数据存储的目的是便于数据访问。这个关系就是数据结构。算法是计算机解题的模型：输入，输出，顺序执行，跳转，循环，分支，有限步骤。人大脑组织数据的方式有线，树，图三种逻辑结构，而计算机存储采用顺序，链式和两者混合的方式。前者是概念性的东西，后者是物理实现。线形结构：算法是迭代算法，你只要注意规模最小的情况下不出错，则算法一般不出错树形结构：算法是递归算法，你只要运用递归组合的方法，将简单情形组合出复杂情形简单情形不出错，则算法一般不会出错。图形结构：DFS：将图按照树形结构来处理，运用递归算法BFS：将图按章线形结构来处理，运用迭代算法必须会下面几个几个算法：（线形两个）将两个有序表合并为一个表，这个算法的变种很多，可以是链表，顺序表。涉及集合运算，归并排序，字符串处理。将一个顺序表的元素重新划分，左边的较小，右边较大。涉及快速排序，求字符串的逆串。（树形若干个）注意：有些可以实现，有些实现不了，可以拿来思考。前序线索化，递归实现，栈模拟递归，非栈式迭代实现。中序线索化，递归实现，栈模拟递归，非栈式迭代实现。后序线索化，递归实现，栈模拟递归，非栈式迭代实现。注意：会画表格，写出算法的逐个步骤即可。
不管学习什么，概念是基础，所有的知识框架都是建立在基础概念之上的。所以，第一遍看课本要将概念熟记于心，然后构建知识框架。比如看了一遍书后你至少应该知道数据结构包括线性结构、树形结构、图状结构或网状结构。线性结构包括线性表、栈、队列、串、数组、广义表等，栈和队列是操作受限的线性表，串的数据对象约束为字符集，数组和广义表是对线性表的扩展：表中的数据元素本身也是一个数据结构。除了线性表以外，栈是重点，因为栈和递归紧密相连，递归是程序设计中很重要的一种工具。树状结构中的重点自然是二叉树和哈弗曼树了。对于二叉树的很多操作都是基于对二叉树的遍历，掌握了如何遍历，很多问题也就迎刃而解了，比如对二叉树结点的查找访问、统计二叉树中叶子结点的数目、求二叉树的深度等。哈弗曼编码也有着很广泛的应用。对于图状结构，主要学习图的存储结构及图的遍历。多编程，水平肯定会提高，最重要的是能够养成一种感觉，就是对程序对算法的敏感，为什么那些牛人看一个算法一下子就看懂了？而自己要看很久才能弄懂，而且弄懂了过了一阵子又忘记了？其实这个是因为牛人们以前看的程序很多，编得也很多，所以他们有了那种感觉，所以我觉得大家应该多看程序，多写程序，培养自己的感觉。数据结构是实践很强的一门课程，光是“听”和“读”是绝对不够的，必须加强实践。在写算法的过程中，可能会出现很多问题，而不断修改的过程便是学习的过程。在这个过程中，只要全身心的投入了，便会发现很多乐趣。
选对教材很重要如果你要学数据结构的话，首先推荐给你的是我们学校用的教材《数据结构》，严蔚敏的，这本书内容很严谨，代码也不错，不过是伪代码，不过毕竟是教学用书，质量肯定杠杠的。还有一本是《数据数据结构与算法分析》，这本书可以说是神作了，广为人知，作者是MarkAllenWeiss，曾被评为20世纪顶尖的30部计算机著作之一，我觉得你要是能认真啃下来，数据结构你肯定已经掌握得很透彻了。光说不练假把式要想学好数据结构，那光看书肯定是没用的。建议在看上面两本书的时候，把里面的代码都实现一遍，相信你“数据结构中的某些算法好难理解，一些语句不是很容易明白”的问题应该就能解决。然后在此基础上，你可以做一些题，除了网上买的习题集之外，你只需要加上tag你就能按照类别刷题，而且这里面的题都分难易程度，你可以由简到难来做，循序渐进，帮助应该挺大的。
