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逆锋起笔小编
数据结构是一种非凡的组织和存储数据的形式，能够使咱们能够更高效地对存储的数据执行操作。数据结构在计算机科学和软件工程畛域具备宽泛而多样的用处。
简直所有已开发的程序或软件系统都应用数据结构。此外，数据结构属于计算机科学和软件工程的根底。当波及软件工程面试问题时，这是一个要害主题。因而，作为开发人员，咱们必须对数据结构有充沛的理解。
在本文中，我将简要解释每个程序员必须晓得的 8 种罕用数据结构。
1. 数组
数组是固定大小的构造，能够包容雷同数据类型的我的项目。它能够是整数数组，浮点数数组，字符串数组或什至是数组数组(例如二维数组)。数组已建设索引，这意味着能够进行随机拜访。
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
- 搜寻：在数组中搜寻元素。您能够按元素的值或索引搜寻元素
- 更新：在给定索引处更新现有元素的值
数组的利用
- 用作构建其余数据结构的根底，例如数组列表，堆，哈希表，向量和矩阵。
- 用于不同的排序算法，例如插入排序，疾速排序，冒泡排序和合并排序。
2. 链表
链表是一种程序构造，由互相链接的线性程序我的项目序列组成。因而，您必须程序拜访数据，并且无奈进行随机拜访。链接列表提供了动静集的简略灵便的示意模式。
让咱们思考以下无关链表的术语。您能够通过参考图 2 来取得一个清晰的主见。
- 链表中的元素称为节点。
- 每个节点都蕴含一个密钥和一个指向其后继节点 (称为 next) 的指针。
- 名为 head 的属性指向链接列表的第一个元素。
- 链表的最初一个元素称为尾。
以下是可用的各种类型的链表。
- 单链列表—只能沿正向遍历我的项目。
- 双链表 - 能够在后退和后退方向上遍历我的项目。节点由一个称为上一个的附加指针组成，指向上一个节点。
- 循环链接列表—链接列表，其中头的上一个指针指向尾部，尾号的下一个指针指向头。
链表操作
- 搜寻：通过简略的线性搜寻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。插入能够通过 3 种不同的形式实现; 在列表的结尾插入，在列表的开端插入，而后在列表的两头插入。
- 删除：从给定的链表中删除元素 x。您不能单步删除节点。删除能够通过 3 种不同形式实现; 从列表的结尾删除，从列表的开端删除，而后从列表的两头删除。
链表的利用
- 用于编译器设计中的符号表治理。
- 用于在应用 Alt Tab(应用循环链表实现)的程序之间进行切换。
3. 堆栈
堆栈是一种 LIFO(后进先出 - 最初搁置的元素能够首先拜访)构造，该构造通常在许多编程语言中都能够找到。该构造被称为 ” 堆栈 ”，因为它相似于真实世界的堆栈 - 板的堆栈。
堆栈操作
上面给出了能够在堆栈上执行的 2 个基本操作。请参考图 3，以更好地理解堆栈操作。
- Push 推送：在堆栈顶部插入一个元素。
- Pop 弹出：删除最下面的元素并返回。
此外，为堆栈提供了以下附加性能，以查看其状态。
- Peep 窥视：返回堆栈的顶部元素而不删除它。
- isEmpty：查看堆栈是否为空。
- isFull：查看堆栈是否已满。
堆栈的利用
- 用于表达式评估(例如：用于解析和评估数学表达式的调车场算法)。
- 用于在递归编程中实现函数调用。
4. 队列
队列是一种 FIFO(先进先出 - 首先搁置的元素能够首先拜访)构造，该构造通常在许多编程语言中都能够找到。该构造被称为 ” 队列 ”，因为它相似于事实世界中的队列 - 人们在队列中期待。
队列操作
上面给出了能够在队列上执行的 2 个基本操作。请参考图 4，以更好地理解堆栈操作。
- 进队：将元素插入队列的开端。
- 出队：从队列的结尾删除元素。
队列的利用
- 用于治理多线程中的线程。
- 用于施行排队零碎(例如：优先级队列)。
5. 哈希表
哈希表是一种数据结构，用于存储具备与每个键相关联的键的值。此外，如果咱们晓得与值关联的键，则它无效地反对查找。因而，无论数据大小如何，插入和搜寻都十分无效。
