数据结构与算法设计的关系
数据结构与程序设计
数据结构与程序设计数据结构与程序设计是计算机科学领域中的两个重要概念，它们紧密相连，共同构成了软件开发的基础。
数据结构提供了组织、管理和存储数据的方式，而程序设计则是利用这些数据结构来解决具体问题的算法和逻辑。
数据结构概述数据结构是计算机科学中用于存储、组织数据的方式，它决定了数据的存储、检索和操作的效率。
常见的数据结构包括：1. 数组：一种线性数据结构，可以存储相同类型的元素，支持快速随机访问。
2. 链表：由一系列节点组成，每个节点包含数据部分和指向下一个节点的指针。
3. 栈：一种后进先出（LIFO）的数据结构，只能在一端（栈顶）进行数据的添加和删除。
4. 队列：一种先进先出（FIFO）的数据结构，数据从一端进入，从另一端退出。
5. 树：一种层次结构的数据组织形式，每个节点有零个或多个子节点，常用于表示具有层次关系的数据。
6. 图：由顶点（节点）和边组成，可以表示复杂的关系和网络。
程序设计基础程序设计是指使用某种编程语言来编写指令，以解决特定问题的过程。
程序设计的基础包括：1. 算法：解决问题或完成任务的一系列有序步骤。
2. 控制结构：程序中用于控制程序流程的语句，如条件语句（if-else）、循环语句（for, while）。
3. 函数：一段具有特定功能的代码块，可以被重复调用。
4. 面向对象编程：一种编程范式，通过类和对象来组织代码，提高代码的重用性和模块化。
数据结构与程序设计的结合数据结构与程序设计之间的关系是相辅相成的。
选择合适的数据结构可以提高程序的效率和性能。
例如：- 在需要快速查找元素的场景中，可以使用哈希表或平衡树。
- 当处理大量数据时，使用数组或链表可以更有效地管理内存。
- 对于需要频繁插入和删除操作的数据，使用栈或队列可能更合适。
程序设计过程中，算法的选择和实现也依赖于数据结构的特性。
例如，排序算法的选择会影响数据的存储方式，图算法的实现则依赖于图的表示方法。
实践应用在实际应用中，数据结构与程序设计的结合体现在各种软件和系统中。
一句话概括算法与数据结构课程的理解
一句话概括算法与数据结构课程的理解用一句话概括算法与数据结构：相互之间存在关系的数据元素的集合就是数据结构，算法是解决特定问题的有限求解步骤。
那么，算法和数据结构之间存在着什么关系？根据福建省教招小学信息技术学科考纲要求，一起来学习下算法与数据结构的关系吧！一、算法（一）定义：算法是特定问题求解步骤的描述，是在计算机中表现为指令的有限序列。
算法是独立语言而存在的一种解决问题的方法和思想。
注意：1.对于算法而言，语言并不重要，重要的是思想。
2.但是，对于程序开发而言，语言非常重要。
（二）特点输入：算法具有0个或多个输入。
输出：算法至少有1个或多个输出。
有穷性：算法在有限的步骤之后会自动结束而不会无限循环。
确定性：算法中的每一步都有确定的含义，不会出现二义性。
可行性：算法的每一步都是可行的。
二、数据结构（一）定义：数据结构是指相互之间存在着一种或多种关系的数据元素的集合和该集合中数据元素之间的关系组成，分为逻辑数据结构和存储数据结构两种。
注意：1.数据元素之间不是独立的，存在特定的关系，这些关系即结构。
2.数据结构指数据对象中数据元素之间的关系。
（二）数据元素之间的逻辑结构集合结构：数据元素之间没有特别的关系，仅同属相同集合线性结构：数据元素之间是一对一的关系树形结构：数据元素之间存在一对多的层次关系图形结构：数据元素之间是多对多的关系三、算法与数据结构的关系（一）两者关系：1.数据结构是底层，算法高层；2.数据结构为算法提供服务；3.算法围绕数据结构操作；注意：（1）数据结构只是静态的描述了数据元素之间的关系；（2）高效的程序需要在数据结构的基础上设计和选择算法。
