阿里云权威发布！每个程序员都必须掌握的-8-种数据结构！少一个都不行！

2.链表

链表是一种顺序结构，由相互链接的线性顺序项目序列组成。因此，您必须顺序访问数据，并且无法进行随机访问。链接列表提供了动态集的简单灵活的表示形式。

让我们考虑以下有关链表的术语。您可以通过参考图2来获得一个清晰的主意。

链表中的元素称为节点。

每个节点都包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。

链表的最后一个元素称为尾。

Fig 2. Visualization of basic Terminology of Linked Lists

以下是可用的各种类型的链表。

单链列表—只能沿正向遍历项目。

双链表-可以在前进和后退方向上遍历项目。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。您不能单步删除节点。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。

链表的应用

用于编译器设计中的符号表管理。

用于在使用Alt Tab(使用循环链表实现)的程序之间进行切换。

3.堆栈

堆栈是一种LIFO(后进先出-最后放置的元素可以首先访问)结构，该结构通常在许多编程语言中都可以找到。该结构被称为"堆栈"，因为它类似于真实世界的堆栈-板的堆栈。

堆栈操作

下面给出了可以在堆栈上执行的2个基本操作。请参考图3，以更好地了解堆栈操作。

Push 推送：在堆栈顶部插入一个元素。

Pop 弹出：删除最上面的元素并返回。

Fig 3. Visualization of basic Operations of Stacks

此外，为堆栈提供了以下附加功能，以检查其状态。

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。

堆栈的应用

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-首先放置的元素可以首先访问)结构，该结构通常在许多编程语言中都可以找到。该结构被称为"队列"，因为它类似于现实世界中的队列-人们在队列中等待。

队列操作

下面给出了可以在队列上执行的2个基本操作。请参考图4，以更好地了解堆栈操作。推荐阅读：图解 Java 中的数据结构及原理。

进队：将元素插入队列的末尾。

出队：从队列的开头删除元素。

Fig 4. Visualization of Basic Operations of Queues

队列的应用

用于管理多线程中的线程。

用于实施排队系统(例如：优先级队列)。

5.哈希表

哈希表是一种数据结构，用于存储具有与每个键相关联的键的值。此外，如果我们知道与值关联的键，则它有效地支持查找。因此，无论数据大小如何，插入和搜索都非常有效。

当存储在表中时，直接寻址使用值和键之间的一对一映射。但是，当存在大量键值对时，此方法存在问题。该表将具有很多记录，并且非常庞大，考虑到典型计算机上的可用内存，该表可能不切实际甚至无法存储。为避免此问题，我们使用哈希表。

哈希函数

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。

Fig 5. Representation of a Hash Function

1→1→1

5→5→5

23→23→3

63→63→3

从上面给出的最后两个示例中，我们可以看到，当哈希函数为多个键生成相同的索引时，就会发生冲突。我们可以通过选择合适的哈希函数h并使用链接和开放式寻址等技术来解决冲突。推荐看下：为什么要重写 hashcode 和 equals 方法?

哈希表的应用

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，其中数据按层次进行组织并链接在一起。此结构与链接列表不同，而在链接列表中，项目以线性顺序链接。

在过去的几十年中，已经开发出各种类型的树木，以适合某些应用并满足某些限制。一些示例是二叉搜索树，B树，红黑树，展开树，AVL树和n元树。

二叉搜索树

顾名思义，二进制搜索树(BST)是一种二进制树，其中数据以分层结构进行组织。此数据结构按排序顺序存储值，我们将在本课程中详细研究这些值。

二叉搜索树中的每个节点都包含以下属性。

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。

二叉搜索树具有独特的属性，可将其与其他树区分开。此属性称为binary-search-tree属性。

令x为二叉搜索树中的一个节点。

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

Fig 6. Visualization of Basic Terminology of Trees.

树的应用

二叉树：用于实现表达式解析器和表达式求解器。

二进制搜索树：用于许多不断输入和输出数据的搜索应用程序中。

堆：由JVM(Java虚拟机)用来存储Java对象。

Trap：用于无线网络。

##7.堆

堆是二叉树的一种特殊情况，其中将父节点与其子节点的值进行比较，并对其进行相应排列。Java中的对象都是在堆上分配的吗?这篇推荐看下。关注微信公众号：Java技术栈，在后台回复：java，可以获取我整理的 N 篇最新Java教程，都是干货。

让我们看看如何表示堆。堆可以使用树和数组表示。图7和8显示了我们如何使用二叉树和数组来表示二叉堆。

Fig 7. Binary Tree Representation of a Heap

Fig 8. Array Representation of a Heap

堆可以有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。根将包含堆的最小值。

最后

给大家送上我成功跳槽复习中所整理的资料，由于文章篇幅有限，所以只是把题目列出来了

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