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‎data-structure/README.md‎

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11
# 数据结构概述
2+
数据结构是数据组织、存储和管理的方式，也就是把数据聚合在一起，以便进行加工整理。不同的数据结构会决定数据的访问、操作和处理的效率。
23

3-
数据结构就是数据组织存储方式，也就是把数据聚合在一起，以便进行加工整理。把数据从一种结构换成另一种结构就是数据处理，这是编程最常见的工作。
4-
5-
- **数据类型**一般分为整型、字节、浮点、字符、和布尔等类，也就是生活中的数字和文字，把它按照一定规则分下类，不同语言略有些不同。
6-
- **数据结构**有两种分类方法：
7-
- 线性结构（数据按顺序一一相连，前后有固定的关系)，数组、链表、栈、队列等。非线性结构(数据非一一相连，据没有固定的顺序)，如树和图。
8-
- 集合结构(数据无关系)、线性结构(数据一对一)、树形结构(数据一对多)、图形结构(数据多对多)。
4+
- **数据结构** 数据结构主要分为以下两大类：
5+
- **线性结构**：数据元素按顺序排列，元素之间存在一对一的关系。例如数组、链表、栈、队列等。
6+
- **非线性结构**：数据元素之间没有固定的顺序关系，元素之间可能是一对多或多对多的关系。例如树、图等。
97

10-
## 基础结构有以下8种：
11-
<a href="https://zhuanlan.zhihu.com/p/582174773"><img src="https://pic1.zhimg.com/80/v2-a158ff27cd3add6b7707359f09c79ac8_1440w.webp"></a>
12-
13-
参见：[如何学好编程？一文彻底搞懂](https://zhuanlan.zhihu.com/p/582174773)
8+
- **数据类型与数据结构**
9+
- 数据类型是对数据的一种分类，例如整型、字节、浮点、字符、和布尔等。不同的数据类型具有不同的取值范围和操作方式。
10+
- 数据类型是数据结构的基础，数据结构将多个数据按类型和规则组织起来，提供更高效的操作方式。
1411

12+
## 常见基础结构有以下8种：
13+
<a href="https://zhuanlan.zhihu.com/p/582174773"><img src="https://pic1.zhimg.com/80/v2-a158ff27cd3add6b7707359f09c79ac8_1440w.webp"></a>
1514
- 数组（Array），聚合数据的集合，可以实现线性和非线性。
1615
- 链表（Linked List），线性结构，数据以链式结构存储。
17-
- 树（Tree），非线性结构，模拟树状结构性质的数据集合，一个顶点。
18-
- 堆（Heap），非线性结构，特殊的树形数据结构，一般指完全二叉树。
1916
- 栈（Stack），线性结构，后进先出。
2017
- 队列（Queue），线性结构，先进先出。
18+
- 树（Tree），非线性结构，模拟树状结构性质的数据集合，一个顶点。
19+
- 堆（Heap），非线性结构，特殊的树形数据结构，一般指完全二叉树。
2120
- 图（Graph），非线性结构，节点相互连接，每个节点都可以作为顶点。
2221
- 散列（Hash），线性结构，根据键访问储存位置的数据结构。
2322

