算法：关注于解决问题的步骤和解题思路。
数据结构：解决一组数据保存形式的问题。
*Python的元组与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改。
元组使用小括号，列表使用方括号。
元组创建很简单，只需要在括号中添加元素，并使用逗号隔开即可。
数据保存类型不一样，最终处理时候的算法不一样。
数据结构指数据对象中数据元素之间的关系。
数据结构指数据对象中数据元素之间的关系：
数据结构只是静态的描述了数据元素之间的关系。
高效的程序需要在数据结构的基础上设计和选择算法。
程序 = 数据结构 + 算法
总结：算法是为了解决实际问题而设计的，数据结构是算法需要处理的问题载体。
抽象数据类型(ADT)：把构建出来的数据结构和它所支持的操作放在一起；数据结构定义好，支持的操作列出来，操作具体如何实现不用管。
最常用的数据运算有五种：
- 插入
- 删除
- 修改
- 查找
- 排序
几种基本的数据结构：
内存：
计算机的内存跟CPU打交道，处理数据。
内存是什么样的模型？——内存以字节作为基础存储数据，一个字节八位（二进制数据），作为存储标识。
*对于32位机来说，整形（普通整形，非长整型）需要四个单元。
整形1的存储
我们看到的是一个整形1，实际上占四个字节。
*Python中没有的char，就理解为一个字符。
类型的第一个本质：决定在计算机中占多少个内存单元
所有高级的数据结构都是由基本的数据类型来构成的。
连续存放的数据结构如列表，一次计算就能定位到所在位置。
顺序表：将元素顺序地存放在一块连续的存储区里，元素间的顺序关系由它们的存储顺序自然表示。（按顺序存储，展开是表格形式）
顺序表存储
假设操作系统32位，存Li = [200, 390, 78, 12112]的时候，一次性向系统申请了4x8Bytes=32Bytes的存储单位；用变量指向之后，变量代表了起始地址。
所以，列表的第一位从0开始，这个下标（逻辑地址）代表的是偏移的位数，0代表不偏移，所以才是第一位。
顺序表的基本布局
当存储的列表中有不同的元素类型，所占用的内存大小不一，无法再用像存整数一样索引；但是它们的地址大小是一样的，所以可以把地址依次存储。
不同类型元素列表
先申请一些内存地址，把列表中每个元素存储，存储的地址是随机的；再申请一个内存地址，把每个元素的地址按顺序依次存储。这个时候真正的元素在顺序表之外，成为元素外置。
元素外置
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