为什么“算法”和“数据结构”被视为单独的学科？

Question

这问题是最后一根稻草，我很长时间都在想，

为什么人们会把“算法”和“数据结构”当作可以彼此分离的东西呢？

我看到了很多证据表明他们在程序员的头脑中是分开的。

• 他们请求“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“数据结构薄弱”(很抱歉，找不到链接)。
• 等。

在我看来，“数据结构”是一种算法，因为“数据结构”的概念是关于操作进出结构的数据的算法。但这种观点似乎并不是主流观点。我错过了什么？

编辑：不幸的是，我没有很好地表达这个问题。在人们编写的程序中，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(在像STL这样的半功能框架中，它是整个事情的核心)。

但以上各点，以及问题本身，指的是人们思考的方式，以及他们在头脑中安排知识的方式。这甚至不必与代码编写相关。

这里有一些链接，当“算法”和“数据结构”是相同的时候，人们会将它们分开：

• 修订:算法和数据结构

Answer 1

算法和数据结构紧密结合在一起。算法依赖于数据结构，如果你改变它们中的任何一个，复杂度就会发生很大的变化。他们是不一样的，但肯定是同一枚硬币的两面。选择一个好的数据结构本身就是一条通向更好算法的途径。

例如，优先级队列可以使用二进制堆和二项式堆来实现，二进制堆允许在恒定时间内以最高优先级的元素进行窥视，而二项式堆则需要O(log )时间来窥视。

因此，特定的算法对特定的数据结构(在特定的上下文中)最有效，因此Algorithms和Data structure携手并进！

Answer 2

人们称他们为不同的实体，因为他们是。假设我想从一组数据中找到一个元素。如果我把数据放入数组中，数组就是数据结构。一旦它在数组中，我可以使用多个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)，然后使用二进制搜索，只需线性地检查每个元素，等等。选择数组作为数据结构(而不是链接列表)并不是选择算法。

也就是说，重要的是要理解其中一个，理解另一个。如果您不太了解算法，那么不同数据结构的优缺点就不明显了，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。

编辑思考一下:如果您查看大多数算法的伪代码，则没有指定数据结构。您可能有一个需要迭代等元素的“列表”，但该列表的确切实现对算法的正确性并不重要。

Answer 3

我想说的是，这是因为函数式编程将操作与操作本身分开。目标和行动当然是不同的，即使它们是紧密交织在一起的。

是面向对象的编程将数据和操作放在一个组件中。也许，如果OO来得早一点，就会有一个纪律。