24-
# 8种基础数据结构
23+
### 数据结构对比表
24+
25+
| 数据结构 | 类型 | 结构特点 | 存储方式 | 主要操作 | 时间复杂度（平均） | 优点 | 缺点 | 应用场景 |
26+
| --------------- | ----------- | ------------------------------------ | ------------------------------------- | ------------- | ------------------------- | ------------------------------------ | ------------------------------ | -------------------------------- |
27+
| **数组** | 线性 | 聚合数据的集合，可实现线性和非线性 | 连续内存块 | 插入、查找、删除 | 查找：O(1) 插入/删除：O(n) | 快速访问，通过索引可以直接访问元素 | 插入删除时需要移动元素 | 常用于存储已知大小和不频繁修改的元素 |
28+
| **链表** | 线性 | 数据以链式结构存储，每个元素包含指向下一个元素的指针 | 由节点组成，每个节点包含数据和指针 | 插入、删除 | 查找：O(n) 插入/删除：O(1) | 动态内存分配，不需要预留空间 | 查找操作慢，不适合随机访问 | 实现队列、栈，动态数据存储等 |
29+
| **栈** | 线性 | 后进先出（LIFO） | 通过链表或数组实现 | 入栈、出栈 | 入栈/出栈：O(1) | 直观、简单，适合递归问题的解决 | 限制较多，仅适用于LIFO场景 | 递归调用、函数调用栈、撤销操作等 |
30+
| **队列** | 线性 | 先进先出（FIFO） | 通过链表或数组实现 | 入队、出队 | 入队/出队：O(1) | 高效的先进先出操作 | 仅支持FIFO，功能较单一 | 任务调度、进程管理、缓存等 |
31+
| **树** | 非线性 | 层级结构，每个节点有一个父节点和多个子节点 | 节点通过指针链接，每个节点有多个子节点 | 查找、插入、删除 | 查找、插入、删除：O(log n) | 适合分层存储和检索 | 复杂度较高，不适用于所有场景 | 文件系统、数据库索引、表达式树等 |
32+
| **堆** | 非线性 | 特殊的树形结构，一般为完全二叉树，最大堆或最小堆 | 完全二叉树 | 插入、删除最大/最小元素 | 插入/删除：O(log n) | 高效的优先级操作，适用于排序和队列 | 查找、更新任意元素不方便 | 优先级队列、堆排序、图算法等 |
33+
| **图** | 非线性 | 节点相互连接，每个节点都可以作为顶点 | 节点与边通过指针或数组存储 | 查找、遍历 | 查找/遍历：O(V + E) | 灵活建模，表示复杂关系 | 复杂度较高，尤其是图较大时 | 社交网络、交通网络、搜索引擎等 |
34+
| **散列** | 线性 | 根据键访问存储位置的数据结构 | 数组结合哈希函数映射 | 插入、查找、删除 | 查找：O(1) 插入/删除：O(1) | 高效的查找，插入和删除操作 | 可能出现哈希冲突，性能下降 | 数据库索引、缓存、字典等 |
35+
| **列表** | 线性 | 顺序存储数据，可以包含重复元素 | 顺序集合，如链表或数组 | 插入、删除、查找 | 查找：O(n) 插入/删除：O(1) | 灵活、支持重复元素，适合遍历 | 查找不够高效，内存开销较大 | 数据存储、任务调度、操作日志等 |
36+
| **结构体** | 线性 | 组合多种数据类型的集合，适合存储不定量的数据 | 通过连续存储位置组合不同数据类型 | 访问字段、修改字段 | 访问字段：O(1) | 灵活组合多种数据类型，支持多样化 | 存储开销较大，字段固定不灵活 | 记录数据、定义对象、组织信息等 |
37+
38+
## 数据结构具体说明
39+
40+
### 1. [数组（Array）](./array/)
41+
数组是相同类型数据元素的有序集合，每个元素通过索引访问。数组在内存中是连续存储的，因此访问速度非常快，但插入和删除操作的效率较低。
42+
43+
**应用场景**：
44+
- 存储一组固定大小的数据。
45+
- 需要快速随机访问元素的场景。
46+
47+
**特点**：
48+
- 内存连续，访问速度快。
49+
- 大小固定，插入和删除效率低。
2550

26-
## 数组（Array）
27-
相同类型数据元素的有序集合。每个元素都有唯一的索引，可以通过索引快速访问。
51+
---
2852

29-
**应用**：数组适用于需要快速访问元素的场景，如一组数字、字符等。然而，数组在添加或删除元素时效率较低。
53+
### 2. [链表（Linked List）](./linked/)
54+
链表由一系列节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。链表在内存中是非连续存储的，因此可以动态添加或删除元素。
3055

31-
## 链表（Linked List）
32-
由一系列节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。链表在内存中不是连续存储，可以动态添加或删除元素。
56+
**应用场景**：
57+
- 需要频繁插入和删除的场景。
58+
- 实现栈、队列等数据结构。
3359

34-
**应用**：链表适用于需要频繁插入和删除的场景，但随机访问效率较低。
60+
**特点**：
61+
- 内存非连续，插入和删除效率高。
62+
- 随机访问效率低。
3563

36-
## 树（Tree）
37-
一种层次化的数据结构，由一个根节点和若干个子节点组成。每个子节点可能有自己的子节点，形成树状结构。
64+
---
3865

