为何会读这本书？
算上实习工作三年，一直是不温不火，行尸走肉般的在不大不小的公司上下班，签到打卡（相信很多刚毕业的人都会有这种体会，告诉我，我不是一个人QAQ）。前一段时间找工作的时候，看了看阿里，网易等知名互联网公司的招聘要求，发现除了对招聘岗位的技能要求之外，也都会有数据结构和设计模式这一块的要求，但是对这一块特别空白，简历连投都不敢投，为了有更大的空间和提升，我觉得有必要静下心来学习和掌握这两块技术。
但是数据结构这东西，怎么说，很复杂很烧脑，借了同事同学的书看了看，那是相当不好啃，于是百度一顿搜，终于选定了这本程杰著的《大话数据结构》一书作为我自学数据结构的第一本书，并决定记录一下我的学习过程和总结感想。
数据结构非常有趣
“数据结构很重要，一定要学好，但数据结构比较抽象，有些算法理解起来很困难，学得很累。数据结构非常有趣，很多算法是智慧的结晶，学习它是去感受计算机编程技术的魅力”这是书中前言作者的原话，也是我目前的困惑和选择这本书最主要的原因，我想找到数据结构的魅力所在。
还有一点很有意思的是这本书的目录足足有16页，基本对每一个大标题小标题都有一句点睛语录记录在上面，对我来讲很加分，哈哈，扯远了，拉回来。
下面就是正文的阅读，今天就对第一章数据结构绪论做个笔记和总结思考。
第一章 数据结构绪论
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。数据不仅仅包括整型、实型等数值类型，还包括字符及声音、图像、视频等非数值类型。
也就是说，我们这里所说的数据，其实就是符号，而且必须具备两个前提：
*可以输入到计算机中。
*能被计算机程序处理。
对于整型、实型等数值类型，可以进行数值计算。对于字符数据类型，就需要进行非数值的处理，声音、图像、视频等可以通过编码的手段变成字符数据来处理。
数据元素：是组成数据的、有一定意义的基本单位，在计算机中通常作为整体处理。也称为记录。
数据项：一个数据元素可以由若干个数据项组成。
这里需要注意的是数据项是数据不可分割的最小单位。但真正讨论问题的时候，数据元素才是数据结构中建立数据模型的着眼点。比如：我们讨论一部电影，讨论的是电影角色（“数据元素”），而不是电影角色的眼睛，鼻子，嘴巴（“数据项”）去分析。
数据对象：是性质相同的数据元素的集合，是数据的子集。
总结：一开始我觉得数据元素特别像一个类或者Model，然后数据项就相当于类或Model的属性（是不是很像？！！），但是数据对象的概念我就理解不了了，难道是具有相同属性的不同类，然后这么几个类组成一个对象？（我想没人会这么干吧…）。
这里我们需要明确一点就是，我们的关注点是数据，而不是程序，所以上面的想法完全就是错误的，正确的着眼应该是从数据出发。这样就很好理解了。比如数据库中的一张成绩表，这张表就是数据对象，表中的每一条记录就是一个数据元素，而表的每一个列就是数据项。因为数据元素是数据的基本单元，所以我们可以说一条记录是一个数据；且数据对象也是数据的子集，那么我们也可以说这张表是一个数据；当然我们更可以说表中的一个成绩也是一个数据。所以数据的概念是最大的。
数据结构：是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。 在计算机中，数据元素并不是孤立、杂乱无序的，而是具有内在联系的数据集合。数据集合之间存在的一种或多种特定关系，也就是数据的组织形式。
数据之间的结构又分为逻辑结构和物理结构（也有叫存储结构）。
逻辑结构：指数据对象中数据元素之间的相互关系。数据元素的逻辑表示。
物理结构：指数据的逻辑结构在计算机中的存储形式。数据元素的物理存储。
逻辑结构分为以下四种：
1.集合结构：数据元素除了同属于一个集合外，相互之间没有其他关系。就相当于数学中的集合。
2.线性结构：数据元素之间是一对一的关系。众多数据元素排成一条线。
3.树形结构：数据元素之间存在一种一对多的关系。
4.图形结构：数据元素是多对多的关系。
物理结构分为以下两种：
1.顺序存储结构：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。这种存储结构其实很简单，就是排队占位。大家都按顺序排好，每个人占一小段空间，大家谁也别插队。结合语言，就相当于数组。当你告诉计算机你要建立一个9个整型数据的数组时，计算机就在内存中（堆）找了片空地，按照一个整型所占位置的大小乘以9，开辟一段连续的空间，于是第一个数组数据就放在第一个位置，第二个数据放在第二个，这样一次排列。数组名是第一个位置的指针。
