数据结构学习记录

数据结构

1.说明是数据结构？

在计算机科学中，数据结构（英语：data structure）是计算机中存储、组织数据的方式。

数据存储在哪里呢，这里就要涉及到寄存器之类的东西了，本文不做延伸，可以参考这里简单看下（存储数据的地址：http://www.cnblogs.com/xiohao/p/4296088.html），以后我可能会进行总结，这个链接严格来说并不深入，感觉以前上学那会儿上单片机课本上的那个比较详细，这种东西要是想详细了解还是翻书比较好。

2.常见的数据结构

不同的数据结构由于存储方式的不同，会有不同的操作方式。

数组（Array）

最简单的数据结构类型是一维数组。例如，索引为0到9的32位整数数组，可作为在内存地址2000，2004，2008，...2036中，存储10个变量，因此索引为i的元素即在内存中的2000+4×i地址。数组第一个元素的内存地址称为第一地址或基础地址。

利用元素的索引（index）可以计算出该元素对应的存储地址。

（通过索引来操作数据）

堆栈（Stack）

堆栈（英语：stack），也可直接称栈（港澳台作堆叠），在计算机科学中，是一种特殊的串列形式的数据结构，它的特殊之处在于只能允许在链接串列或阵列的一端（称为堆叠顶端指标，英语：top）进行加入数据（英语：push）和输出数据（英语：pop）的运算。另外栈也可以用一维数组或连结串列的形式来完成。堆叠的另外一个相对的操作方式称为伫列。

由于堆叠数据结构只允许在一端进行操作，因而按照后进先出（LIFO, Last In First Out）的原理运作。

（只能对栈顶进行操作）

队列（Queue）

队列，又称为伫列（queue），是先进先出（FIFO, First-In-First-Out）的线性表。在具体应用中通常用链表或者数组来实现。队列只允许在后端（称为rear）进行插入操作，在前端（称为front）进行删除操作。

（可以想象下你去买东西然后要排队，不能插队新来的人只能从后面开始排，前面的人排到了就走了退出队列。线性表（Linear List）是由n（n≥0）个数据元素（结点）a[0]，a[1]，a[2]…，a[n-1]组成的有限序列。）

链表（Linked List）

链表（Linked list）是一种常见的基础数据结构，是一种线性表，但是并不会按线性的顺序存储数据，而是在每一个节点里存到下一个节点的指针(Pointer)。由于不必须按顺序存储，链表在插入的时候可以达到O(1)的复杂度，比另一种线性表顺序表快得多，但是查找一个节点或者访问特定编号的节点则需要O(n)的时间，而顺序表相应的时间复杂度分别是O(logn)和O(1)。

（非线性存储数据的线性表，与队列对立。）

树（Tree）

在计算机科学中，树（英语：tree）是一种抽象数据类型（ADT）或是实作这种抽象数据类型的数据结构，用来模拟具有树状结构性质的数据集合。它是由n（n>0）个有限节点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做“树”是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。

图（Graph）

在数学上，一个图（Graph）是表示物件与物件之间的关系的方法，是图论的基本研究对象。一个图看起来是由一些小圆点（称为顶点或结点）和连结这些圆点的直线或曲线（称为边）组成的。

图（Graph）是由顶点的有穷非空集合和顶点之间的边的集合组成。

参考这两个链接

http://www.jianshu.com/p/6cace353141d

http://www.cnblogs.com/w-wanglei/p/figure.html

堆（Heap）

堆（英语：Heap）是计算机科学中一类特殊的数据结构的统称。堆通常是一个可以被看做一棵树的数组对象。在队列中，调度程序反复提取队列中第一个作业并运行，因为实际情况中某些时间较短的任务将等待很长时间才能结束，或者某些不短小，但具有重要性的作业，同样应当具有优先权。堆即为解决此类问题设计的一种数据结构。

散列表（Hash）

散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据键（Key）而直接访问在内存存储位置的数据结构。也就是说，它通过计算一个关于键值的函数，将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录，这加快了查找速度。这个映射函数称做散列函数，存放记录的数组称做散列表。

一个通俗的例子是，为了查找电话簿中某人的号码，可以创建一个按照人名首字母顺序排列的表（即建立人名到首字母的一个函数关系），在首字母为W的表中查找“王”姓的电话号码，显然比直接查找就要快得多。这里使用人名作为关键字，“取首字母”是这个例子中散列函数的函数法则，存放首字母的表对应散列表。关键字和函数法则理论上可以任意确定。

通过以上对应wiki，可以对数据结构有一定的理解。下面我们来看看数据结构的具体使用场景。

3.数据结构与算法

提到数据结构，就必定会提到算法。

在我看来数据结构与算法存在的根本目的，应该就是：数据种类时多种多样的，因此我们需要选择不同的存储结构（用于存数据），与算法（用于操作数据），以便能对高效地数据进行操作，这只是个人理解，不能尽信。

搜索资料中发现一个相关资料，是清华大学数据结构（C++语言版）课程。

课程地址：https://dsa.cs.tsinghua.edu.cn/~deng/ds/dsacpp/

这个网站，可以动态地观看多种数据结构的简单使用，该网站支持中文模式。

http://zh.visualgo.net/zh

其实学习数据结构还是需要通过书籍才能全面地学习。

参考链接：

https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%BB%93%E6%9E%84