1. 数据结构：八大数据结构分类
2.数据结构导读目录
3.常见的数据结构与算法整理

1. 数组

介绍：在内存中连续分配，数组中的元素通过数组下标进行访问
优点：

• 按照索引查询元素速度快
• 按照索引遍历数组方便

缺点：

• 数组的大小固定后无法扩容
• 数组只能存储一种类型的数据
• 添加、删除的操作慢，因为要移动其它的元素。

适用场景：
频繁查询，对存储空间要求不大，很少增加和删除的情况。

2. 栈

介绍：

栈是一种特殊的线性表，仅能在线性表的一端操作，栈顶允许操作，栈底不允许操作。

特点：

先进后出，后进先出。从栈顶放入元素叫做入栈，取出元素叫做出栈。

场景：

栈常用于实现递归功能方面的场景、括号匹配、函数调用等。

3队列：

介绍:

线性表，与栈的不同在于，可以在一端添加元素，在另一端取出元素。

特点：

先进先出。从一端放入元素的操作称为入队，取出元素叫做出队。

使用场景：

在多线程阻塞队列管理中非常适用。

4. 链表

介绍：链表是物理存储单元上非连续的、非顺序的存储结构，数据元素的逻辑顺序是通过链表的指针地址实现，每个元素包含两个结点，一个是存储元素的数据域 (内存空间)，另一个是指向下一个结点地址的指针域。根据指针的指向，链表能形成不同的结构，例如单链表，双向链表，循环链表等。

链表的优点：

• 不需要初始化容量，可以任意的加减元素
• 添加或者删除元素时候，只需要改变前后两个元素节点的指针域指向地址即可，所以添加，删除很快。

链表的缺点：

• 因为含有大量的指针域，占用空间大
• 查找元素需要遍历链表来查找，非常耗时。

适用场景：
数据量较小、需要频繁增加、删除操作的场景。

5. 树

介绍：
树是一种数据结构，它是由n（n>=1）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。

特点：

• 每个节点有0个或多个子节点
• 没有父节点的节点称为根节点
• 每一个非根节点有且只有一个父节点
• 除了根节点外，每个子节点可以分为多个不相交的子树。

在日常的应用中，我们讨论和使用最多的是二叉树。

二叉树的特点：

• 每个节点最多有两颗子树，节点的度最大为2
• 左子树和右子树是有顺序的，次序不能颠倒。
• 即使某结点只有一个子树，也要区分左右子树。

二叉树的优点：
二叉树是一种比较有用的折中方案，它添加，删除元素都很快，并且在查找方面也有很多的算法优化，所以，二叉树既有链表的好处，也有数组的好处，是两者的优化方案，在处理大批量的动态数据方面非常有用。

扩展：
二叉树有很多扩展的数据结构，包括平衡二叉树、红黑树、B+树等，这些数据结构二叉树的基础上衍生了很多的功能，在实际应用中广泛用到，例如mysql的数据库索引结构用的就是B+树，还有HashMap的底层源码中用到了红黑树。这些二叉树的功能强大，但算法上比较复杂，想学习的话还是需要花时间去深入的。

6. 散列表

介绍：
散列表，也叫哈希表，是根据关键码和值 (key和value) 直接进行访问的数据结构，通过key和value来映射到集合中的一个位置，这样就可以很快找到集合中的对应元素。

说明：
记录的存储位置=f(key)

这里的对应关系 f 成为散列函数，又称为哈希 (hash函数)，而散列表就是把Key通过一个固定的算法函数既所谓的哈希函数转换成一个整型数字，然后就将该数字对数组长度进行取余，取余结果就当作数组的下标，将value存储在以该数字为下标的数组空间里，这种存储空间可以充分利用数组的查找优势来查找元素，所以查找的速度很快。

哈希表在应用中也是比较常见的，就如Java中有些集合类就是借鉴了哈希原理构造的，例如HashMap，HashTable等，利用hash表的优势，对于集合的查找元素时非常方便的，然而，因为哈希表是基于数组衍生的数据结构，在添加删除元素方面是比较慢的，所以很多时候需要用到一种数组链表来做，也就是拉链法。拉链法是数组结合链表的一种结构，较早前的hashMap底层的存储就是采用这种结构，直到jdk1.8之后才换成了数组加红黑树的结构

哈希表的问题：
哈希表的应用场景很多，当然也有很多问题要考虑，比如哈希冲突的问题，如果处理的不好会浪费大量的时间，导致应用崩溃。

7.堆

介绍：
堆是一种比较特殊的数据结构，可以被看做一棵树的数组对象，具有以下的性质：

• 堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值；
• 堆总是一棵完全二叉树。

将根节点最大的堆叫做最大堆或大根堆，根节点最小的堆叫做最小堆或小根堆。常见的堆有二叉堆、斐波那契堆等。

堆的定义如下：n个元素的序列{k1,k2,ki,…,kn}当且仅当满足下关系时，称之为堆。
(ki <= k2i,ki <= k2i+1)或者(ki >= k2i,ki >= k2i+1), (i = 1,2,3,4…n/2)，满足前者的表达式的成为小顶堆，满足后者表达式的为大顶堆，这两者的结构图可以用完全二叉树排列出来

应用场景：
因为堆有序的特点，一般用来做数组中的排序、称为堆排序。

8. 图

介绍：
图是由结点的有穷集合V和边的集合E组成。其中，为了与树形结构加以区别，在图结构中常常将结点称为顶点，边是顶点的有序偶对，若两个顶点之间存在一条边，就表示这两个顶点具有相邻关系。
按照顶点指向的方向可分为无向图和有向图：

图是一种比较复杂的数据结构，在存储数据上有着比较复杂和高效的算法，分别有邻接矩阵 、邻接表、十字链表、邻接多重表、边集数组等存储结构，这里不做展开，读者有兴趣可以自己学习深入。