一、数据结构
1、常见数据结构：Array(数组)、Stack(栈)、Queue(队列)、LinkedList(链表)、Tree(树)、Hash（哈希表）、Heap(堆)、Graph(图)
2、各种数据结构总结：
（1）、数组：
优点：插入数据快
缺点：查找慢，删除慢，大小固定，只能存储单一元素
（2）、有序数组：
优点：比无序数组查询快
缺点：查找慢，删除慢，大小固定，只能存储单一元素
（3）、栈：
优点：先进后出
缺点：存取很慢
（4）、队列：
优点：先进先出
缺点：存取很慢
（5）、链表：
优点：插入快，删除快
缺点：查找很慢
（6）、二叉树：
优点：如果树是平横的，查找、删除、插入都很快
缺点：删除算法复杂
（7）、红黑树：
优点：树总是平衡的，查找、删除、插入都很快
缺点：算法复杂
（8）、2-3-4树：
优点：树总是平衡的，类似的树对磁盘存储有效，
缺点：算法复杂
（9）、哈希表：
优点：如果已知关键字则存取极快
缺点：删除数据慢，不知道关键字则存取数据都很慢，对存储空间使用不充分
（10）、堆：
优点：插入数据和删除数据都快，对最大项数据存取快
缺点：对其它数据项存取慢
（11）、图：
优点：对现实世界建模
缺点：有些算法慢且复杂
二、算法
1、算法5个特征：
（1）、有穷性：对于任意一组合法输入值，在执行又穷步骤之后一定能结束，即：算法中的每个步骤都能在有限时间内完成。
（2）、确定性：在每种情况下所应执行的操作，在算法中都有确切的规定，使算法的执行者或阅读者都能明确其含义及如何执行。并且在任何条件下，算法都只有一条执行路径。
（3）、可行性：算法中的所有操作都必须足够基本，都可以通过已经实现的基本操作运算有限次实现之。
（4）、有输入：作为算法加工对象的量值，通常体现在算法当中的一组变量。有些输入量需要在算法执行的过程中输入，而有的算法表面上可以没有输入，实际上已被嵌入算法之中。
（5）、有输出：它是一组与“输入”有确定关系的量值，是算法进行信息加工后得到的结果，这种确定关系即为算法功能。
2、算法的设计原则：
（1）、正确性：首先，算法应当满足以特定的“规则说明”方式给出的需求。其次，对算法是否“正确”的理解可以有以下四个层次：
一、程序语法错误。
二、程序对于几组输入数据能够得出满足需要的结果。
三、程序对于精心选择的、典型、苛刻切带有刁难性的几组输入数据能够得出满足要求的结果。
四、程序对于一切合法的输入数据都能得到满足要求的结果。
PS：通常以第 三 层意义的正确性作为衡量一个算法是否合格的标准。
（2）、可读性：算法为了人的阅读与交流，其次才是计算机执行。因此算法应该易于人的理解；另一方面，晦涩难懂的程序易于隐藏较多的错误而难以调试。
（3）、健壮性：当输入的数据非法时，算法应当恰当的做出反应或进行相应处理，而不是产生莫名其妙的输出结果。并且，处理出错的方法不应是中断程序执行，而是应当返回一个表示错误或错误性质的值，以便在更高的抽象层次上进行处理。
（4）、高效率且低存储量需求：通常算法效率值得是算法执行时间；存储量是指算法执行过程中所需要的最大存储空间，两者都与问题的规模有关
