八种常见数据结构的图形化介绍

以下是八种常见数据结构的图形化介绍:


1. 数组(Array)

图形表示

[元素1][元素2][元素3][...][元素n]  

特点
连续内存存储,支持随机访问(索引时间复杂度O(1))。
固定容量,增删元素需移动其他元素(时间复杂度O(n))。
应用场景:需快速访问元素的场景,如高频查询的静态数据集。


2. 链表(Linked List)

图形表示

节点A → 节点B → 节点C → ...  
(每个节点包含数据域和指针域)  

类型
单向链表:仅指向下一节点。
双向链表:包含前驱和后继指针(如Java的LinkedList)。
特点
非连续内存,动态增删高效(O(1)),但查询需遍历(O(n))。
应用场景:频繁插入/删除的场景(如LRU缓存淘汰算法)。


3. 栈(Stack)

图形表示

栈顶 → 元素C  
      元素B  
      元素A  

操作原则后进先出(LIFO)
核心操作push(入栈)、pop(出栈)。
应用场景:函数调用栈、表达式求值(如括号匹配)。


4. 队列(Queue)

图形表示

队头 ← 元素A ← 元素B ← 元素C ← 队尾  

操作原则先进先出(FIFO)
核心操作enqueue(入队)、dequeue(出队)。
应用场景:任务调度、消息队列。


5. 树(Tree)

图形表示

       根节点  
      /     \  
  左子树    右子树  
  /   \      /   \  
叶子  叶子 叶子  叶子  

常见类型
二叉树:每个节点最多两个子节点。
二叉搜索树(BST):左子树值小于根,右子树值大于根。
特点层次化存储,支持高效搜索(平均O(log n))。
应用场景:数据库索引(B+树)、文件系统目录结构。


6. 堆(Heap)

图形表示

        最小堆顶(最小值)  
       /         \  
    子节点      子节点  
    /  \        /  \  
  叶子 叶子   叶子 叶子  

类型
最大堆:父节点值≥子节点。
最小堆:父节点值≤子节点。
特点完全二叉树结构,堆顶为极值,适用于优先级队列。
应用场景:堆排序、Top K问题。


7. 图(Graph)

图形表示

顶点A ↔ 顶点B  
  ↓     ↖  
顶点C ← 顶点D  

类型
无向图:边无方向(如社交网络)。
有向图:边带方向(如网页链接关系)。
存储方式
邻接矩阵:二维数组表示顶点连接关系。
邻接表:数组+链表组合。
应用场景:路径规划(Dijkstra算法)、社交网络分析。


8. 哈希表(Hash Table)

图形表示

数组索引 → [链表头] → 键值对1 → 键值对2  
           ↓  
           [链表头] → 键值对3  

核心机制
哈希函数:将键映射到桶(数组索引)。
冲突解决:链地址法(拉链法)或开放寻址法。
特点:平均查询时间复杂度O(1),最坏情况O(n)。
应用场景:快速键值存储(如Java的HashMap)。


综合对比与引用说明

数据结构核心特点典型应用场景图形示例来源
数组连续内存、快速索引静态数据集存储
链表动态增删、非连续内存高频增删的链式结构
层次化数据、高效搜索数据库索引、文件系统
多对多关系、复杂网络路径规划、社交网络
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