为什么“算法”和“数据结构”被视为单独的学科？

Question

This问题是最后一根稻草;我一直想知道它，

为什么人们会将“算法”和“数据结构”视为可以相互分离的东西？

我看到很多证据表明他们在程序员心中已经分开了。

• 他们request“数据结构和算法”书籍
• 他们将“数据结构”和“算法”称为单独的大学课程
• 他们“知道算法”，但“在数据结构中很弱”（找不到链接，抱歉）。
• 等

在我看来，“数据结构”是算法，因为“数据结构”的概念是关于算法来操作进出结构的数据。但这种观点似乎不是主流。我错过了什么？

编辑：遗憾的是，我没有很好地提出问题。人们编写的程序中数据结构和算法的分离是很自然的，因为前者是数据，后者是函数（在STL这样的半功能框架中，它是整体的核心）的东西）。

但上述观点和问题本身指的是人们认为的方式，以及他们在脑海中安排知识的方式。这甚至不需要将与代码编写相关联。

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以下是人们将“算法”和“数据结构”分开时的一些链接：

• Revisions: algorithm and data structure

Answer 1

他们是不同的。考虑图表或树木更具体。现在，树似乎只是一棵树。但您可以按预订，订购或后序浏览（3 算法，一个结构）。

一个节点可以有多个或只有2个子节点。树可以是平衡的（如AVL）或包含其他信息（如数据库中的B树索引）。这是不同的结构。但是你仍然使用相同的算法来遍历它们。

现在看？

另一点：算法有时是，有时不是独立于数据结构。某些算法在不同结构上具有不同的复杂性（在图中找到表示为列表或2D表的路径）。

Answer 2

人们将它们称为不同的实体，因为它们是。假设我想从一组数据中找到一个元素。如果我将数据放入数组中，则数组是数据结构。一旦它在数组中，我可以使用多种不同的算法来找到我感兴趣的元素。我可以对数组进行排序（使用多种排序中的任何一种）然后使用二进制搜索，我可以线性检查每个元素，等等。选择数组作为我将使用的数据结构，而不是链表，而不是选择算法。

那就是说，理解另一个是很重要的。如果您不能很好地理解算法，那么不同数据结构的优点和缺点并不明显，反之亦然。因此，同时教他们是有意义的。然而，它们是不同的实体。

[编辑]想一想：如果查看大多数算法的伪代码，则不指定数据结构。你可能有一个元素的“列表”来迭代等，但是该列表的确切实现对于算法的正确性并不重要。

Answer 3

算法和数据结构紧密结合在一起。算法依赖于数据结构，如果更改其中任何一个，复杂性将发生很大变化。它们不一样，但绝对是同一枚硬币的两面。选择一个好的数据结构本身就是一种更好的算法。

For instance，Priority Queues可以使用二进制堆和二项式堆实现，二进制堆允许窥视恒定时间内的最高优先级元素，而二项式堆需要O（log N）时间进行偷看。

因此，特定算法最适合特定数据结构（在特定上下文中），因此算法和数据结构齐头并进！ / p>

Answer 4

我想说这是因为函数式编程将操作的内容与操作本身区分开来。目标和行动肯定是不同的，即使它们紧密相连。

这是面向对象的编程，它将数据和操作放在一个组件中。也许如果OO早些时候出现，就会有一门学科。

Answer 5

我认为算法是 或 数据结构的算法，因此两者之间存在差异。一个简单的数据结构是一个数组，但是有很多算法在简单数组上运行，因此必须有一种方法将两者分开。数组也可以表示树，并且使用专门的算法处理树。

差别并不大，因为大多数时候你不可能没有其他的，但有时你可以。考虑确定数字是否为素数的简单算法 - 它不使用数据结构。考虑GCD算法，也没有数据结构。您可以在不讨论数据结构的情况下讨论算法，但如果不经常讨论算法，就无法谈论数据结构。你可以谈论一棵树，但你需要插入，删除等算法。

我觉得有区别是因为它们在概念上是不同的东西。算法是用于完成任务的一组步骤，而数据结构是用于存储数据的东西，所述数据的操作是通过算法完成的。

Answer 6

他们是单独的大学课程。通常，数据结构课程强调编程，是算法课程的先决条件，强调算法的数学分析。我不认为很难理解为什么许多在CS接受过本科教育的人可能认为他们是分开的。

Answer 7

我同意你的看法。两者都是同一件事的两面。

在谈论数据结构时，总是以某种方式存储数据以优化对这些数据的某些操作，这导致我们算法和复杂性。

Answer 8

当然，这两者紧密相连。这就是为什么你提到的帖子都要求书籍。但并不总是如此。例如，无论您正在处理何种数据结构，排序算法的核心都将保持不变。

Answer 9

Algorithm + Data Structures = Programs（1975）这本书的标题正是由Niklaus Wirth提出的，表明两者对于编写程序都是必不可少的。