数据结构复习大纲

前言：1976年，一个瑞士计算机科学家写一本书《Algorithms + Data Structures = Programs》。即：算法 + 数据结构 = 程序。40多年过去了，这个等式依然成立。

数据是程序的核心要素，因此数据结构的价值不言而喻。无论你在写什么程序，你都需要与数据打交道，比如员工工资、股票价格、杂货清单或者电话本。在不同场景下，数据需要以特定的方式存储，我们有不同的数据结构可以满足我们的需求。

不管是面试还是工作，最重要的从来不是代码语言工具，而是算法思想。算法思想决定程序员的上限，所以学好数据结构至关重要。

本科学的用来考试了，以前不是很重视，现在想重新拾起。

 

一、什么是数据结构？

数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。

 

二、为什么我们需要数据结构？

通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。

程序员的目标是为当前的问题选择最优的数据结构。

 

三、数据的逻辑结构

指反映数据元素之间的逻辑关系的数据结构，其中的逻辑关系是指数据元素之间的前后件关系，而与他们在计算机中的存储位置无关。
①线性结构
数据结构中的元素存在一对一的相互关系；
②树形结构
数据结构中的元素存在一对多的相互关系；
③图形结构
数据结构中的元素存在多对多的相互关系。

 

四、常用的八种数据结构

我直接按照《数据结构、算法语言与应用 C++描述》教科书大纲和自己常遇到的算法问题安排了下面的复习顺序。

• 数组

     合并两个有序数组

     找到数组中第一个重复/不重复的整数

• 链表

     合并链表

     反转链表

• 栈

     线程栈  栈桢 

     括号匹配

     老鼠迷宫

•  队列

     电路布线

     图元识别

• 散列表（即哈希表）：

      LZW文本压缩

     深入理解 HashMap底层实现原理

• 树：

      二叉搜索树：前序、中序和后序遍历

      字典树（前缀树）

      红黑树

      B+树：数据库索引

• 堆（即优先级队列）：

     堆排序

    TopN问题

     霍夫曼编码

• 图：

     BFS

     DFS

    Dijkstra单源最短路径

    最小生成树算法

• 算法设计思想：

     贪婪算法：拓扑排序、Dijkstra单源最短路径

     分而治之：快速/归并排序

     动态规划

     回溯

     分支定界

     其实还有更高级且常用的方法，如线性规划、整数规划、中心网络、遗传算法和模拟退火。上文提到的书没有涉及，

    有兴趣的同学可以去了解一下  《算法导论》。

五、各种基础排序算法和时间复杂度计算

 

参考链接：

代码面试需要知道的8种数据结构

面试题目汇总(JAVA算法/数据结构)