且，你以後還會造出很多其他應用於實際場景的數據結構。你用這些數據結構去造輪子，不知不覺，你成了又一個輪子哥。

B. 數據結構的基本方法是怎樣的。及其基本思想

數據結構是計算機存儲、組織數據的方式。數據結構是指相互之間存在一種或多種特定關系的數據元素的集合。通常情況下，精心選擇的數據結構可以帶來更高的運行或者存儲效率。數據結構往往同高效的檢索演算法和索引技術有關。
演算法的設計取決於數據（邏輯）結構，而演算法的實現依賴於採用的存儲結構。數據的存儲結構實質上是它的邏輯結構在計算機存儲器中的實現，為了全面的反映一個數據的邏輯結構，它在存儲器中的映象包括兩方面內容，即數據元素之間的信息和數據元素之間的關系。不同數據結構有其相應的若干運算。數據的運算是在數據的邏輯結構上定義的操作演算法，如檢索、插入、刪除、更新和排序等。
數據的運算是數據結構的一個重要方面，討論任一種數據結構時都離不開對該結構上的數據運算及其實現演算法的討論。
數據結構不同於數據類型，也不同於數據對象，它不僅要描述數據類型的數據對象，而且要描述數據對象各元素之間的相互關系。
數據類型是一個值的集合和定義在這個值集上的一組操作的總稱。數據類型可分為兩類：原子類型、結構類型。一方面，在程序設計語言中，每一個數據都屬於某種數據類型。類型明顯或隱含地規定了數據的取值范圍、存儲方式以及允許進行的運算。可以認為，數據類型是在程序設計中已經實現了的數據結構。另一方面，在程序設計過程中，當需要引入某種新的數據結構時，總是藉助編程語言所提供的數據類型來描述數據的存儲結構。
計算機中表示數據的最小單位是二進制數的一位，叫做位。我們用一個由若干位組合起來形成的一個位串表示一個數據元素，通常稱這個位串為元素或結點。當數據元素由若干數據項組成時，位串中對應於各個數據項的子位串稱為數據域。元素或結點可看成是數據元素在計算機中的映象。
一個軟體系統框架應建立在數據之上，而不是建立在操作之上。一個含抽象數據類型的軟體模塊應包含定義、表示、實現三個部分。
對每一個數據結構而言，必定存在與它密切相關的一組操作。若操作的種類和數目不同，即使邏輯結構相同，數據結構能起的作用也不同。
不同的數據結構其操作集不同，但下列操作必不可缺：
1,結構的生成；
2.結構的銷毀；
3,在結構中查找滿足規定條件的數據元素；
4,在結構中插入新的數據元素；
5,刪除結構中已經存在的數據元素；
6,遍歷。
抽象數據類型：一個數學模型以及定義在該模型上的一組操作。抽象數據類型實際上就是對該數據結構的定義。因為它定義了一個數據的邏輯結構以及在此結構上的一組演算法。抽象數據類型可用以下三元組表示：（D，S，P）。D是數據對象，S是D上的關系集，P是對D的基本操作集。ADT的定義為：
ADT 抽象數據類型名：{數據對象：（數據元素集合），數據關系：（數據關系二元組結合），基本操作：（操作函數的羅列）}； ADT抽象數據類型名;抽象數據類型有兩個重要特性：
數據抽象
用ADT描述程序處理的實體時，強調的是其本質的特徵、其所能完成的功能以及它和外部用戶的介面（即外界使用它的方法）。
數據封裝
將實體的外部特性和其內部實現細節分離，並且對外部用戶隱藏其內部實現細節。
數據（Data）是信息的載體，它能夠被計算機識別、存儲和加工處理。它是計算機程序加工的原料，應用程序處理各種各樣的數據。計算機科學中，所謂數據就是計算機加工處理的對象，它可以是數值數據，也可以是非數值數據。數值數據是一些整數、實數或復數，主要用於工程計算、科學計算和商務處理等；非數值數據包括字元、文字、圖形、圖像、語音等。數據元素（Data Element）是數據的基本單位。在不同的條件下，數據元素又可稱為元素、結點、頂點、記錄等。例如，學生信息檢索系統中學生信息表中的一個記錄等，都被稱為一個數據元素。
有時，一個數據元素可由若干個數據項（Data Item）組成，例如，學籍管理系統中學生信息表的每一個數據元素就是一個學生記錄。它包括學生的學號、姓名、性別、籍貫、出生年月、成績等數據項。這些數據項可以分為兩種：一種叫做初等項，如學生的性別、籍貫等，這些數據項是在數據處理時不能再分割的最小單位；另一種叫做組合項，如學生的成績，它可以再劃分為數學、物理、化學等更小的項。通常，在解決實際應用問題時是把每個學生記錄當作一個基本單位進行訪問和處理的。
數據對象（Data Object）或數據元素類（Data Element Class）是具有相同性質的數據元素的集合。在某個具體問題中，數據元素都具有相同的性質（元素值不一定相等），屬於同一數據對象（數據元素類），數據元素是數據元素類的一個實例。例如，在交通咨詢系統的交通網中，所有的頂點是一個數據元素類，頂點A和頂點B各自代表一個城市，是該數據元素類中的兩個實例，其數據元素的值分別為A和B。 數據結構（Data Structure）是指互相之間存在著一種或多種關系的數據元素的集合。在任何問題中，數據元素之間都不會是孤立的，在它們之間都存在著這樣或那樣的關系，這種數據元素之間的關系稱為結構。

