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数据结构及抽象数据类型1.2 什么是数据结构结构：实体 + 关系数据结构：按照逻辑关系组织起来的⼀批数据按⼀定的存储⽅法把它存储在计算机中在这些数据上定义了⼀个运算的集合数据结构三个基本⾯：逻辑、存储、运算数据结构的逻辑组织线性结构线性表（表、栈、队列、串等）⾮线性结构树（⼆叉树、 Huffman树、⼆叉检索树等）图（有向图、⽆向图等）图树⼆叉树线性表数据的存储结构逻辑结构到物理存储空间的映射计算机主存储器（内存）⾮负整数地址编码，相邻单元的集合基本单位是字节访问不同地址所需时间基本相同（即随机访问）内存可以看做是从低到⾼的线性结构对逻辑结构(K,r)，其他r R对结点集K建⽴⼀个从K到存储器M的单元的映射：K-->M，对于每⼀个结点j K都对应⼀个唯⼀的连续存储区域c M 关系元组(j1,j2) r(其中j1,j2 K是结点)顺序：存储单元的顺序地址（数组）连接：指针的地址指向关系（链表）四类：顺序、链接、索引、散列（特殊的索引结构）抽象数据类型简称ADT(Abstract Data Type)定义了⼀组运算的数学模型与物理存储结构⽆关使软件系统建⽴在数据之上（⾯向对象）模块化的思想的发展隐藏运算实现的细节和内部数据结构软件复⽤ADT不关⼼存储细节抽象数据结构⼆元组<数据对象D，数据操作P>先定义逻辑结构，再定义运算逻辑结构：数据对象及其关系运算：数据操作例：栈的抽象数据类型ADT逻辑结构：线性表操作特点：限制访问端⼝只允许在⼀端进⾏插⼊、删除操作⼊栈(push)、出栈(pop)、取栈顶(top)、判栈空(isEmpty)思考：关于抽象数据类型ADT怎么体现逻辑结构？抽象数据类型等价于类定义？不⽤模板来定义可以描述ADT吗？。
数据结构的抽象数据类型（ADT）数据结构是计算机科学中非常重要的概念，它是一种组织和存储数据的方式，能够高效地进行数据操作和管理。
在数据结构中，抽象数据类型（Abstract Data Type，ADT）是一个非常关键的概念，它定义了数据类型的抽象行为和操作，而不涉及具体的实现细节。
本文将介绍数据结构的抽象数据类型（ADT）的概念、特点以及在实际编程中的应用。
### 什么是抽象数据类型（ADT）？抽象数据类型（ADT）是一种数学模型，用来描述数据类型的抽象行为和操作。
它定义了数据类型的逻辑结构和操作集合，而不关心具体的实现方式。
在ADT中，数据类型被看作是一个黑盒子，只暴露了对外的接口和操作，而隐藏了内部的实现细节。
这种抽象的设计思想使得程序员可以更加专注于数据类型的逻辑结构和操作，而不需要关心具体的实现细节，从而提高了代码的可维护性和可扩展性。
### ADT的特点1. **封装性**：ADT将数据类型的逻辑结构和操作封装在一起，隐藏了内部的实现细节，只暴露了对外的接口和操作。
这种封装性使得程序员可以更加专注于数据类型的逻辑结构和操作，而不需要关心具体的实现细节。
2. **独立性**：ADT与具体的编程语言和平台无关，可以在不同的编程语言和平台上实现和使用。
这种独立性使得ADT具有很好的通用性和可移植性。
3. **抽象性**：ADT只关注数据类型的逻辑结构和操作，而不涉及具体的实现细节。
这种抽象性使得程序员可以更加灵活地使用和扩展ADT，从而提高了代码的可维护性和可扩展性。
4. **高效性**：ADT定义了数据类型的逻辑结构和操作，能够高效地进行数据操作和管理。
通过合理设计ADT，可以提高程序的执行效率和性能。
### ADT的应用在实际编程中，ADT广泛应用于各种数据结构和算法中，如栈、队列、链表、树、图等。
通过定义和使用ADT，程序员可以更加方便地实现和操作各种数据结构，提高代码的可读性和可维护性。
数据结构是指同一数据元素类中各数据元素之间存在的关系。
数据结构分别为逻辑结构、存储结构（物理结构）和数据的运算。
数据的逻辑结构是对数据之间关系的描述，有时就把逻辑结构简称为数据结构。