39-
**应用**：常见的树结构包括二叉树、红黑树等。可以用于组织数据，例如文件系统、数据库索引等。
66+
### 3. [栈（Stack）](./stack/)
67+
栈是一种遵循 **后进先出（LIFO）** 原则的数据结构。元素只能在栈顶插入（压栈）或删除（弹栈）。
4068

41-
## 堆（Heap）
42-
一种特殊的树状数据结构，满足堆属性。根据堆的类型，最小堆（Min-Heap）和最大堆（Max-Heap）是常见的形式。
69+
**应用场景**：
70+
- 函数调用栈。
71+
- 表达式求值（如括号匹配）。
72+
- 递归算法。
4373

44-
**应用**：堆被广泛用于实现优先队列、堆排序以及在算法优化中使用。
74+
**特点**：
75+
- 操作受限，只能在栈顶进行插入和删除。
76+
- 简单高效。
4577

46-
## 栈（Stack）
47-
遵循后进先出（LIFO）原则的数据结构。元素只能在栈顶插入或删除。
78+
---
4879

49-
**应用**：栈适用于需要倒序处理数据的场景，如递归、表达式解析等。
80+
### 4. [队列（Queue）](./queue/)
81+
队列是一种遵循 **先进先出（FIFO）** 原则的数据结构。元素从队尾添加（入队），从队头删除（出队）。
5082

51-
## 队列（Queue）
52-
遵循先进先出（FIFO）原则的数据结构。元素从队尾添加，并从队头删除。
83+
**应用场景**：
84+
- 任务调度。
85+
- 消息队列。
86+
- 广度优先搜索（BFS）。
5387

54-
**应用**：适用于排队、任务调度等场景。
88+
**特点**：
89+
- 操作受限，只能在队尾添加，队头删除。
90+
- 适用于排队场景。
5591

56-
## 图（Graph）
57-
由节点（顶点）和边组成，表示对象之间的关系。节点可以代表实体，边可以代表实体之间的关联。
92+
---
5893

59-
**应用**：图用于表示复杂的关系，例如社交网络、网络拓扑等。
94+
### 5. [树（Tree）](./tree/)
95+
树是一种层次化的数据结构，由一个根节点和若干个子节点组成。每个子节点可能有自己的子节点，形成树状结构。
6096

61-
## 散列（Hashing）
62-
散列是一种技术，用于将数据映射到哈希值，以便快速查找、插入和删除。
97+
**应用场景**：
98+
- 文件系统。
99+
- 数据库索引（如B树、B+树）。
100+
- 组织数据（如家谱、组织结构）。
63101

64-
**应用**：散列在许多数据结构和应用中非常重要，例如哈希表、哈希地图、数据缓存等。
102+
**特点**：
103+
- 非线性结构，适合表示层次关系。
104+
- 常见的树结构包括二叉树、平衡树、红黑树等。
105+
106+
---
107+
108+
### 6. [堆（Heap）](./heap/)
109+
堆是一种特殊的树形数据结构，通常是一个完全二叉树。堆分为**最小堆**和**最大堆**，最小堆的每个节点的值都小于或等于其子节点的值，最大堆则相反。
110+
111+
**应用场景**：
112+
- 优先队列。
113+
- 堆排序。
114+
- 算法优化（如Dijkstra算法）。
115+
116+
**特点**：
117+
- 快速查找最大或最小元素。
118+
- 插入和删除操作的时间复杂度为O(log n)。
119+
120+
---
121+
122+
### 7. [图（Graph）](./graph/)
123+
图由节点（顶点）和边组成，表示对象之间的关系。节点可以代表实体，边可以代表实体之间的关联。
124+
125+
**应用场景**：
126+
- 社交网络。
127+
- 网络拓扑。
128+
- 路径搜索（如最短路径问题）。
129+
130+
**特点**：
131+
- 非线性结构，适合表示复杂关系。
132+
- 常见的图算法包括深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。
133+
134+
---
135+
136+
### 8. [散列（Hash）](./hash/)
137+
散列是一种通过哈希函数将数据映射到哈希值的技术，以便快速
65138

66139
# 其他常见数据结构
67140

68-
## 二叉树（Binary Tree）
141+
## [二叉树（Binary Tree）](./tree/)
69142
一种树形数据结构，每个节点最多有两个子节点，包括普通二叉树、满二叉树、完全二叉树和平衡二叉树等。
70143

