Python数据结构总结

链表
堆栈
队列
树
图
排序
查找
哈希

链表：

单向链表、双向链表、循环链表

https://blog.youkuaiyun.com/LiQingBB/article/details/88386264

堆栈：

堆栈的实现（列表、链表）

加入、删除、遍历

https://blog.youkuaiyun.com/LiQingBB/article/details/88603961

队列：

队列的实现（列表、链表）

加入、删除、遍历

https://blog.youkuaiyun.com/LiQingBB/article/details/88603961

树型结构：

二叉（查找）树

二叉线索树

二叉树的遍历：前序遍历、中序遍历、后序遍历、层次遍历（BFS）

二查找叉树的删除（三种情况）：删除叶节点、删除只有一个子节点的父节点、删除有两个子节点的父节点（取左子树中最大的或者右子树中最小的与之替代）。

优化查找二叉树：霍夫曼树、平衡树（不平衡的四种情况：LL，RR，LR，RL）

B树

https://blog.youkuaiyun.com/LiQingBB/article/details/88650049

图型结构：

有向图、无向图

表示方式（4种）：邻接矩阵法、邻接链表法、邻接复合链表法（以边为核心）、索引表格法

生成树：BFS生成树、DFS生成树、最小生成树

最小生成树的两种算法： Kruskal算法（树相互融合的思想）、Prim算法（树插入节点的思想）

最短路径： Dijkstra算法

AOV网络与拓扑排序

AOE网络： 关键路径、最早时间、最晚时间、关键节点。

https://blog.youkuaiyun.com/LiQingBB/article/details/88716829

排序：

四大简单排序：

冒泡排序（交换排序）
时间复杂度：最好情况为$O(n)$，平均为$O(n^2)$，最差为$O(n^2)$。
稳定排序。

选择排序
时间复杂度：最好情况为$O(n^2)$，平均为$O(n^2)$，最差为$O(n^2)$。
非稳定排序

插入排序
时间复杂度：最好情况为$O(n)$，平均为$O(n^2)$，最差为$O(n^2)$。
稳定排序

希尔排序
时间复杂度：最好情况为$O(n^{3/2})$，平均为$O(n^{3/2})$，最差为$O(n^{3/2})$。
非稳定排序

三大复杂排序：

快速排序
时间复杂度：最好情况为$O(nlog(n))$，平均为$O(nlog(n))$，最差为$O(n^2)$
非稳定排序

堆积排序
时间复杂度：最好情况为$O(nlog(n))$，平均为$O(nlog(n))$，最差为$O(nlog(n))$。
非稳定排序

基数排序
时间复杂度：最好情况为$O(nlo{g}_p(k))$，平均为$O(nlo{g}_p(k))$，最差为$O(nlo{g}_p(k))$。$k$是最大的数，$p$是最大数的位数。
稳定排序

合并排序（归并排序）

时间复杂度：最好情况为$O(nlog(n))$，平均为$O(nlog(n))$，最差为$O(nlog(n))$。
稳定排序
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查找：

顺序查找

二分查找

插值查找

斐波那契查找

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哈希法

常用哈希函数：留数取余法、平法取中法、折叠法、数字分析法

一般处理碰撞与溢出的方法：线性探测法、平方探测法、在哈希法、链表法

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