逻辑结构形式地定义为（K，R）（或（D，S）），其中，K是数据元素的有限集，R是K上的关系的有限集。
数据元素相互之间的关系称为结构。
有四类基本结构：集合、线性结构、树形结构、图状结构（网状结构）。
树形结构和图形结构全称为非线性结构。
集合结构中的数据元素除了同属于一种类型外，别无其它关系。
线性结构中元素之间存在一对一关系，树形结构中元素之间存在一对多关系，图形结构中元素之间存在多对多关系。
在图形结构中每个结点的前驱结点数和后续结点数可以任意多个。
数据结构在计算机中的表示（映像）称为数据的物理（存储）结构。
它包括数据元素的表示和关系的表示。
数据元素之间的关系有两种不同的表示方法：顺序映象和非顺序映象，并由此得到两种不同的存储结构：顺序存储结构和链式存储结构。
顺序存储方法：它是把逻辑上相邻的结点存储在物理位置相邻的存储单元里，结点间的逻辑关系由存储单元的邻接关系来体现，由此得到的存储表示称为顺序存储结构。
顺序存储结构是一种最基本的存储表示方法，通常借助于程序设计语言中的数组来实现。
链接存储方法：它不要求逻辑上相邻的结点在物理位置上亦相邻，结点间的逻辑关系是由附加的指针字段表示的。
由此得到的存储表示称为链式存储结构，链式存储结构通常借助于程序设计语言中的指针类型来实现。
索引存储方法：除建立存储结点信息外，还建立附加的索引表来标识结点的地址。
散列存储方法：就是根据结点的关键字直接计算出该结点的存储地址。
数据结构中，逻辑上（逻辑结构：数据元素之间的逻辑关系）可以把数据结构分成线性结构和非线性结构。
线性结构的顺序存储结构是一种随机存取的存储结构，线性表的链式存储结构是一种顺序存取的存储结构。
线性表若采用链式存储表示时所有结点之间的存储单元地址可连续可不连续。
数据结构抽象数据类型（范文2篇）以下是网友分享的关于数据结构抽象数据类型的资料2篇，希望对您有所帮助，就爱阅读感谢您的支持。
篇一专题1 数据结构分类与抽象数据类型1.1 数据结构分类数据结构讨论现实世界和计算机世界中的数据及其相互之间的联系，这体现在逻辑和存储两个层面上，相应称之为逻辑结构和存储结构。
也就是说，在现实世界中讨论的数据结构是指逻辑结构，在计算机世界中讨论的数据结构是指存储结构，又称为物理结构。
数据的逻辑结构总体上分为4种类型：集合结构、线性结构、树结构和图结构。
数据的存储结构总体上也分为4种类型：顺序结构、链接结构、索引结构和散列结构。
原则上，一种逻辑结构可以采用任一种存储结构来存储（表示）。
对于现实世界中的同一种数据，根据研究问题的角度不同，将会选用不同的逻辑结构；对于一种逻辑结构，根据处理问题的要求不同，将会选用不同的存储结构。
对于复杂的数据结构，不论从逻辑层面上还是从存储层面上看，都可能包含有多个嵌套层次。
如假定一种数据结构包含有两个层次，第一层（顶层）的逻辑结构可能是树结构，存储结构可能是链接结构；第二层（底层）的逻辑结构可能是线性结构，存储结构可能是顺序结构。
第一层结构就是数据的总体结构，第二层结构就是第一层中数据元素的结构。
数据的逻辑结构通常采用二元组来描述，其中一元为数据元素的集合，另一元为元素之间逻辑关系的集合，每一个逻辑关系是元素序偶的集合，如就是一个序偶，其中x 为前驱，y 为后继。
当数据的逻辑结构存在着多个逻辑关系时，通常对每个关系分别进行讨论。
逻辑结构的另一种描述方法是图形表示，图中每个结点表示元素，每条带箭头的连线表示元素之间的前驱与后继的关系，其箭头一端为后继元素，另一端为前驱元素。
数据的存储结构通常采用一种计算机语言中的数据类型来描述，通过建立数据存储结构的算法来具体实现。
数据的逻辑结构或存储结构也时常被简称为数据结构，读者可根据上下文来理解。
下面通过例子来说明数据的逻辑结构。
数据结构的抽象数据类型描述：有序的元素序列，将有限个元素按顺序排列的集合。
：有序的元素序列，但不同于数组，链表在内存中不是连续存放的，通过指针指向下⼀个元素。
