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数据结构与算法是计算机科学的两大基础支柱。数据结构研究如何有效地组织和存储数据，包括数组、链表、栈、队列、树和图等形式。算法则是解决特定问题的有序指令序列，包括排序、查找、图遍历等类型。这两者密不可分，选择合适的数据结构是设计高效算法的关键。
常见的数据结构可以分为几大类。线性结构包括数组和链表，数组提供随机访问，链表便于插入删除。栈和队列是特殊的线性结构，分别遵循后进先出和先进先出原则。树形结构如二叉树提供层次化组织。图结构表示复杂的关系网络。散列表则通过哈希函数实现快速查找。
算法是解决问题的明确步骤序列，具有五个基本特性。首先是输入，可以有零个或多个输入数据。其次是输出，必须产生至少一个结果。第三是有穷性，算法必须在有限步骤内结束。第四是确定性，每个步骤都有明确定义。最后是可行性，每个步骤都必须能够执行。我们还用时间复杂度来衡量算法效率。
让我们通过冒泡排序来理解算法的工作原理。冒泡排序通过重复比较相邻元素并交换位置来排序。每次遍历都会将最大元素"冒泡"到正确位置。虽然冒泡排序容易理解，但时间复杂度为O(n²)，效率较低。相比之下，快速排序和归并排序的平均时间复杂度为O(n log n)，在处理大数据时更加高效。
数据结构与算法在计算机科学中具有重要地位。它们广泛应用于软件开发、数据库优化、人工智能、网络协议和游戏开发等领域。选择合适的算法能显著提升程序性能，比如处理一万条数据时，线性算法只需0.01秒，而平方算法可能需要100秒。掌握数据结构与算法不仅能提升编程能力，优化程序性能，还是解决复杂问题和通过技术面试的必备技能。