数据结构和算法到底有啥不一样？
很多人刚开始学编程时，总把“数据结构”和“算法”混着说，好像它们是一个东西。其实不是。你可以把它们想象成做菜时的食材和菜谱——一个管“放什么”，一个管“怎么弄”。
数据结构是“存东西的方式”
比如你去超市买东西，鸡蛋可以散着放购物车里，也可以放进蛋托里固定好。在程序里也一样，你想存一组数字，可以扔进数组、链表、栈或者队列里，每种方式都有自己的特点。
数组就像一排整齐的储物柜，每个位置编号清楚，找起来快，但插新东西麻烦；链表像一串钥匙环，每个连着下一个，插入删除方便，但想找第10个就得一个个数过去。
这些不同的组织方式就是数据结构。常见的还有哈希表、树、图等等，选对结构，程序效率能翻倍。
算法是“解决问题的步骤”
假设你手上有100张卡片，上面写着学生名字和成绩，现在要找出最高分的人。你怎么找？从头一张张比，记下当前最高，这就是一种最简单的算法——遍历查找。
如果你把这些卡片按分数排好序，那下次查最高分就不用全看一遍了，直接拿最后一张就行。排序本身也是一种算法，比如冒泡排序、快速排序。
算法关心的是：这个问题最少花多少时间？最多占多少内存？有没有更聪明的办法？它不依赖具体语言，Python 能写，C++ 也能写。
举个生活中的例子
你用地图App查怎么去公司。App背后先得有数据结构来存城市道路——比如用“图”这种结构，路口是点，马路是线。然后靠算法算出最快路线，可能是Dijkstra算法或者A*算法。
没有合适的结构，地图信息乱成一团；没有高效的算法，等算出路线你都下班了。两者配合才能秒出结果。
代码上看区别
下面这个例子用数组存数据：
int scores[] = {85, 92, 78, 96, 88};这是典型的数组结构，连续存放五个整数。
而你要在这组数据里找最大值，可以用循环实现：
int max = scores[0];
for (int i = 1; i < 5; i++) {
if (scores[i] > max) {
max = scores[i];
}
}这段逻辑就是算法——明确的步骤，解决“找最大”的问题。
它们的关系很紧密
虽然概念不同，但在实际开发中，它们几乎总是绑在一起。比如你想高效地删除和查找元素，光知道哈希表不行，还得懂哈希函数怎么设计；想操作文件夹层级，用树结构合适，但也得会递归遍历的算法。
面试常考的“反转二叉树”，题干给你结构定义，让你写处理逻辑。一半考结构理解，一半考算法思维。