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以我的不太官方的话，数据结构就是“多维度”的模版 + 内部与外部的联系。 当您定义好数据结构的时候，一个初始的数据模版就被定义出来，然后这个利用这个模版，您可以生成你想要的数据的模样。 这些数据内部的值可以内在有各种各样的联系，数据与数据直接也有各种个样的联系。 利用数据内部和外部的联系的配合，可以帮助人们抽象各种个样的问题。 常见的数据结构有链表，栈， 队列，数组等等。
算法以我的理解就是解决一个问题时需要的一个流程。 通常一个算法能解决一类相似的问题，只要你的程序按照既定算法的步骤进行，就可以解决此类问题。对学习算法，我的心得就是把算法具体成图像，把几个关键的步骤用图像记忆下来。
算法的每一个步骤都有“明确的意义”，对于算法结果的预期也是明确的。
“ 数据结构与算法是数据科学家、程序员的基础能力之一，是编程思想的核心。”
今天终于启动了数据结构、算法相关的分享。
一、数据结构和算法的定义
首先，什么是数据结构、算法呢？
数据结构 = 数据元素 + 元素之间的关系
算法是特定问题求解步骤的描述，是在计算机中表现为指令的有限序列。算法是独立语言而存在的一种解决问题的方法和思想。
两者的有怎样的关系呢？
数据结构是算法实现的基础，算法总是要依赖于某种数据结构来实现的。一种数据结构如果脱离了算法，将失去应用的价值。
总之，数据结构是数据间的有机关系，算法是对数据的操作步骤。
二、常见的数据结构
常见的数据结构有以下：
（1）数组
数组是可以在内存中连续存储多个元素的结构，在内存中的分配也是连续的，数组中的元素通过数组下标进行访问，数组下标从0开始。
（2）栈
栈是一种特殊的线性表，仅能在线性表的一端操作，栈顶允许操作，栈底不允许操作。栈的特点是：先进后出，或者说是后进先出，从栈顶放入元素的操作叫入栈，取出元素叫出栈。
（3）队列
队列与栈一样，也是一种线性表，不同的是，队列可以在一端添加元素，在另一端取出元素，也就是：先进先出。从一端放入元素的操作称为入队，取出元素为出队。
（4）链表
链表是物理存储单元上非连续的、非顺序的存储结构，数据元素的逻辑顺序是通过链表的指针地址实现，每个元素包含两个结点，一个是存储元素的数据域(内存空间)，另一个是指向下一个结点地址的指针域。
根据指针的指向，链表能形成不同的结构，例如单链表，双向链表，循环链表等。
（5）树
树是一种数据结构，它是由n（n>=1）个有限节点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做“树” 是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。
（6）散列表
散列表，也叫哈希表，是根据关键码和值 (key和value)直接进行访问的数据结构，通过key和value来映射到集合中的一个位置，这样就可以很快找到集合中的对应元素。
（7）堆
堆是一种比较特殊的数据结构，可以被看做一棵树的数组对象，具有以下的性质：
将根节点最大的堆叫做最大堆或大根堆，根节点最小的堆叫做最小堆或小根堆。
常见的堆有二叉堆、斐波那契堆等。
（8）图
图是由结点的有穷集合V和边的集合E组成。其中，为了与树形结构加以区别，在图结构中常常将结点称为顶点，边是顶点的有序偶对，若两个顶点之间存在一条边，就表示这两个顶点具有相邻关系。
三、常见的算法
五大常见算法：分治、动态规划、回溯、贪心、分支限界法
（1）分治
顾名思义，核心思想：分而治之。把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并。
【典型应用】快排，归并
（2）动态规划
动态规划算法通常用于求解具有某种最优性质的问题
在这类问题中，可能会有许多可行解。每一个解都对应于一个值，我们希望找到具有最优解的解。动态规划算法与分治法类似，其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到原问题的解。
与分治法不同的是，适合于用动态规划求解的问题，经分解得到子问题往往不是互相独立的。若用分治法来解这类问题，则分解得到的子问题数目太多，有些子问题被重复计算了很多次。如果我们能够保存已解决的子问题的答案，而在需要时再找出已求得的答案，这样就可以避免大量的重复计算，节省时间。我们可以用一个表来记录所有已解的子问题的答案。不管该子问题以后是否被用到，只要它被计算过，就将其结果填入表中。这就是动态规划法的基本思路。具体的动态规划算法多种多样，但它们具有相同的填表格式。
【典型应用】打家劫舍、上台阶、最大收益
（3）回溯