当存储在表中时，间接寻址应用值和键之间的一对一映射。然而，当存在大量键值对时，此办法存在问题。该表将具备很多记录，并且十分宏大，思考到典型计算机上的可用内存，该表可能不切实际甚至无奈存储。为防止此问题，咱们应用哈希表。
哈希函数
名为哈希函数 (h) 的非凡函数用于克服间接寻址中的上述问题。
在间接拜访中，带有密钥 k 的值存储在插槽 k 中。应用哈希函数，咱们能够计算出每个值都指向的表 (插槽) 的索引。应用给定键的哈希函数计算的值称为哈希值，它示意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)。一个不靠近 2 的准确乘方的素数是 m 的一个不错的抉择。
1→1→1
5→5→5
23→23→3
63→63→3从下面给出的最初两个示例中，咱们能够看到，当哈希函数为多个键生成雷同的索引时，就会发生冲突。咱们能够通过抉择适合的哈希函数 h 并应用链接和开放式寻址等技术来解决抵触。
哈希表的利用
- 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。
6. 树
树是一种层次结构，其中数据按档次进行组织并链接在一起。此构造与链接列表不同，而在链接列表中，我的项目以线性程序链接。
在过来的几十年中，曾经开发出各种类型的树木，以适宜某些利用并满足某些限度。一些示例是二叉搜寻树，B 树，红黑树，开展树，AVL 树和 n 元树。
二叉搜寻树
顾名思义，二进制搜寻树 (BST) 是一种二进制树，其中数据以分层构造进行组织。此数据结构按排序顺序存储值，咱们将在本课程中具体钻研这些值。
二叉搜寻树中的每个节点都蕴含以下属性。
- key：存储在节点中的值。
- left：指向左孩子的指针。
- 右：指向正确孩子的指针。
- p：指向父节点的指针。
二叉搜寻树具备独特的属性，可将其与其余树辨别开。此属性称为 binary-search-tree 属性。
令 x 为二叉搜寻树中的一个节点。
- 如果 y 是 x 左子树中的一个节点，则 y.key≤x.key
- 如果 y 是 x 的右子树中的节点，则 y.key≥x.key
树的利用
- 二叉树：用于实现表达式解析器和表达式求解器。
- 二进制搜寻树：用于许多一直输出和输入数据的搜寻应用程序中。
- 堆：由 JVM(Java 虚拟机)用来存储 Java 对象。
- Trap：用于无线网络。
7. 堆
堆是二叉树的一种非凡状况，其中将父节点与其子节点的值进行比拟，并对其进行相应排列。
让咱们看看如何示意堆。堆能够应用树和数组示意。图 7 和 8 显示了咱们如何应用二叉树和数组来示意二叉堆。
堆能够有 2 种类型。
- 最小堆 - 父项的密钥小于或等于子项的密钥。这称为 min-heap 属性。根将蕴含堆的最小值。
- 最大堆数 - 父项的密钥大于或等于子项的密钥。这称为 max-heap 属性。根将蕴含堆的最大值。
堆的利用
- 用于实现优先级队列，因为能够依据堆属性对优先级值进行排序。
- 能够在 O(log n)工夫内应用堆来实现队列性能。
- 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。
8. 图
一个图由一组无限的顶点或节点以及一组连贯这些顶点的边组成。
图的程序是图中的顶点数。图的大小是图中的边数。
如果两个节点通过同一边彼此连贯，则称它们为相邻节点。
有向图
如果图形 G 的所有边缘都具备批示什么是起始顶点和什么是终止顶点的方向，则称该图形为有向图。
咱们说 (u，v) 从顶点 u 入射或来到顶点 u，而后入射到或进入顶点 v。
自环：从顶点到本身的边。
无向图
如果图 G 的所有边缘均无方向，则称其为无向图。它能够在两个顶点之间以两种形式流传。
如果顶点未连贯到图中的任何其余节点，则称该顶点为孤立的。
图的利用
- 用于示意社交媒体网络。每个用户都是一个顶点，并且在用户连贯时会创立一条边。
- 用于示意搜索引擎的网页和链接。互联网上的网页通过超链接互相链接。每页是一个顶点，两页之间的超链接是一条边。用于 Google 中的页面排名。
- 用于示意 GPS 中的地位和路线。地位是顶点，连贯地位的路线是边。用于计算两个地位之间的最短门路。
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