71144
**应用**：广泛应用于算法、数据结构、搜索和排序等领域。二叉搜索树适用于快速查找、添加和删除操作。
72145

73-
## 集合（Set）
146+
## [集合（Set）](./set/)
74147
一种不允许重复元素的数据结构。主要用于集合操作，如添加、删除、查询等。
75148

76149
**应用**：集合适用于没有重复数据的场景，提供集合运算，如并集、交集和差集等。
77150

78-
## 映射（Map）
151+
## [映射（Map）](./map/)
79152
存储键-值对，并允许通过键快速查找对应的值。键必须唯一，但值可以重复。
80153

81154
**应用**：映射用于高效的数据检索、数据关联以及数据结构之间的关联。如缓存实现、数据库索引、负载均衡等。
82155

83-
## 哈希表（Hash Table）
156+
## [哈希表（Hash Table）](./hash/)
84157
一种高效的数据结构，使用哈希函数将键映射到对应的值。提供快速的查找、插入和删除操作。
85158

86159
**应用**：哈希表用于快速查找、插入和删除数据的场景，例如字典、映射、缓存等。
@@ -89,13 +162,16 @@
89162
- **HashMap**：一种哈希表实现，不是线程安全的，适用于单线程或自行管理同步的场景。
90163
- **HashTable**：一种线程安全的哈希表，适用于多线程环境，但由于同步机制，性能可能较低。
91164

92-
## 优先队列（Priority Queue）
165+
## [优先队列（Priority Queue）](./queue/)
93166
优先队列是一种特殊的队列，元素的顺序根据优先级排列，而非插入顺序。
94167

95168
**应用**：优先队列常用于实现任务调度、事件驱动、路径搜索等场景。
96169

97-
## 结构体（struct）
170+
## [结构体（struct）](./struct/)
98171
一种数据结构，用于组合一组相关的数据，以便将它们作为一个整体来处理。结构体在许多编程语言中都有支持，struct与class有点类似，struct见于C、C++、Go、Rust等语言。class用于Java和C#、JS、Python、PHP等。
99172

100173
**应用**： 用于创建具有特定属性的复杂数据类型，封装相关数据，还可用于数据包或消息的结构以及定义内存中的数据存储结构。
101174

175+
176+
## 参见：
177+
[如何学好编程？一文彻底搞懂](https://zhuanlan.zhihu.com/p/582174773)

‎data-structure/array/Array.java‎

Lines changed: 25 additions & 13 deletions
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@@ -1,19 +1,31 @@
1-
public class ArrayExample {
1+
public class Array {
22
public static void main(String[] args) {
3-
// 定义一个包含5个整数的数组
4-
int[] arr = {1, 2, 3, 4, 5};
3+
// 定义一个包含5个整数的数组
4+
int[] arr = { 1, 2, 3, 4, 5 };
55

6-
// 访问数组元素
7-
System.out.println("Element at index 2: " + arr[2]);
6+
// 访问数组元素
7+
System.out.println("Element at index 2: " + arr[2]);
88

9-
// 修改数组元素
10-
arr[2] = 10;
11-
System.out.println("Modified element at index 2: " + arr[2]);
9+
// 修改数组元素
10+
arr[2] = 10;
11+
System.out.println("Modified element at index 2: " + arr[2]);
1212

13-
// 遍历数组
14-
for (int i : arr) {
15-
System.out.print(i + " ");
16-
}
17-
System.out.println();
13+
// 遍历数组
14+
for (int i : arr) {
15+
System.out.print(i + " ");
16+
}
17+
System.out.println();
1818
}
1919
}
20+
21+
/*
22+
* jarry@MacBook-Pro array % java -version
23+
* openjdk version "23" 2024-09-17
24+
* OpenJDK Runtime Environment (build 23+37-2369)
25+
* OpenJDK 64-Bit Server VM (build 23+37-2369, mixed mode, sharing)
26+
* jarry@MacBook-Pro array % javac Array.java
27+
* jarry@MacBook-Pro array % java Array
28+
* Element at index 2: 3
29+
* Modified element at index 2: 10
30+
* 1 2 10 4 5
31+
*/

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