C. 怎麼才能學好數據結構

數據結構的學習需要獨立完成代碼實現，盡管理解了概念，但在實現過程中仍會遇到困難，克服這些困難有助於提升編程能力。

數據結構是計算機科學的核心課程，對於有一定編程基礎的人來說，結合實際編程經驗去理解它的思想；初學者則應選擇熟悉的語言進行分析，避免陷入語言細節。

熟悉各種數據結構演算法是成為優秀程序員的基礎，可以通過自學和實踐來掌握這些知識。自己動手將書中的數據結構轉化為可復用的模板，便於日後使用和復習，面試時數據結構往往是重點考察內容。

數據結構的學習需要時間和耐心，通過反復閱讀書籍，逐步理解其中的思想和原理，當積累到一定量時，你會豁然開朗。

數據結構的學習重點在於理解其背後的思想，但至少要熟練掌握一門編程語言，以便檢驗這些思想是否正確。強烈推薦《STL源碼剖析》，結合STL源碼分析，不僅能夠學習數據結構，還能了解設計模式和范型運算等知識。

最好通過討論來學習數據結構，這樣可以互相啟發，共同進步。

如果你尚未學習C語言，或者基礎較弱，可以從簡單的圖論入手，抓住線性結構、樹結構和圖結構的主線。學習了抽象的離散點關系後，再鞏固C語言的基礎，書中描述的程序大多基於簡單的C定義、判斷和循環語句。

從線性表開始學習，順序表和鏈表是基礎，後續的樹結構和圖結構也都離不開鏈式結構，這往往是最難的部分。閱讀程序時，動手畫圖可以幫助理解流程，這對於學習數據結構尤為重要。

數據結構是程序設計的基礎，學好後會受益匪淺。多找些難題練習，能夠更好地理解數據結構的魅力。通過結構思考自己的演算法，演算法操作數據結構，設計良好的數據結構對演算法效果有重要影響。

學習數據結構的方法沒有固定模式，信心、恆心、悟性以及優質書籍是不可或缺的。

D. 數據結構有什麼用

1.數據結構分為廣義和狹義：
廣義的說法是：數據結構 = 數據存儲+演算法，其中演算法就是針對數據存儲進行的操作（例如：對存儲數據的排序、刪除、插入等操作）；
俠義的說法是：數據結構 = 數據的存儲；
補充一下：你從書中也可以看到，基本上都講的是鏈表、堆棧、樹、圖什麼的這都是關於數據存儲的，其中的演算法也都是類c語言的偽演算法，並未叫你如何去編程，所以學數據結構，關鍵是學習編程的思想。。。
2.說白了數據結構不是叫你怎麼編程，而是給你提供一種編程的思想讓你有更好的編程思路；
本人親身體驗，敲了一年的c之後，去看數據結構看完之後，感覺自己對該語言的理解原來越深了，而且編程的時候有好多想法，使你可以充分享受編程的樂趣嘿嘿。。。