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排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。排序算法可以分为内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。，具体可参见。

普通的 hash 算法（hashcode % size），如果 size 发生变化，几乎所有的历史数据都需要重新hash、移动，代价非常大，常见的 Java 中的 HashMap 就是如此。那如果在 hash 表扩容或者收缩的时候 size 能够保持不变，即历史数据在 hash 表中的位置不变，这样就解决了 hash 表扩缩时的大量数据移动问题。一致性哈希可以理解为，就是 hash 函数（hashcode % size）的 size 保持不变，从而保证了hash 函数的前后一致性。

数据结构是计算机存储、组织数据的方式。一种好的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据在内存中是呈线性排列的，但是我们可以使用指针等道具，构造出类似“树形”等复杂结构。数据结构主要分为逻辑结构物理结构（存储结构）和运算三类。逻辑结构主要包含线性结构（如数组、队列、栈等）和非线性结构（如树、二叉树、堆等）；物理结构包括顺序存储、链式存储、索引存储和散列存储；运算包括插入、删除、查找、排序等。

同一问题可用不同算法解决，而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率。算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法。一个算法的评价主要从时间复杂度和空间复杂度来考虑。

B+树索引是B+树在数据库中的一种实现，是最常见也是数据库中使用最为频繁的一种索引。B+树中的B代表平衡（balance），而不是二叉（binary），因为B+树是从最早的平衡二叉树演化而来的。在讲B+树之前必须先了解二叉查找树、平衡二叉树（AVLTree）和平衡多路查找树（B-Tree），B+树即由这些树逐步优化而来。

大家应该都学过平衡二叉树(AVLTree)，了解到AVL树的性质，其实平衡二叉树最大的作用就是查找，AVL树的查找、插入和删除在平均和最坏情况下都是O(logN)。AVL树的效率就是高在这个地方。如果在AVL树中插入或删除结点后，使得高度之差大于1。此时，AVL树的平衡状态就被破坏，它就不再是一棵二叉树；为了让它重新维持在一个平衡状态，就需要对其进行旋转处理，那么创建一颗平衡二叉树的成本其实不小。

简单定义：每个节点最多只有2个子节点的树叫做二叉树。专业定义：二叉树是n(n>=0)个结点的有限集合，该集合或者为空集（称为空二叉树），或者由一个根结点和两棵互不相交的、分别称为根结点的左子树和右子树组成。下图为一棵普通二叉树。

树是一种非线性存储结构，通常用来存储逻辑关系为 "一对多" 的数据。使用树结构存储的各个结点，它们之间的关系类似于家谱中的成员关系，比如有父子关系、兄弟关系、表兄弟关系等。