相信很多人都应该上个《数据结构与算法》这门课吧，而这两个概念也如孪生兄弟一样经常被拿出来一起讨论。那它们究竟是一个什么样子的关系呢？

听到数据结构与算法我第一反应是想到了Pascal 语言之父尼古拉斯·沃斯在他的《Algorithms + Data Structures = Programs》著作中提出了计算机科学中著名的观点[程序 = 算法 + 数据结构]。

从这一点来看，数据结构和算法应该是两门完全独立的学科，但是我们平时接触的大多是两者同时说起，感觉两者就是一体的，要想搞清楚两者之间具体是什么关系，我们要先搞明白它们各自是什么。

下面是我摘取的某科上关于两者的定义：

数据结构是一种数据组织、管理和存储的格式。数据结构研究的对象是数据的逻辑结构、物理结构以及两者之间的关系。

算法是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。

单从定义可能很难直接看出两者关系，我们把两者一起说起一个重要的依据也恰恰来源于著名的观点[程序 = 算法 + 数据结构]，因为我们平时更多关注的是程序，是解决实际问题。此时也就必须要算法与数据结构相辅相成共同来解决问题。

算法是解决问题的方法，是一系列指令，那么就意味着其必须要有输入，只有有了输入才能知道要解决的问题，才能去操作指令，输入是什么？就是数据。

数据结构是管理数据的组织与存储的，是研究数据的。

因此我们要把数据结构与算法联系起来，就必须要建立一个桥梁，而这个数据就是最佳的选择，或者称作：数据类型。

而数据类型于算法而言就是基石，是为算法服务的，算法就是建立在特定的数据类型之上的。

而数据类型于数据结构而言就是灵魂，数据的定义、组织、存储最后就是为了应用，数据类型就是最后一步的升华，使得这静态的数据有了意义。

其次数据结构关注三个要素：逻辑结构、物理结构、数据运算。逻辑结构是指数据之间的逻辑关系和数据最终存储在计算机中的实际位置没有关系，而物理结构就是指数据最终存在计算机上的位置，最后数据运算是针对逻辑结构进行的运算。

而上面的说的数据类型就相当于数据结构中逻辑结构+数据运算，大多数高级语言程序员是不太关注数据最终的存储位置的，因为高级语言已经帮我们做完了，这也导致我们很多时候默认数据结构就是数据类型，提到数据结构就是这个类怎么定义，提到这个问题解决方案就是需要什么算法，算法需要什么数据类型支撑，时间久了，大家也就习惯把数据类型当作数据结构了，也就习惯把数据结构与算法绑定在一起了。

数据结构与算法既是紧密相连互相成就又是各有关注，因此我们还是要搞清楚它们之间的关系。也为我们后面深入学习数据结构与算法提供一个直观感受。

注：测试方法代码以及示例源码都已经上传至代码库，有兴趣的可以看看。https://gitee.com/hugogoos/Planner