向量和数据结构

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向量和数据结构之间的区别

向量 vs. 数据结构

向量（vector，物理、工程等也称作--）是数学、物理学和工程科学等多个自然科學中的基本概念，指一个同时具有大小和方向，且满足平行四边形法则的几何對象。一般地，同时满足具有大小和方向两个性质的几何对象即可认为是向量（特别地，电流属既有大小、又有正负方向的量，但由于其运算不满足平行四边形法则，公认为其不属于向量）。向量常常在以符号加箭头标示以区别于其它量。与向量相对的概念称标量或数量，即只有大小、绝大多数情况下没有方向（电流是特例）、不满足平行四边形法则的量。. 在计算机科学中，数据结构（data structure）是计算机中存储、组织数据的方式。 数据结构意味着介面或封装：一个数据结构可被视为两个函数之间的介面，或者是由数据类型联合组成的存储内容的访问方法封装。 大多数数据结构都由数列、记录、可辨识联合、引用等基本类型构成。举例而言，可為空的引用（nullable reference）是引用与可辨识联合的结合体，而最简单的链式结构链表则是由记录与可空引用构成。 数据结构可透过程式语言所提供的数据类型、引用及其他操作加以实现。一个设计良好的数据结构，应该在尽可能使用较少的时间与空间资源的前提下，支援各種程式執行。 不同种类的数据结构适合不同种类的应用，部分資料結構甚至是為了解決特定問題而設計出來的。例如B树即為加快樹狀結構存取速度而設計的資料結構，常被應用在資料庫和檔案系統上。 正確的数据结构選擇可以提高演算法的效率（請參考）。在電腦程式设计的過程裡，选择适当的数据结构是一項重要工作。许多大型系统的編寫经验顯示，程式設計的困难程度与最终成果的质量与表现，取决于是否选择了最適合的数据结构。 系統架構的关键因素是数据结构而非算法的見解，导致了多种形式化的设计方法与编程语言的出现。绝大多数的语言都带有某种程度上的模块化思想，透过将数据结构的具体实现封装隐藏于使用者介面之后的方法，来让不同的应用程序能够安全地重用这些数据结构。C++、Java、Python等面向对象的编程语言可使用类 (计算机科学)来達到這個目的。 因为数据结构概念的普及，现代编程语言及其API中都包含了多种預設的数据结构，例如 C++ 标准模板库中的容器、Java集合框架以及微软的.NET Framework。.

数组

在計算機科學中，陣列資料結構（array data structure），簡稱数组（Array），是由相同类型的元素（element）的集合所組成的資料結構，分配一块连续的内存来存储。利用元素的索引（index）可以计算出该元素對應的儲存地址。 最簡單的資料結構類型是一維陣列。例如，索引為0到9的32位元整數陣列，可作為在記憶體位址2000，2004，2008，...2036中，儲存10個變量，因此索引為i的元素即在記憶體中的2000+4×i位址。陣列第一個元素的記憶體位址稱為第一位址或基礎位址。 二维数组，对应于數學上的矩陣概念，可表示為二維矩形格。例如： a.

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