（二）程序=数据结构+算法数据结构是算法实现的基础，算法总是要依赖于某种数据结构来实现的。
往往是在发展一种算法的时候，构建了适合于这种算法的数据结构。
一种数据结构如果脱离了算法，那还有什么用呢？实际上也不存在一本书单纯的讲数据结构，或者单纯的讲算法。
数据结构在计算机科学中的重要性
数据结构在计算机科学中的重要性计算机科学作为一门学科，是研究计算机以及计算系统的原理、设计与应用的学科。
而数据结构则是计算机科学的核心基础之一，它对于计算机科学的发展和应用起着至关重要的作用。
本文将探讨数据结构在计算机科学中的重要性以及其对各个领域的影响。
一、数据结构的定义和作用数据结构是指一组数据和可对其进行操作的一组函数或方法的集合。
它关注数据元素之间的关系、组织方式以及对数据的操作，是组织和存储数据的一种方式。
数据结构是计算机的基础之一，无论是软件开发、数据库管理还是网络通信等领域，都需要合理设计和应用数据结构。
二、数据结构的应用领域1. 算法设计和分析数据结构是算法设计和分析的基础。
不同的数据结构适用于不同的问题和算法，合理选择和应用数据结构可以提高算法的效率和性能。
例如，栈和队列适用于实现搜索算法，树和图适用于实现图像处理算法。
2. 数据库管理数据库管理系统是现代信息管理的核心工具之一，而数据结构则是数据库管理系统的基础。
数据库中存储的数据需要通过适当的数据结构进行组织和管理，以提高数据的查询和更新效率。
例如，索引结构、哈希表和树结构等数据结构都被广泛应用于数据库管理。
3. 图形图像处理图形图像处理是计算机科学中一个重要而复杂的领域，而数据结构在图形图像的表示和处理中起着关键作用。
例如，三维模型的存储利用了树结构或图结构，图像的压缩和处理则应用了数组和矩阵等数据结构。
4. 网络通信在今天的信息社会中，网络通信是不可或缺的。
数据结构在网络通信中的应用主要体现在数据包的传输和存储上。
例如，队列和链表等数据结构可以帮助实现数据包的缓存和转发，提高网络的传输效率。
5. 操作系统操作系统是计算机硬件和软件之间的桥梁，而数据结构则是操作系统的核心组成部分。
操作系统中的任务调度、内存管理、文件管理等功能都需要通过数据结构实现。
例如，进程调度可以借助队列和链表实现，内存管理则依赖于位图和表等数据结构。
数据结构对算法的影响与作用
数据结构对算法的影响与作用数据结构和算法是计算机科学中两个非常重要的概念，它们之间存在着密不可分的关系。
数据结构是指数据的组织、存储和管理方式，而算法则是解决问题的方法和步骤。
在计算机程序设计中，选择合适的数据结构可以对算法的效率和性能产生深远的影响。
本文将探讨数据结构对算法的影响与作用。
一、数据结构对算法效率的影响1. 数据结构的选择直接影响算法的效率。
不同的数据结构适用于不同的问题场景，选择合适的数据结构可以提高算法的执行效率。
例如，对于需要频繁插入和删除操作的场景，链表这种数据结构比数组更加高效；而对于需要快速查找的场景，二叉搜索树或哈希表可能是更好的选择。
2. 数据结构的存储方式也会影响算法的效率。
在内存中，数据结构的存储方式可以是顺序存储或链式存储。
顺序存储可以提高数据的访问速度，而链式存储可以更好地支持动态操作。
算法在设计时需要考虑数据结构的存储方式，以达到最优的执行效率。
3. 数据结构的组织方式对算法的时间复杂度有重要影响。
例如，对于查找算法，如果数据结构是有序的，可以通过二分查找等高效算法来提高查找速度；而对于排序算法，选择合适的数据结构可以减少排序的时间复杂度。
