学习数据结构与算法，首先要回答两个问题：数据应该怎样组织和表示？怎样评价一种解法的效率与资源代价？ 本章围绕这两个问题建立后续课程共用的术语与分析方法。

本章定位

本章面向已经会写基本 C++ 结构体、数组、循环和函数的读者。先跟随学生名单的需求变化，理解逻辑关系、存储方式和操作契约；再从小样例计数出发，学习比较算法的时间与空间成本。对数、求和与简单递归会结合执行过程介绍，无须先学主定理。

学习目标

完成本章后，你应该能够：

• 区分数据元素、逻辑结构、存储结构和抽象数据类型；
• 根据问题需要描述一组数据应支持的基本操作；
• 为简单算法确定输入规模并计算基本操作次数；
• 区分时间复杂度、辅助空间复杂度以及最好、最坏和平均情况；
• 用清楚的前提和推导比较两种实现方案。

三篇文章如何分工

学习问题	对应文章	完成后的可检查能力
数据应该怎样组织和表示？	0.1 数据结构基础概念	能从逻辑关系、存储方式和基本操作描述一个数据组织方案
怎样评价算法的效率与资源代价？	0.2 时间与空间复杂度概论	能说明输入规模，推导简单代码的时间与辅助空间复杂度
怎样从内存布局理解操作代价？	0.3 从内存视角理解复杂度	能说明缓存行与内存布局如何影响单次操作的代价

推荐学习顺序

1. 阅读数据结构基础概念，沿“保存记录 → 位置访问 → 插入 → 按学号查找/删除 → 多种需求”分析方案。
2. 阅读时间与空间复杂度概论，先完成三角循环示范，再补全几何步长推导，最后独立分析累计停止条件；在文中指定位置穿插操作计数实验与选择题。
3. 用多次区间求和练习“准备成本 + 重复成本”，用简单递归区分调用总数与峰值空间。
4. 然后阅读从内存视角理解复杂度，讨论渐近模型之外的硬件访问成本。主定理与更一般的递推留到第 12 章。

配套 Labs

• Lab 00-T-01：制作个人 DSA 学习地图
• Lab 00-E-01：用操作计数观察增长趋势
• Lab 00-T-02：复杂度计算自测：19 题按正文主题分组完成，高级递推题可延后。

学习建议

从解释走向验证

每学习一个概念，先尝试不用原文解释它，再用小例子、代码或实验检查解释是否成立。建议沿着“阅读 → 理解 → 实现 → 测试 → 复盘”的顺序完成本章。

准备好后，从0.1 数据结构基础概念开始。