：⼀种操作受限制的线性表，其限制是仅能在⼀端进⾏插⼊和删除。
新添加的元素会被保存到栈顶，称为⼊栈，删除的时候移除栈顶的第⼀个元素，称为出栈。
后进先出。
：⼀种操作受限制的线性表，其限制是仅能在前端进⾏删除，后端进⾏插⼊。
先进先出。
：⼀种具有层次结构的有限集合。
每个结点都有左右结点，⽐结点⼤的在结点右边，⽐结点⼩的在结点左边。
这样的特点使得查找效率很⾼效。
：由⼀堆⽆序的、不重复的元素组成的集合。
：通过<键，值>⽅式存储数据，每个元素都有<键，值>,通过键访问元素。
：特殊的树形结构。
最⼤值在根，每个⽗节点都⽐⼦节点⼤，称为最⼤堆；根是最⼩值，每个⽗节点都⽐⼦节点⼩，称为最⼩堆。
：⼀种特殊的队列，其特殊之处是根据优先级出队，⽽不是先进先出。
：n叉树结构，通过字符寻找下⼀个节点。
：集合与集合之间的运算。
⽐如两个元素是否同⼀个集合；合并集合；：类似映射。
不同之处是：将key通过哈希函数转成数字索引，再去访问数组的元素。
：由n（n ≥ 0）个结点组成的集合。
每个结点都可以指向其他结点。
数组类型名称：数组。
数据对象集： n（n ≥ 0）个元素构成的有序序列。
操作集：整数i表⽰位置，ElementType为元素类型。
1. 查找元素：int find( ElementType e)2. 插⼊元素：void insert(int i, ElementType e)3. 删除元素：ElementType remove(int i)4. 更新元素：void set(int i, ElementType e)5. 访问元素：ElementType get(int i)6. 返回长度：int length()链表类型名称：链表。
数据对象集： n（n ≥ 0）个结点构成的有限集合，每个结点带有指向下⼀个元素的指针操作集：整数i表⽰位置，ElementType为元素类型。
什么是数据结构抽象数据类型及面向对象概念模板算法定义(1)什么是数据结构？数据结构是计算机科学和信息技术领域中的一个重要概念，用于描述数据的组织、存储和管理方式。
简单来说，数据结构就是指在计算机上组织和存储数据的一种特定方式。
抽象数据类型及面向对象概念抽象数据类型（Abstract Data Type，简称ADT）是指一类既具有相同数据类型性质又具有相同的数据操作性质的数据类型。
ADT是从用户需求角度出发描述数据类型的，而不是从数据存储和处理的角度。
因此，ADT的概念更加抽象、通用和可扩展。
面向对象（Object Oriented，简称OO）是一种编程范型，它将数据和行为封装到对象中，通过继承、多态等特性来定义对象间的交互关系。
面向对象的编程思想借鉴了人类认知世界的方式，更加符合日常的思考和表达方式。
模板模板（Template）是一种泛型编程范式，是指将函数或类中具体的类型参数用类型参数代替，以达到一种通用的、不适用于某一种具体类型的、适用于所有类型的代码。
C++中的STL库（标准模板库）就是一个典型的例子，通过通用的代码，实现了多种数据结构和算法。
算法定义算法是指一种用于解决问题的有限步骤的描述，是一种可行可实现思路的明确描述。
算法具有输入、输出、有限性、明确性、有效性、确定性等特性。
例如最常见的排序、查找、图形处理等问题，都可以通过正确的算法得到解决。
以上就是关于数据结构、抽象数据类型、模板和算法的基本概念和定义。
这些概念都是计算机科学和信息技术领域中的重要内容，对于理解计算机领域的基础知识和开发实践都具有重要意义。
简述数据结构的基本概念和包含的内容。
数据结构是计算机科学中的一门基础课程，它研究数据的存储、组织、管理和操作的方法。
数据结构的基本概念和包含的内容如下：
1. 数据：数据是指描述客观事物的符号，是计算机程序处理的对象。
数据可以是数字、字符、图像、声音等。
2. 数据元素：数据元素是数据的基本单位，通常用一个整体来表示一个数据元素。
例如，一个学生的信息可以用一个结构体来表示。