二、数据结构对算法性能的作用1. 数据结构可以提高算法的可读性和可维护性。
合适的数据结构可以更好地反映问题的本质，使算法的逻辑更加清晰，易于理解和修改。
通过良好的数据结构设计，可以降低程序的复杂度，提高代码的可维护性。
2. 数据结构可以降低算法的复杂度。
通过选择合适的数据结构，可以减少算法的时间复杂度和空间复杂度，提高算法的执行效率。
例如，使用哈希表可以将查找操作的时间复杂度降低到O(1)，大大提高了算法的性能。
3. 数据结构可以提高算法的扩展性和灵活性。
良好设计的数据结构可以更好地支持算法的扩展和变化，使程序更具有通用性和适应性。
通过合理选择数据结构，可以更容易地应对需求变化和业务扩展。
三、结语数据结构是算法的基础，它对算法的效率、性能和可维护性都有着重要的影响和作用。
算法与数据结构
选择算法－ 选择算法－穷举法
具体做法：从分为1 具体做法：从分为1、2、3…组开始考察， 3…组开始考察， 逐个列举出所有可能的着色方案，检查 这样的分组方案是否满足要求。首先满 足要求的分组，自然是问题的最优解。
穷举法的分析
这类穷举法对结点少的问题( 这类穷举法对结点少的问题(称为“规模 小的”问题) 小的”问题)还可以用；对规模大的问题， 由于求解时间会随着实际问题规模的增 长而指数性上升，使计算机无法承受。
数据结构的设计
如果集合和图是程序设计语言中预定义 的类型，则colorUp中用到的remove(V1,v) 的类型，则colorUp中用到的remove(V1,v) 和add(NEW,v)等就应该是语言中预定义 add(NEW,v)等就应该是语言中预定义 的内部函数，该程序就几乎可以直接上 机运行。否则程序员需要自己用语言所 提供的（类型）机制实现这些抽象数据 类型（集合、图等），这些正是数据结 构设计要讨论的内容。
假设（ADT）集合和图支持下面行为： 假设（ADT）集合和图支持下面行为：
判断元素v是否属于集合V1表示为v V1； 判断元素v是否属于集合V1表示为v ∈ V1； 从集合V1中去掉一个元素v表示为remove(V1,v)； 从集合V1中去掉一个元素v表示为remove(V1,v)； 向集合NEW里增加一个元素v add(NEW,v)表 向集合NEW里增加一个元素v用add(NEW,v)表 示， 判断集合V1是否空集合表示为isEmpty(V1) 判断集合V1是否空集合表示为isEmpty(V1) 检查结点v与结点集合NEW中各结点之间在图 检查结点v与结点集合NEW中各结点之间在图 G中是否有边连接，用函数notAdjacentWith 中是否有边连接，用函数notAdjacentWith (NEW, v, G)表示。 G)表示。
数据结构与算法的联系与区别
数据结构与算法的联系与区别数据结构与算法的联系与区别一、数据结构的概念数据结构是指数据对象中元素之间的关系，以及数据元素本身的特点。
它是计算机组织和存储数据的一种方式，直接影响到算法的设计和性能。
1.1 线性数据结构线性数据结构是数据元素之间存在一对一的关系，例如：数组、链表、栈和队列等。
这些数据结构在存储和访问数据时具有一定的规律性。
1.2 非线性数据结构非线性数据结构是数据元素之间存在一对多或多对多的关系，例如：树和图等。
这些数据结构的存储和访问方式相对复杂，需要特殊的算法来处理。
二、算法的概念算法是解决特定问题求解步骤的描述，在计算机中表现为指令的有限序列。
算法通过操作数据结构来实现对数据的操作，并得到预期的结果。
2.1 算法的特性算法具有以下特性：●输入：算法具有输入，可以是零个或多个输入。
●输出：算法至少有一个输出。
●有穷性：算法在有限的步骤内必须终止。
