常见的数据结构

常见的数据结构

  • 数据结构概述、栈、队列
  • 数组
  • 链表
  • 二叉树、二叉查找树
  • 平衡二叉树
  • 红黑树

数据结构概述:

  • 数据结构是计算机底层存储、组织数据的方式。是指数据相互之间以什么方式排列在一起的。
  • 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

1、栈

  • 先进后出,后进先出
  • 数据进入栈模型的过程称为:压/进栈
  • 数据离开栈模型的过程称为:弹/出栈

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2、队列

  • 先进先出,后进后出
  • 数据从前端进入队列模型的过程称为:入队列
  • 数据前端离开队列模型的过程称为:出队列

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3、链表的特点

  • 链表中的元素是游离存储的,每个元素节点包含数据值和下一个元素的地址
  • 链表查询慢。无论查询哪一个元素都需要从头开始查找
  • 链表增删相对快

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链表的分类

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4、二叉树

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二叉树概述

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二叉树特点

  • 只能有一个根节点,每个节点最多支持2个直接子节点
  • **节点的度:**节点拥有的子树的个数,二叉树的度不大于2,叶子节点的度为0,也称之为终端节点
  • **高度:**叶子节点的高度为1,叶子节点的父节点高度为2,以此类推,根节点的高度最高
  • :根节点在第一层,以此类推
  • **兄弟节点:**拥有共同父节点的节点互称兄弟节点

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二叉查找树又称二叉排序树或者二叉搜索树

特点:

  • 每一个节点上最多又两个子节点
  • 左子树上所有节点的值都小于根节点的值
  • 右子树上所有的节点的值都大于根节点的值

5、平衡二叉树

二叉树查找存在的问题

在这里插入图片描述

将上面的节点按照二叉查找树的规则存入

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**问题:**出现瘸子现象,导致查询的性能与单链表一样,查询速度变慢

平衡二叉树是在满足查找二叉树的大小规则下,让树尽可能矮小,以此提高数据的性能

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平衡二叉树的要求

  • 任意节点的左右两个子树的高度差不超过1,任意节点的左右两个子树都是一颗平衡二叉树

识别如下是否是平衡二叉树

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平衡二叉树在添加元素后可能导致不平衡

  • 基本策略是进行左旋,或者右旋保证平衡。

平衡二叉树-旋转的四种情况

  • 左左
  • 左右
  • 右右
  • 右左

平衡二叉树-左左

  • ​ 左左
    • 当根节点左子树的左子树有节点插入,导致二叉树不平衡
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常见的数据结构_第13张图片

平衡二叉树-左右

  • ​ 左右
    • 当根节点左子树的右子树有节点插入,导致二叉树不平衡

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6、红黑树

红黑树概述

  • 红黑树是一种自平衡的二叉查找树,是计算机科学中用到的一种数据结构
  • 1972年出现,当时被称之为平衡二叉B树。1978年被修改为如今的“红黑树”
  • 每一个节点可以是红或者黑;红黑树不是通过高度平衡的,它的平衡是通过“红黑规则”进行实现的。

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红黑规则

  • 每一个节点或是红色的,或者是黑色的,根节点必须是黑色。每一个节点或是红色的,或者是黑色的,根节点必须是黑色.

  • 如果一个节点没有子节点或者父节点,则该节点相应的指针属性值为Nil,这些Nil视为叶节点,叶节点是黑色的。、

  • 如果某一个节点是红色,那么它的子节点必须是黑色(不能出现两个红色节点相连的情况)。

  • 对每一个节点,从该节点到其所有后代叶节点的简单路径上,均包含相同数目的黑色节点。

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添加节点

  • 添加节点的颜色,可以是红色,也可以是黑色
  • 默认用红色效率高

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红黑树小结

规则如下:

  • 每一个节点或是红色,或者是黑色的,根节点必须是黑色
  • 如果一个节点没有子节点或者父节点,则该节点的指针属性为Nil,这些Nil视为叶节点,每个叶节点(Nil)是黑色的;
  • 如果某一个节点是红色的,那么它的子节点必须是黑色的(不能出现两个红色节点相连的情况)
  • 对每一个节点,从该节点到其所有后代叶节点的简单路径上,均包含相同数目的黑色节点

红黑树增删改查的性能都很好

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