Day 223/300 常见数据结构的存储方式
（一）需求
记得在很久之前，学习的《软件开发》书中有记载到，软件开发=数据结构+算法。
一直以来，做业务多点，对于数据结构和算法的优化有些忽视。今儿开始学习
（二）数据结构
1、常见的数据结构
- 队列
- 列表
- 栈
- 堆
- 树
- 图
（1）线性表
线性表是最常用且最简单的一种数据结构，它是n个数据元素的有限序列。
实现线性表的方式一般有两种，一种是使用数组存储线性表的元素，即用一组连续的存储单元依次存储线性表的数据元素。另一种是使用链表存储线性表的元素，即用一组任意的存储单元存储线性表的数据元素。
（2）栈与队列
栈和队列也是比较常见的数据结构，它们是比较特殊的线性表，因为对于栈来说，访问、插入和删除元素只能在栈顶进行，对于队列来说，元素只能从队列尾插入，从队列头访问和删除。
（3）栈
栈是限制插入和删除只能在一个位置上进行的表，该位置是表的末端，叫作栈顶，对栈的基本操作有push(进栈)和pop(出栈)，前者相当于插入，后者相当于删除最后一个元素。栈有时又叫作LIFO(Last In First Out)表，即后进先出。
应用场景：函数调用栈、表达式求值、括号匹配。
（4）队列
队列是一种特殊的线性表，特殊之处在于它只允许在表的前端（front）进行删除操作，而在表的后端（rear）进行插入操作，和栈一样，队列是一种操作受限制的线性表。进行插入操作的端称为队尾，进行删除操作的端称为队头。
应用场景：
- 阻塞队列：生产者和消费者模型
- 并发队列：利用CAS实现高效的并发队列。
- 树与二叉树
- 树型结构是一类非常重要的非线性数据结构，其中以树和二叉树最为常用。
（5）树
树 是由n（n>=1）个有限节点组成一个具有层次关系的集合。它具有以下特点：每个节点有零个或多个子节点；没有父节点的节点称为 根 节点；每一个非根节点有且只有一个 父节点 。
二叉树
二叉树的每个结点至多只有2棵子树(不存在度大于2的结点)，二叉树的子树有左右之分，次序不能颠倒。
二叉树的第i层至多有2(i-1)个结点；深度为k的二叉树至多有2k-1个结点。
一棵深度为k，且有2^k-1个节点的二叉树称之为 满二叉树。
深度为k，有n个节点的二叉树，当且仅当其每一个节点都与深度为k的满二叉树中，序号为1至n的节点对应时，称之为完全二叉树。
2、数据结构的存储方式
数据结构的存储方式只有两种：数组（顺序存储）和链表（链式存储）。
（1）数组（顺序结构）
数组由于是紧凑连续存储,可以随机访问，通过索引快速找到对应元素，而且相对节约存储空间。但正因为连续存储，内存空间必须一次性分配够，所以说数组如果要扩容，需要重新分配一块更大的空间，再把数据全部复制过去，时间复杂度 O(N)；而且你如果想在数组中间进行插入和删除，每次必须搬移后面的所有数据以保持连续，时间复杂度 O(N)。
（2）链表（链式存储）
链表因为元素不连续，而是靠指针指向下一个元素的位置，所以不存在数组的扩容问题；如果知道某一元素的前驱和后驱，操作指针即可删除该元素或者插入新元素，时间复杂度 O(1)。但是正因为存储空间不连续，你无法根据一个索引算出对应元素的地址，所以不能随机访问；而且由于每个元素必须存储指向前后元素位置的指针，会消耗相对更多的储存空间。
3、数据结构的基本操作
对于任何数据结构，基本操作是遍历和访问——增删改查。
数据结构存在的目的是在不同场景下，尽可能高效的实现增删改查。
1、基本操作
- 遍历
- 访问
2、实现形式
- 线性—— For/while
void traverse(int[] arr) {
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
// 迭代访问 arr[i]
}
}
- 非线性结构使用——递归
/* 基本的单链表节点 */
class ListNode {
int val;
ListNode next;
}
void traverse(ListNode head) {
for (ListNode p = head; p != null; p = p.next) {
// 迭代访问 p.val
}
}
void traverse(ListNode head) {
// 递归访问 head.val
traverse(head.next)
}
以上
参考链接
Github
https://github.com/jiajunhua/labuladong-fucking-algorithm
写在最后的话
学习路上，常常会懈怠
《有想学技术需要监督的同学嘛~》
https://mp.weixin.qq.com/s/FyuddlwRY7DsHUejCjiVug