●确定性：算法中每一步的执行必须具有唯一确定的效果。
●可行性：算法的每一步都必须是可行的，即能够通过执行有限次数完成。
三、数据结构与算法的联系数据结构和算法紧密相关，它们互为补充，相互依赖。
3.1 数据结构对算法的影响不同的数据结构适用于不同种类的问题和算法。
选择合适的数据结构能够有效地提高算法的效率。
3.2 算法对数据结构的选择算法的设计基于特定的问题和已有的数据结构。
在算法设计过程中，根据问题的特点选择合适的数据结构是至关重要的。
四、数据结构与算法的区别数据结构和算法虽然有联系，但也存在一些明显的区别。
4.1 抽象层次不同数据结构是对数据的组织和存储方式的抽象，而算法是对解决问题的步骤和过程的抽象。
4.2 解决问题的角度不同数据结构关注如何组织和存储数据，而算法关注如何通过操作数据得出结果。
4.3 面向不同的目标数据结构的目标是提供高效的存储和访问数据的方式，而算法的目标是寻求有效的解决问题的方法。
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法律名词及注释：无。
算法和数据结构的4种关系
算法和数据结构的4种关系一、算法与数据结构的关系算法和数据结构是计算机科学中两个密切相关的概念。
算法是解决问题的一系列步骤或指令，而数据结构是组织和存储数据的方式。
算法和数据结构之间存在着紧密的联系和相互依赖关系。
算法的设计和效率与所使用的数据结构密切相关。
不同的数据结构适用于不同类型的问题，选择合适的数据结构可以提高算法的效率。
例如，对于需要频繁插入和删除操作的问题，链表数据结构比数组更加高效。
算法的实现通常需要使用数据结构来存储和操作数据。
例如，排序算法通常需要使用数组或链表来存储待排序的数据。
数据结构的选择和实现方式会直接影响算法的正确性和效率。
算法和数据结构的研究相互促进。
算法的设计和分析需要考虑到所使用的数据结构，而对数据结构的研究也需要考虑到算法的需求。
算法和数据结构的研究成果相互借鉴，推动了计算机科学的发展。
二、算法与数据结构的分类关系算法和数据结构可以按照不同的分类方式进行划分。
下面介绍四种常见的分类关系。
1. 线性结构与非线性结构线性结构是指数据元素之间存在一对一的关系，例如数组和链表。
非线性结构是指数据元素之间存在一对多或多对多的关系，例如树和图。
算法和数据结构的设计和分析需要考虑到数据元素之间的关系，因此线性结构和非线性结构是算法和数据结构分类的重要依据。
2. 静态结构与动态结构静态结构是指数据结构的大小和形式在创建后不可改变，例如数组。
动态结构是指数据结构的大小和形式可以根据需要进行动态调整，例如链表。
算法和数据结构的设计和实现需要考虑到数据结构的静态性或动态性，以及相应的操作和调整方式。
3. 存储结构与逻辑结构存储结构是指数据结构在计算机内存中的表示方式，例如数组和链表。
逻辑结构是指数据元素之间的逻辑关系，例如线性结构和非线性结构。
算法和数据结构的设计和实现需要考虑到存储结构和逻辑结构之间的映射关系，以及相应的操作和访问方式。
4. 基本结构与扩展结构基本结构是指常见的数据结构，例如数组、链表、栈和队列。
算法和数据结构的关系
算法和数据结构的关系算法和数据结构是计算机科学中最基本的两个概念，它们的关系密不可分。
算法是解决问题的方法，数据结构是数据的组织形式。
算法和数据结构的设计和选择直接关系到程序的效率和质量。
算法和数据结构的关系算法和数据结构是密切相关的，它们相互依存，彼此支持。
算法是基于数据结构的，数据结构是算法的基础。
算法需要数据结构来存储和处理数据，而数据结构则提供了算法所需要的数据操作接口。
因此，算法和数据结构是相互依存，彼此支持的关系。
