浅谈数据结构

一、什么是数据结构

• 现实世界的存储，我们使用的工具和建模。每种数据结构有自己的优点和缺点，想想如果Google的数据用的是数组的存储，我们还能这么方便地查询数据吗？而算法，在这么多的数据中如何做到最快的插入，查询，删除？
• 我们Java是面向对象的语言，就像自动挡轿车，C语言像手动挡的吉普。数据结构相当于变速箱的工作原理。当然，你可以完全不知道变速箱是如何工作的，就可以把自动挡的车从A点开到B点，而且未必会比懂得人开的慢。写程序这件事，和开车一样，经验可以起到很大的作用，但如果你不知道底层是如何工作的，就永远只能开车，既不会修车，也不会造车。在Java中常见的数据结构有如下几种：堆栈，队列，数组，链表和红黑树。这些只作为入门，了解它们的特点。

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二、常见的数据结构

数据存储的常用结构有：栈、队列、数组、链表、红黑树等，我们分别介绍一下：

堆栈：

堆栈，stack，又称栈，它是运算受限的线性表，其限制是仅在一端进行插入和删除操作，不允许在其他的位置进行添加、查找、删除等操作。

特点：

• 先进后出（即先存进去的元素，要在它后面的元素依次取出后，才能取出该元素）。如：子弹压进弹夹，先压进去的子弹在下面，后压进去的在上面，开枪时，后压进的子弹先打出，然后才能打出下面的子弹。
• 栈的入口和出口都处于栈的顶端位置。

两个名词：

• 压栈：就是存元素，把元素存储到栈的顶端位置，栈中已有元素依次像栈底方向移动一个位置。
• 弹栈：就是取元素，把栈顶端位置的元素取出，栈中已有元素依次向栈顶方向移动一个位置。

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队列：

队列：queue，简称队，它同堆栈一样，也是一种运算受限的线性表，其限制是仅允许在表的一端进行插入，而在表的另一端进行删除。

特点：

• 先进先出（存进去的元素，要在它前面的元素依次取出后，才能取出该元素）。例如，火车过山洞，车头先进去，车尾后进去；车头先出来，车尾后出来。
• 队列的入口、出口各占一侧。例如，下图中的左侧为入口，右侧为出口。

 

 

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数组：

数组：Array，有序的元素序列，数组是在内存中开辟一段连续的空间，并正此空间存在元素。就像是一排出租，有100个房间，从001到100每个房间都有固定的编号，通过编号就可以快速找到租房子的人。

特点：

• 查找元素快：通过索引，可以快速访问指定的位置的元素

增删元素慢：

• 指定索引位置增加元素：需要创建一个新数组，将指定新元素存储在指定索引位置，再把原数组元素根据索引，复制到新数组对应索引的位置，如下图

• 指定索引位置删除元素：需要创建一个新数组，把原数组元素根据索引，复制到新数组对应索引的位置，原数组中指定索引位置元素不复制到新数组中。如下图

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链表：

链表：linked list，由一系列结点node（链表中每个元素称为结点）组成，结点可以在运行是动态生成。每个结点包括两个部分：一个是存储数据元素的数据域，另一个是存储下一个结点地址的指针域。我们常说的链表结构有单向链表与双向链表，那么这里给大家接介绍的就是单向链表。

特点：

• 多个结点之间，通过地址进行连接。例如，多个人手拉手，每个人使用自己的右手拉住下一个人的左手，依次类推，这样多个人就连在一起。

查找元素慢：想查找某个元素，需要通过连接的节点，依次向后查找指定元素

增删元素快：

•     增加元素：只需要修改链接下个元素的地址即可。

•     删除元素：只需要修改链接下个元素的地址即可。

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二叉树（红黑树）：

二叉树：binary tree，每个结点不超过2的有序树（tree）。

• 形似我们生活中的树的结构，但每个点最多只能有一个两个子节点。
• 二叉树是每个节点最多有两个子数的树结构。顶上的叫根结点，两边被称作“左子树”和“右子树”。

如图：

我们要说的是二叉树的另一种有意思的，称为红黑树，红黑树本身是一颗二叉树查找树，将节点插入后，该树仍然是一颗二叉查找树，也就意味着树的键值仍然有序。

红黑树约束：

1. 节点可以是红色的或者是黑色的
2. 根结点是黑色的
3. 叶子节点（特指空节点）是黑色的
4. 每个红色节点的子节点都是黑色的
5. 任何一个节点到其每一个叶子节点的所有路径上黑色节点数相同

 红黑树特点：

速度快，趋近于平衡树，查找叶子元素最少和最多次数不多于二倍。