为什么要学习数据结构和算法，这里我举个简单的例子。
编程好比是一辆汽车，而数据结构和算法是汽车内部的变速箱。一个开车的人不懂变速箱的原理也是能开车的，同理一个不懂数据结构和算法的人也能编程。但是如果一个开车的人懂变速箱的原理，比如降低速度来获得更大的牵引力，或者通过降低牵引力来获得更快的行驶速度。那么爬坡时使用 1 档，便可以获得更大的牵引力；下坡时便使用低档限制车的行驶速度。
回到编程而言，比如将一个班级的学生名字要临时存储在内存中，你会选择什么数据结构来存储，数组还是 ArrayList，或者 HashSet，或者别的数据结构。如果不懂数据结构的，可能随便选择一个容器来存储，也能完成所有的功能，但是后期如果随着学生数据量的增多，随便选择的数据结构肯定会存在性能问题，而一个懂数据结构和算法的人，在实际编程中会选择适当的数据结构来解决相应的问题，会极大的提高程序的性能。
1、数据结构
数据结构是计算机存储、组织数据的方式，指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。
通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。
¶一、数据结构的基本功能
①、如何插入一条新的数据项
②、如何寻找某一特定的数据项
③、如何删除某一特定的数据项
④、如何迭代的访问各个数据项，以便进行显示或其他操作
¶二、常用的数据结构
这几种结构优缺点如下：先有个大概印象，后面会详细讲解！！！
PS：我看下面的评论，对于下面所说的数组，插入块，查找、删除慢的特点有疑问。
这里可能是我没有描述清楚，对于数组，你们所说的查找快，我想只是随机查找快，因为知道数组下标，可以按索引获取任意值。但是你要查找某个特定值，对于无序数组，还是需要遍历整个数组，那么查找效率是 O（n），效率是很低的（有序数组按照二分查找算法还是很快的）。
插入快，是在数组尾部进行插入，获取到数组的最后一个索引下标，加 1 进行赋值就可以了。
删除慢，除开尾部删除，在任意中间或者前面删除，后面的元素都要整体进行平移的，所以也是比较慢的。
综上所述：对于数组，随机查找快，数组尾部增删快，其余的操作效率都是很低的。
2、算法
算法简单来说就是解决问题的步骤。
在 Java 中，算法通常都是由类的方法来实现的。前面的数据结构，比如链表为啥插入、删除快，而查找慢，平衡的二叉树插入、删除、查找都快，这都是实现这些数据结构的算法所造成的。后面我们讲的各种排序实现也是算法范畴的重要领域。
¶一、算法的五个特征
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。
¶二、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、高效率与低存储量需求：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。
前面三点 正确性，可读性和健壮性相信都好理解。对于第四点算法的执行效率和存储量，我们知道比较算法的时候，可能会说 “A 算法比 B 算法快两倍” 之类的话，但实际上这种说法没有任何意义。因为当数据项个数发生变化时，A 算法和 B 算法的效率比例也会发生变化，比如数据项增加了 50%，可能 A 算法比 B 算法快三倍，但是如果数据项减少了 50%，可能 A 算法和 B 算法速度一样。所以描述算法的速度必须要和数据项的个数联系起来。也就是 “大 O” 表示法，它是一种算法复杂度的相对表示方式，这里我简单介绍一下，后面会根据具体的算法来描述。
相对 (relative)：你只能比较相同的事物。你不能把一个做算数乘法的算法和排序整数列表的算法进行比较。但是，比较 2 个算法所做的算术操作（一个做乘法，一个做加法）将会告诉你一些有意义的东西；
表示 (representation)：大 O(用它最简单的形式) 把算法间的比较简化为了一个单一变量。这个变量的选择基于观察或假设。例如，排序算法之间的对比通常是基于比较操作(比较 2 个结点来决定这 2 个结点的相对顺序)。这里面就假设了比较操作的计算开销很大。但是，如果比较操作的计算开销不大，而交换操作的计算开销很大，又会怎么样呢？这就改变了先前的比较方式；
复杂度 (complexity)：如果排序 10,000 个元素花费了我 1 秒，那么排序 1 百万个元素会花多少时间？在这个例子里，复杂度就是相对其他东西的度量结果。
然后我们在说说算法的存储量，包括：
- 程序本身所占空间；
- 输入数据所占空间；
- 辅助变量所占空间；
一个算法的效率越高越好，而存储量是越低越好。
3、总结
本篇文章我们简单的介绍了数据结构和算法的概念，算法是解决问题的步骤，而数据结构的实现离不开算法，可能理解起来比较模糊，不用担心，后面我们会在具体的数据结构和算法实现过程中详细讲解。
参考书籍：《Java 数据结构和算法》链接:https://pan.baidu.com/s/1S0aQrad57_vU6nXsq3Jr-Q 密码: irh4