在程序设计中，算法的效率和质量直接受到数据结构的影响。
数据结构的选择和设计对算法的效率和质量有着重要的影响。
因此，算法和数据结构的设计和选择是程序设计中最基本的问题之一。
数据结构的种类数据结构是计算机科学中的重要概念，它是指数据元素之间的关系以及数据元素的组织形式。
数据结构分为线性结构和非线性结构两种。
线性结构是指数据元素之间的关系是一对一的关系，其中包括线性表、栈、队列、串等。
线性表是最基本的数据结构，它是一种有序的数据元素集合。
栈是一种特殊的线性表，它只允许在表的一端进行插入和删除操作。
队列也是一种特殊的线性表，它只允许在表的一端进行插入操作，在另一端进行删除操作。
串是由零个或多个字符组成的有限序列，它是一种特殊的线性表。
非线性结构是指数据元素之间的关系不是一对一的关系，其中包括树、图等。
树是一种非线性结构，它由若干个节点组成，节点之间的关系是一对多的关系。
图是一种非线性结构，它由若干个节点和连接这些节点的边组成，节点之间的关系是多对多的关系。
算法的设计与实现算法的设计与实现是程序设计中最基本的问题之一。
算法的设计需要考虑到问题的特点、数据结构的选择和算法的效率等因素。
算法的实现需要考虑到语言的特点、程序的可读性、可维护性和可扩展性等因素。
算法的设计过程包括问题分析、算法设计、算法评估和算法改进等步骤。
问题分析是指对问题进行深入的分析和理解，找出问题的本质和特点。
算法设计是指根据问题的特点和数据结构的选择，设计出符合要求的算法。
《数据结构说课》课件
05 数据结构课程设计建议
实践项目选择
综合性项目
实际应用背景
选择一个涉及多种数据结构的项目，如“ 最小生成树算法”、“图的最短路径问题 ”等，以便学生全面掌握数据结构知识。
确保项目与实际应用紧密相关，如搜索引 擎、社交网络等，以提高学生对数据结构 的兴趣和认识。
难度适中
团队合作
选择难度适中的项目，既不过于简单也不 过于复杂，以便学生在实践中学习和掌握 数据结构知识。
链表
总结词
动态分配存储结构
详细描述
链表是一种非连续的数据结构，通过指针链接各个节点。链表中的节点可以动态 分配和释放，适用于需要频繁插入和删除的场景。
栈
总结词
后进先出（LIFO）数据结构
详细描述
栈是一种具有后进先出特性的数据结构，只能在一端进行插入和删除操作。栈常用于实现函数调用、括号匹配等 功能。
构理论的理解。
B
C
D
反思与总结
鼓励学生对自己的学习过程进行反思和总 结，找出自己的不足之处，制定针对性的 改进计划。
刻意练习
引导学生进行刻意练习，通过大量练习提 高自己的编程能力和数据结构应用能力。
感谢您的观看
THANKS
效率和检索速度。
数据库系统
总结词
高效数据管理
VS
详细描述
数据库系统是用于存储和管理大量数据的 系统。数据库系统通常使用数据结构来组 织和管理数据，如B树、哈希表等。这些 数据结构有助于提高数据库系统的查询速 度和数据管理效率。
人工智能与机器学习
总结词：算法基础
详细描述：人工智能和机器学习领域中的许多算法都基于数据结构。例如，决策树、神经网络等算法 都涉及到数据结构的运用。这些算法在自然语言处理、图像识别、推荐系统等领域都有广泛的应用。
数据结构和算法的设计与分析
数据结构和算法的设计与分析在计算机科学领域中，数据结构和算法是两个非常基础的概念。
数据结构可以被视为是计算机存储和组织数据的方式，而算法则是计算机解决问题的方法。
在实际的应用中，一个好的数据结构和算法的设计和分析可以让极其复杂的问题变得简单化，运行效率得到大幅度提升。
本篇文章将会重点探讨数据结构和算法的设计和分析，并讨论其在实际中的应用。