回溯法是一种搜索算法，从根节点出发，按照深度优先搜索的策略进行搜索，到达某一节点后，探索该节点是否包含该问题的解，如果包含则进入下一个节点进行搜索，若是不包含则回溯到父节点选择其他支路进行搜索。
【典型应用】8皇后问题
（4）贪心算法
贪心算法是就问题而言，选择当下最好的选择，而不从整体最优考虑，通过局部最优希望导致全局最优。
【典型应用】背包问题，均分纸牌，最大整数
（5）分支限界法
和回溯法相似，是一种搜索算法，但回溯法是找出问题的许多解，而分支限界法是找出原问题的一个解。或是在满足约束条件的解中找出使某一目标函数值达到极大或极小的解，即在某种意义下的最优解。
此回答转乐字节。
这算是计算机领域的专业术语了，我个人理解，算法是计算机解决问题的逻辑符号表达，是我们预设的解决特定问题的路径方法，算法往往要考虑其时间复杂度和我空间复杂度，不存在最好的算法，只存在最适合的算法，在不同的实际条件约束下，我们往往利用不同算法去解决这个特定问题……
数据结构的话，你可以把他理解成容器，像是水能要用器皿承着一样，通过键盘或者文件方式输入到计算机的数据也需要用一个东西装着，这个东西里应该有相应的规则，规定这些数据必须以什么样的方式被组织起来，排列起来……这样组织起来的数据高度结构化，规范化，更加有利于数据的管理。
算法和数据结构是计算机专业必须必修的一门课程，在其中你会学到许多有意思的概念和理念，久了之后你就会形成自己的看法，每个人的老师不同，所经历过的事不一样，这个理解自然不同，所以本回答只提供借鉴 。
最后，我也不能说是下定义，也不敢下定义，一些自己的粗浅理解，不喜勿喷……
什么是“算法”
算法，一看字面就知道，肯定是“计算方法”的简称啦，特指“计算机的计算方法”，所以，算法是由电脑程序来实现的。
算法，英文叫Algorithm，就是为了让电脑解决一个问题而设计出来的一套计算方法，这套计算方法的设计是依靠“数学模型”的建立。
也就是说，程序员在设计算法之前，会将实际问题理解分析，归纳为一个“具体的数学问题”。
算法是解决问题的计算方法
算法有这么几个特征1 确定
算法的每一个步骤都有“明确的意义”，对于算法结果的预期也是明确的。
2 有穷
算法不能一直算，停不下来是不行的；要有一个明确的结束条件，要不然算到“天荒地老”还有什么意义呢？
3 可行
有个笑话说一个人面试会计师，算数特别快瞬间出结果，但是就是算得不对。
4 输入输出
算法就是用来解决问题的，问题的来源就是输入，问题的结果就是输出。
再复杂的算法也是由一个个小算法组合成的
怎么设计一个算法程序呢算法有三个要素——
数学模型，输入输出方法，算法步骤。
所以说，怎么设计一个算法呢？
首先，先对要解决的问题建立一个数学模型，把原问题化为数学问题；
然后，将问题的“已知条件”化为“数据”输入到数学模型中；
再然后，通过对输入一步一步的转化/处理/计算，得到结果；
最后，把结果按照希望的形式，输出出来。
数据结构对算法设计至关重要数据结构有两层含义——
1 代表了储存数据的集合
一系列的数据能够储存在这个数据结构中。
2 代表了储存的数据之间有特定的关系
这正是“结构”一词的意义，学过线性代数的同学一定很清楚，结构的力量很强大，能让信息量成倍地扩大。
数据——重要的信息价值所在
数据结构的选择会极大地影响算法设计合适的数据结构能让算法设计时更高效更简洁，而不合适的数据结构有时候会把算法设计带入深渊，甚至无法实现算法。
有些初学编程的朋友在处理一些算法问题时，难免会遇到一些“感觉很繁琐，但又想不出什么简单的方法”的情况，这时不妨回来看看数据结构，换一个更适合的数据结构，常常会有柳暗花明之感呢。
数据结构是编程的基础中的基础
初阶数据结构数据结构共8种，有4种最常用也最简单，它们是：
数组（Array）
链表（Linked list）
堆栈（Stack）
队列（Queue）
由于它们的结构都是线性的，它们还有一个共同的名字——
“线性表”。
作为一个真省一的过来人，自以为可以胜任这个问题。
1、程序=算法+数据结构
2、广义的算法包括数据结构
3、有名而简单的算法有：素数判定、快速幂、排序等
4、有名而简单的数据结构有：数组、链表等
5、对于一类算法或数据结构，我们用时空复杂度、应用广泛性、思维难度、代码难度等标尺去衡量
6、没有全能的算法
7、没有全能的数据结构。比如数组的长处是任意访问位置，短处是插入删除。链表恰恰相反，高效插入删除，低效访问位置
8、一切的数据结构都可以用数组实现。所以数组是最基本的数据结构。比如链表（指针）完全可以用数组代替
9、高级的数据结构，比如平衡树，其访问位置的效率介于数组和链表之间，插入和删除的效率也介于数组和链表之间。平衡树是全面发展的，而数组和链表是偏科的。
10、再强调一遍，没有全能的数据结构。偏科也有偏科的好，要以具体问题而论
风华正茂
2022-09-23我使劲看，看啊看，睡着了。醒来后我利用量子计算得出结果很好！于是直接点赞！