一、什么是数据结构？
数据结构（Data Structure） 是指数据的组织、存储和管理方式，它关注的是 “如何高效地存储和访问数据”。
简单来说，数据结构就像现实生活中的 “容器” 或 “排列方式”—— 比如书架上的书可以按类别排列（方便查找），也可以随意堆放（查找麻烦），不同的排列方式就是不同的 “数据结构”。
常见的数据结构类型：
线性结构：数据按顺序排列，如数组（Array）、链表（Linked List）、栈（Stack）、队列（Queue）。
例如：数组像一排连续的抽屉，每个抽屉有固定编号（索引），可以快速访问；链表像一串珠子，每个珠子只知道下一个珠子的位置，适合动态添加 / 删除。
非线性结构：数据之间存在复杂的层级或关联关系，如树（Tree）、图（Graph）、哈希表（Hash Table）。
例如：树像家谱，有父节点和子节点（如二叉树、红黑树）；图像地图上的城市连线，每个节点（城市）可以和多个节点关联（如社交网络中用户的好友关系）。
数据结构的作用：
决定了数据的存储效率（如占用多少内存）和访问效率（如查找、插入、删除数据的速度）。
不同场景需要选择合适的数据结构：比如需要频繁查找数据时，哈希表比数组更高效；需要按顺序处理数据时，队列比链表更合适。
二、什么是算法？
算法（Algorithm） 是指解决特定问题的步骤和规则的集合，它关注的是 “如何高效地处理数据”。
通俗地说，算法就像解决问题的 “步骤说明书”—— 比如做一道菜的菜谱（先切菜、再开火、最后翻炒），或者计算两个数之和的步骤（先输入数字、再相加、最后输出结果）。
算法的基本特征：
确定性：每一步操作都有明确的含义，不会产生歧义。
有穷性：算法必须在有限步骤内结束（不能无限循环）。
可行性：步骤必须是可执行的（比如不能要求 “一步登天”）。
输入输出：可以有 0 个或多个输入，必须有至少 1 个输出（比如计算结果）。
常见的算法类型：
排序算法：如冒泡排序、快速排序、归并排序（将一组数据按大小排列）。
查找算法：如二分查找（在有序数组中快速找目标值）、哈希查找。
图算法：如广度优先搜索（BFS）、深度优先搜索（DFS）（遍历图中的节点）。
动态规划：如解决 “最长公共子序列”“背包问题” 等（通过分解子问题高效求解）。
算法的评价标准：
时间复杂度：算法执行所需的时间随数据规模增长的趋势（如 O (n)、O (log n)，数值越小效率越高）。
空间复杂度：算法执行所需的额外空间随数据规模增长的趋势（同样越小越好）。
除了效率，还需考虑算法的可读性（是否容易理解）和健壮性（是否能处理异常情况，如输入错误数据）。
三、数据结构与算法的关系
数据结构和算法是相辅相成、不可分割的：
数据结构是算法的 “载体”：算法处理的数据必须基于某种数据结构存储，不同的数据结构会影响算法的效率。例如，快速排序算法依赖数组的随机访问特性，若用链表存储数据，快速排序的效率会大幅下降。
算法是数据结构的 “灵魂”：只有通过算法，数据结构的价值才能体现。例如，哈希表的高效查找依赖于哈希算法（如何计算数据的存储位置）。
简单来说：数据结构为算法提供了处理的对象和基础，算法为数据结构提供了处理的方法和能力。
数据结构是 “存储数据的方式”，算法是 “处理数据的步骤”