一、数据结构的概述

概述

数据结构是计算机存储、组织数据的方式；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。数据结构的优良将直接影响着我们程序的性能；常用的数据结构有：数组（Array）、栈（Stack）、队列（Queue）、链表（Linked List）、树（Tree）、图（Graph）、堆（Heap）、散列表（Hash）等。

1、数据结构与算法的重要性

算法是程序的灵魂，优秀的程序可以在海量数据计算的时候，依然保持高速计算。

一般来讲，程序使用了内存计算框架（比如Spark）和缓存技术（比如Redis）来优化程序，再深入思考一下，这些计算框架和缓存技术，它的核心功能就是数据结构与算法。 拿实际工作经历说，在Unix下开发服务器程序，功能是要支持上千万人同时在线，在上线前，进行测试都OK，可是上线后，服务器就撑不住了，公司的CTO对代码进行优化，再次上线，就坚如磐石。这是程序的灵魂——算法。

2、数据结构和算法的关系

• 数据（data）结构（structure）是一门研究组织数据方式的学科，有了编程语言也就有了数据结构，学好数据结构可以编写出更加漂亮，更加有效率的代码。
• 要学好数据结构就要多多考虑如何将生活中遇到的问题，用程序去解决。
• 程序 = 数据结构 + 算法
• 数据结构是算法的基础，换言之，想要学好算法，就要把数据结构学到位

实际编程中遇到的问题

1、五子棋游戏

如何判断游戏的输赢，并可以完成存盘退出和继续上局的功能棋盘。
这就涉及到二维数组—>稀疏数组—>写入文件【存档功能】—>读取文件—>稀疏数组—>二维数组—>棋盘【接上局】等功能。

2、约瑟夫问题

设编号为1，2，3，…n的n个人围坐一圈，约定编号为K（1<=k<=n）的人从1开始报数，数到m的那个人出列，他的下一位又从1开始报数，数到m的那个人又出列，依次类推，知道所有人出列为止，由此产生一个出队编号的序列。
思路：用一个不带头节点的循环列表来处理约瑟夫问题：先构成一个由n个结点的单循环链表（单向循环列表），然后由k结点从1开始计数。计到m时，对应结点从链表中删除，然后再从被删除结点的下一个删除结点又开始从1开始技术，直到最后一个结点从链表中删除算法结束。

3、其他常见问题

修路问题 —> 最小生成树（数+ 普利姆算法）

最短路径问题 —> 图 + 弗洛伊德算法

汉诺塔问题 —> 分治算法

八皇后问题 —>回溯法

线性结构和非线性结构

1、线性结构

• 线性结构作为最常用的数据结构，其特点是数据元素之间存在一对一的线性关系。
• 线性结构有两种不同的存储结构，即顺序存储结构和链式存储结构。顺序存储结构的线性表称为顺序表，顺序表中的存储元素是连续的。
• 链式存储的线性表称为链表，链表中的存储元素不一定是连续的，元素节点中存放数据元素以及相邻元素的地址信息。
• 线性结构常见的有：数组、队列、链表和栈。

2、非线性结构

非线性结构包括：二维数组，多维数组，广义表，树结构，图结构。