1、数组
数组是可以再内存中连续存储多个元素的结构，在内存中的分配也是连续的，数组中的元素通过数组下标进行访问，数组下标从0开始
数组运算：
- 遍历：遍历所有元素并进行打印。
- 插入：将一个或多个元素插入数组。
- 删除：从数组中删除元素
- 搜索：在数组中搜索元素。您可以按元素的值或索引搜索元素
- 更新：在给定索引处更新现有元素的值
优点：
- 按照索引查询元素速度快
- 按照索引遍历数组方便
缺点： - 数组的大小固定后无法扩容
- 数组只能存储一种数据类型
- 添加、删除的操作慢（原因：要移动其他元素）
适用：
频繁查询。对存储空间要求较低，增、删操作极少。
构建其他数据结构的基础（数组列表，堆，哈希表，向量和矩阵）
不同的排序算法，（插入排序，快速排序，冒泡排序和合并排序）。
2、栈（集装箱）
一种特殊的线性表，仅能在线性表的一端操作，栈顶允许操作，栈底不允许操作。
特点：
先进后出，或者说是后进先出。（从栈顶放入元素的操作叫入栈，取出元素叫出栈）
操作：
- Push 推送：在堆栈顶部插入一个元素。
- Pop 弹出：删除最上面的元素并返回。
- Peep 窥视：返回堆栈的顶部元素而不删除它。
- isEmpty：检查堆栈是否为空。
- isFull：检查堆栈是否已满。
适用：
实现递归功能方面的场景，例如斐波那契数列
表达式评估（例如：用于解析和评估数学表达式的调车场算法）
3、队列（隧道）
一种线性表，可以在一端添加元素，在另一端操取出元素。
特点：先进先出。（从一端放入元素的操作叫入队，另一端取出元素的操作叫出队）
操作：
- 进队：将元素插入队列的末尾。
- 出队：从队列的开头删除元素。
适用：
管理多线程中的线程。
用于实施排队系统（例如：优先级队列）
4、链表
物理存储单元上非连续的，非顺序的储存结构，数据元素的逻辑顺序是通过链表的指针地址实现。
特点：
（1）元素包含两个节点，一个是存储元素的数据域（内存空间），另一个是指向下一个节点地址的指针域（next）
（2）链表能形成不同的结构，例如单链表，双向链表，循环链表等（原因：指针的指向）
（3）名为head的属性指向链接列表的第一个元素，链表的最后一个元素称为尾。
操作：
- 搜索：通过简单的线性搜索在给定的链表中找到键为k的第一个元素，并返回指向该元素的指针
- 插入：在链接列表中插入一个密钥。插入可以通过3种不同的方式完成；在列表的开头插入，在列表的末尾插入，然后在列表的中间插入。
- 删除：从给定的链表中删除元素x。不能单步删除节点。删除可以通过3种不同方式完成；从列表的开头删除，从列表的末尾删除，然后从列表的中间删除。
优点：
- 可扩容（不需要初始化链表容量，可以任意加减元素）。
- 添加，删除操作速度快(添加或者删除元素时只需要改变前后两个元素节点的指针域指向地址即可)
缺点：
- 占用内存空间大（含有大量指针）
- 查找操作非常耗时（查找元素需要遍历链表）
适用：
数据量小，添加、删除操作频繁。
编译器设计中的符号表管理。
在使用Alt Tab（使用循环链表实现）的程序之间进行切换。
5、树（！二叉树）
由n（n>=1）个有限节点组成一个具有层次关系的集合。
特点：
- 每个节点有零个或多个子节点
- 没有父节点的是根节点
- 每一个非根节点有且只有一个父节点
- 除了根节点外，每个子节点可以有多个不相交的子树
二叉树：
特点：
- 每个节点最多有两颗子树，节点的度最大为2
- 左子树和右子树是有顺序的，次序不能颠倒
- 即使某节点只有一个子树，也要区分左右子树
- 添加，删除元素都很快，并且在查找方面也有很多的算法优化
适用：
处理大批量的动态数据
平衡二叉树、红黑树（HashMap）、B+树（MySQL索引结构）
6、堆
可以被看做一棵树的数组对象
特点：
- 堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值。
- 堆总是一棵完全二叉树。
类别：
将根节点最大的堆叫做最大堆或大根堆，根节点最小的堆叫做最小堆或小根堆。常见的堆有二叉堆、斐波那契堆等。
堆的定义如下：n个元素的序列{k1,k2,ki,…,kn}当且仅当满足下关系时，称之为堆。
(ki <= k2i,ki <= k2i+1)或者(ki >= k2i,ki >= k2i+1), (i = 1,2,3,4…n/2)，满足前者的表达式的成为小顶堆，满足后者表达式的为大顶堆，这两者的结构图可以用完全二叉树排列出来，示例图如下：
适用：
- 用于实现优先级队列，因为可以根据堆属性对优先级值进行排序。
- 可以在O（log n）时间内使用堆来实现队列功能。
- 用于查找给定数组中k个最小（或最大）的值。
- 用于堆排序算法。
7、哈希表（哈希函数）
存储具有与每个键相关联的键的值
名为哈希函数（h）的特殊函数用于克服直接寻址中的上述问题。
在直接访问中，带有密钥k的值存储在插槽k中。使用哈希函数，我们可以计算出每个值都指向的表（插槽）的索引。使用给定键的哈希函数计算的值称为哈希值，它表示该值映射到的表的索引。
· h：哈希函数
· k：应确定其哈希值的键
· m：哈希表的大小（可用插槽数）。一个不接近2的精确乘方的素数是m的一个不错的选择。
适用：
- 用于实现数据库索引。
- 用于实现关联数组。
- 用于实现"设置"数据结构。
本文章参考：
每个程序员都必须掌握的 8 种数据结构！作者：IT-Evan
程序员必备的八种数据结构 作者:Map_feng
本文内容由网友自发贡献，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容，请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)
