绪论，作为本学科的概述，一共讲了两个东西：数据结构和算法。
接下来先看数据结构，什么是数据结构？这也是之前提出的一个问题。先给出定义：数据结构是有关系（一种或多种关系）的数据元素的集合，什么意思？感觉很茫然，不急。接着往下看，说到数据结构，不妨将其分为“数据”和“结构”，分开来看。数据，the carrier of information. 它是信息的载体，即通过数据我们可以获取到信息。为了更好地理解数据，这里给出三个概念，数据元素、数据对象和数据类型。下面这一个是一个信息表，我们通过这个表来更加具体，更加确切地理解这三个概念。
数据元素，数据的基本单位，也就是说可以通过数据元素，我们可以获取到一个完整的信息。比如说小明排名第一，这个就是一个数据元素。通过这个数据元素我们可以获知小明是排名第一。数据对象是具有相同性质的数据元素的集合，具有相同性质的，比如说小明、小军，这些姓名他们具有相同性质，都是姓名，所以把他们称为一个数据对象。
数据类型，像这里的姓名，就是一个数据类型，排名是一个数据类型。我们知道：“姓名”在高级语言定义中，用字符串定义 String，排名可以用 int 定义。这里又可以把数据类型分为原子类型、结构类型，还有抽象数据类型。原子类型就是其值不可再分，像int型，它的值不可再分。像我们把姓名排名这样一个数据元素定义为一个结构类型的话，那么它的值可以分为姓名还有排名。
理解了数据以后，接下来看结构。
对于所谓的结构，我们可以从两个角度来理解，一个是逻辑结构，一个是存储结构。
逻辑结构是从逻辑上描述数据，也就是以人的逻辑思维角度可以抽象理解的角度；
存储结构是研究数据在实际计算机上如何存（物理上）的描述；
逻辑结构它是独立于存储结构的。
以逻辑结构的角度可以把所有的数据结构分为两类，一类是线性的，一类是非线性的。前者包括线性表、栈、队列和串，后者包括集合、树和图，关于这些数据结构这里不作具体的阐述，后面的章节会一一详细总结，这里只分类即可。
接下来就是如何将这些理解后的数据存储到机器中，这就用到了另一个角度：存储结构。在存储中既要存数据元素，还要存元素之间的关系。
这里我们将存储结构分为4种，顺序存储、链式存储还有索引以及散列存储。我们常用的是顺序和链式存储。在后续各章的数据结构学习中，我们都会研究其顺序存储和链式存储。
顺序存储是用相邻的一整块存储单元进行存储，其逻辑上相邻的元素在物理位置上也相邻，所以它可以随机存取。而链式存储，采用的是离散的任意的存储单元进行存储数据元素，并借助指针表示元素之间的逻辑关系，所以只能顺序存取，而且指针会占用一定的空间，所以其存储密度小。这是两个主要的存储方式。
接下来看索引存储，需要建立一个索引表（类似于一本书的目录），通过这个索引表，我们可以很快的进行检索。但是索引表会占用一定的空间。散列存取，是根据数据元素的关键字直接计算出元素的存取地址，这样的方式可以方便检索和增删。但这里涉及到一个散列函数，如果散列函数选择不适合，它会在元素存储的时候会发生冲突。至此我们通过从数据和结构分开来理解，我们已经知道《数据结构》是研究数据如何抽象理解？如何高效存储？如何操作？“三如何”的一门学科，所以可以回答：数据结构 = 数据逻辑 + 数据存储 + 数据操作（也称运算）。因此这三部分也称为数据结构的三要素。
了解数据结构之后，我们来看算法。我们先看定义：算法是对问题求解步骤的描述。
它有5个特性需要我们理解：
一、有穷性，也就是它的步骤需要是有限个步骤，不能是无穷多个；
二、确定性，他的他的每一步需要确切的含义，不能有歧义；
三、可行性，就是它的算法可执行；
四、含有零个或多个输入；
五、含有一个或多个输出。
接下来是一个考点：度量。如何度量算法，这是算法在应用中被着重考虑的一个方面。
在度量上我们分为所耗时间上的度量，称为“时间复杂度”，还有所占空间上度量，称为“空间复杂度”。
之前讲：《数据结构》是研究一个如何在计算机上高效的存储数据的一门学科。所以高效是我们评判一个算法很坏的标准。这里高效它既指时间上的高效，也指空间上的高效，用时短，占用空间小，就说它是一个优秀的算法。
至此第一章总结结束。
讲解视频已同步到 B站：《数据结构》复习总结
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