數據結構哪裡難學

⑴ 怎麼學好數據結構與演算法，好難啊

李明傑老師：每周一道演算法題 通關演算法面試課（超清視頻）網路網盤

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⑵ 數據結構到底難在哪裡

（1）無法接受它的描述方式。數據結構的描述大多是抽象的形式，我們習慣了使用自然語言表達，難以接受數據結構的抽象表達。不止一個學生問我，書上的「ElemType」到底是什麼類型？運行時怎麼經常提示錯誤。它的意思就是「元素類型」，只是這樣來描述，你需要什麼類型就寫什麼類型，例如int。這樣的表達方式會讓不少人感到崩潰。

（2）不知道它有什麼用處。盡管很多人學習數據結構，但目的各不相同。有的人是應付考試，有的人是參加演算法競賽需要，而很多人不太清楚學習數據結構有什麼用處，迷迷糊糊看書、做題、考試。

（3）體會不到其中的妙處。由於教材、教師等各種因素影響，很多學生沒有體會到數據結構處理數據的妙處，經常為學不會而焦頭爛額，學習重在體會其中的樂趣，有樂趣才有興趣，興趣是最好的驅動力。

⑶ 數據結構難學嗎

數據結構重在理解。理解了就好學。
數據結構還是很重要的，對程序的基礎要求比較高。
如果程序沒有學好的話 點難。

⑷ 數據結構難學嗎

不難學。

數據結構還是要學以致用，要把書上的代碼寫出來，什麼單鏈表啊，雙鏈表啊，棧，隊列，樹，圖都是要把類寫出來的，短時間內不可能一下子促成。就像你說考大學難嗎？難，怎麼不難，但是大學生多嗎，遍地都是，這個學習它是有個過程的，要想學成一件事，必須的付出努力。

數據的邏輯結構和物理結構是數據結構的兩個密切相關的方面，同一邏輯結構可以對應不同的存儲結構。演算法的設計取決於數據的邏輯結構，而演算法的實現依賴於指定的存儲結構。

數據結構的研究內容是構造復雜軟體系統的基礎，它的核心技術是分解與抽象。通過分解可以劃分出數據的3個層次；再通過抽象，舍棄數據元素的具體內容，就得到邏輯結構。類似地，通過分解將處理要求劃分成各種功能，再通過抽象舍棄實現細節，就得到運算的定義。

上述兩個方面的結合可以將問題變換為數據結構。這是一個從具體（即具體問題）到抽象（即數據結構）的過程。然後，通過增加對實現細節的考慮進一步得到存儲結構和實現運算，從而完成設計任務。這是一個從抽象（即數據結構）到具體（即具體實現）的過程。

⑸ 數據結構那些地方是難點。。

數據結構是計算機存儲、組織數據的方式。數據結構是指相互之間存在一種或多種特定關系的數據元素的集合。通常情況下，精心選擇的數據結構可以帶來更高的運行或者存儲效率。數據結構往往同高效的檢索演算法和索引技術有關。研究對象：一、數據的邏輯結構：指反映數據元素之間的邏輯關系的數據結構，其中的邏輯關系是指數據元素之間的前後件關系，而與他們在計算機中的存儲位置無關。邏輯結構包括：1.集合數據結構中的元素之間除了「同屬一個集合」 的相互關系外，別無其他關系；2.線性結構數據結構中的元素存在一對一的相互關系；3.樹形結構數據結構中的元素存在一對多的相互關系；4.圖形結構數據結構中的元素存在多對多的相互關系。二、數據的物理結構：指數據的邏輯結構在計算機存儲空間的存放形式。數據的物理結構是數據結構在計算機中的表示（又稱映像），它包括數據元素的機內表示和關系的機內表示。由於具體實現的方法有順序、鏈接、索引、散列等多種，所以，一種數據結構可表示成一種或多種存儲結構。數據元素的機內表示（映像方法）： 用二進制位（bit）的位串表示數據元素。通常稱這種位串為節點（node）。當數據元素有若干個數據項組成時，位串中與個數據項對應的子位串稱為數據域（data field）。因此，節點是數據元素的機內表示（或機內映像）。關系的機內表示（映像方法）：數據元素之間的關系的機內表示可以分為順序映像和非順序映像，常用兩種存儲結構：順序存儲結構和鏈式存儲結構。順序映像藉助元素在存儲器中的相對位置來表示數據元素之間的邏輯關系。非順序映像藉助指示元素存儲位置的指針（pointer）來表示數據元素之間的邏輯關系。三、數據結構的運算。