3. 数据结构：数据结构是指数据元素之间的关系和组织方式。
数据结构包括线性结构、树形结构、图形结构等。
4. 算法：算法是指解决特定问题的一系列步骤，是数据结构的应用。
算法可以用来对数据进行排序、查找、插入、删除等操作。
5. 抽象数据类型（ADT）：抽象数据类型是指一种数据结构的抽象描述，它定义了数据元素的类型和操作，而不关心具体实现方式。
例如，栈和队列就是抽象数据类型。
6. 存储结构：存储结构是指数据结构在计算机中的存储方式，包括顺序存储和
链式存储等。
7. 算法复杂度：算法复杂度是指算法在时间和空间上的消耗。
常见的算法复杂度有最坏情况复杂度、平均情况复杂度和最好情况复杂度。
以上是数据结构的基本概念和包含的内容。
掌握数据结构的基本概念和算法，可以帮助程序员更好地设计和实现程序，提高程序的效率和可维护性。
数据结构名词解释
数据结构一般指在计算机科学中的一种抽象的概念，用以描述和组织数据的方法。
它将数据存储在内存中，以及它们之间如何相互关联以及影响。
数据结构广泛用于开发计算机应用程序，从简单的算法到软件工程，比如游戏或操作系统。
数据结构是作为计算机语言表示的一组数据项中的数据项。
常见的数据结构有数组、链表、堆栈、队列、图、树等。
数组是单一类型的数据项按一定顺序组织起来的模式；链表是一种按照顺序连接数据项的模式，类似于表格；堆栈是一种把一个数据项放在另一个数据项上的模式，队列是先进先出的数据项模式；图是一种由点和连线表示的结构，也就是说，数据可以关联在不同的点上；树是一种数据结构，其中的节点有根节点、孩子节点等，用于表示子节点的上下问结构。
数据结构的使用能够使程序的执行更加有效，其原理就是可以装箱数据、减少空间复杂度，提高查找、排序、筛选等算法的性能，可以在多个表之间创建连接，也可以使用重写函数编写规则来处理数据，所有这些都在于以最简单的计算复杂性满足需求和挖掘隐藏的信息。
数据结构的使用对于数据的管理和抽象建模有很大的作用。
它可以在软件设计过程中帮助开发者分析和定位数据结构的大小，以便根据实际的性能需求进行有效编程。
此外，数据结构可以帮助软件开发者优化复杂的运算，有助于使用更少的内存把大量的数据进行存储、管理和运算。
1、基本概念和术语数据：是对客观事物的符号表示。
数据元素：数据的基本单位，一个数据元素可由若干个数据项组成，数据项是数据的不可分割的最小单位数据对象：性质相同的数据元素的集合是数据的一个子集数据结构：相互之间存在一种或多种特定的关系的数据元素的集合4种基本结构：1.线性结构：结构中的数据元素之间存在一个对一个的关系2.树形结构：结构中的数据元素之间存在一个对多个的关系3.图状结构或网状结构：结构中的数据元素之间存在多个对多个的关系4.集合：结构中的数据元素之间除了“同属于一个集合”的关系之外别无关系数据结构的形式定义为：数据结构是一个二元组Data_Structure=(D,S)：D为数据元素的有限集，S是D上关系的有限集逻辑结构：结构定义中的关系描述存储结构/物理结构：数据结构在计算机中的表示，包括数据元素的表示和关系的表示计算机中最小单位：位数据元素：若干个位组合起来形成的一个串（元素/节点可以看成数据元素在计算机中的一个映射）数据域：当数据元素由若干数据项组成时，位串中对应于各个数据项的子位串为数据域数据元素在计算机中的表示方法：顺序映像和非顺序映像顺序映像：借助元素在存储器中的相对位置来表示数据元素之间的逻辑关系非顺序映像：借助指示元素存储地址的指针来表示元素之间的逻辑关系数据元素在计算机中的存储结构：顺序存储结构和链式存储结构数据类型是一个值的集合和定义在这个值集上的一组操作的总称。
例如：整型变量，其值集为某个区间上的整数，定义在其上的操作为加减乘除和取模等算术运算若按其值的不同特性，可以分为下列三种类型：原子类型：属原子类型的变量的值是不可分割的。
例如：C语言中的基本类型（整型、实型、字符型和枚举类型）、指针类型和空类型结构类型：结构类型的值是由若干成分按某种结构组成的，因此是可以分解的，并且它的成分可以是非结构的，也可以是结构的。
