一、数据结构
1、概念：
数据结构就是存储数据的方式
2、常用数据结构：
数组、链表（双向、单向、有序）、二叉树、红黑树、BTREE、B+tree、skiplist
二、算法
1、概念：
解决问题的方法，算法往往是针对特定数据结构的
2、衡量算法的好坏：Big o
2.1、时间测算：时间复杂度：随着问题规模的扩大，时间变化的规律
- o（1）：无论规模多大，时间都一样
- o（n）：规模和时间成线性规律
2.2、空间测算：空间复杂度：随着问题规模的扩大，空间变化的规律
- o（1）：除了基本数组、常量所需空间以外无需另开辟空间
3、常见排序算法
4、写算法的步骤
三、具体算法（都是从小到大排）
1、选择排序：最简单也最没用
1.1、粗略思路（没考虑临界问题）：
- 假设第一位是最小的，遍历数组，看有没有比它更小的，有对换位置，经过第一轮循环找到最小的；
- 在上面基础上假设第二位是第二小的，遍历数组，看有没有比它更小的，有对换位置，经过第二轮循环找到第二小的；
- 以此类推，每轮循环都找到当前轮最小的数并更改位置每轮比较n次，共经历n轮。所以双重循环（没考虑n的临界问题）
1.2、代码
1.3、时间复杂度分析：
上图中把等差数列求和后是 n 2 / 2 − n / 2 n^2/2-n/2 n2/2−n/2，再加上其余部分的时间最后是 n 2 / 2 − n / 2 + T n^2/2-n/2+T n2/2−n/2+T（时间常数），因为工程上分析可以忽略低次项、忽略常数项，所以最后为 n 2 n^2 n2，记为 o （ n 2 ） o（n^2） o（
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