一、数据结构的设计和分析1.1 数据结构的定义和分类数据结构是一种在计算机中组织和存储数据的方式。
它们可以被定义为一定数量的数据元素(结点)的集合。
数据结构是由若干种基本数据类型组成，其包括数值，字符，短语数据和其他各种复杂的数据类型。
在计算机科学领域中，数据结构被分为两类: 线性数据结构和非线性数据结构。
线性数据结构包括数组，链表，堆栈，队列等，其是一种每个数据元素只有一个前驱和一个后继的结构。
非线性数据结构则包括二叉树，图，堆，散列表等，其是一种每个数据元素可以有多个前驱和后继的结构。
而在实际的应用中，数据结构的选择和设计往往取决于应用的需求和数据类型。
1.2 数据结构的设计和分析数据结构的设计和分析对于计算机算法和程序设计来说起着非常重要的作用。
一个好的数据结构可以成倍地提高算法的效率，使得程序的执行速度变得更快。
而数据结构的分析则是评估程序的运行时间以及空间使用情况，这对于性能优化和资源管理都至关重要。
在数据结构的设计上，我们需要考虑以下问题：(1) 功能需求: 首先我们需要明确所需的功能需求，例如查找，排序，插入，删除等。
根据不同的需求可以选择不同的数据结构。
(2) 空间复杂度: 我们需要评估程序的空间复杂度以确定所选择数据结构的大小和使用情况。
(3) 时间复杂度: 我们需要评估程序的时间复杂度以确定算法的效率和性能。
(4) 可读性和维护性: 我们需要评估程序的可读性和维护性，以确定程序的可读性和长期维护性。
在数据结构的分析上，我们需要考虑以下问题：(1) 时间复杂度: 我们需要评估程序的运行时间，以确保算法的执行时间足够短。
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数据结构与算法设计的关系
摘要：分别介绍数据结构和算法设计研究的内容，以及两者的联系和区别，最后举例说明两者之间的联系。
关键词：数据结构算法设计存储空间存储效率
正文：
一、数据结构研究的内容
数据结构是指数据以及相互之间的联系，可以看做是相互之间存在着某种特定关系的数据元素的组合，因此可以把数据结构看城市带结构的数据元素的集合。
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。
数据结构包括以下几个方面：
1、数据元素之间的逻辑关系，即数据的逻辑结构，数据的逻辑结构师从逻辑关
系（主要是相邻关系）上描述数据的，它与数据的存储无关，是独立于计算机的，因此数据的逻辑结构可以看做是从具体问题抽象出来的数学模型；
2、数据元素及其关系在计算机存储器中的存储方式，即数据的存储结构，也称
为数据的物理结构，数据的存储结构师逻辑结构用计算机语言的实现或在计算机中的表示（亦称为映象），也就是逻辑结构在计算机中的存储方式，也是依赖于计算机语言的；
3、施加在该数据上的操作，即数据的运算，数据运算时定义在数据的逻辑结构
上的，每种逻辑结构都有一种相应的运算。
以上是数据结构的包括的内容，也是数据结构研究的内容，其中每个方面又包括许多小的方面，逻辑结构包括集合，线性结构，树形结构，图形结构等，存储结构包括顺序存储结构，链式存储结构，索性存储结构，哈希（或散列）存储结构。
二、算法设计研究的内容
算法是指在解决问题时，按照某种机械步骤一定可以得到问题结果的处理过程。
当面临某个问题时，需要找到用计算机解决这个问题的方法和步骤，算法是解决这个问题的方法和步骤的描述。
算法是计算机学科中最具有方法论性质的核心概念，被誉为计算机学科的灵魂。
算法由操作控制结构数据结构 3 要素组成。
算法的基本特征包括又穷性，确定性，可行性。
