数据结构与算法作为信息技术领域的基础支柱，掌握其精髓对于高效运用信息技术并设计优质软件至关重要。下面将通过一个思维导图，引领您探索其博大精深的知识体系。
数据结构与算法概览
- 逻辑结构：指的是数据的组成原理，它可以是线性的或者非线性的。线性的结构有始有终，元素间保持着前后顺序的关系。
- 存储结构：关注的是数据在计算机存储空间中的实际存放方式，常见的有顺序、链式、散列以及索引等存储方式。
- 基本操作：涉及数据的创建、清除、元素增删改查（CRUD）以及复杂度评估等基础运算。
- 算法详解：递归和排序是两个需特别关注的算法。递归可以化繁为简，使程序设计更为简便；而排序则是数据结构中不可或缺的组成部分。
在日常开发中，常见且实用的数据结构包括以下几种。通过自行实现并与流行的第三方库对比，将有助于您更深入地理解其内在原理。
- 栈——一种先进后出的数据结构。
- 队列——遵循先进先出（FIFO）原则的数据结构。
- 链表——包括单向链表、双向链表、单向循环链表以及双向循环链表等多种形式。
- 数组——一种连续内存空间中存储元素的数据结构。
- 树——具有树形结构的数据表示方法，如二叉树、红黑树等。
- 堆——特别是最大堆和最小堆，常用于快速查找最大或最小的元素。
- 散列表——利用哈希函数实现快速查找的数据结构。
- 图——由节点和边组成的数据结构，用于表示实体间的关系。
- 冒泡排序——通过两两比较相邻元素并交换位置达到排序目的。
- 选择排序——在每次未排序的元素中寻找最小（或最大）的元素并放置到已排序部分的起始位置。
- 插入排序——从前往后逐个插入元素至已排序的序列中。
- 希尔排序
- 归并排序
(1)拆分：将待排序的序列拆分成若干个子序列。
(2)分别排序：对各子序列进行单独的排序处理。
(3)合并：把已经排序好的子序列按照特定顺序合并起来，以达到整体的排序目的。
在讲述以上概念的也不应忘记提到其中一些重要概念的延伸实践。比如，在归并排序中的堆操作就分为三个步骤：初始化堆、转换为最大堆、建立最大堆，并将此过程在树形结构的情境中予以具体呈现和解释。