是相互之间存在的一种或多种特定关系的数据元素的集合。
几个概念
数据
是描述客观事物的符号，是计算机中可以操作的对象，是能被计算机识别，并输入给计算机处理的符号集合。（符号–可以输入计算机中并能被计算机程序处理）
数据元素
组成数据的、有一定意义的基本单位，在计算机中通常作为整体处理。也被称为记录
数据项
一个数据元素可以由若干个数据项组成，数据项是数据不可分割的最小单位。
数据对象
性质相同的数据元素的集合，是数据的子集。
逻辑结构和物理结构
逻辑结构
是指数据对象中数据元素之间的相互关系。
1.集合结构：集合结构中的数据元素除了同属于一个集合外，它们之间没有其他关系。
2.线性结构：数据结构中数据元素之间是一对一的关系。
3.树形结构：数据元素之间存在一种一对多的层次关系。
4.图形结构：图形结构的数据元素是多对多的关系。
物理结构
是指数据的逻辑结构在计算机中的存储形式。
1.顺序存储结构：是把数据元素存放在地址连续的存储单元里，其数据间的逻辑关系和物理关系是一致的。
2.链式存储结构：是把数据元素存放在任意的存储单元里，这组存储单元是连续的，也可以是不连续的。
抽象数据类型
数据类型：是指一组性质相同的值的集合及定义在此集合上的一些操作的总称。
抽象数据类型：是指一个数学模型及定义在该模型上的一组操作。（抽象在于数据类型的数学抽象特性）
算法时间复杂度
定义
在进行算法分析时，语句总的执行次数T(n)是关于问题规模n的函数，进而分析T(n)随n的变化情况并确定T(n)的数量级。算法的时间复杂度，也就是算法的时间量度，记作：T(n)=O(f(n))。它表示随着问题规模n的增大，算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同，称作算法的渐进时间复杂度，简称时间复杂度。
推导大O阶方法
1.用常数1取代运行时间中的所有加法常数。O（3）=O（1）
2.在修改后的运行次数函数中，只保留最高项。O（n^2+n)=O(n^2)
3.如果最高阶存在且不是1，则除去与这个项相乘的常数。得到的结果就是大O阶。O(2n^2)=O(n^2)
常见的时间复杂度
