qq_61872165的博客

数据结构结构 = 数据+结构（数据是存储在计算机上的描述客观事物的符号，结构包括数据的逻辑结构和存储结构），数据结构可以看成是描述和组织数据的方式（之前学过的数组就是一种数据结构）一个算法所花费的时间与其中语句的执行次数成正比例，故可以把算法中的基本操作的执行次数作为算法的时间复杂度。世上算法千千万万，要想辨别算法的好坏就需要用到时间复杂度和空间复杂度，求算法的复杂度一般都是求最坏情况下的。的空间，而是变量的个数。时间复杂度用来衡量算法的运行时间。递归的时间复杂度：递归的次数 * 每次递归后执行的次数。

要想删除数组中首次出现的某个数字得➀.先保证当前数组不为空，➁.再去寻找该数字的位置，➂.判断是否找的到，找不到抛出异常，找到了将指定位置后面的元素一起往前挪一个位置，➃.最后不要忘记记录有效数字个数的属性值减一。物理地址连续的存储单元依次存储数据元素的线性结构，一般情况下采用数组存储，在数组上完成数据的增删查改。要获取指定位置的元素需要➀.判断当前数组是否为空，➁.指定的位置是否合法，➂.最后再返回指定位置的元素。需要➀.先判断当前数组是否为空，➁.指定的位置是否合法，➂再更新指定位置的元素的值。

LinkedList的底层就是一个双向链表，和ArrayList一样，LinkedList。若为空链表，则直接插入；List（只要是实现了Colection接口且泛型类型是E或其子类的都可以）通过上图我们还可以发现与ArrayList不同， LinkedList并。链表的结构非常多样，分单向和双向，带头和不带头，循环和非循环。链表相比顺序表的优点是可以随用随取，插入删除不需要挪动元素。我们有了单链表的基础后，自己实现一个双向链表也就比较简单了。

进行数据插入和删除操作的一端称为栈顶，另一端称为栈底。队列是只允许在一端进行插入数据操作，在另一端进行删除数据操作的特殊线性表。队列同样可以通过数组和链表实现，下面我们一起通过双向链表来实现一个队列。进行插入操作的一端称为队尾，进行删除操作的一端称为队头。在Java集合中Queue是个接口，底层是通过双向链表实现的。Java集合里的stack就是栈，它的底层是通过数组实现的。通过数组和链表都可以实现栈，下面我们通过数组来实现一个栈。只允许在固定的一端进行插入和删除元素操作。都是动态的顺序表，不同的是。

•二叉树的节点•二叉树的前序遍历•二叉树的中续遍历•二叉树的后续遍历•二叉树的层序遍历•二叉树的节点个数•二叉树的叶子节点个数•二叉树第k层节点数•二叉树高度•二叉树中是否含有值为val的节点•二叉树是否为完全二叉树什么是树二叉树是数的一种，要了解什么是二叉树首先得知道数据结构中树是什么东东。数据结构中的树当然不是指路边的树木，它指的是具有像树木一样从树干开枝散叶的一种结构。简单来说，树就是一种非线性的数据结构，它是由nn>=0。

2.因为获取栈内节点的右节点时没有将栈内节点出栈，故当遍历完该节点的右节点后才会轮到该节点出栈，此时若该节点的右节点不为空，就需要判断该节点的右节点是否被打印过了，不然就会再遍历一遍该节点的右边。如上图所示，先遍历根节点和其左子树，将遍历到的节点入栈，之后再取出栈内的节点遍历其右子树。D，C的最近公共祖先是A；E，F的最近公共祖先是B。1.因为根节点是最后打印的，故获取栈内节点的右节点时并不能将栈内的节点出栈。我们一般使用递归遍历二叉树，但借助栈我们也可以通过非递归遍历二叉树。二叉树的最近公共祖先。

null）的时候，是优先使用比较器比较的，而用户没有传比较器（comparator==null）的时候，堆的节点的类型必须是实现了comparable接的。通过观察源码可以发现：当容量小于64时，是按照oldCapacity的2倍+2的方式扩容的，当容量大于等于64，是按照oldCapacity的1.5倍方式扩容的 ，如果容量超过了MAX_ARRAY_SIZE，按照MAX_ARRAY_SIZE来进行扩容。堆是一颗特殊的完全二叉树，我们可以通过向下调整一颗普通的二叉树来创建堆，这里以创建小根堆为例。

如果分割点随机选择，则最坏时间复杂度为O(n^2)的概率很小，平均时间复杂度为O(n log n)。（排序一组逆序序列）：对n-1个元素进行插入操作，每个元素对应的移动次数依次为：1、2、3、....、n-1，等差数列求和得(n-1)(1+n-1)/2=n(n-1)/2=(n^2-n)/2，故算法时间复杂度为。对n-1个元素进行操作，每个元素对应的比较次数依次为：n-1，n-2，n-3，...，1，等差数列求和得(n-1)(1+n-1)/2=n(n-1)/2=(n^2-n)/2，故算法时间复杂度为。

因此，为了保证每个节点的左右子树高度相差不超过1，这才有了AVL树（通过左旋，右旋，左右双旋调整高度差），而为了减少AVL的旋转次数，这才有了红黑树（通过染色来保证平衡，不需要每次都调整，复杂度相对较低）。③.由于二叉搜索树左子树的节点值小于根节点，右子树的节点值大于根节点，故二叉搜索树还支持范围查询。的容器或者数据结构，它适合多态查找（查找时能进行一些插入和删除的操作），其搜索的效率与其具体的实例化子类有关。个结点的二叉搜索树，若每个元素查找的概率相等，则二叉搜索树的高度越高，查找效率越低。

处理哈希冲突的方法包括开放地址法、链表法、再哈希法等。虽然哈希表一直在和冲突做斗争，但在实际使用过程中，我们认为哈希表的冲突率是不高的，冲突个数是可控的，也就是每个桶中的链表的长度是一个常数，所以，通常意义下，我们认为哈希表的插入/：在发生哈希冲突时，二次探测从冲突槽的下一个槽开始，依次查找每个槽，但是探测的步长是由一个二次函数计算出来的，例如：步长为1^2，2^2，3^2，4^2，…开链法的基本思想是将哈希表中每个位置上的元素不再是单个的值，而是一个链表，当发生哈希冲突时，将新的元素添加到链表的末尾。