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學(xué)習(xí)JS，就應(yīng)該知道數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法這個詞。現(xiàn)在我們就說說：
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法在編程中是十分需要，主要是沒有很好的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法的功底，就影響后續(xù)學(xué)習(xí)和工作，這是為什么那？是因為隨著項目的復(fù)雜，數(shù)據(jù)量也隨之變大，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法可以更優(yōu)雅的處理這些數(shù)據(jù)。
程序=數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)+算法，是計算機科學(xué)界的一個經(jīng)典名句，這句話也體現(xiàn)了一個應(yīng)用程序是與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法密不可分的。
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
其實數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡單說就是計算機存儲和組織數(shù)據(jù)的一種方式，指相互之間存在一種或者多種特定關(guān)系的集合。只要是用于在不同的場景可以幫助我們選擇更適合的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，也可以讓應(yīng)用程序帶來更好的運行效率和存儲效率。
常見的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
常見的一些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)主要有以下幾種：
數(shù)組（Array）：數(shù)組是一種聚合數(shù)據(jù)類型，它是將具有數(shù)據(jù)類型的的一些變量有序的組織到一起的一個集合；
優(yōu)點是插入快；缺點是查找、刪除慢，只能存儲單一類型的元素；
**鏈表（Linked List）：**鏈表是一種數(shù)據(jù)元素按照鏈?zhǔn)酱鎯Y(jié)構(gòu)進(jìn)行存儲的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，這種存儲結(jié)構(gòu)具有在物理上存在非連續(xù)的特點。
優(yōu)點是插入、刪除快；缺點是查找慢；
**棧（Stack）：**棧是一種特殊的線性表，它只能在一個表的一個固定端進(jìn)行數(shù)據(jù)結(jié)點的插入和刪除操作。
優(yōu)點是提供先進(jìn)后出的存儲方式，缺點是對其他項操作都很慢；
**隊列（Queue）：**隊列和棧類似，也是一種特殊的線性表。和棧不同的是，隊列只允許在表的一端進(jìn)行插入操作，而在另一端進(jìn)行刪除操作。
優(yōu)點是提供先進(jìn)先出的存儲方式，缺點是對其他項操作都很慢；
**樹（Tree）：**樹是典型的非線性結(jié)構(gòu)，它是包括，2 個結(jié)點的有窮集合 K。
**圖（Graph）：**圖是另一種非線性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。在圖結(jié)構(gòu)中，數(shù)據(jù)結(jié)點一般稱為頂點，而邊是頂點的有序偶對。
算法
算法簡而言之就是解決問題的步驟，對特定問題求解步驟的一種描述，他的定義的是解決特定問題求解步驟的準(zhǔn)確而完整的描述，在計算機中表現(xiàn)為一系列指令的集合，算法代表著用系統(tǒng)的方法描述解決問題的策略機制。
舉兩個例子來說明一下什么是算法：
去北京看演唱會：首先我們需要確定地點、然后購買門票、車票、入場、看演唱會、演唱會結(jié)束
把大象裝進(jìn)冰箱：把冰箱門打開，大象塞進(jìn)去，關(guān)上冰箱門。
雖然把大象裝進(jìn)冰箱這是一個玩笑話，假設(shè)這真的是一個問題，解決問題的步驟適用于任何動物。
算法的特征
算法具有以下五個特征：
有窮性：對于任意一組合法輸入值，在執(zhí)行有窮步驟之后一定能結(jié)束，即：算法中的每個步驟都能在有限時間內(nèi)完成。
確定性：在每種情況下所應(yīng)執(zhí)行的操作，在算法中都有確切的規(guī)定，使算法的執(zhí)行者或閱讀者都能明確其含義及如何執(zhí)行。并且在任何條件下，算法都只有一條執(zhí)行路徑。
可行性：算法中的所有操作都必須足夠基本，都可以通過已經(jīng)實現(xiàn)的基本操作運算有限次實現(xiàn)之。
有輸入：作為算法加工對象的量值，通常體現(xiàn)在算法當(dāng)中的一組變量。有些輸入量需要在算法執(zhí)行的過程中輸入，而有的算法表面上可以沒有輸入，實際上已被嵌入算法之中。
有輸出：它是一組與“輸入”有確定關(guān)系的量值，是算法進(jìn)行信息加工后得到的結(jié)果，這種確定關(guān)系即為算法功能。
算法的目標(biāo)
一個優(yōu)秀的算法需要追求以下兩個目標(biāo)：
運行所需的時間更少和占用的內(nèi)存空間更小
這兩點很符合我們的需求，要解決時間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度。這里只是講解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)淺顯知識，后續(xù)我們會講到更多深入內(nèi)容。
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