常见数据结构和用途

1. 数组（Array）

• 结构特点：固定大小，内存连续，支持通过索引随机访问。
• 用途：
  • 快速查找元素（时间复杂度O(1)）。
  • 适用于元素个数固定、随机访问需求高的场景，如矩阵、表格数据存储。

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2. 链表（Linked List）

• 结构特点：元素通过指针链接，分为单向链表、双向链表和循环链表。
• 用途：
  • 动态大小集合，方便插入和删除（时间复杂度O(1)）。
  • 实现队列、堆栈等动态数据结构。
  • 场景：需要频繁插入/删除操作，如浏览器的前进后退功能。

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3. 栈（Stack）

• 结构特点：LIFO（后进先出），操作仅限于一端。
• 用途：
  • 表达式求值（如四则运算、逆波兰式）。
  • 函数调用栈（递归的实现）。
  • 场景：语法分析、括号匹配。

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4. 队列（Queue）

• 结构特点：FIFO（先进先出），从队尾插入，从队首删除。
• 变种：
  • 双端队列（Deque）：两端均可插入或删除。
  • 优先队列（Priority Queue）：按优先级排序的队列。
• 用途：
  • 排队系统，如任务调度、消息队列。
  • 广度优先搜索（BFS）。

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5. 哈希表（Hash Table）

• 结构特点：通过哈希函数将键映射到存储桶，快速查找。
• 用途：
  • 快速查找、插入和删除（平均时间复杂度O(1)）。
  • 实现字典、集合。
  • 场景：缓存（如LRU Cache）、唯一性检测。

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6. 树（Tree）

• 结构特点：层级结构，节点包含子节点。
• 常见变种：
  • 二叉树：每个节点最多两个子节点。
  • 二叉搜索树（BST）：左小右大，便于快速查找。
  • 平衡树（AVL树、红黑树）：避免二叉搜索树退化为链表。
  • 堆（Heap）：完全二叉树，常用于优先队列。
  • 字典树（Trie）：用于字符串前缀匹配。
• 用途：
  • 数据索引（如数据库的B树、B+树）。
  • 表达式解析（如语法树）。
  • 路径搜索（如文件系统）。

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7. 图（Graph）

• 结构特点：由顶点和边组成，分为有向图和无向图。
• 表示方法：
  • 邻接矩阵：适合稠密图。
  • 邻接表：适合稀疏图。
• 用途：
  • 网络流（如社交网络、通信网络）。
  • 路径规划（如最短路径算法：Dijkstra、A*）。
  • 拓扑排序（如任务依赖关系）。

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8. 堆（Heap）

• 结构特点：基于完全二叉树，分为最大堆（父节点大于子节点）和最小堆。
• 用途：
  • 优先级调度（如操作系统任务管理）。
  • 求Top K问题。
  • 场景：实现优先队列。

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9. 集合（Set）

• 结构特点：无序且不重复的集合。
• 实现方式：
  • 基于哈希表（HashSet）。
  • 基于平衡树（TreeSet）。
• 用途：
  • 去重操作。
  • 交集、并集、差集运算。

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10. 字符串相关结构

• 常见结构：
  • 字典树（Trie）：高效前缀查询。
  • 后缀数组/后缀树：字符串匹配与重复子串问题。
• 用途：
  • 文本处理（如搜索引擎、DNA序列分析）。
  • 字符串压缩和编码。