在计算机科学中，算法和数据结构是解决问题的基石。下面是一些常见的算法和数据结构的简要描述：
常见算法
- 排序算法：
- 冒泡排序：通过重复遍历要排序的数列，比较每对相邻元素的值，若发现顺序错误则交换之，直到没有需要交换的元素为止。
- 选择排序：每次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，直到全部待排序的数据元素排完。
- 插入排序：将一个数据插入到已经排好序的有序数据中，从而得到一个新的、个数加一的有序数据，算法适用于少量数据的排序。
- 快速排序：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。
- 归并排序：是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。
- 堆排序：是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子节点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。
- 搜索算法：
- 线性搜索：通过遍历列表来查找特定元素的位置。
- 二分搜索：在有序数组中查找特定元素的高效算法，每次通过和中间元素的比较，将查找范围缩小一半。
- 哈希表搜索：通过哈希函数将键转换为数组的一个索引，然后直接访问数组该索引处的元素来查找键对应的值。
常见数据结构
- 链表：
- 链表是一种常见的基础数据结构，是一种线性表，但是并不会按线性的顺序存储数据，而是在每一个节点里存到下一个节点的指针(Pointer)。
- 分为单向链表和双向链表等。
- 树：
- 树是一种非线性数据结构，它是数据元素（在树中称为节点）按分支关系组织起来的结构，每个节点表示一个数据元素，可以用来表示具有层次关系的数据。
- 常见的树结构包括二叉树（如二叉搜索树、AVL树、红黑树）、堆（一种特殊的完全二叉树）、多叉树等。
- 图：
- 图是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成，通常表示为：G(V,E)，其中，G表示一个图，V是图G中顶点的集合，E是图G中边的集合。
- 图可以是有向的或无向的，边可能带有权重。
- 哈希表（散列表）：
- 哈希表是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。
- 通过哈希函数将数据映射到数组的某个位置，实现快速查找、插入和删除。
- 栈（Stack）：
- 栈是一种遵循后进先出（LIFO）原则的有序集合。新添加的或待删除的元素都保存在栈的同一端，称为栈顶，另一端就称为栈底。
- 队列（Queue）：
- 队列是一种先进先出（FIFO）的线性表。它只允许在表的前端（front）进行删除操作，而在表的后端（rear）进行插入操作。
这些算法和数据结构在软件开发、数据处理、算法竞赛等多个领域都有广泛应用。
