文章摘要： 数据结构是一种数据组织、管理和存储的格式。是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。

简介

简要说明

• 数据结构是一种数据组织、管理和存储的格式。
• 是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。
• 通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。
• 数据结构往往同高效的检索算法和索引技术相关。
• 数据结构研究的是数据的逻辑结构和数据的物理结构以及它们之间的相互关系。
• 包含三个方面的内容：数据的逻辑结构、数据的存储结构、数据的操作。
• 只有这三个方面的内容完全相同，才能成为完全相同的数据结构。

主要功能

• 存储数据：提供一种方式来存储数据元素。
• 访问数据：支持对存储的数据进行高效的插入、删除、修改和查询操作。
• 管理数据：通过特定的结构来优化数据的存储和访问效率。

注意事项

• 选择合适的结构：不同的数据结构适用于不同的场景，选择合适的数据结构可以显著提高程序的效率。
• 时间和空间复杂度：不同的数据结构在操作的时间复杂度和空间复杂度上有所不同，需要根据具体需求进行权衡。
• 内存管理：对于一些数据结构，如动态数组、链表等，需要手动管理内存分配和释放。

适用场景

• 数组：适用于元素数量固定且需要快速随机访问的场景。
• 链表：适用于元素数量动态变化，频繁进行插入和删除操作的场景。
• 栈和队列：适用于需要后进先出（LIFO）或先进先出（FIFO）数据访问模式的场景。
• 树：适用于需要层次化存储和快速查找、排序的场景，如二叉搜索树、平衡树等。
• 图：适用于表示复杂的关系网络，如社交网络、路线规划等。

基础知识

线性数据结构

• 线性数据结构中的数据元素存在一对一的关系。

数组（Array）

• 静态数组：大小固定，元素类型相同。
• 动态数组：大小可变，元素类型相同。

链表（Linked List）

• 单链表：每个元素包含数据和指向下一个元素的指针。
• 双链表：每个元素包含数据和指向下一个以及前一个元素的指针。
• 循环链表：最后一个元素的指针指向第一个元素。

栈（Stack）

• 后进先出（LIFO）的数据结构。

队列（Queue）

• 先进先出（FIFO）的数据结构。
• 双端队列（Deque）：两端都可以进行插入和删除操作。

非线性数据结构

• 非线性数据结构中的数据元素存在多对多的关系。

树（Tree）

二叉树：每个节点最多有两个子节点。

• 二叉搜索树（BST）：左子树的所有节点小于根节点，右子树的所有节点大于根节点。
• 平衡二叉树（AVL）：自平衡的二叉搜索树。
• 红黑树：自平衡的二叉搜索树，通过颜色标记保持平衡。

B树、B+树、B*树：用于数据库和文件系统的索引。

堆（Heap）：特殊的完全二叉树，常用于实现优先队列。

图（Graph）

• 无向图：边没有方向。
• 有向图：边有方向。
• 带权图：边有权重。
• 稀疏图和稠密图：根据边的数量相对于节点数量的多少来区分。

特殊数据结构

哈希表（Hash Table）

• 通过哈希函数将键映射到表中一个位置来访问记录，速度非常快。

集合（Set）

• 不包含重复元素的集合。

字典（Dictionary）/映射（Map）

• 键值对集合，每个键都是唯一的。

优先队列（Priority Queue）

• 元素按照优先级排列的队列。

其他数据结构

字符串（String）

• 特殊的数组，用于存储字符序列。

位图（Bit Array）

• 每个元素只占用一个位，用于高效存储布尔值。