在许多数据结构教程中，由于数据结构知识和算法的混合，许多初学者以为数据结构是在讲算法，但这样的理解并不准确。
数据结构和算法之间是完全独立的两个学科，如果不说它们有关系，那就只是互利共赢、“1 12”的关系。
最明显的例子是，如果你认为数据结构是在讲算法的话，那你在大学里也学过《算法导论》。 后者几乎囊括了前者使用的所有算法。 需要同时开设这两门课程吗？
还可以从分析问题的角度组织数据结构和算法之间的关系。 通常，解决每个问题有以下两个步骤。
分析问题，从问题中提取有价值的数据并保存；
处理保存的数据，最终得到问题的回答；
数据结构负责解决第一个问题——数据存储问题。 通过前面的学习发现，对于数据不同的逻辑结构和物理结构，可以选择最佳的数据存储结构来存储数据。
剩下的第二个问题，属于算法的责任范围。 算法是从表面意义上理解的，即解决问题的方法。 我们知道，要评估某个算法的好坏，在解决同样问题的前提下，取决于哪个算法效率最高，但这里的效率是指处理数据和分析数据的能力。
因此，数据结构用于解决数据存储问题，而算法用于处理和分析数据。 这些是完全不同的两个领域。
因此，可以认为数据结构和算法存在“互利共赢，112”的关系。 在解决问题的过程中，数据结构必须配合算法选择最优的存储结构来存储数据，算法也可以根据数据存储的特点采用最优策略分析和处理数据，从而最有效地解决问题。
顺序表存储数据映像
图1序列图存储数据的示意图
例如，存在计算“1 2 3 4 5”的值的问题。 这个问题可以分析如下。
要计算1、2、3、4、5之和，必须先选择保存数据的方法。 在以前的学习中，我们发现数据之间存在“一对一”的逻辑关系，非常适合保存在线性表中。 结合算法的实现，我们选择顺序表而不是链表来保存数据，如图1所示。
然后选择算法。 由于存储在数据集中，因此可以使用初始值为0的变量num对存储的数据依次执行“相加”运算，并设计最终得到的新num值为最终结果的算法。