"清华大学 数据结构讲义：基本概念与算法要求"

清华大学《数据结构讲义》第一章绪论介绍了数据结构的基本概念和术语，以及抽象数据类型的表示与实现。同时，该章还介绍了算法的概念、算法设计的要求、算法效率的度量以及算法的存储空间需求。 数据结构是计算机科学中研究用于表示和组织数据的一门学科。在计算机科学中，数据可以是数字、字母、图像、音频或其他任何形式的信息。因此，数据结构的定义是以什么方式将这些数据组织起来，并且能够对其进行操作和处理。数据结构可以看作是计算机程序中的一种设计模式，它提供了一种组织数据的方式，使得程序具有更好的性能和可维护性。 在数据结构的学习中，我们需要了解一些基本概念和术语。例如，数据可以分为逻辑结构和物理结构，逻辑结构是指数据之间的逻辑关系，而物理结构是指数据的实际存储方式。另外，数据还可以进行分类，例如线性结构、树形结构、图形结构等。 另外，抽象数据类型（Abstract Data Type，ADT）是数据结构的一种实现方式。ADT将数据的逻辑结构和操作进行了抽象，将数据和操作进行了封装，使得用户只需要关注数据的使用，而无需了解其具体实现细节。ADT在实际编程中非常常用，它可以提高代码的可读性和可维护性。 在数据结构的学习中，算法也是重要的内容之一。算法是一系列解决特定问题的步骤或方法。在算法设计时，需要考虑算法的正确性、可读性、健壮性和可维护性。此外，算法的效率也是一个重要的指标，通常使用时间复杂度和空间复杂度来评估算法的效率。时间复杂度是指算法执行所需的时间，空间复杂度是指算法在执行过程中所需的额外空间。 对于不同的问题，可能存在多种不同的算法解决方案。因此，在选择算法时，需要考虑问题的特点、解决方案的复杂度以及实际应用的需求等因素。 综上所述，清华大学《数据结构讲义》第一章绪论介绍了数据结构的基本概念和术语，以及抽象数据类型的表示与实现。同时，该章还介绍了算法的概念、算法设计的要求、算法效率的度量以及算法的存储空间需求。通过学习数据结构和算法，我们可以更好地理解和设计计算机程序，提高程序的效率和可维护性。