資料結構  

程式=演算法+資料結構

 演算法必須符合：

 輸入、輸出、明確性、有限性、有效性。

 資料結構：

 如何把原始的「資料」(data)，組織、安排、存放到電腦中，並可使記憶體空間有效利用，且可加快CPU處理時間等等的效益。

 陣列(Array)：

 一連串的資料，有一維陣列、二維陣列....等。

 串列(List)：

 有序串列(指陣列)，是資料儲存在連續記憶空間；無序串列(透過指標Pointer)，資料乃是儲存在非連續性的記憶空間，以達成資料的鏈結。

 堆疊(Stack)：先進後出(LIFO)(Last in First Out)

 只允許元素在單一位置端增添或刪減。在堆疊中增添資料稱為『推進Push』，刪去元素稱為『移出Pop 』。也即利用一個頂端指標，標定堆疊內最頂端的資料位址，

 當堆疊內的資料變動時，該指標亦同步變動。例如副程式的呼叫，或是記憶體的使用。

 佇列(Queue)：先進先出(FIFO)(First in First out)

 資料由一端增加，由另一端移出。如果佇列雙向均可以進出資料，稱為雙佇列。首先規劃一段連續的記憶體空間，再利用兩個指標，指向取出元素的一端稱為前端指

 標，指向元素進入的一端為後端指標。 如果元素要加入或是刪除，加入或刪除端的指標便指向下一個未使用的記憶體空間(加入時)，或是下一個元素的位址(刪除時)。

 所以經過一段時間後，佇列便有可能超過原先所規劃的記憶體空間，導致佇列無法操作。為改善此現象，遂有環狀佇列的應用。

 遞迴(Recursio)：

 程序本身具有再呼叫自己的能力。

 樹(Tree)：

 樹的結構，一般由最頂端稱為根(Root)，開始延伸節點(node)，所延伸出的其他節點稱為支節點(Branch Node)。在最底端不再延伸的節點稱為終止節點(Terminal

 node) 。上下相互兩層節點間的關係可以稱為兄弟節點(Twins)，而下節點稱為上節點的子節點(Children node)。常見的資料結構便是計算機組織間的檔案系統或是

 資料庫結構，均存有樹狀結構的應用，亦即組織層級架構(Hierarchic)。

 圖(Graph)：

 圖形理論。

 排序(Sort)：

 將一組資料依據特性或需求，呈現規則性的序列之演算法。基本上可分為：

 內部排序法：把資料完全放在主記憶體內進行排序的方式。此種方法對於少量資料特別有效。

 外部排序法：當資料量多， 無法一次全部讀入主記憶體內進行排序，而必須借助外部的儲存裝置，將排序的部分結果暫時存放在該記憶體內，待全部排序完成後，再

 將所有排序結果顯示的一種排序方法。

 搜尋(Search)：

 為取得特殊或是指定的資料，而必須掃描一範圍的資料，此掃描的方法便是搜尋。