常用的数据结构有这些

1万 · 2024-12-12 16:58

1. 数组（Array）
定义：一组相同数据类型的元素，存储在一块连续的内存空间中。
特点：
索引访问，时间复杂度为 O(1)。
插入和删除元素代价较高（非尾部操作需要移动元素）。
应用：适用于需要快速随机访问的场景，如图像处理、表格数据存储。
2. 链表（Linked List）
定义：一系列节点组成的线性表，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。
特点：
动态内存分配，不需要连续的内存空间。
插入和删除操作高效，时间复杂度为O(1)（在已知节点位置的情况下）。
随机访问性能较差，查找时间复杂度为 O(n)。
种类：
单向链表：每个节点只有一个指向下一个节点的指针。
双向链表：每个节点有指向前一个和后一个节点的指针。
循环链表：最后一个节点指向第一个节点，形成闭环。
应用：适用于需要频繁插入和删除的场景，如操作系统的任务队列。

1万 · 2024-12-12 16:58

3. 栈（Stack）
定义：一种后进先出（LIFO, Last In First Out）的数据结构。
特点：
插入和删除操作只能在栈顶进行。
常用操作：push（入栈）、pop（出栈）、peek（查看栈顶元素）。
应用：
函数调用（调用栈）。
表达式求值（如逆波兰表达式）。
深度优先搜索（DFS）。

1万 · 2024-12-12 16:59

4. 队列（Queue）
定义：一种先进先出（FIFO, First In First Out）的数据结构。
特点：
插入操作在队尾，删除操作在队头。
特殊形式：双端队列（Deque），允许两端插入和删除。
应用：
广度优先搜索（BFS）。
任务调度（如打印机任务队列）。

5. 树（Tree）
定义：一种层次化的数据结构，由节点组成，每个节点有零个或多个子节点。
特点：
根节点是树的起点。
叶节点没有子节点。
常用操作：遍历（前序、中序、后序、层序）、插入、删除。
种类：
二叉树：每个节点最多有两个子节点。
二叉搜索树（BST）：左子树的值小于根节点，右子树的值大于根节点。
平衡树（如AVL树、红黑树）：保证树的高度尽可能小。
应用：文件系统、数据库索引、表达式解析。
6. 图（Graph）
定义：由节点（顶点）和连接节点的边组成的数据结构。
特点：
可以是有向图或无向图。
边可以带权重（加权图）。
常用表示法：邻接矩阵、邻接表。
应用：
社交网络分析。
路径优化（如最短路径算法）。
电路设计。

1万 · 2024-12-12 16:59

7. 散列表（Hash Table）
定义：通过哈希函数将键映射到值的一种数据结构。
特点：
快速查找、插入、删除，时间复杂度接近 O(1)。
需要处理哈希冲突（如链地址法、开放地址法）。
应用：
数据库索引。
缓存实现（如LRU缓存）。
查找和映射（如字典）。

8. 堆（Heap）
定义：一种特殊的树状结构，满足堆属性：
最大堆：每个节点的值都大于或等于其子节点的值。
最小堆：每个节点的值都小于或等于其子节点的值。
特点：
实现优先队列。
插入和删除操作的时间复杂度为 O(logn)。
应用：
优先队列。
排序算法（堆排序）。
调度系统。

1万 · 2024-12-12 17:00

这些数据结构为开发高效、可靠的软件奠定了基础。在实际开发中，根据问题的特点选择合适的数据结构非常重要。例如，数组适合存储固定大小的数据集，链表适合动态数据管理，而树和图则适合复杂的关系建模。学习并熟练掌握它们是计算机科学学习的关键。