数据结构和算法是不可分割的关系，数据结构是程序的基础，算法将数据互相联系起来，形成一套能解决问题的方案。 程序 = 数据结构 + 算法 在解决问题时，一般会优先确定数据结构，然后再来完善算法。
有两类数据结构：
如果数据元素不能再分，则称为原子项；如果数据元素由若干个数据项组成，则称为组合项。数据结构有两个要素：一个是数据元素的集合，另一个是关系的集合。 数据结构按数据元素之间关系的不同，可分为以下四种基本结构：
集合结构。数据元素属于同一个集合。线性结构。数据元素之间存在着一对一的关系，常见的有链表、队列、栈等。树形结构。数据元素之间存在着一对多的关系，常见的有二叉树、二叉查找树、平衡二叉树等。图形结构。数据元素之间存在着多对多的关系。数据结构按照存储方式的不同，可以分为顺序存储结构和链式存储结构，具体如下：
顺序存储结构，表示数据元素在存储器中是连续存储的，可以用相对位置表示数据元素的逻辑结构，如顺序表、队列、栈等。链式存储结构，每个数据元素里设置了一个指针指向另一个元素的存储地址，以此来表示数据元素之间的逻辑结构。算法有以下5个特征：
有穷性：算法必须在执行有限个操作后终止。确切性：算法的每个操作必须有明确的定义。输入项：有零个或多个输入，描述算法的初始状态。输出项：有一个或多个输出，没有输出的算法是没有意义的。可行性：算法的每个计算操作都可以在有限时间内完成。算法的复杂度是评估算法性能优劣的重要指标。 算法的复杂度分空间复杂度和时间复杂度
时间频度：算法中语句的执行次数，用T(n)表示，n为问题的规模
时间频度的表达方式有点复杂，故引入时间复杂度的概念，具体如下：
若一个辅助函数f(n)，在n趋向无穷大时，T(n)/f(n)的极限为不等于0的常数，则我们近似地将f(n)替代T(n)，记为T(n)=O(f(n))，称为算法的渐进时间复杂度
时间复杂度最关心算法中最耗时的部分，舍去常数部分，通常用简单的函数来表示：
常数阶对数阶线性阶线性对数阶平方阶立方阶指数阶阶乘阶O(1)O(logn)O(n)O(nlogn)O(n2)O(n3)O(2n)O(n!)以下程序的T(n)=n2+n+logn，取其中最耗时的部分，则时间复杂度为O(n2),代码如下：
for (int i = 0; i < n; ++i) { for (int j = 0; j < n; ++j) { a++; } } for (int i = 0; i < n; ++i) { b++; } while (n) { n = n / 2; }算法的空间复杂度是指运行该算法所占用的存储空间大小，记为S(n)，和时间复杂度类似，通常也取其渐进时间复杂度。 如下代码，可以计算S(n)=n+n2，其空间复杂度为O(n2)：
int *a = new int[n]; int **b = new int*[n]; for (int i = 0; i < n; ++i) { b[i] = new int[n]; }