以上是算法的一些基本特征，那么算法设计研究的内容是什么了，算法设计作为计算机解决问题的一个步骤，其任务是对各类具体问题设计出
良好的算法。
算法设计作为一门课程，是研究设计算法的的规律和方法。
算法设计研究的内容包括以下几个方面：
1，算法实现平台有很多种类，它们的函数库，类库也有较大差异。
但必须具备的最基本操作功能是相同的，操作包括：算术运算，关系比较，逻辑运算，数据传送。
2，一个算法功能的实现不仅取决于所选用的操作，还取决于各操作之间的执行顺序即控制结构，算法的控制结构给出了算法的框架，决定了各操作的执行顺序。
3，算法操作的对象是数据，数据间的逻辑关系，数据的存储方式以及处理方式就是数据的数据结构。
以上就是算法设计研究的内容，我是从算法的3要素来看算法设计研究的内容的。
当然算法设计研究的内容也非常广。
在设计算法时，应当严格考虑算法的一下质量指标。
算法设计有以下质量指标：
1、正确性
首先，算法对于一切合法的输入数据都能得出满足要求的结果；其次对于精心选择的、典型的、苛刻的几组输入数据，算法也能得出满足要求的结果。
2、可读性
算法主要是为了人的阅读与交流，其次才是让计算机执行。
因此算法应该易于人理解；另一方面，晦涩难读的算法易于隐藏较多错误而难以调试；有些算法设计这总是把自己的算法写得只有自己才看得懂，这样的算法反而没有太大的实用价值。
3、稳健性
当输入的数据非法时，算法应当恰当地作出反应或进行处理，而不是产生莫名其妙的输出结果。
这就需要一定充分的考虑到可能的异常情况，并且处理出错的方法不应该是简单的中断算法的执行，而应是返回一个表示错误或错误性质的值，以便在更高的抽像层次上进行处理。
4、高效率与低存储量需求
通常，效率指的是算法的执行时间；存储量指的是算法执行过程中所需的最大存储空间。
两者都与问题的规模有关。
算法设计都是为了使算法达到以上的质量标准，更好的为人们服务。
三、算法设计与数据结构的关系
数据结构与算法之间存在者密切的关系。
可以说不了解施加于数据上的算法需求就无法决定数据结构；反之算法的结构设计和选择又依耐于作为其基础的数据结构。
即数据结构为算法提供了工具。
算法是利用这些工具来解决问题的最佳方案。
四，举例说明
下面举例说明同一个问题用不同的数据结构，算法设计的效率不同，并简要说明。
对于排序问题，将9、7、8、6、1、2、4、5、3、0十个数按从小到大排序。
1，用我们熟悉的冒泡排序：
void BubbleSort(int R[],int n)
{
int i;j;
int t;
for(i=0;i<n-1;i++)
{
for(j=n-1;j>i;j--)
if(R[j]<R[j-1])
{t=R[j];
R[j]=R[j-1];
R[j-1]=t;
}
}
}
2,用快速排序：
Void QuickSort(R[],int s,int t)
{
int i=s,j=t;
int tmp;
if(s<t)
{
tmp=R[s];
while(i!=j)
{
while(j>i&&R[j]>tmp) j--;
R[i]=R[j];
while(i<j&&R[i]<tmp) i++;
R[j]=R[i];
}
R[i]=tmp;
QuickSort(R,s,i-1);
QuickSort(R,i+1,t);
}
}
两种算法时间复杂度大不一样，冒泡排序时间复杂度为O(n*n);快速排序时间复杂度为O（nlog2n）；可见，不同的数据结构对算法设计效率是不同的。
参考文献：
[1]李春葆尹为民. 《数据结构教程》. 清华大学出版社. 2009
[2] 吕国英钱宇华. 《算法设计与分析》清华大学出版社. 2009
09软工肖晓翔
2009221104220023。