理解数据结构
理解数据结构
最近在学习各种数据结构，于是就在想，为什么我们需要数据结构呢？ 为什么要设计这么多数据结构？数据结构到底解决了我们什么样的问题？
我们提到 数据结构 时，一般是指计算机科学中的一个概念， 但是从本质上讲，数据结构应该是指对数据的一种组织方式。既然如此，我们没必要非在计算机科学领域中讨论 概念本身，把它放在其它领域中，可能更能加强我们的理解。
就说图书管吧，假如你是一名很久很久以前的图书馆管理员，那时候根本没什么计算机。数据结构？那是什么？
你的任务就是看着图书馆里的一堆书。于是，有一天，图书馆来了一堆书，你把他们堆成一堆，放在馆里。 这时候，有人来借书了，他只能在那一堆书里乱翻，翻来翻去也找不到自己想要的书，因为那是一堆书， 有的书他检查了很多次，有的一次也没检查。
这时候这堆书是一个集合，不方便遍历。
时间长了，抱怨的人很多。
作为一个怕麻烦的管理员，你忍受不了别人的抱怨，于是，你把那 一堆书 变成了 一排书。
这下好了，来找书的人，只要从书架左边走到右边，按顺序找就好了。只要书在图书馆里，慢慢找总是可以找到。 但是，随着图书馆的书越来越多，这样找实在是太慢了，因为每次都要从第一本书找到最后一本书。
这时候这堆书是一个列表，方便遍历，但是不方便查找。
时间长了，抱怨的人很多。
作为一个怕麻烦的管理员，你忍受不了别人的抱怨，于是，你把那 一排书 变成了 很多类书。
那么，按什么分类呢？按书的大小么？颜色么？退一步讲，分类的依据是什么？
分类是为了加快读者查找书的速度，那么读者查找书的时候，是按什么查找呢？是按书名。所以，我们对书名分类。 按书名分类也有许多种，按书名读音么？按书名笔画吗？按书名字数么？我们很容易想到，按读音分类给读者的压力最小， 也就是查找前的开销最小。否则每次找书之前还要数一下笔画，读者一定又会抱怨。
这时候，我们按读音把书分类，书名第一个字是A的在A书架，是B的在B书架。这下读者查找书的速度大大加快了， 因为一下子就能排除那么多类书，而代价仅仅是想一下书名第一个字的读音。不过，我们马上又发现，有的书架上书实在太多了， 那有什么关系？这个问题我们解决过啊，只要再分类就好了，书名第一个字我们用过了，现在用第二个字。
读者终于大致可以满意了。
这时候这些书架构成了一个查找树，方便查找。
另外，我们注意到，其实对于管理员来说，他的负担是增加了的，比如新来了一本书，如果图书馆是一堆书， 只要把新书扔在那一堆里就好了，如果是一排书，要把新书放在这排书的最后，而如果是分好类的书架， 管理员就要先找到这本书的位置，再把新书放在那儿，而不能随便放。好在分类后，我们找新书位置不会花多久， 假如分好类后，读者查找书方便了，但是管理员要把新书放在合适的位置，需要花一年时间， 那这个分类的方法肯定不是一个好方法。
这告诉我们
维护数据结构很重要。
这时候，我们在不知不觉间居然
设计了一个数据结构
这时候，我们回到开始时的问题，为什么我们需要数据结构？对应上面的故事， 为什么我们要把一堆书变成多类书？简单地说，这样可以使找书的过程变快。 这正印证了维基百科词条中的那句话。
数据结构是计算机中存储、组织数据的方式。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来最优效率的算法。
回头想想，从一堆书变成多类书的过程，其实就是数据的组织方式发生了变化。我们来抽象一下整个过程。
- 我们有一堆数据D。数据上最常用的操作是O。我们的目标是让O很快。我们设计一个数据结构S来组织数据D。数据结构S需要额外的信息EI来组织数据D。数据结构S有性质P，性质P可以使操作O很快。数据结构除了支持操作O外，还要支持两个最基本的操作，Add:添加数据，Del:删除数据。数据结构要保持性质P，所以Add,Del需要额外操作EO来保持P。
那么，关键的地方就在于:
根据操作O，找到性质P，设计数据结构S，使S有性质P，同时使额外信息EI，额外操作EO尽量小。
所以，无论是设计数据结构还是学习数据结构，都要弄清楚，
- 数据结构的关键性质是什么为什么关键性质可以加快操作额外信息与额外操作大小如何
故事，有些讲不下去了，感觉还是理解的不够，就到这里吧。今后又了新的感受，再补充。
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