2.链式存储结构：是把数据元素存放在任意的存储单元里，这组存储单元可以是连续的，也可以是不连续的。数据元素的存储关系不能反映其逻辑关系，因此需要用一个指针存放数据元素的地址，这样通过地址就可以找到相关联数据元素的位置。指针：存放数据元素的地址，通过指针就可以找到数据元素在内存中的位置。
书中有两句话：“数据的存储结构应正确反映数据元素之间的逻辑关系，这才是最为关键的”，“数据元素的存储关系并不能反映其逻辑关系”，有点难以理解。我个人的一些理解是：本身数据元素的存储关系是不能反映其逻辑关系的，就是两者是两回事，但是我们如果做数据结构的优化，就需要正确选用逻辑关系和存储关系，让存储关系可以反映出逻辑关系。简而言之就是，如何存储数据元素之间的逻辑关系，是实现物理结构的重点和难点（要先确定优秀或者合适的逻辑结构，再选用合适的物理结构）。（ps.有点迷糊，继续看下去，希望可以自己想明白，也希望有大神可以帮我解答一下这个困惑。）
逻辑结构是面向问题的，而物理结构就是面向计算机的，其基本的目标就是将数据及其逻辑关系存储在计算机的内存中。
数据类型：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。
数据类型是按照值的不同进行区分的，比如java中整数和小数可以区分成整型和浮点型；又根据整型的大小可以分为short，int，long，浮点型又可以分为float和double。
至于为什么会有数据类型的概念呢，就跟我们租房子一样，如果一个人住就可以租个单间，当然可以租两室一厅或几室几厅，但可能会造成浪费。在计算机中，因为计算机的内存是有限的，为了不造成不必要的浪费，就定义几种数据类型，规定好长度和分类。
java中分为四类八种基本类型，分别是：
*整型：byte，short，int，long；
*浮点型：float，double；
*逻辑型：boolean；
*字符型：char；
抽象数据类型：我们对已有的数据类型进行抽象，就有了抽象数据类型。指一个数学模型及定义在该模型上的一组操作。抽象数据类型的定义仅取决于它的一组逻辑特性，而与其在计算机内部如何表示和实现无关。
抽象：指取出事物具有的普遍性的本质。它是抽出问题的特征而忽略非本质的细节，是对具体事物的一个概括。抽象是一种思考问题的方式，它隐藏了复杂的细节，只保留实现目标所必需的信息。
不同的计算机有不同的硬件系统，这就要求程序语言最终通过编译器来转换成底层语言。可事实上高级程序语言并不会管你整型在底层语言是怎么定义的，怎么进行加减乘除运算的，也不想知道CPU为了运算进行了多少次开关操作；同时不同的高级程序语言之间对于整型的实现方法可能也不一样，但由于其定义的数学特性相同，在计算机变成看来，它们都是相同的。所以所谓的整型其实是抽象数据类型。也因此，“抽象”的意义在于数据类型的数学抽象特性。
抽象数据类型不仅仅指那些已经定义并实现的数据类型，还可以是计算机编程者在设计软件程序时自己定义的数据类型。比如OC中CGSize，CGPoint这些几何数据类型。
根据抽象数据类型的定义，它还包括定义在该模型上的一组操作。事实上，抽象数据类型体现了程序设计中的问题分解、抽象和信息隐藏的特性。把实际生活中的问题分解为多个规模小且容易处理的问题，然后建立一个计算机能处理的数据模型，并把每个功能模块的实现细节作为一个独立的单元，从而是具体实现过程隐藏起来。
总结：个人感觉抽象数据类型，很像java中的抽象类的概念，也是将一个事物的特性和相同的动作抽取出来，并不需要关心具体的实现。
啊，伸个懒腰，感觉做笔记比看书还累（…），文章中加引用的是书中的定义，其他都是个人对于书中内容进行的一些思考的记录和总结，也不知道对不对，哈哈。
尽量保证每个星期更新一篇，内容的话基本都是对于书单上三本书的学习记录（笔记），也有可能是吐槽文…
对了，刚在电梯看到物业贴的登革热提醒，希望同在杭州的小伙伴注意身体，祝大家长命百岁，身体健康，哈哈。欢迎大家留言讨论，共同进步。
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