固定聚合类型：属于该类型的变量，其值由确定数目的成分按某种结构组成可变聚合类型：构成可变聚合类型“值”的成分的数目不确定和数据结构的形式定义相对应，抽象数据类型可用以下三元组表示：（D,S,P）/D表示数据对象，S是D上的关系集，P是对D的基本操作集。
数据结构的特点
数据结构是计算机科学中非常重要的概念，它是组织和存储数据的方式，以及处理和访问数据的方法。
数据结构的选择对于解决问题和设计高效算法至关重要。
以下是数据结构的一些主要特点：
1. 抽象性：数据结构可以理解为将现实世界中的实体和概念映射到计算机中，通过抽象化的方式描述数据的特性和关系。
例如，可以使用树形结构来表示家谱或组织结构，用链表来表示动态集合。
2. 效率：数据结构的设计应考虑到对数据的存储和访问的效率。
不同的数据结构在处理速度和内存占用方面具有不同的特点。
例如，数组具有随机访问的优势，而链表在插入和删除操作上更加高效。
3. 可读性：数据结构应易于理解和阅读。
清晰的结构设计使得代码易于维护和调试，同时也方便他人理解和使用。
4. 扩展性：良好设计的数据结构可以灵活地扩展和修改，以适应问题需求的变化。
这意味着在设计数据结构时应考虑到将来可能出现的新需求。
5. 内聚性：数据结构应具备内聚性，即将相关的数据和操作放在一个逻辑单元内。
这样做可以提高代码的可读性和可维护性，同时减少出错的可能性。
6. 抽象数据类型（ADT）：ADT 是指以抽象的方式描述数据结构的行为和操作。
ADT将数据表示和操作封装在一起，提供了一种无需考虑具体实现细节的方法，使得数据结构的使用更加方便和安全。
数据结构是计算机科学不可或缺的基础，它影响着程序的效率、可读性和扩展性。
了解数据结构的特点，可以帮助开发人员选择合适的数据结构来解决问题，以及设计高效的算法。
数据结构知识点总结数据结构是一种组织数据的方式，它能够使程序员更有效地操作和管理数据。
数据结构的基本概念包括结构，抽象和算法。
数据结构的具体实现方法可以是链表、堆栈、队列等数据结构，也可以是基于树的数据结构，如二叉树、AVL树、红黑树和B树等。
二、数据结构的应用数据结构有多种应用，可以应用于存储管理、搜索以及排序等。
存储管理方面，数据结构可以对存储空间进行有效管理；搜索方面，数据结构可以提高搜索效率，比如二叉搜索树、树状数组等；排序方面，一些时间复杂度较低的排序算法比如快速排序、堆排序等均可以借助数据结构实现。
三、数据结构的实现数据结构的实现方法多种多样，可以借助多种方法实现某种数据结构，比如一种数据结构可以借助数组和链表实现，另一种数据结构也可以借助二叉树实现。
数据结构的实现也可以是利用固定的内存来实现，也可以借助动态分配内存的方式实现。
四、常见的数据结构1、线性数据结构：线性数据结构是由一组具有特定结构的数据元素组成的一维排列，像数组、链表、栈、队列等都属于线性数据结构。
2、非线性数据结构：非线性数据结构不是一维排列，而是由多个元素之间存在复杂的逻辑关系和网络结构组成的结构，像图、树等都属于非线性数据结构。
五、数据结构的抽象数据结构的抽象是数据结构的一个重要概念，它是抽象出了物理存储单元和相关操作之间的逻辑关系，以描述数据结构本身，不涉及具体的物理实现。
六、数据结构的算法数据结构的算法是指创建、实现、维护和控制数据结构的一种操作。
它是根据数据抽象和操作抽象设计出来的算法，是数据结构的基础。
常见的数据结构算法有查找算法、排序算法、图算法、字符串匹配算法、索引算法、树算法和图形算法等。
七、数据结构的性能分析数据结构的性能分析是指对某种数据结构性能进行分析和评估，以便更好地改善和优化该数据结构。
可以比较不同数据结构之间的性能，以及不同操作之间的性能，从而决定更好的数据结构，提高操作的效率。
总结本文总结了数据结构的基本概念、应用、实现方法、常见数据结构、抽象、算法以及性能分析。
