为什么数据结构对编程很重要

数据结构对编程的重要性体现在：1、提高程序的运行效率；2、增强程序的可维护性；3、数据结构是算法的基础；4、数据结构培养许多编程能力；5、扩展程序的功能等。提高程序的运行效率是指，使用好的数据结构可以大大提高程序运行效率。

一、为什么数据结构对编程很重要

1、提高程序的运行效率

算法的实现必须借助程序设计语言中提供的数据类型及其运算。一个算法的效率往往与数据的表达形式有关，因此数据结构的选择对数据处理的效率起着至关重要的作用。它是算法和程序设计的基本重要组成部分，它对程序的质量影响很大。合适的数据结构可以使程序的存储和访问数据更加高效，从而提高程序的运行效率。

2、增强程序的可维护性

一个好的数据结构可以使程序更加容易维护和修改，因为可以减少代码的冗余和提高代码的可读性，从而使程序更改起来更加容易。如果我们使用数据结构来维护程序的状态，那么当需要更改状态时，我们只需要更改数据结构，而不需要更改整个程序。

3、数据结构是算法的基础

数据结构是一门综合性较强的计算机软件、程序设计理论和技术相结合的重要基础知识。它主要讨论抽象数据关系和算法在计算机中的表示与实现，涉及到的数据在计算机中的表示、组织和处理 ,以及相应结构上的算法设计和算法性能上的分析技术。它所包含的知识与提倡的技术方法，无论对大家进一步学习计算机领域里的其他知识，还是对今后从事理论研究、应用开发及技术管理工作都起着重要的作用。

4、数据结构培养许多编程能力

数据结构和程序设计语言本身虽然没有多大的联系，但数据结构是一种抽象数据，是实用程序语言去描述数据结构，通过程序设计语言可以将它在计算机中进行实现。学会了数据结构，就会用所学知识对实践任务进行充分分析、抽象，建立与之相适应的模式，使问题最终在计算机上得以实现。在这个过程中 ,大家不仅对所学知识加深了理解，更重要的是培养了大家分析问题、解决问题的能力，这对充分发挥大家的实践能力、创造能力起着重要的作用，也提高大家算法设计和程序设计能力。

5、扩展程序的功能

数据结构可以使程序实现更多的功能，如搜索、排序、过滤、计数等等。例如，对于字符串数据，我们可以使用字符串算法和数据结构来实现它们的匹配、比较、替换等操作。

6、提高代码的可观察性和可读性

数据结构可以使开发人员更容易实现代码的可观察性和可读性。正确的数据结构可以使开发者更容易进行代码的阅读和理解，从而更好地实现软件开发的概念。例如，通过建立面向对象的封装数据结构，使得代码更加具有可读性和可测试性。此外，更适合领域的特定数据结构可以更容易地被其他工程师理解和维护。

二、数据结构的排序算法

1、冒泡排序

冒泡排序是一种简单的排序算法。它会遍历若干次要排序的数列，每次遍历时，它都会从前往后依次比较相邻两个数的大小；如果前者比后者大，则交换它们的位置。这样，一次遍历之后，最大的元素就在数列的末尾！ 采用相同的方法再次遍历时，第二大的元素就被排列在最大元素之前。重复此操作，直到整个数列都有序为止。

2、快速排序

快速排序(Quick Sort)使用分治法策略。它的基本思想是：在数据序列中选择一个元素作为基准值，每次从数据序列的两端开始交替进行，将小于基准值元素交换到序列前端，将大于基准值的元素交换到序列后端，介于两者之间的位置则成为基准值的最终位置。同时，序列被划分成两个子序列，再分别对两个子序列进行快速排序，直到子序列长度为1，则完成排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。

3、插入排序

直接插入排序(Straight Insertion Sort)的基本思想是：把n个待排序的元素看成是一个有序表和一个无序表。开始时有序表中只包含1个元素，无序表中包含有n-1个元素，排序过程中每次从无序表中取出第一个元素，将它插入到有序表中的适当位置，使之成为新的有序表，重复n-1次可完成排序过程。

4、希尔排序

1959年Shell发明，第一个突破O(n^2)的排序算法，是简单插入排序的改进版。它与插入排序的不同之处在于，它会优先比较距离较远的元素。希尔(Shell)排序又称为缩小增量排序，该方法因DL.Shell于1959年提出而得名。

5、选择排序

选择排序(Selection-sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理：首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。

6、堆排序

堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。最小/大堆用于求最小/大值，堆序列用于多次求极值的应用问题。

7、归并排序

归并排序（MERGE-SORT）是利用归并的思想实现的排序方法，该算法采用经典的分治（divide-and-conquer）策略（分治法将问题分(divide)成一些小的问题然后递归求解，而治(conquer)的阶段则将分的阶段得到的各答案”修补”在一起，即分而治之)。

8、计数排序

计数排序的核心在于将输入的数据值转化为键存储在额外开辟的数组空间中。 作为一种线性时间复杂度的排序，计数排序要求输入的数据必须是有确定范围的整数。计数排序(Counting sort)是一种稳定的排序算法。计数排序使用一个额外的数组C，其中第i个元素是待排序数组A中值等于i的元素的个数。然后根据数组C来将A中的元素排到正确的位置。它只能对整数进行排序。

9、桶排序

桶排序是计数排序的升级版。它利用了函数的映射关系，高效与否的关键就在于这个映射函数的确定。桶排序 (Bucket sort)的工作的原理：假设输入数据服从均匀分布，将数据分到有限数量的桶里，每个桶再分别排序（有可能再使用别的排序算法或是以递归方式继续使用桶排序进行排。

10、基数排序

基数排序也是非比较的排序算法，对每一位进行排序，从最低位开始排序，复杂度为O(kn),为数组长度，k为数组中的数的最大的位数；基数排序是按照低位先排序，然后收集；再按照高位排序，然后再收集；依次类推，直到最高位。有时候有些属性是有优先级顺序的，先按低优先级排序，再按高优先级排序。最后的次序就是高优先级高的在前，高优先级相同的低优先级高的在前。基数排序基于分别排序，分别收集，所以是稳定的。

延伸阅读

数据的逻辑结构

• 集合结构：数据元素之间未定义任何关的松散集合。
• 线性结构：数据元素之间定义了次序关系的集合（全序集合），描述的是1对1关系。
• 树形结构：数据元素之间定义了层次关系的集合（偏序集合），描述的是1对多关系。
• 图状结构：数据元素之间定义了网状关系的集合，描述的是多对多关系。