数据结构详解

前言：平时我们敲代码都会涉及到数据结构，但是真正深入数据结构的时候，又有一种模糊感，下面让我们来详细理解下。

说到数据结构，我们都会谈到线性结构和非线性结构。

1.线性结构：是一个有序数据元素的集合。它应该满足下面的特征：

• 集合中必存在唯一的一个“第一个元素”

• 集合中必存在唯一的一个“最后的元素”

• 除最后一元素之外，其它数据元素均有唯一的“后继
• 除第一个元素之外，其它数据元素均有唯一的“前驱”

我们知道符合条件的数据结构就有栈、队列和其它。

2.非线性结构：其逻辑特征是一个节点元素可以有多个直接前驱或多个直接后继。

那么，符合条件的数据结构就有图、树和其它。

 

好了，下面进入正题

一、数组

数组是一种线性结构，以十二生肖（鼠、牛、虎、兔、龙、蛇、马、羊、猴、鸡、狗、猪）排序为例：如下图

优点：
　　1、存储多个元素，比较常用
　　2、访问便捷，使用下标[index]即可访问

缺点：
　　1、数组的创建通常需要申请一段连续的内存空间，并且大小是固定的（大多数的编程语言数组都是固定的），所以在进行扩容的时候难以掌控。
　　2、一般情况下，申请一个更大的数组，会是之前数组的倍数，比如两倍。然后，再将原数组中的元素复制过去
　　3、插入数据越是靠前，其成本很高，因为需要进行大量元素的位移。

 

二、栈

栈是一种后进先出(LIFO)线性表，是一种基于数组的数据结构。（ps：其实后面讲到的数据结构或多或少有数组的影子）

说明：
　　1、LIFO(Last In First Out)表示后进先出，后进来的元素第一个弹出栈空间。类似于自动餐托盘，最后放上去的托盘，往往先被拿出来使用。
　　2、仅允许在表的一端进行插入和移除元素。这一端被称为栈顶，相对地，把另一端称为栈底。如下图的标识。
　　3、向一个栈插入新元素称作进栈、入栈或压栈，这是将新元素放在栈顶元素上面，使之成为新的栈顶元素。
　　4、从一个栈删除元素又称为出栈或退栈，它是把栈顶元素删除掉，使其相邻的元素成为新的栈顶元素。

　　示意图

　　

三、队列

队列是一种先进先出（FIFO）受限的线性表。受限体现在于其允许在表的前端（front）进行删除操作，在表的末尾（rear）进行插入【优先队列这些排除在外】操作。

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四、链表

链表是由一组节点组成的集合。每个节点都使用一个对象的引用指向它的后继。

和数组的区别：
　　1、链表亦可以存储多个元素，而且存储的元素在内容中不必是连续的空间。
　　2、在插入和删除数据时，时间复杂度可以达到O(1)。
　　3、在查找元素的时候，还是需要从头开始遍历的，比数组在知道下标的情况下要快，但是数组如果不确定下标的话，那就另说。

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五、字典

字典的主要特点是键值一一对应的关系。可以比喻成我们现实学习中查不同语言翻译的字典。

这里字典的键（key）理论上是可以使用任意的内容，但还是建议语意化一点

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六、集合

集合通常是由一组无序的，不能重复的元素构成，一些常见的集合操作。

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七、散列表/哈希表

说明：Hash 表又称散列表，通过把关键字Key 映射到数组中的一个位置来访问记录，以加快查找速度。这个映射函数称为Hash函数，存放记录的数组称为Hash表。

散列是一种常用的存储技术，散列使用的数据结构叫做散列表/哈希表。
在散列表上插入、删除和取用数据都非常快，但是对于查找操作来说却效率低下，比如查找一组数据中的最大值和最小值。查找的这些操作得求助其它数据结构。

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八、树

 

树（Tree）：n(n >= 0)个节点构成的有限集合。
    1、当`n = 0`时，称为空树。
    2、对任意一棵空树`(n > 0)`，它具备以下性质：
    3、树中有一个称为根(Root)的特殊节点，用`r(root)`表示；
    4、其余节点可分为`m(m > 0)`个互不相交的有限集`T1,T2,…Tm`，其中每个集合本省又是一棵树，称为原来树的子树（SubTree）

注意：
    1、子树之间`不可以相交`；
    2、除了根节点外，每个节点有且仅有一个父节点；
    3、一个`N`个节点的树有`N-1`条边。

　　示意图

 

九、图

定义：图由边的集合及顶点的集合组成。

关于相关术语，请自行查找

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以上就是本篇文章的全部内容了，仅供自己学习。

 

参考文章：

作者：嘉明

来源 | https://github.com/reng99/blogs