什么是数据结构抽象数据类型及面向对象概念模板算法定义-V1数据结构、抽象数据类型、面向对象编程、模板及算法定义是计算机科学中的重要概念，本文将分别对其进行解释：1. 数据结构数据结构是指在计算机中存储和组织数据的方式。
它是解决实际问题时设计的一种具体实现方案。
数据结构可以分为线性结构和非线性结构。
线性结构包括数组、链表、栈和队列，非线性结构包括树和图。
数据结构的选择应考虑问题的特点和对程序性能的要求。
2. 抽象数据类型抽象数据类型是指对数据结构进行抽象描述，将其看作一个整体，只关注其操作而不关注其实现细节。
它包括数据类型的定义和相应的操作，可以看作是一种单元或类。
抽象数据类型的核心思想是数据封装和信息隐藏，通过封装实现数据隐藏和保护，通过继承和多态实现数据的灵活使用。
3. 面向对象编程面向对象编程是一种编程思想，其核心是将数据和操作封装在一起，并通过继承和多态实现代码的灵活性和复用性。
面向对象编程的主要思想是基于类的设计，定义类和对象，通过类的成员函数实现对数据的操作。
C++和Java是常用的面向对象编程语言。
4. 模板模板是一种泛型编程技术，其核心思想是将代码中不变的部分和可变的部分分离开来，提高代码的复用性和可维护性。
模板可以定义函数模板和类模板，允许使用任何数据类型作为参数，从而实现泛型编程。
5. 算法定义算法是计算机程序中指导计算机完成任务的步骤。
算法的设计需要考虑以下几个方面：正确性、时间复杂度、空间复杂度和可读性。
算法的正确性是保证程序能够正确执行的前提条件，时间复杂度和空间复杂度是衡量算法效率的重要指标，可读性是保证程序易于维护和扩展的必要条件。
总结本文对数据结构、抽象数据类型、面向对象编程、模板和算法进行了简要介绍，包括了它们的定义、特点和应用。
对于计算机科学专业的学生或从事编程工作的人员，理解和掌握这些概念是非常重要的。
基本概念➢数据数据是信息的载体，在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并能被计算机程序识别和处理的符号集合。
➢数据元素数据元素也称为结点，是表示数据的基本单位，在计算机程序中通常作为一个整体进行考虑和处理。
➢数据项数据项是构成数据元素的不可分割的最小单位。
➢数据对象数据对象是具有相同性质的数据元素的集合，是数据的子集。
注意：在不产生混淆的情况下，将数据对象简称为数据。
➢数据结构数据结构是指相互之间存在一定关系的数据元素的集合，即数据结构是一个二元组DataStructure = (D, R)，其中D是数据元素的集合，R是D上关系的集合。
按照视点的不同，数据结构分为逻辑结构和存储结构。
➢数据的逻辑结构数据的逻辑结构是指数据元素之间逻辑关系的整体。
根据数据元素之间逻辑关系的不同，数据结构分为四类：⑴集合：数据元素之间就是“属于同一个集合”，除此之外，没有任何关系；⑵线性结构：数据元素之间存在着一对一的线性关系；⑶树结构：数据元素之间存在着一对多的层次关系；⑷图结构：数据元素之间存在着多对多的任意关系。
注意：数据结构分为两类：线性结构和非线性结构。
➢数据的存储结构数据的存储结构又称为物理结构，是数据及其逻辑结构在计算机中的表示。
通常有两种存储结构：顺序存储结构和链接存储结构。
顺序存储结构的基本思想是：用一组连续的存储单元依次存储数据元素，数据元素之间的逻辑关系是由元素的存储位置来表示的。
链接存储结构的基本思想是：用一组任意的存储单元存储数据元素，数据元素之间的逻辑关系是用指针来表示的。
注意：存储结构除了存储数据元素之外，必须存储数据元素之间的逻辑关系。
➢抽象数据类型抽象数据类型是一个数据结构以及定义在该结构上的一组操作的总称。
抽象数据类型提供了使用和实现两个不同的视图，实现了封装和信息隐藏。
➢算法的定义通俗地讲，算法是解决问题的方法，严格地说，算法是对特定问题求解步骤的一种描述，是指令的有限序列。
➢算法的特性⑴输入：一个算法有零个或多个输入（即算法可以没有输入），这些输入通常取自于某个特定的对象集合。
