005 数据结构

文章目录

    • 线性结构
    • 树结构
    • 图结构

在计算机科学中,数据结构(Data Structure)是一种组织和存储数据的方式,它定义了数据的逻辑关系(数据的连接方式)以及物理存储(数据的存储方式)。数据结构的选择和设计对于程序的效率和性能有着至关重要的影响。

数据结构的主要目的是有效地组织和处理数据,使得数据可以高效地被检索、插入、删除和更新。不同的数据结构适用于不同的应用场景,例如,有些数据结构擅长于快速查找,而有些则更适合于频繁地插入和删除操作。

线性结构

数组:连续内存空间中的数据集合,通过索引访问元素,适合快速读取但插入和删除操作相对复杂。

栈:后进先出的数据结构,只允许在栈顶进行插入(压栈)和删除(弹栈)操作,常用于函数调用和递归等场景

队列:先进先出的数据结构,一端插入(入队),另一端删除(出队),常用于任务调度和缓冲处理等。

链表:由节点组成,每个节点包含数据和指向下一个节点的指针,适合动态数据插入和删除,但随机访问较慢。

哈希表:通过哈希函数将键映射到存储位置,实现快速查找、插入和删除,常用于数据库索引和缓存等。

。。。。。。

树结构

二叉树:每个节点最多有两个子节点的树结构,常用于搜索和排序。

二分搜索树:左子树所有节点值小于根节点,右子树所有节点值大于根节点的二叉树,用于高效搜索。

AVL:自平衡的二叉搜索树,保持树的平衡以优化性能

红黑树:通过颜色和特定规则保持平衡的二叉搜索树,用于高效查找和插入。

Treap:结合堆和二叉搜索树的特性,通过随机化保持平衡。

Splay:通过伸展操作优化查找性能的自适应二叉搜索树。

堆:完全二叉树,满足父节点值大于或等于(最大堆)或小于或等于(最小堆)其子节点值,常用于实现优先队列。

Trie:又称前缀树或字典树,用于存储字符串集合,支持快速查找和插入。

线段树:用于解决区间查询和更新问题的数据结构。

K-D树:多维空间点的二叉树组织方式,用于高效查找最近邻等。

并查集:用于处理集合合并和查询问题的数据结构。

哈夫曼树:用于数据压缩的编码树,根据字符出现频率构建。

。。。。。。

图结构

邻接矩阵:用矩阵表示图中节点之间的连接关系,便于理解和实现,但空间复杂度较高。

邻接表:用链表或数组表示每个节点相邻的节点信息,节省空间且便于查找相邻节点。

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